La participation obligatoire aux démonstrations de l’assurance-maladie est-elle nécessaire ?
Le dixième anniversaire du Center for Medicare and Medicaid Innovation (le Centre d’innovation) a eu lieu en 2020. Cet anniversaire s’est accompagné de plusieurs rétrospectives des résultats de la première décennie de fonctionnement du Centre d’innovation. Malheureusement, la plupart des analystes, y compris ceux des Centers for Medicare et Medicaid Services (CMS), sont arrivés à des conclusions similaires : que les démonstrations déployées par l’Innovation Center n’ont ni fait économiser beaucoup d’argent ni grandement amélioré la qualité, les deux principaux objectifs fixés pour le Centre d’innovation dans la Loi sur les soins abordables.
Les directeurs passés et actuels du Centre d’innovation ont conclu que la principale raison de l’échec des démonstrations à atteindre les objectifs était le biais de sélection par les fournisseurs qui s’étaient portés volontaires pour participer aux différents modèles. L’affirmation est que les prestataires ont amené avec eux une cohorte de patients en meilleure santé que la moyenne, ce qui permet de montrer facilement les économies par rapport à la référence. Par rapport aux prestataires ayant des populations de patients plus malades, ces prestataires étaient plus motivés à participer aux démonstrations en raison de la possibilité potentielle de gagner une prime du Centre d’innovation s’ils dépensaient moins que les références du Centre d’innovations.
Certaines des démonstrations comprenaient un algorithme d’alignement pour affecter les patients aux prestataires au sein d’une organisation de soins responsable (ACO), dont au moins un a affecté les patients en fonction de leur utilisation antérieure des prestataires participants à l’ACO. Dans certaines démonstrations, il y a eu un roulement considérable à la fois des bénéficiaires et des prestataires, ce qui a théoriquement permis aux ACO de modifier leur pool de risques en sélectionnant ou en changeant de prestataires (ou d’autres aspects du modèle) pour créer une population de patients présentant certaines caractéristiques ou soins de santé. Besoins. L’ancien et l’actuel directeur ont conclu que seule la participation obligatoire des fournisseurs permettrait de surmonter ce biais de sélection perçu.
Cependant, avant de chercher une solution à ce problème, il convient d’explorer la question de savoir si la sélection par des prestataires volontaires a contribué aux résultats décevants des démonstrations. Cet article résume une multitude d’analyses entourant les raisons pour lesquelles les démonstrations montrent peu d’économies ou d’amélioration de la qualité. Les analyses indiquent que l’échec n’était pas dû à la participation volontaire, plutôt qu’obligatoire, des prestataires. L’article suggère ensuite plusieurs façons de résoudre tout défi de sélection futur, s’il devait survenir, sans exiger une participation obligatoire.
La preuve de la sélection liée à la participation volontaire
Comme décrit ci-dessous, des observateurs extérieurs, des articles publiés par des groupes de réflexion, des chercheurs universitaires, des sous-traitants engagés par le Centre d’innovation pour fournir une évaluation indépendante des démonstrations, ainsi que des rapports du Centre d’innovation lui-même n’ont ni trouvé l’existence d’un biais de sélection ni recommandé l’obligation participation. Ces experts ont offert de nombreuses suggestions sur la façon dont le Centre d’innovation pourrait atteindre ses objectifs déclarés, mais la participation obligatoire n’en faisait pas partie.
Le modèle ACO est l’une des démonstrations les plus anciennes du Centre d’innovation, bien que sous des formes différentes au fil du temps, qui tente de mesurer la rentabilité et la qualité du traitement. C’est la première expérience de ce modèle que la plupart des partisans de la participation obligatoire citent comme preuve d’un biais de sélection, principalement parce qu’un si grand nombre de prestataires ont abandonné au début de la démonstration. Seuls 123 (36 %) des 339 ACO entrant dans le programme entre 2012 et 2014 y participaient encore en 2020.
Il y avait plusieurs raisons à l’attrition, dont la plupart se sont produites au début du programme. De nombreux groupes de fournisseurs étaient petits et mal équipés pour fournir les rapports et les données complexes requis par le Centre d’innovation. Les participants n’ont pas compris les exigences alambiquées avant de s’inscrire, et ce n’est qu’après qu’ils ont réalisé qu’il était très peu probable qu’ils réalisent des économies, et donc les bonus offerts par le Centre d’innovation. De plus, les participants ne disposaient pas des processus, de l’expérience ou du capital pour finalement assumer le risque de baisse requis plus tard dans la démonstration. Conformément aux règles du programme, ils ont été autorisés à abandonner et l’ont fait.
Un évaluateur externe a conclu : « Les parties prenantes des ACO pionniers ont également noté que la relation entre les activités des ACO et leurs résultats financiers n’étaient pas bien comprises ou articulées et qu’ils avaient du mal à comprendre fermement les règles du modèle Pioneer telles que l’algorithme d’alignement des bénéficiaires et les calculs de référence financière. …[which] soulève la question de savoir si l’algorithme d’alignement peut désaligner ou non les bénéficiaires qui sont en moins bonne santé.
D’autres sources crédibles ont déterminé que la participation volontaire n’entraînait pas d’antisélection. Par example:
- Une analyse a conclu : « Nous ne trouvons également aucune preuve que les ACO aient systématiquement manipulé la composition ou la facturation des fournisseurs pour gagner des bonus…. Les contrôles de robustesse n’ont révélé aucune preuve de sélection des risques résiduels…. Un examen attentif des problèmes de sélection a révélé que ces résultats n’étaient pas motivés par une participation non aléatoire.
