Module 2a: Analyse d’Incidence des Benefices (AIB) This presentation was prepared by Adam Wagstaff and Caryn Bredenkamp
L’AIB avec ADePT en deux mots L’AIB s’interesse a la question de savoir si les pauvres ou les riches beneficient des depenses publiques de sante d’une maniere disproportionnee. Elle necessite – Des donnees menages sur l’utilisation de services de sante – Des donnees de comptabilite nationale en sante sur les subventions unitaires par type de fournisseur ADePT permet de montrer – Dans quelle mesure chaque quintile de richesse beneficie des depenses publiques de sante – Dans quelle mesure est-ce-que les depenses publiques de sante sont-elles plutot pro-pauvres ou pro-riches.
L’idee de base
Les gouvernements semblent vouloir utiliser leurs resources dans le secteur de la sante de maniere a ce qu’elles profitent relativement plus aux pauvres—ou du moins qu’elles ne profitent pas relativement plus aux riches. L’AIB tente de distribuer les depenses publiques de sante chez les menages pour verifier si ce sont les pauvres qui beneficient relativement plus de celles-ci
L’idee de l’AIB $ $$ $$$$
Allons-y et mesurons!
La difficulte Les enquetes de menages ne renseignent pas sur l’incidence des depenses publiques de sante sur les menages. Une AIB doit donc imputer les subventions en se basant sur: – Des donnees d’utilisation (et de tarifs) au niveau du menage – Des donnees aggregees de depenses de sante Des hypotheses differentes demandent aussi d’autres types de donnees.
L’hypothese de subvention unitaire constante (SUC) La plus simple des hypothese est celle de la subvention unitaire constante: – E.g. la subvention pour chaque patient externe d’un centre de sante est de 10$ – E.g la subvention pour chaque patient interne est de $500 Donc la subvention totale que recoit une personne est = 500 x # admissions
Donnees de comptabilite nationale Donnees d’enquetes menage Les donnees pour l’AIB)
Inegalite sous l’hypothese de subvention unitaire constante (SUC) Sous l’hypothese de SUC, l’inegalite des subventions pour admmission = inegalite des admissions – i.e. CI des subventions pour admissions = CI des admissions Il en est ainsi car – subventions i = (subv. unitaires) x utilisation i L’inegalite des subvention est egale a l’inegalite des admissions precisement car les subventions unitaires sont constantes – Multiplier une distribution inegalitaire par une constante laisse le degre d’inegalite inchange.
Evaluer les inegalite dans les subventions totales Quelque soit l’hypothese maintenue pour l’AIB, nous serons interesses aux CI pour les subventions totales, i.e. pour tous les fournisseurs de soin (i.e. les depenses publiques de sante!) Ceci est faisable en calculant une moyenne ponderee des CI des sous-secteurs individuels; les poids sont les part de chaque sous-secteur dans les subventions totales. E.g. avec juste de types de fournisseurs (HC = visites aux centres de sante; IP = admissions de patients), les CI pour les subventions sont: CI SUBS = s HC CI HC + s IP CI IP
Comment proceder avec ADePT?
Ce que fait ADePT ADePT produit des tables de distributions a travers des groupes de revenu (e.g. quintiles de consommation par tete) pour: – L’utilisation (par sous-secteur), et – Les subventions (par fournisseurs, et totales) ADePT calcule aussi des indices de concentration pour des subventions de differents fournisseurs, et pour le total des subventions Finalement ADePT produit des graphiques montrant les courbes de concentration pour les subventions par type de fournisseur, et pour le total des subventions
Ce qu’ADePT demande Si l’on suppose la constance des subventions unitaires, ADePT necessite: – Des donnees d’enquete menage: D’utilisation par sous-secteur pour chaque membre (ou un representant du menage) Une mesure de bien etre pour chaque menage (une mesure ordinale suffit) – Les depenses publiques de sante (i.e. subventions), ventilees par type de fournisseur (accessibles dans les comptes nationaux de sante) Le maintien d’hypotheses alternatives necessite des donnees de menage sur les paiements des menages aux fournisseurs
L’exemple du Vietnam Nous considerons 4 sous-secteurs: – 3 pour consultations externes (centres de sante communaux, polycliniques, et hopitaux generalistes), et 1 pour consultations internes (hopitaux generalistes) Les comptes nationaux de sante du Vietnam contiennent les depenses totales de sante par patients internes/externes, et par type de fournisseur pour les patients externes. Pour les donnees menage, nous utilisons les donnees de l’enquete de 2006—une enquete a objectifs multiples – Chaque membre fut interroge sur: – Le # de visites (externes) sur la derniere annee ventiles par types de fournisseurs – Le # d’admissions pour soins internes
Avant d’ouvrir ADePT Sous-secteursDepenses (millions de Dong) Soins externes (commune) 162,481 Soins externes (polyclinique) 21,898 Soins externes (hopital) 3,971,381 Soins internes (hopital) 3,276,459 Il faut aller sur les comptes de sante nationaux NHA pour obtenir les depenses publiques par types de fournisseurs Vietnam example
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“ 1) Choisir les donnees (niveau individuel) 2) Selectioner la variable d’ID des menages et la variable de bien etre (continue) 3) Choisir les variables de ponderation 4) Aller sur l’onglet de l’AIB
