Mesurer l'efficience du système de santé

Vous consultezEndogénéité du statut du répondant dans les enquêtes sur la santé

Quelles implications pour la mesure des besoins d’aide ?

AuteursBérengère Davin[*][*] Inserm, U912 (SE4S) et Université Aix-Marseille, ird, umr-S912...
suite du même auteur

Introduction

Dans les enquêtes sur la santé, il est souvent difficile d’interroger les personnes dont l’état de santé est particulièrement dégradé. Dans de tels contextes, la corrélation peut être forte entre la non-réponse et l’état de santé des sujets interrogés. L’hypothèse d’indépendance entre la participation de ces personnes et les variables d’intérêt doit être alors levée. Les estimations tirées de modèles dans lesquels les individus se retrouvent écartés par l’enquêteur (biais de sélection) ou refusent de répondre (biais de participation), pour des raisons liées à leur état de santé ou aux incapacités en découlant, peuvent ainsi être particulièrement obérées par des erreurs de mesure (Bound et al. [2001]). Ces biais peuvent être traités à l’aide des méthodes popularisées par Heckman [1979]. Mais pour obtenir tout de même une information sur l’état de santé des individus les plus malades, la stratégie usuelle consiste à recourir à un répondant, le plus souvent issu de la famille ou de l’entourage, qui puisse aider ou remplacer dans ses réponses le sujet initialement interrogé (Moore [1988]). Implicitement, le biais introduit dans l’estimation par le recours à un répondant proxy est supposé faible devant celui qu’aurait entraîné le fait de n’interroger que des personnes en bonne santé.

2 Si la littérature s’est très tôt emparée des problèmes liés à l’interrogation d’un proxy à la place du sujet initialement pressenti (Cartwright [1957] ; Elinson et Trussell [1957]), elle a surtout porté sur les différences de jugements pouvant caractériser l’appréciation d’un même état de santé par plusieurs répondants (le sujet lui-même, le répondant proxy ou un professionnel de santé) (Benitez-Silva et al. [2004]). Elle s’est plus rarement préoccupée du fait que le recours à un proxy puisse conduire à des évaluations biaisées de l’état de santé et des besoins des personnes enquêtées. À cet effet, les travaux antérieurs suggèrent l’existence de subjectivité de la part des répondants proxy dans leur appréciation de l’état de santé et des incapacités des personnes qu’ils assistent dans leurs réponses (Corder et al. [1996] ; Iezzoni et al. [2000] ; Todorov et Kirchner [2000]). Dans la mesure où, le plus souvent, les répondants proxy sont des aidants, ils peuvent en effet être tentés d’exagérer les besoins d’aide par rapport à ceux que les sujets interrogés auraient spontanément déclarés eux-mêmes (Ball et al. [2001] ; Dorevitch et al. [1992] ; Rothman et al. [1991]). Dans leurs déclarations, les répondants proxy mettraient ainsi en exergue l’état de santé altéré et les incapacités des sujets interrogés (Epstein et al. [1989] ; Iezzoni et al. [2000] ; Sprangers et Aaronson [1992]) en même temps que leur rôle d’aidant (Neumann et al. [2000] ; Sprangers et Aaronson [1992]). Or, pour les responsables des politiques sanitaires et sociales chargés d’offrir des réponses correctement dimensionnées aux besoins de la population, a fortiori dans un contexte budgétaire contraint, les décisions doivent se fonder sur les mesures les plus fidèles possibles de l’état de santé et des difficultés à réaliser les activités essentielles de la vie quotidienne que rencontrent les personnes âgées, dont certains événements récents, comme la canicule de 2003, ont tragiquement souligné l’importance (Hémon et Jougla [2004]).

3 Malgré les injonctions de certains auteurs (Hill et Pylypchuk [2006] ; Norton et al. [2003]) réclamant une meilleure considération du statut du répondant dans les enquêtes sur la santé, le recours à un proxy demeure essentiellement traité à l’aide de variables indicatrices. C’est notamment le cas pour la mesure de la consommation de soins, des limitations fonctionnelles (Iezzoni et al. [2000] ; Todorov et Kirchner [2000]) et de leurs conséquences sur la satisfaction des besoins d’aide pour la réalisation des activités de la vie quotidienne (Desai et al. [2001] ; Lima et Allen [2001]). Mais comme le recours à un proxy est expliqué par les mêmes raisons que celles qui fondent la détérioration de l’état de santé des sujets ou l’apparition des incapacités (Drivsholm et al. [2006]), cette option reste soumise à un biais d’endogénéité qui demande à être traité correctement (Krasker et Pratt [1986]).

