Thèse soutenue

Modélisation des données d'attractivité hospitalière par les modèles d'utilité
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Auteur / Autrice : Issa Saley
Direction : Nicolas Molinari
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Biostatistique
Date : Soutenance le 29/11/2017
Etablissement(s) : Montpellier en cotutelle avec Université Abdou Moumouni
Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Information, Structures, Systèmes (Montpellier ; 2015)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Montpelliérain Alexander Grothendieck / IMAG
Jury : Président / Présidente : Alioum Ahmadou
Examinateurs / Examinatrices : Nicolas Molinari, Alioum Ahmadou, Diakarya Barro, Bisso Saley
Rapporteurs / Rapporteuses : Diakarya Barro

Résumé

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Savoir comment les patients choisissent les hôpitaux est d'une importance majeure non seulement pour les gestionnaires des hôpitaux mais aussi pour les décideurs. Il s'agit entre autres pour les premiers, de la gestion des flux et l'offre des soins et pour les seconds, l'implémentation des reformes dans le système de santé.Nous proposons dans cette thèse différentes modélisations des données d'admission de patients en fonction de la distance par rapport à un hôpital afin de prévoir le flux des patients et de comparer son attractivité par rapport à d'autres hôpitaux. Par exemple, nous avons utilisé des modèles bayésiens hiérarchiques pour des données de comptage avec possible dépendance spatiale. Des applications on été faites sur des données d'admission de patients dans la région de Languedoc-Roussillon.Nous avons aussi utilisé des modèles de choix discrets tels que les RUMs. Mais vu certaines limites qu'ils présentent pour notre objectif, nous avons relâché l'hypothèse de maximisation d'utilité pour une plus souple et selon laquelle un agent (patient) peut choisir un produit (donc hôpital) dès lors que l'utilité que lui procure ce produit a atteint un certain seuil de satisfaction, en considérant certains aspects. Une illustration de cette approche est faite sur trois hôpitaux de l'Hérault pour les séjours dus à l'asthme en 2009 pour calculer l'envergure territorial d'un hôpital donné .