Taux de générique et de prescription substituable

Transcription

Disparités régionales de consommation
pharmaceutique
Stéphane Sclison – Directeur de la Stratégie, IMS Health
Agenda
• Contexte et objectifs
• Méthodologie
• Résultats
• Focus pathologies : diabète et cancer
• Pistes d’économie et conclusion
Disparités régionales de consommation pharmaceutique – juillet 2014
2
Agenda
• Méthodologie
• Résultats
3
Contexte et objectifs
• Contexte :
− Le médicament représente une dépense annuelle de 22,6 milliards d’euros
pour la collectivité (Cnamts, 2013)
− S’il ne représente qu’environ 20% des dépenses de santé, il est
cependant régulièrement en tête des postes de dépenses visés par des
économies dans les lois annuelles de financement de la sécurité sociale
− Cette question est généralement gérée de façon nationale or on peut
s’interroger sur les différences locales
• Objectifs :
− Quantifier les écarts de consommation de médicaments en ville, liée à la
prescriptions entre les régions, en volume et en valeur
− Tester le caractère explicatif de facteurs économiques, d’offres de soins et
comportementaux
− Analyser deux grandes pathologies chroniques sur les mêmes éléments
4
Agenda
• Méthodologie
• Résultats
5
Méthodologie
• Principale Base utilisée : base SDM d’IMS Health
− Base des dispensations en officine de ville
− Echantillon de plus de 14 000 pharmacies sur les 22 000 pharmacies
françaises
• Autres Bases : Données Insee sur la population régionale et
Drees sur le nombre d’activités par spécialités médicales
• Agrégats de médicaments
− Les classes thérapeutiques fines sont été regroupées en méta-classes : 40
classes regroupées en 9 familles
− Pour chaque région sont utilisés des agrégats de consommation
médicale, coût, prescription médicale et niveau de vie.
6
Définition des Méta-classes
METACLASSES
NEUROPSY SPECIALISTE
CANCER, PR ET INFECTIOLOGIE SPECIALISTE
CARDIOVASCULAIRE VILLE
PATHOLOGIES MAJEURES VILLE
ANTALGIQUES
MEDICAMENT DE CONFORT
CONTRACEPTION ET HORMONETHERAPIES
VACCINS
AUTRES
CLASSES
ALZHEIMER
ANTIEPILEPT ET ANTIPARKIN
ANTIPSYCHOTIQUES
ANTI CANCEREUX
EPO
IMMUNOSUPPRESSEURS
POLYARTHRITE
RHUMATOIDE
ANTIRETROVIRAUX
IMMUNOSTIMULANTS
ANTIVIRAUX HEPATITES
ANTIAGREGANTS
ANTITHROMBOTIQUES
ANTIDIABETIQUES ORAUX
INSULINES
ANTIHYPERTENSEURS
HYPOLIPEMIANTS
THERAPIE CARDIAQUE
AUTRE
ANTIASMATHIQUES
ANTIBIOTIQUES
ANTIVIRAUX
AUTRES ANTI-INFECTIEUX
ANTIACIDES ET
ANTIULCEREUX
ANTIDEPRESSEURS
PSYCHOTROPES
ANTIINFLAMMATOIRES
ANTIOSTEOPOROTIQUES
ANALGESIQUES
NARCOTIQUES
ANTALGIQUES
ANTIALERGIQUES ET
RHINITE
ANTITUSSIFS
APPAREIL DIGESTIF DIVERS
HNP
VASODIL PERIF ET VINOTON
CONTRACEPTIFS
HORMONES
HORMONES DE CROISSANCE
HORMONOTHERAPIE SUBST
INDUCTEURS OVULATION
VACCINS
DERMATOLOGIE
OPHTALMOLOGIE
AUTRES
CODE EphMERA
N07D
N03A, N04A
N05A
L01, L02
B03C
L04A
M01C
J05C
L03
J05B1
B01C
B01A, B01B, B01E, B0X
A10H, J , K, L, M, N, S, X + ACOMPLIA (classé App. digestifs divers)
A10C
C02, C03, C07, C08, C09
C10, C11
C01
R03
G04A , J01, J03
J05B hors J05B1
J02, J04
A02A, A02B, A03F (hors DEBRIDAT, MODULON, TRANSACALM et Génériques TRIMEBUTINE)
N06A
N05B, N05C
M01A, M05X (hors PROTELOS)
M05B, A102 + EVISTA (G3J) + OPTRUMA (G3J) + PROTELOS (M05X) + FORSTEO (H04E)
N02A, N07F
N02B, N02C
R01A, R01B, R06A
R05
Tous autres A hors ACOMPLIA, A12A et ajout de DEBRIDAT, MODULON, TRANSACALM et Générique
TRIMEBUTINE
G04C
C04, C05, N06D
G03A
H hors H04C et H04E (Forsteo)
H04C
G03B, G03C, G03D, G03F
G03G
J07A, J07B
D
S01
toutes autres classes EphMERA
7
Variables utilisées dans l’étude
Définitions
• UCD : unités communes de dispensation (i.e. un comprimé pour une boîte et
un flacon pour un sirop).
