Les chiffres racontent une histoire : comment utiliser les données pour parvenir à l'équité en santé
Pourquoi c'est important
Source : Rush Photo Group
Pourquoi abordons-nous explicitement la question de l'équité en santé au Rush University Medical Center ? Parce que, comme beaucoup d'établissements médicaux universitaires, nous accueillons des personnes d'un quartier de notre ville qui n'ont pas facilement accès aux soins. Elles sont souvent confrontées à un chômage élevé, à la pénurie d'emplois, à la pauvreté et à d'autres déterminants sociaux de la santé qui contribuent aux risques sanitaires et à la mauvaise santé. De l'autre côté de la ville, les habitants ont un emploi, ont un accès régulier aux soins et bénéficient généralement d'une meilleure qualité de vie et d'une espérance de vie plus longue.
Ce n'est ni théorique ni anecdotique. Nous analysons nos propres données. Nous analysons nos propres quartiers. Nous analysons nos propres coûts. Les gens sont souvent surpris par les inégalités frappantes que nous identifions.
Par exemple, voici ce que nous avons appris lorsque nous avons cartographié l’espérance de vie par quartier dans le West Side de Chicago :
Source : Évaluation des besoins en santé communautaire Rush 2016
Lorsque nous avons constaté des disparités dramatiques en termes de morbidité, de mortalité et d’espérance de vie à quelques kilomètres les uns des autres, et que nous avons identifié des crises sanitaires en cours dans les quartiers qui nous entourent, nous savions que nous devions agir.
La découverte de ces différences n'est pas fortuite. Nous avons délibérément analysé les données pour déceler d'éventuelles disparités, ce qui a nécessité d'apprendre à les analyser sous différents angles.
Par exemple, nous avons constaté des taux de diabète similaires entre différentes populations. Où se situe donc la disparité ? Lorsqu'on compare les personnes dont le diabète est contrôlé et celles dont le diabète ne l'est pas, ou dont l'état est plus grave, ou encore celles qui ont accès à l'insuline, les disparités deviennent plus évidentes. On constate peut-être une incidence similaire du diabète, mais certains quartiers présentent des taux beaucoup plus élevés de mauvais contrôle et de maladies comorbides. Les données, analysées de plus près, montrent où il faut se concentrer. Elles nous ont conduits au cœur de la communauté.
Voir la situation dans son ensemble
En y regardant de plus près, les données révèlent comment des facteurs comme une éducation médiocre et des quartiers dangereux influencent la santé des populations qui y vivent. Nos agents de santé communautaires, qui vivent et vivent ces situations au quotidien, valident ces données et apportent des nuances. Avec leur aide et celle de nos patients, nous réfléchissons désormais à la manière d'améliorer la santé, au cabinet médical comme à l'extérieur. Nous nous attaquons aux facteurs que nous pouvons contrôler avec un simple médicament, et à ceux que nous ne pouvons pas contrôler.
Par exemple, le dépistage des déterminants sociaux de la santé chez nos patients en soins primaires nous aide à mieux comprendre leur vie. Nous avons commencé à leur demander s'ils avaient de quoi manger, un endroit où loger au quotidien, qui dans leur famille les aidait dans leurs soins, etc. Une patiente était d'abord réticente à répondre à ces questions personnelles. À la fin du dépistage, cependant, elle a révélé qu'elle n'avait pas de salaire fixe. Elle vivait chez une amie et ne savait pas où aller ensuite. Ceci expliquait pourquoi elle ne prenait pas ses médicaments. Elle a quitté la salle en larmes, non pas à cause de la situation, mais parce qu'elle pouvait enfin partager ce qui se passait avec quelqu'un qui voulait l'aider et qui avait les ressources pour le faire.
