Mots-clés : Maternité, Simulation à événements discrets, Time-and-motion study, Génie industriel appliqué aux services de santé.

1 Introduction

Les maternités sont caractérisées par une demande variable et des arrivées qui peuvent être partiellement maîtrisée (déclenchements, césariennes programmées) mais restent majoritairement aléatoires, et la pluralité des soignants qui interviennent auprès de l'enfant et de sa mère. D'une manière générale, les établissements sont en manque de personnel et doivent souvent faire face à des problèmes de sous-staffing. Les causes sont multiples, et parmi elles, on peut citer les variations de la demande, les absences imprévues du personnel, ou encore le manque de moyens financiers. Cela a pour conséquence une surcharge des soignants, et donc une baisse de la qualité et de la sécurité des soins. Face à ces risques, la question de l'allocation du personnel soignant est cruciale. Dans cette étude, nous nous intéressons tout particulièrement aux sage-femmes.

Les maternités françaises sont réparties en plusieurs catégories, correspondant aux soins qu'elles sont en mesure de prodiguer à l'enfant. L'allocation du personnel dans ces établissements est régie par un décret du 9 octobre 1998, qui définit le niveau de staff minimum par catégorie de personnel et en fonction du niveau de prise en charge de la maternité (e.g., présence ou non de réanimation néonatale) [9]. Néanmoins, ce texte n'a pas été actualisé depuis 25 ans, alors que le profil des parturientes et la prise en charge ont évolué, et il ne définit que des seuils minimums. Il existe par ailleurs plusieurs documents et méthodes pour déterminer le nombre de soignants nécessaires au bon fonctionnement d'un secteur de naissance. On trouve également des recommandations faites par des sociétés savantes [6], qui s'appuient sur la consultation d'experts du domaine. Enfin, il existe des méthodes de calcul formelles comme l'outil BirthRate Plus [1], développé au Royaume-Uni. Cet outil s'appuie sur les facteurs de complexité de prise en charge de la patiente, la durée de travail, et le nombre de naissances dans le service, pour en déduire le nombre de sage-femmes qui doivent être présentes à chaque instant dans le service.

Ces méthodes de staffing comportent des lacunes. Le décret périnatalité de 1998 ne cherche pas à donner un optimum, mais définit uniquement des minima obligatoires. Les recommandations proposent un niveau de ressources sur la base du nombre de naissances moyen de l'établissement par le passé. Elles synthétisent un consensus d'experts, sans être fondées sur des preuves empiriques. Malgré un nombre élevé d'articles mentionnant le BirthRate Plus, ses bénéfices restent à démontrer [4].

Par ailleurs, la présence d'un équivalent-temps-plein dans un service ne veut pas dire qu'un professionnel de santé est disponible 100% du temps pour les patients. De nombreuses autres tâches (administratives, formation, documentation, logistiques) incombent aux personnels soignants, et il s'agit de comprendre quelle part du temps est réellement disponible pour le soin.

2 Objectifs de l'étude

L'objectif de ce travail de thèse est de comprendre dans quelle mesure les recommandations de staffing actuelles permettent d'assurer la qualité des soins dans les maternités. Il a été montré [3] qu'un taux de prise en charge en « one-to-one », avec une sage-femme par parturiente en cours de travail, entraînait l'amélioration de divers indicateurs, à la fois pour la mère et pour l'enfant, comme le taux de réadmissions ou la durée moyenne de travail. Nous utiliserons cet indicateur, et plus largement le temps de sage-femme disponible pour chaque accouchement, comme proxy de la qualité de prise en charge.

Cet objectif amène deux questions. Tout d'abord, quelle est l'activité des sage-femmes en secteurs de naissance, et quelle part de cette activité peut être consacrée aux soins ? Ensuite, étant donnée une représentation réaliste de la demande, quel taux de qualité permettent les taux de staffing proposés par les diverses recommandations existantes ?

Nous répondrons à la première question par une time-and-motion study du travail des sage-femmes en secteur de naissances, afin d'évaluer la répartition de leur temps entre différentes activités, et de comprendre les difficultés rencontrées au quotidien dans leur activité. Ce travail viendra nourrir une étude par simulation, qui nous permettra de répondre à la seconde question.

3 Time-and-motion study

L'objectif des time-and-motion studies est de quantifier le temps passé sur différentes activités, en suivant une personne pendant sa journée de travail. Ce type d'étude est fréquent dans le domaine de la santé, mais n'a jamais été conduit pour comprendre l'activité des sage-femmes.

Dans notre étude, nous recruterons jusqu'à 30 sage-femmes dans deux hôpitaux. Nous les suivrons de leur prise de poste à leur départ, sur une journée par participante. L'observateur enregistrera leurs activités au moyen d'un logiciel dédiée (WOMBAT, Macquarie University), en suivant une typologie d'activités prédéterminée à partir de la littérature, d'observations préliminaires et de discussions avec des professionnels de maternité. Cette partie quantitative sera accompagnée d'une partie qualitative, avec un entretien réalisé à l'issue des observations avec la sage-femme, et l'enregistrement des observations du chercheur sur le déroulé de la journée. L'entretien visera à comprendre si la journée était représentative d'une journée « typique », et quels ont été les éventuels problèmes rencontrés.

