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Nadine Meskens
Professeure ordinaire émérite
1. ETUDES ET FORMATION
1979-1981
Institut Supérieur Industriel de Bruxelles (ISIB)
Diplôme de Graduée en Informatique, distinction
1982-1985
Facultés Universitaires Catholiques de Mons (FUCaM)
Ingénieur commercial et de gestion
Grande distinction (86,5 % - majeure de ma promotion)
Mémoire : « Les systèmes d’information et de décision dans les organisations ».
1990-1991
Facultés Universitaires Catholiques de Mons (FUCaM)
Certificat en Gestion de Production Assisté par Ordinateur
Décembre 1991
Université de Valenciennes et du Hainaut Cambrésis
Laboratoire de Génie Industriel et Logiciel
Thèse de doctorat en automatique et informatique humaine : « Contribution à la conception d’un système d’analyse de la qualité de programmes informatiques »
Mention Très Honorable avec Félicitations du jury
19 novembre 2004
Université Pierre et Marie Curie, Paris VI, section 27
Habilitation à diriger les recherches
« Fouille de données et méthodes multi-attributs pour l’aide à la décision en évaluation et planification »
Obtention de la qualification en 2005
2. EXPERIENCE PROFESSIONNELLE
15/10/1981 au 15/10/1982
Compagnie d’Assurances ABEILLE-PAIX
programmeur-analyste
22/07/1985 au 02/10/1985
Société de Mécanographie
analyste fonctionnelle
07/10/1985 au 13/06/1987
Usines Textiles Ernaelsteen S.A.
responsable informatique
15/06/1987 au 30/09/1988
MAINTEC Génie Logiciel
ingénieur qualiticien
01/10/1988
FUCaM – Département « Economie »
assistante
01/10/1992
FUCaM – Département « Mathématiques Appliquées »
première assistante
01/10/1995
FUCaM – Département « Mathématiques Appliquées »
chargée de cours
01/01/2001
01/10/2013
FUCaM – Département « Gestion de Production et des Opérations »
(UCL campus Mons depuis 15/09/2011)
Professeur
UCL - LSM
Professeur ordinaire
- Diplômes
Année Label Institution 1985 ingénieur commercial Facultés Universitaires Catholiques de Mons 1991 Docteur en automatique et informatique humaine Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis 2004 Diplôme d'habilitation à diriger des recherches Université Paris VI 1981 gradué en informatique Institut supérieur industriel de l'Etat
L'environnement des systèmes de soins de santé est en constante évolution. Dans ce contexte, les gestionnaires d’hôpitaux ont la nécessité de rendre leur établissement plus productif tout en comptant sur une enveloppe budgétaire figée. Leur objectif sera dès lors d'optimiser leur système productif par une utilisation plus rationnelle des ressources (humaines, matérielles et financières) tout en visant la maximisation de la satisfaction des clients qui contribuent à la pérennité de l'établissement de soins.
De nombreux auteurs traitant de la problématique du bloc opératoire s’accordent à dire que ce dernier constitue le secteur le plus important et le plus coûteux dans la majorité des hôpitaux. Entre autres, une étude de Clergue nous montre que les activités du bloc opératoire représentent plus de 10% du budget de l'hôpital.De plus, étant donné les nombreux aléas (générés par l’arrivée impromptue d’urgences immédiates), le nombre élevé d’acteurs, la difficulté de standardisation et de coordination des interventions chirurgicales, ce service est également le plus complexe à gérer et à planifier. Par ailleurs, l’évaluation des coûts des soins n’est pas une tâche aisée.
De façon générale, nous pouvons dire que l’activité de planification opératoire consiste à organiser au mieux l’activité des différentes salles d’opération de sorte à utiliser les blocs opératoires le plus efficacement possible (minimisation des périodes de temps morts et du recours aux heures supplémentaires), à minimiser les coûts d’utilisation, à satisfaire les besoins des chirurgiens, à satisfaire les besoins des patients, à satisfaire les besoins des autres membres de l’équipe opératoire (personnel infirmier et anesthésistes), à utiliser efficacement les salles de réveil et à atteindre un faible niveau d’annulation.
