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Choix SCAN _vs_Théo NonSCAN = Indicatrice : présence d’un scanner dans l’établissement choisi par le patient alors que le théorique n’en dispose pas. Choix BIO _vs_Théo NonBIO = Indicatrice : pratique des actes de biologie dans l’établissement choisi alors que l’établissement théorique n’en pratique pas. Choix NonBIO _vs_Théo BIO = Indicatrice : pas de pratique d’actes de biologie dans l’établissement choisi alors que l’établissement théorique en pratique. Choix NonPgNatNoso _vs_Théo PgNatNoso =Indicatrice :pas de suivi d’un programme national de lutte contre les infections nosocomiales dans l’établissement choisi alors que l’établissement théorique en suit une. Choix ACCRED _vs_Théo NonACCRED & (Choix NonACCRED _vs_Théo ACCRED ) = Indicatrice : accréditation de l’ANAES de l’établissement choisi alors que l’établissement théorique ne l’est pas (& Indicatrice : pas d’accréditation de l’ANAES de l’établissement choisi alors que l’établissement théorique l’est. Choix NETTO _vs_Théo NonNETTO & Choix NonNETTO _vs_Théo NETTO = Indicatrice : sous traitance du nettoyage dans l’établissement choisi alors que l’établissement théorique n’en effectue pas. Choix WEB _vs_Théo NonWEB & Choix NonWEB _vs_Théo WEB = présence d’un site Internet dans l’établissement choisi alors que le théorique n’en dispose pas. A.7 Calcul de la part des variables parmi les facteurs explicatifs de la distance supplémentaire parcourue Cette section présente le calcul de l’indicateur construit pour mesurer la part des variables associées à la qualité d’un établissement parmi l’ensemble des facteurs identifiés comme influençant la distance supplémentaire. Cependant, mesurer la part de la qualité dans les facteurs explicatifs de la distance supplémentaire parcourue demande de résoudre une difficulté d’ordre technique. Elle tient au fait que certains des effets sur la distance supplémentaire parcourue sont positifs et d’autres négatifs. La distance supplémentaire estimée par le modèle est égale à la somme des effets positifs ou négatifs. Mesurer la part de chacun des effets en les relativisant à la distance supplémentaire parcourue aboutit au fait que la somme de ces parts est supérieure à 100%. Pour résoudre cette difficulté, on choisit donc de raisonner sur les valeurs absolues des effets des variables. La part d’une variable parmi les facteurs explicatif de la distance est calculée comme le rapport entre l’effet absolu de cette variable et la somme des valeurs absolues des effets de chacune d’elles. La part moyenne d’une variable pour l’échantillon est calculée comme la moyenne des parts de cette variable pour chacun des individus. Ex. Part.SPE OAP de l’individu n :P n SPE =|Xn i=SPE β i=SPE| . La variable qui calcule l’importance 21P ¯ ¯Xn i β i¯¯ i=1 de l’effet de la différence de spécialisation est égale à la valeur absolue du produit du coefficient et de la valeur même de la différence. Pour un individu, la part de cette variable relativement à la somme des valeurs absolues se déduit en faisant le quotient comme dans la formule ci-dessus. La part moyenne, sur l’ensemble de l’échantillon, de la variable SPE est calculée comme la moyenne 35
des parts de chacun des individus 1 N ∗ P N P n SPE ∗ 100. n=1 A.8 Annexes sur l’étude complémentaire introduisant les variables socio-économiques Taux Moyenne Ecart-Type Minimum Maximum *Chômage 0,09 0,02 0,04 0,19 *CSP agriculteurs 0,13 0,09 0,00 0,38 artisans 0,10 0,04 0,01 0,22 cadres 0,06 0,02 0,01 0,14 profession interm. 0,16 0,04 0,08 0,27 employés 0,26 0,07 0,08 0,52 ouvriers 0,29 0,09 0,04 0,64 * Niveau d’études sup_bac_2 0,12 0,04 0,05 0,24 sup_bac_3 0,05 0,02 0,02 0,11 Source : Insee Limousin 1999 Tab. 10 — Les variables socio-économiques pour le Limousin (exprimées en Taux) A.8.1 Facteurs explicatifs de la probabilité d’effectuer une distance supplémentaire positive Facteurs explicatifs Coefficient Ecart-type Statistique χ 2 Constante 2,285 0,183 156,71 RESID_Haute-Vienne (réf. =RESID_ Creuse) 0,258 -0,012 487,40 RESID_Corrèze 0,066 -0,012 32,34 MOYENNE off re (réf. = SANS O ff re ) 0,000 0,011 0,9 AGE 2 -0,000 0,000 901,83 AGE 0,014 0,001 649,351 SEXE (réf. = femme) 0,085 0,007 141,61 Variables cantonales Taux de chômage -0,590 0,205 8,26 Catégories socio-professionnelles -Agriculteurs -Artisans -Cadres -Employés -Ouvriers -0,564 -1,626 +6,477 -0,494 -2,956 0,186 0,162 0,286 0,222 0,213 9,20 101,27 514,50 4,96 193,48 Niveau études supérieur à bac + 2 20,581 0,208 9777,98 Source : PMSI 2001 & Insee Limousin 1999 Tab. 11 — Facteurs explicatifs de la probabilité d’effectuer une distance supplémentaire (avec variables socio-économiques cantonales). 36
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