Dictionnaire (classes et fonctions)

Simulation

La classe projection permet de réaliser les simulations.

simsad.project.projection(start_yr=2020, stop_yr=2040, base_yr=2023, scn_policy=None, scn_name='reference', opt_welfare=False, seed=1234)

Modèle de simulation SimSAD.

Cette classe permet de créer une instance de modèle pour la simulation.

Paramètres:

  • start_yr (int) – année de départ de la simulation (défaut=2020)

  • stop_yr (int) – année de fin de la simulation (défaut=2040)

  • base_yr (int) – année de départ pour la comptabilisation des résultats (défaut=2023)

  • scn_name (string) – nom du scénario (défaut=”reference”)

  • opt_welfare (boolean) – paramètre d’activation du calcul de l’utilité des individus (défaut=False)

  • seed (float) – spécifie la valeur de départ de la séquence aléatoire (défaut=1234)

Cette classe contient les fonctions suivantes (cliquez sur le nom de la fonction pour afficher les détails):

- load_params()

simsad.project.projection.load_params(self)

Chargement des paramètres des différentes composantes du modèle.

- load_pop()

simsad.project.projection.load_pop(self, geo='RSS')

Chargement des paramètres démographiques.

Paramètres:

geo (str) – unité géographique des projections démographiques (défaut=”Québec”)

- load_grouper()

simsad.project.projection.load_grouper(self, set_yr=2016)

Chargement des paramètres d’attribution des groupes de profil de santé (GPS).

Paramètres:

set_yr (int) – année de référence (défaut=2016)

- load_smaf()

simsad.project.projection.load_smaf(self, set_yr=2016)

Chargement des paramètres d’attribution des profil Iso-SMAF.

Paramètres:

set_yr (int) – année de référence (défaut=2016)

- init_tracker()

simsad.project.projection.init_tracker(self, scn_name)

Fonction qui spécifie les tableaux de sortie de base dans le modèle.

Paramètres:

scn_name (str) – nom du scénario (défaut=”reference”)

- init_dispatch()

simsad.project.projection.init_dispatch(self, init_smafs)

Fonction qui formate les paramètres d’attribution des milieux de vie.

Paramètres:

init_smafs (dataframe) – nombre de personnes par profil Iso-SMAF selon la région et le groupe d’âge

- dispatch()

simsad.project.projection.dispatch(self)

Fonction qui attribue les milieux de vie aux personnes.

- create_users()

simsad.project.projection.create_users(self)

Fonction qui crée les bassins d’individus pour l’ensemble des milieux de vie.

- update_users()

simsad.project.projection.update_users(self)

Fonction qui met à jour les caractéristiques des individus dans les bassins pour l’ensemble des milieux de vie.

- welfare()

simsad.project.projection.welfare(self)

Fonction qui calcule l’utilité des individus.

- finance()

simsad.project.projection.finance(self)

Fonction qui collige les coûts pour tous les milieux de vie et les programmes de financement.

- run()

simsad.project.projection.run(self)

Fonction déclenchant le lancement de la simulation.

- compute()

simsad.project.projection.compute(self)

Fonction qui appelle l’ensemble des fonctions permettant de calculer les résultats du modèle.

- save()

simsad.project.projection.save(self, output_dir)

Fonction qui permet de sauvegarder les données d’un scénario.

Paramètres:

output_dir (str) – sentier vers le dossier de sauvegarde des données.

- load()

simsad.project.projection.load(self)

Fonction qui permet de charger les données d’un scénario préalablement sauvegardé.


La classe policy permet de choisir les paramètres du scénario simulé.

simsad.policy.policy()

Paramètres du scénario

Cette classe permet de choisir les paramètres du scénario simulé.

Paramètres:

  • chsld_build (boolean) – True si on permet la construction de places en CHSLD (défaut=True)

  • chsld_build_rate (float) – taux de construction de places en CHSLD durant une année par rapport aux besoins de places dans ce milieu de vie (défaut=0.2)

  • chsld_restricted_eligibility (boolean) – True si l’admissibilité au CHSLD est limitée pour les personnes avec un profil Iso-SMAF inférieur à 10 (défaut=False)

  • chsld_restriction_rate (float) – taux de restriction des probabilités de transition vers les CHSLD pour les personnes avec un profil Iso-SMAF inférieur à 10 (défaut=0.95)

  • ri_build (boolean) – True si on permet la construction de places en RI-RTF (défaut=True)

  • ri_build_rate (float) – taux de développement de places en RI-RTF durant une année par rapport aux besoins de places dans ce milieu de vie (défaut=0.2)

  • rpa_penetrate (boolean) – True si on permet le développement de nouvelles places en RPA financées par le public (défaut=False)

  • rpa_penetrate_rate (float) – Proportion maximale de places en RPA financées par le public (défaut=0.25)

  • rpa_adapt_rate (float) – taux de transformation des places de RPA en place subventionnée par rapport au nombre de personnes en attente d’une place subventionnée en RPA (défaut=0.5)

  • chsld_purchase (boolean) – True si on permet l’achat de places en CHSLD privé non-conventionné (défaut=True)

  • chsld_purchase_rate (float) – taux d’achat supplémentaire de places en CHSLD non-conventionné durant une année par rapport aux besoins de places en CHSLD (défaut=0.25)