• CAPPUB : Chiffre d’affaires en prix public.
• Euro / UCD = CAPPUB / nombre d’unités communes de dispensation (cet
indicateur mesure le coût moyen d’une UCD par habitant d’une région).
• UCD / HAB = nombre d’unités communes de dispensation / nombre
d’habitant (cet indicateur mesure la consommation moyenne d’UCD par
habitant d’une région).
• UCD / ALD = nombre d’unités communes de dispensation / nombre de
patient déclarés pour l’Affection de Longue Durée concernée (cet indicateur
mesure la consommation moyenne par patients de la pathologie relevant de
l’ALD).
• Coefficient de correction de l’âge = âge moyen région / âge moyen
France.
• Taux de substitution génériques= génériques / (génériques+princeps),
mesurés en UCD dans le répertoire générique.
• Taux de prescription substituable = (génériques+princeps du répertoire)
/ total marché (pour la classe thérapeutique étudiée)
8
Agenda
• Méthodologie
• Résultats
9
UCD par habitant
Ile-de-France
-19 à -15%
-14 à -10%
-9 à -5%
-4 à -1%
0 à +5%
Limousin
+6 à +10%
+11 à +15%
+16 à +20%
>+20%
Indice (1,00=moyenne France)
10
UCD par habitant corrigées de l'âge moyen de la population
de la région : l’âge est un facteur explicatif mais des disparités
fortes demeurent
Ile-de-France
-14 à -10%
-9 à -5%
-4 à -1%
0 à +5%
+6 à +10%
Limousin
+11 à +15%
+16 à +20%
>+20%
11
Euro par UCD
Ile-de-France
-9 à -5%
-4 à -1%
0 à +5%
Limousin
12
+11 à +15%
Volume et valeur
Plus on consomme, plus on est économe
0,650
Ile-de-France
€ / UCD
0,600
0,550
Rhône-Alpes
Alsace
HautePACA
Normandie
Corse
Pays-de-la-Loire
Lorraine
LanguedocMidi-Pyrénées
Champagne
Roussillon
Franche-Comté
-Ardennes
Centre
0,500
Aquitaine
Bretagne
Bourgogne
BassePoitouNormandie
Charentes
0,450
0,400
700
800
UCD / habitant
13
Picardie
Limousin
Auvergne
750
Nord-Pasde-Calais
850
900
950
Corrélation consommation médicamenteuse et niveau de
richesse
Régions
€ / UCD corrigées de UCD/hab corrigées
l'âge moyen
de l'âge moyen
Île-de-France
0,634
700
Champagne-Ardenne
Picardie
Haute-Normandie
Centre
Basse-Normandie
Bourgogne
Nord-Pas-de-Calais
Lorraine
Alsace
Franche-Comté
Pays de la Loire
Bretagne
0,501
0,522
0,528
0,497
0,488
0,471
0,537
0,518
0,543
0,519
0,515
0,498
866,1
904,4
814,6
811,3
808,8
870,3
908,8
886,3
775
740,6
713,7
736
21
21
22
22
21
21
20
21
24
22
22
22
949
698
056
359
537
901
587
812
045
218
017
157
Poitou-Charentes
Aquitaine
Midi-Pyrénées
Limousin
Rhône-Alpes
Auvergne
Languedoc-Roussillon
0,457
0,507
0,513
0,435
0,553
0,455
0,534
833,9
782,4
768,5
949,6
709,2
833
828,9
21
22
22
21
23
21
21
541
481
403
281
951
524
029
Provence-Alpes-Côte d'Azur
Corse
0,54
0,523
849,3
793,7
22 896
21 531
27 566
corrélation € / UCD corrigés de l'âge moyen
0,66
