Abstract FR:

L'hepatite c est une pathologie le plus souvent asymptomatique, 600 000 personnes sont infectees par le virus en france. Un depistage est necessaire pour proposer un traitement. En l'absence de traitement, l'hepatite c peut evoluer vers la cirrhose avec des risques de decompensations et d'evolution vers le carcinome hepatocellulaire. Les pratiques de depistage realisees sur les populations a risque sont tres variables, en particulier pour les patients hemodialyses. L'objectif de ce travail est de proposer un modele, qui permet d'evaluer les differentes strategies de depistage en terme d'efficacite et de couts a court et a long terme lorsqu'un traitement est propose aux cas depistes. Le modele propose s'applique au depistage des patients hemodialyses, il peut aussi etre exploite pour d'autres populations a risque. Les differentes strategies ont ete modelisees a l'aide d'un arbre de decision permettant d'integrer des criteres d'efficacite en terme de depistage, en annees de vie gagnees avec ou sans cirrhose et de criteres de cout. Pour la mesure des couts la perspective de l'etude etait celle de la societe, en limitant le decompte des depenses aux seules consommations de soins et services medicaux. Une chaine semi-markovienne est utilisee pour simuler l'efficacite et les couts a long terme des differentes strategies. Les resultats du modele montrent que la strategie basee sur une frequence semestrielle n'est pas efficiente. Quand aux resultats sur le long terme ils confirment le choix de la strategie basee sur la realisation d'une recherche d'anticorps anti-vhc par an. L'interet de ce travail est aussi de pouvoir disposer d'un outil d'aide a la decision qui permette d'analyser par etapes les consequences des strategies en fonction des populations a risque etudiees. Il permet de voir que le traitement des hepatites c meme sur des populations ayant une esperance de vie limitee peut ameliorer cette survie ou du moins l'etat de sante des patients.