Chapitre 4 Cadre de modélisation M-THIS basé sur le formalisme EPC
4.3 Caractérisation des éléments composant un SITS
Nous allons dans ce qui suit caractériser et illustrer graphiquement à l’aide du formalisme EPC l’ensemble des éléments composant un SITS, avec l’objectif de le définir in fine de manière semi- formelle.
Définiton 1 (Activité de santé) : une activité de santé est une entité de modélisation d’un SITS, définie par le 10-uplet as = (id_as, label_as, type_as, phase_pec, acteur_as, durée_max_as, durée_min_as, distribution_durée_as, date_debut_as, mode_réaliasation_as) où :
id_as : chaine de caractère unique permettant d’identifier l’objet graphique correspondant à l’activité as.
label_as : chaine de caractère permettant nommer l’activité as.
type_as : chaine de caractère ∈ {“Consultation”, “Concertation pluridisciplinaire”, “Soin”,
“Examen paraclinique”}.
phase_pec : chaine de caractère ∈ {“Dépistage”, “Diagnostic”, “Traitement”, “Surveillance”}
permettant d’identifier à quelle phase de prise en charge l’activité as appartient. acteur_as : chaine de caractère permettant d’identifier l’établissement de santé qui met en œuvre
l’activité as.
durée_max_as : nombre réel correspondant au temps maximum nécessaire à la réalisation de l’activité as.
durée_min_as : nombre réel correspondant au temps minimum nécessaire à la réalisation de l’activité as.
distribution_durée_as : loi de distribution décrivant les valeurs pouvant être prises par la durée d’une activité as ainsi que leur occurrence.
date_debut_as : nombre réel correspondant à la date planifiée de début de l’activité de santé.
mode_réaliasation_as : chaine de caractère ∈ {“mode nominal”, “mode dégradé 1”,
“mode dégradé 2” …“ mode dégradé n”}.
priorité_as : nombre entier représentant la priorité du mode de réalisation de l’activité as.
Exemple 4.1 (Activité de santé) : une activité de santé (as) est modélisée par l’objet graphique présenté Figure 4.4.a.
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Définiton 2 (Activité de de gestion d’information) : une activité de gestion d’information est une entité de modélisation d’un SITS, définie par le 7-uplet ag = (id_ag, label_ag, type_ag, acteur_ag, durée_ag_max, durée_ag_min, distribution_durée_ag) où :
id_ag : chaine de caractère unique permettant d’identifier l’objet graphique correspondant à l’activité ag.
label_ag : chaine de caractère unique permettant d’identifier l’activité ag.
type_ag : chaine de caractère ∈ {“Communication d’une information”, “Acheminement d’une
information”, “Réception d’une information}
acteur_ag : chaine de caractère permettant d’identifier l’établissement de santé qui met en œuvre l’activité ag.
durée_max_ag : nombre réel correspondant au temps maximum nécessaire à la réalisation de l’activité ag.
durée_min_ag : nombre réel correspondant au temps minimum nécessaire à la réalisation de l’activité ag.
distribution_durée_ag : loi de distribution décrivant les valeurs pouvant être prises par la durée d’une activité ag ainsi que leur occurrence.
Exemple 4.2 (Activité de gestion d’information) : une activité de gestion d’information (ag) est modélisée par l’objet graphique présenté Figure 4.4.b.
Fig. 4.4.b. Activité de gestion d’information (ag)
Définition 3 (Evénement) : un événement (e) est un élément de modélisation défini par le 6-uplet e=(id_e, label_e, type_e, durée_max_e, durée_min_e, distribution_durée_e) où :
id_e : chaine de caractère unique permettant d’identifier l’objet graphique correspondant à l’événement e.
label_e : chaine de caractère unique permettant d’identifier l’événement e.
type_e : chaine de caractère ∈ {“e_t1”, “e_t2”, “e_t3”, “e_t4”, “e_t5“, e_t6, “e_t7”} / :
“e_t1” ≡ “événement indiquant le début du parcours de soins d’un patient”.
“e_t2” ≡ “ événement indiquant l’occurrence de la date planifiée de début d’une activité de
santé”.
“e_t3” ≡ “ événement indiquant la fin du parcours de soins d’un patient”.