4 À cet effet, cet article propose une modélisation spécifique prenant en compte la manière dont les données ont été colligées. Il prend pour contexte la déclaration, par les personnes âgées de 60 ans ou plus vivant à domicile, de besoins d’aide dans la réalisation d’activités de la vie quotidienne (avq, Katz et al. [1963]) et/ou d’activités instrumentales de la vie quotidienne (aivq, Lawton et Brody [1969]). Le cadre général est donné par l’estimation d’un modèle récursif de trois équations probit au sein desquelles le recours à un répondant proxy est modélisé dans la première équation et apparaît comme potentiellement endogène dans les deux suivantes, où se trouvent estimées respectivement la probabilité de déclarer un besoin d’aide pour une avq ou une aivq et la probabilité que ce besoin soit non satisfait ou insuffisamment satisfait. Les estimations ont été réalisées sur la base d’un sous-échantillon de 8 727 personnes âgées, interrogées dans le cadre de l’enquête nationale Handicaps-Incapacités-Dépendance (hid) de l’Institut national de la statistique et des études économiques (insee), menée en 1999 en ménages ordinaires.

5 L’article est organisé comme suit. Tout d’abord, le modèle économétrique est présenté et les données décrites. Ensuite, les paramètres tirés de l’estimation du modèle récursif de trois équations probit sont calculés. Les résultats économétriques sont alors discutés, les déterminants sanitaires et socioéconomiques des besoins d’aide et de leur satisfaction identifiés et le recours à un proxy replacé dans une perspective de mesure des besoins et de politique publique. La dernière section récapitule les résultats principaux et clôt l’article.

Modèle et données

Le modèle

6 On considère trois variables indicatrices y₁, y₂ et y₃ qui représentent respectivement le statut du répondant, la déclaration de besoins d’aide et la déclaration de besoins d’aide non satisfaits ou insuffisamment satisfaits pour la réalisation d’avq et/ou d’aivq. Chaque variable est supposée avoir été générée par une variable latente :

7

8 Les variables indicatrices peuvent être interprétées de la manière suivante. y*₁ est une variable représentant la propension à recourir à un répondant proxy, déterminée notamment par les problèmes de santé, mais aussi par des facteurs caractérisant la possibilité ou l’incitation à recourir à un proxy, telles que le statut du ménage ou les conditions d’enquête (si l’enquêteur suggère à la personne de se faire aider pour répondre). y*₂ représente une mesure réelle des besoins d’aide pour différentes avq et/ou aivq. y*₃ établit enfin si au moins un besoin d’aide parmi ceux déclarés n’est pas satisfait, ou l’est insuffisamment.

9 Les X_j sont des vecteurs de variables individuelles observées, supposées exogènes (cf. infra pour une description). La variable de recours à un proxy y₁ (le sujet interrogé répond ou ne répond pas de façon autonome) est introduite dans les équations (2) et (3) afin de mesurer l’influence du recours au proxy à la fois sur la déclaration de besoins d’aide et sur la satisfaction de ces besoins. La dernière variable latente n’est définie (et y₃ observée) que lorsque la personne interrogée a exprimé un besoin. Cela prend explicitement en considération la sélection d’échantillon qui intervient dans l’équation (3).

10 Les termes non observables dans ce modèle à choix discret et à variables latentes sont générés selon une structure normale. Les termes d’erreur sont spécifiés suivant une décomposition à facteur commun (Aakvik et al. [2005] ; Heckman [1981]) qui présente l’avantage d’une spécification parcimonieuse, tout en évitant de contraindre la structure de corrélation entre les termes d’erreur composés :

11

12 Étant donné l’information disponible, des contraintes de normalisation doivent être imposées pour assurer l’identification du modèle. Si, comme c’est l’usage pour les modèles probit, on impose une variance unitaire pour chaque terme d’erreur, on doit alors aussi ajouter la contrainte γ₁=1. On déduit des hypothèses précédentes les corrélations entre les termes d’erreur :

13

14 Il est intéressant de concevoir ce facteur commun v comme représentant principalement la partie non observable d’une équation de santé sous-jacente. On peut alors développer un modèle où l’état de santé représenté par un indicateur continu jouerait un rôle explicatif central dans chacune des trois équations. Si l’état de santé est suffisamment dégradé, il rend en effet nécessaire le recours à un répondant proxy, en même temps qu’il est à l’origine de l’expression d’un besoin d’aide et d’une possible insuffisance de l’aide apportée face à l’ampleur des besoins exprimés, la multiplication des besoins et la présence de comorbidités majorant le risque d’une réponse insuffisante aux besoins exprimés (Kennedy [2001]). Aucune mesure précise sur l’état de santé objectif des individus enquêtés n’étant réellement disponible, on est de facto contraint de se ramener à un système de forme semi-réduite à trois équations où, dans les équations (1) à (3), les variables explicatives de l’état de santé sont substituées à la variable état de santé qui n’est pas observable. Il devient alors naturel pour chacune de ces équations de disposer de la présence à la fois de certaines variables observables contribuant à décrire l’hétérogénéité des situations de santé, telles que la présence de déficiences physiques ou psychologiques, et de ce facteur commun. Ce dernier se trouve ainsi être la source première du caractère endogène de la variable recours à un proxy.

