Evaluation idheap jm

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Overview of economic evaluation in health and health care for Master in public administration students, Lausanne University (various backgrounds). Invited by Prof. Claude Jeanrenaud.

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Evaluation idheap jm

  1. 1. L’évaluation économique dans le domaine de la santé<br />Université de Lausanne, mardi 15 mars 2011<br />Joachim Marti, Institut de rechercheséconomiques, Neuchâtel<br />
  2. 2. Organisation de la présentation<br /><ul><li>Contexte
  3. 3. Les différentes approches
  4. 4. Analyse coût-efficacité (CEA)
  5. 5. Analyse coût-utilité (CUA)
  6. 6. Analyse coûts-bénéfices (CBA)
  7. 7. Comment mesurer les effetsd’une intervention?
  8. 8. Exemples
  9. 9. CEA: traitementcontre la dépression
  10. 10. CUA: interventions téléphoniques (post-ambulatoire)
  11. 11. CBA: prévention du tabagisme</li></li></ul><li>contextE<br />Dépenses de santé (%PIB, 2007)<br />Dépenses de santé en Suisse (2002-2007)<br />Source: Coûts et financement du système de santé, OFS (2009)<br /><ul><li> Les facteurs d’influence sont nombreux (offre et demande)
  12. 12. Pression sur les budgets
  13. 13. “Maximiser” la santé sous contrainte du budget</li></li></ul><li>contextE<br /><ul><li>Echecs de marché dans le secteur de la santé
  14. 14. L’allocation des ressources n’est pas optimale
  15. 15. Introduction de mécanismes pour améliorer l’efficience:
  16. 16. DRG dans les hôpitaux (“imitation” de la compétition)
  17. 17. Evaluation économique
  18. 18. Besoin de critères objectifs pour évaluer les interventions</li></ul>“economic evaluation is the comparison of alternative courses of action (interventions) in terms of both their costs and consequences”<br /> Michael Drummond <br />
  19. 19. évaluation économique<br /><ul><li>Interventions dans le domaine de la santé
  20. 20. nouveau médicament
  21. 21. nouvelle technologie
  22. 22. nouveau processus
  23. 23. programme de prévention / de dépistage
  24. 24. Toute intervention utilise des ressources et génère des bénéfices
  25. 25. Critères de décision possibles (pour la mise en place, le remboursement):
  26. 26. Coût le plus bas
  27. 27. Bénéfices les plus élevés
  28. 28. Evaluation économique: </li></ul>ressources<br />bénéfices<br />
  29. 29. évaluation économique<br /> L’intervention génère-t-elle suffisamment de bénéfices (supplémentaires) au vu de ce qu’elle coûte?<br />bénéfices<br />Décisionclaire<br />Ressources (coûts)<br />Décisionclaire<br />
  30. 30. évaluation économique<br />Ressources (coûts):<br /><ul><li>Toutes les ressources utilisées, coût d’opportunité</li></ul>La manière de définir les bénéfices différencie les approches:<br />Unités naturelles (unidimensionel): Coût-efficacité (CEA)<br />Utilité cardinale (multidimensionnel): Coût-utilité (CUA)<br />Unitésmonétaires: Coûts-bénéfices (CBA)<br />
  31. 31. Analysecoût-efficacité (CEA)<br /><ul><li> Les bénéfices sont mesurés en unités physiques:
  32. 32. ex: années de vie gagnées, pression artérielle, cas évités, ...
