CAIRN.INFO : Matières à réflexion
2013/3
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Article

Introduction

1La dépense de médicaments dans les établissements de santé a été évaluée entre 5 et 5,3 milliards d’euros en 2008 et représentait environ 20 % du marché pharmaceutique français (Agence française de sécurité sanitaire et des produits de santé, 2009 ; Thao-Khamsing et Juillard-Condat, 2010). Ce chiffre est en forte croissance (+8%) par rapport à 2007, alors que le marché officinal des spécialités remboursables diminuait fortement sur la même période (-12 %) (Agence française de sécurité sanitaire et des produits de santé, 2009). Les prescriptions hospitalières pèsent aussi dans le budget ambulatoire lorsqu’elles sont délivrées en ville (prescriptions de consultation, de sortie d’hospitalisation ou réalisées dans les services d’accueil des urgences). Entre 2001 et 2004, cette dépense a augmenté de 37 % (CNAMTS, 2006). Depuis 2006, l’Assurance maladie a attaché une attention croissante à ces prescriptions hospitalières délivrées en ville (PHDV) et quelques mesures d’encadrement ont été prises [1].

2Mais au-delà de cet effet direct des PHDV sur la dépense ambulatoire, rien n’est connu sur une influence plus globale pouvant s’exercer entre marchés hospitalier et ambulatoire [2]. Pourtant, un certain nombre d’arguments laissent penser qu’une telle influence hôpital-ville existe, notamment pour les médicaments en situation de concurrence.

3Le principal indice qu’un phénomène de diffusion existe bel et bien réside dans l’existence du phénomène des médicaments gratuits ou quasi gratuits à l’hôpital [3]. En effet, afin d’obtenir le référencement hospitalier, certaines firmes pharmaceutiques réalisent de gros efforts financiers puisque les prix des médicaments proposés à l’hôpital sont généralement très inférieurs à ceux fixés en ville, voire gratuits, pour certaines classes pharmacologiques très concurrentielles. Considérant l’industrie pharmaceutique comme un acteur économique rationnel, ces concessions ne peuvent se faire que dans l’espoir d’un retour sur les ventes de ces mêmes médicaments en ville [4]. Les industriels visent en cas de référencement hospitalier une modification des parts de marché ambulatoires des classes pharmacologiques où il existe des produits équivalents en faveur de leur produit. A contrario, une telle stratégie n’a que peu de sens pour les médicaments en situation de monopole où l’on ne peut augmenter indéfiniment le niveau de consommation d’un produit en ville car celui-ci dépend essentiellement de la prévalence de la maladie traitée et de l’intérêt du médicament dans cette pathologie ; par opposition aux classes concurrentielles, où l’objectif est de gagner des parts de marché.

4Cette stratégie de diffusion de l’hôpital vers la ville est largement reconnue par les experts du domaine (Inspection générale des affaires sociales, 2007 ; Pesty, 2010). Cependant, aucune étude quantitative, scientifique, n’a encore été publiée en France permettant d’étayer cette hypothèse.

5Ce travail a pour objectif d’éclaircir l’existence d’un mécanisme de diffusion de l’hôpital vers la ville, et d’en quantifier l’importance. L’article est organisé en six sections. La première est consacrée à une rapide revue de la littérature. La deuxième section présente les données et la troisième les résultats de l’analyse exploratoire ; la suivante détaille la modélisation économétrique retenue et la cinquième section en présente les résultats ; la dernière ouvre la discussion.

Revue de littérature

6L’influence des consommations à l’hôpital sur les quantités consommées en ville peut être directe. En effet, les spécialistes hospitaliers initient ou recommandent des médicaments pour les patients vus en consultation ou hospitalisés. Ce phénomène apparaît relativement important et varie selon les classes (de Vries et al., 1996 ; Fahey et Sinclair, 1993 ; Larsen et al., 2001 ; Quinn et Kelly, 1998 ; Robertson et al., 2001). Le passage à l’hôpital est aussi associé à des modifications des traitements ambulatoires des patients (Bijl et al., 1998 ; Cochrane et al., 1992 ; Himmel et al., 2004) : arrêt, remplacement par un autre principe actif, remplacement par un principe actif similaire (« me-too »), remplacement par une autre marque du même principe actif (passage du générique au princeps ou inversement), changement de dosage, initiation d’un nouveau médicament à l’hôpital. Certains de ces changements sont basés sur des considérations cliniques, mais d’autres découlent aussi souvent de la difficulté à concilier les traitements chroniques des patients hospitalisés au livret thérapeutique de l’établissement [5]. Le traitement de sortie reflète ces changements qui pourront être prolongés en ambulatoire.

7L’influence sur les prescriptions des généralistes peut aussi s’exercer de manière indirecte, c’est-à-dire en dehors de l’initiation ou de la modification du traitement d’un patient donné. En effet, les médecins généralistes reconnaissent, dans des études qualitatives, qu’ils s’inspirent, pour certains de leurs patients, des prescriptions des spécialistes pour des patients similaires (Robertson et al., 2003). D’autre part, les médecins hospitaliers informent les médecins généralistes sur les médicaments (McGettigan et al., 2001 ; Prosser et al., 2003) par le biais de séances de formation médicale continue, de consultations informelles (Keating et al., 1998 ; Kuo et al., 1998), d’articles, de communications à des congrès médicaux, etc. L’influence de ces leaders d’opinion est attestée dans les études qualitatives (Flodgren et al., 2011 ; Mason, 2008 ; Robertson et al., 2003 ; Sallès, 2004). Enfin, l’hôpital, notamment le centre hospitalier universitaire (CHU), est le lieu de formation des jeunes médecins dont les habitudes de prescription prises dans ces services hospitaliers pourront se poursuivre dans leur exercice futur de médecin généraliste.

8Les études publiées s’intéressant aux conséquences à l’échelle macroscopique des choix hospitaliers de médicaments sur la consommation pharmaceutique ambulatoire sont rares. Dans un comté anglais, une étude indiquait que la consommation d’une nouvelle forme galénique de trinitrine (plus onéreuse, sans avantage clinique sur les formes classiques) était fortement liée aux prescripteurs exerçant dans la zone d’attraction du même hôpital, qui était lui-même très consommateur de cette forme galénique (Pryce et al., 1996). En Allemagne, une étude auprès de 1 000 cabinets médicaux associait aux passages à l’hôpital une augmentation de 40 % du nombre de patients traités par un médicament hypolipidémiant et des changements fréquents de la classe des fibrates vers la classe plus récente des statines (Schroder-Bernhardi et Dietlein, 2002). Enfin, deux travaux non publiés sous forme d’article scientifique trouvent des modifications dans les consommations ambulatoires à la suite d’un changement du livret thérapeutique du CHU de Bordeaux et de Genève (Andlauer, 2006 ; Vernaz-Hegi et al., 2008).

9En rapprochant ces quelques éléments de la littérature avec les stratégies mises en place par les firmes pharmaceutiques, il est à attendre des conséquences importantes des choix hospitaliers de médicaments sur la consommation ambulatoire.