15 Depuis Maddala [1983], une identification conventionnelle des modèles probits récursifs consiste à imposer des contraintes d’exclusion : dans le cas d’espèce, des variables présentes dans la première équation sont exclues des équations déterminant à la fois les besoins d’aide et l’insatisfaction des aides apportées en cas de besoin. Ces variables instrumentales doivent être corrélées avec le statut du répondant, mais pas avec les termes d’erreur des deux autres équations et en particulier le facteur commun issu de l’équation de santé sous-jacente. Remarquons néanmoins qu’à la suite du travail de Wilde [2000], Balia et Jones [2008] indiquent qu’une variabilité suffisante des régresseurs exogènes suffit à identifier les paramètres du modèle sans avoir besoin de recourir aux conditions d’exclusion.

16 Outre les problèmes d’endogénéité, soulignons finalement que la sélection d’échantillon est explicitement prise en considération dans l’équation (3), puisque la variable latente n’est définie que lorsque la personne interrogée a exprimé un besoin. Cette stratégie permet d’éviter le risque de biais d’hétérogénéité, découlant du fait qu’en n’opérant pas de sélection d’échantillon, les individus n’ayant pas signifié de besoin et ceux ayant reçu une aide satisfaisante en réponse à un besoin exprimé se seraient trouvés rangés dans la même catégorie.

17 Le modèle est présenté en deux temps. La fonction de vraisemblance est d’abord construite conditionnellement à ν, avant d’intégrer ce facteur commun dans un second temps.

18 Les contributions individuelles conditionnelles au facteur ν concernent simultanément les valeurs prises par les trois ou deux variables indicatrices suivant l’expression ou non d’un besoin d’aide (on introduit l’indice relatif à l’individu i dans les notations) :

19

20 La première égalité représente ainsi la contribution d’un individu – caractérisé par le facteur ν – ayant ou non recours à un proxy (y₁) et n’exprimant aucun besoin d’aide (y₂=0). La seconde égalité concerne la contribution d’un individu ayant ou non recours à un proxy (y₁) et exprimant cette fois un besoin d’aide (y₂=1), indiquant alors si ce besoin d’aide a été satisfait ou non (y₃).

21 Il est ensuite naturel de décomposer systématiquement ces probabilités jointes en une séquence (de produits) de probabilités marginales/conditionnelles :

22

23 où Ф représente la fonction de répartition d’une loi normale centrée réduite.

24 Enfin, la fonction de vraisemblance doit être intégrée en ν par rapport à la fonction de densité φ de la loi normale (0,1) et prend la forme :

25

26 Les paramètres d’intérêt sont, pour l’essentiel, les paramètres α, qui indiquent l’effet de la présence d’un répondant proxy, ainsi que les paramètres γ, qui permettent indirectement de calculer les corrélations entre les termes d’erreur et déduire ainsi le sens des biais d’estimation qui surviendraient si ce modèle récursif n’était pas mis en œuvre.

Les données

27 L’enquête hid, menée en ménages ordinaires en 1999, est dédiée au retentissement des problèmes de santé des personnes sur leurs capacités physiques et psychologiques ainsi que sur leur vie sociale (Mormiche [2000]). 16 945 individus de tous âges vivant à domicile ont été interrogés en face à face, dont cet article considère le sous-échantillon de 8 727 personnes âgées de 60 ans ou plus (à comparer à la population de référence de 11,6 millions). Lorsque cela s’est avéré nécessaire, le sujet interrogé a pu désigner une tierce personne de son entourage pour être aidé ou remplacé dans ses réponses[1][1] Lorsque le questionnaire est entièrement renseigné par...
suite. Le questionnaire couvre un certain nombre d’informations sociodémographiques (composition du ménage, niveau d’éducation, revenu, aide formelle et informelle reçue de la part de professionnels et de proches, équipement de la maison et usage de dispositifs techniques), ainsi que les incapacités et les handicaps, définis et classés selon la classification internationale des handicaps (cih) de l’Organisation mondiale de la santé. Le besoin d’aide a été construit pour les avq et les aivq les plus couramment considérées dans la littérature (Desai et al. [2001] ; Lawton et Brody [1969] ; Lima et Allen [2001]) : se laver, s’habiller, manger, se lever, utiliser les toilettes, contrôler son élimination urinaire et fécale, se déplacer à l’intérieur du logement, sortir, faire des achats, faire le ménage, cuisiner, gérer son argent, utiliser les transports, prendre ses médicaments, utiliser le téléphone, porter un sac, utiliser les escaliers, utiliser l’ascenseur, se baisser, s’orienter et communiquer.

