La représentation du risque en santé dans le Val-de-Marne : entre inégalités des territoires et accessibilité fine

International audienceThe constant transformation of the urban space complicates its relations with the efficiency of emergency mobile services. Access to urgent care must be equitable and ever faster, due to the close link between the time of intervention and the prognosis of several pathologies (cardiac arrest, severe trauma, myocardial infarction, stroke, etc.) (Blanchard et al., 2012). A major objective of the pre-hospital care system is to reduce the overall response time (from the receipt of the call until the patient's arrival at the hospital). The UPEC EA4390 team focuses on the systemic optimisation of emergency medical aid. Its members analyse and test the options for improvement concerning the links between the city in all its aspects and the response of the pre-hospital system of urgent care (intervention at home but also in areas with high density of users like train stations).La mutation constante de l'espace urbain complexifie les relations qu'il entretient avec l'ef-ficience des services de secours. L'accès aux soins urgents doit être équitable et toujours plus rapide, en raison du lien étroit entre le délai d'intervention et le pronostic de nombreuses pathologies (arrêt cardiaque, traumatisme grave, infarctus du myocarde, accident vasculaire cérébral, etc.) (Blanchard et al., 2012). La réduction du délai global de prise en charge urgente (depuis la réception de l'appel jusqu'à l'arrivée du patient à l'hôpital) constitue ainsi un objectif majeur du système de soins préhospitalier. L'équipe EA4390 de l'UPEC a pour thématique l'optimisation systémique de l'aide médicale urgente. Elle analyse et teste les options d'amé-lioration concernant les liens entre la ville dans tous ses aspects et la réponse du système de soins urgents (intervention au domicile mais aussi dans les zones à haute densité d'usagers comme les gares)

Effecteurs mobiles de la permanence des soins ambulatoires missionnés par le SAMU-Centre 15 : intérêt d'un modèle numérique des trajets. Application dans le Val-de-Marne

During out-of-hours times, mobile general practitioners (GPs), appointed by the SAMU - Centre 15 (French public emergency call center), can provide out-of-hours home visits (OOH-HV).The order in which these visits are carried out is based on an intuitive model, i.e. the shortest path problem, and determined according to the degree of urgency established at the time of the call to the SAMU - Centre 15 and the knowledge of the sector by the mobile GP. Maintaining timelines consistent with the medical need thus depends on the flow of visits and the GP’s response times. However, this transit time depends in particular on the number of available GPs and traffic conditions. Existing models for routing optimization are inapplicable to OOH-HV, due to the continuous updating of the list of visits to be carried out, as well as the weighting of the target time by the degree of urgency.We therefore propose to create a specific model for the optimization of the mobile GPs’ sent by the SAMU-Centre 15. We develop an evolutionary meta-heuristic of the genetic algorithm type, whose computational performances we first compare with those of an exact method of integer linear optimization (non evolutionary combinatorial optimization method), on theoretical data, integrating the clinical data (3 degrees of priority of visit), operational constraints data (mobile GPs’ fleet size) and response times objectives (3 target effection times). The objectives of this work are to show that the genetic algorithm, compared to the integer linear method, leads to a reduction in mobile GPs visit completion times, to a greater respect of the deadlines of target outcomes, as well as an increase in the number of patients seen per time unit (GPs time slot).Our results suggest that the genetic algorithm is more efficient than the integer linear method on all established criteria, and that its performances improve with the complexity of the problem to be solved (number of patients to visit, size of mobile GPs’ fleet).The use of the optimization method developed in this work could enable the SAMU-Centres 15 to improve the service provided to the population, in terms of efficiency, safety and quality of access to care.En-dehors des horaires d’ouverture des cabinets de médecine générale, la permanence des soins ambulatoires (PDSA) est assurée par des médecins effecteurs mobiles (MPDSA), missionnés par le SAMU – Centre 15 et effectuant des visites au domicile des patients. L’ordre de réalisation de ces visites est basé sur un modèle intuitif, défini selon le degré d’urgence établi lors de l’appel au SAMU – Centre 15 et la connaissance du secteur par le MPDSA. Cette méthode intuitive est le plus souvent dictée par la problématique du plus court chemin entre les visites. Le maintien de délais compatibles avec le besoin médical dépend ainsi du flux de visites et du temps d’acheminement des MPDSA. Or, ce temps d’acheminement dépend notamment des effectifs de MPDSA de garde et des conditions de trafic. Les modèles existants d’optimisation des trajets sont inapplicables à la PDSA, en raison de la réactualisation continue de la liste des visites à effectuer, ainsi que de la pondération du délai cible par le degré d’urgence.Nous proposons donc de créer un modèle spécifique d’optimisation des trajets des MPDSA missionnés par le SAMU–Centre 15. Nous développons une méta-heuristique évolutionnaire de type algorithme génétique, dont nous comparons d’abord les performances calculatoires à celles d’une méthode exacte d’optimisation linéaire en nombres entiers (méthode d’optimisation combinatoire non évolutionnaire), sur données théoriques, intégrant les données cliniques (3 degrés de priorité de visite), opérationnelles (taille de la flotte des MPDSA) et les objectifs temporels (3 délais d’effection cible). Les objectifs de ce travail sont de montrer que l’algorithme génétique, comparativement à la méthode linéaire en nombres entiers, conduit à une réduction des délais d’effection des visites MPDSA, donc à un plus grand respect des délais d’effection cibles ainsi qu’à une augmentation du nombre de patients vus par unité de temps (plage horaire de PDSA). Les résultats obtenus suggèrent que l’algorithme génétique est à la fois plus performant que la méthode linéaire en nombres entiers sur tous les critères établis, et que ses performances s’améliorent avec la complexité du problème à résoudre (nombre de patients à visiter, taille de la flotte des MPDSA).L’utilisation de la méthode d’optimisation développée dans ce travail pourrait permettre aux SAMU-Centres 15 d’améliorer le service rendu à la population, en termes d’accès au juste soin et de sécurité du patient

