Utilisation d'une nouvelle approche de la mesure de l'efficacite productive dans le domaine de la sante publique : application au depistage du cancer colo-rectal
Institution:
Paris, EHESSDisciplines:
Directors:
Abstract EN:
After pulmonary localisation, colo-rectal cancer is the second cause of death in france. The annual death toll reached the level of 15,760 cases in 1990. Only prevention by early detection had a positive impact on the survivor and mainly on people with a family history of colo-rectal cancer. That is why in our study we set up a simulation model to determine cancer detection. Our simulation model consists of two stages. In the first stage, we elaborated a mathematical model by using data envelopment analysis (dea) which is a new measure of productive efficiency based on linear programming. In fact, the aim of this stage is to find cost-effective strategies. In the second stage, we dealt with a markov process to find the proper age to start detection and the frequency of screening tests. In concrete terms, putting into practice these two models allowed us to make the analysis much more realistic in terms of on the one hand the medical and economic evaluation and on the other hand the methodological evaluation.
Abstract FR:
En france, le cancer colo-rectal est la deuxieme cause de mortalite par cancer apres la localisation pulmonaire. Le nombre annuel de deces etait de 15 760 cas en 1990. Seule la prevention par le depistage aurait un impact positif sur la survie, particulierement chez les sujets a haut risque familial. C'est pourquoi, nous avons mene une etude de simulation afin de determiner les benefices (en terme de vies gagnes et monetaire) du depistage. Notre travail a consiste a faire, une simulation en deux etapes. Dans la premiere, nous avons elabore un modele mathematique utilisant la methode data envelopment analysis (dea) qui est une nouvelle mesure de l'efficacite productive basee sur la programmation lineaire. Le but de cette etape est de determiner les strategies couts-efficaces. Dans la deuxieme etape, nous avons construit un processus de markov afin de trouver l'age ideal pour le debut du depistage ainsi que sa frequence. Une comparaison utilisant les strategies degagees de l'etape 1 entre population depistees et nondepistees a ete effectuee. La mise en application concrete de ces deux modeles permettrait une analyse plus fine de la realite sur le plan de l'evaluation medicale et economique et sur le plan methodologique.