  • nsa_open_capacity (float) – proportion maximale de lit d’hôpitaux pouvant être occupés par les personnes en NSA (défaut=0.06)

  • chsld_mda (boolean) – True si la construction des nouvelles places en CHSLD se fait selon le modèle des maisons des aînés (défaut=True)

  • infl_construction (float) – taux d’inflation des coûts de construction des CHSLD en dollar constant (défaut=0.01)

  • interest_rate (float) – taux d’intérêt en dollar constant (défaut=0.03)

  • clsc_cap (boolean) – True si limitation des heures de services fournis en CLSC selon la capacité en main d’oeuvre de ce fournisseur (défaut=True)

  • prive_cap (boolean) – True si limitation des heures de services fournis par le privé selon la capacité en main d’oeuvre de ce fournisseur (défaut=True)

  • eesad_cap (boolean) – True si limitation des heures de services fournis par les EÉSAD selon la capacité en main d’oeuvre de ce fournisseur (défaut=True)

  • purchase_prive (boolean) – True si achat d’heures de services fournis auprès du privé par les CLSC (défaut=True)

  • purchase_eesad (boolean) – True si achat d’heures de services fournis auprès des EÉSAD par les CLSC (défaut=True)

  • clsc_inf_rate (float) – taux d’ajustement de la main d’oeuvre par rapport aux besoins supplémentaires en main d’oeuvre pour les soins infirmiers en CSLC (défaut=0.25)

  • clsc_avq_rate (float) – taux d’ajustement de la main d’oeuvre par rapport aux besoins supplémentaires en main d’oeuvre pour le soutien aux AVQ en CSLC (défaut=0.25)

  • clsc_avd_rate (float) – taux d’ajustement de la main d’oeuvre par rapport aux besoins supplémentaires en main d’oeuvre pour le soutien aux AVD en CSLC (défaut=0.25)

  • eesad_avd_rate (float) – taux d’ajustement de la main d’oeuvre par rapport aux besoins supplémentaires en main d’oeuvre pour le soutien aux AVD en EÉSAD (défaut=0.25)

  • prive_avq_rate (float) – taux d’ajustement de la main d’oeuvre par rapport aux besoins supplémentaires en main d’oeuvre pour le soutien aux AVQ au privé (défaut=0.25)

  • prive_avd_rate (float) – taux d’ajustement de la main d’oeuvre par rapport aux besoins supplémentaires en main d’oeuvre pour le soutien aux AVD au privé (défaut=0.25)

  • chsld_inf_rate (float) – taux d’ajustement de la main d’oeuvre par rapport aux besoins supplémentaires en main d’oeuvre pour les soins infirmiers en CHSLD (défaut=0.25)

  • chsld_avq_rate (float) – taux d’ajustement de la main d’oeuvre par rapport aux besoins supplémentaires en main d’oeuvre pour le soutien aux AVQ en CHSLD (défaut=0.25)

  • ri_avq_rate (float) – taux d’ajustement de la main d’oeuvre par rapport aux besoins supplémentaires en main d’oeuvre pour le soutien aux AVQ en RI-RTF (défaut=0.25)

  • ri_avd_rate (float) – taux d’ajustement de la main d’oeuvre par rapport aux besoins supplémentaires en main d’oeuvre pour le soutien aux AVD en RI-RTF (défaut=0.25)

  • delta_inf_rate (float) – variation du taux de réponse aux besoins en soins infirmiers au SAD pour les personnes à domicile (défaut=0.0)

  • delta_avq_rate (float) – variation du taux de réponse aux besoins en soutien aux AVQ au SAD pour les personnes à domicile (défaut=0.0)

  • delta_avd_rate (float) – variation du taux de réponse aux besoins en soutien aux AVD au SAD pour les personnes à domicile (défaut=0.0)

  • delta_cah_chsld (float) – variation du taux de contribution des usagers en CHSLD (défaut=0.0)

  • delta_cah_ri (float) – variation du taux de contribution des usagers en RI-RTF (défaut=0.0)

  • clsc_shift_avq_eesad (float) – proportion supplémentaire d’heures de services fournis en soutien aux AVQ par les CLSC transférées en achat de services aux EÉSAD (défaut=0.0)

  • clsc_shift_avq_prive (float) – proportion supplémentaire d’heures de services fournis en soutien aux AVQ par les CLSC transférées en achat de services au privé (défaut=0.0)

  • clsc_shift_avd_eesad (float) – proportion supplémentaire d’heures de services fournis en soutien aux AVD par les CLSC transférées en achat de services aux EÉSAD (défaut=0.0)

  • clsc_shift_avd_prive (float) – proportion supplémentaire d’heures de services fournis en soutien aux AVD par les CLSC transférées en achat de services au privé (défaut=0.0)


La classe isq permet de modéliser la démographie.

simsad.demo.isq(region='Québec', pop_fichier='pop-isq.csv', start_yr=2020, stop_yr=2040)

Démographie

Cette classe permet de modéliser la démographie.

