Combler l'écart des données probantes

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1 Combler l'écart des données probantes Modèle de simulation fondé sur les besoins en personnel médical dans la population de l'ontario Présentation à la Conférence sur les ressources humaines de la santé du Collège royal des médecins et chirurgiens du Canada et des association s nationales de spécialistes, décembre 2010 Hussein Lalani, Unité de la modélisation et des prévisions des RHS, Direction générale des politiques sur les RHS Ministère de la Santé et des Soins de longue durée de l Ontario

2 2 Aperçu du projet Efforts importants visant à accroître l'offre de médecins en Ontario (voir l'annexe). En 2007, le ministère et l Association médicale de l Ontario (AMO) ont parrainé une demande de propositions (DP) pour le développement d'un modèle de simulation fondé sur les besoins en personnel médical dans la population de l'ontario. L'objectif est de simuler divers scénarios pour mieux comprendre l'incidence potentielle de l'écart entre l'offre et les besoins en matière de soins médicaux en Ontario. Le Conference Board du Canada a été choisi à la suite d'un processus d'évaluation approfondi par des évaluateurs du ministère, de l AMO et de l'association médicale canadienne (AMC).

3 3 Aperçu du projet Contexte et limites Le modèle est un outil de planification pas une boule de cristal. Les chiffres ne pourront jamais être exacts. «Tous les modèles sont inadéquats, mais certains sont utiles.» La valeur réelle du modèle est qu'il donne une indication des tendances futures et simule l'incidence potentielle des changements politiques. Le modèle est, entre autres, un autre élément de données qualitatives et quantitatives pour soutenir la planification des effectifs médicaux (p. ex., Sondage ontarien sur l'accès aux soins primaires, Accès Soins, etc.). Le modèle est construit au niveau «macro» et peut relever des domaines qui nécessitent un examen plus détaillé et une recherche plus poussée.

4 4 Structure du modèle Aperçu Le modèle traduit les besoins de la population en matière de soins médicaux en besoins de personnel médical et compare les résultats à l'offre de services médicaux, et il définit ainsi un écart qu il convertit en nombre de médecins. Les simulations sont générées par spécialité et par réseau local d'intégration des services de santé (RLISS). Module de l'offre Module des besoins Offre de services médicaux ÉCART Besoins de la population en services médicaux Exigence en RHS

5 5 Structure du modèle Module de l'offre Le ministère exploite actuellement un modèle de simulation fondé sur les besoins en personnel médical appelé : «Assessing Doctor Inventories and Net-Flows (ADIN)». Ce modèle suit chaque médecin depuis son entrée à l'école de médecine, puis tout au long de sa formation postdoctorale et sa pratique, jusqu'à sa retraite, en appliquant les divers taux de migration et d'attrition. Cela exige une saisie de données de sources multiples. Succès historique du modèle ADIN : Module de l'offre Études Migration Attrition Offre Sondage des médecins 2008 de l'oma Productivité

6 6 Développement du modèle Sondage des médecins 2008 de l'amo Ce sondage était destiné àtous les médecins de l'ontario. Il comportait deux questionnaires : un destiné aux médecins de famille (MF) et un autre aux spécialistes. Le sondage demandait des renseignements comme le nombre de consultations, les heures totales consacrées aux soins des patients, la durée et le nombre de consultations pour les 22 catégories et sous-catégories de la CIM-10, le lieu géographique des patients et le nombre total de semaines de travail dans une année typique. Le sondage a été mené en mai 2008, auquel ont participé 2887 médecins, ce qui représente environ 14 % des médecins de l'ontario. Le taux de réponse donnait une représentation fidèle selon l'âge, le sexe, la spécialité et le lieu de pratique. Lorsque des écarts étaient détectés, on a mené un autre sondage ciblant ces écarts. Le sondage a permis de déterminer les 10 affections/maladies prédominantes traitées en Ontario, et celles-ci forment la base du module des besoins. Les 10 affections/maladies auxquelles les médecins consacrent le plus de temps sont les suivantes : 1. Troubles mentaux et du comportement 6. Maladies du système digestif 2. Maladies du système circulatoire 7. Maladies métaboliques, de l'alimentation et du système endocrinien 3. Maladies musculo-squelettiques et du tissu conjonctif 8. Maladies génito-urinaires 4. Tumeurs 9. Maladies du système nerveux 5. Maladies du système respiratoire 10. Maladies de la peau et du tissu sous-cutané