“e_t4” ≡ “événement indiquant qu’une information a été produite”.
“e_t5” ≡ “événement indiquant qu’une information est prête à être acheminée vers un
professionnel de santé”.
“e_t6” ≡ “événement indiquant qu’une information a été acheminée vers un professionnel
“e_t7” ≡ “événement indiquant qu’une information a été prise en compte par un
professionnel de santé dans le cadre de la prise en charge d’un patient”.
durée_max_e : nombre réel correspondant au délai maximum s’écoulant avant l’occurrence de l’événement e.
durée_min_e: nombre réel correspondant au délai minimum s’écoulant avant l’occurrence de l’événement e.
distribution_durée_e : loi de distribution décrivant les valeurs pouvant être prises par le délai d’attente avant l’occurrence de l’événement e.
Exemple 4.3 (Evénement) : un événement est modélisé par l’objet graphique présenté Figure 4.4.c.
Fig. 4.4.c. Evénement (e)
Définition 4 (Information médicale) : une information médicale (md) est un élément de modélisation défini par le 3-uplet md = (id_info, label_info, source_info) où :
id_info : chaine de caractère unique permettant d’identifier l’objet graphique correspondant à l’information md.
label_info : chaine de caractère permettant d’identifier l’information médicale md.
source_info : chaine de caractère permettant d’identifier l’activité de santé (as) qui fournit l’information médicale md.
Exemple 4.4 (Information médicale) : une information médicale (md) est modélisée par l’objet graphique présenté Figure 4.4.d.
Fig. 4.4.d. Information médicale (md)
Définition 5 (Choix prévisible) : un choix prévisible (cp) est un élément de modélisation défini par par le 3-uplet cp = (id_cp, label_cp, étape_pec) où :
id_cp : chaine de caractère unique permettant d’identifier l’objet graphique correspondant au choix cp.
label_cp : chaine de caractère égale à “choix prévisible”.
etape_pec : chaine de caractère permettant d’identifier l’étape de prise en charge concernée par le choix cp.
Exemple 4.5 (Choix prévisible) : un choix prévisible (cp) est modélisé par l’objet graphique présenté Figure 4.4.e.
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Fig. 4.4.e. Choix prévisible (cp)
Définition 6 (Choix imprévisible) : un choix imprévisible (ci) est un élément de modélisation défini par le 3-uplet ci = (id_ci, label_ci, étape_pec) où :
id_ci : chaine de caractère unique permettant d’identifier l’objet graphique correspondant au choix ci.
label_ci : chaine de caractère égale à “choix imprévisible”.
etape_pec : chaine de caractère permettant d’identifier l’étape de prise en charge concernée par le choix ci.
Exemple 4.6 (Choix imprévisible) : un choix imprévisible (ci) est modélisé par l’objet graphique présenté Figure 4.4.f.
Fig. 4.4.f. Choix imprévisible (ci)
Définition 7 (Lien de séquencement du parcours de soins) : un lien de séquencement du parcours de soins (sp) est un arc orienté, représenté graphiquement par un trait plein et défini par le 3-uplet sp = (label_sp, origine_sp, destination_sp) où :
label_sp = ensemble de chaines de caractères, chacune correspondant à l’identifiant d’une sous-classe de patient, sachant que : 1 ≤ card(label_sp) ≤ nb_scp (nb_scp: nombre de sous-classes de patients). (origine_sp, destination_sp) = (e, cp) v (cp, e) v (e, as) v (as, cp) v (as, e) v (e, ci), (ci, as) /:
e : événement avec type_e ∈ {“e_t1”, “e_t2”, “e_t3”}.
as : activité de santé avec type_as ∈ {“Consultation”, “Concertation pluridisciplinaire”, “soin”}. cp : choix prévisible.
ci : choix imprévisible.
Exemple 4.7 (Lien de séquencement d’un parcours de soins) : un lien de séquencement du parcours de soins (sp) est modélisé par l’objet graphique présenté Figure 4.4.g.