Données

10Afin de déterminer s’il existe une influence des consommations des CHU sur les consommations ambulatoires alentour nous avons conduit une étude transversale pour neuf classes pharmacologiques pour l’année 2008.

Sources de données

Les consommations hospitalières

11Les quantités consommées par les CHU ont été obtenues à partir du Recueil sur le médicament dans les établissements de santé de la Direction de la recherche, des études, de l’évaluation et de statistiques [6] (DREES) pour l’année 2008. Ce recueil est la seule source de données sur le médicament à l’hôpital qui permet de disposer du prix d’achat réel des médicaments par les établissements (et non pas du « prix catalogue » des fournisseurs). Ces quantités ont été converties en doses définies journalières [7] (DDJ) et standardisées pour 1 000 habitants-jour de la zone géographique considérée à partir des données de l’Institut national de la statistique et des études économiques (INSEE) pour l’année 2008.

12Sur les 27 CHU métropolitains, 26 avaient répondu de façon exhaustive à l’enquête de la DREES (l’Assistance publique des hôpitaux de Marseille AP-HM n’avait répondu que sur le champ des molécules onéreuses). Par la suite, nous avons choisi d’exclure de l’analyse l’Assistance publique des hôpitaux de Paris (APHP) à cause des caractéristiques très particulières de ce CHU [8]. Nous analysons donc ici les consommations de 25 CHU métropolitains (hors AP-HP et AP-HM) qui représentaient 69,6 % de l’activité des CHU métropolitains en 2007 mesurée en nombre de séjours en médecine-chirurgie-obstétrique, l’AP-HP et l’AP-HM représentant respectivement 25,5 % et 5,2 % du total (Evain et Minodier, 2010).

Les consommations ambulatoires

13Les quantités prescrites en ville ont été approximées par les remboursements des prescriptions pharmaceutiques émanant de médecins d’exercice libéral et délivrées en officine pour l’année 2008 à partir de la base SNIIRAM (Système national d’information interrégimes de l’Assurance maladie) (Tuppin et al., 2010) pour les bénéficiaires du régime général (soit environ 90 % de la population). Les quantités remboursées étaient converties en DDJ et standardisées pour 1 000 habitants-jour de la zone géographique.

Champ de l’étude

14Notre étude se restreint à l’influence des CHU sur les consommations de ville en 2008 des neuf classes pharmacologiques suivantes :

  • les inhibiteurs de la pompe à protons (IPP), antiulcéreux ;
  • les antagonistes 5-HT3 (sétrons), antiémétiques,
  • les héparines de bas poids moléculaire (HBPM), anticoagulants ;
  • les érythropoïétines (EPO), anti-anémique ;
  • les inhibiteurs de l’enzyme de conversion (IEC), antihypertenseur ;
  • les antagonistes de l’angiotensine II ou sartans (ARA2), antihypertenseurs ;
  • les inhibiteurs de l’HMG-CoA réductase (statines), hypocholestérolémiants ;
  • les alpha-bloquants à visée prostatique (alpha-bloq), médicaments de l’hypertrophie bénigne de la prostate ;
  • les inhibiteurs sélectifs de la recapture de la sérotonine (IRS), antidépresseurs.
Ces classes ont été sélectionnées car elles présentaient un fort niveau de concurrence. Nous présentons ici un aperçu de cette concurrence qui peut s’exercer à plusieurs niveaux au sein de la classe (tableau 1).

Tableau 1

Aperçu des niveaux de concurrence pour l’ensemble des classes étudiées*,**,***

Tableau 1
Classe PA (n) PA au répertoire* (n) Marques Princeps (n) Marques** (n) IPP 5 3 8 10 Sétrons 4 2 7 11 HBPM 4 0 4 4 EPO 5 0 5 5 IEC 13 8*** 19 27 ARA2 7 0 12 12 Statines 5 3*** 11 14 Alpha-bloquants 4 3 9 12 IRS 6 5 7 12 Total 53 24 82 107

Aperçu des niveaux de concurrence pour l’ensemble des classes étudiées*,**,***

* Avec au moins un générique commercialisé en 2008.
** Au sens tel que défini dans cette étude.
*** Dont une inscription au répertoire ou commercialisation de génériques courant 2008.
PA : Principe actif.
SOURCES • Thériaque 2008. Centre national hospitalier d’information sur le médicament.

15La concurrence s’exerce à deux niveaux : entre les principes actifs d’une même classe pharmacologique et plus encore entre les différentes marques d’un même principe actif.

Encadré 1. Définitions

Les médicaments
Les consommations pharmaceutiques ont été recueillies au niveau de la marque de médicament que nous avons définie comme le regroupement de tous les codes UCD [*] ou CIP identifiant les différents dosages et présentations d’une même marque de médicament. Pour les médicaments génériques, les différentes marques sont réunies sous une même marque i (marque commune à tous les génériques différente de la marque du princeps). Les associations fixes comprenant un des médicaments des neuf classes ont été incluses dans l’analyse. Les produits en monothérapie et en association ont été regroupés ou non sous la même marque en fonction de la parenté existant entre les différents noms de marque. ainsi, Tareg® et Co-tareg® sont inclus sous la même marque, alors que Tahor® et Caduet® sont séparés en deux marques. Pour la classe des sétrons, nous avons réuni sous des marques différentes les différentes formes galéniques d’ondansétron.
Au final, sur l’ensemble des neuf classes étudiées et selon les regroupements effectués, nous avons dénombré 107 marques de médicaments i différentes.
Les zones géographiques : bassins de santé
Nous avons choisi d’étudier le phénomène de diffusion au niveau de la zone d’influence du CHU, baptisée « bassin de santé », qui reflète la zone d’attractivité du CHU. Nous avons utilisé la définition proposée par la DREES. Cette définition présente l’avantage d’être basée sur des données observées et non pas sur des découpages administratifs, plus ou moins arbitraires. Un bassin de santé, centré sur le CHU, est composé d’un regroupement de départements.
À partir de la prédéfinition des départements comportant un CHU comme centres de bassins, les départements restants ont été rattachés à un centre de bassin en fonction de la destination favorite d’hospitalisation dans un CHU de leurs habitants. La destination favorite étant définie par le flux de patients majoritaire en valeur (dépenses hospitalières de médecine-chirurgie-obstétrique calculées à partir du programme de médicalisation des systèmes d’information PMSI). Une méthode itérative a été utilisée afin de rattacher tous les départements à un centre de bassin. Les données des départements appartenant aux bassins de santé des CHU exclus de l’analyse n’ont pas été exploitées. La carte ci-dessous présente les 25 bassins de santé retenus.
LECTURE • Les cercles noirs représentent les CHU. Les départements appartenant à un même bassin de santé sont représentés de la même façon. Les départements laissés blancs correspondent aux bassins de l’AP-HP et de l’Assistance publique des hôpitaux de Marseille (AP-HM).

Concurrence entre principes actifs

16Au sein des neuf classes pharmacologiques, plusieurs principes actifs [9] sont disponibles. Après la mise sur le marché du premier principe actif, les molécules commercialisées par la suite dans la classe sont souvent appelées « me-too », désignant ainsi des principes actifs peu innovants et présentant globalement les mêmes caractéristiques pharmacodynamiques que le premier arrivé sur le marché.

