Variabilité des pratiques de prescription des médecins généralistes et ajustement au risque

Transcription

1 Varablté des pratques de prescrpton des médecns généralstes et ajustement au rsque C. Plorge R. Legal DREES 33 èmes Journées des Economstes de la Santé Franças Clermont-Ferrand

2 Contexte - S nscrt dans la lttérature vsant à trouver les bons modèles pour analyser la varablté des pratques médcales - Applcatons possbles : créer des outls fables et crédbles pour réguler lesdtes pratques (profls comparatfs, budgets de prescrpton, d hosptalsaton, paements dfférencés ) - Importance de l ajustement pour le rsque par souc d équté dans la comparason (populatons plus ou mons malades entre les patentèles) 2

3 4 études prncpales : Lttérature exstante (France, prescrpton) Sur données SNIIRAM 2007 (CNAMTS, 2008) : Mse en relef de dspartés entre les médecns au nveau de la prescrpton dans le répertore des générques Non modélsée Sur données Thalès 2001 et 2002 (Mousques et al., 2010) : Modélsaton mult-nveaux : 70 % de l hétérogénété des pratques des prescrpton d antbothérape est mputable aux caractérstques des patents, 30 % à celles des médecns Etude complète mas très cblée (rhnopharyngte aguë) 3

4 Lttérature exstante (France, prescrpton) Sur données Thalès 2002 (Amar et al., 2005) : Modélsaton (MCO) du nombre de médcaments en foncton de caractérstques patents (dont le dagnostc) et médecns Pas d analyse de l effet propre du médecn Sur données CPAM Aqutane Bourgogne (Béjean et al., 2007) : Détermnants en termes de coûts de prescrpton Pas d ajustement pour l état de santé de la populaton 4

5 Objectfs Quel est l effet propre des médecns sur la varablté des coûts des ordonnances? En quo la méthode d ajustement au rsque retenue modfe-t- elle l apprécaton de l effet propre des médecns? Peut-on explquer l effet propre des médecns en foncton des caractérstques dsponbles (sexe, âge )? 5

6 Base de données Enquête permanente de la prescrpton médcale (EPPM, IMS Health) Données poolées (20 trmestres d enquête) pour assurer une melleure robustesse des résultats : 1821 médecns généralstes (3,4 % de l ensemble des généralstes lbéraux au nveau natonal) ordonnances, sot 241 ordonnances par médecn en moyenne. Grand avantage de cette base versus SNIRAM : présence du codage CIM-10 (2 nveaux nclus dans l étude, nveau 1: 21 groupes; nveau 2: 200) 6

7 Varable d ntérêt Coût total des lgnes de prescrpton d une ordonnance donnée en rapport avec un dagnostc donné (assocés à un patent et un médecn j) «coût d un tratement ponctuel» Pas le coût de tratement (somme de pluseurs ordonnances pour un dagnostc) pour des rasons lées à la consttuton de l enquête N le coût d une ordonnance : pas ntéressant pusque lgnes pour dverses pathologes 7

8 Modélsaton Coût prédt d un dagnostc dans une ordonnance donnée : ˆ C, j, k = C, k Ψ avec C, k ( CSP, sexe, âge, dagnostc, k ) u j Ψ = e Aucune rason d accepter que les prescrptons des médecns dépendent de certanes de leurs caractérstques observables (sexe, l âge ) Pas d ntroducton de varables relatves aux caractérstques des médecns. L effet propre du médecn est unquement prs en compte par l effet aléatore u j. 8

9 Modélsaton Paramètre clef pour étuder la varablté : Impact de l effet aléatore médecn sur le coût moyen S e u j =1,2 : le médecn j coûte 20 % plus cher que le médecn moyen, toutes choses égales par alleurs. S e u j =0,8 : le médecn j coûte 20 % mons cher que le médecn moyen, toutes choses égales par alleurs. 9

