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Analyse de l’impact d’une externalisation de la stérilisation sur les besoins en instrumentation d’un hôpital
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- Dans un contexte hospitalier particulièrement tendu au niveau économique et budgétaire, les hôpitaux cherchent de nouvelles méthodes de gestion afin de réduire leurs coûts tout en augmentant leur rentabilité et leur efficience. C’est entre autres le cas du Centre Hospitalier de Dinant [CHD] qui est amené à voir son service de stérilisation être délocalisé à l’horizon 2023. De ce changement de mode d’organisation résulte donc le désir d’analyser l’impact de celui-ci sur le besoin en instrumentation nécessaire au bon déroulement de son activité hospitalière. De cette volonté est alors né ce mémoire qui a pour objectif de trouver une solution à ce problème pour les disciplines abdominale et vasculaire du CHD mais surtout de développer une méthodologie adéquate qui pourra être adaptée et réutilisée lors des études concernant l’instrumentation restante. Outre les résultats chiffrés liés aux analyses des deux disciplines citées ci-dessus, il résulte donc surtout de cette recherche deux méthodologies générales pouvant effectivement être réemployée par les hôpitaux selon leurs besoins et les données qu’ils ont à leur disposition. La première, s’adressant aux sets détenus à plus d’un exemplaire, vise à estimer le besoin en instrumentation à partir de données, extraites à l’aide du logiciel de traçabilité StériLine, qui correspondent à l’utilisation des instruments au sein du bloc opératoire. Ces dernières ont par la suite été ajustées par une loi de probabilité au moyen du logiciel statistique R. Dans le but de contrôler le risque de rupture de stock, des règles de décision ont alors été établies sur base d’un taux de couverture à atteindre, dont la formule a été adaptée afin que ce dernier soit obtenu au départ de la distribution ajustée précédemment. Grâce à ce raisonnement, nous avons donc pu associer un fill rate théorique aux différentes valeurs que peut prendre le nombre d’exemplaires dont l’hôpital dispose. Dans le second cas, nous avons décidé de ne plus ajuster la demande du bloc opératoire mais plutôt le temps qui s’écoule entre deux utilisations du même set. De la distribution ainsi obtenue, nous pouvons alors déduire le risque de rupture de stock qui correspond à la probabilité que la variable aléatoire soit inférieure au délai de remise à disposition, c’est-à-dire inférieure à une période. Enfin, cette probabilité, accompagnée d’autres observations empiriques, nous a permis d’analyser la nécessité d’acheter ou non un nouvel exemplaire afin de contrôler le risque de pénurie.