Mémoire, y compris stage professionnalisant[BR]- Séminaires méthodologiques intégratifs[BR]- Mémoire : Quel impact un kiosque d'auto triage peut-il avoir sur l'optimisation des flux de patients ambulatoires aux urgences du Centre Hospitalier Universitaire de Liège ?

Abstract

Introduction : L’accroissement de la surpopulation des services d’urgences est un problème complexe causé par divers facteurs tels que l’accès aisé aux urgences ou le vieillissement de la population. L’encombrement des services compromet la qualité des soins, la satisfaction des patients, tout en augmentant le risque d’épuisement professionnel et d’erreurs médicales. Les nouvelles technologies, notamment l’intelligence artificielle (IA), sont envisagées comme des solutions pour améliorer la gestion de la surpopulation, offrir une meilleure sécurité des soins, réduire les charges administratives et favoriser une prise en charge plus rapide et adaptée des patients. Ce travail tente d’explorer l’utilisation potentielle de l’IA pour optimiser la gestion des flux de patients à travers un kiosque d’auto-triage. Matériel et méthodes : L’étude visait l’évaluation d’un système d’auto-triage automatisé par le biais d’une étude exploratoire quantitative prospective réalisée aux urgences du CHU Sart Tilman en utilisant une application d’anamnèse intelligente. L’étude avait pour but d’examiner différents indicateurs pouvant permettre de mesurer l’impact de ce nouveau procédé, à savoir la faisabilité, l’utilisabilité et acceptabilité de l’outil, ainsi que la qualité des données récoltées et l’effet sur la charge de travail des infirmiers. Résultats : L'étude réalisée a inclus 300 participants avec un taux de réussite de l’anamnèse de 75.33%, une note médiane de facilité d’utilisation de 80 et une satisfaction à 87.74%. L'acceptabilité était également correcte avec 85.72% des utilisateurs prêts à réutiliser le système. En termes de sécurité, le temps d'évaluation médian était de 6 minutes. Il semblait exister une association statistiquement significative entre les indices de sévérité Bingli et ELISA. La qualité du processus a été évaluée par une comparaison de l'anamnèse infirmière et Bingli avec la référence médicale : la note médiane des appréciations positives pour les anamnèses Bingli est de 41.71 et 33.16 neutres. Par contre, seulement 27.32% des diagnostics Bingli étaient en concordance avec le diagnostic médical. Les opinions des infirmiers sont variées quant à l’impact sur leur charge de travail, 50% pensant que le dispositif pourrait la réduire. Conclusion : Cette étude sur l’auto-triage aux urgences a mis en évidence ses avantages et ses défis. Si la faisabilité de l’auto-triage semble être une réalité, il reste à déterminer si les effets de celui-ci peuvent être significatifs en comparaison avec un triage classique. Plus d’études semblent donc nécessaires pour valider le processus. Mots clés : Auto-triage, urgences, surpopulation, intelligence artificielle et sécurité.