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Projet 26 du Programme national de recherche 74 «Système de santé»

Disparités géographiques dans le recours aux prestations de santé

DOI: https://doi.org/10.4414/phc-f.2022.20035
Date de publication: 05.01.2022
Prim Hosp Care Med Int Gen. 2022;22(1):21-23

Schwenkglenks Matthiasa, Ulyte Agneb, Dressel Holgerc

a Primary Investigator, Institut für Epidemiologie, Biostatistik und Prävention, Universität Zürich

b Doktorandin des Projekts, Institut für Epidemiologie, Biostatistik und Prävention, Universität Zürich

c Co-Primary Investigator, Institut für Epidemiologie, Biostatistik und Prävention, Universität Zürich

Les disparités géographiques dans le recours aux prestations de santé ont de nombreuses causes. Elles peuvent indiquer des problèmes de qualité dans le système de santé. On savait jusqu’à présent peu de choses sur la situation en Suisse. L’étude «Geographic variation in the utilisation of health care interventions: what is the role of recommendations and other influences?» s’est penchée sur ce complexe de questions.

Les données de base utilisées étaient les données de facturation de l’assurance obligatoire des soins. Sur la base de 24 prestations de santé pour des affections majoritairement non transmissibles, l’équipe de l’étude a identifié les caractéristiques assurantielles comme des facteurs d’influence centraux du recours à des prestations. Un lien clair avec le degré des recommandations cliniques (lignes directrices) n’a toute­fois pas pu être démontré. Après la prise en compte des facteurs explicatifs, les dispa­rités géographiques résiduelles étaient ­plutôt faibles. L’étude s’est déroulée en collaboration avec l’assureur maladie Helsana (PD Dr Eva Blozik).

Contexte

Le recours à des prestations de santé est soumis à de nombreuses influences. Des disparités géographiques marquées peuvent indiquer un manque ou un excédent de soins. Cela a été montré dès la fin des années 1960 par John Wennberg et ses collègues à l’exemple des interventions chirurgicales aux Etats-Unis (aujourd’hui Dartmouth ­Atlas Project, www.dartmouthatlas.org). En Suisse, il y avait dans les années 1980 de grandes disparités qui n’avaient pas de fondement médical en ce qui concerne les taux d’hystérectomies des différents cantons [1]. Récemment, l’atlas suisse des soins (www.versorgungsatlas.ch) a mis à disposition des informations essentielles sur les dis­parités géographiques des interventions chirurgicales. En revanche, la situation relative aux prestations de santé non chirurgicales fait l’objet de peu de recherches, en Suisse comme à l’international. Les traditionnelles méthodes de Small Area Variation Analysis (SAVA) ne permettent par ­ailleurs que partiellement de déterminer les facteurs d’influence et les modèles géographiques [2].

L’étude «Geographic variation in the utili­sation of health care interventions: what is the role of recommendations and other influences?» avait pour objectif de décrire, en utilisant des méthodes statistiques modernes, la variabilité géographique dans la gestion des maladies non transmissibles en particulier. L’objectif était d’analyser si et comment cette variabilité est influencée par les recommandations cliniques et d’autres facteurs. Nous avons supposé que les prestations de santé pour ou contre lesquelles il existe des preuves claires et des recommandations cliniques (lignes directrices) sont réalisées de manière plus uniforme que les autres.

Méthodes

En premier lieu, un recensement systématique des lignes directrices utilisées en Suisse (voir commentaire) a été réalisé. Dans un second temps ont été identifiées les prestations de santé pour les affections majeures et majoritairement non transmissibles pour lesquelles il existait des recommandations cliniques spécifiques et qui étaient en outre représentables sur la base des données de facturation de ­Helsana. Des indicateurs incluant le groupe cible d’une recommandation ainsi que l’application de la recommandation ont pour cela été élaborés. Nous avons par exemple déterminé dans quelle mesure les contrôles de laboratoire nécessaires ont eu lieu chez les personnes recevant un traitement médicamenteux pour le diabète ou bien si une prophylaxie mé­dicamenteuse conforme aux lignes directrices a été initiée chez les personnes ayant été victimes d’un infarctus myo­cardique aigu.

Pour les indicateurs élaborés, le degré de recours aux prestations a été déterminé. Nous avons utilisé des modèles de régression hiérarchiques multivariables afin de déterminer l’influence de différents facteurs (caractéristiques sociodémographiques, indicateurs de morbidité, caractéristiques ­assurantielles, et dans certains cas densité de prestataires). Les disparités géographiques non explicables par ces facteurs ont fait l’objet d’une analyse pour déterminer la présence d’un modèle spatial. La ­corrélation des disparités géographiques avec des recommandations cliniques fortes vs faibles, et positives (par ex. vaccination contre la grippe des malades chroniques) vs négatives (par ex. absence de radiographie thoracique préopératoire sans indication spéciale) a été déterminée pour l’ensemble des indicateurs.

