Au cours de l'élaboration de ce mémoire, une certaine méthodologie a été suivie afin d'arriver à construire un modèle d'optimisation permettant d'acheminer les flux de patients en attente de service orthopédique dans le système de santé montréalais. La Figure 3-1 illustre les différentes étapes qui ont été suivies suite à la revue de littérature.
Le projet a pour objectif de comparer l'impact de l'utilisation d'un système fonctionnant en réseau par rapport à un système fonctionnant en silos pour les établissements de santé en orthopédie de la région de Montréal, particulièrement au niveau du temps d'attente des patients. En effet, les délais étant très longs, parfois même trop longs puisque certains dépassent les délais prescrits par le MSSS, la recherche de solutions au niveau de la configuration du réseau pour optimiser les temps d'attente est aujourd'hui très pertinente. Étant donné que le projet est fait en collaboration avec l'ASSS, la première étape (étape 1) est l'étude des données fournies par l'ASSS de Montréal. Leurs données sont tirées de la base de données de la RAMQ et portent sur l'ensemble de l'année 2009. Ces données fournissent de l'information sur l'origine et la destination des patients
Figure 3-1 Méthodologie utilisée
1. Étude des données
3. Choix du logiciel de modélisation
2. Choix du modèle
4. Illustration
graphique du modèle
6. Analyse des résultats
5. Développement du modèle
montréalais ainsi que sur leur durée de séjour, leur groupe d'âge et le mois de leur visite dans un des établissements de santé québécois. Cependant, les données sont agrégées pour préserver la confidentialité des patients, ce qui empêche d'effectuer un suivi précis du parcours patient d'un établissement à l'autre. Ces données sont l'objet d'une analyse plus poussée au chapitre 4, où les performances du système pour l'année 2009 sont étudiées. D'après ces analyses, il est possible de dégager les problèmes de performance et les améliorations possibles. De plus, en analysant les données, on prépare le terrain pour les suggestions qui seront proposées en comparant les données aux résultats que l'on obtiendra grâce au modèle.
Les deuxième (étape 2) et troisième étapes (étape 3) sont le choix du type de modèle qui sera utilisé pour représenter le problème ainsi que le choix du logiciel utilisé pour la modélisation. Ces deux étapes vont de pair puisque le choix du modèle requiert l'utilisation d'un logiciel capable de prendre en charge un grand nombre de variables et de contraintes. Le choix de traiter le problème comme un problème de flux dans un réseau d'une source à un puits grâce à un modèle de minimisation des coûts entraine un nombre important de variables dû au nombre d'établissements constituant le réseau. De plus, la dynamisation du problème apporte un lot de contraintes supplémentaires qui alourdissent le modèle. Cependant, nous avons fait le choix d'utiliser la programmation linéaire en nombre entiers afin d'obtenir une solution optimale qui nous permettra de comparer les différents modèles entre eux. Comme décrit dans la littérature, plusieurs études ont choisies d'utiliser la simulation afin de modéliser le système de santé, mais cette option permet seulement de connaitre un cas particulier, basé sur des données précises. Puisque nous nous intéressions à modéliser les flux de patients afin de comparer l'efficacité d'un modèle réseau par rapport à la situation actuelle dans diverses configurations des paramètres, la programmation linéaire nous permettait de valider nos hypothèses plus facilement. De plus, la programmation linéaire permet d'obtenir une solution optimale qui inclut toutes les contraintes voulues, et permet d'ajouter aisément des contraintes pour plus de précision, particulièrement dans le cas où on voudrait développer sur le modèle de base pour représenter de façon plus pointue toutes les implications observées en réalité. Puisque nous avons choisi la programmation linéaire, nous avons choisi le logiciel AIMMS, qui est un système de modélisation d'optimisation qui permet de construire une interface graphique illustrant les résultats obtenus. AIMMS est capable de supporter et de traiter ce problème de programmation linéaire grâce au solveur CPLEX 12.4.
La quatrième étape (étape 4) et la cinquième étape (étape 5) vont également de pair. La quatrième étape est la représentation graphique du modèle et la cinquième étape est le développement du modèle. L'étape d'illustration du modèle permet d'épurer le réseau réel afin d'en tirer un réseau simplifié qui concorde avec les données disponibles. Les éléments importants sont conservés et permettent de déterminer les éléments dont il faudra tenir compte dans le modèle mathématique. Cependant, il faut garder en tête l'objectif retenu pour le modèle mathématique lors de la représentation graphique du réseau afin d'obtenir un modèle cohérent. À partir de cette étape, les éléments nécessaires au modèle sont définis (les variables, les contraintes, la fonction objectif) et les éléments attendus par le modèle sont pris en compte (nombre d'établissements, capacité, horizon, nombre de requêtes, etc.). Lors du développement du modèle, ces informations sont prises en compte. Le développement du modèle permet d'obtenir un outil pour évaluer les flux de patients dans le réseau, et particulièrement les temps d'attente observés durant l'année. À partir du modèle de base développé, nous formulerons plusieurs modèles comportant différentes contraintes, afin de comparer diverses configurations du système de santé entre elles. Nous partirons de la prémisse que le modèle réseau de base devrait être le plus performant, mais nous voulons le comparer à des configurations intermédiaires entre le modèle réseau et le modèle en silos. Nous allons donc développer quatre variations sur le modèle de base, soit le modèle avec échanges permis entre établissement, le modèle avec un pourcentage restreints d'échanges entre établissements, le modèle avec déviation permise après un certain délai, et le modèle avec aucun échange permis qui correspond plus ou moins à notre modèle en silos. À l'aide des cinq modèles développés, nous pourrons analyser plusieurs scénarios afin de déterminer la performance de chacune des configurations du système.
La sixième étape (étape 6) est l'analyse des résultats obtenus grâce aux modèles. Les informations fournies par le modèle fournissent un indicateur quant à la performance possible du système et il est donc intéressant de se pencher sur les résultats obtenus pour comparer la performance théorique avec la performance réelle observée en 2009. En faisant varier les paramètres d'environnement du réseau (la durée de séjour, le taux de rotation, le remplissage initial), nous pourrons déterminer leur impact sur chacun des modèles. Par conséquent, en faisant l'analyse de scénarios, nous pourrons non seulement déterminer la performance des modèles entre eux en ce qui a trait à l'allocation de patient et à leur temps d'attente, mais aussi connaître l'influence des
paramètres sur le temps d'attente, le nombre de patients vus et le nombre de patients qui dépassent les délais d'attente prescrits.
La septième et dernière étape (étape 7) est une extension de la sixième étape. Nous procèderons à une comparaison des résultats obtenus grâce à la méthode déterministe utilisée pour définir les paramètres avec ceux obtenus grâce à une méthode stochastique. Nous introduirons des variables aléatoires afin de prendre en compte l'incertitude associée à plusieurs paramètres, étant donné la nature imprévisible du monde réel dans le secteur de la santé. Cependant, comme nous travaillons avec un problème de grande taille, nous nous limiterons à formuler deux paramètres de façon probabiliste. Nous pourrons analyser la performance de chacune des façons de modéliser les paramètres.