Le vieillissement des populations s’accompagne d’une augmentation de la part des personnes âgées et d’une diminution de celle des actifs. Cela a de fortes implications sur le système redistributif français où les actifs financent leurs homologues retraités. De nombreux travaux de recherche portent sur le vieillissement mais des questions subsistent car :
- une majorité de ces travaux a une visée descriptive;
- ceux évaluant les interventions sont axés principalement sur le soin et l’évaluation « coût-efficacité ».
Le présent projet résulte d’ateliers organisés par l’Institut Paris Public Health ayant rassemblé plusieurs disciplines académiques pour envisager des approches innovantes, pérennes du vieillissement en bonne santé. Nous proposons un programme de recherche sur la prévention des incapacités. Ce programme implique des épidémiologistes, des statisticiens, des économistes de la santé, des mathématiciens et des experts en science informatique.
Nous appliquerons une approche « vie entière » des systèmes complexes pour étudier en quoi les expériences cumulées au cours de la vie façonnent le vieillissement. Ce programme s’intéresse en particulier à la compréhension des inégalités sociales en matière d’incapacités et leur émergence au cours de la vie. En plus de l’influence des facteurs socio-économiques, nous examinerons celle des comportements de santé, des facteurs de risque cliniques, de l’accessibilité aux soins et de leur gestion pour les maladies chroniques et des facteurs contextuels sur la survenue d’incapacités chez le sujet âgé.
Ce projet comporte deux approches :
- L’une « vie entière », à partir de données de cohortes longitudinales (GAZEL et CONSTANCES en France, Whitehall et UK Biobank au Royaume-Uni, SHARE en Europe, et les cohortes sur le vieillissement du NIH aux Etats-Unis et dans plusieurs pays à revenu moyen ou faible). Cette modélisation étudiera les facteurs de risque et protecteurs des incapacités. Une attention particulière sera portée à la prise en compte de la multimorbidité et de la fragilité comme facteurs pouvant favoriser la survenue d’incapacités.
- L’autre par modélisation-simulation à base d’agents (Agent-Based-Modelling, ABM). Elle permet d’évaluer comment chaque élément d’un système se comporte selon ses caractéristiques individuelles et leurs interactions avec l’environnement. Ces ABMs incluront une grande variété de caractéristiques individuelles/environnementales ainsi que sociales contribuant à influencer les comportements, états de santé et l’utilisation des services de santé. Cette méthode a l’avantage de pouvoir 1) modéliser les relations complexes impliquées dans les mécanismes causaux et de tester des éléments contrefactuels, 2) estimer l’équilibre coût-bénéfice relatif entre les soins fournis en cas de perte d’autonomie par rapport aux scénarios de prévention.
En plus de ces modélisations, nous travaillerons sur le développement de deux outils employés dans ces stratégies. Le premier concerne l’évaluation d’états pré-incapacité, encore que peu considérés dans la littérature. Le concept de fragilité, développé il y a 20 ans, ne propose pas de seuils spécifiques à l’âge. Notre objectif est de proposer une mesure de ‘forme physique’ à partir des mesures objectives et subjectives disponibles dans les cohortes longitudinales et d’évaluer sa performance prédictive sur la survenue d’incapacité, l’institutionnalisation et la mortalité. Le second est un outil d’évaluation « coût-utilité », mesure recommandée pour tester l’efficacité des programmes de santé et d’aide sociale mais pour laquelle il n’existe pas d’outil de référence standard calibré pour refléter les préférences spécifiques par pays. Nous proposons de développer des poids de préférence pour l’ICECAP (Investigating Choice Experiments CAPability) afin de l’utiliser auprès de populations françaises.
Au-delà de l’interdisciplinarité, ce projet met l’accent sur les comparaisons internationales et la formation de jeunes scientifiques.
Présentation du projet
Le projet Models of Autonomy (MoA) vise à mieux comprendre comment préserver l’autonomie des individus au cours du vieillissement.
Au cours du XXᵉ siècle, l’espérance de vie a fortement augmenté. En 2020, plus de 21 % de la population mondiale avait plus de 60 ans. Cette évolution démographique pose un défi majeur : sans politiques de prévention plus ambitieuses, les dépenses liées à la santé et à la dépendance pourraient menacer l’équilibre économique et social dans les prochaines décennies.
Le projet MoA rassemble des chercheurs en épidémiologie sociale, économie de la santé et modélisation mathématique afin de mieux comprendre les déterminants de l’autonomie au cours du vieillissement.
Lacunes dans la recherche actuelle
Le projet s’attaque à trois limites importantes des recherches actuelles sur le vieillissement :
- Une vision trop tardive du vieillissement
La plupart des études portent uniquement sur les personnes âgées de 65 ans et plus, alors que les processus biologiques du vieillissement commencent bien plus tôt. Une approche tout au long de la vie (lifecourse) est nécessaire pour comprendre les mécanismes qui conduisent à la perte d’autonomie. - Une attention insuffisante aux déterminants de l’autonomie
La recherche s’est surtout concentrée sur la mesure des taux de handicap chez les personnes âgées, plutôt que sur l’identification des facteurs qui permettent de préserver l’autonomie. - Des méthodes insuffisantes pour analyser la complexité du vieillissement
Les données longitudinales permettent de décrire les trajectoires de santé mais restent limitées pour analyser les processus complexes, multifactoriels et non linéaires qui influencent le vieillissement.
