# Mettre le “ value-based aging ” au cœur des politiques de dépendance

Thomas Rapp, Quitterie Roquebert, Jonathan Sicsic

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## To cite this version:

Thomas Rapp, Quitterie Roquebert, Jonathan Sicsic. Mettre le “ value-based aging ” au cœur des politiques de dépendance. LIEPP Policy Brief, 2021, 53, 10.25647/liepp.pb.53. hal-03384716

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Submitted on 19 Oct 2021

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# Mettre le "value-based aging" au cœur des politiques de dépendance

**Thomas Rapp***

thomas.rapp@u-paris.fr
maître de conférences (HDR)
en sciences économiques à
l'Université de Paris (LIRAES),
co-directeur de l'axe
Politiques de santé du LIEPP

**Quitterie Roquebert***

roquebert@unistra.fr
maître de conférences en
sciences économiques à
l'Université de Strasbourg (BETA)

**Jonathan Sicsic***

jonathan.sicsic@u-paris.fr
maître de conférences en
sciences économiques à l'Université
de Paris (LIRAES)

## RÉSUMÉ

Avec le vieillissement de la population, l'accompagnement de perte d'autonomie et le bien-vieillir sont devenus des enjeux de politique publique majeurs. Une question centrale est celle de la pertinence des aides publiques : sont-elles centrées sur les besoins des personnes ? Nous montrons qu'il existe en effet une corrélation forte entre la santé perçue par nos aînés et leurs besoins de soins de longue durée (familiaux et professionnels). Nous préconisons de déployer une aide publique basée sur la notion de « value-based aging », c'est-à-dire finançant en priorité des aides centrées sur les attentes des aînés.

## ABSTRACT

In a context of population aging, providing assistance to frail older people and encouraging healthy aging have become policy priorities. A central question is related to the efficiency and people-centeredness of public policies. We show that indeed, there is a strong correlation between frail older people's self-reported health and their long-term care needs. We recommend to change the orientation of aging policies and focus on the notion of "value-based aging", by financing in priority services centered on older people's interests and expectations.

## Introduction

Le vieillissement de la population s'accélère rapidement dans les pays de l'OCDE. D'ici à 2050, plus du quart de la population de la Belgique, la France, les Pays-Bas ou encore l'Allemagne aura dépassé l'âge de 65 ans. Ce phénomène est encore plus marqué dans les pays du sud de l'Europe (Espagne, Portugal, Italie), où les personnes âgées de plus de 65 ans représenteront près de 40 % de la population totale.

Face à ces enjeux, les politiques publiques encouragent le recours aux soins professionnels à travers des aides publiques, comme l'allocation personnalisée d'autonomie en France. Les soins de longue durée (SLD) sont un ensemble de services proposés aux personnes faisant face à des problèmes de limitations physiques, fonctionnelles ou cognitives. Ils sont fournis par des professionnels et sont souvent complétés par une assistance apportée par les aidants familiaux (époux, enfants, amis etc.). Dans les pays de l'OCDE, près de 11 %

<footnote>* Les auteurs adhèrent à la charte de déontologie du LIEPP disponible en ligne et n'ont déclaré aucun conflit d'intérêt potentiel.</footnote>
des personnes de plus de 65 ans reçoivent
aujourd'hui des SLD, et ce nombre a doublé en 10
ans. L'âge, la santé, la générosité des aides publiques,
la diversité de l'offre, le prix des soins, et la
disponibilité des aidants familiaux sont des
déterminants importants du recours à ces soins.

Paradoxalement, les attentes de nos aînés et la
perception qu'ils ont de leur propre état de santé
sont encore assez peu prises en compte dans les
politiques d'accompagnement de la perte
d'autonomie. Par exemple, l'OCDE montre que les
aides publiques françaises sont moins généreuses
pour les SLD à domicile et encore très orientées sur
le financement des soins en EHPAD, alors que nos
aînés souhaitent souvent rester à leur domicile le
plus longtemps possible. De plus, une proportion
importante des personnes éligibles aux aides
publiques pour la perte d'autonomie n'en font pas la
demande, en partie parce qu'elles ne pensent pas
être éligibles, parce qu'elles considèrent les aides de
dépendance comme « stigmatisantes », ou encore
parce que ces aides ne sont pas assez généreuses
pour couvrir leurs besoins. Enfin, l'assurance
dépendance privée volontaire est aujourd'hui très
peu développée, notamment parce qu'elle ne
correspond pas aux perceptions d'individus souvent
« myopes » et/ou très optimistes à l'égard de leurs
risques individuels de perte d'autonomie.