28 Pour chaque activité, le sujet devait répondre à la question : « Faites-vous cette activité sans aide ? » par : « 1. Oui, sans aucune difficulté ; 2. Oui, mais avec quelques difficultés ; 3. Oui, mais avec beaucoup de difficultés ; 4. Non, il me faut une aide. » Le besoin d’aide a été défini pour les situations où le répondant a choisi la réponse 4 pour au moins une avq ou une aivq[2][2] L’élargissement de la définition du besoin aux situations...
suite.

29 Dans le même temps, il a été demandé aux individus de déclarer s’ils obtenaient une aide jugée suffisante au regard des besoins exprimés. S ’ ils répondaient « oui », les besoins d’aide étaient supposés satisfaits. S’ils répondaient « non », les besoins d’aide étaient considérés comme non satisfaits ou insuffisamment satisfaits. La séparation des deux cas (non-satisfaction ou sous-satisfaction) n’a pas été possible car l’enquête ne permettait pas de déterminer, activité par activité, si les sujets recevaient une aide.

30 Les variables explicatives ont été classées selon le modèle socio-comportemental d’Andersen et Newman (Andersen [1995] ; Andersen et Newman [1973]). À l’origine construit pour étudier les caractéristiques liées au recours à certains services de santé, ce modèle a aussi été utilisé pour étudier les facteurs associés au type d’aide reçue (Broese Van Groenou et al. [2006]). Il distingue trois types de facteurs : les facteurs prédisposant (predisposing factors), favorisant (enabling factors) et de besoin (need factors). Les facteurs prédisposant désignent les caractéristiques individuelles susceptibles d’influencer le recours aux soins, directement (âge, sexe), ou indirectement par une exposition ou une réaction différente aux risques de santé (sexe, niveau d’éducation), ou encore par certaines opinions sur la santé (efficacité des soins, des professionnels et du système de santé en général) (de Klerk et al. [1997]). Les facteurs favorisant correspondent aux ressources, individuelles ou sociales, qui encouragent ou, au contraire, freinent l’utilisation des services de santé (revenus, environnement socio-familial, assurance santé) (Bass et Noelker [1987]). Enfin, les facteurs de besoin renvoient aux caractéristiques de l’état de santé objectif ou subjectif (santé physique et mentale, incapacités fonctionnelles, bien-être, etc.) (Branch et al. [1981] ; Davey [1999]).

31 Dans notre analyse, le recours à un proxy (équation 1) est modélisé à l’aide d’une équation probit dont les régresseurs sont l’âge, le genre, la composition du ménage, la détention d’au moins un diplôme de l’enseignement primaire, le revenu par unité de consommation (ruc) et le nombre de déficiences (motrices, visuelles, auditives, de la parole et du langage, métaboliques, cognitives, neuro-psychiatriques ou autres) déclarées par le répondant. De plus, pour tenir compte du caractère potentiellement endogène de la variable y₁ mentionné supra, le fait d’avoir une fille au moins a été utilisé comme instrument[3][3] D’autres variables ont été évaluées. La zone d’habitation...
suite dans cette première équation. En effet, cette variable est corrélée avec le recours à un proxy mais pas à la déclaration d’un besoin d’aide ni à sa satisfaction. C’est effectivement chez les filles des personnes âgées que l’on trouve le plus fréquemment, après le conjoint, les aidants informels (Norton [2000]), bien avant les autres membres du cercle familial et amical.

32 Les régresseurs du besoin d’aide (équation 2) sont les mêmes que dans l’équation (1), plus l’introduction du statut du répondant. Ceux du besoin d’aide non satisfait (équation 3) sont les mêmes que dans l’équation (2), hormis le nombre de déficiences et avec en plus le nombre de besoins d’aide pour les avq d’une part, les aivq d’autre part, ainsi que la disponibilité d’une aide formelle, informelle ou mixte.

