Travail sur la construction d’un « indicateur agrégé ... · yVérification de la relation : Table r de Bravais Pearson La table indique le seuil inférieur de signification du

Travail sur la construction d’un « indicateur agrégé » mesurant la demande potentielle de soins en santé mentale d’un secteur et sur sa corrélation avec le

recours au soins par secteur et l’offre prestée

1

Plan de l’exposéLe contexte

Quelques rappels sur l’analyse de clientèle hospitalière

Méthodologie de la recherche

Déroulement de l’étude

Que peut-on déjà tirer de cette étude?

2


Réflexions sur le financement des activités psychiatriques et son évolution





3

ContexteRéflexions sur le financement des activités psychiatriques et son évolution

Dans le cadre de la contractualisation interne, l’EPSM recherche une méthode de répartitiondes moyens financiers (DAF) entre les secteurs qui puisse tenir compte, entre autres, des caractéristiques géo-populationnelles des secteurs.

Cette idée est corroborée par la remise en route du projet de valorisation des activités de psychiatrie (VAP) en juin 2010 qui prévoit :

Séparation en 4 compartiments du financement, (dont le poids de chacun n’est pas défini) :1.Un compartiment « géo-populationnel », fonctionnant sur le principe d’une dotation adaptée àla situation sociodémographique établissements ;2.Un compartiment MIGAC;3.Un compartiment pour les médicaments onéreux;4.Un compartiment de valorisation de l’activité, basée sur les données du RIM-p;

Dans ce contexte, il s'agit de se doter d'un outil permettant :

De quantifier les besoins de la population en matière de santé mentale par secteur;De vérifier s’il existe une corrélation entre la demande et l’offre;De voir si l’on peut utiliser les critères géo-populationnels pour répartir de façon moins

empirique une partie de la DAF entre les secteurs;

4


Quelques rappels sur l’analyse de clientèle hospitalièrePartir du besoin pour apprécier l’offreLes 4 niveaux de l’analyse de clientèle hospitalièreEffet «réseaux sociaux»




5

Tiré du« Le Contrôle de Gestion des Unités de soins Hospitaliers »

Jean-Pierre ESCAFFRE

6

L’analyse de clientèle

hospitalièrecherche à

répondre à desquestions

Pourquoi une partie de la population

demande-t-elle, à unmoment donné, à êtreprise en charge dans

une structure hospitalière?

Pourquoi ne veut-elle pas ou ne peut-elle pas rester dans son réseau

social?

Pourquoi choisit-elle telle structure

hospitalière plutôt qu’une autre?

Quelles sont les filières qu’elle

emprunte de ses lieux de vie jusqu’à cet

hôpital ?

Quelles sont les filières qui jouent un

rôle de filtrage de l’hospitalisation et

celles qui, au contraire accélèrent le mouvement?

Partir du besoin pour apprécier l’offre

7

L’analyse de clientèle hospitalière nécessite de distinguer 4 niveaux :

8

Effet «réseaux sociaux»Il existe d’autres déterminants que la maladie pour une prise en charge hospitalière.

La Psychiatrie de Secteur a mis en place des relations en partenariat avec des équipes de soins diverses : équipes des hôpitaux généraux, de médecins généralistes, mais aussi des structures médico-sociales tels que C.A.T. ouAteliers Protégés (Dr Patrick Bantman).

Les modes de prises en charge (hospitalisation, hospitalisation/ ambulatoire,ambulatoire) suivent parfaitement les degrés de capacités (matérielles,affectives, acceptabilité) de soutien des réseaux sociaux.

Le démantèlement des réseaux sociaux a une influence dans la demande de prise en charge hospitalière (travaux de J.P. Escaffre).