corrélation UCD/hab corrigées de l'âge moyen
-0,60
14
Moyenne des niveaux
de vie
Volume (corrigé de l’âge moyen) et densité médicale
Plus de médecins, moins de volume
950
Picardie
900
UCD / habitant
Limousin
Nord-Pas-deCalais
Lorraine
ChampagneArdennes
Bourgogne
PoitouCharentes
850
Centre
HauteNormandie
800
BasseNormandie
Corse
Aquitaine
Alsace
MidiPyrénées
FrancheComté
750
Pays-de-laLoire
700
230
Languedoc
-Roussillon
Auvergne
250
Bretagne
270
RhôneAlpes
290
Densité médicale
15
310
Ile-deFrance
330
350
Corrélation consommation médicamenteuse et densité médicale
Régions
€ / UCD corrigées de UCD/hab corrigées
l'âge moyen
de l'âge moyen
Île-de-France
0,634
700
Champagne-Ardenne
Picardie
Haute-Normandie
Centre
Basse-Normandie
Bourgogne
Nord-Pas-de-Calais
Lorraine
Alsace
Franche-Comté
Pays de la Loire
Bretagne
0,501
0,522
0,528
0,497
0,488
0,471
0,537
0,518
0,543
0,519
0,515
0,498
866,1
904,4
814,6
811,3
808,8
870,3
908,8
886,3
775
740,6
713,7
736
Poitou-Charentes
Aquitaine
Midi-Pyrénées
Limousin
Rhône-Alpes
Auvergne
0,457
0,507
0,513
0,435
0,553
0,455
0,534
833,9
782,4
768,5
949,6
709,2
833
828,9
348,4
251,4
231,2
246,9
235,2
259,4
253,5
278,6
271,1
315,9
273,4
253,5
274,2
261,2
309,1
305,8
299,6
305
272,6
305,8
Corse
0,54
0,523
849,3
793,7
356,5
274
corrélation € / UCD corrigés de l'âge moyen
0,50
corrélation UCD/hab corrigées de l'âge moyen
-0,27
*source : Atlas de la démographie médicale CNOM 2014
16
Densité médicale pour
100 000 habitants*
Prix moyen de l’UCD (corrigé de l’âge moyen) et
densité médicale
Le densité médicale est associée à un niveau de prix de produits plus élevé
0,650
Ile-deFrance
€ / UCD
0,600
0,550
RhôneAlpes
HauteNord-Pas-deNormandie
Calais
Corse
Pays-de-laLoire Lorraine Franche-Comté
ChampagneCentre Ardennes
BasseBretagne
Normandie
Picardie
0,500
Alsace
Languedoc
-Roussillon
MidiPyrénées
Aquitaine
Bourgogne
0,450
0,400
230
PoitouAuvergne
Charentes
250
270
Limousin
290
Densité médicale
Presentation Title [via Insert tab > Header & Footer]
17 Fixed Date [via Insert tab > Header & Footer]
310
330
350
Corrélation des variables taux de substitution et de prescriptions
substituables avec la variable densité toutes spécialités
Régions françaises
Densité toutes spécialités
Alsace
2,576
Aquitaine
2,638
Auvergne
2,055
Basse-Normandie
1,919
Bourgogne
2,261
Bretagne
2,217
Centre
1,930
Champagne-Ardenne
2,114
Corse
1,884
Franche-Comté
2,071
Haute-Normandie
2,089
Île-de-France
3,241
2,926
Limousin
2,774
Lorraine
2,202
Midi-Pyrénées
2,282
Nord-Pas-de-Calais
2,204
Pays de la Loire
1,986
Picardie
1,758
Poitou-Charentes
1,917
3,182
Rhône-Alpes
2,624
CORRELATIONS densité toute spécialités
18
Taux de
substitution
74%
76%
77%
81%
79%
82%
80%
80%
67%
77%
