• Langue : Français
• Discipline : Épidémiologie, santé publique, recherche clinique, technologies biomédicales
• Identifiant : 2023ULILS050
• Type de thèse : Doctorat
• Date de soutenance : 30/11/2023

Résumé en langue originale

Contexte: Le vieillissement de la population dans les pays occidentaux soulève de manière critique l'importance de soins à apporter aux personnes âgées, qui présentent souvent une multimorbidité et/ou des syndromes gériatriques. En effet, la prise en charge des personnes âgées fragiles est souvent cloisonnée, avec des parcours de soins fragmentés, inefficaces voire délétères. Les soins intégrés (SI) correspondent à une approche permettant de coordonner les acteurs de santé autour du patient pour lui fournir des soins personnalisés. L'Agence régionale de santé des Hauts-de-France en lien avec le ministère de la santé a porté l'expérimentation «Personnes âgées en risque de perte d'autonomie» (PAERPA ; 2015--2019). Ce parcours de santé des aînés visait à fournir des SI aux personnes âgées sur le territoire Valenciennois-Quercitain. La question générale soulevée par cette thèse est celle de l'évaluation de l'efficacité de ce SI déployé à l'échelle d'un territoire entier. Pour évaluer cette efficacité, une approche classique par essai contrôlé randomisé (ECR) n'était pas envisageable pour les structures politiques porteuses du projet et sur le plan méthodologique était impossible. Les méthodes d'inférence causale appliquées aux données médico-administratives peuvent être utilisées pour reproduire un ECR sous réserve de vérifier les 3 conditions qui sont l'échangeabilité, la positivité et la cohérence. Cette thèse s'est attachée à appliquer ses méthodes d'inférence causale sur les données médico-administratives recueillies dans le système national des données de santé (SNDS). Description: Dans un premier temps, nous avons analysé l'exactitude des données médico-administratives pour suivre un acte de SI initié à l'hôpital. Parmi les 291 actes de SI mis en place à l'hôpital, 46% d'entre eux ont été facturés dans le délai prévu (3 mois) et 17,2% d'entre eux n'ont pas été facturés sur la période de l'étude.Dans un second temps, nous avons appliqué la méthode des différences dans les différences pour évaluer la révision médicamenteuse visant à cibler les médicaments potentiellement inappropriés (MPI) présents chez les patients ayant reçu un acte de SI à l'hôpital ainsi que leur ré-hospitalisation dans les 30 jours suivant cette intervention. Nous avons apparié les 328 séjours hospitaliers appartenant au groupe intervention à 328 séjours hospitaliers appartenant au groupe contrôle sur la base de caractéristiques similaires. Il n'y avait pas de diminution significative du nombre de MPI selon la liste de Laroche, la liste européenne EU(7)PIM ou les critères STOPP dans le groupe intervention par rapport au groupe contrôle dans les 90 jours suivant la sortie d'hospitalisation. L'estimation de la différence dans la différence (-0,21) suggère que la révision médicamenteuse a été associée à une incidence significativement plus faible de réadmission à l'hôpital dans les 30 jours suivant la sortie.La troisième partie de ce travail s'intéressait à un acte de SI mis en place en ville, centré particulièrement sur les médecins généralistes. Nous n'avons pas pu évaluer l'efficacité de ce SI, car il n'a pas été possible de déterminer la temporalité de l'intervention de ce SI et les conditions nécessaires à l'application de ces méthodes d'inférence causale. Nous avons donc souhaité sensibiliser la communauté scientifique sur ces difficultés ainsi que les solutions à anticiper dès la construction du projet.Conclusion:Les méthodes d'inférence causale peuvent être utilisées pour simuler un ECR et donc évaluer l'efficacité d'un acte de SI déployé en vie réelle grâce aux données médico-administratives, à condition d'anticiper et de vérifier ces conditions. De plus, l'analyse de la qualité des données médico-administratives montrent que celles-ci sont parfois incomplètes. Au final, nous avons pu démontrer l'efficacité du SI sur les hospitalisations lorsque l'acte de SI était initié à l'hôpital mais pas quand celui-ci était initié en ville.

Résumé traduit

Context: The aging of the population in occidental countries critically raises the importance of care for the older people, who often present multimorbidity and/or geriatric syndromes. Indeed, the care of frail older people is often compartmentalized, with fragmented, inefficient and even deleterious care pathways. Integrated care (IC) is an approach that coordinates healthcare professionals around the patient to provide personalized care. The Hauts-de-France Regional Health Agency in conjunction with the Ministry of Health have led the "Personnes âgées en risque de perte d'autonomie" (PAERPA; 2015-2019) experiment. This seniors' health pathway aimed to provide IC to older people in the Valenciennois-Quercitain territory. The general question raised by this thesis is that of evaluating the effectiveness of this IC deployed on the scale of an entire territory. To assess this effectiveness, a classic randomized controlled trial (RCT) approach was not feasible for the political entities behind the project, and was methodologically impossible. Causal inference methods applied to medico-economic data can be used to reproduce an RCT, provided the 3 conditions of exchangeability, positivity and consistency are verified. This thesis applied these causal inference methods to medico-administrative data collected in the national health data system.Brief description : First, we analyzed the accuracy of medico-administrative data for tracking an IC intervention initiated in a hospital. Of the 291 IC interventions initiated in the hospital, 46% were billed within the expected delay (3 months), and 17.2% were not billed during the study period.In a second step, we applied the difference-in-differences method to evaluate the medication review aimed at targeting potentially inappropriate medications (PIMs) present in patients having received an IC intervention in hospital, as well as their re-hospitalization within 30 days of this intervention. We matched the 328 hospital stays belonging to the intervention group with 328 hospital stays from the control group on the basis of similar characteristics. There was no significant reduction in the number of PIMs according to the Laroche list, the EU(7)PIM list or STOPP criteria in the intervention group compared with the control group within 90 days of hospital discharge. The difference-in-difference estimate (-0.21) suggests that medication review was associated with a significantly lower incidence of hospital readmission within 30 days of discharge.The third part of this study looked at an IC procedure implemented in the community setting, focusing particularly on general practitioners. We were unable to evaluate the effectiveness of this IC, as it was not possible to determine the temporality of the intervention of this IC and the conditions necessary for the application of these causal inference methods. We therefore wished to make the scientific community aware of these difficulties, and of the solutions to be anticipated from the design of the project.Conclusion: Causal inference methods can be used to simulate an RCT and thus evaluate the effectiveness of an IC procedure deployed in real life using medico-administrative data, provided that these conditions are anticipated and verified. Furthermore, analysis of the quality of medico-administrative data shows that it is sometimes incomplete. In the end, we were able to demonstrate the effectiveness of IC on hospitalizations when the IC intervention was initiated in hospital, but not when it was initiated in the community setting