Modélisation des soins de santé et prise de décision pendant les pandémies : une étude de cas

Dès 2001, unrapport de l'école de santé publique John Hopkins Bloomberg soulignait à quel point le monde n'était pas préparé à une épidémie mondiale de maladies infectieuses. Le rapport soulignait la pression que les pandémies feraient peser sur les systèmes de santé du monde entier et les difficultés qu'ils auraient à fournir des soins adéquats. Deux décennies plus tard, l'épidémie de COVID-19 a montré que cela était vrai, car les établissements de soins et de santé s'efforcent de faire face à l'afflux de patients dans un contexte de ressources limitées.

Les premiers chiffres de l'épidémie ont montré que les pays se précipitaient pour acquérir davantage de ressources telles que des ventilateurs, des masques, des gants ou des équipements de protection individuelle (EPI) afin de s'assurer que le personnel médical puisse faire face à la situation. Bien que les effets de cette approche réactive de la lutte contre les pandémies soient encore à l'étude, l'épidémie a prouvé qu'une approche préventive des pandémies permettait de sauver davantage de vies.

L'accélération de la production de kits de test, la disponibilité d'EPI et la capacité de soins généraux en Allemagne et en Suisse en sont des exemples. Les statistiques de l'Organisation mondiale de la santé (OMS) montrent que ces pays ont obtenu et obtiennent de meilleurs résultats en matière de soins pendant la pandémie. Ces succès relatifs ont été attribués à une planification adéquate des capacités et à une prise de décision fondée sur des modèles de décision et de simulation.

En réponse à l'épidémie de COVID-19 et à la nécessité d'analyser les besoins en ressources de santé critiques pendant les pandémies, l'équipe de Simio a créé un modèle analytique pour la planification des ressources.

Modèle de planification des ressources et des maladies infectieuses de Simio

La capacité d'un prestataire de soins et/ou d'un établissement de santé à combattre les maladies infectieuses est directement influencée par le nombre de ressources critiques dont il dispose. Le modèle de planification des ressources et des maladies infectieuses de Simio a utilisé la simulation d'événements discrets (DES) pour anticiper la demande de ressources critiques, à savoir

• Lits
• les respirateurs
• Masques
• les gants

Objectif:

Le modèle de planification des maladies infectieuses et des ressources est conçu pour aider les prestataires de soins de santé, les agences gouvernementales et les organisations non gouvernementales à mieux planifier les pandémies. Le modèle analyse les besoins en ressources critiques énumérées ci-dessus en fonction de la population d'une communauté et du taux d'infection au sein de cette population.

Approche:

Pour garantir la précision, le modèle utilise des données en temps réel telles que le facteur de contagion (R0) du COVID -19 et les pratiques de distanciation sociale recommandées par l'OMS. Le modèle utilise également des approximations telles que la population desservie par un établissement de santé, le nombre de cas infectés et les ressources dont dispose l'établissement. Ainsi, les paramètres suivants sont disponibles dans le modèle :

• Population de la zone de service - La population du modèle est diversifiée pour intégrer tous les groupes d'âge. La probabilité que chaque groupe d'âge ait besoin d'une hospitalisation ou de soins intensifs est également prise en compte.
• Facteur de contagion - Le nombre attendu de cas secondaires produits par un cas infecté dans une population sensible.
• Cas initiaux déclar és - Le nombre de cas initiaux déclarés tient compte des patients symptomatiques et asymptomatiques, ce qui influe sur la déclaration.
• Facteur de distanciation sociale - Une valeur comprise entre 0 et 1 représente le facteur de distanciation sociale. Une valeur de 0 signifie qu'aucune distanciation sociale n'a été observée au sein de la population. Une valeur de 0,5 indique qu'environ 50 % des pratiques de distanciation sociale ont été observées, tandis qu'une valeur de 1 signifie que la totalité de la population a observé une distanciation sociale.

Le modèle comprend également les mesures de disponibilité des ressources suivantes pour le prestataire de services de santé et/ou l'établissement :

• Capacité en lits d'hôpitaux
• Capacité initiale de ventilation

*Il est important de noter que les hypothèses du système et les données en temps réel peuvent être modifiées pour tenir compte des ressources et de la situation de certains prestataires de soins de santé, de certaines populations et de diverses souches de maladies infectieuses.