Fig. 4.4.g. Lien de séquencement du parcours de soins (sp)
Définition 8 (Lien de séquencement d’une communication d’information) : un lien de séquencement d’une communication d’information est un arc orienté, représenté graphiquement par un trait discontinu et défini par le couple sc = (origine_sc, destination_sc) où :
(origine_sc, destination_sc) = (e, ag) v (ag, e) v (e, md) v (md, e) v (md, as) v (as, md) / :
e : événement où type_e ∈ {“e_t4”, “e_t5”, “e_t6, e_t7”}. ag : activité de gestion d’information.
md : information médicale. as : activité de santé.
Exemple 4.8 (Lien de séquencement d’une communication d’information) : un lien de séquencement d’une communication d’information (sc) est modélisé par l’objet graphique présenté Figure 4.4.h.
Fig. 4.4.h. Lien de séquencement d’une communication d’information (sc)
Définition 9 (Parcours de soins d’une population de patients) : un parcours de soins d’une population de patients est défini par le 5-uplet PSP = (E, CP, CI, CSS, SP) avec :
E : ensemble d’événements = {e0, e1, e2…}.
CP : ensemble de choix prévisibles = {cp1, cp2, cpq…}.
CI : ensemble de choix imprévisibles = {ci1, ci2, ci3…}.
CCS : ensemble d’activités de santé = {ccs1, ccs2, ccs3…} / Pour toute activité de santé ccs i ∈ CCS,
type_as ∈ {“Consultation”, “Concertation pluridisciplinaire”, “Soin”}.
SP : ensemble de liens de séquencement du parcours de soins = {sp0, sp1,sp3…}.
Exemple 4.9 (Parcours de soins d’une population de patients) : un exemple d’un parcours de soins d’une population de patients est présenté Figure 4.4.i.
Fig. 4.4.i. Exemple d’un parcours de soins d’une population de patients (PSP)
Cet exemple illustre le parcours de soins d’une population de patients composée d’une seule classe regroupant deux sous-classes (sous-c1 et sous-c2), chaque sous-classe étant caractérisée par un
parcours de soins différent, d’où la présence d’un choix prévisible (cp1). Le parcours de soins de la
sous-classe 1 se compose de l’activité de santé « consultation d’urgence », cette dernière est réalisée soit en mode nominal (ccs1) soit en mode dégradé (ccs2), ce qui explique la présence d’un choix
imprévisible (ci1) dans le parcours de soins de cette sous-classe de patients. Tandis que le parcours de
soins de la sous-classe 2 est composé de l’activité « consultation d’oncologie » qui ne peut être réalisée que dans un seul mode (normal), ce qui explique l’absence de choix imprévisible (pas de modes dégradés possibles).
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Définition 10 (Flux d’information) : un flux d’information est défini par le 3-uplet w = (E, F, SC) avec :
E : ensemble de quatre événements = {e1, e2, e3, e4} / :
e1 : événement où type_e =“et2”.
e2 : événement où type_e =“et3”.
e3 : événement où type_e =“et4”.
e4 : événement où type_e =“et5”.
F : ensemble de trois fonctions = {ag1, ag2, ag3} / :
ag1 : activité de gestion d’information où type_ag = “Communication d’une
information”.
ag2 : activité de gestion d’information où type_ag = “Acheminement d’une
information“.
ag3 activité de gestion d’information où type_ag = “Réception d’une information”.
SC : ensemble de six liens de séquencement d’une communication d’information = {sc1, sc2, sc3,
sc4, sc5, sc6} / : sc1 = (e1, ag1) ; sc2 = (ag1, e2) ; sc3 = (e2, ag2) ; sc4 = (ag2, e3) ; sc5 = (e3, ag3) ;
sc6 = (ag3, e4).
Exemple 4.10 (Flux d’information) : un flux d’information (w) est modélisé par l’objet graphique présenté Figure 4.4.j.
Fig. 4.4.j. Flux d’information (w)
Quel que soit le flux d’information w, il sera toujours structuré de la manière suivante : e1 sc1 ag1 sc2 e2 sc3 ag2 sc4 e3 sc5 ag3 sc6 e4.