4 Simulation

Nous avons construit des modèles de simulation à événements discrets pour deux services de maternité français. Ces modèles représentent l'ensemble des activités réalisées par les sage-femmes du secteur de naissance. Par exemple, les césariennes programmées ne mobilisent généralement pas ces professionnelles et ne sont pas prises en compte. En revanche, certaines consultations en urgence peuvent faire appel à elle et sont prises en compte.

Pour construire les modèles, nous avons observé le fonctionnement de ces services, afin d'en noter les caractéristiques et les modalités d'allocation des sage-femmes (voir Figure 1). L'observation s'est étendue sur quatre journées, au cours desquelles nous avons eu l'occasion d'interroger de manière informelle des sage-femmes et des gynécologues-obstétriciens. Le modèle de simulation a été construit sur Simul8. Les valeurs de paramètres ont été initialement remplis à partir de valeur de la littérature, e.g. [8], avant d'être remplacées par des estimations d'experts, dans l'attente de données issues du système d'information hospitalier. Afin d'identifier l'influence des différents paramètres sur la réponse d'intérêt (le taux de one-to-one care, et plus généralement le temps de sage-femme disponible par accouchement), nous suivons une méthode de plan d'expérience à base de carrés latins sur l'ensemble des paramètres du modèle [5].

Dans cette première approche, les sage-femmes affectées au secteur de naissance sont considérées comme disponibles à 100% pour les parturientes. Une fois obtenus les résultats de time-and-motion study, nous pourrons quantifier la disponibilité des sage-femmes et affiner notre estimation de qualité des soins. Les différents scénarios testés correspondront au niveau de staffing prescrit pour chacune des deux maternités en suivant les recommandations du décret de 1998, des sociétés savantes, et de l'outil Birth Rate+.

5 Discussion

Alors que de nombreux travaux en génie industriel et recherche opérationnelle s'attachent à la définition d'un taux optimal de ressources pour une qualité de service ambitionnée, ou à la définition de plannings, ce travail en cours s'attelle à l'évaluation de la performance des règles heuristiques réellement utilisées dans les services de soins. Cette question est importante en recherche sur les services de santé, pour laquelle nous mobilisons deux méthodes classiques du génie industriel. Elle constitue un enjeu important dans les maternités [7]. Nous pourrons ensuite tester des heuristiques alternatives.

Sur le plan méthodologique, il sera intéressant de mesurer à quel point la disponibilité réelle des sage-femmes affecte les performances. Les modèles de simulation publiés prennent souvent des hypothèses fortes sur cette disponibilité, sans qu'elles soient forcément ancrées dans la pratique. Or, de précédents travaux ont montré l'impact non négligeable de ces approximations [2]. Ce travail s'inscrit aussi à la suite de recherches sur la combinaison de méthodes observationnelles et de simulation.

6 Bibliographie

[1] Allen, M. and Thornton, S., Providing one-to-one care in labour (2012), Analysis of ‘Birthrate Plus' labour ward staffing in real and simulated labour ward environments, British Journal of Obstetrics and Gynaecology, Vol. 120, issue 120, pp. 100-107.

[2] Baril, C., Gascon, V., Miller, J. and al. The importance of considering resource's tasks when modeling healthcare services with discrete-event simulation : an approach using work sampling method. J Simulation 11, 103–114 (2017).

[3] Bohren, M., Hofmeyr, J. and al. (2017), Continuous support for women during childbirth, The Cochrane Database of Systematic Reviews, 2017 Jul 6;7(7):CD003766

[4] Griffiths, P., Turner, L., Lown, J. and Sanders, J. (2023), Evidence on the use of Birthrate Plus® to guide safe staffing in maternity services – A systematic scoping review, Women and Birth., Nov 24:S1871-5192(23)00306-2

[5] Kleijnen, J., Sanchez, S., Lucas, T. and Cioppa, T. (2005), A User's Guide to the Brave New World of Designing Simulation Experiments, INFORMS Journal on Computing, Vol. 17, No. 3, pp. 263–289.

[6] Sentilhes, L., Galley-Raulin, F. and al (2020), Staffing needs for unscheduled activity in obstetrics and gynecology, European Journal of Obstretrics and Gynaecology, Vol. 245, pp. 19-25

[7] Turner L, Griffiths P & al. Midwifery and nurse staffing of inpatient maternity services -A systematic scoping review of associations with outcomes and quality of care. Midwifery. 2021 Dec ; 103:103118.

[8] Zhang, G. and Yan, F. (2012), Effect of epidural analgesia on the duration of labor stages and delivery outcome, 32(8) : 1218-20.

[9] Décret no 98-900 du 9 octobre 1998 relatif aux conditions techniques de fonctionnement auxquelles doivent satisfaire les établissements de santé pour être autorisés à pratiquer les activités d'obstétrique, de néonatologie ou de réanimation néonatale et modifiant le code de la santé publique, 9 octobre 1998.