L’« équation fantastique » de la santé de la population peut-elle être résolue? Doit-il l’être ?

Commençons par la fin — la dernière phrase de « Comprendre la terminologie de la santé des populations », un article publié par l’un d’entre nous, Kindig, en 2007 : « La question primordiale de la santé de la population est de savoir quel est l’équilibre optimal des investissements (par exemple, dollars, temps, politiques) dans les multiples déterminants de la santé (par exemple, comportement, environnement, statut socio-économique, soins médicaux) au cours de la vie qui maximisera résultats de santé globaux et minimiser les inégalités en matière de santé au niveau de la population ? Il s’agit d’un défi important qui nécessitera des décennies d’attention de la part des universitaires et des décideurs.

Cette idée découle du modèle de champ de population d’Evans-Stoddart de 1990 qui a été le fondement intellectuel de notre domaine pendant des décennies. Ce document et sa figure finale, pièce 1, montrent l’évolution du modèle médical présenté dans les encadrés sur les soins de santé et les maladies à droite vers le modèle plus large avec des concepts élargis de résultats et l’ajout de multiples déterminants de la santé.

Pièce 1 : Un modèle de terrain de la santé de la population

La source: Evans RG, Stoddart GL.. Produire de la santé, consommer des soins de santé. Dans: Quelles sont certaines personnes en bonne santé et d’autres pas ? New York (NY) : Routledge ; 1994. p. 27-66.

Il s’agit certainement d’un modèle complexe que l’un de ses créateurs a appelé plus tard une « équation fantastique », affirmant qu’« à l’heure actuelle, nous ne comprenons que vaguement l’ampleur relative des coefficients sur les variables indépendantes qui éclaireraient des politiques spécifiques plutôt que des orientations générales, même si nous commençons à voir plus clairement les variables elles-mêmes. Robert Evans et Greg Stoddart ont de nouveau noté en 2003 que « la plupart des étudiants en santé de la population ne peuvent pas répondre avec assurance et précision à la question : « Eh bien, où toi mettre de l’argent ?’ » Cela ne nous a pas empêchés d’appeler à sa solution au cours des 25 dernières années ici et ici, mais avec peu de résultats.

L’un de nous, Kindig, a présenté cette énigme à un groupe d’étudiants lors d’une conférence invitée pour le cours « Introduction à la santé des populations » de l’autre, Mullahy. À ce stade, Kindig a demandé : « Comment est-ce possible ? Cela ne peut pas être aussi difficile que toute la modélisation et les équations nécessaires pour atterrir sur la lune, n’est-ce pas ? »

Voici les réponses que nous avons trouvées sur le tableau blanc de la classe.

C’est plus dur

C’est du domaine des sciences sociales, pas de la physique et de l’ingénierie. La causalité est difficile à conceptualiser et, même si elle est bien conceptualisée, à démontrer empiriquement.

Il y a plusieurs résultats

Avec l’expansion importante du modèle au-delà de la maladie vers la santé et la fonction et même le bien-être, le nombre de résultats explose : mortalité globale, morbidité, qualité de vie liée à la santé, ainsi que les disparités et les inégalités dans chacun d’eux. Les mesures sommaires, bien qu’elles soient parfois utiles, ajoutent la complexité des composantes de pondération. Cette instabilité apparemment constante a amené un étudiant à se demander si « l’équation fantastique » existe, est-elle uniquement applicable dans un état stable, où les variables des systèmes ou du processus sont immuables dans le temps ? Puisque nous vivons dans un état dynamique, une telle solution fixe à «l’équation fantastique» n’existe probablement pas et même si c’était le cas, elle pourrait ne pas être applicable dans une décennie ou deux.

Il existe plusieurs unités d’analyse

Une autre question en suspens est : quelle population ? Qu’est-ce qui est d’intérêt primordial et pertinent pour la politique clinique ou sociale : les individus, les communautés, les nations, le monde, les groupes marginalisés, séparément ou tous ensemble ?

Beaucoup, beaucoup de problèmes empiriques complexes

Parler de « solution » à l’équation du fantasme est en soi un fantasme. Sa nature essentielle est celle d’un ensemble complexe de relations de cause à effet. Pour que les données éclairent ces relations, non seulement les causes et les résultats spécifiques doivent avoir des définitions claires, mais ces définitions doivent trouver des équivalents empiriques dans les données disponibles. Ce qui suit est donc une litanie de questions supplémentaires :

• Quels sont les indicateurs de santé individuels et/ou de la population d’intérêt ?
• Quels sont les déterminants spécifiques susceptibles d’être manipulés par des interventions politiques ? (Un rappel que, comme on le prétend parfois dans la littérature sur la causalité, il n’y a « pas de causalité sans manipulation. »
• Quelles politiques imaginables peuvent être conçues ou modifiées pour provoquer une telle manipulation ?
• Avec quels délais les déterminants et les politiques ont-ils leurs effets ?