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Méthodologie de la rechercheRecherche des déterminants de la santé mentale influençant la demande de soins Choix des indicateurs géo populationnelsCalcul de l’indicateur « besoin potentiel», « besoin exprimé » et « offreprestée »Le schéma d’analyse



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1) Recherche des déterminants de la santé mentale influençant la demande de soins en SM, en se basant sur la littérature dans le domaine (études, rapport etc...);

2) Choix des indicateurs géo populationnels avec une échelle d'analyse adaptée au secteur et dont on peut simplement obtenir l'information;

3) Calcul des indicateurs « besoin potentiel », « besoin exprimé » et « offreprestée » par secteur :Neutralisation de l’effet « population adulte» sur les indicateurs du secteur par la division des indicateurs par la population adulte du secteur (pour rendre les indicateurs comparables)On parlera de taux de besoin

4) Calcul du coefficient de corrélation entre les différents indicateurs.5) Interprétation des résultats.

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1) Recherche des déterminants de la santé mentaleinfluençant la demande de soins en SM

Etudes épidémiologiques sur des pathologies mentales

Liens entre faiblesse du réseausocial et demande de soins« hospitaliers » (études du Professeur ESCAFFRE)

Choix de critères sociauxdémographiques

d’isolement social

Choix critères sociauxdémographiques

de précarité social

Indicateur de besoins de soins en santé mentale(Besoin potentiel de soins ensanté mentale auprès d’unEPSM )

Choix d’indicateurscorrespondants (marqueurs de

risques en santé mentale)

Choix d’indicateurscorrespondants (marqueurs de risques en demande de soins

« hospitaliers »)Agrégation

Recherche de corrélation

Etudes sur la demande de soins« hospitaliers »

Hypothèse de travail :

La Psychiatrie publiqueest le seul acteur du soins en santé mentale pour lespathologies « lourdes »

Lien entre forte précarité socialeet dégradation de la santé

mentale(études du Docteur Kovess)

Comparaison avec la file active,pondérée, relative(Besoin exprimé de soins ensanté mentale auprès d’unEPSM)

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2) Choix des indicateurs géo populationnels :les déterminants

Le choix de ces indicateurs a été basé sur plusieurs critères, dont :Leurs redondances dans les références dans la littérature;Leurs pertinences pour souligner l’isolement et/ou la précarité social;Leurs influences par calcul de corrélations;

Au final, certains indicateurs utilisés pour des études « épidémiologiques » ont étéabandonnés.

Exemple de la tranche d’âge de 45/60 qui n’a pas été retenue :Dans certaines études, elle est un facteur de risques car elle est plus exposée au chômage et au changement de mode de vie;Pour d’autres études, elle est un facteur protecteur car les pathologies mentales ont tendance à moins se déclarer avec l’âge avant de remonter après 60 ans; Le calcul des corrélations a prouvé qu’elle avait un impact négatif sur la demande de soins auprès d’un EPSM.

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2) Choix des indicateurs géo populationnels :les déterminants (suite)

Les 7 critères sociaux- démographiques se déclinent en 7 indicateurs :

•L’ensemble est déjà calculé par la fédération régionale de recherche en santé mentale (F2RSM) pour chaque secteur. *•Cependant, pour certains secteurs regroupés en Pseudo-secteur, il a été nécessaire de recalculer les indicateurs directement depuis les bases de données de l’INSEE

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3) Calcul de l’indicateur « besoin potentiel»Pour le « besoin potentiel », c’est à dire la mesure de l’état morbide de la population, l’indicateur retenu est basé sur les « 7 indicateurs géopopulationnels »,

Calcul : exprimer les 7 indicateurs en % de la population de 18 ans et + du secteurCentrer réduire les 7 indicateurs=> Variable centrée réduite (VCR) Faire la moyenne arithmétique de la variable

Remarque : une pondération de ces facteurs ne semble pas influencer le résultat vu les fortes corrélations qui existent entre plusieurs d’entre eux

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3) Calcul de l’indicateur « besoin exprimé »

Pour la « demande exprimée», c’est à dire le besoin exprimé de soins en santémentale, l’indicateur retenu est la « file active totale pondérée relative » parsecteur :

Totale, c’est à dire qu’elle regroupe les 3 modes de prises en charge (ambulatoire, temps partiel et temps plein);

Pondérée, car on lui soustrait les mono-consultants *;

Relative car elle est rapporté à la population concernée sur le secteur (de 18 ans et +) et exprimée en pourcentage pour permettre la comparaison entre les secteurs.

