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Qualité de vie des usagers des services de psychiatrie et facteurs associés / Quality of Life of People Cared for by Mental Health Care Services and Associated FactorsPrigent, Amélie 07 October 2014 (has links)
CONTEXTE : Les critères de jugement prenant en compte le ressenti des patients, tels que la qualité de vie, deviennent des éléments déterminants pour l’évaluation des prises en charge et l’aide à la décision. Bien que les troubles mentaux représentent un fardeau considérable tant en termes de prévalence que de conséquences économiques, les connaissances sur la qualité de vie des patients pris en charge par les services de psychiatrie sont limitées, ce qui complexifie la prise de décisions éclairées dans le champ de la santé mentale.OBJECTIFS : Nos objectifs étaient d’évaluer la qualité de vie, mesurée par des scores d’utilité, des patients souffrant de troubles mentaux en France, de mesurer la perte de qualité de vie attribuable à ces troubles et d’identifier les facteurs qui y sont associés.MATERIEL ET METHODES : Après une revue de la littérature décrivant les instruments de mesure de la qualité de vie utilisés en santé mentale, nous avons évalué la qualité de vie des patients pris en charge par le secteur de psychiatrie générale en mobilisant deux instruments permettant le calcul de scores d’utilité : le SF-36, permettant le calcul de scores d’utilité via le SF-6D, et l’EQ-5D. Nous avons comparé leurs performances et avons évalué leur concordance. Nous avons confronté la qualité de vie des patients souffrant de troubles mentaux à celle de la population générale en mobilisant les données du volet « ménages » de l’enquête Handicap-Santé. Enfin, nous avons recouru à des outils de modélisation adaptés aux spécificités des distributions des scores d’utilité pour étudier les caractéristiques sociodémographiques, cliniques et les prises en charge psychiatriques des patients qui y sont associées.RESULTATS : Notre enquête a inclus 212 patients. Leurs scores d’utilité moyens s’élevaient à 0,684 dans le cas d’une mesure par le SF-6D et à 0,624 dans le cas de l’EQ-5D et étaient inférieurs de 11% à ceux de la population générale. Le fait d’être une femme et le fait d’être sévèrement malade étaient associés à des scores d’utilité plus faibles. Les patients ayant été librement hospitalisés à temps plein, par rapport à ceux ne l’ayant pas été, avaient tendance à avoir des scores SF-6D plus faibles tandis que les patients pris en charge à temps partiel présentaient des scores SF-6D plus élevés. Les scores d’utilité SF-6D et EQ-5D n’étaient pas concordants. Si les deux instruments étaient comparables en termes d’acceptabilité et de validité discriminante et convergente, l’EQ-5D était moins sensible, présentant un effet plafond, et les modèles mis en œuvre pour identifier les facteurs associés à ce score présentaient des performances modestes.CONCLUSION : Nos travaux ont permis d’objectiver l’impact négatif des troubles mentaux sur la qualité de vie des personnes atteintes. Les différences importantes identifiées entre les scores d’utilité SF-6D et EQ-5D font du choix de l’instrument le plus adapté un enjeu majeur. Le manque de sensibilité du score d’utilité EQ-5D et les difficultés rencontrées pour trouver un modèle statistique adapté aux spécificités de ce score suggèrent une meilleure adéquation du SF-6D au champ de la santé mentale. Cependant, des travaux menés sur des échantillons de taille plus conséquente seront mis en œuvre pour préciser nos résultats. / BACKGROUND: Assessment criteria which take patients’ perceptions into account, such as quality of life, are becoming increasingly important in health services assessment and policy and clinical decision-making. Despite the fact that mental disorders represent a significant burden in terms of prevalence and economic consequences, there is a lack of knowledge regarding quality of life of patients cared for by mental health care services which impedes informed decision-making in the field of psychiatry.OBJECTIVES: Our objectives were to measure quality of life using utility scores of people cared for by mental health care services in France; to assess the loss of quality of life attributable to mental disorders; and to identify factors associated with quality of life.MATERIAL AND METHODS: After a literature review describing quality of life tools used in the field of mental health, we undertook a survey to measure the quality of life of people suffering from mental disorders who were treated in the general psychiatric sector using two tools and the corresponding utility scores: the SF-36, allowing calculation of utility scores by the SF-6D, and the EQ-5D. We compared them in terms of performance, and we assessed their consistency. We evaluated the quality of life loss attributable to mental disorders considering data from the French general population-based survey on health and disabilities as a reference. Finally, we used several models adapted to the specificities of the utility score distributions to identify socio-demographic, clinical and mental health care utilization characteristics associated with quality of life.RESULTS: 212 patients were included. The mean utility score was 0.684 when assessed by the SF-6D, and 0.624 when assessed by the EQ-5D. Utility scores of patients suffering from mental disorders were 11% lower than those of the general population. Being a woman and being severely ill were factors associated with lower utility scores using both tools. In comparison with no hospitalization, voluntary hospitalization within the past 12 months was associated with lower SF-6D utility scores, whereas part-time hospitalization was linked with higher SF-6D utility scores. SF-6D and EQ-5D utility scores showed poor agreement in measuring quality of life. These instruments were similar in terms of acceptability as well as discriminant and convergent validity; however, the EQ-5D showed lower sensitivity, illustrated by a ceiling effect, and the models used to study factors associated with this score showed poor performances.CONCLUSION: We objectivized the negative impact of mental disorders on quality of life. Considering the significant differences identified between the SF-6D and EQ-5D utility scores, the choice of the most adapted instrument constitutes a major issue. The lack of sensitivity of the EQ-5D and the difficulties experienced in finding a model adapted to the specificities of this score would suggest that the SF-6D is better suited to the field of mental health. However, our results must be confirmed by analysis on larger samples.
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