17Les principes actifs ne sont pas identiques, mais sont habituellement considérés comme équivalents dans les hôpitaux pour ces neuf classes, malgré des indications thérapeutiques qui peuvent être légèrement différentes.

Concurrence entre marques du même principe actif (PA)

18Cette situation se produit dans deux cas de figure :

19Situations de comarketing : deux marques du même principe actif sont commercialisées simultanément par deux firmes différentes. Ce phénomène est largement répandu dans les classes ciblées dans notre étude [10].

20L’inscription au répertoire des médicaments génériques [11] : après expiration du brevet du ou des médicaments princeps, la commercialisation de spécialités génériques [12] est possible. Jusqu’à environ une dizaine de médicaments génériques, copies du princeps, peuvent être présents sur le marché (correspondant chacun à une marque commercialisée par un génériqueur différent).

21Ici, la concurrence est explicite et un acheteur hospitalier ne pourrait justifier l’absence de mise en concurrence lors de l’achat. Cependant, même si l’équivalence clinique est évidente [13], il peut exister des différences au niveau de la qualité technique du produit ou encore de son prix qui seront prises en compte au moment de l’achat hospitalier.

Analyse exploratoire

Importances relatives du CHU et de la ville pour ces classes

22Le tableau 2 présente l’importance relative des marchés des CHU et de ville pour chacune des neuf classes. En comparant les quantités moyennes consommées dans les bassins et les quantités achetées par les CHU, il est possible de distinguer deux catégories de classes pharmacologiques. Conformément à leurs indications thérapeutiques, le marché des sétrons, HBPM et EPO est essentiellement hospitalier, puisque les quantités achetées par le CHU sont presque équivalentes aux quantités consommées dans l’ensemble du bassin. À l’inverse, les marchés des IPP, IEC, ARA2, statines, alpha-bloquants et IRS sont essentiellement ambulatoires. En particulier, la classe des ARA2 est très peu utilisée au CHU, alors qu’elle représente des quantités considérables en ville.

Tableau 2

Importances des marchés des CHU et ambulatoires (volume)

Tableau 2
Quantités (milliers de DDJ) Moyenne des bassins Moyenne des CHU Rapport bassin/ CHU IPP 23 094 104 222 Sétrons 13 13 1,0 HBPM 1 034 362 2,8 EPO 184 54 3,4 IEC 41 619 104 399 ARA2 69 416 52 1 332 Statines 33 637 111 303 Alpha-bloquants 5 299 31 171 IRS 15 163 88 172

Importances des marchés des CHU et ambulatoires (volume)

SOURCES • Recueil sur le médicament 2008, Direction de la recherche, des études, de l’évaluation et des statistiques (DREES), et Système national d’information interrégimes d’Assurance maladie (SNIIRAM) 2008, Caisse nationale d’Assurance maladie des travailleurs salariés (CNAMTS).

23Dans l’analyse économétrique, nous distinguerons par la suite deux types de classes pharmacologiques en fonction de l’importance relative de ces deux marchés :

  • 3 classes à vocation essentiellement hospitalière : sétrons, HBPM, EPO ;
  • 6 classes à vocation essentiellement ambulatoire : IPP, IEC, ARA2, statines, alpha-bloquants et IRS.

Des arguments en faveur de variations en ville attribuables à l’hôpital

Une hétérogénéité dans les référencements de médicaments des CHU

24Nous avons pu observer dans une étude préalable (Gallini et al., 2011) que la sélectivité et le niveau d’accord entre CHU variaient considérablement pour ces neuf classes.

25Sur les 53 principes actifs disponibles dans ces classes, les CHU sélectionnaient environ la moitié des molécules, correspondant à autant de marques différentes (tableau 3). Sur l’ensemble des marques disponibles, 32 % n’étaient choisies par aucun et 15 % par plus de quatre-cinquième des établissements (graphique 1). Cette variabilité dans les comportements des CHU devrait nous permettre d’observer des différences entre les zones géographiques sur les consommations ambulatoires si le phénomène testé est avéré.

Tableau 3

Aperçu de la sélectivité des CHU

Tableau 3
PA (n) PA avec quantités > 10 DDJ p.1000 hosp-j (n) Marques (n) Marques avec quantités > 10 DDJ p.1000 hosp-j (n) Moyenne 31 21 35 21 Médiane 30 26 35 21 Extrêmes 21-47 16-27 22-52 17-29

Aperçu de la sélectivité des CHU

SOURCES • Recueil sur le médicament 2008, Direction de la recherche, des études, de l’évaluation et des statistiques (DREES) et Système national d’information interrégimes d’Assurance maladie (SNIIRAM) 2008, Caisse nationale d’Assurance maladie des travailleurs salariés (CNAMTS).
Graphique 1

Nombre de marques en fonction du nombre de CHU les référençant

Graphique 1

Nombre de marques en fonction du nombre de CHU les référençant

SOURCES • Recueil sur le médicament 2008, Direction de la recherche, des études, de l’évaluation et des statistiques (DREES), ministères chargés de la Santé, des Solidarités et des Comptes publics.

La mise en évidence de stratégies de la part des firmes pharmaceutiques

26L’étude du rapport des prix ville/hôpital nous renseigne sur le niveau de concession financière qu’est prêt à faire le fournisseur (tableau 4, graphiques 2a et 2b). Ce niveau est excessivement élevé pour trois de nos classes (IPP, ARA2 et statines) où le prix médian d’une DDJ au CHU est zéro. Le rapport prix ville/CHU le plus faible est retrouvé pour la classe des EPO, classe essentiellement hospitalière. Cependant, comme les médicaments appartenant à cette classe sont particulièrement onéreux, les différences de prix en valeur absolue entre la ville et les CHU peuvent toutefois représenter des sommes importantes.

Tableau 4

Étude des prix au CHU et en ville*,**

Tableau 4
Classes Prix d’une DDJ au CHU* Prix d’une DDJ en ville** Rapport prix médians Min Max Médian Min Max Médian ville / CHU IPP 0 6,21 0 0,62 8,87 1,32 ? Sétrons 0 17,91 2,92 1,59 37,73 17,17 5,9 HBPM 0 3,50 0,66 2,09 4,73 3,36 5,1 EPO 4,37 8,51 6,71 6,72 11,45 9,33 1,4 IEC 0 0,53 0,05 0,08 1,19 0,36 7,2 ARA2 0 0,80 0 0,02 1,35 0,45 ? Statines 0 1,26 0 0,19 3,03 0,76 ? Alpha-bloquants 0,01 0,65 0,03 0,20 1,13 0,59 19,7 IRS 0 0,55 0,16 0,34 1,11 0,55 3,4

Étude des prix au CHU et en ville*,**

* Varie en fonction des spécialités et des CHU.
** Varie en fonction des spécialités.
SOURCES • Recueil sur le médicament 2008, Direction de la recherche, des études, de l’évaluation et des statistiques (DREES) et base Thériaque 2008. Centre national hospitalier d’information sur le médicament.
Graphique 2.A

Distribution des rapports de prix CHU/prix ville pour les classes à visée hospitalière

Graphique 2.A

Distribution des rapports de prix CHU/prix ville pour les classes à visée hospitalière

SOURCES• Recueil sur le médicament 2008, Direction de la recherche, des études, de l’évaluation et des statistiques (DREES), ministères chargés de la Santé, des Solidarités et des Comptes publics et base Thériaque 2008. Centre national hospitalier d’information sur le médicament.
Graphique 2.B

Distribution des rapports de prix CHU/prix ville pour les classes à visée ambulatoire

Graphique 2.B

Distribution des rapports de prix CHU/prix ville pour les classes à visée ambulatoire

SOURCES• Recueil sur le médicament 2008, Direction de la recherche, des études, de l’évaluation et des statistiques (DREES) et base Thériaque 2008. Centre national hospitalier d’information sur le médicament.

