Les nouveautés sur le front de l’évaluation de l’économicité

Article infosantésuisse


15.02.2017

Vérification et amélioration de la méthode statistique

Les nouveautés sur le front de l’évaluation de l’économicité

Depuis 2013, la loi sur l’assurance-maladie oblige les assureurs et les fournisseurs de prestations à convenir d’une méthode commune pour contrôler le caractère économique des prestations médicales. Un groupe de projet, composé paritairement de représentants de santésuisse, de curafutura et de la FMH, a défini une méthode d’analyse de variance qui sera améliorée en y incluant des facteurs de morbidité supplémentaires. Les parties contractantes ont décidé de faire valider ce modèle statistique d’évaluation de l’économicité par un organisme externe.

Depuis plus de trente ans, les assureurs-maladie analysent l’économicité des prestations ambulatoires fournies par les médecins. Chaque assureur contrôle les factures individuelles tandis que santésuisse effectue des évaluations systématiques de l’économicité au moyen de méthodes statistiques pour l’ensemble de la branche.

Identification des prestations non économiques

La méthode statistique vise à identifier les fournisseurs de prestations qui pratiquent par exemple la « surmédicalisation » (polypragmasie) - ce qui va à l’encontre du principe d’économicité - et génèrent ainsi des coûts sensiblement plus élevés que leurs consœurs et confrères de la même spécialité. Les coûts par malade sont comparés aux coûts moyens du même groupe de spécialistes. Les fournisseurs de prestations dont les coûts sont supérieurs à la moyenne sont tout d’abord priés de justifier leur profil de coût. Si un médecin n’arrive pas à expliquer le niveau plus élevé de ses coûts - ou s’il ne fait pas suffisamment d’efforts pour optimiser les coûts non justifiés de son cabinet -, santésuisse lui adresse une demande de restitution. Dans de rares cas, une action en justice peut être intentée. Les demandes de restitution ne sont toutefois pas le but premier des évaluations d’économicité ; mais elles peuvent en être la conséquence.

Facteur supplémentaire : morbidité du collectif des patients

Déjà avant l’entrée en vigueur du nouvel article de loi début 2013, la FMH et santésuisse avaient défini dans une déclaration d’intention leurs objectifs communs en vue de l’amélioration de l’évaluation de l’économicité. Outre l’engagement de remplir conjoitement le mandat du législateur, la méthode statistique doit être adaptée de sorte que, en fonction de la morbidité du collectif des patients, seuls les médecins travaillant effectivement de manière non économique soient identifiés. De plus, la méthode statistique doit régulièrement être vérifiée, adaptée et complétée.

Le groupe de projet composé des représentants de santésuisse, curafutura et FMH a étudié la question de la méthode adéquate pour réaliser les évaluations d’économicité et a proposé différentes solutions. Il en est résulté la convention ANOVA (Analysis of Variances), qui a été signée dans les délais impartis, en janvier 2014, par toutes les parties.

Moins de soupçons injustifiés

L’amélioration continue de la méthode retenue, qui inclut des facteurs de morbidité supplémentaires, fait partie de la convention signée en janvier 2014. Le consensus règne quant au fait que la morbidité du malade influe considérablement sur le coût de ses traitements. Les médecins qui soignent des patients présentant une morbidité supérieure à la moyenne ont donc des coûts plus élevés. Le modèle statistique en tiendra compte à l’avenir. Le nombre de médecins soupçonnés à tort de travailler de manière non économique va ainsi diminuer – et les coûts pour prouver leur bonne foi également. Par ailleurs, l’évaluation d’économicité ne faisait pas jusqu’à présent ressortir les fournisseurs de prestations dont le collectif de patients présente une morbidité inférieure à la moyenne, et donc des coûts de traitement annuels inférieurs. La nouvelle méthode statistique le fera désormais.

Prise en compte des facteurs de hausse des coûts

Représenter directement le facteur de morbidité est assez complexe car il est difficilement mesurable. De plus, nous ne disposons pas de données d’un niveau de qualité suffisant en Suisse. Il s’agit donc d’en tenir compte indirectement, par exemple au moyen de l’âge du malade, de sa franchise ou de sa consommation de médicaments. L’emplacement du cabinet médical ou l’offre de prestations du médecin pourraient être d’autres facteurs décisifs. Le but de ce modèle statistique est de reproduire autant que possible tous les facteurs exogènes qui occasionnent des coûts élevés, mais sans être assimilables à une « surmédicalisation ». En conséquence, il faut avant tout tenir compte des facteurs extérieurs de hausse des coûts sur lesquels le médecin n’a pas d’influence directe.

Validation de la méthode statistique par un organisme externe

A l’automne 2016, les parties sont tombées d’accord pour faire valider par un organisme externe la méthode statistique, le modèle et d’éventuelles améliorations. Un cabinet de conseil neutre, spécialisé dans les questions d’économie de la santé, est chargé d’étudier la méthode et de faire des recommandations en vue de son perfectionnement, voire de proposer d’autres méthodes statistiques au cas où la méthode existante n’atteindrait pas ses buts. Dans le cadre d’un appel d’offres, et après concertation entre les assureurs et la FMH, le mandat été confié au cabinet de conseil Polynomics AG.

La validation externe doit garantir que la méthode statistique satisfait aux standards scientifiques actuels et que, si nécessaire, d’autres facteurs exogènes adéquats sont pris en compte afin d’adapter le modèle. De plus, l’organisme externe contrôle de manière indépendante si la méthode statistique existante permet de détecter les médecins travaillant de manière non économique. L’objectif est qu’à l’avenir le moins de médecins soient si possible injustement identifiés comme des prestataires travaillant de manière non économique. Car au final, tous les participants ont intérêt à réduire le temps consacré aux évaluations d’économicité. Le rapport de validation sera disponible au cours du deuxième trimestre 2017.

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