Utilisation de mesures au niveau régional pour tenir compte du risque social dans le paiement des soins de santé


Les besoins sociaux non satisfaits nuisent à la santé. En réponse, il y a eu un intérêt continu à orienter le paiement des soins de santé de manière à tenir compte des déterminants sociaux de la santé, à éviter de pénaliser de manière inappropriée les prestataires qui s’occupent de populations socialement à risque et, en fin de compte, à améliorer les résultats pour la santé.

Étant donné que de nombreux décideurs manquent encore de données solides sur les déterminants sociaux au niveau individuel, certains ont utilisé des mesures géographiques. Par exemple, la Nouvelle-Zélande et le Royaume-Uni ont élaboré des indices composites de risque social pour allouer des fonds aux prestataires de santé locaux. Aux États-Unis, Massachusetts Medicaid a développé un « score de stress de quartier » basé sur les données du recensement, qui est combiné à des variables au niveau individuel pour informer le paiement ajusté en fonction du risque aux organisations de soins responsables de Medicaid. Il y a des appels en cours pour utiliser ce type d’approche plus largement aux États-Unis.

Nous sommes d’accord avec l’importance de tenir compte du risque social dans le paiement des soins de santé et de l’utiliser plus largement pour éliminer, et non exacerber, les inégalités. En l’absence de données sur les besoins sociaux au niveau individuel, nous reconnaissons l’avantage potentiel des mesures régionales du risque social pour servir d’indicateurs des besoins sociaux des individus. Les indices composites qui synthétisent diverses catégories de risques sociaux peuvent jouer des rôles particuliers de par leur simplicité et leur exhaustivité. En effet, une étude a révélé qu’un indice de privation sociale multidimensionnel était plus fortement associé aux résultats en matière de santé qu’une mesure unidimensionnelle de la pauvreté seule.

Cependant, le risque social n’est pas monolithique. Cela peut refléter des facteurs allant des opportunités économiques et des obstacles au transport à la maîtrise de la langue et au surpeuplement des ménages. Ainsi, les décideurs devraient également éviter les conséquences involontaires du réductionnisme lorsqu’ils réfléchissent à la manière d’utiliser ces mesures et de modifier les paiements. Les variables de risque social ne sont pas non plus simplement une « liste blanche » de facteurs à documenter et à cocher. Chacun est un produit complexe de systèmes de pouvoir et de privilèges qui se recoupent de nombreuses façons pour avoir un impact sur la santé d’un individu et contribuer à une gamme d’iniquités dans les résultats des soins de santé. Considérer tous les facteurs au niveau de la zone de manière égale pourrait risquer d’obscurcir les besoins spécifiques des différentes communautés, ainsi que les solutions de paiement et de livraison pour y répondre.

Une façon d’équilibrer ces préoccupations est de combiner un indice composite au niveau de la zone avec les données disponibles au niveau individuel sur les besoins sociaux. Par exemple, le Area Deprivation Index (ADI) est une mesure composite qui combine des mesures du statut socio-économique, de l’éducation, du chômage, de la qualité du logement et de l’accès aux transports en une seule valeur composite des besoins sociaux au niveau du groupe d’îlots de recensement. Bien qu’utile pour fournir une évaluation globale du risque social, l’ADI ne peut pas être désagrégée pour évaluer des types de risques plus spécifiques.

Les décideurs politiques pourraient résoudre ce problème en combinant les valeurs de l’ADI avec les données individuelles recueillies par les organismes de soins de santé, les assureurs ou d’autres organisations communautaires. Dans le cadre d’incitations au paiement basées sur la valeur, un nombre croissant de systèmes de santé ont créé des initiatives pour aider à documenter et à répondre aux besoins sociaux de leurs populations de patients, tels que le transport, la sécurité alimentaire et l’instabilité du logement, souvent grâce à des partenariats étroits avec des agences de services sociaux. Les données de ces initiatives pourraient être combinées avec l’ADI, mélangeant ainsi les perspectives individuelles et communautaires globales qui pourraient ensuite être utilisées pour éclairer les changements de paiement. À titre d’exemple actuel, Massachusetts Medicaid a complété les données sur les risques sociaux au niveau de la zone en utilisant des informations au niveau individuel provenant des dossiers médicaux et prétend augmenter le remboursement aux organisations de soins gérés qui servent les patients à haut risque socialement et médicalement.

Une autre approche consiste à prendre en compte les besoins sociaux de paiement à l’aide d’indices multidimensionnels qui incluent des sous-catégories de risque. Par exemple, le Virginia Public Health Department a développé le Health Opportunity Index, une mesure qui fournit une évaluation globale du risque au niveau des secteurs de recensement, ainsi que des indices de sous-catégorie pour les profils de disparité environnementale, d’opportunité pour le consommateur, d’opportunité économique et de bien-être pour la communauté. Autre exemple, les Centers for Disease Control and Prevention (CDC) ont créé l’indice de vulnérabilité sociale (SVI), une mesure au niveau des secteurs de recensement qui a été initialement développée pour la préparation aux situations d’urgence mais a été plus récemment appliquée aux contextes de santé. L’indice est composé de quatre sous-catégories : statut socio-économique, composition du ménage, race/ethnicité/langue et logement/transport.

Les décideurs pourraient utiliser ce type de granularité pour traiter l’éventail des niveaux de risque dans les communautés. En particulier, les sous-catégories pourraient aider à clarifier les approches pour les communautés considérées par les indices composites comme présentant des niveaux de risque « intermédiaires ». Deux communautés peuvent toutes deux avoir des valeurs SVI intermédiaires – une communauté principalement en raison de facteurs liés au logement et au transport, et l’autre communauté en raison du statut minoritaire et des barrières linguistiques. Un aperçu de ces distinctions peut soutenir des interventions plus ciblées et fondées sur des données probantes.

Bien entendu, aucune de ces solutions n’est en soi une panacée. Les risques et les besoins découlent des différences de pouvoir et des injustices telles que le racisme et le sexisme qui ne peuvent pas être directement saisis par les données au niveau de la zone. Les données individuelles (par exemple, sur la race) ne reflètent pas non plus nécessairement l’expérience (par exemple, le racisme). Les cliniciens et les systèmes de santé devraient continuer à utiliser des approches collaboratives et qualitatives pour inviter les patients et les communautés à partager leurs expériences vécues uniques. Les travaux futurs devraient également porter sur la déclaration des données (par exemple, éviter la sous-déclaration chez les personnes à risque qui peuvent ne pas accéder régulièrement aux soins) et l’exactitude (par exemple, la précision avec laquelle différents indices reflètent les besoins dans des circonstances aiguës et évolutives, telles que la pandémie en cours). Quelle que soit la manière dont les mesures au niveau de la zone sont utilisées, les travaux devraient évaluer comment les changements de paiement affectent les résultats en matière de santé et l’équité.

Les décideurs politiques qui réfléchissent à la manière d’informer les paiements à l’aide de mesures du risque social au niveau de la zone peuvent envisager plusieurs solutions, telles que la combinaison d’indices composites avec les données disponibles au niveau individuel ou la création ou l’utilisation d’indices avec des sous-catégories définies. Les deux appuieraient l’objectif d’utiliser le paiement comme méthode pour bâtir un système de soins de santé plus équitable.

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