Contribution à l'ingénierie des systèmes de production de soins dans les pays en voie de développement : Vers un système sans murs en Haïti
Authors:   ,   Université Quisqueya, Germain Norly 
Published: December 2021

Les transformations opérées dans les systèmes de production de biens et de services dans le monde industriel pour répondre aux pressions du marché vers les années 70 sont en application depuis les deux dernières décennies dans les systèmes de santé en vue d’une organisation plus efficace et efficiente des soins. Faisant face à la demande croissante des soins, au vieillissement de la population et la pénurie des ressources humaines qualifiées dans ce domaine, les responsables se trouvent confronter à des contraintes qui les empêchent de répondre de façon satisfaisante aux attentes du patient. La mise en œuvre d’une structure d’hospitalisation hors les murs (2HM) constitue une alternative viable à l’hospitalisation classique. Elle permet de soigner le patient dans son entourage, de réduire ses pressions psychologiques, de gérer de façon rationnelle les lits d’hôpitaux, d’éviter le risque d’infections nosocomiales et de réduire les dépenses de santé. Cependant, la situation semble plus critique dans les pays en voie de développement où pour beaucoup de services, les techniques en vigueur sont celles appliquées à la fin du XIXe siècle dans les pays industrialisés. Le service de la maternité est le plus affecté par cette carence en ressources. En Haïti, 75 % des accouchements se font à domicile sans la présence d’un professionnel de santé. Le taux de mortalité maternelle est de 670 pour 100 000, le plus élevé dans le continent américain. La mortalité infantile est de 80 ‰ naissances vivantes. Tandis que dans des pays voisins d’Haïti comme la République Dominicaine, Cuba et la Jamaïque, on retrouve respectivement, pour 100 000 naissances vivantes, des taux de mortalité maternelle 150, 45 et 170, et des taux de mortalité infantile pour 1 000 naissances vivantes s’élèvent à 27, 6 et 16. Il faut des solutions d’urgences permettant de réduire le risque de décès dans le processus de la maternité. L’objectif de notre travail est de pouvoir proposer une alternative à la prise en charge classique de la maternité pour la réduction des taux de décès maternels et infantiles dans le pays. En effet, une modélisation partielle du système hospitalier haïtien est opérée en deux étapes. Dans un premier temps, nous avons abordé le problème de dimensionnement des ressources en nous basant sur l’ingénierie de conception. Pour quantifier de façon optimale les ressources humaines qui sont impliquées dans la prise en charge de la maternité à domicile, nous avons suivi la méthodologie ASCI (Analyse, Spécification, Conception, Implémentation), initialement conçue au laboratoire LIMOS de l’Université de Clermont-Ferrand II par Michel Gourgand et Patrick Kellert au début des années 90. Grâce à cette méthodologie, nous avons conçu un modèle de connaissance (avec les réseaux de Petri) qui nous a permis de formaliser les différentes connaissances du système ; des modèles d’action (en utilisant le langage de simulation ARENA) pour évaluer sa performance ; et un modèle de résultats qui a fourni des indicateurs permettant d’intervenir et d’améliorer ce système en cas de besoin. Et pour optimiser les résultats retrouvés, nous avons couplé notre simulation avec un outil d’optimisation « OptQuest for ARENA ». Deuxièmement, le pilotage distribué nous a permis de procéder à la coordination des plannings pour une assistance périodique de la maternité à domicile. Pour atteindre cet objectif, nous avons emprunté un outil de formulation de problème appliqué dans l’ingénierie industrielle qui est le « MLCLSP (Multi-Level Capacitated Lot Sizing Problem). Nous avons développé un algorithme d’optimisation linéaire mixte qui a permis d’obtenir des solutions optimales pour la planification des visites médicales chez les femmes enceintes ayant été préalablement adhérées à la plateforme de prise en charge de la maternité à domicile. L’optimisation du modèle algébrique de décision est réalisée dans le solveur MIP (Mixted-Integer Programing) – CPLEX, implémenté dans le logiciel GAMS (General Algebraic Modeling System).