27En sus des variations observées selon les classes, nous avons aussi retrouvé de fortes différences selon que le PA est inscrit au répertoire des génériques ou non (p < 10-4). En effet, lorsque le PA n’est pas inscrit au répertoire, 52 % des prix ville sont au moins 100 fois supérieurs au prix pratiqué au CHU contre 19 % pour les PA inscrits au répertoire. Ces différences dans les stratégies des firmes en fonction de la classe pharmacologique et de l’inscription au répertoire des médicaments génériques laissent penser que la diffusion hôpital-ville s’exerce différemment selon ces paramètres.

Des premiers signes d’une diffusion de l’hôpital vers la ville

28D’une manière globale, une corrélation positive significative existe entre les quantités consommées en ville et à l’hôpital (coefficient de Spearman r = 0,41, p < 10-4). Les coefficients de corrélation entre taux d’utilisation à l’hôpital et en ville pour chaque classe sont présentés dans le tableau 5.

Tableau 5

Coefficients de corrélation de Spearman entre taux d’utilisation au CHU et dans le bassin de santé du CHU

Tableau 5
Coefficient corrélation CHU - bassin P IPP 0,61 <10-4 Sétrons -0,24 0,030 HBPM 0,79 <10-4 EPO 0,17 0,141 IEC 0,67 <10-4 ARA2 0,51 <10-4 Statines 0,71 <10-4 Alpha-bloquants 0,09 0,556 IRS 0,47 <10-4

Coefficients de corrélation de Spearman entre taux d’utilisation au CHU et dans le bassin de santé du CHU

SOURCES • Recueil sur le médicament 2008, Direction de la recherche, des études, de l’évaluation et des statistiques (DREES) et base Thériaque 2008. Centre national hospitalier d’information sur le médicament.

29Globalement, la corrélation entre quantités consommées au CHU et dans le bassin est positive et généralement statistiquement significative, à l’exception de la classe des sétrons.

Modélisation économétrique

Modélisation retenue

30En l’absence de diffusion de l’hôpital vers la ville, la quantité de médicament i consommée dans la zone géographique j Qij coïncide exactement avec son niveau naturel equation im10 [14], soit pour un vecteur de 2 675 consommations Qij (107 médicaments i x 25 zones géographiques j) :

31

equation im11

32Un phénomène de diffusion de l’hôpital vers la ville se traduit par un terme d’ajout ?Qij dépend positivement de la quantité Qih consommée dans le CHU h de la zone géographique j :

33

equation im12

34S’il existe un phénomène de diffusion, alors plus un CHU utilise un médicament i et plus on le retrouve consommé en ville, dans la zone d’influence du CHU, toutes choses égales par ailleurs.

35Pour la spécification économétrique, nous supposons que Q0ij dépend à la fois de variables observables Xi du médicament i, et de variables Xj observables de la zone géographique j :

36

equation im13

37Par ailleurs, nous supposons que la dépendance de ?Qij à Qih est linéaire :

38

equation im14

39Finalement :

40

equation im15

Encadré 2. Estimation du niveau naturel Q0ij

Le niveau naturel a été estimé à partir de variables caractéristiques des médicaments (indicatrices de classe pharmacologique, inscription au répertoire des médicaments génériques), et de caractéristiques de la zone géographique (part de la population relevant du régime des affections de longue durée (ALD), part de la population âgée de plus de 65 ans, part de la population relevant de la couverture médicale universelle, densité de médecins libéraux, densité d’établissements de soins).
Le modèle ainsi retenu permettait d’expliquer environ 55 % de la variabilité des quantités consommées en ville (R2=0,55).

41L’existence d’un phénomène de diffusion de l’hôpital vers la ville se matérialise alors par equation im16 dans le modèle (5).

42Nous n’avons pas pu prendre en compte, dans notre modélisation, la nature emboîtée des données en recourant à un modèle multiniveau [15].

Possibilité d’une causalité inverse

43S’il est possible que Qih influence Qij, il se peut aussi que la relation inverse existe : les habitudes de prescription en ville peuvent aussi influencer les prescriptions dans les CHU. Auquel cas, la variable Qih dans le modèle (5) est endogène et l’estimation equation im17 par la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO) du coefficient associé ? est biaisée.

44Pour obtenir une estimation non biaisée de equation im18, c’est-à-dire mesurer uniquement le phénomène de diffusion de l’hôpital vers la ville sans inclure le phénomène inverse, nous recourons à une estimation par la méthode des variables instrumentales (Angrist et al., 1996 ; Reiersol, 1941 ; Sargan, 1958) (voir annexe).

45Dans une première étape, nous avons régressé la quantité Qih sur des variables explicatives Xi et Xh et des instruments Zih. Dans une seconde étape, l’estimation equation im19 tirée de ce modèle remplace ensuite la valeur réelle Qih dans le modèle (5) qui s’écrit finalement :

46

equation im20

Interprétation du coefficient ?

47Le coefficient ? mesure le solde de trois effets, parfois antagonistes, s’exerçant entre hôpital et ville. Les données à notre disposition ne nous permettent pas d’individualiser la part de chacun de ces trois effets dans l’estimation globale.

  • Un effet négatif, lié à l’arrêt ou à la modification du traitement prescrit à l’hôpital lors de la sortie. Cela peut être à l’initiative :
    • du médecin hospitalier qui arrête un traitement nécessaire seulement pendant l’hospitalisation ;
    • du médecin traitant qui arrête le traitement à la suite de l’hospitalisation parce que celui-ci n’était plus nécessaire, ou a jugé le traitement inutile, ou n’avait pas été informé de l’instauration de ce traitement ;
    • du médecin traitant qui modifie le traitement (changement de molécule au sein de la même classe, prescription du générique au lieu du princeps ou vice versa) ;
    • du pharmacien d’officine qui délivre le générique à la place du princeps prescrit.
  • Un effet positif lors de la poursuite en ville du traitement pris à l’hôpital.
  • Un effet positif en « tâche d’huile » ou de contagion, où certains médecins généralistes peuvent adopter le traitement prescrit à l’hôpital pour un patient à d’autres patients présentant des caractéristiques similaires.
Un coefficient ? > 0 traduit l’existence d’une diffusion de l’hôpital vers la ville. Un coefficient > 1 implique l’existence d’un « effet de levier ». Cela peut être dû à un effet simple de poursuite en ville du traitement hospitalier (influence directe) et/ou à un effet de contagion à d’autres patients (influence indirecte).