*La Meah recommande également de minimiser le poids des mono-consultants dans ses indicateurs proposés

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3) Calcul de l’indicateur « offre prestée »Pour l’ « offre prestée », c’est à dire l’activité déployée par un secteur pour répondre à la demande de soins en santé mentale, l’indicateur retenu est le « volumed’équivalent d’activités »;

Calcul : addition des 3 types d’activités pondérées par les coefficients suivants, calculés en fonction de leur coût unitaire relatif* :

Une journée d’hospitalisation vaut 1;Un acte en prise en charge en temps partiel vaut 0.49;Un acte en ambulatoire vaut 0.19;

Le but est d’avoir une référence commune pour comparer la « masse » de l’activitéentre les secteurs;

Cette méthode est celle appliquée par l’ARS Nord-Pas-de-Calais pour l’élaboration de l’analyse médico-économique comparative des EPS de 2010.

* Moyenne au sein des secteurs adultes de l’ESPM Lille Métropole, tiré du CAR

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Calcul du coefficient de corrélation entre les indicateurs : Le schéma d’analyse

Agrégation d’indicateurssociodémographiques

« Demandepotentielle » en santémentale

Agrégation de facteurs extérieurs influant sur la demande exprimée(densité de généralistes et

densité de psychiatres libéraux)

File active totale pondérée

« Demandeexprimée»

Volumed’équivalentd’activités

Réponse au besoin

« Offre prestée»

Dépenses globale du secteur

« Ressourcesattribuées»

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Interprétation du coefficientLe coefficient de corrélation est égal à 1 dans le cas où l'une desvariables est fonction affine croissante de l'autre variable, à -1 dans lecas où la fonction affine est décroissante. Les valeurs intermédiaires renseignent sur le degré de dépendance linéaire entre les deux variables. Plus le coefficient est proche des valeurs extrêmes -1 et 1, plus la corrélation entre les variables est forte ;on emploie simplement l'expression « fortement corrélées » pourqualifier les deux variables. Un coefficient égal à 0 signifie que les variables sont linéairement indépendantes.

Vérification de la relation : Table r de Bravais Pearson

La table indique le seuil inférieur de signification du coefficient de corrélation linéaire. Elle exprime la limite supérieure qui peut être imputée au hasard.

Pour que la relation soit significative avec un risque d'erreura, il faut que r calculé dépasse la valeur de la table au seuil a et au degré de liberté égal à v = n - p - 1

n: le nombre d'observations, p: le nombre de relations considérées ou de variables explicatives,v: le degré de liberté. Dans le cas d'une corrélation simple, on a p = 1 d'où on tire : v = n – 2

Source : http://stadon.voila.net/Tables.htm

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v / a 0,10 0,05 0,02 0,01

1 0,99 1,00 1,00 1,00

2 0,90 0,95 0,98 0,99

3 0,81 0,88 0,93 0,96

4 0,73 0,81 0,88 0,92

5 0,67 0,75 0,83 0,87

6 0,62 0,71 0,79 0,83

7 0,58 0,67 0,75 0,80

8 0,55 0,63 0,72 0,76

9 0,52 0,60 0,69 0,73

10 0,50 0,58 0,66 0,71

11 0,48 0,55 0,63 0,68

12 0,46 0,53 0,61 0,66

13 0,44 0,51 0,59 0,64

14 0,43 0,50 0,57 0,62

15 0,41 0,48 0,56 0,61

Plan de l’exposéLe contexteQuelques rappels sur l’analyse de clientèle hospitalièreMéthodologie de la rechercheDéroulement de l’étude

Résultats de l’EPSM Lille MétropoleExtension aux 6 secteurs de l’EPSM des FlandresQuelques questionsExtension aux 6 secteurs du CH Rouffach (Lorraine)


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Déroulement de l’étudeL’étude s’est d’abord faite au sein de l’EPSM Lille Métropole, en utilisant ses données internes pour définir et tester les différents indicateurs (9 secteurs);