7 7 Développement du modèle Groupes d'experts sur la productivité Pour les besoins du développement du modèle, la productivité est définie comme étant : le nombre de patients que le médecin voit en consultation pendant une période déterminée. En mai 2008, on a chargé quatre groupes d'experts d'examiner l'incidence de quatre grandes catégories sur la productivité des médecins. 1. Technologie de l'information et de communication : déterminer l'incidence des avancées de cette technologie, comme le dossier de santé électronique, etc. 2. Cliniciens non médicaux : déterminer l'incidence des autres professions de la santé (comme les IA, les AM, etc.) dans la collaboration interdisciplinaire et les équipes de soins. 3. Changements au système de santé : déterminer l'incidence des interventions politiques, comme la mise en place d'équipes de santé familiale et la Stratégie ontarienne de réduction des temps d attente. 4. Financement : déterminer l'incidence des divers modes de paiement des médecins comme le paiement à l'acte, les autres modes de paiement et autres modèles de combinaison de modes de paiement. On a effectué un examen approfondi de la littérature afin de déterminer l'incidence de chacune des catégories sur la productivité des médecins. On a rédigé un document d'information qu'on a remis à chacun des membres des groupes d'experts afin qu'ils l'examinent en détail. On leur a aussi remis un cahier de notation afin qu'ils puissent émettre des commentaires sur la façon dont ils jugent que chaque catégorie influe sur la productivité des médecins. Les groupes d'experts n'ont pas pu fournir de données probantes absolues sur la productivité des médecins pour chacune des catégories, mais certaines données probantes indiquent une amélioration de la productivité dans certains domaines (p. ex., équipes de soins). Cependant, le modèle comporte des champs de données sur la productivité qui pourront être saisis plus tard, au fur et à mesure que nous aurons accès à d'autres données et renseignements probants.

8 8 Structure du modèle Module des besoins Le principal objectif du projet est de relever et d'intégrer les divers besoins de la population en matière de soins de santé dans le modèle de simulation. Statistique Canada et l'enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes sont les principales sources de données quantitatives sur les caractéristiques démographiques de la population et les facteurs socioéconomiques et liés au mode de vie. Une vaste gamme de facteurs de risque seront examinés afin de déterminer leur influence et la prévalence future des 10 catégories de maladies prédominantes. On a chargé les groupes d'experts de déterminer dans quelle mesure chacun des facteurs contribue à ces maladies. Module des besoins 10 maladies prédominantes Caractéristiques démographiques de la population Facteurs socioéconomiques et liés au mode de vie Groupe d'experts sur le fardeau de la maladie

9 9 Développement du modèle Groupe d'experts sur le fardeau de la maladie En juin 2008, un groupe d'experts s'est réuni pendant deux jours pour déterminer la contribution de chacun des facteurs démographiques et socioéconomiques de la population et les risques liés au mode de vie sur l'influence et la prévalence des 10 maladies prédominantes dans le futur. Ce groupe d'experts était composé de médecins, de chercheurs, d'épidémiologistes, de représentants d'associations liées à une maladie et de décideurs. Un autre groupe d'experts s'est réuni en septembre 2008, auquel ont participé des présidents de divisions de l AMO (médecins représentant diverses spécialités), afin de préciser et de valider les conclusions de la séance du groupe d'experts de juin. Les facteurs démographiques et socioéconomiques et liés au mode de vie qui ont fait l'objet de l'examen sont les suivants : Âge Sexe Consommation d'alcool Consommation de fruits et légumes Stress Sentiment d'appartenance à une communauté Obésité Tabagisme Exposition à la fumée secondaire Revenus Sédentarité Emploi dans l'industrie minière Le groupe a aussi considéré les facteurs environnementaux et génétiques, mais les a éliminés en raison de données insuffisantes.

10 10 Structure du modèle Intégration de tous les éléments dans le modèle Module de l'offre Module des besoins Études Migration Attrition Offre Productivité 10 maladies prédominantes Groupes d'experts sur la productivité Groupes d experts sur le fardeau de la maladie Facteurs socio économiques et risques liés au mode de vie Caractéristiques démographiques Sondage des médecins 2008 de l'amo Offre de services médicaux ÉCART Besoins de la population en services médicaux Exigence en RHS

11 11 Résultats par province et par RLISS Simulation de base

12 12 Simulation de base Écart du nombre de médecins, de 2008 à 2030 Au cours des prochaines années, la pénurie de spécialistes et de médecins de famille en Ontario s'accentuera au point que le nombre de médecins pourrait ne pas être suffisant pour répondre aux besoins de la population. Toutefois, comme le montre la prochaine diapositive, il ne faut pas regrouper tous les spécialistes.

13 13 Simulation de base Écarts propres aux spécialistes, de 2008 à 2030 En examinant le groupe des spécialistes de plus près, on peut voir que certaines spécialités présenteront encore une pénurie à l'avenir. Tandis que pour d'autres spécialités, la province pourrait avoir suffisamment d'effectifs, mais il faut aussi tenir compte des facteurs géographiques. L'illustration présente un groupe choisi de spécialités.

