Un modèle de micro-simulation à événements discrets pour estimer les impacts de l’épidémie de COVID-19 sur l’organisation des soins et la mortalité par cancer

Introduction L’epidemie de COVID-19 a bouleverse l’organisation des etablissements de sante a travers la modification des flux de patients, la limitation des ressources medicales disponibles et la necessite d’adapter les parcours de soins. Ce travail vise a quantifier ce potentiel impact sur les delais de diagnostic et de traitement, la saturation des ressources hospitalieres et in fine la mortalite des patients atteints de cancer. Methodes Les modeles de simulation a evenements discrets (DES) ont pour principe la modelisation d’entites qui empruntent diverses trajectoires sur lesquelles elles consomment des ressources en fonction de leurs caracteristiques. Afin de modeliser l’activite hospitaliere, un DES a ete developpe pour modeliser la prise en charge des patients et l’utilisation de ressources hospitalieres (volumes horaires des blocs chirurgicaux, radiotherapie, chimiotherapie, …) en fonction du type de cancer. Les flux patients ont ete simules a partir de donnees individuelles anonymisees issues du Programme de medicalisation des systemes d’information (PMSI) de Gustave-Roussy. Les donnees historiques du PMSI de janvier 2018 a fevrier 2020 ont permis la modelisation en series temporelles (modele ARIMA) des flux patients en l’absence de perturbation epidemique. La difference de ces flux avec les flux observes entre mars et octobre 2020 a informe le modele sur les patients absents, pour lesquels deux scenarios de retour ont ete envisages : un retour massif a partir de novembre 2020 (retour rapide), ou un retour plus tardif a partir de mars 2021 (retour tardif). Le modele DES prenant en compte ces flux simules et la disponibilite attendue des ressources hospitalieres a permis le calcul de retards individuels a la prise en charge. Le sur-risque de deces associe au retard de prise en charge par type de cancer, issu de la litterature, a ete utilise pour evaluer la surmortalite par cancer a cinq ans pour tous les patients se presentant a l’hopital entre le debut du premier confinement (mi-mars 2020), et la date a laquelle l’utilisation des ressources hospitalieres reviendrait a son niveau habituel. Une analyse de sensibilite sur le taux d’utilisation reel des ressources hospitalieres a ete conduite. Resultats Le retour a une activite normale (absence de retards dans la venue des patients et dans l’utilisation des ressources) est prevu pour mai 2022 dans le scenario de retour rapide et pour juin 2022 dans le scenario de retour tardif (n∼13 000 patients) ; 6 a 8 % des patients presentent un retard a la prise en charge superieur a deux mois. Le nombre de deces supplementaires a cinq ans est estime a 88 pour le retour rapide, et a 145 pour le retour tardif, avec un impact accru pour les sarcomes, les cancers gynecologiques, les leucemies aigues, les cancers ORL, du sein et du foie. Cela represente une surmortalite a cinq ans de 4 a 6,8 % chez les patients initialement attendus a l’hopital en 2020, de 0,5 a 1,3 % pour ceux de 2021 et de 0,5 % pour ceux de 2022. Les analyses de sensibilite ont montre que des perturbations sur la disponibilite des ressources pouvaient entrainer une nouvelle hausse de cette surmortalite, de l’ordre de 2 a 18 %. Conclusion Les delais de diagnostic et de traitement des patients atteints de cancer pendant l’epidemie de COVID-19 ont un impact sur la survie des patients. Cet impact important necessite d’organiser les soins de sorte que les diagnostics et les traitements des cancers restent accessibles et ne soient pas retardes lors de prochains episodes epidemiques.