A la lecture de ces objectifs, il apparaît cependant évident que bon nombre d’entre eux ne pourront être pris en considération simultanément. A titre d’exemple, la règle qui veut que l’on place en premier les cas supposés les plus longs afin de limiter le recours aux heures supplémentaires est contraire à une bonne organisation des salles de réveil.
Le nombre de facteurs à prendre en considération lors de la planification de l’activité opératoire est important. Les facteurs recensés sont de plusieurs types. On y trouve des contraintes fortes telles que le nombre de lits d’hospitalisation par services, le nombre de postes de réveil disponibles en SSPI, la disponibilité en nombre de salles d’opération ou en équipements, le nombre d’anesthésistes disponibles,…. On y recense également des facteurs à optimiser tels que le nombre de cas planifiés, l’heure de départ désirée, la séquence opératoire souhaitée, …. Enfin certains facteurs relèvent plutôt d’une meilleure gestion de l’environnement du bloc opératoire, citons ici, les arrivées tardives du personnel, la mise à disposition de dossiers patients incomplets, l’absence de fournitures,…. Une bonne gestion implique donc la résolution des problèmes organisationnels, une prise en compte de l’ensemble des contraintes dites fortes et une optimisation des contraintes dites faibles.
Dans le cadre de notre recherche, le facteur qui a attiré le plus notre attention est la durée opératoire. Bon nombre d’auteurs s’accordent à démontrer la grande variabilité de la durée opératoire et insistent sur la difficulté d’estimation de celle-ci. Pour une même intervention chirurgicale, la durée opératoire est sujette à une grande variation due aussi bien à des causes propres à l’environnement opératoire (chirurgien, …) qu’à des caractéristiques propres aux patients (dossier médical, …).
Une première recherche a donc permis d’affiner le calcul de la durée opératoire en découvrant les facteurs expliquant au mieux sa variabilité. Mais cela s’inscrit dans un projet plus vaste visant à fournir au gestionnaire d’hôpital la possibilité de créer des plannings opératoires plus réalistes et lui permettant une meilleure utilisation de ses ressources.Une deuxième recherche concerne plus spécifiquement la planification et l’ordonnancement des interventions dans un bloc opératoire. Dans ce cadre, nous avons accueilli en 2004-2005 une post-doctorante, Melle Sondes Chaabane, pour une période d’un an en collaboration avec le Professeur A. Guinet de l’Université de Lyon. Deux thèses de doctorat ont été réalisées.
Une troisième recherche se focalise sur la modélisation des trajectoires des patients. Un projet FNRS-FRFC de 4 ans a porté sur ce sujet.
Une quatrième recherche concerne l'établissement d'un cadre pour l'analyse de la fiabilité globale en milieu hospitalier, avec une application à l'erreur médicamenteuse. Une thèse sur le sujet a été défendue publiquement par Madame Souad Filali le 4 juin 2013.Cette thèse a été co-encadrée avec Monsieur Riane, université de Settat, Maroc.
Une cinquième recherche concerne le problème d'optimisation simultanée du stockage et de la distribution des produits sanguins. Une thèse sur le sujet sera défendue en 2019 par Melle Imane Hssini. Cette thèse est en co-direction avec le professeur Fouad Riane, Ecole centrale de Casablanca.
Une sixième recherche a débuté en novembre 2013 et porte sur la logistique pour le transport des urgences sanitaires. Ce projet a reçu un financement du WBI dans le cadre de la coopération wallonie/Québec. Ce projet est mené en collaboration avec le professeur Ruiz de l'université laval à Québec.
Toutes ces recherches sont effectuées en collaboration avec des centres hospitaliers qui ont la gentillesse de nous accueillir. Nous remercions particulièrement le Centre Hospitalier de Lobbes, le CHU de Tivoli, le Centre Hospitalier Régional Mons-Boussu, les Cliniques universitaires St-Luc, le CHU Brugmann, la Clinique St-Jean, le CHU de Liège, le Grand Hôpital de Charleroi…
Par ailleurs, un groupe de contact FNRS intitulé « Réseau de recherches interdisciplinaires en gestion hospitalière » (www.fucam.ac.be/reshosp) a été créé. L’objectif de ce réseau est de réunir en un groupe pluridisciplinaire des équipes universitaires et des acteurs hospitaliers afin de partager connaissances et expériences, et développer des synergies pour promouvoir la recherche en gestion hospitalière.