Résultats

Caractéristiques de l’échantillon

33 Le recours à un répondant proxy paraît fortement lié au niveau de dépendance mesuré par le nombre d’activités pour lesquelles les personnes ont déclaré avoir besoin d’aide (graphique 1). Plus de 13 % des personnes âgées vivant à domicile ont été aidées ou remplacées par une tierce personne pour répondre à l’enquête hid. Ce pourcentage croît avec le nombre d’activités pour lesquelles les individus ont besoin d’aide. Il est d’un peu plus de 10 % pour ceux ayant besoin d’aide pour une seule activité, de 25 % pour ceux ayant besoin d’aide pour cinq activités et de plus de 75 % pour ceux ayant besoin d’aide pour neuf activités ou plus. Le recours à un proxy semble aussi aller de pair avec l’âge des personnes interrogées. 15 % des personnes âgées de 80 ans ou plus, 40 % des personnes âgées de 90 ans ou plus et 80 % des personnes âgées de 98 ans ou plus ont eu recours à un proxy pour répondre (graphique 2).

Graphique 1 - Fréquence du recours à un répondant proxy et nombre de besoins pour les avq et aivq (hid 99, n=8 727)

Graphique 2 - Fréquence du recours à un répondant proxy et âge (hid 99, n=8 727)

34 Une personne âgée vivant à domicile sur trois, interrogée dans hid, a déclaré au moins un besoin pour une avq et/ou une aivq (tableau 1). Comme attendu, il existe une différence statistiquement significative dans la prévalence des besoins d’aide entre les personnes âgées qui ont répondu de façon autonome (28,8 %) et celles qui ont eu recours à un proxy pour répondre (62,6 %). Parmi les personnes âgées qui ont déclaré au moins un besoin d’aide, 13,1 % ont aussi déclaré au moins un besoin non ou sous-satisfait. De nouveau, les personnes âgées qui ont eu recours à un proxy pour répondre semblent caractérisées par une prévalence plus forte de besoins non satisfaits ou insuffisamment satisfaits que les personnes ayant répondu seules, mais la différence est plus faible que précédemment et non statistiquement significative au seuil de 5 %.

Tableau 1 - Prévalence de la déclaration, par les personnes âgées à domicile, de besoins d’aide et de besoins d’aide non satisfaits ou insuffisamment satisfaits parmi celles ayant déclaré un besoin d’aide en fonction du statut du répondant (hid 99, n=8 727, % [ic à 95 %])

Estimations économétriques

35 Les variables d’ordinaire retenues dans l’équation du besoin d’aide et dans celle de sa satisfaction ont le signe attendu (tableau 2). Ainsi, les personnes âgées vivant en domicile ordinaire ont une probabilité de déclarer un besoin d’aide pour la réalisation d’avq et/ou d’aivq d’autant plus forte que leur âge est avancé, qu’elles sont de sexe féminin, non diplômées (Allen et Mor [1997] ; Lima et Allen [2001]), disposent d’un revenu faible ou médian (Calsyn et al. [1998]), souffrent de déficiences (Calsyn et Winter [2001]). C’est aussi le cas lorsque les sujets vivent avec des personnes autres que, ou en plus de, leur conjoint, plutôt que seules. Ce résultat s’explique par le fait que, si les personnes seules vivant en domicile ordinaire ne parviennent plus à être autonomes dans la réalisation des avq et des aivq, elles sont plus favorablement orientées vers les institutions. Par ailleurs, la vie du sujet interrogé avec d’autres personnes que le conjoint, que le conjoint soit lui-même présent ou non, témoigne certainement du fait que ces personnes sont susceptibles de fournir leur aide.

Tableau 2 - Estimation d’un modèle récursif de trois équations probit avec sélection d’échantillon et endogénéité (hid 99, n=8 727)

36 Contrairement à l’estimation d’un modèle probit simple (tableau 3), une fois l’endogénéité contrôlée, la contribution du recours à un proxy n’est pas statistiquement significative et la subjectivité attribuée au répondant proxy dans l’évaluation des besoins d’aide ne peut être avancée. Malheureusement, l’enquête hid ne permet pas d’identifier la nature de la relation entre les sujets interrogés et les répondants proxy alors que, d’après certains travaux, les évaluations des besoins d’aide par les sujets et les proxy ont d’autant plus de chances de concorder que leurs contacts sont fréquents (Magaziner et al. [1997]), que les proxy sont des aidants professionnels et que les activités considérées sont des avq plutôt que des aivq (Ostbye et al. [1997]). La corrélation positive entre les termes d’erreur des deux premières équations semble indiquer que les mêmes facteurs inobservables favorisent à la fois le recours à un répondant proxy mais aussi l’expression d’un besoin d’aide. Elle valide l’idée que la variable « répondant proxy » joue elle-même le rôle de proxy d’une certaine forme de dégradation de l’état de santé de la personne enquêtée. Une fois cette source d’endogénéité contrôlée, l’impact du répondant proxy sur l’expression d’un besoin d’aide perd de son influence et ne confirme pas l’existence de subjectivité de la part des répondants proxy dans l’expression de ce besoin.

