| 000 | 04872cam a2200433 4500500 | ||
|---|---|---|---|
| 005 | 20251228045454.0 | ||
| 041 | _afre | ||
| 042 | _adc | ||
| 100 | 1 | 0 |
_aDucros, Denis _eauthor |
| 700 | 1 | 0 |
_aNicoules, Valérie _eauthor |
| 700 | 1 | 0 |
_aChehoud, Haithem _eauthor |
| 700 | 1 | 0 |
_aBayle, Annette _eauthor |
| 700 | 1 | 0 |
_aSouche, Arnaud _eauthor |
| 700 | 1 | 0 |
_aTanguy, Maëla _eauthor |
| 700 | 1 | 0 |
_aValière, Jean-Paul _eauthor |
| 700 | 1 | 0 |
_aCayla, Françoise _eauthor |
| 700 | 1 | 0 |
_aGrosclaude, Pascale _eauthor |
| 245 | 0 | 0 | _aLes bases médico-administratives pour mesurer les inégalités sociales de santé |
| 260 | _c2015. | ||
| 500 | _a4 | ||
| 520 | _aObjectif : La capacité à mesurer les inégalités sociales de santé (ISS) est un préalable à la mise en œuvre des politiques territoriales de réduction de ces inégalités. L’absence d’informations individuelles à caractère socio-économique dans les bases de données médico-administratives ne permet pas de les évaluer directement. L’objectif est de proposer une méthode de mesure des ISS à partir des bases de données de l’Assurance maladie et d’un indicateur écologique agrégé de défavorisation. Méthodes : Vingt-sept indicateurs de recours aux soins et à la prévention ont été construits comme marqueurs potentiels d’ISS. Les bases de données médico-administratives ont été complétées avec un indice de défavorisation disponible à l’IRIS, l’ European Deprivation Index. Un indicateur d’accessibilité spatiale potentielle est également calculé afin de prendre en compte la distribution spatiale de l’offre de soins. Résultats : La population de l’étude comprenait les données issues des trois principaux régimes d’Assurance maladie, soit 89 % de la population de la région Midi-Pyrénées. 98 % ont pu être géocodés. Les 27 indicateurs ont donc été calculés sur 2 574 310 personnes, soit 87 % de la population régionale. Conclusion : Ce travail montre l’intérêt d’utiliser les données médico-administratives pour créer des bases de données permettant de mesurer les ISS et leurs évolutions en région. Les indicateurs proposés pourraient être utilisés comme outils d’aide à la décision en matière de sélection de territoires d’intervention et permettre d’apprécier l’impact des politiques publiques mises en œuvre en faveur de la réduction des ISS. | ||
| 520 | _aUse of medical and administrative databases to measure social health inequalities Objective : The ability to measure social health inequalities is a prerequisite to the implementation of local policies designed to reduce such inequalities. The absence of individual socioeconomic data in medical and administrative databases does not allow direct evaluation of those inequalities. The objective of this study is to propose a method of measurement of social health inequalities from national health insurance databases and a validated deprivation index. Methods : 27 health care and prevention indicators were constructed to identify social health inequalities. Medical and administrative databases were cross-matched with the European Deprivation Index, completed by a potential spatial accessibility indicator in order to take into account the spatial distribution healthcare services. Results : The study population comprised data derived from the three main health insurance schemes, and represents 89% of the population of the Midi-Pyrénées region. 98% were able to be geographically coded. The 27 indicators were therefore calculated on a total of 2,574,310 individuals, i.e. 87% of the regional population. Conclusion : This study illustrates the value of using medical and administrative data to create databases allowing measurement of social health inequalities and their variations within a region. The proposed indicators could be used as decision-making tools for the selection of zones of intervention and to assess the impact of public policies designed to reduce social health inequalities. | ||
| 690 | _aaccessibilité des services de santé | ||
| 690 | _abases de données médico-administratives | ||
| 690 | _aconsommation de soins | ||
| 690 | _adisparités d’accès aux soins | ||
| 690 | _adisparités d’état sanitaire | ||
| 690 | _ainégalités sociales de santé | ||
| 690 | _amidi-Pyrénées | ||
| 690 | _aoffre de soins | ||
| 690 | _adisparities of access to care | ||
| 690 | _ahealth care utilization | ||
| 690 | _ahealth disparities | ||
| 690 | _amedical and administrative database health services accessibility | ||
| 690 | _amidi-Pyrénées | ||
| 690 | _asocial health inequalities | ||
| 786 | 0 | _nSanté Publique | 27 | 3 | 2015-08-13 | p. 383-394 | 0995-3914 | |
| 856 | 4 | 1 | _uhttps://stm.cairn.info/revue-sante-publique-2015-3-page-383?lang=fr&redirect-ssocas=7080 |
| 999 |
_c1578651 _d1578651 |
||