  33. 33. Coût par unitéd’effet: “efficacité productive”</li></ul>Intervention vs. “ne rien faire”: ratio de coût-efficacité moyen (ACER)<br /> Comparaison d’interventions mutuellement exclusives: ratio de coût-efficacité incrémental (ICER)<br /><ul><li> Souvent utilisé dans le cadre d’un budget fixe
  34. 34. Uneseule dimension estévaluée</li></li></ul><li>Analysecoût-utilité (CUA)<br /><ul><li> Un indice d’utilité est utilisé pour évaluer les bénéfices (plusieurs dimensions)
  35. 35. QALYs, DALYs (OMS)</li></ul>Idée générale<br />Taux de mortalité: dichotomique1 en vie<br /> 0 mort<br />Indiced’utilité: continu1 en parfaite santé<br /> .<br /> . <br /> .<br /> 0 mort<br />
  36. 36. Analysecoût-utilité (CUA)<br />Time trade-off (TTO)<br />Choix: Vivre T année dans l’état de santé Hh<br /> Vivre moins longtemps (t) en parfaite santé<br />Utilité associée à l’état de santé Hh: <br />utilité<br />Si l’individu est indifférent entre 20 ans de vie dans un état de santé donné et 15 ans de vie en parfaite santé, l’indice est de 0,75.<br />V(H*)=1<br />V(Hh)<br />temps<br />t*<br />T<br />
  37. 37. Analysecoût-utilité (CUA)<br />Standard gamble (SG)<br />Choix: Vivre dans l’état de santé Hh<br /> Traitement: parfaite santé avec un risque de décès<br />Utilité associée à l’état de santé Hh: <br />v(Hh)<br />v(H*)=1<br />π<br />Death (=0)<br />1-π<br />
  38. 38. Analysecoût-utilité (CUA)<br />Utilisation d’échelles d’évaluation<br /><ul><li> Ex: EQ-5D
  39. 39. 5 dimensions(mobilité, autonomie, activités habituelles, douleur, dépression)
  40. 40. 3 niveaux possibles pour chaque dimension</li></ul> 243 états de santé possibles (ex: 01131)<br /><ul><li> Un algorithme transforme la réponse en un score d’utilité
  41. 41. Beaucoup utilisé en évaluation économique </li></li></ul><li>Analysecoûts-bénéfices (CBA)<br />Les bénéficessontexprimés en termesmonétaires<br /><ul><li> Perspective plus large (société)
  42. 42. Les bénéfices peuvent également être des coûts évités
  43. 43. Les méthodes de “disposition à payer (DAP)” (Willingness-to-pay) peuvent être utilisées pour évaluer les bénéfices “non-marchands”:
  44. 44. Evaluation contingente
  45. 45. Choixdiscrets
  46. 46. Donner unevaleur à la vie “en soi”:
  47. 47. VSL (DAP marginale pour une augmentation de la probabilité de survie)
  48. 48. VOLY (DAP pour un allongement de l’espérance de vie)</li></li></ul><li>Mesurerl’effet des interventions<br /><ul><li>Cas idéal: étude controlée randomisée (RCT)
  49. 49. Les individus sont répartis aléatoirement dans un groupe d’intervention et de contrôle
  50. 50. Problème de selection (self-selection)
  51. 51. Certaines caractéristiques observées et non-observées peuvent influencer la probabilité de recevoir le traitement (ex: l’état de santé influence le choix de l’assurance maladie)
  52. 52. Evaluation d’une politique: certaines caractéristiques régionales influencent la mise en place de la politique (ex: impôt sur le tabac faible dans les Etats américains producteurs de tabac)</li></li></ul><li>Mesurerl’effet des interventions<br /><ul><li>L’effetd’unepolitiquepubliqueestcompliqué à isoler (donnéesagrégées)
  53. 53. Des méthodes alternatives doiventêtreutilisées
  54. 54. Difference-in-difference
  55. 55. Ex: interdiction de fumer</li></li></ul><li>Exemplesd’application<br /><ul><li>CEA: traitement contre la dépression (Simon et al. 2007*)
  56. 56. Dépression chez les patients diabétiques, ICER (comparaison avec un traitement standard), RCT
  57. 57. Intervention: psychothérapie et médication
  58. 58. Outcome: journées sans symptômes de dépression (mesuré avec une échelle après 3, 6, 12 et 24 mois)
  59. 59. Résultats: </li></ul>*Simon et al. (2007). Cost-effectiveness of systematicdepressiontreatmentamong people withdiabetesmellitus. ArchGenPsychiatry, 64: 65-72<br />
  60. 60. Exemplesd’application<br /><ul><li>CUA: suivi téléphonique d’accidentés de la route (Franzen et al. 2009*)
  61. 61. Prise en charge des accidentés de la route après le séjour hospitalier, RCT
  62. 62. Intervention: suivi téléphonique (conseils, etc.) durant 6 mois (après l’accident)
  63. 63. Outcome: QALY (mesuré avec l’échelle EQ-5D)
  64. 64. Résultats:
  65. 65. Coût de CHF 2’240 par année de vie en parfaite santé (QALY) gagné
  66. 66. Swedish National Board of Health and Welfare:</li></ul>Coût bas: < CHF 15’000 / QALY<br />Coût modéré: < CHF 70’000 / QALY<br />*Franzenet al. (2009). A cost-utility analysis of nursing intervention via telephonefollow-up for injured road users. BMC Health Services Research, 9:98<br />
  67. 67. Exemples d’application<br /><ul><li>CBA: prévention du tabagisme (Jeanrenaud et al. 2010*)</li></ul>Cadre général:<br />La prévention est-elle efficace?<br />L’investissement est-il rentable?<br />*Jeanrenaud et al. (2010). Retour sur investissement des mesures de prévention – Tabagisme et abus d’alcool, Université de Neuchâtel, Irene<br />
  68. 68. Exemplesd’application<br /><ul><li>La prévention est-elle efficace?