Le modèle a été présenté, à plusieurs personnalités faisant autorité (ARS,F2RSM) , pour discuter de son intérêt et en vue d’améliorer sa conception. Ces échanges ont enrichi et consolidé le projet;

L’étude s’est poursuivie par la mise en place d’une collaboration avec l’EPSM des Flandres, avec un échange de données d’activités (6 secteurs);

Elle a servi de base à un mémoire pour un master 2 « Management des entreprises du secteur de la santé » à l’IAE de Lille où il fut particulièrement apprécié;

L’étude s’est poursuivie avec centre hospitalier de Rouffach, avec un échange de données d’activités (6 secteurs);

Elle vient d’être accepté par l’ANRT pour bénéficier du dispositif CIFRE*.

* Conventions Industrielles de Formation par la Recherche

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25

Résultats de l’EPSM Lille Métropole






Réponse au besoin

« Offre prestée»

+0,77 +0,61

v / a 0,1 0,05 0,02 0,017 0,58 0,67 0,75 0,80

+0, 70

Au sein de l’EPSM Lille Métropole, les résultats ont été encourageants : Très forte corrélation positive avec moins de 2% d'erreur

entre la «demande potentiel» et la « demande exprimée» : 0,77Bonne corrélation positive avec moins de 5% d'erreur

entre la «demande potentiel» et « l’offre prestée» : 0,70Corrélation positive avec moins de 10% d'erreur

entre la « demande exprimée» et « l’offre prestée» : 0,61En partant du principe que l’offre de l’EPSM est correctement accessible, en moyenne, les secteurs répondent correctement aux besoins de soins en santé mentale.Cette première étape valide l’hypothèse que la file active est bon indicateur du besoin en santémentale, lorsqu’elle est fortement corrélée le besoin potentiel.

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Extensionaux 6 secteursde l’EPSM desFlandres

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Résultats 15 secteurs






Réponse au besoin

« Offre prestée»

+0,25 +0, 66

v / a 0,1 0,05 0,02 0,0113 0,44 0,51 0,59 0,64

0,23

En ajoutant les 6 secteurs de l’EPSM des Flandres, les résultats sont assez bien modifiés : Plus de corrélations

entre la «demande potentielle» en santé mentale et la « demande exprimée» : 0,25entre la «demande potentielle» et « l’offre prestée» : 0,23

Très forte corrélation positive avec moins de 1% d'erreur entre la «demande exprimée» etl’«offre prestée » : 0, 66Cette deuxième étape valide l’hypothèse que le volume d’équivalent activité, soit l’«offreprestée», est une bonne réponse aux besoins exprimés en santé mentale et mesurés par la file active pondérée.Question : Pourquoi la «demande potentielle» n’est-elle plus corrélée à la «demande exprimée»?

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Secteurs où la demandeexprimée n’est pas corrélée avec la demandepotentielle

30

31

Hors G2, G3 et G4

32

Résultats 12 secteurs (hors G02, G03 et G04)






Réponse au besoin

« Offre prestée»

+0,66 +0, 72

v / a 0.10 0.05 0.02 0,0110 0,50 0,58 0,66 0,71

0,80

En retirant les 3 secteurs du littoral de l’EPSM des Flandres, les résultats confirment ceux de l’EPSM Lille Métropole : Forte corrélation positive avec moins de 2% d'erreur

entre la «demande potentielle» en santé mentale et la « demande exprimée» : 0,66Très forte corrélation positive avec moins de 1% d'erreur

entre la «demande exprimée» et l’«offre prestée » : 0, 67entre la «demande potentielle» et « l’offre prestée» : 0,72

Question : Pourquoi la «demande potentielle» est-elle à nouveau corrélée à la «demandeexprimée» ? 33

Quelques questionsLa « demande potentielle » du bassin de vie du littoral (G02, G03 et G04) n’est pas corrélée avec la « demande exprimée », elle semble freinée dans son expression contrairement aux secteurs du bassin de vie de la métropole :

