McLeod Health a réduit de 20 % son personnel de nettoyage des chambres grâce à un modèle de programmation en nombres entiers

Le nettoyage des chambres des patients est souvent négligé, mais une rotation lente des chambres nuit à la capacité de l'hôpital et à la rapidité des soins, et une mauvaise affectation accroît le risque de transmission d'infections.

Un chercheur de la Darla Moore School of Business de l'Université de Caroline du Sud a développé et piloté un modèle de programmation en nombres entiers pour affecter les chambres au personnel de nettoyage de McLeod Health.

Le modèle a identifié une possibilité de réduction de 20 % des effectifs à la demande actuelle, d'une valeur d'environ 575 000 dollars par an, ou de prise en charge d'une demande de chambres sales supérieure de 30 % avec le personnel existant.

McLeod Health a intégré immédiatement les recommandations dans sa stratégie de dotation en personnel, et l'étude a été publiée dans INFORMS Journal on Applied Analytics.

Affecter les chambres aux agents de nettoyage comme un problème d'optimisation, et non comme une simple liste

Le modèle équilibrait la demande, les déplacements et le risque d'infection que les listes manuelles ignoraient.

Il quantifiait le choix : moins d'agents de nettoyage ou plus de débit.

Une économie annuelle de 575 000 dollars a justifié une adoption immédiate.

Les gains de rotation des chambres se traduisent directement en capacité de prise en charge des patients.

Les processus de back-office négligés comme le nettoyage des chambres dissimulent une capacité réelle ; modéliser l'affectation, et pas seulement l'effectif, transforme un centre de coûts en débit de patients.

McLeod Health a adopté immédiatement les recommandations de dotation en personnel. L'article, fondé sur un projet de conseil mené par l'Operations and Supply Chain Center de l'Université de Caroline du Sud, a été publié dans IJAA (2023) et est cité comme modèle d'optimisation des services environnementaux hospitaliers.