Ce constat conduit à s'interroger sur la
nécessité de mieux prendre en compte la dimension
« subjective » de la santé dans l'évaluation des
besoins, en s'appuyant sur des informations sur la
santé perçue par les individus pour apporter une
vision plus globale de leur état de santé. C'est
l'objectif d'un nombre croissant d'initiatives, qui
utilisent des auto-questionnaires pour mieux
identifier les risques de fragilité chez les aînés, et leur
proposer une prise en charge personnalisée. Ces
initiatives reposent sur l'idée que des mesures de la
santé perçue apportent une information pertinente
pour identifier les situations de perte d'autonomie et
les besoins associés. Elles mettent aussi en avant une
plus grande souplesse et des coûts moins importants
pour la collecte des données issues d'auto-
questionnaires, par rapport à des mesures plus
« objectives » de la santé, comme par exemple la
vitesse de marche ou la force de préhension.

Cette approche soulève plusieurs questions :
La santé perçue est-elle un bon marqueur des
besoins de SLD des personnes âgées fragiles ?
Apporte-elle une information complémentaire aux
mesures de santé « objectives » ? Comment utiliser
ces données pour mettre en œuvre des politiques de
dépendance centrées sur les intérêts des personnes ?

# 1. Revue de la littérature

La littérature scientifique montre que le
recours aux SLD est très corrélé aux mesures
« objectives » de la santé, comme par exemple le
nombre de maladies chroniques, mesures de
limitations fonctionnelles, échelles de fragilité, santé
mentale. Un nombre croissant de travaux de
recherche insiste également sur l'importance de la

santé perçue dans l'explication des décisions de
recours aux soins. Ces mesures « subjectives » de la
santé sont souvent issues d'échelles graduées
(« excellente », « très bonne », « bonne », « médiocre »,  
« mauvaise »), ou d'échelles visuelles analogues  
(allant de 0 pour une santé médiocre à 100 pour une  
santé excellente).

Les travaux de l'International consortium for
health outcome measurement (ICHOM) montrent
qu'il faut combiner des mesures de santé perçue et
de santé objective pour bien appréhender les
attentes et les besoins de soins des aînés. Plusieurs
revues de la littérature (voir par exemple Au et al.,
2014 et DeSalvo et al., 2016) montrent en effet que
la santé perçue capture à la fois des dimensions
physiques et psychologiques de la santé très
complémentaires de la santé « objective ». Elle
apporte une vision « globale » de la santé, et elle est
très corrélée à des mesures de santé et à la mortalité.
Elle dépend de caractéristiques comme l'âge, le
genre, de variables socioéconomiques (revenu,
éducation etc.), et de facteurs contextuels, comme
par exemple les normes sociales ou les traits de
personnalité, souvent décrits dans la littérature
comme des « biais de reports ».

D'un point de vue conceptuel, la santé perçue
peut être appréhendée à travers une fonction
F(X,Y), où X est une mesure de la santé objective,
mesurée par une évaluation clinique, et Y est une
information privée sur la santé, contenue dans les
autoévaluations. La fonction F(.) correspond au
comportement du patient, qui reflète l'hétérogénéité
de son appréciation à l'égard de sa propre santé,
toutes choses égales par ailleurs. Nous proposons de
distinguer deux principaux mécanismes pour
expliquer la présence de différences entre la santé
perçue et la santé objective : l'information privée que
le patient détient sur sa santé et le « biais de report »,
qui correspond à la façon avec laquelle il exprime
cette perception de son état de santé. Le « biais de
report » peut capturer l'influence des préférences des
individus, comme par exemple la sur-confiance ou
encore l'optimisme sur sa propre santé. Ces
préférences sont souvent corrélées à des variables
économiques comme l'éducation ou le revenu et
influencent les décisions de santé, et en particulier
certains comportements risqués.

Si, d'un point de vue empirique, il est
relativement facile de mesurer la santé perçue,
l'interprétation de son impact sur les besoins de
SLD est moins aisée. En effet, il n'est pas évident de
comparer la santé perçue d'un individu à un autre, au
contraire des mesures objectives de la santé, qui ne
sont pas sujettes au « biais de report ». De plus,
l'interprétation des variables de santé perçue est
souvent problématique, du fait de l'influence de
variables omises (par exemple, la santé perçue peut
être directement influencée par la structure familiale
ou des traits psychologiques qui influencent
également la demande de SLD), ou à cause d'une
causalité inverse. Par exemple, on sait que le manque
de SLD disponibles et la nature de l'offre de soins
peuvent également influencer la santé perçue par les
individus.
## 2. Données et méthodes de la recherche

Avec Quitterie Roquebert et Jonathan Sicsic, nous avons récemment exploré la corrélation entre les besoins de SLD et deux mesures de santé perçue. Nous utilisons les données du projet européen SPRINTT (Sarcopenia and physical frailty in older people: multi component treatment strategies), qui permet d'explorer le recours aux soins dans un échantillon de 1 519 individus à risque de dépendance dans 11 pays européens. Nous explorons la corrélation entre les différentes mesures de santé perçue et deux variables discrètes mesurant le recours aux soins formels (aides professionnelles comme par exemple le portage des repas, les aides au domicile, l'aide administrative) et aux soins informels (aides familiales, non rémunérées) à l'aide de modèles probit bivariés.

