Méthodes d’analyse et de traitement des données de coût : approches par « micro-costing » et « gross-costing »

Autor: F. Deniès, Lionel Perrier, M. Morelle, Nathalie Havet, A. Pages, Benoît Dervaux, M Plantier
Přispěvatelé: Dao, Taï, Groupe d'analyse et de théorie économique (GATE Lyon Saint-Étienne), École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Sciences Actuarielle et Financière (SAF), Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon, Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille), Epidémiologie et analyses en santé publique : risques, maladies chroniques et handicaps (LEASP), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Centre Léon Bérard [Lyon], French Costing Group
Rok vydání: 2018
Předmět:
Zdroj: Epidemiology and Public Health = Revue d'Epidémiologie et de Santé Publique
Epidemiology and Public Health = Revue d'Epidémiologie et de Santé Publique, 2018, 66, pp.S101-S118. ⟨10.1016/j.respe.2018.02.003⟩
ISSN: 0398-7620
1773-0627
DOI: 10.1016/j.respe.2018.02.003
Popis: This work addresses the analysis of individual cost data in the setting of interventional or observational studies using statistical analysis software once the costs per patient have been estimated. It is in fact necessary to be able to present and describe data in an appropriate manner in each of the studied health strategies and to test whether the difference in costs observed between treatment groups is due to chance or not. Furthermore, cost analysis differs from conventional statistical analysis in that cost data have a certain number of specific properties, including their use by health decision-makers. This work also addresses the difficulties that generally arise in regard to the distribution of cost; it explains why the mathematical average constitutes the only relevant measure for economists; and it outlines which analyses are required for inter-strategy cost comparisons. It also covers the issue of missing or censored data, features that are inherent to information collected regarding costs and to sensitivity analyses.
Ce travail traite de l’analyse des données de coût individuelles dans le cadre d’études interventionnelles ou observationnelles à l’aide de logiciels d’analyse de données et de traitement statistique dès lors que les coûts par patient ont été estimés. Il est, en effet, nécessaire de pouvoir les présenter et les décrire de façon appropriée dans chacune des stratégies de santé étudiées et de tester si la différence de coût observée entre les groupes de traitement est due au hasard ou non. De plus, l’analyse des données de coût se distingue des analyses statistiques « classiques » par un certain nombre de caractéristiques propres à ces données ainsi qu’à leur utilisation par les décideurs de santé. Ce travail présente également les difficultés que posent généralement les distributions de coût, explique pourquoi la moyenne arithmétique constitue la seule mesure pertinente pour les économistes, et décrit quelles analyses sont nécessaires pour la comparaison des coûts entre les stratégies. Il s’intéresse aussi à la question des données manquantes ou censurées, spécificités souvent inhérentes aux informations collectées sur les coûts et aux analyses de sensibilité.
Databáze: OpenAIRE
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