Chaque jour, des millions de personnes sortent de l'hôpital après des séjours prolongés à l'hôpital, mais il peut être difficile de faire correspondre ces patients avec des établissements de soins appropriés, car ils reposent souvent sur des données inexactes vieilles de plusieurs mois.
Désormais, un système hybride ordinateur-humain basé sur des messages texte qui met régulièrement à jour les statuts de disponibilité des patients et des établissements de soins, développé par un doctorant de Cornell, facilite ce processus fastidieux. Le système a été testé dans un hôpital d’Hawaï pendant 14 mois, à partir de début 2022, et a permis de placer près de 50 patients dans des établissements de soins.
En fait, le système a si bien fonctionné que l’hôpital l’utilise toujours.
« J'ai travaillé en étroite collaboration avec les personnes qui avaient le problème, individuellement, et pas seulement en leur disant 'Voici une technologie, peut-être qu'elle va vous aider.' C'était une approche plus adaptée, et cela nous a aidé à décoller plus rapidement », a déclaré Vince Bartle, doctorant dans le domaine des sciences de l'information à Cornell Tech et auteur principal de « Des informations plus rapides pour une décharge efficace à long terme : une étude sur le terrain dans les familles d'accueil pour adultes », initialement publié le 2 mai dans les Actes de l'Association of Computing Machinery on Human-Computer Interaction.
Le travail a remporté le prix du meilleur article lors de la conférence ACM SIGCHI sur le travail coopératif assisté par ordinateur et l'informatique sociale, du 18 au 22 octobre à Bergen, en Norvège. Bartle avait un autre article sur son système, concernant les préférences et les incitations pour le placement de patients à long terme, qui a reçu la reconnaissance d'Impact lors de la conférence.
Les auteurs principaux sont Nicola Dell, professeur agrégé de sciences de l'information à Cornell Tech, au Jacobs Technion-Cornell Institute et au Cornell Ann S. Bowers College of Computing and Information Science ; et Nikhil Garg, professeur adjoint de recherche opérationnelle et d'ingénierie de l'information à Cornell Tech, au Jacobs Technion-Cornell Institute et à Cornell Engineering.
Les graines de ce projet ont été plantées en 2020, juste au moment où la pandémie a frappé, lorsque Bartle a appris « toute une série de problèmes » au Queen's Medical Center d'Oahu, notamment le placement des patients en soins de longue durée après leur sortie de l'hôpital.
Après de nombreuses discussions avec Ashley Shearer, directrice de la coordination des soins, et Alexandra Wroe, directrice des opérations, toutes deux au Queen's Health Systems à Honolulu, Bartle a déterminé les questions importantes qui devaient être abordées avec son système textuel. Le réseau de messages a ensuite été adapté pour répondre aux besoins de toutes les parties prenantes.
Après avoir reçu un message d'inscription, chaque établissement de soins a reçu des messages d'enquête réguliers, générés tous les 21 jours, leur demandant de confirmer leur statut de poste vacant et les préférences des patients. Le personnel hospitalier a géré les réponses des établissements de soins et coordonné le placement des patients.
Avant le déploiement du système de Bartle, l'État d'Hawaï fournissait des informations mises à jour sur la disponibilité des maisons de retraite tous les 105 jours, ce qui signifie que les données étaient souvent obsolètes au moment où le personnel hospitalier s'enquérait. Shearer a déclaré que son équipe avait l'habitude de faire « des appels à froid après des appels à froid » aux soignants potentiels.
« Nous atteignions souvent des numéros déconnectés ou n'obtenions aucune réponse », a-t-elle déclaré. « Même lorsqu'ils se connectaient, la correspondance n'était pas toujours adaptée au patient. Tout était suivi à la main, ce qui rendait l'ensemble du processus lent et frustrant. »
Après avoir testé son système sur un petit ensemble de maisons de retraite, Bartle l'a déployé en février 2022 dans un total de 1 047 foyers joignables par SMS.
Le système de Bartle a envoyé un total de 16 enquêtes – plus de 37 000 messages texte individuels – au cours de la période de test. L'hôpital a reçu plus de 8 000 réponses au total, atteignant un taux de réponse typique compris entre 35 % et 44 % pour chaque enquête.
Sur les 155 patients en soins de longue durée reçus par l'hôpital au cours de la période d'enquête, 127 ont obtenu leur congé. Les coordinateurs de soins ont confirmé qu'au moins un tiers d'entre eux avaient été placés dans des foyers contactés pour la première fois via le système de Bartle.
Bartle a déclaré que la réponse était meilleure que ce à quoi il s'attendait.
« Chaque étape de cette démarche a été, dans une certaine mesure, surprenante », a-t-il déclaré. « Nous avons commencé par envoyer 10 messages et je me suis dit : « J'espère que quelqu'un répondra » et « Et s'ils me détestent ? » Mais il existe un réel besoin, un véritable problème qui se pose réellement. Et je pense que cela a contribué à la manière dont ils s'y engagent. »
Garg a salué les années de travail de Bartle pour développer et peaufiner la plateforme.
« Le fait que Vince ait pu nouer une relation avec l'hôpital, puis prototyper, construire et déployer cette plate-forme est tout simplement incroyable », a déclaré Garg. « De nombreux universitaires espèrent avoir ce genre d'impact une fois au cours de leur carrière, et Vince a pu le faire tout seul en tant qu'étudiant diplômé. »
En fait, a déclaré Bartle, l'hôpital l'a informé qu'ils s'appuient désormais uniquement sur sa plateforme, et non plus sur l'État, pour obtenir des informations à jour sur les patients et les établissements. L'hôpital parraine le projet, a déclaré Bartle, ce qui constitue l'une des principales raisons de son succès continu.
Shearer a déclaré : « Vince a travaillé en étroite collaboration avec notre équipe pour concevoir une solution qui correspond réellement à notre façon de travailler. Il s'agit d'une approche plus efficace et plus réfléchie qui contribue à la satisfaction des patients et des soignants, ainsi qu'au moral du personnel.
Shearer et Wroe sont co-auteurs de l'article. Outre le Queen's Medical Center, le soutien financier pour ce travail est venu du programme Gates Millenium Scholar, de la National Science Foundation et d'Amazon.