Nous construisons deux mesures de la santé perçue : (i) une mesure absolue, donnée par la réponse individuelle à un score de santé compris entre 0 et 100 ; (ii) une mesure relative, qui correspond à la différence entre le score individuel et la moyenne des scores obtenus pour des personnes ayant une santé comparable. Notre mesure de la santé perçue « relative » permet donc d'appréhender où se situe la réponse de chaque individu par rapport aux réponses des individus ayant des caractéristiques proches. Nous utilisons les trois étapes définies par la méthode de Layes et al. (2012) pour construire cette mesure relative. Tout d'abord, nous régressons la santé perçue (notée sur une échelle subjective) sur des variables démographiques (âge et sexe) et de santé objective. Ensuite, nous utilisons les résultats de ces régressions pour prédire la santé perçue « ajustée » des caractéristiques individuelles. Enfin, nous calculons pour chaque individu la déviation entre sa santé perçue « absolue » et sa santé perçue « ajustée », appelée par la suite « santé relative », à travers la différence entre la santé perçue observée pour chaque individu et la santé perçue moyenne observée chez les individus partageant les mêmes caractéristiques objectives. Nous ajustons les modèles de recours aux SLD par un ensemble de facteurs de santé « objectifs » pouvant être classés en quatre dimensions : la santé fonctionnelle (échelles d'autonomie et mesures de la force musculaire), la présence de comorbidités (et sévérité de ces maladies), la santé mentale (échelles de dépression, évaluation cognitive), et présence de chocs de santé dans l'année précédant la visite (hospitalisations, chutes etc.).

## 3. Synthèse des résultats de la recherche

La Figure 1 permet d'identifier 3 catégories de profils d'individus en fonction du signe de leur santé perçue « relative ». Pour les individus plutôt « pessimistes » la différence entre santé perçue

« absolue » et santé perçue « ajustée » négative est supérieure à un écart-type (de la distribution de la déviation). Pour les individus au profil plutôt « neutre » la différence est inférieure à un écart-type. Pour les profils plus « optimistes », la différence est positive et supérieure à un écart-type.

En explorant la corrélation entre ces profils et le recours aux SLD, nous obtenons deux résultats principaux. En premier lieu, nos deux mesures de santé perçue (absolue et relative) prédissent fortement le recours aux soins formels : les individus ayant une santé perçue plus élevée et les individus les plus « optimistes » ont une probabilité plus faible d'utiliser des SLD. En second lieu, le recours aux soins informels est moins sensible à la santé perçue que le recours aux soins formels. D'un point de vue conceptuel, cela peut s'expliquer par le fait que le recours aux soins formels est principalement lié au gain de bien-être associé à leur utilisation, alors que le processus décisionnel pour le recours aux soins informels est plus complexe car il dépend de la présence d'éventuels aidants et de leur degré d'altruisme.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1 : Distribution de la mesure de la santé perçue « relative »</figcaption></figure>

Source : Roquebert, Sicsic et Rapp (2021)

## 5. Pistes pour l'action publique

Nos résultats montrent que la santé perçue (mesurée par des auto-questionnaires) capture une information complémentaire par rapport à la santé objective (mesurée par des paramètres cliniques), et que cette information est très fortement corrélée aux besoins de soins professionnels des personnes âgées fragiles. Cela est particulièrement vrai pour les individus les plus optimistes sur leur état de santé, qui sont moins enclins à recourir aux soins. En d'autres termes, la perception que les individus ont de leur propre santé joue un rôle important dans leurs décisions individuelles de recourir aux soins, et complémentaire de l'évaluation faite par les professionnels de santé de leurs besoins.

