La durée totale de séjours : DTS

La figure 5.4 montre qu’en novembre 2016, décembre 2016 et janvier 2017, la moyenne de la DTS est considérablement longue et est de l’ordre de 432 minutes par patient (7 heures et 20 minutes). Ensuite, nous avons poursuivi l’analyse en traitant lenombre de patients dont la DTS est supérieur à 10h (figure 5.5). Le tableau dans la figure 5.5 montre un ratio en pourcentage qui

exprime le nombre de patients avec un DT S > 10h et le nombre de patient total par mois. Ce ratio montre que 16% à 18% des patients ont une durée de séjour qui dépasse les 10h pour les mois de novembre, décembre et janvier. A partir de ce graphique nous notons que les périodes sous tension sont les mois de novembre, décembre et janvier. Les périodes en situation de fonctionnement normal sont les mois de février, mars et avril en excluant les mois particuliers tels que la période estivale. Dans ce cadre, plus la DTS est prolongée, moins les patients en attente sont satisfaits.

Suite à nos différentes réunions avec le personnel médical du SUA et la publication d’un article dansliberation1, le SUA du CHRU de Lille a déclaré un état de tension la semaine du 11 janvier 2017, qui a causé le déclenchement du plan blanc. Par conséquent, nous orientons nos analyses des indicateurs vers cette période de tension. Pendant cette période, nous observons que les patients sont présents aux urgences pendant des heures, en particulier le TAP moyen

1. https://www.liberation.fr/france/2017/01/11/grippe-plan-hopital-sous-tension-declenche-a-lille_ 1540664

5.2. Analyse de la BDDH 111

Figure5.5 – Ratio du nombre de patients avec (DTS>10) et du nombre des patients total par mois

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 Jour DTS en min utes 0 100 200 300 400 500

Figure5.6 – Moyenne de la DTS par jour (Janvier 2017)

est égale au 71.8 minutes. Le nombre d’entrées est alors supérieur au nombre de sorties, ce qui provoque un déséquilibre entre le flux d’entrée et le flux de sortie. Ce déséquilibre provoque une surfréquentation du SUA et une surcharge de travail pour l’équipe soignante qui peuvent entraîner une perte de la qualité des soins prodiguée aux patients. Afin de mieux comprendre les causes de cet état de tension, nous avons étudié la moyenne de la DTS par jours (en janvier). En effet, la moyenne de la DTS de cette période de tension atteint ≈ 8 heures. La figure 5.6 montre la moyenne de la DTS des patients dans le SUA par jour pour le mois de janvier. Nous observons qu’un allongement significatif de la durée de séjour a débuté dès le 6 Janvier et est resté relativement important à partir de cette date, nous remarquons ainsi l’existence des pics notamment le 13, le 14 et le 24 Janvier.

La figure 5.7, montre la moyenne de la DTS par rapport aux jours de la semaine pour ce mois de janvier. Nous observons que les patients qui entrent au SUA le vendredi et le samedi restent plus longtemps que les autres jours. Mais, de manière globale, nous ne voyons pas de différence très marquée entre les différents jours de la semaine. La figure 5.8 exprime la moyenne de la DTS par rapport à l’heure d’entrée des patients, nous observons qu’en général les patients qui entrent entre 18 heure et 23 heure restent plus longtemps. Ensuite, la figure 5.9 affiche le nombre de patients qui entrent aux SUA par rapport au jours de la semaine, ceci nous montre que tous les lundi nous avons un nombre d’arrivées important, ces informations sont essentielles et peuvent contribuer à

0 100 200 300 400 500

dimanche jeudi lundi mardi mercredi samedi vendredi

jour

mo

y

enne de la DTS en min

utes

Figure5.7 – Moyenne de la DTS par jour de la semaine (janvier 2017)

la prévision de la tension.

Après ces analyses globales sur cette période de tension, nous choisissons de cibler nos analyses sur la semaine de tension (du 9 au 15 janvier). L’idée est de mieux comprendre et cerner l’évolution des indicateurs de tension. Nous avons donc étudié sur cette semaine le temps de consultation moyen restant par patient et par heure. Ce temps de consultation restant correspond à la charge de travail que le médecin doit réaliser par patient. Puis, nous calculons de la même manière le temps d’attente primaire TAP (le temps d’attente avant la pemière consultation par un médecin) et secondaire (le temps d’attente après la première consultation par un médecin) restants. Nous avons comparé ces indicateurs par rapport à la moyenne obtenue par le mois en question pour observer les divergences (figures 5.10 et 5.11). Nous observons des forts écarts la nuit du 9 janvier qui sont dus à une surcharge de travail des médecin qui a engendré l’augmentation de l’attente primaire moyen par patient. Or, les médecins veulent réduire au maximum ce temps d’attente en raison de ses conséquences sur l’état de santé du patient. Puis, nous vérifions s’il existe une corrélation entre le temps de consultation et le temps d’attente primaire. Nous avons comparé ces calculs sur plusieurs jours sans résultats probants (figure 5.12) ce qui prouve l’existence d’autres indicateurs qui impactent la tension.

Dans ce contexte et en raison de l’existence des échelles de triage qui définissent le délai d’attente souhaitable (en fonction de la pathologies de patient) entre l’arrivée du patient et la consultation médicale (cf.2.4.2). Le dépassement de ces délais exige une réévaluation des patients engendrant un changement d’ordonnancement au sein du système. Il est important d’analyser l’état de cet indicateur lors de fonctionnement actuel de SUA.