Tableau 3 - Estimation d’équations probit simples (hid 99, n=8 727)

37 En ce qui concerne le besoin d’aide non satisfait ou sous-satisfait, vivre avec une autre personne plutôt que seul en réduit la probabilité de déclaration, d’autant plus fortement que les autres personnes dans le ménage ne sont pas que le conjoint. Être non diplômé, être un homme et d’âge avancé réduisent la probabilité de déclarer un besoin d’aide non ou sous-satisfait. À l’inverse, disposer d’un revenu faible ou médian l’augmente. L’impact négatif de l’âge est certainement dû au fait que les personnes les plus âgées se retrouvent en institution.

38 Être maintenu à domicile malgré un âge avancé signale ainsi un état de santé satisfaisant ou que les besoins essentiels liés à la réalisation des avq et aivq sont effectivement pris en charge de façon adéquate. La contribution négative du sexe masculin doit être relié au partage usuel des tâches au sein des ménages (Miller et Cafasso [1992]), dont les femmes conservent, dans les générations étudiées, la responsabilité et au sujet desquelles elles nourrissent les plus fortes attentes (Lima et Allen [2001]). L’accumulation de besoins pour la réalisation d’avq et d’aivq est également liée à la déclaration de la non-satisfaction de l’un au moins d’entre eux. Lorsque l’aide reçue est exclusivement formelle, il y a également un risque de majoration de la probabilité de déclarer la non-satisfaction d’un ou plusieurs besoins. Alors que, dans le cas d’une estimation naïve, le recours à un proxy n’avait pas d’impact significatif sur la non-satisfaction des besoins (tableau 3), dans le cas du modèle récursif, il contribue positivement et de façon fortement significative à la déclaration de l’existence d’un besoin d’aide non satisfait ou sous-satisfait, ce qui peut s’interpréter comme une subjectivité dont les répondants proxy grèveraient leur évaluation de la non-satisfaction du besoin d’aide des sujets enquêtés. Ces résultats viennent contrarier ceux tirés de travaux antérieurs, en particulier ceux de Desai et al. [2001], qui concluent, sur la base d’une régression logistique ordinaire, à une contribution statistiquement significative et négative du recours à un proxy à la déclaration d’un besoin non satisfait ou sous-satisfait. Ils remettent aussi en question l’explication donnée par Lima et Allen [2001] du signe négatif de la contribution. D’après ces derniers, le répondant proxy, possiblement aidant du sujet assisté dans ses réponses, chercherait à valoriser son intervention en tant qu’aidant. Nos résultats échouent à retrouver un tel effet et soutiennent plutôt la thèse du fardeau de l’aide : les morbidités et la symptomatologie anxio-dépressive développée par les aidants peuvent constituer un biais sérieux dans la capacité de ces derniers à mesurer les besoins des personnes aidées et leur satisfaction (Long et al. [1998]), ce qui peut les conduire à sous-estimer leur capacité à répondre aux besoins exprimés par les personnes âgées qu’elles ont, de plus, aidées à répondre. Les différences dans les résultats tiennent à l’évidence dans les stratégies d’estimation. Ainsi, les études menées aux États-Unis par Desai et al. [2001] et Lima et Allen [2001] ont estimé les besoins non satisfaits ou insuffisamment satisfaits à l’aide d’une seule équation où le recours à un proxy était pris en compte à l’aide d’une variable indicatrice. De plus, ils ont restreint leur échantillon aux seules personnes ayant exprimé un besoin d’aide, ce qui revient à ignorer les facteurs communs qui expliquent de pair la déclaration d’un besoin d’aide d’une part et leur satisfaction d’autre part. Par conséquent, ils ont éprouvé de grandes difficultés à désintriquer les raisons objectives du recours à un proxy, qui sont liées fondamentalement à l’état de santé des sujets interrogés, de la subjectivité des répondants proxy dans la mesure des besoins d’aide et de la manière dont ils sont satisfaits. La corrélation négative entre le terme d’erreur de l’équation d’insatisfaction et les deux autres termes d’erreur pourrait signifier que les besoins des personnes à l’état de santé dégradé sont davantage satisfaits et pris en compte. Le renversement des effets liés à l’âge va d’ailleurs dans ce sens : plus l’âge des personnes est important, moins l’insatisfaction est exprimée. Une fois toutes ces corrections apportées, il ressort alors l’existence d’une certaine subjectivité provenant des répondants proxy dans l’expression d’une insatisfaction des aides apportées : si le coefficient apparaît élevé, il doit être analysé en notant que plusieurs effets négatifs contrebalancent ce fort effet, l’âge ainsi que la présence du conjoint ou d’autres personnes auprès de la personne enquêtée. Les estimations de l’équation d’insatisfaction sans contrôle d’endogénéité et en l’absence de prise en compte du mécanisme de sélection par un probit simple illustrent la présence de biais importants.