Définition 11 (Communication d’information) : une communication d’information est définie par le 10-uplet dc = (label_dc, as1, sc1’, md, sc2’, w, sc3’, md’, sc4’, as2) où :
label_dc : chaine de caractère unique permettant d’identifier une communication d’information. as1 : activité de santé où type_as ∈ {“Consultation”, “Concertation pluridisciplinaire”, “Soin”,
“Examen paraclinique”}.
sc1’ : lien de séquencement d’une communication d’information = (as1, md).
md : information médicale.
w : flux d’information = (E, F, SC).
sc3’ : lien d’une communication d’information = (w, md’).
md’ : information médicale.
sc4’ : lien de séquencement d’une communication d’information = (md’, as2).
as2 : activité de santé où type_as ∈ {“Consultation”, “Concertation pluridisciplinaire”, “Soin”,
“Examen paraclinique”}.
Toute communication d’information est structurée comme suit : as1, sc1’, md, sc2’, w, sc3’, md’, sc4’,
as2.
Exemple 4.11 (Communication d’information) : un exemple d’une communication d’information est présenté Figure 4.4.k.
Fig. 4.4.k. Communication d’information (dc)
La modélisation de la communication d’une prescription médicale produite par un oncologue hospitalier à destination d’un centre de radiologie de ville est faite de la manière suivante : Tout d’abord, deux activités de santé sont représentées (as1, as2). Ils correspondent respectivement à
l’activité qui communique la prescription médicale (consultation d’oncologie1) et celle qui la reçoit (exam d’imagerie médicale 1). Aussi, l’information médicale (prescription exam imagerie 1) est représentée par deux objets distincts (md1 et md1’), l’un relié à l’activité qui communique
l’information (as1) et l’autre relié à l’activité qui reçoit l’information (as2). Enfin, un flux
d’information (w) est ajouté entre l’information communiquée (md1) et l’information reçue (md1’).
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Définition 12 (Modèle de système d’information territorial de soins) : un modèle de système d’information territorial de soins est défini par le 3-uplet M-THIS = (PSP, EP, DC) où:
o PSP ≡ parcours de soins d’une population de patients = (E, CP, CI, CSS, SP) : - E : ensemble d’événements = {e0, e1, e2…}.
- CP : ensemble de choix prévisibles = {cp1, cp2, cp3…}.
- CI : ensemble de choix imprévisibles = {ci1, ci2, ci3…}.
- CCS : ensemble d’activités de santé de type “consultation”, “concertation pluridisciplinaire” ou “soin” = {ccs1, ccs2, ccs3…}.
- SP : ensemble de liens de séquencement du parcours de soins = {sp0, sp1, sp2…}.
o EP : ensemble d’activités de santé de type “examen paraclinique” = {ep1, ep2, ep3…}.
o DC : ensemble des communications d’information = {dc1, dc2, dc3…}.
Exemple 4.12 (Modèle de système d’information territorial de soins) : un exemple d’un modèle de système d’information territorial de soins, noté M-THIS*, est présenté Figure 4.5.
Le modèle M-THIS* décrit les parcours de soins d’une population de patients composée d’une seule
classe de patients, elle-même composée de deux sous-classes, chacune de ces sous-classes étant caractérisée par un parcours de soins distinct. Le modèle décrit également les circuits d’informations engendrés par chacun des deux parcours de soins.
Le modèle M-THIS* est défini par le 3-uplet (PSP*, EP*, DC*) où :
PSP* = (E*
, CP*, CI*, CSS*, SP*) avec :
E* : ensemble d’événements = {e0, e1, e2, e3, e4, e5} /:
e0 = (”e0”, ”Début du parcours de soins”, “e_t1”…).
e1 = (”e1”, ”Consultation d'oncologie nécessaire / Etape 1”, “e_t2”…).
e2 = (”e2”, ”Consultation d'urgence nécessaire / Etape 1”, “e_t2”…).
e3 = (”e3”, ” Consultation d'oncologie nécessaire / Etape 3”, “e_t2”…).
e4 = (”e4”, ” Consultation d'oncologie nécessaire / Etape 3”, “e_t2”…).
e5 = (”e5”, ”Fin du parcours de soins”, “e_t3”…).
CP* : ensemble de choix prévisibles = {cp
1, cp2} /:
cp1 = (”cp1”, ”Choix prévisible / Etape 1”, ”Diagnostic”).
cp2 = (”cp2”, ”Choix prévisible / Etape 2”, ”Diagnostic”).