Objectif général
L’objectif du projet est d’identifier :
- les déterminants sociaux, comportementaux et médicaux de l’autonomie
- les politiques de prévention susceptibles d’améliorer l’autonomie des personnes âgées
- les stratégies efficaces et économiquement soutenables pour les systèmes de santé.
Approche scientifique
Le projet repose sur une approche interdisciplinaire combinant épidémiologie, économie de la santé et modélisation mathématique.
Trois axes structurent la recherche :
- une analyse épidémiologique des trajectoires de santé sur le parcours de vie
- une mesure améliorée de la qualité de vie
- la simulation de politiques de prévention grâce à des modèles informatiques.
Cette approche permet d’intégrer :
- les facteurs sociaux
- les comportements de santé
- les conditions environnementales
- les caractéristiques biologiques et cliniques.
Le projet vise également à prendre en compte la forte hétérogénéité des trajectoires de vieillissement entre individus et entre populations.
Axe 1 — Déterminants de l’autonomie : une approche parcours de vie
Le premier axe vise à comprendre comment les facteurs sociaux, comportementaux et biologiques influencent la trajectoire de santé entre l’âge adulte et le grand âge.
Trois processus clés du vieillissement
Le projet étudie les relations entre trois phénomènes majeurs :
- Multimorbidité : coexistence de plusieurs maladies chroniques
- Fragilité (frailty) : état de vulnérabilité physiologique
- Handicap / perte d’autonomie
L’objectif est d’identifier les trajectoires conduisant à la perte d’autonomie.
Une hypothèse centrale
La fragilité pourrait constituer un état précurseur du handicap, permettant d’identifier précocement les personnes à risque.
Données utilisées
Les analyses s’appuieront sur plusieurs grandes cohortes internationales, notamment :
- CONSTANCES (France)
- GAZEL (France)
- Whitehall II (Royaume-Uni)
- UK Biobank
- SHARE, ELSA, HRS, TILDA
Ces données permettront des analyses longitudinales et des comparaisons internationales.
Méthodes statistiques
Les analyses utiliseront notamment :
- modèles multi-états
- modèles mixtes longitudinales
- méthodes de prédiction dynamique.
Axe 2 — Mesurer la qualité de vie et l’impact des politiques
Les politiques de santé nécessitent des outils permettant d’évaluer l’impact des interventions sur la qualité de vie.
Actuellement, les analyses économiques utilisent souvent les QALY (Quality Adjusted Life Years). Cependant cet indicateur présente plusieurs limites :
- il mesure principalement la santé
- il ignore d’autres dimensions du bien-être
- il ne tient pas compte des contextes sociaux.
L’approche ICECAP
Le projet utilisera l’outil ICECAP-A, basé sur l’approche des capabilités d’Amartya Sen.
Cet instrument mesure cinq dimensions du bien-être :
- attachement (relations sociales)
- stabilité
- accomplissement
- plaisir
- autonomie.
Objectif
Le projet vise à estimer les préférences de la population française pour ces dimensions afin de produire des poids nationaux ICECAP-A utilisables dans l’évaluation économique des politiques de santé.
Méthode
Une enquête nationale auprès d’au moins 3000 participants sera réalisée à l’aide d’un discrete choice experiment.
Axe 3 — Modéliser les politiques de prévention
Le troisième axe utilise la modélisation par agents (Agent-Based Modelling) pour simuler l’impact de différentes politiques de prévention.
Pourquoi utiliser des modèles de systèmes complexes ?
Les politiques de santé doivent tenir compte :
- des interactions entre individus
- des facteurs sociaux et environnementaux
- des effets non linéaires
- des rétroactions dans les systèmes de santé.
- les modèles par agents permettent de simuler ces dynamiques.
Principe
Chaque individu est représenté par un agent possédant :
- des caractéristiques sociales
- des comportements
- un état de santé
- un environnement.
Les simulations permettent d’examiner l’impact de différentes stratégies.
Applications :
Ces modèles permettront notamment de :
- comparer différentes politiques de prévention
- estimer leur coût-efficacité
- explorer des scénarios impossibles à tester dans le monde réel.
Un outil de démonstration en ligne sera développé.
Consortium :
Le projet rassemble plusieurs équipes complémentaires :
- EpiAgeing (CRESS UMR 1153, Université Paris Cité et INSERM) — épidémiologie du vieillissement
- I3SP (Université Paris Cité) — activité physique et fragilité
- LIRAES (Université Paris Cité)— économie de la santé
- Centre Borelli (ENS Paris Saclay — modélisation mathématique.
- Institut Paris Public Health – Coordination Générale des activités du projet
Formation et renforcement des capacités :
Le projet contribue également à la formation de jeunes chercheurs :
- 5 post-doctorants
- 1 doctorante
- 6 stagiaires
- Un module de formation sur le vieillissement en bonne santé a également été mis en place au sein de l’Ecole d’été internationale en santé publique organisée par le CRESS UMR 1153 et l’institut Paris Public Health.