79%
75%
78%
77%
76%
75%
78%
84%
79%
79%
78%
77%
-0,204
Taux de
prescription
substituable
67%
67%
68%
67%
67%
67%
67%
67%
68%
67%
67%
68%
67%
67%
65%
67%
67%
67%
66%
68%
66%
66%
-0,189
Taux moyens de prescriptions substituables⁽*⁾ : une
faible diversité sur les taux globaux
Ile-de-France
Limousin
⁽*⁾ Rapport des prescriptions dans le répertoire générique / totalité des prescriptions, UCD pour les classes avec répertoire génériques
19
Taux moyens de substitution en officine⁽*⁾ : des
différences plus marquées
Ile-de-France
Limousin
⁽*⁾ Dispensation de génériques / totalité des UCD dispensées dans le répertoire générique (génériques + princeps)
pour les classes concernées
20
La diversité des scores de substitution par classes ne permet pas
d’expliquer le niveau de prix moyen de l’UCD délivrée
Régions
Limousin
Auvergne
Poitou-Charentes
Bourgogne
Basse-Normandie
Centre
Bretagne
Champagne-Ardenne
Aquitaine
Midi-Pyrénées
Pays de la Loire
Lorraine
Franche-Comté
Picardie
Corse
Haute-Normandie
Nord-Pas-de-Calais
Alsace
Rhône-Alpes
Île-de-France
classement euro/UCD corrigées
de l'âge moyen
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
21
Classement score total
substitution*
18
10
4
8
3
5
1
7
17
14
1
19
14
12
22
6
9
14
13
21
11
20
Top 3 régions en nombre de classes supérieures à la moyenne
du taux de substitution et de prescription substituable : des
disparités fortes
Score des plus fortes régions
Score des plus faibles régions
40
32
30
Score
25
22
21
22
24
26
Nombre classes
supérieures
moyenne taux
substitution
55
20
15
10
5
Nombre classes
supérieures
moyenne taux de
prescription
substtituable
0
Score Maximum théorique :72
22
17
15
10
8
6
5
0
22
20
20
Score
35
25
34
33
53
0
Taux moyens de prescriptions substituables - Taux
moyens de substitution en officine
Résultats
• Le calcul en moyenne toutes classes de ces taux offre une
image très indifférencié des régions françaises
• L’absence de disparités sur ces taux moyens masque des
différences plus importantes quand on effectue les calculs au
niveau plus fin de classe thérapeutique pour une pathologie
donnée
• Ces différences sont illustrées par les analyses au niveau du
diabète et du cancer
23
Conclusion : principaux enseignements
• Il existe bien des disparités régionales dans la consommation
médicamenteuse
• Les disparités sont plus fortes en volume qu’en prix moyen
• Les disparités en volumes sont moins prononcées lorsque l’on
tient compte du facteur âge
• La consommation en volume est inversement liée au niveau
de vie
• La valeur des médicaments est positivement liée au niveau de
vie
• La densité médicale est lié positivement au prix moyen de
l’UCD mais négativement (bien que légèrement) avec le
volume.
