Élaboration de deux indices de morbidité, prédictifs de la mortalité et des dépenses totales de soins, à partir des données du Système national des données de santé (SNDS) - 07/03/18
Résumé |
Introduction |
Les indices synthétiques de morbidité permettent l’ajustement ou la stratification sur la sévérité de l’état de santé et constituent un enjeu important pour la recherche et l’aide à la décision. L’objectif de ce travail était d’élaborer et de valider deux indices de morbidité, prédictifs à deux ans de la mortalité pour l’un et des dépenses totales de soins pour l’autre, en appliquant un cadre méthodologique commun à une population nationale.
Méthodes |
L’ensemble des affiliés au Régime général âgés de 65 ans ou plus au 31/12/2013 et suivis jusqu’au 31/12/2015 (n=7 672 111) ont été aléatoirement répartis en une population d’élaboration (n=3 836 056) et une population de validation (n=3 836 055). Pour chaque indice, l’âge, le sexe et une sélection de pathologies identifiées à travers les algorithmes de la « cartographie des pathologies et des dépenses » issue du SNDS, ont été inclus comme prédicteurs dans un modèle linéaire généralisé (logistique ou GLM-log), dans la population d’élaboration. Pour chaque prédicteur, le coefficient estimé a été converti en poids, chaque unité reflétant l’effet de cinq années supplémentaires d’âge. La performance prédictive des indices a été mesurée dans la population de validation et comparée à celle de différentes versions de l’indice de Charlson.
Résultats |
L’indice de mortalité comportait 16 pathologies pondérées de 1 à 3 et l’indice de dépenses comportait 19 pathologies pondérées de 2 à 16. Les cancers et l’insuffisance rénale chronique terminale contribuaient fortement aux deux indices, alors que les pathologies neurologiques ou psychiatriques contribuaient plus aux dépenses qu’à la mortalité. L’indice de mortalité était plus discriminant que l’indice de Charlson intégrant l’âge (c-statistique de 0,8252 [0,8244–0,8260] contre 0,7999 [0,7991–0,8008]) et mieux calibré. L’indice de dépenses expliquait 22 % de la variance totale contre 13 % pour l’indice de Charlson adapté aux coûts.
Discussion/Conclusion |
Les indices proposés illustrent l’effet différentiel des pathologies en fonction du résultat à prédire et sont des outils performants pour ajuster sur l’état de santé selon le sujet de recherche ou pour identifier des populations spécifiques.
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.Mots clés : Ajustement sur le risque, Bases de données médico-administratives, Mortalité, Dépenses de soins, Modélisation prédictive
Plan
Vol 66 - N° S1
P. S11 - mars 2018 Retour au numéro
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