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Analyse d’impact budgétaire de la généralisation du diagnostic pré-implantatoire à tous les couples dont l’un des membres est porteur d’une translocation réciproque équilibrée

Authors :
Jean-Pierre Daurès
Sihame Chkair
N. Frydman
T. Anahory
Christel Castelli
S. Romana
P. Janssen
Sophie Bastide
Source :
Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique. 66:S138-S139
Publication Year :
2018
Publisher :
Elsevier BV, 2018.

Abstract

Introduction Le diagnostic pre-implantatoire (DPI) permet d’analyser le contenu genetique d’un embryon humain obtenu par fecondation in vitro (FIV). Cette technique presente l’avantage majeur de pouvoir proposer a un couple presentant un risque eleve de transmettre une maladie genetique grave et incurable au moment du diagnostic, la caracterisation de la mutation ou du desequilibre chromosomique provenant de l’affection dont il est porteur, avant l’implantation des embryons. Une analyse cout-efficacite a ete menee (etude observationnelle financee via un appel d’offre DGOS STIC) : les resultats montrent que la strategie avec DPI est largement dominante et devrait etre adoptee. D’apres les recommandations des societes savantes, l’analyse d’impact budgetaire (AIB) doit completer une evaluation economique de type cout-efficacite ou cout-utilite : la question de l’accessibilite suivant logiquement celle de l’efficience. L’objectif poursuivi par une telle analyse est d’estimer les consequences financieres, a court ou moyen terme de la mise en place d’une strategie de sante sur le budget du payeur. Methodes La perspective retenue est celle de l’Assurance maladie obligatoire dont le budget pluriannuel sera affecte par la generalisation de la strategie etudiee. L’horizon correspond a la duree de prise en charge d’un couple dans le parcours DPI avec pour terme l’accouchement le cas echeant. La methodologie consiste a comparer le cout de la strategie evaluee avec celle de la strategie actuelle. Pour y parvenir, il est necessaire d’identifier et de definir les populations d’interet que sont la population cible (population eligible) et la population rejointe (population effectivement traitee). L’estimation de ces populations est une etape cruciale : une grande rigueur doit y etre consacree et plusieurs hypotheses sont posees. Ce travail fastidieux est gage de la pertinence de la taille des populations estimees. La problematique dans l’analyse ici menee reside dans la generalisation de la pratique du DPI (car deja repandue dans la pratique courante) et le cout qu’elle engendre. Des lors, nous proposons une AIB comparant le scenario 1 correspondant a la prise en consideration de la contrainte d’un nombre limite de DPI realisables par an et le scenario 2 correspondant a la situation dans laquelle aucune contrainte ne porte sur le nombre de DPI realisables annuellement. Une fois ces populations estimees, les ressources financieres des deux strategies peuvent etre evaluees a l’echelle populationnelle. Resultats Les donnees de couts de prise en charge estimees pour l’etude cout-efficacite, auxquelles nous avons applique de nouvelles modalites en lien avec l’AIB, sont utilisees. A partir de celles-ci, un cout de prise en charge par annee du DPI a ete deduit. Le scenario 1 est moins couteux que le scenario 2 : le differentiel maximum entre les deux scenarios sur un an est de l’ordre de 11 millions d’euros et de 33 millions d’euros sur trois ans. Lorsque l’on s’interesse aux evenements medicaux (fausse couche spontanee precoce, IMG, diagnostic prenatal et avortement spontane tardif) et aux couts evites, on constate que la prise en charge de toute la patientele cible permet d’economiser la somme de 5 025 112 € sur trois ans. Conclusion L’ensemble des parametres impactant les depenses et l’organisation de la prise en charge du DPI ont ainsi ete mis en avant. Il revient desormais au decideur d’orienter son choix, un choix eclaire des arguments avances dans cette analyse.

Details

ISSN :
03987620
Volume :
66
Database :
OpenAIRE
Journal :
Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique
Accession number :
edsair.doi...........829b8dfecdd29b79b367ab365b1c4c25