• Les comportements de substitution et prescription des
pharmacies sont très variables d’une région à l’autre
24
Agenda
• Méthodologie
• Résultats
25
Consommation moyenne de UCD en ALD8 fonction du Coût
moyen d’une UCD par régions
1,20
Centre
€/UCD vs moyenne France
1,15
1,10
Île-de-France
Picardie
1,05
Poitou-Charentes
Rhône-Alpes
Alsace
Auvergne
Limousin
Midi-Pyrénées
Basse-Normandie
1,00 Provence-Alpes-Côte d'Azur
0,95
Haute-Normandie
Bretagne Aquitaine
Nord-Pas-de-Calais
Pays de la Loire
Lorraine
Bourgogne
Franche-Comté
0,90
53
Corse
Champagne-Ardenne
0,85
0,80
0,80
0,85
0,90
0,95
1,00
1,05
1,10
1,15
1,20
UCD/ALD8 vs moyenne France
26
1,25
1,30
Taux de générique et de prescription substituable,
Antidiabétiques Oraux
96,0%
94,0%
Moyenne
78,1%
ChampagneArdenne
Taux de générique UCD (%)
92,0%
Basse-Normandie
Pays de la Loire
Centre
Bretagne
Rhône-Alpes
Picardie
Bourgogne Poitou-Charentes
PACA
Auvergne
Moyenne 90%
Midi-Pyrénées
Nord-Pas-deCalais
Lorraine
Aquitaine
Haute-Normandie
90,0%
88,0%
Ile-De-France
Limousin Alsace
86,0%
Franche-Comté
LanguedocRoussillon
84,0%
Corse
82,0%
72,0%
74,0%
76,0%
78,0%
80,0%
82,0%
Taux de prescription substituable UCD (%)
27
84,0%
Corrélation des variables taux de substitution et de prescription
substituable avec la variable euro/UCD, diabète
DIABETE
Regions françaises
euro /UCD
Alsace
0,335
Aquitaine
0,323
Auvergne
0,302
Basse-Normandie
0,316
Bourgogne
0,323
Bretagne
0,289
Centre
0,314
Champagne-Ardenne
0,316
Corse
0,372
Franche-Comté
0,332
Haute-Normandie
0,321
Île-de-France
0,315
0,352
Limousin
0,351
Lorraine
0,349
Midi-Pyrénées
0,323
Nord-Pas-de-Calais
0,347
Pays de la Loire
0,316
Picardie
0,347
Poitou-Charentes
0,288
Provence-Alpes-Côte
d'Azur
0,332
Rhône-Alpes
0,309
CORRELATIONS CAPPUB/UCD
Taux de substitution
88,0%
89,1%
90,0%
92,5%
90,7%
93,6%
92,8%
90,9%
82,8%
89,0%
90,4%
88,2%
89,0%
88,2%
89,0%
89,3%
89,4%
94,6%
91,4%
90,9%
Taux de prescription substituable
75,6%
78,6%
78,6%
76,7%
79,2%
83,2%
79,2%
75,1%
83,2%
77,5%
74,0%
79,8%
76,9%
74,6%
75,9%
76,6%
78,7%
81,6%
75,3%
80,5%
90,4%
90,4%
-0,660
76,6%
79,9%
-0,299
Une économie du médicament plus liée à la substitution générique qu’à la prescription dans le
répertoire
28
Consommation moyenne d’une UCD en ALD8 fonction du niveau
moyen de vie
1,25
Limousin
1,20
Corse
1,15
Bourgogne
1,10
Aquitaine
Auvergne
Poitou-Charentes
1,05
Picardie
1,00
Midi-Pyrénées
Centre
Champagne-Ardenne
Basse-Normandie
Bretagne
Franche-Comté
0,95
Pays de la Loire
Rhône-Alpes
Lorraine
0,90
Nord-Pas-de-Calais
53
Île-de-France
Haute-Normandie
0,85
Alsace
0,80
0,8
0,85
0,9
0,95
1
1,05
1,1
1,15
Niveau moyen de vie vs moyenne France
29
1,2
1,25
Corrélations Diabète
Diabète
Corrélation
Entre
population
médicale
(1)
coût moyen
(2)
consommation
médicaments
(3)
0,202
0,377
(1) (Nombre médecins Endocrinologie et métabolisme + médecins généralistes) / nombre habitants
région
(2) Euro / nombre UCD région
(3) Nombre UCD / nombre de patients en ALD8 région
30
Coût moyen d’une UCD en ALD8 fonction du niveau moyen de
vie
1,15
€/UCD8 vs moyenne France
1,10
1,05
Corse
Limousin
Lorraine
Picardie
Nord-Pas-de-Calais
Alsace
Franche-Comté
1,00
Bourgogne
Haute-Normandie
Basse-Normandie
0,95
Midi-Pyrénées
Aquitaine
Champagne-Ardenne
Pays de la Loire
Auvergne
Île-de-France
Centre
Rhône-Alpes
0,90
Poitou-Charentes
Bretagne