Résultats de l’approche modélisée

48Nous avons choisi d’estimer deux modèles distincts (tableau 6) : le modèle A suppose que l’influence de l’hôpital vers la ville, si elle existe, est la même quelles que soient les caractéristiques du médicament ; le modèle B qui autorise, si la diffusion existe, que son ampleur ? diffère selon les caractéristiques du médicament.

Tableau 6

Les deux modèles estimés et leur spécification

Tableau 6

Les deux modèles estimés et leur spécification

Instrumentation des quantités hospitalières

49La première étape consistait à estimer les quantités achetées à l’hôpital avec des variables instrumentales par une régression linéaire multivariée. Le modèle intégrait les deux variables instrumentales (sélectivité du CHU et indice de prix), et l’ensemble des covariables exogènes qui seront étudiées lors de l’étape 2. Il expliquait près d’un tiers de la variabilité des quantités achetées au CHU (R2 = 0,35).

50Les quantités au CHU prédites par ce premier modèle sont utilisées à la place des quantités achetées observées pour la suite de l’analyse.

51Nous avons vérifié que nos deux variables remplissaient bien les trois conditions portant sur les variables instrumentales :

  • Condition d’identification : la sélectivité du CHU et l’indice de prix étaient statistiquement associés avec les quantités achetées à l’hôpital dans la première étape (p<10-4 pour les deux variables).
  • Force des instruments : le test partiel de Fischer pour nos deux variables était en faveur d’une bonne corrélation avec les quantités hospitalières (F=52). Habituellement, il est recommandé de n’utiliser les instruments qu’avec F>10 (Wooldridge, 2009).
  • Exogénéité des instruments : nous avons vérifié les restrictions suridentifiantes de notre modèle par un test de Sargan (Sargan, 1958). Ce test concluait au caractère exogène de nos instruments (p=0,82).

La diffusion moyenne sur les neuf classes étudiées

52Les coefficients affectant les quantités hospitalières pour l’ensemble des neuf classes étudiées sont présentés dans les tableaux 7a et 7b pour les deux méthodes (l’estimation « naïve » par les MCO et la méthode des variables instrumentales en double moindres carrés DMCO).

Tableau 7A

Effet hôpital-ville global sur les neuf classes de l’étude

Tableau 7A
Estimation de l’effet diffusion b sd t p MCO 8,56 1,5 5,71 <10-4 DMCO 2,80 1,05 2,68 0,008

Effet hôpital-ville global sur les neuf classes de l’étude

SOURCES • Recueil sur le médicament 2008, Direction de la recherche, des études, de l’évaluation et des statistiques (DREES) et base Thériaque 2008. Centre national hospitalier d’information sur le médicament.

53Quelle que soit la méthode retenue, l’effet hôpital-ville est statistiquement significatif et positif.

54L’analyse en fonction des classes essentiellement hospitalières ou ambulatoires (tableau 7b) nous permet de discriminer au sein de cet effet moyen hôpital-ville. Celui-ci est en réalité très différent pour ces deux types de classes : proche de 0 pour les classes hospitalières, contre 22 pour les classes ambulatoires lors de l’analyse à l’échelle du bassin.

Tableau 7B

Effet hôpital-ville global sur les classes hospitalières et les classes ambulatoires par DMCO*,**

Tableau 7B
Estimation de l’effet diffusion b sd t p Classes hospitalières* 0,21 0,05 4,41 <10-4 Classes ambulatoires** 21,81 3,95 5,53 <10-4

Effet hôpital-ville global sur les classes hospitalières et les classes ambulatoires par DMCO*,**

* EPO, sétrons, HBPM.
** IPP, IEC, ARA2, statines, alpha-bloquants, IRS.
SOURCES ? Recueil sur le médicament 2008, Direction de la recherche, des études, de l’évaluation et des statistiques (DREES) et base Thériaque 2008. Centre national hospitalier d’information sur le médicament.

La diffusion classe par classe

55Nous avons conduit en parallèle des analyses pour les classes à vocation essentiellement hospitalière ou ambulatoire s’intéressant à l’effet des consommations hospitalières sur les consommations de ville en fonction de la classe pharmacologique (tableau 8).

Tableau 8

Effet hôpital-ville en fonction de la classe pharmacologique

Tableau 8
Bassin b sd t p Classes hospitalières Sétrons -1,62 4,54 -0,36 0,720 HBPM 0,12 0,03 3,76 <10-4 EPO -0,36 1,45 -0,25 0,803 Classes ambulatoires IPP 13,75 7,04 1,95 0,051 IEC 51,76 9,66 5,36 <10-4 ARA2 33,51 15,11 2,22 0,027 Statines 28,09 5,05 5,56 <10-4 Alpha-bloquants 8,03 17,49 0,46 0,646 IRS 17,90 22,04 0,81 0,417

Effet hôpital-ville en fonction de la classe pharmacologique

LECTURE • Ajusté pour la classe pharmacologique, le pourcentage d’habitants en ALD, l’activité du CHU et l’environnement concurrentiel du CHU.
SOURCES • Recueil sur le médicament 2008, Direction de la recherche, des études, de l’évaluation et des statistiques (DREES) et base Thériaque 2008. Centre national hospitalier d’information sur le médicament.

56Pour les classes hospitalières, l’effet hôpital-ville n’est significatif que pour la classe des HBPM. Pour les classes ambulatoires, cet effet est significatif pour l’ensemble des classes, sauf pour celles des alpha-bloquants et IRS. Nous pouvons distinguer deux groupes au sein des classes à vocation essentiellement ambulatoire : un groupe avec des effets autour de 10 (pour le bassin) constitué des alpha-bloquants, IRS et IPP et un groupe avec des effets plus importants autour de 30-50 qui comprend les classes des ARA2, statines et IEC.

Discussion

57À ce jour, aucune étude empirique écologique s’intéressant à l’influence des choix hospitaliers de médicaments sur les prescriptions de ville n’a été publiée en France. Cette absence de données s’explique par la difficulté à obtenir des informations concernant à la fois le système hospitalier et ambulatoire. Depuis quelques années, avec l’enquête annuelle de la DREES et l’ouverture du SNIIRAM aux partenaires extérieurs de l’Assurance maladie, il est possible d’effectuer le rapprochement de ces deux systèmes.

Principaux résultats

58Notre analyse a permis de mettre en évidence une influence des achats de médicaments des CHU sur les quantités consommées en ambulatoire autour de ces centres, en tenant compte de l’influence réciproque ville-hôpital qui peut s’exercer. Cet effet hôpital-ville variait de manière importante en fonction des classes pharmacologiques considérées. Des effets positifs significatifs étaient retrouvés pour l’ensemble des classes sauf pour les alpha-bloquants, sétrons et EPO. L’ordre de grandeur de ces effets variait aussi de façon très importante entre les classes à vocation hospitalière et ambulatoire. Les plus forts effets étaient vus pour les classes des IEC, ARA2 et statines. Ces classes à visée cardiovasculaire font l’objet d’une utilisation au long cours, voire tout au long de la vie, en ambulatoire. Parmi les neuf classes sélectionnées, il s’agissait des classes présentant la prescription la plus fréquente (les maladies traitées affectent une large part de la population) et sur les durées les plus longues.

