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De la mesure à la maîtrise de la variabilité des pratiques médicales en France…— Analyse de données individuellesDepuis les années 90, un autre type d’analyse de la variabilité des pratiques est utilisé :l’analyse multi-niveaux à partir de données individuelles. Ce type d’analyse, portant surplusieurs niveaux de regroupement, permet d’analyser les différents déterminants quipourraient expliquer une partie de la variabilité des pratiques dans le domaine de la santé, touten prenant en compte la similitude qui existe entre les observations dans un même groupe. Parexemple, les patients d’un même médecin ont plus de chance de se faire prescrire untraitement similaire que les patients d’un autre médecin pour une même pathologie [100]. Deplus les patients d’un même médecin se ressemblent davantage entre eux qu’avec les patientsd’un autre médecin. Dans ce cas, le modèle utilisé est un modèle de régression logistique(lorsque la variable dépendante est binaire : pratique réalisée ou non) mixte (à effets aléatoireset fixes). Le nombre d’effets aléatoires introduits dans le modèle dépend du nombre deniveaux de regroupements : un effet aléatoire pour deux niveaux de regroupements, deuxeffets aléatoires pour trois niveaux de regroupements...Dans le cas d’une analyse à deux niveaux de regroupements, par exemple un niveau médecin(regroupant plusieurs patients) et un niveau patient (regroupant plusieurs consultations), lemodèle permet de prendre en compte la corrélation intra-médecin des données concernant lespatients, ce qui revient à prendre en compte l’hétérogénéité inter-médecin.Ainsi, Rabilloud et al. [101] ont utilisé un modèle de régression logistique à deux niveauxpour expliquer la variabilité inter-maternité du taux de césariennes prophylactiques dans larégion Rhône-Alpes. Les deux niveaux de regroupement étaient d’une part les femmes etd’autre part les maternités. Cette étude montrait que le taux de césariennes dépendait d’unepart des caractéristiques de chaque femme (caractéristiques qui étaient également identifiéeslors d’une analyse en régression logistique simple) mais également de l’activité de lamaternité : les maternités qui recevaient beaucoup de femmes « à risque » réalisaient moins decésariennes prophylactiques.En France, l’IRDES utilise également l’analyse hiérarchique multi-niveaux pour sathématique portant sur l’identification des déterminants de la variabilité des pratiques. L’étudeportant sur la prise en charge de l’hyperlipidémie [16] utilisait notamment un modèle mixte àdeux niveaux avec comme effet aléatoire : l’effet médecin, et comme effets fixes : lescaractéristiques relatives aux patients, aux médecins et à l’environnement médical. Cetteétude a montré d’une part que la probabilité de prescrire un médicament relevant de la classe78
De la mesure à la maîtrise de la variabilité des pratiques médicales en France…des fibrates ne dépendait pas de la densité médicale, d’autre part qu’elle dépendait descaractéristiques patients (principalement de ses facteurs de risque cardio-vasculaire) et desmédecins avec une hétérogénéité inter-médecins difficile à expliquer à partir des principalescaractéristiques d’exercice (âge, sexe, mode d’exercice).L’analyse de données individuelles présente principalement deux limites. La première tient àla difficulté d’obtenir les accords nécessaires pour traiter des données individuelles ; laseconde est d’ordre statistique, les programmes d’analyse statistique et l’interprétation desrésultats étant parfois sujets à controverse.En bref, l’analyse de données individuelles permet l’analyse fine des déterminants de lavariabilité des pratiques. Par contre, elle implique des difficultés d’ordre statistique etadministratif (obtention des données).I.2.4La définition de seuilsPlusieurs méthodes ont été utilisées pour définir des seuils permettant de différencier unepratique de soins de qualité satisfaisante d’une pratique de qualité peu satisfaisante et ainsiposer un jugement sur la variabilité des pratiques qu’il s’agisse des résultats d’une évaluationdescriptive ou normative. Ces seuils peuvent être soit absolus, soit relatifs. Absolus, ils sont lereflet d’une norme et leur détermination requiert une expertise médicale. Relatifs, ils nerelèvent pas spécifiquement de la connaissance médicale mais d’une maîtrise statistique de lavariabilité des pratiques. Ce sujet a fait l’objet d’une de mes études de recherche au Canadadans le cadre du projet Hospital Report. Elle est présentée ci-dessous.— IntroductionLe projet Hospital Report est dirigé par l’université de Toronto (Department of HealthManagement and Evaluation) et financé par le ministère de la santé de l’Ontario (Ministry ofHealth and Long-term care) et l’association des hôpitaux d’Ontario (Ontario HospitalAssociation, OHA). Il fait partie de l’évaluation descriptive telle que définie précédemment.L’Hospital Report présente la performance des hôpitaux d’Ontario sur le modèle desBalanced score-cards (tableau de bord prospectif ou tableau de bord équilibré) selon quatre79
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