0,85
0,8
0,85
0,9
0,95
1
1,05
1,1
1,15
1,2
31
1,25
1,3
Taux de générique et de prescription substituable, Cancer
Moyenne
79,5%
85,0%
Limousin
Taux de générique UCD ( %)
80,0%
75,0%
Rhône-Alpes
Picardie
Île-de-France
Haute-Normandie Pays de la Loire
Lorraine
Bourgogne
Poitou-Charentes Corse
Franche-Comté
Nord-Pas-de-Calais
Alsace
Aquitaine
Basse-Normandie
Auvergne
70,0%
65,0%
Centre
Midi-Pyrénées
60,0%
Moyenne
67,5%
Champagne-Ardenne
55,0%
50,0%
45,0%
Bretagne
40,0%
72,0%
74,0%
76,0%
78,0%
80,0%
Taux de prescription substituable UCD ( %)
32
82,0%
84,0%
Consommation moyenne de UCD en ALD30 et coût moyen
d’une UCD par régions
1,15
Faible &
cher
Fort &
cher
Auvergne
€/UCD vs moyenne France
1,10
Picardie
Bourgogne
1,05
1,00
Franche-Comté
Faible &
peu
cher
54
0,95
0,85
0,70
Centre
PACA
Aquitaine
Auvergne
Midi-Pyrénées
Lorraine
Alsace
Poitou-Charentes
53
Rhône-Alpes
Basse-Normandie
0,75
0,80
0,85
0,90
0,95
1,00
1,05
33
Fort &
peu cher
Haute-Normandie
Île-de-France
Nord-Pas-de-Calais
0,90
Limousin
Champagne-Ardenne
55
Corse
1,10
1,15
1,20
Corrélation des variables taux de substitution et de prescription
substituable avec la variable euro/UCD, cancer
CANCER
Regions françaises
euro /UCD
Alsace
8,166
Aquitaine
8,144
Auvergne
9,394
Basse-Normandie
7,537
Bourgogne
8,837
Bretagne
8,239
Centre
8,507
Champagne-Ardenne
8,736
Corse
8,877
Franche-Comté
8,638
Haute-Normandie
8,033
Île-de-France
7,684
8,726
Limousin
8,880
Lorraine
7,937
Midi-Pyrénées
8,152
Nord-Pas-de-Calais
7,554
Pays de la Loire
7,892
Picardie
8,844
Poitou-Charentes
7,665
8,438
Rhône-Alpes
8,197
CORRELATIONS CAPPUB/UCD
Taux de prescription
Taux de substitution
substituable
62,2%
81,6%
69,0%
79,7%
58,1%
81,4%
70,1%
82,7%
66,3%
79,2%
78,8%
76,6%
71,9%
81,8%
72,9%
79,8%
44,0%
77,4%
74,3%
74,0%
70,2%
79,9%
70,0%
78,3%
65,5%
78,0%
67,7%
80,6%
63,8%
80,8%
70,7%
79,9%
66,4%
79,7%
78,5%
78,5%
61,8%
79,8%
70,8%
79,6%
67,9%
79,4%
63,1%
80,7%
-0,408
-0,174
Une économie du médicament plus liée à la substitution générique qu’à la prescription dans le
répertoire
34
Consommation moyenne d’UCD en ALD30 et niveau de vie
1,2
Centre
UCD/ALD30 VS moyenne France
1,15
Corse
1,1
1,05
Picardie
Alsace
Poitou-Charentes
Île-de-France
Basse-Normandie
Auvergne
1
Limousin
Franche-Comté
Pays de la Loire
Bretagne
Bourgogne
0,95
Lorraine
Rhône-AlpesAquitaine
Midi-Pyrénées
Haute-Normandie
0,9
Nord-Pas-de-Calais
0,85
0,8
0,75
Champagne-Ardenne
0,7
0,9
0,95
1
1,05
1,1
1,15
Niveau de vie vs moyenne France
35
1,2
1,25
Coût moyen d’une UCD en ALD30 fonction du niveau moyen
de vie
1,15
€/UCD30 vs moyenne France
Auvergne
1,10
Corse
Bourgogne
Limousin
1,05
Picardie
Champagne-Ardenne
Franche-Comté
Centre
1,00
Bretagne
Rhône-Alpes
Midi-Pyrénées
Alsace
Aquitaine
Haute-Normandie
Lorraine
Pays de la Loire
Poitou-Charentes
0,95
0,90
Nord-Pas-de-Calais
Île-de-France
Basse-Normandie
0,85
0,8
0,85
0,9
0,95
1
1,05
1,1
1,15
1,2
36
1,25
1,3
Corrélations Cancer
Cancer
Corrélation
Entre
population
médicale
(1)
coût moyen
(2)
consommation
médicaments
(3)
0,236
0,120
(1)Nombre activités Oncologie + Médecine nucléaire + Radio-thérapie / nombre habitants région
(2)Euro / nombre UCD région
(3)Nombre UCD / nombre de patients en ALD30 région
37
Conclusion : principaux enseignements
• L’approche par pathologie révèle des disparités invisibles en
total toutes classes.