“Analyzing Health Equity Using Household Survey Data” Owen O’Donnell, Eddy van Doorslaer, Adam Wagstaff and Magnus Lindelow, The World Bank, Washington DC, 2008, 5) Choisir les variables dutilisation 6) Rentrer zero ici 7) Rentrer les subventions agregees 8) Cliquer sur “Add” pour rentrer les infos sur les fournisseurs de soins et les subventions correspondantes 9) Choisir les tables de l’AIB et cliquer sur “Generate”
Verifiez vos donnees
Les subventions pour les centres de sante communaux sont relativement pro-pauvres
Les subventions dans les autres sous-secteurs sont par contre relativement plutot pro-riches
Comment presenter ses resultats aux decideurs politiques
Graphiques pour interpreter l’AIB
Les subventions pour les centres de sante communaux sont relativement pro-pauvres
Graphiques pour interpreter l’AIB Les subventions dans les autres sous-secteurs sont par contre relativement plutot pro-riches
Graphiques pour interpreter l’AIB L’essentiel des depenses publiques de sante vont aux hopitaux pour soins internes et externes
Graphiques pour interpreter l’AIB De maniere generale, les depenses publiques de sante beneficient relativement plus aux populations aisees
Leviers d’action-i L’AIB suggere deux types de leviers d’action: 1.Rendre les sous-secteurs plutot pro-pauvres, e.g. via des programmes centres sur la demande de soins (assurance, transfers monetaires) de maniere a ce que la demande des pauvres augmente relativement plus que celles des plus aises 2.Transferer des resources publiques en faveur des sous- secteurs qui sont plutot pro-pauvres Les resultats de l’AIB permettent aussi d’evaluer l’impact de nouvelles interventions sur le caractere pro-pauvre des depenses publiques – ADePT permet de faire des simulation modifiant les CI des sous-secteurs, ou changeant la part des sous-secteurs dans le montant total des subventions
Leviers d’actions-ii Exemples de programmes rendant les sous-secteurs plus pro- pauvres: – Le programme de Sante Familiale au Bresil etend la couverture des etablissements de sante vers les communautes pauvres reduisant ainsi les inegalites de distance – Le programme d’equite en sante du Cambodge et le programme de soins de sante pour les pauvres du Vietnam eliminent les frais d’usagers pour les pauvres (en continuant de compenser les fournisseurs), diminuant ainsi l’importance du facteur revenu. Exemples de programmes qui transferent des resources vers les sous-secteurs les plus pro-pauvres – Tous les programmes orientes vers l’amelioration des infrastructures rurales Exemples de programmes agissant sur ces deux leviers – Plusieurs pays d’Europe Centrale et de l’Est Several ont introduit des systemes de referencement, reduisant ainsi l’auto-referencement des plus aises et renforcant le systeme de soins primaires
Ou va-t-on a partir d’ici?
Les sources de donnees pour l’AIB Donnees menages: – Enquetes a objectifs multiples (e.g. LSMS), or enquetes de sante, qui renseignent sur: L’utilisation par la population entiere, de tous les types de soins, et de tous les types de fournisseurs (DHS n’est pas suffisamment exhaustive) La frequence d’utilisation (informant sur des visites multiples et sur les internements) (WHS est trop limitee) Des enquetes de bien etre des menages avec module de consommation. Une mesure de la richesse est aussi utile Donnees de depenses publiques de sante – Les comptes nationaux touchant au secteur de la sante, par sous-secteurs (les donnees de l’OMS ne contiennent pas cette information)
Il faut bien connaitre ses donnees Il faut s’assurer que les variables d’utilisation couvrent la meme periode de reference. Lorsque les periodes de references sont differentes (e.g 4 semaines pour les soins externes et 12 mois pour les soins internes) il faut transformer les donnees pour qu’elles soient exprimees sur la meme periode de reference.
Hypotheses alternatives Nous avons: S ki = C ki – F ki = q ki (c ki -f ki ) = s ki q ki Quatre hypotheses differentes 1.Subvention unitaire constante: s ki = s k 2.Cout unitaire constanty: c ki = c k 3.Frais proportionnels aux couts: c ki = k f ki 4.Frais fonction lineaire des couts: c ki = a k + k f ki Les hypothese 3 et 4 refletent le fait que des frais plus eleves peuvent traduire des couts de soins plus eleves Le cas #4 est une generalisation de tous les autres cas ADePT peut travailler avec ces 4 hypotheses
Certaines hypothese rendent les depenses publiques plus pro-pauvre NB: nous avons besoin de connaitre le niveau des depenses privees (F) dans tous les cas excepte le premier (SUC)
5) Choisir les variables d’utilisation 6) Inserer le nom de la variable de depenses privees 7) Indiquer le montant des subventions totales 8)Click Add to enter the information and continue for each type of facility and corresponding subsidy 9) Choisir les tables de l’AIB, et cliquer sur “Generate”
Themes de l’AIB non couverts Comment traiter les subventions du cote de la demande, e.g. les contributions des employes ainsi que les subventions au systeme d’assurance sante Pour des references plus avancees, consulter A. Wagstaff (2011) “Benefit-incidence analysis: Are government health expenditures more pro-rich than we think?”, Health Economics
Resources Logiciel telechargeable Tutoriels videos en ligne Manuel methodologique: Analyzing Health Equity Using Household Survey DataAnalyzing Health Equity Using Household Survey Data Seminaires de formation ADePT – Manuel de Sante Equite en Sante et protection Financiere Rapports pays (HEFPro) (effort en cours) Un livre: Attacking Inequality in the Health SectorAttacking Inequality in the Health Sector