1. Mise en place d’un processus d’extraction de connaissances pour la prédiction de la durée opératoireDans le cadre de la planification des interventions chirurgicales au sein d'un établissement de soin, l’objet de nos recherches consiste à mettre en place un processus d’extraction de connaissances visant à expliquer la grande variabilité des durées chirurgicales par la prise en compte de facteurs propres aux patients (données administratives, antécédents médicaux, …) et à l’environnement opératoire (chirurgien, type d’anesthésie, …). A cet effet, nous utilisons des méthodes de fouille de données (data mining) et présentons ici plus particulièrement, la méthode des ensembles approximatifs et des réseaux de neurones afin d'essayer de prévoir au mieux les durées opératoires en fonction de profils de patients à opérer.
Par ailleurs, nous collaborons à une recherche menée par les Professeurs Dussauchoy de l'Université Lyon 1 et C. Combes de l'Université de Saint-Etienne et permettant à partir des durées de différentes grandeurs observées (et archivées dans un entrepôt de données) lors d’interventions chirurgicales de proposer un modèle de lois de probabilités bidimensionnelles.
2. Planification des interventions dans le bloc opératoire
La programmation opératoire, appelée « wait list management» ou « surgical process management » dans la littérature anglo-saxonne, consiste à construire un planning prévisionnel des interventions chirurgicales à réaliser pendant une période, généralement une semaine, à partir des demandes émanant des services chirurgicaux et de prescripteurs externes. La programmation opératoire se décompose de deux sous-problèmes séquentiels : la planification à l’avancequi consiste à affecter une date d’opération aux patients dans l’avenir et l’ordonnancement d’affectation qui consiste à déterminer l’ordre des interventions dans un bloc opératoire pour une journée.
La construction du programme opératoire est très complexe. Hamilton et Breslawki (1994) listent les dix éléments les plus importants à tenir en compte dans l’élaboration d’un programme opératoire : nombre des salles d’opération; nombre des équipements chirurgicaux spécialisés; disponibilité des plages horaires réservées aux chirurgiens; politique de la programmation opératoire dans un hôpital ; durées opératoires estimées; temps normal d’ouverture et fermeture des blocs opératoires; disponibilité d’anesthésistes; limitation des salles liées aux équipements chirurgicaux; heure de départ assignée aux chirurgiens; les heures supplémentaires possibles des salles d’opération.
L’efficacité d’un programme opératoire se base donc sur de nombreux éléments du fait que le fonctionnement du bloc opératoire implique presque tous les autres secteurs chirurgicaux.
Le processus opératoire, dans l’établissement hospitalier, se décompose en trois phases :
1. La phase pré-opératoire durant laquelle le patient subit des consultations chirurgicales et anesthésiques. Elle s’étend de la prise en charge du patient jusqu’à la veille de l’intervention. Pendant cette phase, une date « provisoire » d’intervention sera proposée au patient. Cette date peut être modifiable ou non selon la politique du bloc opératoire.
2. La phase per-opératoire proprement dite qui s’étend de la préparation psychique du patient, avant l’intervention, jusqu’à ce qu’il se réveille et quitte la SSPI. Cette phase a lieu le jour de l’intervention. Ce jour-là, les patients sont d’abord anesthésiés et transférés par les brancardiers aux salles d’opération, où les équipes chirurgicales vont les opérer. Après avoir été opérés, ils vont être transférés à la SSPI et y restent jusqu’au moment où les anesthésistes les autorisent à retourner dans la salle d’hospitalisation ou dans les secteurs de soins intensifs et de réanimation. Cette phase est la partie la plus importante du processus opératoire.