Conclusion

39 Les enquêtes sur la santé ambitionnent de renseigner, souvent à grande échelle, l’état de santé des individus qui la composent. La qualité des données peut alors souffrir de la manière dont elles ont été colligées, compromettant les usages que les chercheurs et les responsables de politique sanitaire peuvent en faire. Le recours à un répondant proxy soulève des problèmes évidents d’endogénéité vis-à-vis de l’état de santé des sujets interrogés, que cet article a proposé de résoudre, dans le contexte de la déclaration de besoins d’aide dans la réalisation d’avq et d’aivq et de leur satisfaction, à partir de données françaises. La stratégie d’estimation permet ainsi de séparer la sensibilité et, le cas échéant, la subjectivité des répondants proxy et les déterminants objectifs de leur sollicitation. Ainsi, à la différence de travaux antérieurs, les résultats obtenus soulignent que les répondants proxy n’ajoutent aucune subjectivité dans l’évaluation des besoins des personnes âgées vivant en domicile ordinaire mais que leur subjectivité semble bien réelle lors de l’évaluation de la satisfaction de ces mêmes besoins. L’enseignement à tirer pour les responsables des politiques sanitaires et sociales est que les estimations courantes des besoins d’aide pour la réalisation d’avq et d’aivq dans la population des personnes âgées vivant en domicile ordinaire n’ont pas à être révisées à la baisse, contrairement à ce que suggéraient les précédents travaux (Neumann et al. [2000]). Dans le même temps, le sentiment d’inadéquation de l’aide apportée à ces mêmes personnes en réponse aux besoins exprimés tend à être accentué par les répondants proxy, ce qui, à maints égards, alerte sur les difficultés et la pénibilité de la provision d’une telle aide, surtout lorsqu’elle provient d’aidants informels.

40 Dans les recherches à venir sur le sujet, l’impact du recours à un proxy dans les enquêtes sur la santé demandera une attention toute particulière. En outre, la nature et l’intensité de la relation liant le sujet interrogé et le répondant proxy mériteront d’être étudiées pour moduler l’importance du biais d’endogénéité (Hill et Pylypchuk [2006]). Dans leur classification particulièrement stimulante de l’effet de perception, Norton et al. [2003] ont pu établir à cet effet que l’erreur de mesure liée à l’utilisation d’une tierce personne pour répondre était d’autant plus faible que le répondant sollicité est proche du sujet initialement enquêté. Cette hypothèse mériterait d’être testée avec de nouvelles observations et un ensemble de variables enrichi, permettant de différencier le statut du répondant proxy (son lien avec le sujet interrogé et la fréquence de leurs contacts). Par ailleurs, les limitations fonctionnelles qui touchent les sujets âgés interrogés s’inscrivent dans un processus dynamique, de même que les incapacités et les besoins d’aide dans la réalisation d’avqet d’aivq. On peut penser que la perception que le répondant proxy a des conséquences des déficiences du sujet interrogé sur sa capacité à réaliser les avqet aivq est elle aussi susceptible d’évoluer au cours du temps. Toutefois, le signe et la magnitude de l’effet du temps sur le biais lié au statut du répondant restent a priori indéterminés, car mieux connaître le sujet peut certes contribuer à plus d’objectivité dans l’évaluation du proxy, mais aussi introduire une subjectivité compassionnelle chez ce dernier. En la matière, l’information sur la longévité du lien entre le sujet et le répondant proxy et, le cas échéant, le temps depuis lequel ce dernier prodigue une aide, devra être traitée avec une attention particulière.