L'essentiel est d'être prêt à réagir aux réponses des personnes interrogées lors de l'évaluation des déterminants sociaux de la santé. Nous avons la chance de collaborer avec l'organisme NowPow . Cet organisme propose un ensemble de ressources ciblées, disponibles à proximité du domicile des patients. Lorsqu'une personne indique avoir besoin d'aide pour des raisons d'insécurité alimentaire, par exemple, nous effectuons une orientation directe qui informe l'organisme communautaire que nous avons un patient dans le besoin et nous mettons la personne en contact avec une aide alimentaire. Nous recevons ensuite un retour confirmant que ses besoins ont été satisfaits.
Il n'est pas nécessaire qu'un médecin pose les questions de dépistage ou oriente les patients. Différents membres de nos équipes cliniques, notamment des étudiants en médecine et des agents de santé communautaires, peuvent dépister les patients et les orienter vers des ressources. Toutes les ressources disponibles ne sont pas connues de tous ; c'est donc un réel plaisir de collaborer avec une organisation qui se consacre à les mettre à la disposition de tous.
Comment commencer à utiliser les données
L'une des façons les plus simples d'utiliser vos données pour approfondir votre action en faveur de l'équité en santé est de considérer une affection clinique et une petite population, en vous basant sur les données dont vous disposez. Ensuite, recherchez des tendances.
Nous avons examiné nos données sur les facteurs de risque cardiovasculaire. Nous avons constaté de grandes disparités, non seulement en ce qui concerne la prévalence de la maladie, mais aussi nos performances en termes d'indicateurs de qualité.
Une analyse des données a révélé une mauvaise gestion des facteurs de risque cardiovasculaire chez les hommes. Les taux de risque de maladie cardiovasculaire athéroscléreuse (MCVA) étaient similaires, tout comme l'absence de documentation des facteurs de risque, notamment l'absence de contrôle du cholestérol ou d'informations sur le tabagisme. Cependant, un examen plus approfondi a révélé un nombre significativement plus élevé d'hommes des communautés noires et métisses dont le diabète ou la tension artérielle n'étaient pas contrôlés.
Une fois que vous avez déterminé où concentrer votre attention, vous créez une équipe pour soutenir ce flux de travail clinique et traiter un ou deux indicateurs pertinents. Vous travaillez également ensemble pour identifier les obstacles structurels à la bonne santé de cette population. Un seul médecin peut consulter un patient à plusieurs reprises, mais si nous ne prenons aucune mesure pour atténuer les déterminants sociaux de la santé qui entravent son action, nous ne résolvons rien.
La compréhension et l'utilisation des données devraient être au cœur du travail d'équité en santé. Impossible de résoudre un problème si on ignore son existence, et impossible d'évaluer son impact si on ne le mesure pas.
Faire face au racisme
L'un de nos plus grands défis est d'amener les gens à reconnaître que l'équité est un problème sans le personnaliser. Nous sommes tous fiers de notre lieu de travail et de ce que nous faisons, il est donc difficile d'admettre que le racisme est présent dans la structure de notre organisation, mais il est bien là et nous devons y remédier.
Nous avons appris de l'expérience des autres membres de l'initiative « Poursuivre l'équité » de l'IHI l'importance de s'attaquer directement au racisme pour améliorer la culture organisationnelle. Leur exemple nous a permis d'aborder la question de l'équité en santé avec notre haute direction. Cette question est désormais intégrée à notre plan stratégique.
Le problème du racisme structurel a évolué au fil des ans et ne sera donc pas résolu rapidement. Cependant, nous sommes déterminés à agir chaque jour. Cela inclut les analystes de données qui travaillent au sein de notre équipe « Poursuivre l'équité ». Ils savent que leur travail a le potentiel de changer des vies. Il ne s'agit pas seulement de données financières, de données de performance ou de données que nous soumettons pour satisfaire aux exigences réglementaires. Ce sont des données qui nous aident à agir.
Le Dr Michael Hanak, FAAFP, est directeur adjoint de l'information médicale au Rush University Medical Center. Ce dernier est l'un des huit établissements de santé participant à l'initiative Pursuing Equity, menée par IHI.
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