Mobile general pratictioners for out-of-hours home visits missionned by the SAMU-Centre 15 : interest of a digital optimization model. Application in the French Val-de-Marne district

En-dehors des horaires d’ouverture des cabinets de médecine générale, la permanence des soins ambulatoires (PDSA) est assurée par des médecins effecteurs mobiles (MPDSA), missionnés par le SAMU – Centre 15 et effectuant des visites au domicile des patients. L’ordre de réalisation de ces visites est basé sur un modèle intuitif, défini selon le degré d’urgence établi lors de l’appel au SAMU – Centre 15 et la connaissance du secteur par le MPDSA. Cette méthode intuitive est le plus souvent dictée par la problématique du plus court chemin entre les visites. Le maintien de délais compatibles avec le besoin médical dépend ainsi du flux de visites et du temps d’acheminement des MPDSA. Or, ce temps d’acheminement dépend notamment des effectifs de MPDSA de garde et des conditions de trafic. Les modèles existants d’optimisation des trajets sont inapplicables à la PDSA, en raison de la réactualisation continue de la liste des visites à effectuer, ainsi que de la pondération du délai cible par le degré d’urgence.Nous proposons donc de créer un modèle spécifique d’optimisation des trajets des MPDSA missionnés par le SAMU–Centre 15. Nous développons une méta-heuristique évolutionnaire de type algorithme génétique, dont nous comparons d’abord les performances calculatoires à celles d’une méthode exacte d’optimisation linéaire en nombres entiers (méthode d’optimisation combinatoire non évolutionnaire), sur données théoriques, intégrant les données cliniques (3 degrés de priorité de visite), opérationnelles (taille de la flotte des MPDSA) et les objectifs temporels (3 délais d’effection cible). Les objectifs de ce travail sont de montrer que l’algorithme génétique, comparativement à la méthode linéaire en nombres entiers, conduit à une réduction des délais d’effection des visites MPDSA, donc à un plus grand respect des délais d’effection cibles ainsi qu’à une augmentation du nombre de patients vus par unité de temps (plage horaire de PDSA). Les résultats obtenus suggèrent que l’algorithme génétique est à la fois plus performant que la méthode linéaire en nombres entiers sur tous les critères établis, et que ses performances s’améliorent avec la complexité du problème à résoudre (nombre de patients à visiter, taille de la flotte des MPDSA).L’utilisation de la méthode d’optimisation développée dans ce travail pourrait permettre aux SAMU-Centres 15 d’améliorer le service rendu à la population, en termes d’accès au juste soin et de sécurité du patient.During out-of-hours times, mobile general practitioners (GPs), appointed by the SAMU - Centre 15 (French public emergency call center), can provide out-of-hours home visits (OOH-HV).The order in which these visits are carried out is based on an intuitive model, i.e. the shortest path problem, and determined according to the degree of urgency established at the time of the call to the SAMU - Centre 15 and the knowledge of the sector by the mobile GP. Maintaining timelines consistent with the medical need thus depends on the flow of visits and the GP’s response times. However, this transit time depends in particular on the number of available GPs and traffic conditions. Existing models for routing optimization are inapplicable to OOH-HV, due to the continuous updating of the list of visits to be carried out, as well as the weighting of the target time by the degree of urgency.We therefore propose to create a specific model for the optimization of the mobile GPs’ sent by the SAMU-Centre 15. We develop an evolutionary meta-heuristic of the genetic algorithm type, whose computational performances we first compare with those of an exact method of integer linear optimization (non evolutionary combinatorial optimization method), on theoretical data, integrating the clinical data (3 degrees of priority of visit), operational constraints data (mobile GPs’ fleet size) and response times objectives (3 target effection times). The objectives of this work are to show that the genetic algorithm, compared to the integer linear method, leads to a reduction in mobile GPs visit completion times, to a greater respect of the deadlines of target outcomes, as well as an increase in the number of patients seen per time unit (GPs time slot).Our results suggest that the genetic algorithm is more efficient than the integer linear method on all established criteria, and that its performances improve with the complexity of the problem to be solved (number of patients to visit, size of mobile GPs’ fleet).The use of the optimization method developed in this work could enable the SAMU-Centres 15 to improve the service provided to the population, in terms of efficiency, safety and quality of access to care