10 4 modèles comparés Nature emboîtée des données : modèle mult-nveaux (un patent peut vor pluseurs médecns) Log du coût : hétéroscédastcté des résdus et forcer lo normale des varables explquées Modèle Informaton relatves au dagnostc établ par le médecn Effets crosés 1 Aucune Aucun 2 Code dagnostcs de nveau 1 3 Code dagnostcs de nveau 1 4 Codes dagnostcs de nveau 1 et 2 Aucun Sexe, âge, CIM 10 nveau 1 Sexe, âge, CIM 10 nveau 1 jkl s 10 Écrture log( coût ) = β. sexe + β. age + β. CSP + α + u + e log( coût) + u j + e jkl jkl s a a CSP = β. sexe + β. age + β. CSP + β. 1 + α = j jkl log( coût) jk CSP. CSP + β a, s, k + u l + e csp k t ( dag ) j ( dag ) = β. sexe age 1 + α = log( coût) jkl = β CSP. CSP + β s, a, k + β.1 + α + u + e ( dag ) t j jkl = l. sexe age 1 k ( dag ) = k k t jkl t

11 Résultats Quelestl effetpropredes médecnssurla varabltédes coûts des ordonnances? Le modèle 4 montre que les varables sur les patents (âge, sexe, CSP) combnées aux codes CIM 10 nveaux 1 et 2 explquent 33 % de l hétérogénété de prescrpton des médecns. Parm les 67 % de varablté de coûts de prescrpton restant nexplqués, 4 % sont mputables à la varablté nter médecns et 63% à une hétérogénété nobservée de sa patentèle (varance ntra médecns) 11

12 Résultats En quo la méthode d ajustement au rsque retenue modfet-elle l apprécaton de l effet propre des médecns? Le nveau 1 de CIM 10 ajoute peu de pouvor explcatf de la varance des coûts de prescrpton Le nveau 2 de CIM 10 ajoute + de pouvor explcatf Mas la varance nter médecns bouge peu 12

13 Résultats En quo la méthode d ajustement au rsque retenue modfet-elle l apprécaton de l effet propre des médecns? 13

14 Résultats En quo la méthode d ajustement au rsque retenue modfe-t-elle l apprécaton de l effet propre des médecns? Analyse de l effet des dvers modèles sur la dstrbuton des médecns (du mons prescrpteur au plus prescrpteur, par décles) % de médecns changeant de décles Sans bons ajusteurs au rsque de patentèle, rsque élevé de se tromper dans un classement! 14

15 Résultats Peut-on explquerl effetpropredes médecnsen fonctondes caractérstques dsponbles(sexe, âge )? Non Résultat troublant au regard de la lttérature exstante Manque de pussance statstque? 15

16 Concluson Fort mpact de la méthode d ajustement au rsque : on vot l ntérêt de dsposer d un dagnostc de nveau 2 Varablté nter médecns dans le modèle 4 de 4% N le nveau n la dsperson des effets médecns ne dépendent des caractérstques médecns. 16

17 Questons Comment nterpréter la varablté ntra médecns? S entre CIM 10 de nveau 1 et 2 amélore modèle, entre 2 et 3? Tester sur d autres ajusteurs au rsque? Pléthore de groupeurs sur le marché cf. Wnkelman R, Mehmud S (2007) A Comparatve Analyss of Clams-Based Tools for Health Rsk Assessment Socety of Actuares, Aprl 20, Approche exclusvement emprque: théore des détermnants de la prescrpton? 17

18 Dscusson Dans la perspectve d une publcaton : fare une sélecton de ce qu est à conserver ou jeter Apport du paper: approche englobante par les coûts de prescrpton sur pluseurs pathologes (vs études sur une patho précse comme Mousques) mas auss Fablesse parce que ne repose pas sur des recos extéreures au modèle (la norme est la moyenne dans ce paper ce qu est contestable) Démonstraton convancante de l mportance des ajusteurs pour la morbdté de patentèle dans les comparasons entre médecns à des fns concrètes de régulaton des pratques Certans pays sont bcp plus avancés sur le rsk adjustment que nous : gros chanter de R&D à proposer aux fnanceurs de la recherche (cf. où en est le projet CNAMTS-Versk?) 18