• Pour le cancer comme le diabète, nous constatons une faible
corrélation entre population médicale prenant en charge la
pathologie et coût moyen ou la consommation de
médicaments.
• Pour ces mêmes pathologies, nous observons une faible
corrélation entre le taux de prescription substituable et la
variable coût moyen d’une UCD ; si la corrélation euro/UCD et
taux de substitution est relativement forte pour le diabète,
pour le cancer elle est plus faible.
38
Agenda
• Méthodologie
• Résultats
39
Modéliser les économies potentielles
Approche méthodologique
• A partir de notre base de données, nous avons voulu
appliquer trois modèles d’optimisation.
• Nous avons développé ces modèles en prenant comme
hypothèses :
− Une harmonisation des pratiques est possible à la hauteur de la
moyenne observée des pratiques dans les différentes régions.
− Les volumes de chaque région ne doivent pas être affectés par
ces modèles pour conserver la plus grande partie des spécificités
épidémiologiques de la région.
40
Traitement des disparités régionales
Les pistes d’économies
1. Un modèle «pathologies» : l’alignement du coût moyen
du médicament prescrit des régions les plus chères sur la
moyenne des régions pathologies par pathologies (métaclasses thérapeutique.
2. Un modèle «pratiques du générique» : l’alignement des
pratiques médicales et pharmaceutiques relatives au
générique sur la pratique moyenne des régions pathologies
par pathologies avec un alignement sur la pratique
moyenne en taux de prescription dans le répertoire ainsi
qu’en taux de substitution effective.
41
Le modèle «pathologies»
•
Situation : l’optimisation donne des résultats variables par
domaine thérapeutique avec des enveloppes d’optimisation
en remboursement qui vont de 78 millions d’euros pour la
classe la plus «optimisable» à moins de 400 000 euros pour
l’optimisation la plus modeste. En pourcentage des
dépenses 2013 des domaines thérapeutiques cette
optimisation va de 6,8% à 0,6%.
•
Pour l’ensemble des domaines thérapeutiques, l’alignement
donnerait une économie de :
−
738 millions d’euros en base de remboursement
−
soit 560 millions d’euros en remboursement.
42
Modèle «pathologies »
Top 10 domaine thérapeutiques en économies (chiffres en millions d’euros)
Méta-classes
1. Autres
Economie base
Economie remb.
% économie
102,3
77,8
6,6%
2. Antiasthmatiques
88,2
67,0
6,4%
3. Polyyarthrite
rhumatoïde
53,5
40,7
6,8%
4. Antithrombotiques
41,4
31,5
5,8%
5. Ophtalmologie
35,9
27,3
3,5%
6. Appareil digestif
divers
35,4
26,9
3,7%
7. Antihypertenseurs
34,3
26,2
1,4%
8. Vaccins
22,2
16,9
4,3%
9. Antipsychotiques
21,2
16,1
3,7%
10. Hormones
21,1
16,1
4,6%
737,9
560,8
2,7%
TOTAL
43
Modèle «pathologies»
Analyse critique
• Plus proche de la réalité clinique il donne des objectifs par
domaine thérapeutique.