Résultats

Au total, nous avons pu analyser 24 prestations de santé dans les domaines de la prévention, du dépistage, du diagnostic et du traitement (voir figure 1 et [3]). Les disparités géographiques étaient nettement plus faibles que ce qui était souvent observé dans le domaine des interventions chirurgicales (http://www.versorgungsatlas.ch/). Elles étaient les plus marquées en ce qui concerne le dépistage du cancer du sein (ce qui est plausible au vu des différences ­cantonales en Suisse), la réalisation de radiographies thoraciques préopératoires et l’utilisation de benzodiazépines au long cours chez les personnes âgées. Dans le cas du choix d’une faible franchise ou en présence d’au moins une assurance complémentaire, le recours à des prestations était typiquement plus élevé, tandis que les recommandations cliniques étaient généralement mieux suivies chez les assurés suivant des modèles de Managed Care. Les disparités géographiques que nos données ne permettaient pas d’expliquer étaient plutôt faibles pour tous les indicateurs. Nous n’avons pas pu montrer de lien avec le degré des recommandations cliniques. En revanche, les recommandations positives semblaient être un peu mieux suivies que les recommandations négatives. La liste de l’ensemble des publications du projet est disponible sur http://p3.snf.ch/project-167349.

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Figure 1:

Aperçu des 24 prestations de santé qui ont pu être analysées en détail dans le cadre du projet du PNR 74 sur la variabilité géographique de ­l'utilisation des soins.

Discussion

La présente étude a développé une approche méthodologique transposable pour l’analyse des disparités géographiques des prestations de santé sur la base de vastes bases de données en conditions réelles. Elle a en outre prouvé en parallèle les limitations du travail avec des données de facturation de l’assurance obligatoire des soins suisse, résultant en premier lieu de l’absence d’informations cliniques et, dans le domaine ambulatoire, de diagnostics. Des améliorations en ce sens ou des liaisons avec d’autres bases de données sont indispensables pour l’efficacité des recherches sur le système de santé. Afin de mieux comprendre la part de disparités géographiques non explicables avec nos données, des études complémentaires sont en outre nécessaires, par exemple des études qualitatives sur les préférences et interactions des assurés et des professionnels de santé, et des analyses de réseaux de coopération.

Les lignes directrices et le degré des preuves scientifiques sous-jacentes ont donc une influence moins importante que ce que nous pensions sur les disparités géographiques en matière de fourniture de prestations médicales. Cela soulève la question de la façon d’améliorer l’implémentation et l’avantage pratique des lignes directrices. Sur la base des données de l’étude, nos observations sur les effets incitatifs des caractéristiques assurantielles ne permettent pas de faire des déclarations de causalité. Néanmoins, elles peuvent indiquer de judicieux points de départ sur le plan de la politique de santé: les modèles de Managed Care ont tendance à soutenir des soins basés sur les preuves. En revanche, d’après ce que nous avons pu observer, les franchises plus élevées empêchent le recours à des prestations, même recommandées. Des incitations financières différenciées pourraient contribuer à ce que les lignes directrices et recommandations basées sur les preuves soient mieux prises en compte.

Commentaire

L’analyse des variations géographiques est un concept essentiel pour observer les réalités régionales en matière de soins. S’il existe de grandes disparités, cela signifie que les patients bénéficient de soins différents en fonction de leur lieu de résidence. De telles différences nécessitent une explication. Le projet «Geographic variation in the utilisation of health care interventions: what is the role of recommendations and other influences?» a grandement fait avancer l’analyse des variations géographiques en Suisse, aussi bien en matière de contenu que de méthode. Pour la première fois, le rôle des lignes directrices médicales a fait l’objet d’une analyse approfondie et l’analyse des variations géographiques a systématiquement été étendue aux interventions et traitements ambulatoires. Les résultats et connaissances du groupe de recherche seront également intégrés à l’évolution de l’atlas suisse des soins (www.versorgungsatlas.ch) et continueront ainsi à porter leurs fruits même après le terme du PNR 74.

Reto Jörg

Chef de projet scientifique au sein de l’Observatoire suisse de la santé (Obsan) et chef du projet ­«Relaunch Versorgungsatlas»

Entretien avec le Professeur Holger Dressel, MPH (co-IP du projet)

Monsieur Dressel, vous exercez en tant que ­médecin dans la recherche sur les soins. ­Qu’avez-vous appris dans ce projet sur les lignes directrices en Suisse?

