Equity-aware stochastic optimization of mammography screening facility location under demand and capacity uncertainty
Cette étude présente un cadre d'optimisation stochastique axé sur l'équité pour le Texas qui identifie les emplacements optimaux pour de nouveaux centres de mammographie afin d'augmenter considérablement la couverture de dépistage et de réduire les disparités raciales et géographiques en ciblant stratégiquement les communautés mal desservies, tout en tenant explicitement compte des incertitudes liées à la demande et à la capacité.
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Le cancer du sein demeure l'une des maladies les plus courantes et les plus meurtrières affectant les femmes aux États-Unis, mais le dépistage précoce par mammographie peut sauver des vies en détectant la maladie lorsqu'elle est encore traitable. Pour que ces dépistages soient efficaces, cependant, les femmes doivent pouvoir se rendre physiquement dans un établissement doté de l'équipement et du personnel appropriés. Dans de nombreuses parties du pays, particulièrement dans les zones rurales ou les communautés disposant de moins de ressources, le trajet vers un centre de dépistage est long, difficile, ou tout simplement impossible. Cette répartition inégale des services de santé crée un fossé où certaines femmes reçoivent les soins dont elles ont besoin tandis que d'autres non, souvent en fonction de leur lieu de résidence ou de leur origine. Pour remédier à cela, les planificateurs ont besoin de plus qu'une simple liste des cliniques existantes ; ils ont besoin d'un moyen de décider où construire de nouveaux centres lorsqu'ils ne peuvent pas être certains exactement du nombre de femmes qui en auront besoin ou de l'affluence des cliniques existantes.
Une équipe de chercheurs de l'University of Texas Health Science Center à Houston a développé une nouvelle façon de résoudre ce casse-tête. Ils ont créé un modèle informatique conçu pour trouver les meilleurs endroits où ouvrir de nouveaux centres de dépistage par mammographie à travers tout l'État du Texas. L'objectif n'était pas seulement d'aider le plus grand nombre de femmes possible, mais de le faire de manière équitable pour chaque groupe racial et ethnique. Les chercheurs ont été confrontés à un défi difficile : ils devaient prendre des décisions sur l'emplacement de construction avant de savoir exactement combien de femmes se présenteraient pour les dépistages ou combien de rendez-vous les cliniques actuelles pourraient gérer. Pour gérer cette incertitude, ils ont utilisé une méthode appelée optimisation stochastique, qui consiste essentiellement à exécuter des milliers de différents scénarios de type « et si » afin de trouver un plan qui fonctionne quel que soit l'évolution future.
L'étude s'est concentrée sur plus de 5,5 millions de femmes au Texas âgées de 40 à 74 ans, le groupe recommandé pour un dépistage régulier. Les chercheurs ont commencé par cartographier les 615 installations de mammographie existantes et par estimer le nombre de femmes qu'elles pouvaient servir. Ils ont ensuite identifié des milliers d'endroits potentiels où une nouvelle clinique pourrait être construite, en se concentrant sur les zones où les femmes devaient actuellement parcourir trop de distance ou là où les cliniques locales étaient déjà surchargées. En utilisant leur modèle, ils ont testé quelle combinaison de nouveaux emplacements offrirait la meilleure couverture pour l'ensemble de l'État tout en veillant à ce qu'aucun groupe spécifique de personnes ne soit laissé pour compte.
Les résultats ont montré que l'ouverture de 62 nouveaux établissements dans des lieux soigneusement choisis pourrait considérablement améliorer l'accès. Sous le système actuel, environ 92 % des femmes éligibles devraient avoir accès au dépistage dans un délai de trajet raisonnable. Avec le nouveau plan, ce chiffre passerait à près de 98 %. Plus important encore, le plan réduit considérablement l'écart d'accès entre les différents groupes raciaux et ethniques. Avant ces nouveaux établissements, les femmes des zones rurales, particulièrement celles de type Blanc, Amérindien ou de l'archipel du Pacifique, éprouvaient le plus de difficultés à atteindre une clinique. Les nouveaux emplacements ont été placés spécifiquement pour aider ces populations mal desservies, augmentant leurs niveaux d'accès pour les faire correspondre à ceux des femmes des zones urbaines. Le modèle a permis de s'assurer que chaque groupe voie une amélioration, les groupes les plus défavorisés réalisant les progrès les plus importants.
Les chercheurs ont constaté que les nouveaux établissements seraient répartis à travers l'État, avec près de la moitié d'entre eux situés dans des comtés non métropolitains. En fait, 39 % des nouveaux sites seraient le tout premier établissement de mammographie dans leurs comtés respectifs, mettant ainsi fin au statut de ces zones comme « déserts de la mammographie ». L'étude a également révélé que construire simplement plus de cliniques dans les villes ne résoudrait pas le problème. La stratégie la plus efficace consistait à placer les installations là où le besoin est le plus grand, même si ces zones présentent un nombre de population plus faible. Cette approche signifiait que les nouvelles cliniques seraient situées dans des endroits où les femmes vivent actuellement, plutôt que là où le plus grand volume de patientes se rassemble déjà.
Cependant, l'étude a également souligné les limites de ce que les bâtiments fixes peuvent accomplir. Dans les parties les plus reculées et les moins peuplées de l'ouest du Texas, même le meilleur plan pour de nouvelles cliniques permanentes ne pourrait pas atteindre chaque femme en moins de soixante minutes de route. Dans ces zones spécifiques, les chercheurs ont noté que des unités de dépistage mobiles seraient probablement une meilleure solution que la construction de nouveaux sites permanents. Le modèle a également prouvé qu'il était crucial de tenir compte de l'incertitude. Si les planificateurs avaient ignoré la possibilité de fluctuations de la demande et de la capacité et s'étaient contentés de construire sur la base de chiffres moyens, le résultat aurait laissé près de 30 000 femmes de plus sans accès chaque année. En planifiant pour l'inconnu, le modèle a sécurisé l'accès pour ces femmes supplémentaires.
En fin de compte, l'étude démontre qu'une expansion modeste de la capacité de dépistage, lorsqu'elle est guidée par les données et un engagement envers l'équité, peut combler des écarts importants. Les chercheurs ont montré qu'il est possible d'augmenter le nombre de femmes pouvant bénéficier du dépistage tout en rendant simultanément le système plus équitable pour tous. Les conclusions suggèrent qu'en plaçant les installations là où vivent les populations mal desservies, plutôt que simplement là où se trouve le plus grand nombre de personnes, les systèmes de santé peuvent réduire le fossé entre l'accès rural et urbain ainsi qu'entre les différents groupes raciaux. Bien qu'aucun plan unique ne puisse résoudre tous les défis géographiques, cette approche offre une voie claire et fondée sur des preuves pour rendre les dépistages vitaux accessibles à davantage de femmes, quels que soient leur code postal ou leur origine.
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