Optimisation des dépenses de santé pour la prise de décision : une approche par le QALY
Notice bibliographique
Résumé
Cette thèse s’intéresse à l’évaluation économique des interventions en santé et à \nla valorisation monétaire d’une année de vie ajustée par la qualité (QALY). \n \nDans le premier chapitre nous avons effectué une revue de la litérature avec \nméta-analyse sur la valorisation monétaire d’un QALY. \nL’utilisation d’un seuil pour les études coût-utilité est d’une importance majeure pour les \nautorités sanitaires afin de prendre les meilleures décisions d’allocation dans un contexte \nde ressources limitées. Compte tenu du nombre croissant d’études dans le monde qui \ncherchent à établir la valeur d’une année de vie ajustée par la qualité (QALY), il est né- \ncessaire de passer en revue ces études pour donner un aperçu global de la littérature. Une \nrevue systématique des études sur la volonté à payer (VAP) pour un QALY a été réalisée \ndans 8 bases de données. Trente-neuf études ont été sélectionnées et 511 observations ont \nété extraites pour la méta-analyse en utilisant la méthode des moindres carrés ordinaires. \nLes résultats ont montré que la valeur empirique moyenne prédite de la volonté à payer \nétait de 52 619,39 $US (avec un IC : 49 952,59; 55 286,19) par QALY. Une augmentation \nde 1 % du revenu entrainait une augmentation de 0,6 % de la volonté à payer (VAP), \ntandis qu’une augmentation d’une année de l’âge du répondant entrainait une diminution \nde 3,3 % de la VAP. Le sexe, le niveau d’éducation et la situation professionnelle ont eu \ndes effets significatifs sur la VAP. Par rapport aux entretiens en face à face, les enquêtes \nréalisées par internet ou par téléphone étaient susceptibles d’avoir un impact plus élevée \nsur la VAP par QALY, tandis que le paiement direct avait tendance à diminuer la valeur. \nLa prédiction de valeur faite pour la province du Québec (Canada) a fourni une valeur de \nQALY d’environ 98 450 $US (127 985 $CA), soit environ 2,3 fois son produit intérieur \nbrut (PIB) par habitant en 2018. Cette étude est cohérente avec la littérature existante et \nest utile pour les pays qui ne disposent pas encore d’une enquête basée sur les préférences \npour la valeur d’un QALY. \n \nDans le deuxième chapitre, nous avons effectué une enquête auprès de la population québécoise afin de déterminer sa volonté à payer pour un QALY. \nLa prise de décisions sur le financement de nouveaux médicaments, d’interventions ou de \ntechnologies en santé requiert de répondre à la question centrale de la valeur monétaire \nque la population accorde au gain en santé, en particulier au QALY. Actuellement, il \nn’existe aucune valeur de volonté à payer par QALY pour la province du Québec au \nCanada. Dans cet article, nous avons empiriquement estimé la valeur monétaire d’un \nQALY pour la population du Québec. À l’aide du questionnaire Short-Form 6-Dimension \nversion 2 (SF-6Dv2), nous avons mené une enquête en ligne auprès d’un échantillon \nreprésentatif d’adultes vivant au Québec. Nous avons utilisé l’arbitrage temporel (TTO) \ncombiné à l’évaluation contingente (CV) et le choix expérimental discret (DCE) pour \névaluer à la fois la volonté à payer (VAP) de la population pour un QALY et la VAP marginale pour les attributs de santé. Des valeurs d’utilité basées sur les préférences \npour les états de santé ont été élicitées à l’aide d’une régression hybride. L’analyse \nprincipale a été menée sur une population adulte de 993 personnes pour le CV et de 2 \n143 personnes pour le DCE. La volonté à payer pour un QALY variait de 47 048,84 \n$CA (IC : 21 554,38; 72 543,30) pour le CV à 73 936,87 $CA (IC : 63 105,40; 84 \n768,35) pour le DCE. Parmi les 6 dimensions du SF-6Dv2, la VAP marginale variait de 4 \n499,15 $CA (IC : 2 975,06; 6 023,25) pour un meilleur accomplissement des tâches dans \nles activités quotidiennes à 15 867,12 $CA (IC : 13 825,75; 17 908,49) pour moins de \ndouleur. Les analyses de sensibilité faites avec de multiples échantillons alternatifs ainsi \nque d’autres algorithmes d’utilités ont montré que les résultats étaient robustes et que les \ndeux méthodes (CV et DCE) fournissaient des résultats comparables. Cette étude fournit \ndes informations utiles aux décideurs pour l’évaluation monétaire d’un QALY au Québec. \n \nEnfin dans le troisième chapitre, nous avons effectué une analyse du coût-efficacité \net du coût-utilité d’un programme de gestion de l’obésité. \nL’obésité est devenue au fil des années un problème majeur de santé publique affectant \ndes millions de personnes partout dans le monde. Au Canada, la proportion de personnes \navec surpoids ou obésité a considérablement augmenté au cours des dernières décennies. \nPour contrer ce problème, la clinique d’obésité du CHUS a développé un programme \nde préceptorat et d’apprentissage communautaire en ligne au profit des médecins de famille et des infirmiers. Un total de 346 patients ont été enrôlés dans 10 groupes de mé- \ndecine familiale (GMF) après application des critères d’exclusion. Les données de coûts \net de résultats ont été collectées pendant une période de suivi de 18 mois. L’analyse a été \nfaite selon les perspectives des patients et du système de santé public. Les ratios de coûtefficacité incrémental (RCEI) ont été calculés à partir de régressions SUR (seemingly \nunrelated regression) avec un ré-échantillonnage bootstrap de 5 000 réplications. La principale variable de résultat était le changement dans l’Indice de Masse Corporelle (IMC). \nLes résultats indiquent une amélioration dans le groupe de traitement, en particulier pour \nle poids, le tour de taille et l’IMC. Le RCEI calculé était de 2 269,43 $CA (IC : 621,70; 3 \n917,15) par point d’IMC perdu. Pour le tour de taille, le RCEI était de 366,55 $CA (IC : \n247,17; 485,92) par centimètre perdu. Pour ce qui est du poids, ce ratio est de 1 257,09 \n$CA (IC : -663,41; 3 177,59) par kilogramme perdu. Les ratios coût-utilité pour le QALY \nne sont pas concluants compte tenu de résultats divergents pour les deux mesures d’instrument utilisées (c’est-à-dire (c.-à-d. ) SF-6D et TTO). Les ratios calculés selon différentes \nperspectives semblent confirmer que le programme a été efficace dans son objectif de \nlutte contre l’obésité. Le calcul des bénéfices monétaires a montré que globalement ils \nn’étaient pas statistiquement significatifs pour le QALY. Cependant, en l’absence d’une \nvaleur de volonté à payer socialement acceptée pour les différents indicateurs cliniques \nutilisés, ces résultats restent sujet à discussion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».