Who is missing out on GP enrolment? Determinants of GP non-enrolment in the Netherlands and its impact on healthcare utilization and health

Résumé technique : Déterminants de la non-inscription auprès d'un médecin généraliste aux Pays-Bas et son impact sur l'utilisation des soins et la santé

Énoncé du problème
Aux Pays-Bas, les médecins généralistes (MG) servent de gardiens centraux du système de santé, assurant les soins de première ligne, la gestion des maladies chroniques et l'orientation vers les soins secondaires. Bien que l'assurance maladie soit universelle, l'inscription auprès d'un cabinet de médecine générale spécifique est volontaire, bien que fortement recommandée. Malgré cela, un nombre important de résidents ne sont pas inscrits. Les estimations précédentes de la population non inscrite ont largement varié (allant de 45 000 à plus de 370 000 personnes), et il existe un manque de données granulaires concernant les caractéristiques sociodémographiques spécifiques de ces individus. De plus, les conséquences de la non-inscription sur l'utilisation des soins, les coûts et la mortalité restent insuffisamment étudiées dans le contexte néerlandais. Cette étude répond à deux lacunes principales : identifier les déterminants de la non-inscription auprès d'un MG et évaluer l'impact de la non-inscription sur l'utilisation des soins, les coûts et la mortalité.

Méthodologie
L'étude a utilisé des microdonnées liées au niveau individuel provenant de Statistics Netherlands (CBS) et du centre d'information sur les soins de santé néerlandais (Vektis) couvrant la période 2017–2023. L'analyse s'est concentrée sur l'année 2022, comprenant une population d'étude d'environ 16,77 millions d'individus (94 % de la population néerlandaise).

• Définition de la non-inscription : Un individu était classé comme non inscrit si aucun droit de capitation de la part d'un MG n'était observé dans les données de réclamations de soins pour l'année civile complète.
• Critères d'exclusion : L'étude a exclu le personnel militaire actif, les résidents de structures de soins (qui reçoivent des soins institutionnels), les personnes sans assurance maladie et les personnes ne résidant pas aux Pays-Bas pendant l'année civile complète.
• Approche statistique :
  • Déterminants : Des modèles linéaires généralisés (GLM) binomiaux ont été utilisés pour calculer les rapports de cotes (odds ratios, OR) de la non-inscription. Les modèles sont passés d'une analyse univariée à une analyse multivariée, ajustant selon la démographie, le statut socio-économique (revenu, éducation, type de ménage) et les caractéristiques du quartier (urbanisation, part de locataires, pénuries de MG).
  • Utilisation des soins et coûts : L'utilisation des soins était définie par l'engagement de dépenses positives. Une estimation de quasi-maximum de vraisemblance de Poisson (Poisson QMLE) via un GLM avec une fonction de lien logarithmique a été employée pour modéliser les dépenses de santé, traitant le problème des données sur-dispersées (zero-inflated) et asymétriques à droite.
  • Mortalité : La mortalité a été mesurée au cours de l'année suivant l'observation du statut d'inscription. Les modèles ont été ajustés selon les covariables démographiques, socio-économiques et de voisinage pour isoler l'effet de la non-inscription.

Contributions clés et résultats

1. Caractéristiques des individus non inscrits
L'étude a identifié un doublement de la population non inscrite, passant de 0,87 % (141 764 individus) en 2017 à 1,92 % (322 030 individus) en 2023. L'analyse multivariée a révélé des groupes distincts présentant des probabilités significativement plus élevées de non-inscription :

• Migrants récents : Les individus ayant migré aux Pays-Bas au cours de l'année précédente présentaient les probabilités les plus élevées de non-inscription (OR 20,6 univarié ; OR 7,2 après ajustement complet).
• Pays d'origine : Les personnes d'origine non néerlandaise, particulièrement celles venant d'autres pays européens (OR 3,5), d'autres pays d'Afrique, d'Asie et d'Amérique ou d'Océanie, étaient confrontées à des probabilités plus élevées par rapport aux ressortissants néerlandais.
• Démographie : Les hommes et les individus âgés de 20 à 49 ans étaient plus susceptibles d'être non inscrits. Les ménages d'une seule personne présentaient des probabilités nettement plus élevées (OR 2,4) par rapport aux couples avec enfants.
• Facteurs socio-économiques et de voisinage : Les personnes à faibles revenus (les 20 % les plus bas) et celles vivant dans des zones fortement urbanisées (OR 3,8) couraient des risques plus élevés. Les quartiers présentant une part élevée de logements locatifs et ceux connaissant des pénuries de MG présentaient également des probabilités de non-inscription élevées.
• Variation géographique : Des disparités régionales significatives ont été observées, la municipalité de Terneuzen (Zeeland) affichant le taux le plus élevé à 3%6,7.

