Économie
Les établissements de santé en 2023 – Édition 2025 – Panorama de la Drees
La Direction de la recherche, des études, de l’évaluation et des statistiques (DREES) publie comme chaque année son panorama sur les établissements de santé.
Cette nouvelle édition détaille, pour l’année 2023, les capacités d’accueil et l’activité des hôpitaux et cliniques, les personnels hospitaliers et leur rémunération. Des fiches réalisent des éclairages particuliers sur les grandes disciplines hospitalières, sur des activités spécifiques tels les soins critiques ou encore sur les établissements des DROM. Des fiches ont déjà été publiées au mois de mai 2025, portant notamment sur la situation économique et financière des hôpitaux publics et des cliniques privées, sur les maternités ou les urgences.
Les premières séries statistiques portant sur l’année 2024 seront publiées ultérieurement :
• fin octobre 2025 : les capacités d’accueil hospitalières en 2024 (lits et places, données provisoires) ;
• fin décembre 2025 : les lits de soins critiques des établissements de santé à fin 2024, la liste des maternités à fin 2024, les effectifs salariés hospitaliers à fin 2024.
Cazenave-Lacroutz A (dir.). Les établissements de santé en 2023 – Édition 2025. Panorama de la Drees 2025. https://drees.solidarites-sante.gouv.fr/publications-communique-de-presse-documents-de-reference/panoramas-de-la-drees/250522_Panorama_etablissements-de-sante2025
Innovation
Évaluation de l’acceptabilité et de l’usage d’un robot d’assistance sociale dans un établissement de soins gériatriques
Cette étude a évalué l’acceptabilité et l’utilisabilité d’un robot d’assistance sociale (RAS) humanoïde, ARI, dans un hôpital de jour gériatrique à Paris.
L’objectif était d’identifier les facteurs favorisant l’adoption par les patients âgés arthrosiques et leurs aidants informels. Pendant un an, 97 participants ont interagi avec le robot et ont rempli des questionnaires standardisés d’acceptabilité (AES) et d’utilisabilité (SUS), complétés par des retours qualitatifs.
Les résultats montrent une amélioration significative des scores d’acceptabilité (de 15,4 à 22,5/30) et d’utilisabilité (de 47,9 à 69,3/100) au fil des trois vagues d’évaluation. Une forte corrélation positive a été observée entre acceptabilité et utilisabilité (r = 0,664). L’intégration d’un grand modèle linguistique (LLM) a favorisé des interactions plus naturelles et cohérentes. Les retours qualitatifs ont confirmé une meilleure clarté, satisfaction et facilité d’usage.
L’étude souligne l’importance d’une conception itérative centrée sur l’utilisateur. Ces résultats appuient le potentiel des RAS pour améliorer l’engagement social et le bien-être en milieu gériatrique tout en facilitant le travail des professionnels de santé.
Blavette L, Dacunha S, Alameda-Pineda X, Hernández García D, Gannot S, Gras F, et al. Acceptability and usability of a socially assistive robot integrated with a large language model for enhanced human-robot interaction in a geriatric care institution: Mixed methods evaluation. JMIR Hum Factors 2025 ; 12 : e76496.
