Troubles dépressifs majeurs : approche méthodologique pour la modélisation médico-économique des stratégies de prévention des récidives par modèles de simulation à événements Discrets

par Agathe Le Lay

Thèse de doctorat en Économie de la santé

Sous la direction de Michel Lamure.

Soutenue le 16-12-2009

à Lyon 1 , dans le cadre de École Doctorale Interdisciplinaire Sciences-Santé. (Villeurbanne) , en partenariat avec Laboratoire d'analyse des systèmes de santé (laboratoire) .

Le jury était composé de Jean-Paul Auray, Mondher Toumi.

Les rapporteurs étaient Christophe Lançon, Pierre-Michel Llorca.


  • Résumé

    Les troubles dépressifs représentent aujourd’hui l’une des causes de handicap et de mortalité précoce les plus fréquentes dans le monde. Les projections établies par l’Organisation Mondiale de la Sante à l’horizon 2020 prévoient qu’ils seront classés second, juste après les maladies cardiovasculaires. De nombreuses études ont montré l’efficacité des antidépresseurs dans la prévention des rechutes, cependant la situation semble moins claire s’agissant de la prévention des récidives. Un certain nombre de travaux de recherche ont été menés visant à évaluer l’impact médico-économique des stratégies thérapeutiques préventives, en recourant à la construction de modèles de simulation, ceux-ci permettant une représentation schématique de l’évolution de la pathologie au cours du temps. Cependant, afin d’être en mesure d’évaluer l’impact économique des stratégies de prévention des troubles dépressifs, un certain nombre de facteurs doivent être pris en considération dans l’élaboration du modèle représentatif de la pathologie. Nous montrons que l’intégration de l’ensemble des facteurs déterminants des récidives, tout en considérant un horizon temporel suffisamment large afin de capter les bénéfices thérapeutiques et (éventuellement) économiques sur le long terme, n’est pas sans poser problème. Nous montrons que les modèles disponibles dans la littérature sont seulement en mesure de proposer une forme partielle d’abstraction de la pathologie dépressive, généralement réduite à un ou deux facteurs de risque principaux, parmi lesquels l’observance du traitement, l’histoire médicale ou encore les caractéristiques sociodémographiques du patient. Nous proposons alors d’envisager les modèles de simulation à événements discrets en tant que réponse possible pour la représentation des facteurs de risque des troubles dépressifs récurrents, et détaillons les principes de la méthode. Nous tentons ensuite de développer un modèle ≪ princeps ≫ à partir de données épidémiologiques. Nous montrons alors que la flexibilité associée à ce type de modélisation permet de proposer un cadre d’analyse au plus près de la réalité de la pathologie dépressive

  • Titre traduit

    Modelling the cost-effectiveness of prophylactic interventions in patients with recurrent major depressive disorders : a methodological approach with Discrete Event Simulation


  • Résumé

    Depressive disorders represent today one of the most frequent causes of disability and premature death worldwide. Research on the natural history of depressive disorders has shown that it is indeed a chronic rather than an acute disease. Many studies have shown the effectiveness of antidepressants in preventing relapse; however, the situation seems less clear with regard to the prevention of recurrence. A number of research activities have been conducted to evaluate the pharmaco-economic impact of preventive strategies with the help of simulation models. These techniques represent a convenient tool enabling the schematic representation of disease progression over time. However, in order to be able to assess the economic impact of prevention strategies for depressive disorders, a number of factors must be taken into account when developing the model structure. We show that the integration of all determining factors, especially on a wide-enough time horizon in order to capture the therapeutic and possible economic benefits in the long term can be somewhat problematic. We show that the models available in the literature only present a partial framework aiming at depicting disease’s risk factors (medical history, treatment compliance or socio-demographic characteristics) and progression over time. We propose then to consider the use of discrete event simulation models as a possible tool for modelling recurrent depressive disorders, and we provide a detailed description of the principles of this methodology. We then try to develop a core model based on epidemiological evidence. We show that the flexibility associated with this type of modelling method can provide an analytical framework that depicts the characteristics of the depressive pathology in a more realistic fashion

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