Analyse des coûts évités par l’emploi accompagné pour les personnes avec des troubles de la santé mentale
Notice bibliographique
Résumé
Contexte L’emploi accompagné a démontré son impact positif sur l’accès et le maintien dans l’emploi, dans de nombreux pays et plus récemment en France. Objectifs L’objectif de l’analyse des coûts évités, réalisée en France par l’Agence nouvelle des solidarités actives (Ansa) en 2021 et 2022, était d’identifier l’impact de l’emploi accompagné sur certaines dépenses publiques. Méthode Cette analyse portait sur 3 types de coûts : allocations sociales, hospitalisations psychiatriques et arrêts de travail. La méthode a consisté à collecter des informations auprès de personnes accompagnées à travers des questionnaires pour comparer ces coûts sur 3 années (la première avant d’être accompagnée et les 2 années suivantes). Au total, 462 personnes ont répondu au questionnaire dont 136 personnes sur 2 années consécutives. Ces 2 échantillons étaient représentatifs de l’ensemble de la population de personnes accompagnées (9 300 personnes fin 2022). Résultats L’analyse démontre des coûts évités importants avec, en moyenne, une économie de 802 euros par personne lors de la première année et 1 213 euros par personne lors de la deuxième année d’accompagnement. Si l’on extrapole au nombre total de personnes accompagnées fin 2022, cela constitue une économie de 7,3 millions d’euros pour la seule année 2022, et ce, uniquement sur les 3 types de coûts observés. Les coûts évités s’expliquent en majeure partie par une baisse conséquente du coût des hospitalisations psychiatriques (-56 % sur 2 ans) et par une baisse du coût des allocations sociales (-8,5 % sur 2 ans). Cette analyse démontre également que les coûts évités sont plus importants pour les personnes déclarant un handicap psychique (coût évité moyen de 2 200 euros par an environ, dès la première année d’accompagnement). Cette différence s’explique en grande partie par la baisse du nombre d’hospitalisations que ce soit en pourcentage de personnes hospitalisées (de 18 % l’année précédant l’entrée à 9 % et 12 % sur les 2 années suivantes) et par la diminution du nombre de jours moyens d’hospitalisation (de 31 jours l’année précédant l’entrée à 20 jours sur les années suivantes). Pour ce public, on constate également une légère baisse du coût des arrêts de travail (-16 % sur 2 ans). Conclusion D’un point de vue purement économique, cette analyse démontre un impact plus important de l’emploi accompagné pour les personnes avec un handicap psychique et la nécessité de renforcer les liens avec les acteurs de la santé mentale pour orienter des personnes vers ce nouveau dispositif d’accompagnement.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».