Une revue systématique des modèles de prévision du nombre de visites aux services d'urgence

La capacité à prédire les visites des patients aux services d'urgence (SU) est cruciale pour concevoir des stratégies visant à éviter la surpopulation. Une bonne connaissance des modèles mathématiques utilisés pour prédire le volume des patients et de leurs résultats est donc essentielle. Les articles récupérés par une recherche Medline ont été examinés pour des études conçues pour prédire la fréquentation des patients aux SU ou dans les cliniques sans rendez-vous. Neuf études ont été identifiées. La plupart des modèles utilisés pour prédire le volume des patients étaient soit des modèles de régression linéaire incluant des variables calendaires, soit des modèles de séries temporelles. Ces modèles expliquaient 31-75% de la variabilité du volume des patients. Bien que le jour de la semaine ait eu l'effet le plus fort, cette variable n'expliquait qu'une partie de la variabilité. D'autres causes de cette variabilité restent à définir. Cependant, la performance des modèles était bonne, avec des erreurs allant de 4,2% à 14,4%. L'ajout de données météorologiques n'a pas amélioré la performance des modèles. Les méthodes mathématiques développées pour prédire les visites aux SU ont un faible taux d'erreur, mais la prédiction des visites quotidiennes des patients doit être utilisée avec précaution et ne permet donc pas d'ajustements quotidiens du personnel. Les directeurs ou gestionnaires des SU devraient être conscients des limites des modèles. Ces modèles devraient certainement être utilisés à une plus grande échelle pour évaluer les besoins futurs.