La tâche empirique à accomplir n’est guère simplifiée lorsque l’on reconnaît que la confusion et les interactions entre les déterminants et entre les politiques à un moment donné et dans le temps sont presque certainement d’une importance fondamentale. Même si de telles interactions pouvaient être caractérisées conceptuellement, les apprendre à partir des données existantes serait une tâche formidable.

Un autre étudiant a suggéré que «l’équation fantastique» est trop complexe, trop fluide et remplie de trop d’inconnues pour être résolue. Les forces extérieures et les compromis ajoutent des couches supplémentaires de complexité, de sorte que la modification d’une variable ou d’un coefficient modifiera de nombreuses autres variables qui affectent les résultats en aval.

Limites des données

Nous ne pouvons examiner que ce sur quoi nous disposons de données. Nous en savons beaucoup sur Medicare puisqu’il s’agit d’un programme massif dans le secteur public. Les données sur d’autres déterminants sont plus limitées et certains problèmes tels que la violence armée ne peuvent être pleinement compris en raison de restrictions politiques. De plus, dans l’esprit de la protection de la vie privée, divers organismes statistiques, tels que le Census Bureau, créent de plus en plus d’obstacles empêchant les chercheurs d’accéder aux données au niveau individuel.

À la fin de la discussion, la majorité des étudiants ont convenu que l’alunissage était beaucoup moins complexe.

Où cela nous laisse-t-il ?

L’un des étudiants a demandé : « Pendant combien de temps pesons-nous le pour et le contre et discutons-nous du montant à investir et où ? Combien de temps une idée rumine-t-elle dans un groupe de réflexion avant qu’elle ne devienne pertinente pour les personnes mêmes qu’elle vise à aider ? »

Nous refusons d’accepter un scénario politique dans lequel les décisions d’investissement sont fondées sur des suppositions, des intuitions, des caprices politiques ou des opinions. De nouveaux ensembles de données et de nouvelles approches analytiques devraient apporter plus de précision, et ces efforts pourraient potentiellement avoir un impact digne d’un prix Nobel de médecine ou d’économie.

Malgré la lenteur des progrès, nous posons plus souvent la question de l’équilibre optimal des investissements, et des réponses commencent à émerger. De nouvelles disciplines s’attaquent au problème du point de vue de la science des systèmes. Bobby Milstein et ses collègues, par exemple, ont demandé « Quelles priorités en matière de santé et de bien-être ressortent après avoir pris en compte les menaces et les coûts enchevêtrés ? » et a constaté que « la réduction de la pauvreté et le soutien social étaient les interventions les mieux classées pour tous les résultats dans tous les comtés. Les interventions touchant le tabagisme, la toxicomanie, les soins de routine, l’assurance maladie, les crimes violents et l’éducation des jeunes ont également contribué de manière importante à certains résultats.

Après ce cours, nous avons contacté Gregory Stoddart et l’avons invité à se joindre à nous pour écrire cette pièce. Il a refusé, invoquant sa retraite satisfaisante de l’Université McMaster, mais a envoyé ce message électronique : « Bien que, comme vous le savez, je pense que l’équation fantastique peut être insoluble, cela ne signifie pas que nous ne savons pas dans quelles directions réaffecter les ressources. Le concept de rendements marginaux peut et doit nous guider ici, même dans des ordres de grandeur approximatifs. Nous n’avons pas besoin de précision pour aider plus de gens à être en bonne santé ou pour être plus équitables.

En d’autres termes, des estimations solides des directions et des ordres de grandeur peuvent être tout aussi importantes pour servir les décideurs que des résultats précis mais non fiables. Dans un contexte de recherche clinique, John Mullahy et ses collègues ont décrit ce défi de la manière suivante : « Si l’investissement considérable dans la transformation de la découverte en santé doit porter ses fruits, il est essentiel de comprendre quand les efforts de recherche aboutissent ou non à une découverte complète. Lorsque la recherche ne parvient pas à aboutir à une découverte complète, le fait qu’elle puisse partiellement identifier des grandeurs d’intérêt doit être célébré, et non déploré.

Cela dit, il reste une étape tout aussi urgente dans la résolution de « l’équation » du fantasme, que ce soit en totalité ou en partie. Il s’agit d’étudier quels types d’informations sur ces relations de cause à effet sont réellement utiles à connaître. Une étape concrète et précieuse dans cette direction consisterait à inciter les décideurs du monde réel à déterminer le type d’informations sur les causes et les effets de la santé de la population qui seraient les plus utiles pour façonner les politiques et les pratiques.

George Box a écrit que « tous les modèles sont faux, mais certains sont utiles ». La tâche à accomplir est de déterminer la volonté des décideurs d’échanger le « juste » contre « l’utile ». Nous supposons que beaucoup toléreront un degré raisonnable d’imprécision. Sachant cela devrait guider utilement la prochaine génération de recherche sur la santé des populations sur l’équation de la fantaisie.

Note de l’auteur

Nous apprécions les contributions des étudiants du cours d’automne 2021 « Introduction à la santé des populations » PHS 795 University of Wisconsin Madison School of Medicine and Public Health.