Hypothèses du modèle:

Le modèle émet également quelques hypothèses importantes basées sur des événements en temps réel. Ces hypothèses sont les suivantes :

• La capacité d'accueil des hôpitaux correspond au nombre de lits que l'hôpital peut mettre à la disposition des patients infectés pendant la pandémie. Elle ne tient pas compte des places réservées pour d'autres urgences.
• Si l'établissement n'a plus de lits disponibles, les patients infectés sont envoyés dans un autre établissement ou sont traités à domicile et mis en quarantaine afin d'éliminer la propagation de la maladie.
• La population guérie ne revient pas dans l'établissement et est supposée être immunisée contre la maladie et ne pas pouvoir infecter d'autres personnes.
• Les patients qui ont besoin d'un ventilateur sont supposés être en unité de soins intensifs et avoir besoin d'un ventilateur pendant toute la durée de leur séjour à l'hôpital.
• Les patients qui ont besoin d'un respirateur et qui ne peuvent pas s'en voir attribuer un sont envoyés dans d'autres établissements.

Utilisation du modèle de planification des ressources et des maladies infectieuses

Le modèle a été simplifié afin d'être facilement utilisable par les parties prenantes et toute personne fournissant ou prévoyant de fournir des services de santé en cas de pandémie. La zone centrale représente l'établissement et les objets sont les cas admis dans l'hôpital.

Pour exécuter et manipuler le modèle, des boutons ont été prévus pour apporter des modifications en temps réel. Il s'agit notamment des boutons suivants

• Bouton "Lits " : en cliquant sur le bouton "+1", on ajoute une place de lit, tandis que "-1" en supprime une. Il en va de même pour les autres boutons de lit, qui ajoutent ou soustraient le nombre correspondant de places de lit qu'ils représentent.
• Bouton Ventilateurs: Vous pouvez également ajouter ou soustraire le nombre de ventilateurs disponibles dans les modèles à l'aide des boutons de ventilateurs.
• Contrôles - Hypothèses du système: La fenêtre des hypothèses du système vous permet de modifier les paramètres des hypothèses du système afin de refléter des situations particulières avant d'exécuter le modèle. Contrairement aux boutons d'utilisation rapide, les commandes représentent la situation initiale au début d'une pandémie.

Grâce à ces boutons et à ces commandes, des expériences dynamiques peuvent être réalisées à l'aide du modèle au fur et à mesure du déroulement de la pandémie.

La communauté de Springfield comme étude de cas

En utilisant la ville fictive de Springfield comme étude de cas, la ville a une population de 30 000 personnes. La répartition démographique par âge de cette population est la suivante

• 50 ans et plus - 25
• 30 à 50 ans - 35
• De 1 à 30 ans - 40 %.

L'hôpital de Springfield dispose d'une capacité de 100 lits, de 20 ventilateurs et d'un millier d'EPI et a toujours fourni d'excellents services de santé à sa communauté. Avec l'apparition attendue de COVID-19, les parties prenantes doivent se préparer à un afflux accru de patients infectés.

Le modèle intègre la population et ses caractéristiques démographiques par âge, les ressources disponibles et la propagation de la maladie. Grâce à ce modèle, les parties prenantes peuvent expérimenter et mieux comprendre comment l'ajout de lits et de ventilateurs supplémentaires peut contribuer à garantir la fourniture de soins adéquats à la communauté.

Le modèle fournit également des estimations en temps réel qui mettent en évidence les lacunes dans la disponibilité des lits, des ventilateurs et des équipements de protection individuelle (EPI) à mesure que le nombre de cas infectés augmente. En tant que partie prenante, vous pouvez cliquer sur les boutons "ajouter un lit" et "ajouter un ventilateur" pour estimer comment l'ajout de 10, 100 ou 200 lits supplémentaires permettra de faire face à la pandémie. Ces lits supplémentaires entraîneront également un besoin accru d'EPI et le modèle suivra le nombre d'EPI supplémentaires dont les prestataires de soins de santé auront besoin en raison de l'augmentation de la capacité de prise en charge.

Les parties prenantes de l'établissement de santé peuvent estimer en temps réel l'impact d'une semaine, d'un mois, de deux mois ou plus d'endiguement de la pandémie sur les ressources de l'établissement. Les résultats obtenus à partir du modèle aideront l'établissement et la communauté à appliquer une approche préventive pour faire face aux maladies infectieuses en recherchant à l'avance les ressources essentielles.

Vous pouvez visionner une vidéo dumodèle de planification des ressources et des maladies infectieusesde Simio en action ici. La vidéo consiste en une expérience de base montrant comment la modification des contrôles du système a un impact sur le nombre d'équipements critiques dont un établissement de santé a besoin lors d'une pandémie.