  69. 69. La prévalence du tabagisme a baissé de 5 points de pourcentage entre 1997 et (de 33% à 27%)
  70. 70. Quelle part de cetteréductionpeut-on attribuer à la prévention?</li></ul>Source: Enquête Suisse sur la Santé (OFS)<br />
  71. 71. Exemples d’application<br />La prévention du tabagisme en Suisse:<br /><ul><li>Nombreux acteurs au niveau fédéral et cantonal, ONG
  72. 72. La Suisse a été classée 18ème sur 30 pays européen (évaluation multicritères des politiques anti-tabac en Europe, Joossens2006*):
  73. 73. Prix bas
  74. 74. Légilsation permissive
  75. 75. CHF 2,7 par habitant alloués à la prévention en 2007
  76. 76. On estime que l’industrie du tabac dépense plus de CHF 15 par habitant et par an pour la promotion de ses produits
  77. 77. Recommendation de la CDC pour la prévention: USD 8,5 par habitant</li></ul>*Joossens et al. (2006). The tobacco control scale: a new scale to measure country activity. Tobacco Control, 15:247-253.<br />
  78. 78. Exemples d’application<br /><ul><li>Deux approches utilisées pour faire le lien entre les dépenses de prévention et les comportements:
  79. 79. Données agrégées</li></ul>Les Cantons qui ont le plus dépensé (par habitant) devraient voir leur taux de prévalence baisser plus fortement<br />On tient compte de l’évolution du prix et des dépenses de promotion de l’industrie du tabac<br /><ul><li>Données individuelles (ESS 2007)</li></ul>Construction d’un panel<br />Les décisions de commencer et d’arrêter de fumer sont analysées séparément<br />On tient compte de l’évolution du prix et de plusieurs caractéristiques individuelles<br />
  80. 80. Exemples d’application<br />Résultats:<br /><ul><li>Sans l’augmentation des dépenses de prévention entre 1997 et 2007, il y aurait eu 143’000 fumeurs de plus en 2007
  81. 81. Ces «fumeurs évités» représentent des coûts évités:
  82. 82. Coûts directs
  83. 83. Coûts indirects
  84. 84. Coûts intangibles </li></ul>Coûts intangibles évités= DALYs évités x VOLY<br />DALYs = YLL+YDL<br /> VOLY = Valeur d’une année de vie (en parfaite santé)<br />
  85. 85. Exemples d’application<br />Coûts et bénéfices (en mio. CHF)<br />
  86. 86. Exemples d’application<br />Comparaison avec des études internationales<br />Sources: Tengs et al. (1995), own estimations<br />*Tengs et al. (1995). Five-hundred life-saving interventions and theircost-effectiveness. RiskAnalysis 15:369-390.<br />
  87. 87. discussion<br /><ul><li>Problème éthique?
  88. 88. Comment définir un seuil?
  89. 89. Méthodologie:
  90. 90. Actualisation des coûts et des bénéfices
  91. 91. Marge d’erreur, incertitude (analyse de sensibilité)
  92. 92. Modélisation</li></li></ul><li>Merci!<br />Joachim Marti<br />Institut de recherches économiques<br />Pierre-à-Mazel 7<br />CH-2000 Neuchâtel<br />joachim.marti@unine.ch<br />

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