59Même si notre étude n’avait pas pour objet d’étudier l’impact financier de cette influence, nous pouvons toutefois remarquer que pour les classes des IEC, IPP et statines, les CHU sélectionnaient en 2008 principalement les marques les plus onéreuses du marché de ville (respectivement Coversyl®, Inexium® et Tahor®) [16] qui ne sont pas inscrites au répertoire des médicaments génériques. Ainsi, un surcoût pour l’Assurance maladie en ambulatoire est à attendre, qui pourrait se répercuter au long cours.

Limites de l’étude

Choix de modélisation

60Il aurait été particulièrement intéressant de pouvoir discriminer dans l’effet hôpital-ville le poids du référencement par rapport au poids des quantités consommées au sein du CHU. En effet, pour qu’un médicament soit consommé à l’hôpital, celui-ci doit être préalablement référencé, c’est-à-dire inscrit au livret thérapeutique. Nous aurions aimé pouvoir étudier l’effet de cette inscription, quelles que soient les quantités consommées dans l’hôpital. Cette analyse n’a pu être conduite devant la difficulté de disposer d’une variable instrumentale satisfaisante pour prendre en compte la causalité simultanée existante.

61De même, malgré la condition d’exogénéité remplie par notre variable instrumentale « indice de prix au CHU », il est envisageable que le prix proposé au CHU soit influencé par les quantités consommées en ville lors des années antérieures. Par absence de données disponibles, nous n’avons pu tester cette hypothèse. Si celle-ci se révélait vraie, alors notre instrument générerait un biais de sous-estimation. Ainsi, il est à attendre que le véritable effet de diffusion se situe entre les deux bornes des estimations obtenues par MCO et DMCO. Cette limite ne remet toutefois pas en cause la mise en évidence de l’existence du phénomène, puisque les ordres de gradeurs calculés seraient sous-estimés.

Biais de temporalité

62La structure de nos données (disponibles annuellement seulement pour l’enquête DREES) expose notre travail à une limite principale. En effet, les marchés hospitaliers sont généralement conclus pour une à deux années à la date de convenance de l’établissement. Ainsi, l’enquête DREES, interrogeant les établissements sur leurs achats au cours d’une année calendaire, regroupe possiblement les achats effectués lors de deux marchés distincts. Ainsi, il peut exister un décalage temporel entre les choix hospitaliers (et les quantités achetées) et les quantités consommées en ville que nous ne pouvons appréhender avec des données recueillies de façon annuelle. Cette limite va dans le sens d’un amoindrissement de la force de la relation mise en évidence et donc n’aurait pas tendance à remettre en cause les effets significatifs observés.

63Enfin, même si notre méthode souffre de limites, le fait que nous observons des résultats contrastés sur l’effet de diffusion entre les classes à visée hospitalière ou ambulatoire, conformément à notre hypothèse, contribue à nous rassurer sur le fait que nous mesurons bien le phénomène souhaité.

La mesure d’une diffusion effective

64De nombreux facteurs non observés influencent la consommation pharmaceutique ambulatoire. La plupart d’entre eux agiraient en amoindrissant le phénomène de diffusion hôpital-ville que nous souhaitions mesurer. Ainsi, l’effet que nous mesurons dans cette étude est en réalité le solde de l’ensemble de ces effets, et nous pourrions envisager une « diffusion pure » bien supérieure à celle mise en évidence ici. Parmi ces facteurs non observés, citons : la visite médicale de l’industrie pharmaceutique, tant à l’hôpital (particulièrement les visites des firmes dont les produits n’ont pas été référencés) qu’en ville, où elle est reconnue comme le principal pourvoyeur d’informations sur les médicaments du médecin généraliste (Inspection générale des affaires sociales, 2007) ; la « contre-visite médicale » des délégués de l’Assurance maladie, qui est notamment consacrée à promouvoir la prescription dans le répertoire (Inspection générale des affaires sociales, 2007) ; les autres confrères « savants » exerçant dans les hôpitaux non universitaires avoisinant ou les habitudes de prescription des médecins spécialistes des alentours ; la substitution pharmaceutique qui, dès lors que le produit prescrit est inscrit au répertoire des génériques, va brouiller les cartes (en effet, la marque recensée dans la base de l’Assurance maladie est la marque délivrée et non pas la marque prescrite).

La question de la transposabilité des résultats

Transposabilité dans le temps : évolution des règles du jeu et du marché pharmaceutique

65Avec l’union des CHU en un groupement d’achat national effectif dès l’année 2006, le paysage dépeint dans cette étude est bouleversé. Depuis cette date, chaque année, le nombre de segments du marché pharmaceutique concernés par un achat national ne cesse d’augmenter. En 2008, parmi les neuf classes étudiées, seules les classes des sétrons et IPP faisaient l’objet d’un achat groupé. La multiplication des marchés nationaux devrait aboutir à une uniformisation des choix hospitaliers qui devrait se traduire par un renforcement d’une influence positive sur les prescriptions ambulatoires à l’échelle nationale. Cependant, il y a fort à penser que les firmes pharmaceutiques non choisies au niveau national redéploient leur stratégie marketing vers la ville.

66Par ailleurs, la recherche de l’industrie pharmaceutique s’essouffle depuis plusieurs années. Le nombre de nouveaux médicaments mis sur le marché se réduit, très peu représentent des innovations (Prescrire, 2011) et de nombreux blockbusters sont génériqués. Parmi les classes étudiées, seules trois n’étaient pas encore inscrites au répertoire en 2008. Depuis, des génériques d’ARA2, du Coversyl® et du Tahor® notamment ont été commercialisés. Dans ce contexte, il est difficile de présager des nouvelles pistes poursuivies par l’industrie pharmaceutique afin de continuer à profiter de l’influence des choix hospitaliers sur la ville.

Transposabilité dans l’espace

67Nous pouvons nous interroger sur la nature de l’influence des choix d’autres types d’établissements de santé sur le secteur ambulatoire. Serait-elle du même ordre de grandeur que celui mis en évidence pour les CHU ? Si les influences directes sont plus importantes que les influences indirectes, alors on pourrait attendre une influence plus importante de la part des petits établissements de proximité qui prennent directement en charge les patients vivant aux alentours.

Conclusion

68Notre analyse confirme une influence des achats de médicaments des CHU sur les quantités consommées en ambulatoire autour de ces centres. Cet effet varie largement selon la classe pharmacologique considérée : il est maximal pour les classes à fort potentiel ambulatoire, c’est-à-dire pour les médicaments pris sur de longues périodes, voire tout au long de la vie.

Instruments retenus et spécification de l’équation d’instrumentation

• Comment les volumes de médicaments achetés sont en pratique décidés par les établissements de santé ?