3. La phase post-opératoire : après son réveil, le patient sera transféré vers son service d’hospitalisation. Cette phase recouvre l’ensemble des soins nécessaires suite à l’intervention. Dans le cas où l’état du patient serait jugé critique, il sera plutôt conduit vers les soins intensifs et de réanimation.
1°) Dans un premier temps, nous nous sommes concentrés sur deux types de problèmes dans un bloc opératoire: l’ordonnancement des interventions sur un ensemble de salles d’opération identiques sur une journée et la planification des interventions dans un bloc opératoire sur une semaine.
Pour le premier problème, nous avons développé un algorithme génétique hybride pour ordonnancer les interventions prévues dans un ensemble des salles d’opération sur une journée. La comparaison entre les résultats de notre algorithme et ceux de l’algorithme génétique général nous montre l’avantage de l’algorithme développé.
Pour le deuxième problème, nous avons construit une programmation mathématique en nombres entiers et développé des procédures heuristiques basées sur la procédure de génération de colonnes. De plus, nous avons poursuivi cette recherche en développant une méthode exacte, une procédure Branch-and-Price, pour résoudre les problèmes de petite taille. Les résultats expérimentaux nous montrent que la procédure de génération de colonnes peut obtenir une borne inférieure de bonne qualité et que nos procédures heuristiques peuvent obtenir des bonnes solutions approchées.
Cette recherche débutée en 2002, a été financée pendant 4 ans par le Programme « Pôles d'Attraction Inter-universitaires » - Etat belge – Services fédéraux des affaires scientifiques techniques et culturelles et s'est inscrit dans le cadre d'un doctorat co-dirigé par les professeurs C. Chu de l’Université technologique de Troyes et N. Meskens des Fucam. Cette thèse a été soutenue publiquement par Mme Fei le 17 mars 2006.
2°) La revue de la littérature menée par Hanset et al. (2008) concernant la planification et l’ordonnancement du bloc opératoire, montre que peu d’auteurs prennent en compte l’ensemble des différentes ressources humaines et matérielles. Concernant les ressources humaines, les seules contraintes considérées sont le nombre et la disponibilité des chirurgiens, des brancardiers et des anesthésistes. Généralement, les contraintes de ressources matérielles sont limitées au nombre de salles d’opération et au nombre de lits en salle de réveil. Cependant, dans les problèmes de la vie hospitalière, d’autres contraintes sont tout aussi importantes à prendre en compte, par exemple, des contraintes humaines comme la disponibilité et les préférences des chirurgiens, des infirmières et des anesthésistes tout autant que des contraintes matérielles comme la polyvalence des salles d’opérations, la disponibilité des salles et du matériel, etc. Monsieur Arnauld Hanset, dans le cadre de sa recherche doctorale, utilise la programmation par contraintes pour exprimer l’ensemble de nos contraintes. Nous avons ainsi pu incorporer des contraintes encore jamais rencontré dans d’autres modèles d’ordonnancement mais qui pourtant font partie de la réalité quotidienne des blocs opératoires telles que la priorité de certaines opérations (par exemple les personnes diabétiques doivent passer au début de la journée), la disponibilité du personnel et les préférences de celui-ci (par exemple, le chirurgien X préfère travailler avec la personne Y). Il est clair qu’en augmentant le nombre de contraintes, nous augmentons aussi la complexité de notre problème.
Ce projet de recherche est financé par le FSRIU pour une période de 4 ans. Monsieur Hanset Arnauld, doctorant, a travaillé sur ce projet de recherches depuis juillet 2006 et a défendu sa thèse en décembre 2010.
Cette recherche est co-dirigée par Monsieur Duvivier de l’Université du Littoral.