2. Utilisation des soins et coûts
Les individus sans inscription auprès d'un MG ont démontré une utilisation et des coûts de santé substantiellement inférieurs à ceux des individus inscrits :

• Utilisation : Seuls 68,1 % des individus non inscrits ont utilisé des services de santé, contre près de 100 % des individus inscrits. Les probabilités d'utiliser des soins étaient drastiquement plus faibles pour les non-inscrits (OR 0,05 à 0,07).
• Coûts : Les coûts annuels moyens de santé pour les non-inscrits étaient de 1 682 €, contre 2 696 € pour les inscrits. Après ajustement complet, les non-inscrits ont engendré des coûts équivalents à 69 % de ceux du groupe inscrit.
• Catégories spécifiques : Une utilisation moindre a été observée dans toutes les catégories, y compris les soins hospitaliers, les médicaments et les services de santé mentale. Notamment, pour les maladies chroniques (BPCO, diabète, maladies cardiovasculaires), les non-inscrits étaient moins susceptibles d'utiliser les soins hospitaliers (OR ~0,74), suggérant un accès potentiellement limité aux spécialistes malgré le rôle de gardien des MG.

3. Résultats de mortalité
Contrairement à la faible utilisation et aux faibles coûts, la non-inscription était associée à un risque de mortalité significativement accru l'année suivante :

• Mortalité globale : Le rapport de cotes brut pour la mortalité était de 1,94. Après ajustement pour toutes les covariables, le rapport de cotes est passé à 2,50 (IC : 2,42–2,58), indiquant que les non-inscrits étaient 2,5 fois plus susceptibles de mourir au cours d'un an que leurs homologues inscrits.
• Causes de décès : Le groupe des non-inscrits présentait des probabilités nettement plus élevées de décès dus à des troubles mentaux et comportementaux (OR 4,86), à des causes externes (OR 1,40) et à des infections (OR 1,39). À l'inverse, ils présentaient des probabilités plus faibles de décès par néoplasmes, maladies circulatoires et maladies respiratoires, reflétant probablement la réduction de la détection et du traitement de ces pathologies en raison du manque d'accès.

Signification et affirmations
Les auteurs affirment que cette étude constitue le premier aperçu complet, au niveau individuel, de la non-inscription auprès des MG aux Pays-Bas, dépassant les estimations agrégées précédentes. La principale signification réside dans la révélation d'un paradoxe : alors que les individus non inscrits utilisent moins les soins et engendrent des coûts moindres, ils font face à un risque de mortalité substantiellement élevé, particulièrement pour des causes évitables ou gérables telles que les troubles de la santé mentale et les infections.

L'article conclut que la non-inscription auprès d'un MG représente une inégalité critique dans l'accès aux soins primaires. Les conclusions suggèrent que les barrières à l'entrée (telles que les arrêts de réception de patients dans les cabinets et les difficultés de navigation pour les nouveaux arrivants) empêchent les groupes vulnérables d'accéder à la fonction de « gardien » des MG. Ce manque d'accès n'implique pas une absence de besoins de santé, mais plutôt un échec de l'engagement avec le système, menant à des résultats de santé défavorables. Les auteurs soutiennent que la compréhension de ces déterminants est vitale pour concevoir des interventions ciblées, impliquant potentiellement les assureurs de santé comme intermédiaires pour garantir un accès rapide aux soins, réduisant ainsi les disparités de santé aux Pays-Bas. L'étude note modestement des limites, telles que l'accent mis sur les résultats à court terme et la difficulté d'identifier des sous-groupes spécifiques comme les objecteurs de conscience, suggérant un besoin de recherches futures sur les conséquences de santé à long terme.