Effet de réseaux sociaux bien implantés : Grande Synthe, St-Pol-sur-merImpact du démantèlement des réseaux sociaux dans le bassin de vie de la métropole?On constate que la demande exprimée est très corrélée à l’offre prestée dessecteurs, quelques soient les bassins de vie : Une répartition inadéquate de l’offre prestée aurait-elle un impact sur la « demande exprimée » par le fait que la demande potentielle n’arrive pas à êtrerencontrée : hospitalisation sur le littoral a moins de 5 ansDans ce cas peut-on en déduire que la « demande exprimée » ne représenteraitplus la demande potentielle ?N’y aurait-il pas un seuil d’offre déclencheur d’une demande exprimée?

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Extensionaux 6 secteursdu CH Rouffach

36

Résultats de 21 secteurs

En ajoutant les 6 secteurs du Ch de Rouffach, les résultats confirment ceux de l’EPSM Lille Métropole : Bonne corrélation positive avec moins de 3 % d'erreur entre la «demande exprimée» et l’«offreprestée » : 0, 49Mais pas de corrélation

entre la «demande potentielle» et « l’offre prestée» : 0,05:entre la «demande potentielle» en santé mentale et la « demande exprimée» : 0,28






Réponse au besoin

« Offre prestée»

+0,28 +0, 49

37

v / a 0,1 0,05 0,02 0,01

19 0,37 0,43 0,50 0,55

0,05

Secteurs où la demandeexprimée n’est pas corrélée avec la demandepotentielle

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Résultats 18 secteurs (Hors G2, G3et G4)






Réponse au besoin

« Offre prestée»

+0,58 +0, 43

0,42

v / a 0,1 0,05 0,02 0,0116 0,40 0,47 0,54 0,59

En retirant les 3 secteurs du littoral de l’EPSM des Flandres, les résultats confirment ceux de l’EPSM Lille Métropole : Forte corrélation positive avec moins de 2 % d'erreur entre la «demande potentielle» en santémentale et la « demande exprimée» : 0,58Corrélation positive avec moins de 10% d'erreurentre la «demande exprimée» et l’«offre prestée » : 0, 43entre la «demande potentielle» et « l’offre prestée» : 0,42Même question : Quel est le profil de ces 3 secteurs du littoral pour avoir un impact sur la «demande exprimée» ?

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Plan de l’exposéLe contexteQuelques rappels sur l’analyse de clientèle hospitalièreMéthodologie de la rechercheDéroulement de l’étudeQue peut-on déjà tirer de cette étude?

Détermination de la file active calculéeLes clés potentielles de répartition de la DAFProposition de clés et leur pondération pour la répartition de la DAFPour continuer le projet …

40

Prédiction

par études descorrélations

Prédiction

par études descorrélations


« Demande potentielle»en santé mentale


« Demande exprimée»


Réponse à lademande « Offreprestée »

On constate qu’en moyenne l’offre prestée des EPSM répond à la demande exprimée de soins en santé mentale dans les trois bassins de vie étudiés * .

On peut en déduire qu’il est possible de construire un outil prédictif de l’offre, exprimée en enveloppe de moyen, sur base de la demande exprimée de soins, mesurée par la file active pondérée.

En approfondissant encore l’étude sur l’effet des réseaux sociaux », on ouvre la perspective depouvoir mieux organiser l’offre de soins des secteurs psychiatrique à partir de la demande potentielle.

RRééponses adaptponses adaptéées aux besoins de santes aux besoins de santéé mentalementale

41*sur la base des informations recueillies par les EPSM

Détermination de la file active calculée

MéthodologiePartir des 18 secteurs dont la corrélation entre les facteurs géopopulationnel et la file active totale est très forte +0.58 (<2% d'erreur);

Calculer l'ordonnée à l'origine (a) et la pente (m) de la droite de régression

Déterminer la droite qui décrira le «mieux» cette relation

Utiliser la droite de régression pour estimer la valeur de la variable dépendante (file active calculée) sachant l’existence d’une valeur de la variable indépendante (indice sociodémographique)

