Intérêt de la modélisation dans le suivi pronostique et la mesure de l'impact économique d'une maladie létale : exemple de la leucémie myeloïde chronique

par Catherine Brun-Strang

Thèse de doctorat en Économie de la santé

Sous la direction de Gérard Duru.

Soutenue en 2006

à Lyon 1 .

mots clés

• Épidémiologie
• Leucémie myéloïde chronique
• Markov, Processus de

Résumé

La question qui se pose avec l'introduction d'un nouvel anti-cancéreux tel que l'imatinib est de connaître l'évolution du nombre de patients traités au cours du temps. Les malades sous imatinib passeront plus tardivement dans des phases plus sévères et survivront plus longtemps. A côté, des bénéfices cliniques apportés à un patient donné, il y aura également un impact en santé publique et sur le budget de la santé, non seulement du fait du transfert de prescriptions, mais aussi du fait de l'augmentation de la prévalence de la maladie. En préambule à la mise sur le marché, les experts en santé publique ont souhaité disposer d'un outil permettant de prédire et comparer l'évolution clinique à 5 ans des malades leucémiques. Ce modèle mathématique quantifie le nombre de malades qui chaque année sera traitée par imatinib et en évalue l'impact budgétaire en comparaison des stratégies thérapeutiques existantes. A la lumière de cette démarche, nous avons discuté les intérêts et les limites de la modélisation en santé

Titre traduit

The interest of modelling prognosis and economic impact of a fatal illness : the exemple of chronic myeloid leukaemia (CML)

Résumé

The introduction of a new anti-cancer therapy such as imatinib raises the question of the evolution of the number of patients treated over time. Imatinib retards progression to advanced stages and treared patients will survive longer. Apart from the clinical benefit for individual patients, there is also an impact on public health and on health expenditure, due not only to prescription changes but also through the increased prevalence of the disease. Prior to market access, the manufacter wanted to dispose of a model that could predict and compare the clinical evolution at 5 years of patients with CML. This mathematical model quantifies the number of patients who will be treated each year with imatinib and evaluates the budget impact relative to existing therapeutic strategies. This approach is used as a basis for the analysis and discussion of the interest and limits of modelling in public health