Evaluation médico-économique appliquée

Professionnels de santé ayant minimum un Bac+4 Cette UE est plutôt destinée aux auditeurs qui utilisent l'évaluation économique plutôt qu'à ceux qui en font : caisses d'assurance maladie, Ministères, DGS, DSS, Assurances privées, INVS, pharmacie centrale APHP ,…
Pré-requis : bac+4 en économie, gestion ou sciences
Attention : le cours n'est accessible qu'aux auditeurs motivés et en mesure de dédier du temps à du travail personnel pour acquérir convenablement ces méthodes. Un agrément de l'enseignante responsable est exigé y compris pour les élèves de master au Cnam.

Maîtriser les concepts techniques, acteurs et enjeux déterminants en évaluation économique des programmes de santé
Permettre la construction d'appel d'offres, l'utilisation d'études et la conception du design d'études d'évaluation-économiques dans le cadre professionnel.

• Pré-requis en microéconomie, économie publique et en économie de la santé
• Rôle de l'évaluation économique dans les systèmes de santé des pays développés et institutions de référence (NICE, HAS, ...)
• Perspective industrielle de l'évaluation médico-économique (licensing, risk-sharing) et procédures de fixation des prix des produits de santé •
• Perspective assurantielle (publique/privée) de l'évaluation médico-économique
• Les données mobilisables dans les évaluations médico-économiques (assurance maladie, panel, Thalès,...)
• Les arbres de décision
• Evidence based-medicine - Validité interne et externe des études
• QALYs et construction des échelles d'évaluation de la satisfaction des patients et des questionnaires de santé
• DALYs et autres mesures psychométriques de la qualité de vie
• Analyse coût-bénéfice (préférences révélées, disposition à payer, évaluation contingente...)
• Indicateurs de santé publique
• Modèles de transition
• Modèles de Markov
• Modèles de Monte-Carlo
• Procédures de triage
• Modèles de Cox
• Outils économétriques standards en évaluation économique des stratégies de santé
• Concepts d'assistance, adhérence, étude observationnelle, compliance, biais