Paramètres:

  • region (str) – unité géographique des projections démographiques (défaut=”Québec”)

  • pop_fichier (str) – nom du fichier contenant les projections démographiques (défaut=”pop-isq.csv”)

  • start_yr (int) – année de départ de la simulation (défaut=2020)

  • stop_yr (int) – année de fin de la simulation (défaut=2040)

Cette classe contient la fonction suivante:

- evaluate()

simsad.demo.isq.evaluate(self, yr)

Fonction qui calcule le nombre de personnes par région et âge durant l’année de simulation en cours.

yr: int

année en cours de la simulation


La classe gps permet de modéliser les groupes de profil de santé.

simsad.demo.gps(nregions, ages, ngps=16)

Groupes de profil de santé (GPS).

Cette classe permet de modéliser les groupes de profils de santé.

Paramètres:

  • nregions (int) – nombre de régions

  • ages (int) – liste des tranches d’âge considérées dans la modélisation

  • ngps (int) – nombre de Groupes de profils de santé (défaut=16)

Cette classe contient les fonctions suivantes:

- load()

simsad.demo.gps.load(self, set_yr=2016)

Fonction qui permet de charger les paramètres liés aux GPS.

Paramètres:

start_yr (int) – année de référence (défaut=2016)

- evaluate()

simsad.demo.gps.evaluate(self, pop, yr)

Fonction qui calcule le nombre de personnes par GPS et région durant l’année de simulation en cours.

pop: objet

objet contenant les informations démographiques


La classe smaf permet de modéliser les profils Iso-SMAF.

simsad.demo.smaf(nregions, ages, ngps=16, nsmaf=14)

Profils Iso-SMAF.

Cette classe permet de modéliser les profils Iso-SMAF.

Paramètres:

  • nregions (int) – nombre de régions

  • ages (int) – liste des tranches d’âge considérées dans la modélisation

  • ngps (int) – nombre de groupes de profils de santé (défaut=16)

  • nsmaf (int) – nombre de profils Iso-SMAF (défaut=14)

Cette classe contient les fonctions suivantes:

- load()

simsad.demo.smaf.load(self, set_yr=2015)

Fonction qui permet de charger les paramètres liés aux profils Iso-SMAF.

Paramètres:

start_yr (integer) – année de référence (défaut=2015)

- evaluate()

simsad.demo.smaf.evaluate(self, grouper, gps_target=[], rate=0.0)

Fonction qui calcule le nombre de personnes par profil Iso-SMAF, GPS, région et âge durant l’année de simulation en cours

grouper: objet

objet contenant les informations sur les GPS

gps_target: series

liste de GPS pour lesquels la probabilité d’être évalué pour un profil Iso-SMAF sera augmentée

rate: float

taux de croissance de la probabilité d’être évalué pour un profil Iso-SMAF


La classe needs permet de quantifier les besoins en heures de soutien (soins infirmiers, les AVQ et les AVD).

simsad.needs.needs()

Besoins en heures de soutien à l’autonomie

Cette classe permet de quantifier les besoins en heures de soutien (soins infirmiers, les AVQ et les AVD) par profil Iso-SMAF.


La classe dispatcher permet d’attribuer le milieux de vie aux personnes avec un profil Iso-SMAF.

simsad.dispatch.dispatcher()

Milieux de vie

Cette classe permet d’attribuer les milieux de vie aux personnes avec un profil Iso-SMAF.

Cette classe contient les fonctions suivantes:

- setup_milieux()

simsad.dispatch.dispatcher.setup_milieux(self)

Cette fonction spécifie les milieux de vie.

- setup_ages()

simsad.dispatch.dispatcher.setup_ages(self)

Cette fonction spécifie les groupes d’âge.

- setup_capacity()

simsad.dispatch.dispatcher.setup_capacity(self, n_rpa, n_ri, n_nsa, n_chsld)

Cette fonction spécifie les capacités maximales par milieu de vie.

- setup_params()

simsad.dispatch.dispatcher.setup_params(self, init_prob, trans_prob, surv_prob, wait_count, wait_prob_chsld, wait_prob_ri)

Cette fonction spécifie les différentes probabilités utilisées pour l’attribution des milieux de vie.

Paramètres:

  • init_prob (array) – répartition au début de l’année des individus par milieu de vie

  • trans_prob (array) – probabilité de transition

  • surv_prob (array) – probabilités de survie

  • wait_count (array) – nombre de personnes en attente pour chacun des milieux de vie

  • wait_prob_chsld (array) – probabilité de provenir d’un milieu de vie donné lorsqu’admis en CHSLD

  • wait_prob_ri (array) – probabilité de provenir d’un milieu de vie donné lorsqu’admis en RI-RTF

- chsld_restriction()

simsad.dispatch.dispatcher.chsld_restriction(self, policy)

Cette fonction empêche les transitions vers les CHSLD à partir d’un autre milieu de vie pour les personnes avec un profil Iso-SMAF de moins de 10, lorsque le paramètre « chsld_restriction_rate » est True.

Paramètres:

policy (object) – Paramètres du scénario

- marginal_effect()

simsad.dispatch.dispatcher.marginal_effect(self, policy, pref_pars, cah_ri, cah_chsld)

Cette fonction permet l’ajustement des transitions par milieux de vie, lorsqu’on fait varier le taux de services fournis dans le SAD hors-RPA ou lorsqu’on fait varier la contribution d’adulte hébergé en RI-RTF et CHSLD.