En termes de politiques publiques, il apparaît donc essentiel de déployer une prise en charge mieux centrée sur les intérêts et les attentes des personnes âgées fragiles. L'initiative PaRIS (Patient-Reported Indicator Surveys) de
l'OCDE préfigure ce que pourrait être cette approche. L'OCDE retient trois dimensions pour orienter les systèmes de santé sur les intérêts des personnes : la perception des individus à l'égard de leur état de santé, leur niveau d'implication dans les décisions de soins, et leur capacité à réaliser des activités de la vie quotidienne. Pour que les politiques de dépendance soient mieux centrées sur les intérêts des personnes, il faut donc qu'elles s'accompagnent d'une collecte systématique des informations sur la santé perçue. Sur le terrain, un nombre croissant d'initiatives déploient des plateformes numériques de détection de la fragilité et collectent des données en population générale à l'aide de grilles d'évaluation standardisées et d'auto-questionnaires, dont les réponses sont analysées par des professionnels de santé ou des algorithmes d'intelligence artificielle. Elles mettent en œuvre une prise en charge plus personnalisée de la perte d'autonomie.

Dans le prolongement de ces initiatives de terrain, **il semble nécessaire de mettre au cœur des politiques de dépendance la notion de « value-based aging », qui complète l'approche en termes de « bien-vieillir »**. Dans le prolongement des travaux de Porter (2010) sur le « value-based health care », cette approche consiste à identifier les attentes des personnes âgées fragiles, et à proposer en priorité des aides et services qui permettent de répondre à ces attentes. Cette approche doit avoir deux objectifs prioritaires : d'une part, centrer l'aide médicosociale sur les intérêts des personnes âgées fragiles ; et d'autre part, de rechercher en priorité un objectif de valeur des soins apportés, c'est-à-dire en écartant les soins qui n'apportent pas de gains de qualité de vie, et en augmentant le recours aux soins qui ont le ratio coût/utilité le plus élevé. Cet objectif de pertinence des SLD devrait se substituer à l'objectif d'accroître systématiquement le volume de soins apportés aux personnes âgées fragiles, car cet objectif ne correspond pas forcément aux attentes des personnes.

Le recours à des PROMs (patient reported outcome measures) spécifiques pour le vieillissement représente donc un outil indispensable à la mise en œuvre de cette approche. En effet, les PROMs sont des questionnaires standardisés qui capturent une information sur la santé perçue et les attentes des individus. Ils permettent de mesurer ce que les personnes considèrent indispensables à leur bien-être quotidien, comme par exemple les activités de la vie quotidienne (au sens très large), le travail, les loisirs, la prise en compte de la douleur etc. **Le déploiement d'un registre de PROMs pour les personnes âgées fragiles permettrait d'évaluer la pertinence des aides apportées à ces populations.** Le consortium ICHOM a défini un PROM lié au vieillissement, qui prend en compte plusieurs aspects importants pour les aînés : lieu du décès (par exemple : domicile vs. hôpital), utilité des soins, santé perçue, santé objective, fardeau sur les aidants familiaux, participation aux décisions de soins.

Cette recherche de valeur des soins pour les aînés fragiles est caractéristique des réformes engagées dans les pays nordiques et aux Pays-Bas, qui mettent l'accent sur un objectif d'autonomisation des personnes âgées fragiles et une collecte systématique de PROMs via des plateformes numériques. Elle a pour objectif de proposer uniquement des aides centrées sur les attentes des personnes. **Cette recherche de valeur doit guider la réforme à venir de la dépendance.** Le chantier est très important, car orienter nos politiques de dépendance sur cette approche implique de repenser en profondeur l'organisation du secteur médico-social et la rémunération des professionnels. La France, qui a longtemps été très en retard par rapport aux autres pays de l'OCDE, a entrepris cette mutation du système via les dispositions de l'Article 51 du projet de loi de financement de la sécurité sociale de 2018, qui permettent d'expérimenter des innovations organisationnelles pour le système de santé.

Références

AU, N., JOHNSTON, D.W., 2014, "Self-assessed health: What does it mean and what does it hide?", *Social Science & Medicine*, vol. 121, p. 21-28.

DESALVO, K.B., BLOSER, N., REYNOLDS, K., HE, J., MUNTNER, P., 2006, "Mortality Prediction with a Single General Self-Rated Health Question", *Journal of General Internal Medicine*, vol. 21, p. 267-275.

LAYES, A., ASADA, Y., KEPHART, G., 2012, "Whiners and deniers – What does self-rated health measure?", *Social Science & Medicine*, vol. 75, p. 1-9.

ROQUEBERT, Q., SICSIC, J., RAPP, T., 2021, "Health measures and long-term care use in the European frail population", *The European Journal of Health Economics*, vol. 22, n°3, p. 405-423.

PORTER, M.E., 2010, "What is value in health care?", *The New England Journal of Medicine*. 363(26), p.2477-2481.

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