[Nomadism of patients treated by radiotherapy in Île-de-France: Does our health system have as much money to waste?]

Bull Cancer. 2020 Nov;107(11):1129-1137. doi: 10.1016/j.bulcan.2020.09.003. Epub 2020 Oct 6.
[Article in French]

Abstract

Purpose: Human, material, and financial resources being limited, the organization of the care system must allow an efficient allocation of resources. The management of cancers leads to specific and repetitive care for which the reimbursement of transport costs represents a high cost. We carried out an analysis of the additional transport costs, linked to the care of patients in Île-de-France, in a center other than the radiotherapy center closest to their home.

Materials and methods: Using data from the Île-de-France Regional Health Agency, we have created a model evaluating the additional cost linked to transport generated by the care of a radiotherapy patient far from his home. In order to take into account the uncertainties linked to the hypotheses made in the development of the model, we carried out deterministic and probabilistic sensitivity analyzes.

Results: In the base case, the additional annual cost related to transport was 841,176 euros in Île-de-France. The probabilistic sensitivity analysis reports a total annual additional cost of 2,817,481 euros.

Conclusion: Our results are similar to a report from the General Inspectorate of Social Affairs published in July 2011, which then pointed to an additional cost of between 4 and 6 million euros annually. The long-term care of cancer patients from their homes contributes to a deterioration in the quality of life linked to travel times, a delay in the care of potential treatment complications, and the spread of infectious diseases, such as COVID-19, and bacteria resistant to antibiotics.

Objectif de l’étude: Les ressources humaines, matérielles et financières étant limitées, l’organisation du système de soins doit permettre une allocation des ressources efficiente. La prise en charge des cancers amène à des soins spécifiques et répétitifs pour lesquels le remboursement des frais de transports représente un coût important. Nous avons réalisé une analyse du surcoût de transport, liés à la prise en charge des patients franciliens, dans un centre autre, que le centre de radiothérapie le plus proche de leur domicile.

Matériel et méthodes: À partir de données de l’Agence régionale de santé d’Île-de-France, nous avons créé un modèle évaluant le surcoût lié aux transports engendrés par la prise en charge d’un patient en radiothérapie à distance de son domicile. Afin de prendre en compte les incertitudes liés aux hypothèses faites dans l’élaboration du modèle nous avons réalisés des analyses de sensibilité déterministe et probabiliste.

Résultats: Dans le cas de base, le surcoût annuel lié au transport était de 841 176 euros en Île-de-France. L’analyse de sensibilité probabiliste rapporte un surcoût total annuel de 2 817 481 euros.

Conclusion: Nos résultats se rapprochent d’un rapport de l’Inspection générale des affaires sociales publié en juillet 2011 qui pointait alors un surcoût compris entre 4 et 6 millions d’euros annuels. La prise en charge à distance de leur domicile des patients atteints de cancer participe à une dégradation de la qualité de vie liée aux temps de transport, à un retard à la prise en charge de potentielles complications des traitements et à la diffusion de maladies infectieuses, telle que le COVID-19, et de bactéries résistantes aux antibiotiques.

Keywords: Care networks; Health economics; Health policy; Oncologie radiothérapie; Radiation oncology; Réseaux de soins; Stratégie de santé; Économie de la santé.

MeSH terms

  • Ambulances / economics*
  • Ambulances / statistics & numerical data
  • Cancer Care Facilities / supply & distribution*
  • Costs and Cost Analysis
  • France
  • Health Services Accessibility / economics*
  • Health Services Accessibility / statistics & numerical data
  • Humans
  • Models, Statistical
  • Neoplasms / economics
  • Neoplasms / radiotherapy*
  • Paris
  • Quality of Life
  • Resource Allocation
  • Time Factors
  • Transportation of Patients / economics*
  • Transportation of Patients / statistics & numerical data
  • Uncertainty