14 14 Simulation de base Écart de médecins par RLISS, de 2008 à 2030 Tout comme il est important d'examiner les spécialités individuellement, il importe d'examiner les caractéristiques démographiques dans l'ensemble de la province. Dans le cas des médecins de famille, même si le nombre d'effectifs est suffisant à l'échelle de la province, certains RLISS continueront de présenter une pénurie à l avenir.

15 15 Phy sician Gap 2,000 1,500 1, , SCÉNARIOS FICTIFS : Qu'arriverait-il si tous les médecins réduisaient leur moyenne d'heures de consultation clinique de 2 % pendant une période de 10 ans? Year Family Medicine - Base Family Medicine - Hrs Simulation Specialtists - Base Specialists - Hrs Simulation La valeur de ce modèle de simulation est sa capacité à nous aider à comprendre divers scénarios. Dans le présent exemple, nous avons réduit la moyenne d'heures de consultation clinique de 2 % pendant une période de 10 ans afin de comprendre l'incidence de l'écart entre l'offre et les besoins. Cette situation s'est réellement produite au cours des 10 dernières années.

16 16 Prochaines étapes L AMO a présenté les résultats à son conseil d'administration et à son Bureau du Conseil. Ils ont approuvé la publication des résultats. On a affiché le rapport final des résultats au volet public du site Web de ProfessionsSantéOntario à : mulation_model.aspx D'autres travaux techniques sont en cours afin d'examiner la méthode de détermination de la pénurie actuelle de médecins d'urgence et d'anesthésistes. Le groupe de travail de la CFP qui a parrainé le développement de ce modèle étudiera d'autres scénarios de simulation et travaillera avec les experts de la santé pour mieux comprendre les résultats et leur incidence sur la planification des effectifs. Il examinera en priorité la médecine psychiatrique, la médecine interne générale et la médecine de laboratoire. Certains éléments du modèle seront harmoniséset améliorés. Le Conference Board a été mandaté pour soutenir pendant un an la totalité de la mise à jour des données du modèle.

17 ANNEXE Tendances de l'offre de médecins en Ontario

18 18 Confidentiel : Distribution interdite Nombre d'inscriptions en première année d'un programme prédoctoral dans les écoles de médecine de l'ontario, de à ,100 1, Med Students / /93 10% Cut 1993/ / / / / / / / / / / / / / / / / / /12 Sources : Pour les données de à : Office de recherche et d'information, Association des facultés de médecine du Canada (AFMC), décembre Pour les données de et de : Ministère de la formation et des collèges et universités, printemps Remarque : Les données de l'afmc contiennent un petit nombre de stagiaires non financés par le gouvernement de l'ontario. Elles comprennent également un petit nombre de redoublants et d'étudiants au retour d'un congé.

19 19 Confidentiel : Distribution interdite Nombre de résidents en première année d un programme postdoctoral dans les écoles de médecine de l'ontario, de à , ,000 Residents / / / / / / / / / / / / / / /10 Source : Ontario Physician Human Resources Data Centre, rapports intitulés «Post-Graduate Medical Trainees in Ontario» de diverses années.

20 20 Confidentiel : Distribution interdite Nombre actuel et projeté de diplômés d un programme de résidence en Ontario, de 2003 à ,400 1,200 Actuals Projections 1,159 Number of Post Graduates Exiting 1, Year Family Medicine Specialists Total Physician Graduates Source : Ontario Physician Human Resources Data Centre, extraits de diverses années du Assessing Doctor Inventories and Net-Flows Model (ADIN), année de base 2007.

21 21 Offre totale de médecins en Ontario, de 1995 à 2009 # of Physicians 24,500 24,000 23,500 23,000 22,500 22,000 21,500 21,000 20,500 20,000 19,500 19,000 18,500 18,000 17,500 17,000 16,500 16,000 15,500 15, Source : Ontario Physician Human Resources Data Centre, rapports intitulés «Physicians in Ontario» de diverses années.

22 22 Hausse nette de médecins en Ontario, de 1996 à 2009 # of Physicians Hausse d'environ 115 par année Hausse d'environ 350 par année Hausse d'environ 500 par année Source : Ontario Physician Human Resources Data Centre, rapports intitulés «Physicians in Ontario» de diverses années.

23 23 Nombre de médecins par habitants en Ontario, de 1995 à ,4 184 Physicians/100, Source : Ontario Physician Human Resources Data Centre, rapports intitulés «Physicians in Ontario» de diverses années.

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