Améliorer les attributions des nurses pour un meilleur soin des patients

Les soins aux patients dans les hôpitaux sont souvent compliqués, surtout quand il s'agit d'assigner des infirmières à des patients qui ont besoin d'aide plusieurs fois. Ça peut rendre la gestion des charges de travail des infirmières vraiment chaotique. Notre but, c'est de comprendre comment assigner les infirmières aux patients et prioriser leurs besoins pour améliorer les soins et réduire le stress des infirmières.

#L'Importance de l'Assignation des Infirmières

Le personnel infirmier est super important pour faire tourner les hôpitaux et s'assurer que les patients reçoivent de l'aide à temps. La pandémie de COVID-19 a mis en lumière les demandes sur les infirmières, ce qui a conduit à des pénuries car beaucoup ont choisi des contrats de voyage à cause des charges de travail lourdes. Tout ça a créé des taux de rotation élevés et de l'épuisement, impactant négativement les soins aux patients. En se concentrant sur la gestion des assignations d'infirmières, on peut aider à atténuer une partie de ces problèmes.

#Modèles Traditionnels de Personnel Infirmier

La plupart des modèles de personnel traditionnels se basent juste sur le nombre de patients qu'une infirmière doit s'occuper. Mais cette approche ne prend pas en compte que les patients ont souvent besoin d'assistance plusieurs fois et peuvent avoir des niveaux de soin très différents. Par exemple, les patients avec des conditions plus graves peuvent demander de l'aide plus fréquemment. Ça veut dire qu'un simple comptage des patients peut sous-estimer la charge de travail réelle des infirmières.

#Un Meilleur Modèle pour la Charge de Travail des Infirmières

Pour remédier aux lacunes des modèles traditionnels, on propose un nouveau modèle qui prend en compte les demandes répétées des patients pour des soins. Notre modèle utilise un système de file d'attente, ce qui signifie qu'on regarde comment les patients entrent et sortent des besoins de soins des infirmières au fil du temps. Dans ce système, on peut suivre quand les patients arrivent et quand ils ont besoin d'aide, créant une image plus précise des demandes sur les infirmières.

#Niveaux de Prise de Décision

Notre étude se concentre sur deux types de décisions principales. La première concerne quelle infirmière devrait s'occuper d'un nouveau patient. Cette décision est souvent prise par une infirmière en charge. La deuxième décision implique comment chaque infirmière priorise les patients qu'elle s'occupe déjà. Par exemple, une infirmière devrait-elle s'occuper d'un nouveau patient ou mettre son attention sur ceux déjà assignés ?

#Le Problème d'Assignation Infirmière-Patient

Quand un nouveau patient arrive, l'infirmière en charge doit décider à quelle infirmière l'assigner. Ça implique de regarder la charge de travail actuelle de chaque infirmière et de réfléchir à comment équilibrer tout ça. Une fois assignée, chaque infirmière doit prioriser les patients qu'elle prend déjà en charge. Le défi, c'est de trouver le bon équilibre entre ces deux niveaux de prise de décision.

#Dynamiques du Système

On considère un système simple où les patients arrivent à des intervalles réguliers. Chaque patient peut être d'un type différent, ce qui veut dire qu'ils peuvent avoir besoin de différentes quantités de soins. Quand un patient arrive, il est assigné à une infirmière et doit attendre qu'on s'occupe de lui. L'infirmière peut aider un certain nombre de patients à la fois en fonction de sa capacité.

#Probabilités et Assignations

Chaque infirmière a une probabilité spécifique de compléter les soins pour un patient dans un certain temps. On doit s’assurer que le taux d'arrivée de nouveaux patients ne dépasse pas le taux auquel les infirmières peuvent fournir des soins. Ce bon équilibre est crucial pour maintenir un système efficace.

#Statut du Patient

Une fois qu'une infirmière commence à s'occuper d'un patient, le statut du patient change. Il peut soit être dans un état de besoin, attendant des soins, soit dans un état de contentement, ayant reçu des soins mais ayant encore besoin d'un suivi. Comprendre ces états nous aide à gérer comment les patients circulent dans le système.

