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Consommation des médicaments coûteux à l’Assistance Publique-Hôpitaux de Paris : un indicateur des déterminants de l’attractivité hospitalière pour les patients ?

Par : Contributeur(s) : Type de matériel : TexteTexteLangue : français Détails de publication : 2016. Sujet(s) : Ressources en ligne : Abrégé : Dans le système de tarification à l’activité, les ressources financières des hôpitaux sont directement liées à leur activité, les incitant à développer leur attractivité pour les patients. L’objectif de notre étude est de rechercher les paramètres influençant la part des patients ne résidant pas en Île-de-France (IDF) et pris en charge à l’Assistance Publique-Hôpitaux de Paris (AP-HP), reflet de l’attractivité. Cette première analyse est limitée au recours aux médicaments inscrits sur la liste des médicaments facturables en sus en 2012. Un modèle Tobit est développé, dans lequel la variable dépendante est, pour chaque médicament, le ratio du nombre de patients ne résidant pas en IDF, sur le nombre total de patients recevant ce médicament. Les variables explicatives regroupent des caractéristiques liées aux médicaments et aux patients. En 2012, 526 091 doses – pour 113 médicaments de la liste en sus – sont administrées à 30 499 patients de l’AP-HP. 13 % des patients sont non franciliens. Selon le modèle Tobit, trois variables ont un impact positif sur le ratio (statut innovant, pourcentage de femmes et degré de sévérité du groupe homogène de malades) et trois un impact négatif (désignation orpheline, pourcentage de plus de 65 ans, origine biologique du médicament). Les classes thérapeutiques et le diagnostic principal ont également une incidence significative selon la classe statistique. Cette étude constitue une première étape de modélisation des déterminants significatifs de l’attractivité hospitalière pour les patients, permettant de mieux comprendre l’évolution des dépenses liées aux médicaments onéreux.Abrégé : Consumption of expensive drugs: an indicator of determinants of hospitals’ attractiveness for patients ?Hospitals’ attractiveness can impact the number of inpatients, and so health care expenditures. The objective is to identify parameters related to patients or drugs, which influence the proportion of inpatients not residing in the Paris area, and hospitalized in the Public Welfare Hospital of Paris (AP-HP). The analysis is limited to the use of the drugs that are listed on the French expensive drug formulary in 2012. A censored regression model, Tobit model, was developed in which the dependent variable is, for each drug, the ratio of the number of inpatients not residing in the Paris area, on the total number of inpatients receiving this drug. There are two kind of explanatory variables : those related to drugs and to patients. During 2012, 526 091 doses – of the 113 drugs list – are administered to 30 499 inpatients. 13 % of inpatients come from off the Paris area. According to the Tobit model, three variables have a positive impact on the ratio (innovative status, percentage of women and of Diagnosis Related Group coded as severe) and three a negative impact (orphan designation, percentage of elderly, biological origin). The therapeutic class and the Major Diagnostic Categories also have a significant impact depending on the statistical class. This study represents the first step of modelling the determinants of hospital’s attractiveness for patients, in order to better understand expensive drug expenditures.
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Dans le système de tarification à l’activité, les ressources financières des hôpitaux sont directement liées à leur activité, les incitant à développer leur attractivité pour les patients. L’objectif de notre étude est de rechercher les paramètres influençant la part des patients ne résidant pas en Île-de-France (IDF) et pris en charge à l’Assistance Publique-Hôpitaux de Paris (AP-HP), reflet de l’attractivité. Cette première analyse est limitée au recours aux médicaments inscrits sur la liste des médicaments facturables en sus en 2012. Un modèle Tobit est développé, dans lequel la variable dépendante est, pour chaque médicament, le ratio du nombre de patients ne résidant pas en IDF, sur le nombre total de patients recevant ce médicament. Les variables explicatives regroupent des caractéristiques liées aux médicaments et aux patients. En 2012, 526 091 doses – pour 113 médicaments de la liste en sus – sont administrées à 30 499 patients de l’AP-HP. 13 % des patients sont non franciliens. Selon le modèle Tobit, trois variables ont un impact positif sur le ratio (statut innovant, pourcentage de femmes et degré de sévérité du groupe homogène de malades) et trois un impact négatif (désignation orpheline, pourcentage de plus de 65 ans, origine biologique du médicament). Les classes thérapeutiques et le diagnostic principal ont également une incidence significative selon la classe statistique. Cette étude constitue une première étape de modélisation des déterminants significatifs de l’attractivité hospitalière pour les patients, permettant de mieux comprendre l’évolution des dépenses liées aux médicaments onéreux.

Consumption of expensive drugs: an indicator of determinants of hospitals’ attractiveness for patients ?Hospitals’ attractiveness can impact the number of inpatients, and so health care expenditures. The objective is to identify parameters related to patients or drugs, which influence the proportion of inpatients not residing in the Paris area, and hospitalized in the Public Welfare Hospital of Paris (AP-HP). The analysis is limited to the use of the drugs that are listed on the French expensive drug formulary in 2012. A censored regression model, Tobit model, was developed in which the dependent variable is, for each drug, the ratio of the number of inpatients not residing in the Paris area, on the total number of inpatients receiving this drug. There are two kind of explanatory variables : those related to drugs and to patients. During 2012, 526 091 doses – of the 113 drugs list – are administered to 30 499 inpatients. 13 % of inpatients come from off the Paris area. According to the Tobit model, three variables have a positive impact on the ratio (innovative status, percentage of women and of Diagnosis Related Group coded as severe) and three a negative impact (orphan designation, percentage of elderly, biological origin). The therapeutic class and the Major Diagnostic Categories also have a significant impact depending on the statistical class. This study represents the first step of modelling the determinants of hospital’s attractiveness for patients, in order to better understand expensive drug expenditures.

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