Paramètres:

  • policy (object) – paramètres du scénario

  • pref_pars (dataframe) – paramètres de préférences estimés

  • cah_ri (float) – valeur initiale de la CAH en RI-RTF

  • cah_chsld (float) – valeur initiale de la CAH en CHSLD

- init_state()

simsad.dispatch.dispatcher.init_state(self)

Fonction qui répartit les personnes par milieu de vie au début de l’année.

- next_state()

simsad.dispatch.dispatcher.next_state(self, m)

Fonction qui effectue la transition d’un mois à un autre.

Paramètres:

m (int) – mois pour lequel on calcul le nombre de personnes par milieu de vie

- assign()

simsad.dispatch.dispatcher.assign(self)

Fonction qui enclenche le calcul du nombre de personnes par milieu de vie pour tous les mois.

- collect()

simsad.dispatch.dispatcher.collect(self)

Fonction qui comptabilise les personnes par milieu de vie, ainsi que les personnes en attente pour ceux-ci.


La classe msss permet de comptabiliser les coûts pour le ministère de la Santé et des services sociaux.

simsad.msss.msss()

Ministère de la Santé et des Services sociaux

Cette classe permet de comptabiliser les coûts pour le ministère de la Santé et des Services sociaux.

Cette classe contient les fonctions suivantes:

- assign()

simsad.msss.msss.assign(self, cost, item)

Cette fonction assigne les coûts des différents items au registre du MSSS.

Paramètres:

  • cost (float) – valeur du coût de l’item

  • item (string) – nom de l’item

- collect()

simsad.msss.msss.collect(self)

Cette fonction calcule les coûts agrégés pour le gouvernement, les usagers, ainsi que les coûts totaux.


Milieux de vie

Domicile

La classe home permet de modéliser les personnes vivant à domicile (avec ou sans services financés par le réseau public).

simsad.home.home(policy)

Personnes à domicile

Cette classe permet de modéliser les personnes à domicile.

Paramètres:

policy (object) – paramètres du scénario

Cette classe contient les fonctions suivantes:

- load_register()

simsad.home.home.load_register(self)

Fonction qui permet de créer le registre des personnes à domicile. Ce registre contient des informations sur le nombre de personnes et les profils Iso-SMAF de celles-ci.

- assign()

simsad.home.home.assign(self, applicants_none, applicants_svc, waiting_users, region_id)

Fonction qui répertorie dans le registre des personnes à domicile le nombre de personnes, leur profil Iso-SMAF et le nombre de personnes en attente d’une place en SAD en résidence familiale.

Paramètres:

  • applicants_none (dataframe) – Nombre de personnes à domicile sans services par profil Iso-SMAF

  • applicants_svc (dataframe) – Nombre de personnes à domicile avec du SAD par profil Iso-SMAF

  • waiting_users (object) – Nombre de personnes en attente de SAD

  • region_id (int) – numéro de région

- create_users()

simsad.home.home.create_users(self, users_none, users_svc)

Fonction qui crée le bassin d’individus à domicile.

Paramètres:

  • applicants_none (dataframe) – Nombre de personnes à domicile sans services par région, profil Iso-SMAF et groupe d’âge

  • applicants_svc (dataframe) – Nombre de personnes à domicile avec du SAD par région, profil Iso-SMAF et groupe d’âge

- update_users()

simsad.home.home.update_users(self)

Fonction qui met à jour les caractéristiques du bassin d’individus à domicile.


RPA

La classe rpa permet de modéliser les personnes vivant en RPA qui reçoivent des services financés par le réseau public.

simsad.rpa.rpa(policy)

Résidence privée pour aînés (RPA)

Cette classe permet de modéliser les différents aspects des résidences privées pour aînés.

Paramètres:

policy (object) – paramètres du scénario

Cette classe contient les fonctions suivantes:

- load_register()

simsad.rpa.rpa.load_register(self, start_yr=2019)

Fonction qui permet de charger les paramètres liés aux RPA et qui crée le registre de ceux-ci. Ce registre contient de l’information sur le nombre de personnes, leur profil Iso-SMAF et le nombre de personnes en attente d’une place en RPA subventionnée.

Paramètres:

start_yr (integer) – année de référence (défaut=2019)

- assign()

simsad.rpa.rpa.assign(self, applicants, waiting_users, region_id)

Fonction qui comptabilise dans le registre des RPA les profils Iso-SMAF des usagers, le nombre de ceux-ci, et le nombre de personnes en attente d’une place.

Paramètres:

  • applicants (dataframe) – Nombre d’usagers par profil Iso-SMAF

  • waiting_users (dataframe) – Nombre de personnes en attente d’une place

  • region_id (int) – Numéro de la région

- build()

simsad.rpa.rpa.build(self)

Fonction qui permet le développement de places en RPA subventionnées par le public.

- create_users()

simsad.rpa.rpa.create_users(self, users)

Fonction qui crée le dataframe du bassin d’individus en RPA subventionnées.

Paramètres:

users (dataframe) – Nombre d’usagers en RPA subventionnées par région, profil Iso-SMAF et groupe d’âge

- update_users()

simsad.rpa.rpa.update_users(self)

Fonction qui met à jours les caractéristiques des personnes dans le bassin d’individus en RPA subventionnée.


