L’envoi d’ambulances 112 à Bruxelles, une donnée utile dans la prédiction du taux d’occupations aux soins intensifs pendant le covid

Details

Supervisors

Speybroeck, Niko ; Rosière, Pascal

Faculty

Faculté de santé publique

Degree label

Master [120] en sciences de la santé publique, à finalité spécialisée

Abstract

Introduction La surveillance du taux d’occupation aux soins intensifs est essentielle dans la prise de décision adéquate du phasage hospitalier en termes de capacité de traitement aux soins intensifs. L’envoi des ambulances à Bruxelles génère des données non-utilisées à l’heure actuelle dans les différents modèles prédictifs de l’occupation de lits aux soins intensifs. Ces données sont-elles totalement indépendantes, ou présentent-elles d’une part une relation avec les données hospitalières reliés aux patients « covid » aux soins intensifs et d’autre part le potentiel d’aide à la décision de phasage hospitalier ? Matériels et méthodes L’étude rétrospective repose sur une récolte de données de 365 jours du 20 mars 2020 au 19 mars 2021. Une première variable récoltée auprès du CU112 de Bruxelles est l’envoi de moyens d’aide médicale urgente (AMU) pour des cas de suspicions de patients Covid ; une deuxième est le taux du nombre de lits USI occupés par des patients « Covid » dans les différents hôpitaux bruxellois. Pendant la période d’observation, 2 échantillons correspondant aux deux phases ascendantes d’hospitalisations seront également testés. Les méthodes statistiques choisies sont une corrélation de Spearman et 4 méthodes différentes de régression : une méthode de régression univariée, une méthode de régression linéaire log-log, une méthode arsin-log et une méthode de régressions quantiles. Résultats Pendant toute la période d’observation (n=365), la corrélation entre les 2 variables est significative (p-valeur<0.005), positive et intense avec un Rho de Spearman de plus de 0.5., et en plus leur relation est statistiquement reliée. Lors des phases ascendantes d’hospitalisations, cette corrélation reste significative tandis que leur relation statistique significative ne se représente plus. Les lignes de régression quantiles restent significatives et positives dans les quantiles 0.25, 0.50, 0.75 pendant l’observation. Cependant les variables proposées manquent de précision pour ajuster les modèles statistiques pour leur donner une quelconque valeur prédictive à ce stade de la recherche. Discussion Le Comité « Hospital & Transport Surge Capacity » est à la recherche permanente d’outil et de données pertinentes pour aider à leur prise de décisions des différentes phases des hôpitaux surtout en termes de soins intensifs. La variable étudiée dans cet article est corrélée à leurs préoccupations quotidiennes mais démontre au travers de tests statistiques simple la présence d’imprécision en termes de méthodes mais surtout en termes de données utilisée. A ce stade de la recherche, il est trop tôt pour dire que les données d’envoi des ambulances apportent une réelle utilité à la gestion du phasage hospitalier.