- Une étude publiée par le Brookings Schaffer Center a conclu : « Les preuves suggèrent qu’il y a eu une sélection systématique minimale des risques au niveau du patient par les ACO au cours des trois premières années du programme d’épargne partagée de Medicare (MSSP). »
- Une évaluation interne du CMS a noté : « Il ne semble pas que les participants sélectionnent des patients en meilleure santé.”
- Le Centre d’innovation a engagé des experts externes pour évaluer le fonctionnement de chaque démonstration, dont plusieurs comprenaient des conclusions explicites sur le biais de sélection. Un expert a conclu : « Cette découverte suggère que l’AIM [AIM Investment Model] Les changements de participants à l’ACO au fil du temps n’ont pas entraîné la sélection de certains types de bénéficiaires, en moyenne.
Aucun évaluateur des nombreuses démonstrations n’a suggéré que cette participation obligatoire était nécessaire pour produire de meilleurs résultats. Dans une démonstration, l’examinateur indépendant a conclu que les résultats du modèle obligatoire n’étaient pas meilleurs que ceux des modèles volontaires. Une étude a directement comparé les résultats de la participation obligatoire à la participation volontaire et a conclu : « Les changements de dépenses ne différaient pas entre les hôpitaux volontaires et obligatoires. Ce résultat ne soutient pas le concept selon lequel les organisations obtiennent de meilleurs résultats lorsqu’elles s’auto-sélectionnent dans des programmes. »
Si ce n’est pas la sélection, alors quoi ?
Bien que la sélection adverse n’ait pas faussé les résultats du modèle, des études ont montré qu’il y avait une myriade d’autres facteurs qui ont tourmenté les démonstrations initiales et ont persisté pendant une grande partie de la première décennie. Une plainte courante des prestataires était le manque de données opportunes du ministère de la Santé et des Services sociaux sur le fonctionnement et les performances de la démonstration. Un évaluateur interne de CMS a déploré que l’incapacité des systèmes technologiques de CMS à effectuer des tâches de base pour des soins basés sur la valeur, y compris la fourniture de données de performance aux participants, ait été un facteur clé des raisons pour lesquelles les prestataires ont abandonné.
De plus, lors d’une réunion de la Commission consultative sur le paiement de l’assurance-maladie en 2020, les commissaires ont exprimé l’avis que la multiplicité et le chevauchement des manifestations rendaient difficile pour les participants de distinguer les effets d’une manifestation de l’autre. Ce fardeau de trier les exigences complexes pour fournir des données et des rapports, et des spécifications de rapport incohérentes entre les démonstrations, a poussé de nombreux petits participants à abandonner rapidement les démonstrations.
Les calculs de référence, qui visaient à mesurer les effets des prestataires sur les coûts, étaient trop étroits et créaient des désincitations qui augmentaient avec le temps. L’utilisation des performances historiques pour les fournisseurs pourrait verrouiller les calculs originaux des économies/coûts. Les économies réalisées par les prestataires avec des patients à coût élevé ont entraîné des références futures plus faibles, ce qui a rendu plus difficile la poursuite de la réalisation d’économies, réduisant ainsi l’incitation à le faire.
Bon nombre des lacunes des démonstrations précédentes ont été reconnues par le Centre d’innovation dans son évaluation de la première décennie. L’examen comprenait un certain nombre de suggestions, y compris l’équité en santé comme pièce maîtresse de chaque modèle; réduire le nombre, la complexité et la redondance des nombreux modèles ; réévaluer la façon dont le Centre d’innovation conçoit des incitations financières pour assurer une participation significative des fournisseurs (y compris vraisemblablement une participation obligatoire compte tenu des commentaires précédents du directeur); mieux permettre aux participants de gérer le risque de baisse en fournissant les outils pour participer ; réduire la complexité de l’établissement de repères; et élargir la définition du succès pour inclure une transformation durable et un large éventail d’investissements de qualité, plutôt que de se concentrer sur le coût et la qualité de chaque modèle.
Regarder vers l’avant
Malgré la preuve du contraire, le Centre d’innovation n’a pas publiquement abandonné sa position selon laquelle la sélection adverse est un problème et que la solution consiste à exiger la participation obligatoire des fournisseurs.
Même si la sélection reste une préoccupation pour le Centre d’innovation, il existe des moyens de détecter et de corriger la sélection. Une alternative est l’utilisation élargie des ajusteurs de risque pour évaluer le risque de chaque participant avant, pendant et après la démonstration. L’ajustement des risques, qui est généralement utilisé pour établir les taux de paiement initiaux, peut également être utilisé pour évaluer les pools de risques des participants à la fin des démonstrations, les paiements et l’épargne partagée étant ajustés en conséquence.
Si les références restent le comparateur, l’ajustement au risque deviendra plus important, en particulier lorsqu’il est appliqué aux bénéficiaires à coût élevé et à faible coût, car les références convergent au fil du temps. L’ajustement au risque est et restera un processus imparfait, mais il peut être amélioré par de meilleures données, des techniques statistiques améliorées et peut-être l’intelligence artificielle.
Les preuves provenant de nombreuses sources différentes montrent que la sélection adverse n’a pas été un problème jusqu’à présent et n’est pas une cause des échecs des démonstrations passées du Centre d’innovation pour atteindre les objectifs d’économies et de qualité. D’autres facteurs dans le fonctionnement des démonstrations sont beaucoup plus susceptibles d’expliquer les résultats. Si la sélection devait un jour devenir un problème, il existe d’autres moyens d’ajuster les modèles que d’obliger les prestataires à participer.
Note de l’auteur
Dan Crippen est consultant auprès du Healthcare Leadership Council, qui est composé de directeurs généraux d’entreprises représentant plusieurs secteurs de la santé.