RI-RTF

La classe ri permet de modéliser les personnes vivant en RI-RTF, ainsi que les services fournis par les travailleurs de ce milieu de vie.

simsad.ri.ri(policy)

Ressources intermédiaires et ressources de type familial (RI-RTF)

Cette classe permet de modéliser les différents aspects des ressources intermédiaires et ressources de type familial.

Paramètres:

policy (object) – paramètres du scénario

Cette classe contient les fonctions suivantes:

- load_register()

simsad.ri.ri.load_register(self, start_yr=2019)

Fonction qui permet de charger les paramètres liés aux RI-RTF et qui crée le registre de ceux-ci. Ce registre contient des informations sur le nombre de places, le nombre d’usagers, leur profil Iso-SMAF, les heures de services fournis, la main d’oeuvre et les coûts.

Paramètres:

start_yr (int) – année de référence (défaut=2019)

- assign()

simsad.ri.ri.assign(self, applicants, waiting_users, region_id)

Fonction qui comptabilise dans le registre des RI-RTF les profils Iso-SMAF des usagers, le nombre de ceux-ci, et le nombre de personnes en attente d’une place.

Paramètres:

  • applicants (dataframe) – Nombre d’usagers par profil Iso-SMAF

  • waiting_users (dataframe) – Nombre de personnes en attente d’une place

  • region_id (int) – Numéro de la région

- build()

simsad.ri.ri.build(self)

Fonction qui permet de développer des places en RI-RTF.

- compute_supply()

simsad.ri.ri.compute_supply(self)

Fonction qui calcule le nombre total d’heures de services pouvant être fournies en RI-RTF (AVQ et AVD) selon la main d’oeuvre disponible.

- compute_costs()

simsad.ri.ri.compute_costs(self)

Fonction qui calcule les coûts des RI-RTF.

- create_users()

simsad.ri.ri.create_users(self, users)

Fonction qui crée le dataframe du bassin d’individus en RI-RTF.

Paramètres:

users (dataframe) – Nombre d’usagers en RI-RTF par région, profil Iso-SMAF et groupe d’âge

- update_users()

simsad.ri.ri.update_users(self)

Fonction qui met à jours les caractéristiques des personnes dans le bassin d’individus en RI-RTF.


CHSLD

La classe chsld permet de modéliser les personnes vivant en CHSLD, ainsi que les services fournis par les travailleurs de ce milieu de vie.

simsad.chsld.chsld(policy)

Centres d’hébergement de soins de longue durée (CHSLD)

Cette classe permet de modéliser les différents aspects des Centres d’hébergement de soins de longue durée.

Paramètres:

policy (object) – paramètres du scénario

Cette classe contient les fonctions suivantes:

- load_register()

simsad.chsld.chsld.load_register(self, start_yr=2019)

Fonction qui permet de charger les paramètres liés aux CHSLD et qui crée le registre de ceux-ci. Ce registre contient des informations sur le nombre de places, le nombre d’usagers, leur profil Iso-SMAF, les heures de services fournis, la main d’oeuvre et les coûts.

Paramètres:

start_yr (int) – année de référence (défaut=2019)

- assign()

simsad.chsld.chsld.assign(self, applicants, waiting_users, region_id)

Fonction qui comptabilise dans le registre des CHSLD les profils Iso-SMAF des usagers, le nombre de ceux-ci, et le nombre de personnes en attente d’une place.

Paramètres:

  • applicants (array) – Nombre d’usagers par profil Iso-SMAF

  • waiting_users (array) – Nombre de personnes en attente d’une place

  • region_id (int) – Numéro de la région

- purchase()

simsad.chsld.chsld.purchase(self)

Fonction qui permet l’achat de places en CHSLD non-conventionné.

- build()

simsad.chsld.chsld.build(self)

Fonction qui permet la construction de places en CHSLD public.

- compute_supply()

simsad.chsld.chsld.compute_supply(self)

Fonction qui calcule le nombre total d’heures de services pouvant être fournies en CHSLD (soins infirmiers et AVQ) selon la main d’oeuvre disponible. On suppose qu’il n’y a pas de contrainte de main d’oeuvre pour le soutient au AVD en CHSLD.

- compute_costs()

simsad.chsld.chsld.compute_costs(self)

Fonction qui calcule les coûts des CHSLD.

- create_users()

simsad.chsld.chsld.create_users(self, users)

Fonction qui crée le dataframe du bassin d’individus en CHSLD.

Paramètres:

users (dataframe) – Nombre d’individus en CHSLD par région, profil Iso-SMAF et groupe d’âge

- update_users()

simsad.chsld.chsld.update_users(self)

Fonction qui met à jours les caractéristiques des personnes dans le bassin d’individus en CHSLD.


NSA

La classe nsa permet de modéliser les personnes en centre hospitalier en niveau de soins alternatifs (NSA), ainsi que les services fournis par les travailleurs de ce milieu de vie.

simsad.nsa.nsa(policy)

Personnes dans un centre hospitalier en niveau de soins alternatifs (NSA)

Cette classe permet de modéliser les personnes dans un centre hospitalier en niveau de soins alternatifs.

