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Dans un souci de transparence et d’information, le BFP publie régulièrement les méthodes et résultats de ses travaux. Les publications sont organisées en séries, entre autres, les perspectives, les working papers et planning papers. Certains rapports peuvent également être consultés ici, de même que les bulletins du Short Term Update publiés jusqu’en 2015. Une recherche par thématique, type de publication, auteur et année vous est proposée.

Description et utilisation du modèle PROMES [ DC2024_WP_01 - ]

Dans le cadre du chiffrage des programmes électoraux, le modèle PROMES sera utilisé pour calculer l’impulsion budgétaire de mesures portant sur les dépenses publiques de soins de santé. Ce Working Paper décrit les caractéristiques, la structure et le fonctionnement du modèle. Pour illustrer les possibilités de simulation du modèle, il présente les résultats du scénario de référence et de quelques scénarios alternatifs.

  Auteurs

,
 
A : Auteur, C : Contributeur

  Type de publication

Working Papers

Le Working Paper présente une étude ou analyse menée d’initiative par le BFP.

Introduction

Dans le cadre du chiffrage des programmes électoraux, le modèle PROMES (PROjecting MEdical Spending) sera utilisé pour calculer l’impulsion budgétaire de mesures portant sur les dépenses publiques de soins de santé.

Le modèle PROMES a été développé par le Bureau fédéral du Plan (BFP), à la demande de l’Institut national d'assurance maladie-invalidité (INAMI) et en collaboration avec celui-ci. Il produit des projections de dépenses de soins de santé à moyen terme. Le modèle est mis à jour chaque année et fournit des inputs pour les perspectives économiques à moyen terme du BFP. Les résultats des projections sont également utilisés pour étayer les estimations techniques réalisées par l'INAMI et sont intégrés dans les publications d'autres institutions, telles que le rapport du KCE intitulé "Assessing the sustainability of the Belgian health system using projections" (Lefèvre & Gerkens, 2021).

PROMES est un modèle de microsimulation fondé sur des modèles de comportements. Il est alimenté par des données de l’Échantillon permanent (EPS), à savoir une banque de données administratives longitudinales sur le recours aux soins de santé et les dépenses de plus de 300 000 affiliés aux mutuelles. Pour chaque groupe de prestations de soins (telles que les consultations, les soins à domicile, les médicaments, etc.), on estime la probabilité qu'un individu de l'échantillon ait recours à des soins, la quantité de soins et les dépenses de l'assurance maladie et invalidité qui en découlent. Les estimations tiennent compte des caractéristiques individuelles de la personne, telles que l'âge, le sexe, l'état de santé, la situation sociale et le statut d'assurance, son recours antérieur aux soins de santé et certains facteurs environnementaux tels que la densité de population et de médecins.

Les résultats des projections pour l'échantillon sont ensuite alignés sur d'autres projections à moyen terme afin de refléter les évolutions futures de facteurs qui ont un impact significatif sur le recours aux soins de santé : la taille et la structure d'âge de la population, la prévalence des maladies chroniques et le contexte socioéconomique. Enfin, la projection des dépenses tient compte d'une évolution spécifique des prix par type de soins qui reflète la tendance historique de l'évolution des prix, au-delà de l'inflation.

Le modèle PROMES permet de simuler les effets de mesures qui s’appliquent à l'ensemble des dépenses de soins de santé. Il est également possible de simuler les effets de mesures ciblant des groupes de dépenses spécifiques ou des groupes d'assurés spécifiques, par exemple en fonction de l'âge, de l'état de santé ou du statut d’assuré.

La partie 2 ci-après décrit les caractéristiques générales et la structure du modèle, ses possibilités et limites en matière de simulations. La partie 3 présente les résultats du scénario de référence. Enfin, le fonctionnement du modèle est illustré au moyen de scénarios alternatifs dans la partie 4. Pour une description plus détaillée de PROMES et d’autres simulations réalisées avec ce modèle, voir Geerts, Van den Bosch et Willemé (2018). 

  Données à consulter

None

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