Hémorragies graves liées aux AVK , et après ? (une évaluation du rôle du médecin traitant dans la prise en charge secondaire des patients et de sa communication avec l'hôpital)

PARIS6-Bibl. St Antoine CHU (751122104) / SudocSudocFranceF

La représentation du risque en santé dans le Val-de-Marne : entre inégalités des territoires et accessibilité fine

International audienceThe constant transformation of the urban space complicates its relations with the efficiency of emergency mobile services. Access to urgent care must be equitable and ever faster, due to the close link between the time of intervention and the prognosis of several pathologies (cardiac arrest, severe trauma, myocardial infarction, stroke, etc.) (Blanchard et al., 2012). A major objective of the pre-hospital care system is to reduce the overall response time (from the receipt of the call until the patient's arrival at the hospital). The UPEC EA4390 team focuses on the systemic optimisation of emergency medical aid. Its members analyse and test the options for improvement concerning the links between the city in all its aspects and the response of the pre-hospital system of urgent care (intervention at home but also in areas with high density of users like train stations).La mutation constante de l'espace urbain complexifie les relations qu'il entretient avec l'efficience des services de secours. L'accès aux soins urgents doit être équitable et toujours plus rapide, en raison du lien étroit entre le délai d'intervention et le pronostic de nombreuses pathologies (arrêt cardiaque, traumatisme grave, infarctus du myocarde, accident vasculaire cérébral, etc.) (Blanchard et al., 2012). La réduction du délai global de prise en charge urgente (depuis la réception de l'appel jusqu'à l'arrivée du patient à l'hôpital) constitue ainsi un objectif majeur du système de soins préhospitalier. L'équipe EA4390 de l'UPEC a pour thématique l'optimisation systémique de l'aide médicale urgente. Elle analyse et teste les options d'amélioration concernant les liens entre la ville dans tous ses aspects et la réponse du système de soins urgents (intervention au domicile mais aussi dans les zones à haute densité d'usagers comme les gares)

La représentation du risque en santé dans le Val-de-Marne : entre inégalités des territoires et accessibilité fine

International audienceThe constant transformation of the urban space complicates its relations with the efficiency of emergency mobile services. Access to urgent care must be equitable and ever faster, due to the close link between the time of intervention and the prognosis of several pathologies (cardiac arrest, severe trauma, myocardial infarction, stroke, etc.) (Blanchard et al., 2012). A major objective of the pre-hospital care system is to reduce the overall response time (from the receipt of the call until the patient's arrival at the hospital). The UPEC EA4390 team focuses on the systemic optimisation of emergency medical aid. Its members analyse and test the options for improvement concerning the links between the city in all its aspects and the response of the pre-hospital system of urgent care (intervention at home but also in areas with high density of users like train stations).La mutation constante de l'espace urbain complexifie les relations qu'il entretient avec l'efficience des services de secours. L'accès aux soins urgents doit être équitable et toujours plus rapide, en raison du lien étroit entre le délai d'intervention et le pronostic de nombreuses pathologies (arrêt cardiaque, traumatisme grave, infarctus du myocarde, accident vasculaire cérébral, etc.) (Blanchard et al., 2012). La réduction du délai global de prise en charge urgente (depuis la réception de l'appel jusqu'à l'arrivée du patient à l'hôpital) constitue ainsi un objectif majeur du système de soins préhospitalier. L'équipe EA4390 de l'UPEC a pour thématique l'optimisation systémique de l'aide médicale urgente. Elle analyse et teste les options d'amélioration concernant les liens entre la ville dans tous ses aspects et la réponse du système de soins urgents (intervention au domicile mais aussi dans les zones à haute densité d'usagers comme les gares)

La représentation du risque en santé dans le Val-de-Marne : entre inégalités des territoires et accessibilité fine