42

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9 secteurs de l'EPSM

Secteur G07

Secteur G09

Secteur G10

Secteur G16

Secteur G17

Secteur G18

Secteur G19

Secteur G20

Secteur G21

population concernée 2008

16 ans et +50 924 52 432 45 266 42 635 41 219 59 778 62 165 54 701 63 790

Indicesociodémographique

(VCR) moyen0,351 -0,394 -0,750 0,749 0,609 -0,332 -0,124 -0,520 0,496

File active calculée 1 562 1 315 1 014 1 436 1 345 1 527 1 685 1 320 2 027File active totale

pondérée 1 687 948 1 279 1 670 1 390 1 653 1 331 1 380 2 241

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Les clés potentiellement disponiblesDépenses historiques

La population

L’activité

La file active totale pondérée

La file active calculée

Les Missions d’Intérêt Général Interne (MIGI)

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Répartition de la DAF selon les 5 clés proposées

Aucune clé n’est bonne en soi, car elle représente au moins 2 maximum ou minimum => case mix

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Proposition de clés et leur pondérationpour la répartition de la DAF

Auxquelles il convient d’ajouter les MIGI : Missions d’Intérêt Général Interne

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Répartition de la DAF selon les 4 clés proposées et application de la pondération

Base de répartition MIN/MAX Progression 2013 2014 2015 2016 2017 2018Les dépenses historiques (N-2) 35% -15% 85% 70% 55% 40% 35% 35%L’activité des pôles 25% 5% 5% 10% 15% 20% 25% 25%La file active totale pondérée 20% 5% 5% 10% 15% 20% 20% 20%La file active calculée 20% 5% 5% 10% 15% 20% 20% 20%

Calcul de l'enveloppe des pôlesTotal

enveloppe G0x G0y G0z G0a G0b G0c G0d G0e G0fLes dépenses historiques 85% 38 223 471 4 784 070 4 136 636 5 140 060 4 225 958 4 436 338 5 138 493 5 048 504 4 777 801 5 319 681L’activité des pôles 5% 2 248 439 321 217 227 723 280 690 321 913 349 385 316 752 234 919 205 199 311 858La file active totale pondérée 5,0% 2 248 439 245 681 157 077 329 797 209 906 282 353 302 613 276 583 234 397 210 034La file active calculée 5,0% 2 248 439 228 507 223 453 344 415 224 330 244 014 265 511 259 482 172 351 286 377MIG 1 2 044 180 157 965 50 000 320 570 216 350 214 675 240 265 505 900 232 500 263 920DAF répartie 46 538 781 5 737 440 4 794 889 6 415 532 5 198 456 5 526 765 6 263 634 6 325 389 5 622 248 6 391 870Variation par rapport aux dépenses historiques -474 188 -48 843 -121 742 47 833 10 391 92 869 -21 917 -119 928 -231 194 -130 498

Ecart en % -0,9% -2,5% 0,8% 0,2% 1,8% -0,4% -2,0% -4,1% -2,1%

Base benchmarking

Un peu tropd'effectif pour

le profild'activité

Effectif OK Effectif OK Bcp trop peud'effectif

Bcp trop peud'effectif

Effectif OK Trop d'effectif Trop d'effectif Effectif OK

Base signature sectorielleProfil d'activité

lourdProfil d'activité

lourdTrès bon profil

d'activitéProfil d'activité

lourdProfil d'activité

médiantBon profild'activité

Très bon profild'activité

Bon profild'activité

Profil d'activitélourd

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Le choix des clés proposées

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Pour continuer le projet il faudrait :

Étendre l’étude sur plus de secteurs (+/-40) afin de confirmer ou d’infirmer le modèle;

Confirmer l'existence d'une relation linéaire entre la file active totale pondérée (besoin exprimé) et les facteurssociodémographiques (besoin potentiel);

Mener une étude sur l’effet des réseaux sociaux;

Rechercher des indicateurs « réseaux sociaux ».

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Documents

Travail sur la construction d’un « indicateur agrégé ... · yVérification de la relation : Table r de Bravais Pearson La table indique le seuil inférieur de signification du