Planification des calendriers des rendez-vous des patients en chimiothérapie et du niveau de ressources infirmières

Les problèmes de planification et de confection des horaires en chimiothérapie étaient anciennement résolus à l'aide de gabarits. La formalisation mathématique du problème est relativement nouvelle. Elle consiste à résoudre dans un premier temps le problème de confection des calendriers des rendez-vous des patients pour ensuite utiliser la solution comme donnée d'entrée afin de résoudre le problème d'affectation patients-infirmier. Le problème général sélectionne en première phase les patients en considérant la capacité de la clinique, il permet également d'estimer le besoin en ressources. La seconde phase consiste à résoudre le problème d'ordonnancement quotidien en affectant les patients aux infirmiers. Le modèle développé dans le cadre de ce projet est une extension du travail de [1] qui affecte des rendez-vous aux traitements des nouveaux patients sans perturber les décisions précédentes. La première phase est modifiée de manière à résoudre le problème de planification et à répondre à une partie des questions opérationnelles ; elle attribue non seulement la date, mais également l'heure de début des rendez-vous. Le début des traitements sont fixés à la même heure d'une fois à l'autre pour chaque patient. La première phase considère en plus de la charge horaire, la charge quotidienne ainsi que la lourdeur des patients. L'objectif de cette phase consiste à maximiser le nombre de rendez-vous planifiés en prenant en compte leur niveau de priorité des patients, la capacité des ressources humaines à absorber la charge et la capacité horaire des ressources matériels (chaises/lits). Cette phase, permet donc de planifier en amont le besoin en infirmiers et à prévoir le nombre de ressources supplémentaires nécessaire afin de couvrir la demande assignée à la liste d'attente. La liste d'attente agit tel une ressource tampon pour le problème de planification. Cette modélisation permet de mieux contrôler la quantité de travail affectée à une journée. De plus, la surestimation de la charge peut être considérée tel un avantage, étant donné qu'elle permet de pallier aux annulations de rendez-vous. En chimiothérapie, les patients doivent faire une prise de sang et/ou consulter leur oncologiste avant chaque administration de traitement, suite à ces visites, leurs rendez vous peuvent soient être annulés, reportés ou remplacés par un autre protocole médical. Le taux d'annulation varie de 4% à 20% avec une moyenne de 13%. La deuxième phase du modèle résout le problème d'ordonnancement quotidien pour la liste finale des patients et des infirmiers. Durant cette phase, la charge est distribuée équitablement avec comme but de minimiser l'écart à la charge maximale. Nous avons testé le modèle proposé à l'aide de 10 instances générées à partir des donnés collecter auprès de la clinique d'oncologie du Centre Hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM). La clinique accueille en moyenne 70±12 patients par jour, ceci correspond à 246±24 heures de traitements. Le CHUM emploie 19 infirmiers, l'infirmière en charge assigne généralement entre 8 et 12 infirmiers à la zone d'infusion. Les autres membres du personnel sont assignés à différentes zones telle que le centre de support pour la chimiothérapie à domicile. L'infirmière en charge réaffecte les postes aux infirmiers, au courant de la journée en fonction de la charge de travail. L'optimisation permet de mieux gérer l'utilisation des ressources infirmières. Le modèle permet d'améliorer le ratio de productivité des infirmiers de 3% à 23% selon le scénario testé. En effet, au total, trois règles d'ordonnancement sont évaluées pour la deuxième phase : (1) interdiction de modifier l'heure de début des rendez-vous (3% de potentiel d'amélioration), (2) perturbation partielle de l'heure du début (8% de potentiel d'amélioration) et (3) perturbation totale (23% de potentiel d'amélioration). La résolution du modèle mathématique permet également aux patients de voir leur cas géré dans de meilleur délai, ainsi le nombre total moyen de patients en retard diminue de 9,9 à 5,5 pour l'ensemble de la période de planification.