Évaluation des performances des laboratoires COVID-19 du Népal par simulation à événements discrets

La pandémie de COVID-19 qui s’est propagée à partir du 31 décembre 2019 a pris de court les systèmes de santé du monde entier. Les pays ont dû mettre en place rapidement plusieurs mesures pour contrer la propagation, soigner les personnes atteintes et faire un suivi de l’état de la pandémie au sein de la population. Le dépistage a rapidement été mis en place pour permettre de cibler les foyers d’éclosion et limiter la propagation. Lorsque la pandémie a commencé, le système de santé au Népal, comme tant d’autres, était en manque important d’équipements et de personnes qualifiées. Un projet a émergé avec le South East Asia Regional Office of the World Health Organization (WHO/SEARO). Trois équipes ont travaillé en étroite collaboration pour coordonner la chaîne de dépistage de COVID-19 au Népal (l’accessibilité des centres de prélèvements, le transport des échantillons et l’organisation des laboratoires). Le présent projet se concentre sur la partie organisation des laboratoires. À cette fin, nous proposons l'application d'approches bien établies avec les modèles de simulation à évènements discrets (DES) afin de faire l'analyse des performances des laboratoires au Népal. Avec l'aide des parties prenantes du projet (WHO, Ministry of Health and Population Nepal et travailleurs des laboratoires), plusieurs scénarios ont été testés afin d'évaluer la capacité et les performances du laboratoire. Entre autres, nous avons testé différents niveaux de demande (en nombre d’échantillons) et différentes organisations du personnel, identifié les goulots d'étranglement dans le traitement des échantillons, estimé l'impact du problème d'accès aux réactifs sur le fonctionnement des laboratoires ainsi que l'impact de l'accès à des équipements automatisés. Plus généralement, nous avons exploré les facteurs clés qui déterminent la performance et la résilience du système de test. Nous avons utilisé la cible du nombre de résultats communiqués dans une période de 48h pour évaluer la performance du système. Les résultats obtenus ont permis de déterminer que la performance des laboratoires était très sensible aux horaires de travail du personnel des laboratoires. Le principal goulot d’étranglement identifié est donc l’organisation du personnel plutôt qu’une étape précise du processus. De façon générale, pour diminuer de façon significative le temps requis pour traiter les échantillons, l’introduction d’un système d’automatisation tel qu’une machine pour transférer les échantillons du tube de prélèvement est efficace. L’ajout d’un système à code-barre s’est avéré également intéressant, mais uniquement dans les situations où le nombre d’échantillons devenait plus important pour les laboratoires. Les scénarios de pénurie de réactifs spécifiques à la machine d’extraction ont démontré que les laboratoires avaient la capacité de s'adapter en faisant les manipulations par les techniciens. Lorsque des réactifs pour faire l'extraction manuellement n'étaient pas accessibles, les laboratoires pouvaient absorber jusqu’à 24h sans accès aux réactifs. C’est au-delà de deux jours ou plus que le fonctionnement des laboratoires se retrouvait perturbé.

Abstract

The COVID-19 pandemic that spread beginning December 31, 2019, caught health systems around the world off guard. Countries had to quickly put in place several measures to counter the spread, treat those affected, and track the status of the pandemic in the population. Screening was quickly implemented to help target outbreaks and limit the spread. When the pandemic began, the health system in Nepal, like so many others, was severely under-resourced and under-trained. A project emerged with the South East Asia Regional Office of the World Health Organization (WHO/SEARO). Three teams worked closely together to coordinate the chain of testing for COVID-19 in Nepal (accessibility of collection centers, transportation of samples, and organization of laboratories). The present project focuses on the laboratory organization part. To this end, we propose the application of well-established approaches with discrete event simulation (DES) models to analyze laboratory performance in Nepal. With the help of project stakeholders (WHO, Ministry of Health and Population Nepal and laboratory workers), several scenarios were tested to assess laboratory capacity and performance. Among other things, we tested different levels of demand (in terms of number of samples) and different staffing arrangements, identified bottlenecks in sample processing, estimated the impact of access to reagents on laboratory operations and the impact of access to automated equipment. More generally, we explored the key factors that determine test system performance and resilience. We used the target of the number of results reported within a 48-hour period to evaluate system performance. The results identified that laboratory performance was highly sensitive to the work schedules of laboratory personnel. The main bottleneck identified is therefore the organization of the staff rather than a specific step in the process. In general, to significantly decrease the time required to process samples, the introduction of an automation system such as a machine to transfer samples from the collection tube is effective. The addition of a barcode system has also proven to be of interest, but only in situations where the number of samples becomes more important to the laboratories. Extraction machine-specific reagent shortage scenarios demonstrated that laboratories had the ability to adapt by having technicians do the handling. When reagents to do the extraction manually were not accessible, laboratories could absorb up to 24 hours without access to reagents. It was beyond two days or more that the laboratories' operations were disrupted.