Paramètres:

policy (object) – paramètres du scénario

Cette classe contient les fonctions suivantes:

- load_register()

simsad.nsa.nsa.load_register(self, start_yr=2019)

Fonction qui permet de créer le registre des NSA. Ce registre contient des informations sur le nombre de places en centre hospitalier, le nombre d’usagers et leur profil Iso-SMAF.

Paramètres:

start_yr (integer) – année de référence (défaut=2019)

- assign()

simsad.nsa.nsa.assign(self, applicants, region_id)

Fonction qui comptabilise dans le registre des NSA le nombre de personnes et leur profil Iso-SMAF.

Paramètres:

  • applicants (dataframe) – nombre de personnes en NSA par profil Iso-SMAF

  • region_id (int) – numéro de la région

- create_users()

simsad.nsa.nsa.create_users(self, users)

Fonction qui crée le bassin d’individus en NSA.

Paramètres:

users (dataframe) – Nombre de personnes en NSA par région, profil Iso-SMAF et groupe d’âge

- compute_costs()

simsad.nsa.nsa.compute_costs(self)

Fonction qui calcule les coûts des NSA.

- update_users()

simsad.nsa.nsa.update_users(self)

Fonction qui met à jour les caractéristiques du bassin d’individus en NSA.


Fournisseurs

CLSC

La classe clsc permet de modéliser les services fournis par les CLSC.

simsad.clsc.clsc(policy)

Centres locaux de services communautaires (CLSC)

Cette classe permet de modéliser les services offerts en soutien à l’autonomie par les Centres locaux de services communautaires.

Paramètres:

policy (object) – paramètres du scénario

Cette classe contient les fonctions suivantes:

- load_registry()

simsad.clsc.clsc.load_registry(self, start_yr=2019)

Fonction qui permet de créer le registre des CSLC. Ce registre contient des informations concernant la main d’oeuvre, les heures de services fournis et les coûts.

Paramètres:

start_yr (int) – année de référence (défaut=2019)

- load_params()

simsad.clsc.clsc.load_params(self)

Fonction qui permet de charger les paramètres liés aux heures de services fournis par les CSLC.

- assign()

simsad.clsc.clsc.assign(self, users, milieu, policy, yr)

Fonction qui détermine les usagers des CLSC et qui leur attribue des heures de services fournis (soins infirmier, AVQ, AVD).

Paramètres:

  • users (dataframe) – Bassin d’individus d’un milieu de vie donné

  • milieu (str) – Nom du milieu de vie

  • policy (object) – Paramètres du scénario

  • yr (int) – Année en cours de la simulation

Renvoie:

users – Bassin d’individus d’un milieu de vie donné

Type renvoyé:

dataframe

- compute_supply()

simsad.clsc.clsc.compute_supply(self, yr)

Fonction qui comptabilise les heures de services pouvant être fournies en CLSC (soins infirmiers et AVQ) selon la main d’oeuvre disponible.

Paramètres:

yr (int) – Année en cours de la simulation

- cap()

simsad.clsc.clsc.cap(self, users, milieu, yr)

Fonction qui ajuste les heures de services fournis au niveau individuel (soins infirmier, AVQ, AVD) selon la main d’oeuvre disponible et qui comptabilise les besoins supplémentaires en main d’oeuvre.

Paramètres:

  • users (dataframe) – Bassin d’individus d’un milieu de vie donné

  • milieu (str) – Nom du milieu de vie

Renvoie:

users – Bassin d’individus d’un milieu de vie donné

Type renvoyé:

dataframe

- compute_costs()

simsad.clsc.clsc.compute_costs(self)

Fonction qui calcule les coûts des CLSC.

- workforce()

simsad.clsc.clsc.workforce(self, before_base_yr=False)

Fonction qui ajuste le nombre d’ETC en CLSC selon les besoins supplémentaires en main d’oeuvre et le taux d’ajustement de celle-ci.

Paramètres:

before_base_yr (boolean) – True si l’année en cours de la simulation est inférieure à l’année de départ de la comtabilisation des résultats


EÉSAD

La classe eesad permet de modéliser les services fournis par les EÉSAD.

simsad.eesad.eesad(policy)

Entreprises d’économie sociale en aide à domicile (EÉSAD)

Cette classe permet de modéliser les services offerts en soutien à l’autonomie par les entreprises d’économie sociale en aide à domicile.

Paramètres:

policy (object) – paramètres du scénario

Cette classe contient les fonctions suivantes:

- load_registry()

simsad.eesad.eesad.load_registry(self, start_yr=2019)

Fonction qui permet de créer le registre des EÉSAD. Ce registre contient des informations concernant la main d’oeuvre et les coûts.

Paramètres:

start_yr (integer) – année de référence (défaut=2019)

- assign()

simsad.eesad.eesad.assign(self, users_home, users_rpa)

Fonction qui calcule la contribution des usagers des EÉSAD dans les bassins de d’individus à domicile ou en RPA, et qui comptabilise le nombre d’usagers et le nombre total d’heures de services fournis (en AVD) par région et profil Iso-SMAF.

Paramètres:

  • users_home (dataframe) – Bassin d’individus à domicile

  • users_rpa (dataframe) – Bassin d’individus en RPA

Renvoie:

  • users_home (dataframe) – Bassin d’individus à domicile

  • users_home (dataframe) – Bassin d’individus en RPA

- compute_supply()

simsad.eesad.eesad.compute_supply(self, avq_sold_clsc, avd_sold_cslc)

Fonction qui calcule le nombre total d’heures de services pouvant être fournies en EÉSAD (AVD) selon la main d’oeuvre disponible.