#Décisions de Priorité

Quand il s'agit de comment les infirmières priorisent les patients, on doit regarder les coûts de maintien associés à l'attente. Les coûts de maintien se réfèrent aux effets négatifs potentiels sur les patients s'ils doivent attendre trop longtemps pour des soins. En analysant quels patients devraient recevoir une attention immédiate, on peut réduire ces coûts.

#Politiques de Priorité : Le Plus Court d'Abord vs. Le Plus Long d'Abord

On a examiné deux stratégies principales pour prioriser les soins aux patients : la politique du plus court d'abord, qui s'occupe des patients ayant besoin de moins de soins en premier, et la politique du plus long d'abord, qui s'occupe de ceux ayant besoin de plus de soins en premier. L'efficacité de chaque politique peut varier en fonction de la charge de patients et de l'urgence des soins nécessaires.

#Études de simulation

Pour mieux comprendre quelles politiques fonctionnent le mieux, on a fait des simulations. Ça nous a permis de tester comment différentes stratégies d'assignation et de priorisation impactent les soins aux patients et les charges de travail des infirmières. Grâce à ces simulations, on a pu comparer les résultats de différentes approches sous diverses conditions.

#Résultats des Simulations

Nos résultats ont montré que dans certaines circonstances, la politique du plus court d'abord s'en sort mieux en termes de coûts quand la complexité des soins est faible. Cependant, à mesure que le besoin de soins augmente, la politique du plus long d'abord tend à mieux fonctionner. Ça veut dire que le choix de stratégie devrait dépendre de l'état actuel de la population de patients.

#Heuristiques d'Assignation Infirmière-Patient

On a développé deux principales stratégies pour assigner des patients aux infirmières. La première approche, appelée Heuristique 1, consiste à assigner les patients à l'infirmière qui peut réduire le plus rapidement sa charge de travail immédiate. La deuxième approche, Heuristique 2, prend une vue à plus long terme, en se concentrant sur comment l'assignation affectera les soins aux patients dans le futur.

#Comparaison des Heuristiques avec la Base de Référence

Pour évaluer l'efficacité de nos heuristiques proposées, on les a comparées à une approche de base où les patients sont assignés aléatoirement aux infirmières. Grâce à des simulations étendues, on a constaté que les deux heuristiques fonctionnaient beaucoup mieux que l'assignation aléatoire, surtout quand le volume de patients augmentait.

#Perspectives sur les Soins aux Patients

En analysant différents scénarios, il est devenu clair que la capacité d'une infirmière à répondre rapidement aux besoins changeants des patients est vitale. Avec les deux heuristiques, on a vu des améliorations dans les soins aux patients et la charge de travail des infirmières, surtout dans des situations de haute pression où la prise de décision rapide est essentielle.

#Directions de Recherche Future

En regardant vers l'avenir, il y a beaucoup de pistes pour des études supplémentaires. Un domaine de focus pourrait être les situations où les infirmières en charge n'ont pas toutes les infos sur les besoins des patients. En plus, recueillir des données du monde réel pourrait aider à affiner nos modèles pour une utilisation pratique dans les hôpitaux.

#Conclusion

Notre recherche souligne le besoin de meilleurs systèmes pour gérer les assignations des infirmières et les soins aux patients. En utilisant des modèles avancés qui prennent en compte les besoins des patients au fil du temps, on peut créer un environnement hospitalier plus efficient. Les stratégies que nous proposons peuvent aider à réduire les charges de travail des infirmières et à améliorer les résultats pour les patients, menant finalement à un système de santé plus sain et durable.

#Remerciements

On reconnaît les défis auxquels les infirmières et les systèmes de santé sont confrontés, surtout à la lumière des récents événements mondiaux. Notre travail vise à contribuer à une meilleure compréhension de ces complexités et à soutenir une prise de décision améliorée dans les soins aux patients.