• En revanche, il est tributaire de la précision de nos
regroupements de classes thérapeutiques (les «métaclasses»).
• Il affecte des optimisations sur des classes où on peut
interroger la nécessité d’optimisation, comme les vaccins par
exemple où la couverture vaccinale et sa conformité avec le
calendrier de vaccination est un objectif majeur de santé
publique.
44
Le modèle «pratiques du générique»
•
Situation : les taux de prescriptions substituables ainsi que
les taux de substitution générique sont très variable selon
les régions et les pathologies (cf. Top3 des régions sur ces
critères).
•
L’application de ce modèle donne un potentiel d’économies
de :
−
143 millions d’euros en base de remboursement
−
soit 108 millions d’euros en remboursement.
45
Le modèle «pratiques du générique»
Top 10 méta-classes en économie potentielle (millions d’euros)
8,0
6,1
8,1
6,1
9,3
7,1
Hormones
Antipsychotiques
Antiagrégants
Contraceptifs
8,9
Analgésiques narcotiques
11,7
9,3
Alzheimer
9,9
Appareil digestif div.
12,2
13,0
10,4
Antiasthmatiques
13,7
12,6
Antihypertenseurs
16,5
17,2
22,7
Autres
38,2
29,1
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
30,0
35,0
40,0
45,0
Base
Remboursements
Economie totale : 231,4 millions d’euros en base, 175,8 millions d’euros en
remboursements
Presentation Title [via Insert tab > Header & Footer]
46 Fixed Date [via Insert tab > Header & Footer]
Modèle «pratiques du générique»
Analyse critique
• Il est encore plus proche du terrain en simulant l’application de
pratiques de prescription dans le répertoire et de substitution
pharmaceutique par domaine thérapeutique mais il limite
l’optimisation à ce seul aspect.
• Le prix moyen de l’UCD délivrée n’est pas dépendant du seul niveau
de pratiques génériques mais les économies potentielles, plus
modestes, que pour le modèle radical, sont réelles.
• Elle constituent une voie intéressante dans la mesure où l’extension
du répertoire générique ne sera pas très forte dans le futur proche
compte tenu de l’absence de produits très importants tombant dans
le domaine public et de l’extension au paracétamol qui ne donnerait
qu’un très faible différentiel de prix.
47
Conclusion : les modèles d’économies
• Pour chacun des modèles le changement supposé ne concerne que les
régions au coût supérieur à la moyenne française.
• Il aligne les régions sur un objectif théorique atteignable car en rapport
avec la pratique (moyenne observée sur les régions) et non sur un
minimum qui pourrait représenter les régions donnant le plus faible
accès aux innovations thérapeutiques plus chers.
• Aucun modèle ne suppose une régulation par les volumes. Les UCD
restent constants, seul leur coût est modifié.
• Les pistes d’actions dégagées par chacun des modèles pourraient être
ciblées de façon plus précise en utilisant les chiffres disponibles dans la
base créée pour cette étude, par exemple pour le modèle «pratiques» :
− Quelles classes thérapeutiques dans une région précise et la place du levier
«prescription dans le répertoire» et «substitution générique»?
− Quelles régions pour une classe thérapeutique précises avec la place du levier
− Quels couples régions-classes thérapeutiques à optimiser pour les leviers
48
Conclusion : les perspectives
• Si nous avons vu que les disparités régionales sont
importantes les facteurs de démographie (âge), démographie
médicale ou d’usage du générique n’en explique qu’une
partie.
• Au-delà des facteurs épidémiologiques et de l’état sanitaire
moyen d’une population d’une région, d’autres facteurs ont
intuitivement un impact sur le médicament :
− Les pratiques médicales et les stratégies thérapeutiques utilisées pour de
mêmes cas cliniques
− Les actions menées par les agences régionales sur ces mêmes pratiques
• Dans tous les cas les analyses plus fines à mener devraient
adopter une approche par pathologie et une granularité plus
fine comme le département pour rendre compte également
des disparités intra-région.
49
IMS Journée Solutions 2014
50
Merci de votre attention

Taux de générique et de prescription substituable

Transcription

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