- cap()

simsad.eesad.eesad.cap(self, users_home, users_rpa)

Fonction qui ajuste les heures de services fournis au niveau individuel (AVD) selon la main d’oeuvre disponible et qui comptabilise les besoins supplémentaires en main d’oeuvre pour les EÉSAD.

Paramètres:

  • users_home (dataframe) – Bassin d’individus à domicile

  • users_home – Bassin d’individus en RPA

Renvoie:

  • users_home (dataframe) – Bassin d’individus à domicile

  • users_home (dataframe) – Bassin d’individus en RPA

- compute_costs()

simsad.eesad.eesad.compute_costs(self)

Fonction qui calcule les coûts des EÉSAD.

- workforce()

simsad.eesad.eesad.workforce(self, before_base_yr=False)

Fonction qui ajuste le nombre d’ETC en EÉSAD selon les besoins supplémentaires en main d’oeuvre et le taux d’ajustement de celle-ci.

Paramètres:

before_base_yr (boolean) – True si l’année en cours de la simulation est inférieure à l’année de départ de la comptabilisation des résultats


Privé

La classe prive permet de modéliser les services fournis par les EÉSAD.

simsad.prive.prive(policy)

Secteur privé

Cette classe permet de modéliser les services offerts par le secteur privé et financés par le public.

Paramètres:

policy (object) – paramètres du scénario

Cette classe contient les fonctions suivantes:

- load_registry()

simsad.prive.prive.load_registry(self, start_yr=2021)

Fonction qui permet de créer le registre du secteur privé. Ce registre contient des informations concernant la main d’oeuvre, les heures fournies et les coûts.

Paramètres:

start_yr (integer) – année de référence (défaut=2021)

- assign()

simsad.prive.prive.assign(self, users)

Fonction qui comptabilise le nombre d’usagers et le nombre total d’heures de services fournis (en AVQ et AVD) par région et profil Iso-SMAF.

Paramètres:

users (dataframe) – Bassin d’individus d’un milieu de vie donné

Renvoie:

users – Bassin d’individus d’un milieu de vie donné

Type renvoyé:

dataframe

- compute_supply()

simsad.prive.prive.compute_supply(self)

Fonction qui calcule le nombre total d’heures de services pouvant être fournies par le privé (AVQ et AVD) selon la main d’oeuvre disponible.

- cap()

simsad.prive.prive.cap(self, users)

Fonction qui ajuste les heures de services fournis au niveau individuel (AVQ et AVD) selon la main d’oeuvre disponible et qui comptabilise les besoins supplémentaires en main d’oeuvre pour le privé.

Paramètres:

  • users (dataframe) – Bassin d’individus d’un milieu de vie donné

  • milieu (str) – Nom du milieu de vie

Renvoie:

users – Bassin d’individus d’un milieu de vie donné

Type renvoyé:

dataframe

- compute_costs()

simsad.prive.prive.compute_costs(self)

Fonction qui calcule les coûts du privé.

- workforce()

simsad.prive.prive.workforce(self, before_base_yr=False)

Fonction qui ajuste le nombre d’ETC du privé selon les besoins supplémentaires en main d’oeuvre et le taux d’ajustement de celle-ci.

Paramètres:

before_base_yr (boolean) – True si l’année en cours de la simulation est inférieure à l’année de départ de la comptabilisation des résultats


Programmes

Chèque emploi-service (CES)

La classe ces permet de modéliser le Chèque emploi-service.

simsad.ces.ces()

Chèque emploi-service (CES)

Cette classe permet d’attribuer les services reçus dans le cadre du Chèque emploi-service.

Cette classe contient les fonctions suivantes:

- load_params()

simsad.ces.ces.load_params(self, start_yr=2021)

Fonction qui permet de charger les paramètres liés au CES.

Paramètres:

start_yr (int) – année de référence (défaut=2021)

- assign()

simsad.ces.ces.assign(self, users)

Fonction qui attribue aux individus les heures de services reçues dans le cadre du CES.

Paramètres:

users (dataframe) – bassin d’individus d’un milieu de vie donné

Renvoie:

users – bassin d’individus pour un milieu de vie donné

Type renvoyé:

dataframe

- calibrate()

simsad.ces.ces.calibrate(self, users, targets_by_region)

Fonction qui calibre les heures de services reçues dans le cadre du CES par rapport aux données observées.

Paramètres:

  • users (dataframe) – bassin d’individus d’un milieux de vie donné

  • targets_by_region (dataframe) – valeurs cibles par région


Crédit d’impôt pour maintien à domicile des aînés (CMD)

La classe cmd permet de modéliser le crédit d’impôt pour maintien à domicile des aînés.

simsad.cmd.cmd()

Crédit d’impôt pour maintien à domicile (CMD) des aînés

Cette classe permet de modéliser les coûts liés au Crédit d’impôt pour maintien à domicile des aînés.

Cette classe contient les fonctions suivantes:

- load_registry()

simsad.cmd.cmd.load_registry(self)

Fonction qui permet de créer le registre du CMD. Ce registre contient des informations sur les montants agrégés.