69Un établissement de santé peut acheter ses médicaments de deux façons :

  • Il peut s’adresser directement aux laboratoires par une procédure d’appel d’offres.
  • Il peut procéder par l’intermédiaire d’un groupement d’achat qui a négocié préalablement les prix.
Notons que si cette deuxième manière de faire est en plein essor depuis quelques années, elle était moins développée en 2008. Au final, les pratiques que nous analysons dans cette étude relèvent des procédures directes par appel d’offres.

70En cas d’achat direct par l’établissement via une procédure d’appel d’offres, deux cas de figure sont possibles :

  • L’établissement peut lancer un appel d’offres pour la classe entière (et non au niveau du médicament). Il organise ainsi une mise en concurrence au sein de la classe. Le choix des volumes alloués à chaque médicament de la classe dépendra alors des prix proposés par chaque laboratoire fabricant en réponse à l’appel d’offres.
  • L’établissement peut aussi lancer un appel d’offres pour chaque médicament. Dans ce cas, les volumes de chaque médicament sont décidés en amont et font partie intégrante de l’appel d’offres. Un réajustement des volumes sur la base de prix proposés par les laboratoires fabricants est en théorie possible, puisque les appels d’offres comportent le plus souvent une marge autour des volumes requis (couramment de plus ou moins 50 % le volume annoncé).

• Choix des instruments

71Compte tenu des informations à notre disposition et des pratiques décrites supra, deux variables apparaissaient comme corrélées avec les quantités d’un médicament i achetées à l’hôpital sans lien a priori avec les quantités de ce même médicament i consommées en ville (hormis via les quantités achetées à l’hôpital) :

  • la sélectivité du CHU au sein de la classe ; c’est-à-dire le nombre de médicaments retenus in fine dans la classe par rapport au nombre de médicaments différents présents au sein de la classe ;
  • le niveau du prix du médicament i relativement aux autres prix des médicaments de la classe obtenus par le CHU, approché par le rapport entre le prix du médicament i et la moyenne des prix des médicaments de la classe pharmacologique achetés par le CHU.
En effet, indépendamment du mode d’appel d’offres utilisé (par classe ou par médicament), toutes choses égales par ailleurs, une sélectivité dans la classe très forte augmente mécaniquement les quantités allouées au(x) médicament(s) retenu(s) dans la classe par le CHU.

72Notons que cette variable prendra la même valeur pour tous les médicaments d’une classe achetés par le CHU. Elle ne peut donc pas être utilisée seule et doit être complétée par un instrument prédictif de la quantité du médicament i consommée par le CHU.

73Le niveau du prix du médicament i relativement aux prix des autres médicaments de la classe est alors un bon candidat, compte tenu des données disponibles et des pratiques d’achat décrites supra. Si des considérations économiques rentrent en ligne de compte, alors un médicament proposé à un prix bas relativement aux autres médicaments, a, toutes choses égales par ailleurs, plus de chances de faire l’objet de volumes d’achat conséquents.

74Pour autant, il n’est pas exclu que cet indicateur soit directement corrélé à la quantité en ville, violant ainsi la condition d’exogénéité des instruments. Ce sera le cas si de faibles quantités en ville du médicament i l’année t-1 conduisent le laboratoire fabricant i à proposer un prix faible au CHU l’année t afin que le CHU augmente ses quantités achetées l’année suivante. Si le phénomène de diffusion est lent, il est possible que les quantités de i consommée en ville restent faible en t.

75En l’absence de données longitudinales, il nous est impossible de tester ce phénomène. S’il est avéré, il occasionnera un biais de sous-estimation du phénomène de diffusion. Le propos de cette étude n’étant pas de chiffrer à l’unité près le phénomène de diffusion, mais de renseigner sur son existence éventuelle, et le cas échéant de regarder si l’ampleur semble conséquente, cette limite n’invalide pas nos résultats.

• Spécifications économétriques

76La quantité standardisée de médicament i achetée par le CHU h, Qih peut s’écrire comme une proportion ?ih de la quantité totale allouée aux médicaments de la classe d’équivalents thérapeutiques à laquelle appartient le médicament i Qh. Soit :

77

equation im25

78On suppose donc que ?ih dépend du degré de sélectivité sih du CHU h pour la classe thérapeutique du médicament i, et d’un indice de prix Pih indiquant dans quelle mesure le prix du médicament i est cher relativement aux prix des autres médicaments. equation im26 et equation im27 avec Pih le prix du médicament i obtenu par le CHU h et equation im28 la moyenne des prix des médicaments de la classe pharmacologique achetés par le CHU h.

79On suppose un lien multiplicatif du type :

80

equation im29

81?1 > 0 signifie que plus le prix d’achat du médicament i par le CHU h est élevé relativement aux autres prix obtenus (Pih élevé), plus la quantité qih est faible. De la même manière, ?2 < 0 signifie que plus la sélectivité du CHU h pour la classe du médicament i est faible (sih élevé), plus la quantité qih est faible.

82On pose : equation im30. Pour tenir compte des valeurs de Pih nulles, on introduit aussi des indicatrices de prix nuls, si bien que equation im31, et par suite :

83equation im32 avec ? un terme d’erreur normalement distribué.

84Dans l’équation principale, on introduit alors :

85equation im33, où ? désigne le smearing estimate de Duan.