Bibliographie

Références bibliographiques

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Notes

[ * ] Inserm, U912 (SE4S) et Université Aix-Marseille, ird, umr-S912 et ors paca (Observatoire régional de la santé Provence-Alpes-Côte-d’Azur), 23 rue Stanislas-Torrents, 13006 Marseille. Courriel : berengere. davin@ inserm. fr

[ ** ] ufr Sciences Économiques et de Gestion, Université de la Méditerranée (Aix-Marseille II) et greqam-cnrs, 2 rue de la Charité, 13236 Marseille cedex 02. Courriel : xavier. joutard@ univmed. fr

[ *** ] Inserm, U912 (SE4S) et Université Aix-Marseille, ird, umr-S912 et ors paca (Observatoire régional de la santé Provence-Alpes-Côte-d’Azur), 23 rue Stanislas-Torrents, 13006 Marseille. Courriel : alain. paraponaris@ inserm. fr

[ **** ] Inserm, U912 (SE4S) et ors paca (Observatoire régional de la santé Provence-Alpes-Côte-d’Azur), 23 rue Stanislas-Torrents, 13006 Marseille. Courriel : pierre. verger@ inserm. fr
Cette recherche a bénéficié du soutien financier du programme 2006 Jeunes Chercheuses-Jeunes Chercheurs de l’Agence Nationale pour la Recherche (contrat anr-06-jcjc-0022) et du proj et Handicap 2007 du Groupement d’Intérêt Scientifique de l’Institut de Recherches en Santé Publique (cnsa-Inserm-has-mire-drees). Bérengère Davin est titulaire d’une allocation de recherche post-doctorale flare (Future Leaders of Ageing Research in Europe) du programme era-age (European Research Area in Ageing), financée par la Caisse Nationale de Solidarité pour l’Autonomie (cnsa).
Les auteurs remercient particulièrement Esen Erdogan Ciftci, Brenda Gannon, William Greene, Florence Jusot, Thierry Magnac, Edward Norton et François-Charles Wolff ainsi que deux rapporteurs anonymes de la Revue pour leurs remarques et commentaires qui ont permis d’améliorer très substantiellement la teneur de l’article. Les participants au 16th Workshop on Econometrics and Health Economics (Bergen, 5-8 septembre 2007) et aux Journées des Économistes de la Santé Français (Lille, 6-7 décembre 2007) sont également remerciés.

[1] Lorsque le questionnaire est entièrement renseigné par le répondant proxy, on pourrait craindre que d’autres variables et notamment les indicateurs observables de santé introduites dans les régressions soient, elles aussi, entachées d’endogénéité. Ces indicateurs « objectifs » relèvent en fait de données vérifiées par des médecins « recodeurs » (Ralle [2003]) ou d’informations avérées telles que le sexe ou l’âge, et ne devraient pas être soumis à la subjectivité du répondant proxy.

[2] L’élargissement de la définition du besoin aux situations où le répondant a donné la réponse 3 accroît de fait la prévalence du besoin d’aide pour les avq et aivq mais ne change pas la philosophie générale des résultats économétriques présentés dans la section 3.

[3] D’autres variables ont été évaluées. La zone d’habitation (rurale/urbaine), par les relations de proximité qu’elle peut générer, a ainsi été envisagée. Outre qu’elle peut représenter un facteur pouvant agir sur la couverture de santé d’une région et contribuer à expliquer l’hétérogénéité des états de santé des individus, la contribution de cette variable ne s’est de toute manière pas avérée significative dans l’équation du recours à un répondant proxy.

Résumé

Dans les enquêtes sur la santé en population générale, lorsque l’état de santé des personnes interrogées est trop dégradé pour que l’information soit recueillie directement auprès d’elles, il est fréquent de les aider ou de les remplacer par un répondant proxy, ce qui fait naître un risque d’endogénéité du statut du répondant à l’état de santé du sujet interrogé. Cet article propose une modélisation permettant de tenir compte de la double endogénéité potentielle du recours à un proxy dans l’estimation de deux équations probit de la déclaration, par des personnes âgées vivant en domicile ordinaire, de besoins d’aide d’une part et de besoins d’aide non satisfaits ou insuffisamment satisfaits d’autre part. À la différence des résultats publiés en la matière, il apparaît que les répondants proxy n’ajoutent aucune subjectivité dans l’évaluation des besoins des personnes âgées vivant en domicile ordinaire mais que leur subjectivité semble bien réelle lors de l’évaluation de la satisfaction de ces mêmes besoins.

PLAN DE L'ARTICLE

• Introduction
• Modèle et données
  • Le modèle
  • Les données
• Résultats
  • Caractéristiques de l’échantillon
  • Estimations économétriques
• Conclusion

POUR CITER CET ARTICLE

Bérengère Davin et al. « Endogénéité du statut du répondant dans les enquêtes sur la santé », Revue économique 2/2009 (Vol. 60), p. 275-291.
URL : www.cairn.info/revue-economique-2009-2-page-275.htm.
DOI : 10.3917/reco.602.0275.