- load_params()

simsad.cmd.cmd.load_params(self, start_yr=2019)

Fonction qui permet de charger les paramètres liés aux montants de CMD par individu.

Paramètres:

start_yr (int) – année de référence (défaut=2019)

- assign()

simsad.cmd.cmd.assign(self, users, milieu)

Fonction qui détermine les prestataires du CMD et qui attribue les montants reçu.

Paramètres:

  • users (dataframe) – Bassin d’individus d’un milieu de vie donné

  • milieu (str) – Nom du milieu de vie

Renvoie:

users – Bassin d’individus d’un milieu de vie donné

Type renvoyé:

dataframe

- calibrate()

simsad.cmd.cmd.calibrate(self, users_home, users_rpa, yr)

Fonction qui calibre les montants simulés de CMD sur les montants agrégés budgétés jusqu’en 2026.

Paramètres:

  • users_home (dataframe) – Bassin d’individus à domicile

  • users_home – Bassin d’individus en RPA

  • yr (int) – Année en cours de la simulation

Renvoie:

  • users_home (dataframe) – Bassin d’individus à domicile

  • users_home (dataframe) – Bassin d’individus en RPA

- compute_costs()

simsad.cmd.cmd.compute_costs(self, users_home, users_rpa)

Fonction qui calcule les coûts du CMD.

Paramètres:

  • users_home (dataframe) – Bassin d’individus à domicile

  • users_home – Bassin d’individus en RPA


Programme d’exonération financière pour les services d’aide domestique (PEFSAD)

La classe pefsad permet de modéliser le Programme d’exonération financière pour les services d’aide domestique.

simsad.pefsad.pefsad()

Programme d’exonération financière pour les services d’aide domestique (PEFSAD)

Cette classe permet de modéliser les services offerts en soutien à l’autonomie par les Entreprises d’économie sociale en aide à domicile.

Cette classe contient les fonctions suivantes:

- load_params()

simsad.pefsad.pefsad.load_params(self)

Fonction qui permet de charger les paramètres liés aux heures de services fournis dans le cadre du PEFSAD.

- assign()

simsad.pefsad.pefsad.assign(self, users, milieu)

Fonction qui détermine les usagers du PEFSAD et qui leur attribue des heures de services fournis (AVD).

Paramètres:

  • users (dataframe) – Bassin d’individus d’un milieu de vie donné

  • milieu (string) – Nom du milieu de vie

Renvoie:

users – Bassin d’individus d’un milieu de vie donné

Type renvoyé:

dataframe


Préférences

La classe prefs permet de modéliser les préférences des individus par rapport à la prise en charge de la perte d’autonomie.

simsad.prefs.prefs()

Préférences pour la prise en charge de la perte d’autonomie

Cette classe permet de modéliser les préférences par rapport à la prise en charge de la perte d’autonomie.

Cette classe contient les fonctions suivantes:

- utility()

simsad.prefs.prefs.utility(self, row)

Fonction qui calcule l’utilité pour un individu.

Paramètres:

row (dataframe) – arguments (variables) de la fonction d’utilité

Renvoie:

u – utilité de l’individu

Type renvoyé:

float

- compute_utility()

simsad.prefs.prefs.compute_utility(self, users)

Fonction qui calcule l’utilité pour l’ensemble d’un groupe en unité et en valeur monétaire.

Paramètres:

users (dataframe) – Bassin d’individus d’un milieu de vie donné

Renvoie:

users – Bassin d’individus d’un milieu de vie donné

Type renvoyé:

dataframe


Outils

La classe tracker permet la création de tableaux de sortie par rapport aux différents résultats du modèle.

simsad.tracker.tracker(scn_name='reference')

Résultats de simulation

Cette classe permet la création de tableaux de sortie par rapport aux différents résultats du modèle.

Paramètres:

scn_name (str) – nom du scénario (défaut=”reference”)

Cette classe contient les fonctions suivantes:

- add_entry()

simsad.tracker.tracker.add_entry(self, entry_name, class_member, domain, rowvars, colvars, aggfunc, start_yr, stop_yr)

Fonction qui permet la création d’un nouveau tableau de sortie.

Paramètres:

  • entry_name (str) – nom du tableau

  • class_member (str) – nom de la classe d’où proviennent les résultats

  • domain (str) – nom du domaine d’où proviennent les résultats

  • rowvars (str) – variables définissant les groupes d’agrégation (en ligne)

  • colvars (str) – variables de résultats (en colonne)

  • aggfunc (str) – nom de la fonction d’agrégation (ex. sum, mean, etc.)

  • start_yr (int) – année de départ

  • stop_yr (int) – année de fin

- log()

simsad.tracker.tracker.log(self, p, yr)

Fonction qui procède à la comptabilisation des résultats dans les tableaux de sortie.

Paramètres:

  • p (object) – instance de classe

  • yr (int) – année en cours dans la simulation

- save()

simsad.tracker.tracker.save(self, dir, scn_policy)

Fonction qui procède à la sauvegarde des tableaux de sortie dans un fichier excel.

Parametersƒ

dir: string

sentier où sauvegarder les résultats

scn_policy: object

instance de classe policy