Parcours en santé : épistémologie et pratiques de modélisation

Healthcare pathways : epistemology and modeling practices

• Auteur / Autrice : Benjamin Du Sartz de Vigneulles
• Direction : Florence Carrouel, Gérard Mick
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Histoire, philosophie et épistémologie des sciences et des techniques
• Date : Soutenance le 01/07/2025
• Etablissement(s) : Lyon 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Éducation, psychologie, information et communication (Lyon ; 2007-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Parcours santé systémique. P2S (Lyon)
• Jury : Président / Présidente : Delphine Tardivo
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Florence Carrouel, Gérard Mick, Philippe Zaoui, Claude Dussart
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Delphine Tardivo, Philippe Zaoui

Mots clés

Mots clés contrôlés

Délai de prise en charge

Évaluation médicale

Services de santé

Méthodes de simulation

Parcours de soins coordonnés

Mots clés libres

Parcours de soins

Parcours en santé

Méthodologie

Modélisation

Santé publique

Care pathways

Healthcare pathways

Methodology

Modeling

Public health

Résumé

Les sociétés contemporaines traversent une transition épidémiologique et démographique où l’essor des maladies chroniques, la fragmentation de l’offre et le cloisonnement des acteurs exacerbent les tensions sanitaires et financières. Pour restaurer la cohérence organisationnelle, le concept de « parcours en santé » s’est imposé comme cadre fédérateur soutenant la coopération interprofessionnelle. Mais la complexité inhérente à cette approche multidimensionnelle en limite le déploiement. La modélisation constitue un levier essentiel pour réduire cette complexité et éclairer les démarches organisationnelles, à condition de sélectionner la technique la plus appropriée. Cette thèse cherche à optimiser la conception d’une modélisation de parcours en santé. Elle s’articule en quatre parties : (i) un état de l’art des méthodes de modélisation ; (ii) l’identification de déterminants invariants susceptibles d’influencer un parcours ; (iii) la modélisation systémique du parcours du patient hémophile ; (iv) la modélisation du parcours du patient douloureux aux urgences. Les résultats montrent la possibilité de constituer un répertoire des méthodologies utilisées pour modéliser des parcours, l’influence déterminante de certains facteurs sur les parcours mis en place, l’identification précise de critères organisationnels prioritaires pour une équipe de soins, et l’apport de l’analyse de criticité pour repérer les étapes les plus à risque de défaillance dans un parcours. Ces contributions associées à d’autres permettent de proposer une démarche de réflexion favorisant la conception pertinente d’une modélisation de parcours en santé.

Contemporary societies are going through an epidemiological and demographic transition, in which the rise of chronic diseases, the fragmentation of services and the compartmentalization of actors are exacerbating health and financial tensions. To restore organizational coherence, the concept of the “health care pathway” has emerged as a unifying framework supporting inter-professional cooperation. But the inherent complexity of this multidimensional approach limits its deployment. Modeling is an essential lever for reducing this complexity and informing organizational approaches, provided the most appropriate technique is selected. This thesis seeks to optimize the conception of healthcare pathway modeling. It is divided into four parts: (i) a state-of-the-art review of modeling methods; (ii) identification of invariant determinants likely to influence a pathway; (iii) systemic modeling of the hemophiliac patient's pathway; (iv) modeling of the painful emergency patient's pathway. The results show that it is possible to compile a repertory of the methodologies used to model care pathways, the decisive influence of certain factors on the care pathways implemented, the precise identification of priority organizational criteria for a care team, and the contribution of criticality analysis in identifying the stages most at risk of failure in a care pathway. These contributions, combined with others, provide an approach for thinking about the relevant conception of modeling health care pathways.