Coûts et bénéfices d’un programme de financement des psychothérapies auprès des Français souffrant de troubles dépressifs ou anxieux
Bibliographic record
Abstract
Les psychothérapies structurées sont des traitements des troubles dépressifs ou anxieux recommandés par les guides de bonne pratique internationaux, dont l’efficacité et l’impact positif sur la santé et les coûts, ont été largement démontrés. Toutefois en France, malgré le lourd fardeau économique que ces troubles représentent, les psychothérapies effectuées avec un psychothérapeute non-médecin ne sont pas remboursées. L’étude vise à évaluer les coûts et bénéfices qu’un programme de prise en charge partiel des psychothérapies permettrait pour les Français souffrant de troubles dépressifs ou anxieux. Les données sont issues d’une enquête transversale portant sur 20 777 adultes en population générale. L’évaluation économique s’est inspirée de la méthodologie du programme anglais Improving Access for Psychological Therapies adaptée à la France. Le coût de la séance a été estimé à 41 EUR, le taux de remboursement à 60 % ; les coûts annuels induits par les troubles dépressifs à 4 702 EUR, par les troubles anxieux à 1 500 EUR ; et le taux de rémission attribuable aux psychothérapies à 30 % +/-10 %. Résultats Pour le suivi moyen de 12,1 séances, le coût du suivi psychothérapeutique annuel s’élèverait à 308 millions EUR pour le régime obligatoire, pour traiter 2,3 % de la population. Le ratio coût-bénéfice de la psychothérapie s’élèverait, pour les troubles dépressifs à 1,95 EUR (1,30-2,60) et pour les troubles anxieux à 1,14 EUR (0,76-1,52). Financer les psychothérapies s’avère être un investissement rentable à court et long terme, d’autant plus que l’impact sur la rémission des troubles somatiques n’a pas été évalué. Le nombre de psychothérapeutes nécessaires s’avère suffisant pour cette prise en charge.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".