3. Modélisation des trajectoires des patients
L'hôpital ne peut plus être considéré et fonctionner comme une juxtaposition de services. L'unicité du patient n'est pas compatible avec un système fondé sur la production d'unités cloisonnées. L'objectif de performance globale nécessite au contraire la coordination, la coopération et l'ajustement des services impliqués dans la "trajectoire patient". Un nouveau mode de prise en charge du patient, s'appuyant notamment sur l'utilisation des TIC doit donner au patient une place centrale. Dans cette optique, la qualité de la prise en charge du patient ne repose plus uniquement sur la compétence de chaque soignant mais également sur la formation et la coordination des compétences des différents soignants autour du patient. Cette transversalité du "parcours patient" est un des points fondamentaux à prendre en compte dans la mise en place de l'amélioration continue de la qualité des soins. Cet aspect a été clairement mis en évidence en France par l'ANAES (Agence Nationale d'Accréditation et d'Evaluation de la Santé) et sous-tend la conception et la mise en œuvre des Plans Assurance Qualité (PAQ).
La "trajectoire patient" devient le pivot de cette coordination dont les dysfonctionnements peuvent induire des coûts importants de non qualité. Sa gestion est primordiale tant du point de vue de la continuité et de la qualité des soins que du point de vue des économies de santé à un niveau macro-économique. Elle implique la conception d'un système d'information adapté.
Ce nouveau projet de recherche s'inscrit totalement dans cette démarche. L'identification et la modélisation des "trajectoires patients" visent à apporter aux différents acteurs impliqués les outils d'aide pertinents dans leurs actions d'amélioration des soins aux patients.
Ceci implique tout d'abord l'accès aux données concernant les patients (informatisation des données) et nécessite la mise en place d'un système d'information cohérent, s'appuyant sur les TIC (Technologies de l'information et de la Communication), et permettant aussi la communication entre établissements hospitaliers grâce à une structuration homogène des données et à une interopérabilité des outils. Un tel système d’information peut permettre d'accélérer et d'améliorer la circulation de l’information autour du patient mais aussi d'intensifier la collaboration entre des établissements hospitaliers d’un même secteur géographique. Il peut favoriser l'échange d’expertise et de compétences entre ces établissements.
Dans de tels systèmes, la circulation des flux et leur routage sont dits non déterministes. En effet, chaque patient est un cas particulier. Bien que son traitement présente des analogies pour des patients souffrant de la même pathologie, il peut être différent notamment dans le cas de co-morbidité. Nous ne connaissons pas a priori, de manière certaine, le traitement d’un patient et donc son temps de séjour dans les services ni même les services visités. Pour la circulation des flux au sein d’une structure hospitalière, la solution adoptée consiste en l’élaboration de graphes qui décrivent les transitions possibles d’un acte à un autre en fonction d’un critère de choix pour la classification des patients. Les outils et techniques de la fouille de données pouvant répondre à cette attente est le « séquence mining » (recherche de séquences). Ainsi, différentes classes de patients pourront être identifiées et décrites ainsi que la modélisation du parcours des patients au sein de la structure permettant ainsi de déterminer les différentes ressources humaines et matérielles nécessaires à chaque étape du processus de soins. Les flux d’information, financiers ainsi que les consommables seront pris en compte.
Cette recherche a été financée pendant trois ans (2007-2009) par le Fonds de la Recherche Fondamentale Collective. Ce projet de recherches a été réalisé en collaboration avec des établissements hospitaliers.
Madame Fei a été engagée sur ce projet FRFC et a bénéficié aussi ponctuellement du financement du "Programme Pôles d'attraction interuniversitaires - Etat belge – Politique scientifique fédérale."
Par ailleurs, une étude sur les itinéraires cliniques a été menée avec la collaboration de Christine Di Martinelly (IESEG, Lille) et du Docteur Zorman (CHU de Tivoli, Belgique).
2019
Hssini, Imane ; Meskens, Nadine ; Riane, Fouad. Optimisation du stockage des produits sanguins labiles : revue et analyse de la littérature. In: Génie industriel et productique, Vol. 2, no.1, p. 22 (2019). doi:10.21494/iste.op.2019.0421 (Soumis).
2017
Di Martinelly, Christine ; Meskens, Nadine. A bi-objective integrated approach to building surgical teams and nurse schedule rosters to maximise surgical team affinities and minimise nurses' idle time. In: International Journal of Production Economics, Vol. 191, no., p. 323-334. doi:10.1016/j.ijpe.2017.05.014.
2015
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