International audienceThe constant transformation of the urban space complicates its relations with the efficiency of emergency mobile services. Access to urgent care must be equitable and ever faster, due to the close link between the time of intervention and the prognosis of several pathologies (cardiac arrest, severe trauma, myocardial infarction, stroke, etc.) (Blanchard et al., 2012). A major objective of the pre-hospital care system is to reduce the overall response time (from the receipt of the call until the patient's arrival at the hospital). The UPEC EA4390 team focuses on the systemic optimisation of emergency medical aid. Its members analyse and test the options for improvement concerning the links between the city in all its aspects and the response of the pre-hospital system of urgent care (intervention at home but also in areas with high density of users like train stations).La mutation constante de l'espace urbain complexifie les relations qu'il entretient avec l'efficience des services de secours. L'accès aux soins urgents doit être équitable et toujours plus rapide, en raison du lien étroit entre le délai d'intervention et le pronostic de nombreuses pathologies (arrêt cardiaque, traumatisme grave, infarctus du myocarde, accident vasculaire cérébral, etc.) (Blanchard et al., 2012). La réduction du délai global de prise en charge urgente (depuis la réception de l'appel jusqu'à l'arrivée du patient à l'hôpital) constitue ainsi un objectif majeur du système de soins préhospitalier. L'équipe EA4390 de l'UPEC a pour thématique l'optimisation systémique de l'aide médicale urgente. Elle analyse et teste les options d'amélioration concernant les liens entre la ville dans tous ses aspects et la réponse du système de soins urgents (intervention au domicile mais aussi dans les zones à haute densité d'usagers comme les gares)

Real-life implementation of guidelines on the hospital-to-home transition for older patients: a cohort study in general practice

International audienceAbstract Background hospital discharge is a critical event for older patients. The French guidelines recommended the swift transmission of a discharge summary to the general practitioner (GP) and a primary care consultation within 7 days. The relevance and feasibility of these guidelines have not previously been assessed. Objective to perform a real-life assessment of compliance with French guidelines on the transmission of discharge summaries and post-discharge medical reviews and to examine these factors’ association with 30-day readmissions. Design a prospective multicentre cohort study. Setting primary care (general practice) in France. Subjects a sample of GPs and the same number of patients aged 75 or over having consulted within 30 days of hospital discharge. Methods the main endpoints were the proportion of discharge summaries available and the proportion of patients consulting their GP within 7 days. The 30-day readmission rate was also measured. Factors associated with these endpoints were assessed in univariate and multivariate analyses. Results seventy-one GPs (mean ± standard deviation age: 49 ± 11; males: 62%) and 71 patients (mean age: 84 ± 5; males: 52%; living at home: 94%; cognitive disorders: 22%) were included. Forty-six patients (65%, [95% confidence interval [CI]]: 53–76) consulted their GP within 7 days of hospital discharge. At the time of the consultation, 27 GPs (38% [95% CI]: 27–50) had not received the corresponding hospital discharge summary. Discharge summary availability was associated with a lower risk of 30-day readmission (adjusted odds ratio [95% CI] = 0.25 [0.07–0.91]). Conclusions compliance with the French guidelines on hospital-to-home transitions is insufficient

Accuracy of a Prehospital Triage Protocol in Predicting In-Hospital Mortality and Severe Trauma Cases among Older Adults

Background: Prehospital trauma triage tools are not tailored to identify severely injured older adults. Our trauma triage protocol based on a three-tier trauma severity grading system (A, B, and C) has never been studied in this population. The objective was to assess its accuracy in predicting in-hospital mortality among older adults (≥65 years) and to compare it to younger patients. Methods: A retrospective multicenter cohort study, from 2011 to 2021. Consecutive adult trauma patients managed by a mobile medical team were prospectively graded A, B, or C according to the initial seriousness of their injuries. Accuracy was evaluated using sensitivity, specificity, positive and negative predictive values, and positive and negative likelihood ratios. Results: 8888 patients were included (14.1% were ≥65 years). Overall, 10.1% were labeled Grade A (15.2% vs. 9.3% among older and younger adults, respectively), 21.9% Grade B (27.9% vs. 20.9%), and 68.0% Grade C (56.9% vs. 69.8%). In-hospital mortality was 7.1% and was significantly higher among older adults regardless of severity grade. Grade A showed lower sensitivity (50.5 (43.7; 57.2) vs. 74.6 (69.8; 79.1), p < 0.0001) for predicting mortality among older adults compared to their younger counterparts. Similarly, Grade B was associated with lower sensitivity (89.5 (84.7; 93.3) vs. 97.2 (94.8; 98.60), p = 0.0003) and specificity (69.4 (66.3; 72.4) vs. 74.6 (73.6; 75.7], p = 0.001) among older adults. Conclusions: Our prehospital trauma triage protocol offers high sensitivity for predicting in-hospital mortality including older adults