Notes

  • [*]
    Adeline Gallini, assistant hospitalier universitaire, CHU de Toulouse, chercheure à l’UMR 1027 (INSERMuniversité Toulouse III).
    Renaud Legal, chef du bureau Dépenses de santé et relations avec l’Assurance maladie (DREES).
    Florence Taboulet, professeure en droit pharmaceutique et économie de la santé, université de Toulouse, et chercheure à l’UMR 1027 (INSERM-université Toulouse III).
  • [1]
    Accord-cadre relatif au bon usage des antibiotiques dans les établissements de santé en 2006, généralisé dans la loi de financement de la Sécurité sociale pour 2010 et par le décret du 22 avril 2011.
  • [2]
    En clair, est-ce que les médicaments choisis et disponibles à l’hôpital sont ceux préférentiellement prescrits dans les alentours en ville ? Est-ce que plus un médicament est utilisé à l’hôpital, plus il sera consommé en ville ?
  • [3]
    Le prix des médicaments à l’hôpital est libre depuis 1987, contrairement au secteur ambulatoire où les prix des médicaments remboursables est fixé par arrêté ministériel. Toutefois, le Comité économique des produits de santé fixe un tarif de responsabilité pour le remboursement des médicaments onéreux pris en charge en sus des tarifs des groupes de séjours (GHS) de la tarification à l’activité (T2A). En pratique, ces médicaments peuvent toujours être achetés à un prix différent du tarif de responsabilité, même si les fournisseurs ont tendance à s’aligner sur ce tarif.
  • [4]
    Cet espoir a certainement dû être confirmé par des données quantitatives. Cependant, nous n’avons aucun accès aux études réalisées par ou pour les firmes pharmaceutiques.
  • [5]
    Liste limitative de médicaments disponibles au sein de chaque établissement. Cette liste, établie par chaque commission médicale d’établissement, est le résultat de la recherche du meilleur compromis entre efficacité, sécurité et coût du traitement. Pour les classes concurrentielles, habituellement un seul ou un petit nombre de médicaments sont sélectionnés parmi l’ensemble des spécialités agréées à l’usage des collectivités disponibles sur le marché. Ces médicaments choisis correspondaient pour chaque établissement aux offres économiquement les plus avantageuses, puisque le prix des médicaments est libre à l’hôpital.
  • [6]
    Ministères chargés de la Santé, des Solidarités et des Comptes publics.
  • [7]
    La dose définie journalière est attribuée à chaque principe actif par l’Organisation mondiale de la santé (http://www.whocc.no/atc_ddd_index/). Il s’agit de la dose journalière de principe actif utilisée dans son indication principale chez l’adulte. L’utilisation de cette unité permet notamment de s’affranchir des différences de dosage existant entre les différentes molécules d’une classe pharmacologique.
  • [8]
    L’AP-HP est un regroupement de 37 établissements, réalisant plus 867 000 séjours en médecine-chirurgie-obstétrique en 2007, contre en moyenne 99 000 dans les autres établissements.
  • [9]
    Un principe actif est la substance active pharmacologiquement.
  • [10]
    Bien qu’il s’agisse du même principe actif, les pharmaciens d’officine n’ont pas le droit de substituer une marque à une autre.
  • [11]
    Dans ce cas, depuis la mise en place du droit de substitution en 1999, le pharmacien d’officine peut substituer automatiquement le princeps prescrit par une spécialité générique sans en informer le prescripteur, si ce dernier ne s’y est pas opposé de façon écrite.
  • [12]
    On entend par « spécialité générique d’une spécialité de référence, celle qui a la même composition qualitative et quantitative en principes actifs, la même forme pharmaceutique et dont la bioéquivalence avec la spécialité de référence est démontrée par des études de bioéquivalence appropriées… » (5e alinéa de l’article L5121-1 du code de la santé publique).
  • [13]
    Des débats existent sur la substituabilité des génériques pour certaines classes pharmacologiques à marge thérapeutique étroite (classes non retenues dans l’étude comme les antiépileptiques, les hormones…).
  • [14]
    Nous supposons ainsi qu’il existe un niveau naturel de la quantité consommée du médicament i en ambulatoire dans la zone géographique j en l’absence de tout effet de diffusion des CHU.
  • [15]
    Nous avons toutefois estimé les modèles avec 24 indicatrices des zones géographiques. Les résultats étaient très similaires à ceux obtenus sans ces indicatrices, suggérant ainsi que la corrélation intra-zone puisse être négligeable. Une des limites principales de notre modélisation reste l’absence de prise en compte de la corrélation intra-médicament pouvant exister. Nous avons pu cependant la prendre en compte partiellement en tenant compte de la corrélation intra-classe pharmacologique en ajustant nos analyses à l’aide d’indicatrices de classes.
  • [16]
    Nous ne discutons pas ici de la pertinence clinique de ces choix.

Résumé

Français

Le phénomène de diffusion de l’hôpital vers la ville pourrait expliquer pourquoi des firmes pharmaceutiques concèdent certains médicaments à des prix de vente très faibles aux établissements de santé, espérant augmenter les parts de marché ambulatoires de leur produit. À ce jour, aucune étude empirique n’a testé l’existence de ce phénomène. Cet article vise à quantifier l’influence des consommations de médicaments des centres hospitaliers universitaires (CHU) sur le marché pharmaceutique ambulatoire alentour en 2008 pour neuf classes pharmacologiques concurrentielles. Deux sources de données sont mobilisées : le recueil de la DREES sur les médicaments dans les établissements de santé et le Système national d’information interrégimes de l’Assurance maladie (SNIIRAM). Pour tenir compte de l’influence simultanée existant entre ces deux marchés, des variables instrumentales ont été utilisées. Notre analyse confirme une influence des achats de médicaments des CHU sur les quantités consommées en ambulatoire, cet effet variant selon les classes. Nos résultats suggèrent que la régulation des dépenses de médicaments devrait être pensée globalement et non en séparant l’hôpital et la ville.

English

English abstract on Cairn International Edition

Plan

  1. Introduction
  2. Revue de littérature
  3. Données
    1. Sources de données
      1. Les consommations hospitalières
      2. Les consommations ambulatoires
    3. Champ de l’étude
      1. Concurrence entre principes actifs
      2. Concurrence entre marques du même principe actif (PA)
  5. Analyse exploratoire
    1. Importances relatives du CHU et de la ville pour ces classes
    2. Des arguments en faveur de variations en ville attribuables à l’hôpital
      1. Une hétérogénéité dans les référencements de médicaments des CHU
      2. La mise en évidence de stratégies de la part des firmes pharmaceutiques
    4. Des premiers signes d’une diffusion de l’hôpital vers la ville
  7. Modélisation économétrique
    1. Modélisation retenue
    2. Possibilité d’une causalité inverse
    3. Interprétation du coefficient ?
  9. Résultats de l’approche modélisée
    1. Instrumentation des quantités hospitalières
    2. La diffusion moyenne sur les neuf classes étudiées
    3. La diffusion classe par classe
  11. Discussion
    1. Principaux résultats
    2. Limites de l’étude
      1. Choix de modélisation
      2. Biais de temporalité
    4. La mesure d’une diffusion effective
    5. La question de la transposabilité des résultats
      1. Transposabilité dans le temps : évolution des règles du jeu et du marché pharmaceutique
      2. Transposabilité dans l’espace
    7. Conclusion

Bibliographie

Références bibliographiques

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Auteurs

Adeline Gallini
Assistant hospitalier universitaire dans le service d’épidémiologie du CHU de Toulouse et du département d’épidémiologie, économie de la santé et santé communautaire de la faculté de médecine de Toulouse. Elle est également chercheure à l’unité mixte de recherche INSERM-université Toulouse III-Paul Sabatier (UMR 1027), épidémiologie et analyses en santé publique.
adeline.gallini@univ-tlse3.fr
Renaud Legal
Chef du bureau Dépenses de santé et relations avec l’Assurance maladie à la Direction de la recherche, des études, de l’évaluation et des statistiques (DREES), ministères chargés de la Santé, des Solidarités et des Comptes publics.
Renaud.legal@sante.gouv.fr
Florence Taboulet [*]
Professeure en droit pharmaceutique et économie de la santé à la faculté des sciences pharmaceutiques de Toulouse, et chercheure à l’unité mixte de recherche INSERM-université Paul Sabatier (UMR 1027), épidémiologie et analyses en santé publique.
  • [*]
    Adeline Gallini, assistant hospitalier universitaire, CHU de Toulouse, chercheure à l’UMR 1027 (INSERMuniversité Toulouse III).
    Renaud Legal, chef du bureau Dépenses de santé et relations avec l’Assurance maladie (DREES).
    Florence Taboulet, professeure en droit pharmaceutique et économie de la santé, université de Toulouse, et chercheure à l’UMR 1027 (INSERM-université Toulouse III).
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Mis en ligne sur Cairn.info le 17/12/2013
https://doi.org/10.3917/rfas.126.0042
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