Tout d’abord, j’ai appris qu’il n’est pas si simple d’avoir une vue d’ensemble des recommandations des différentes sociétés de discipline médicales pour la pratique clinique. Il n’existe en Suisse ­aucun organisme central chargé d’enregistrer et publier les lignes directrices. La FMH offre une plateforme en ligne «Guides de pratique Suisse» (www.guidelines.fmh.ch). Toutefois, son utilisation est basée sur le volontariat. Nous avons réalisé une recherche systématique de toutes les recommandations de sociétés de discipline médicales et avons trouvé 295 documents [4]. Il a été intéressant de voir qu’une multitude de recommandations n’étaient disponibles que sur les sites Internet des sociétés de discipline médicale. En outre, la qualité des rapports de recommandations était très hétérogène. Il convient d’ajouter qu’il existe d’autre sources pour les recommandations, par exemple les réseaux de médecins, et que les sociétés de ­discipline médicale suisses sont très actives dans le domaine «choosing wisely», c’est-à-dire concernant les recommandations négatives (www.­smartermedicine.ch). Nous aurions vraiment à cœur que les patients soient à l’avenir plus inclus dans l’élaboration de lignes directrices.

Qu’est-ce qui est particulier dans ce projet du point de vue des lignes directrices?

Habituellement, seule l’importance de certaines lignes directrices ou de lignes directrices d’un domaine sont analysées. Nous avons ici analysé simultanément une vaste palette de recommandations et leur effet sur le recours à des prestations de santé (voir figure) afin de dégager un modèle ­inter-directives. En outre, nous avons pu montrer que les données routinières d’assurance maladie seules ne permettent bien souvent pas d’évaluer si un diagnostic ou un traitement a été fait conformément aux lignes directrices, en particulier car de nombreuses données cliniques et parfois des diag­nostics font défaut. En ce qui concerne le diabète sucré, les données de facturation n’ont permis de refléter qu’environ 10% des différentes recommandations cliniques existantes des sociétés de discipline médicale correspondantes. Cela montre ­l’importance du recensement et de l’analyse des informations cliniques des prestataires, comme c’est par exemple le cas dans le projet FIRE (www.hausarztmedizin.uzh.ch/de/fire2/­informationuser.html).

Série: Projets du Programme national de recherche PNR 74 «Système de santé»

Le présent texte résume les principaux enseignements du projet n° 26 «Wie beeinflussen Richtlinien und Empfehlungen die medizinische Behandlung?» de Matthias Schwenkglenks, de l’université de Zurich. Ce projet est un des 34 projets du PNR 74 soutenus par le Fonds national suisse. L’objectif du PNR 74 est de mettre à disposition le fondement scientifique pour des soins de santé de qualité, durablement assurés, et «smart» en Suisse.

Informations: nfp74.ch

Adresse de correspondance

Correspondance

Pour le projet:

Matthias Schwenkglenks

Leiter Arbeitsbereich Medizinische Ökonomie,

Institut für Epidemiologie, Biostatistik und Prävention, ­Universität Zürich

matthias.schwenkglenks[at]uzh.ch

Pour le programme:

Heini Lüthy

Responsable médias du PNR 74 www.pnr74.ch

Tössfeldstrasse 23

CH-8400 Winterthur

hl[at]hluethy.ch

Literatur

1. Domenighetti G, Luraschi P, Casabianca A, Gutzwiller F, Spinelli A, Pedrinis E Effect of information campaign by the mass media on hysterectomy rates. Lancet. 1988 Dec;2(8626-8627):1470–3. http://dx.doi.org/10.1016/S0140-6736(88)90943-9 PubMed

2. Ibáñez B, Librero J, Bernal-Delgado E, Peiró S, López-Valcarcel BG, Martínez N Is there much variation in variation? Revisiting statistics of small area variation in health services research. BMC Health Serv Res. 2009 Apr;9(1):60. http://dx.doi.org/10.1186/1472-6963-9-60 PubMed

3. Wei W, Ulyte A, Gruebner O, von Wyl V, Dressel H, Brüngger B Degree of regional variation and effects of health insurance-related factors on the utilization of 24 diverse healthcare services - a cross-sectional study. BMC Health Serv Res. 2020 Nov;20(1):1091. http://dx.doi.org/10.1186/s12913-020-05930-y PubMed

4. Bachmann L, Ulytė A, Dressel H. Clinical practice guidelines of medical societies in Switzerland: analysis of the current state. Swiss Med Wkly. 2019 Oct;149:w20134. http://dx.doi.org/10.4414/smw.2019.20134 PubMed

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