CI* : ensemble de choix imprévisibles = {ci1} / :
ci1 = (”ci1”, ”Choix imprévisible / Etape 1”, ”Diagnostic”).
CCS* : ensemble d’activités de santé de type “consultation”, “concertation pluridisciplinaire” ou “soin” = {as1, as2, as3, as4, as5} / :
Cadre de modélisation M-THIS basé sur le formalisme EPC 75
as1 = (”as1”, ”Consultation d'oncologie / Etape 1”, ”Consultation”, ”Diagnostic”
… ”Mode nominal”).
as2 = (”as2”, ”Consultation d'urgence / Etape 1”, ”Consultation”, ”Diagnostic”
… ”Mode nominal”).
as5 = (”as5”, ”Consultation d'oncologie / Etape 3”, ”Consultation”, ”Diagnostic”
… ”Mode nominal”).
as6 = (”as6”, ”Consultation d'oncologie / Etape 3”, ”Consultation”, ”Diagnostic”
… ”Mode dégradé”).
as7 = (”as7”, ”Consultation d'oncologie / Etape 3”, ”Consultation”, ”Diagnostic”
… ”Mode nominal”).
SP* : ensemble de liens de séquencement du parcours de soins = {sp0, sp1, sp2…sp16} où :
sp1 = (label_sp = ”sous-classe1”, origine_sp = ”cp1”, destination_sp = ”e1”).
sp2 = (label_sp = ” sous-classe2”, origine_sp = ”cp1”, destination_sp = ”e2”).
sp7 = (label_sp = ”sous-classe1”, origine_sp = ”cp2”, destination_sp = ”e3”).
sp8 = (label_sp = ” sous-classe2”, origine_sp = ”cp2”, destination_sp = ”e4”).
sp10 = (label_sp = ”mode nominal”, origine_sp = ”ci1”, destination_sp = ”as3”).
sp11 = (label_sp = ” mode dégradé”, origine_sp = ”ci1”, destination_sp = ”as4”).
EP* = ensemble d’activités de santé de type “Examen paraclinique” = {as
6, as7} / :
as3 = (”as3”, ”Examen d’imagerie / Etape 2”, ”Examen paraclinique”,
”Diagnostic”…).
as4 = (”as4”, ”Examen de biologie / Etape 2”, ”Examen paraclinique”,
”Diagnostic”…).
DC* : ensemble des communications d’information = {dc
1, dc2, dc3, dc4, dc5, dc6} / :
dc1 = (”dc1”, as1, sc1’, md1, sc2’, w1, sc3’, md2, sc4’, as3) où :
md1 = (”md1”, ”prescription examen imagerie1”, ”oncologue hospitalier”).
md2 = (”md2”, ”prescription examen imagerie1”, ”oncologue hospitalier”).
dc2 = (”dc2”, as3, sc5’, md3, sc6’, w2, sc7’, md4, sc8’, as5) où :
md3 = (”md3”, ”CR examen imagerie1”, ” centre d’imagerie de ville”).
md4 = (”md4”, ”CR examen imagerie1”, ”centre d’imagerie de ville”).
dc3 = (”dc3”, as3, sc9’, md3, sc10’, w3, sc11’, md5, sc12’, as6) où :
md3 = (”md3”, ”CR examen imagerie1”, ” centre d’imagerie de ville”).
md5 = (”md5”, ”CR examen imagerie1”, ”centre d’imagerie de ville”).
dc4 = (”dc4”, as3, sc13’, md6, sc14’, w4, sc15’, md7, sc16’, as5) où :
md6 = (”md6”, ”clichés examen imagerie1”, ” centre d’imagerie de ville”).
dc5 = (”dc5”, as2, sc17’, md8, sc18’, w5, sc19’, md9, sc20’, as4) où :
md8 = (”md8”, ”prescription examen biologie1”, ”médecin urgentiste”).
md9 = (”md9”, ”prescription examen biologie1”, ”médecin urgentiste”).
dc6 = (”dc6”, as4, sc21’, md10, sc22’, w6, sc23’, md11, sc24’, as7) où :
md10 = (”md10”, ”CR examen biologie1”, ”laboratoire hospitalier de biologie”).
md11 = (”md11”, ”CR examen biologie1”, ” laboratoire hospitalier de biologie ”).