Caractéristiques
Contexte
Les programmes de paiement des soins fondés sur la valeur (value-based payment) requièrent un ajustement précis. Dans le cas contraire, certains professionnels ou établissements peuvent subir un risque économique indu, ce qui peut les conduire à limiter l’accès aux soins à certains patients, notamment les plus vulnérables. Les hospitalisations potentiellement évitables (HPE) sont utilisées comme indicateur de performance dans de nombreux programmes fondés sur la valeur. Elles sont associées à l’âge, aux besoins de santé, à l’accès et à l’utilisation des soins primaires, ainsi qu’à des déterminants socio-économiques. En France, ce dernier effet a été analysé uniquement à un niveau agrégé, du fait de l’absence de données socio-économiques individuelles la plupart du temps.
Objectifs
Estimer l’impact d’un ajustement socio-économique au niveau individuel dans la modélisation du risque d’hospitalisation potentiellement évitable (HPE) en France, par rapport à un ajustement au niveau écologique.
Méthodes
Tous les sujets inclus dans la cohorte CONSTANCES jusqu’à fin 2016 seront inclus. Etant donné la taille de la cohorte et les dernières données d’incidence des HPE en France (6,1 admissions/1000 habitants/an en 2015, dont 25% avant 69 ans), nous attendons au minimum 305 HPE par an. Le critère de jugement principal sera la survenue d’au moins une HPE en 2017, selon la définition américaine de l’AHRQ (Insuffisance cardiaque chronique, BPCO, syndrome coronarien aigu sans acte, déshydratation chez le sujet âgé, asthme et complications métaboliques aigues du diabète). L’ajustement socio-économique sera conduit à deux niveaux : niveau écologique (FDEP09 commune et IRIS) et niveau individuel (revenu, niveau d’éducation et catégorie professionnelle). Nous ajusterons également sur l’âge, le sexe et l’état de santé grâce aux données cliniques de la cohorte. Pour évaluer l’impact de l’ajustement socio-économique, nous construirons 3 modèles logistiques : avec l’ajustement écologique niveau commune, avec l’ajustement écologique niveau IRIS et avec l’ajustement individuel. Les modèles seront comparés par les critères statistiques usuels (AIC et BIC) et en interprétant d’éventuels changements dans les tailles d’effet.
Perspectives
Cette étude permettra d’améliorer la compréhension de l’intérêt de l’ajustement socio-économique dans les modèles de performance en France. Le cas échéant, nous devrions être à même de recommander la variable la plus pertinente à ajouter dans les bases de données SNIIRAM.