Chapitre 4 :
Estimation de la prime de risque pour une prise en charge
dans les services de
maternité et de Gynéco au l'hôpital
Saint joseph de
Kinshasa
Introduction
Dans ce chapitre, nous allons faire des estimations des
différentes variables statistique en vue de calculer la prime de risque
à verser par une assurée qui fréquente un milieu
hospitalier pour une prise en charge adéquate en cas de problème
de santé.
Suite à des difficultés ressenties pour la
récolte des données dans des hôpitaux concernant certaines
informations dites sensibles et en ajoutant aux difficultés
citées, la quasi inexistence des services statistique ; nous
étions obliger de constituer nous même par l'interview, les
questionnaires d'enquête et la technique documentaire notre
échantillon.
La lourdeur de ces travaux à fait à ce que notre
étude à porter sur la maternité et la gynécologie,
au lieu de porter sur tous les services de l'hôpital.
L'échantillon est constitué de 465 observations des individus de
15 à 47 ans pour un toutes les pathologies ou les complications possible
concernant la gynécologie-obstétrique dont 300
échantillons 15 à 47 ans pour la maternité. Cet
étude s'intéresse à la prise en charge des patientes pour
les premiers soins en cas d'une attaque dangereuse pour la santé et qui
exige une intervention immédiate des services médicales. Selon
les informations recueillies sur place les cas de malades deviennent souvent
fatals à cause de retard de paiement de frais de prise en charge
permettant un accès immédiat aux soins appropriés.
C'est pourquoi, nous nous sommes intéressés
à cette étape de prise en charge clinique. Les traitements des
maladies ne sont pas vraiment aborder dans notre travail. Nous
considérons que la patiente qui arrive à l'hôpital dans une
situation difficile doit être capable de recevoir les premiers soins, de
faire l'objetdes examens de laboratoire, de faire l'objet d'une consultation
médicale auprès d'un médecins, d'une observation et
même d'une prise en charge avec internement pour des durées allant
jusqu'à 3 jours.
Donc le but de notre travail réalisé à
l'hôpital Saint Joseph, consiste à mettre en place une petite
Société d'assurance Maladie (Prise en charge d'urgence) des
femmes qui viennent en urgence en maternité pour un accouchement (pour
les accouchement la prise en charge est totale) ou pour une complication qui
atteint leurs intégrités physiques. Dans ce dernier cas la prise
en charge peut être totale (Crise d'anémie) ou partielle (Menace
d'avortement) qui doit être suivie des soins de traitement.
Après la récolte des données nous avions
pu réunir des informations dont nous avons besoins pour notre
étude, ces informations sont notamment :
· L'âge de la patiente ;
· La durée d'hospitalisation, nous rappelons que ce
n'est pas la durée de traitement de la maladie mais un temps
d'observation de la patiente qui peut aller de quelques heures à trois
jours. Dans le cadre de notre étude toutes observations ou toute prise
en charge de moins de 24 heures sont considérer comme des durées
d'hospitalisation de 24heures.
· Les montants (Frais) des prises en charge.
· Une estimation des nombres de manifestation possible de la
même crise (pathologie) au cours de l'année.
Ces données de base nous permettront de calculer les
statistiques intermédiaires pour notre étude. Les données
récoltées se trouve en annexe A ; nous n'y avions mis que
les données synthétisé à cause de la grande
quantité des données brutes.
3.10.3. Estimations de nombre de transition de l'état
« actif » à l'état
« grossesse » (« accouchement »)
Pour estimer le nombre de transition nous avons
généré avec SPSS un tableau croisé des
durées d'hospitalisation en fonction des âges des patientes.
A partir de ce tableau nous pouvons calculer les nombres de
transition de l'état hospitalisé à l'état
grossesse.
Tableau.4. Nombre des transitions de l'état
« actif » à l'état
« accouchement »
|
Transition
|
|
|
Age
|
0,25
|
0,3
|
0,5
|
|
|
15
|
0
|
0
|
1
|
0,5
|
|
16
|
0
|
0
|
2
|
1
|
|
17
|
0
|
0
|
1
|
0,5
|
|
18
|
0
|
0
|
2
|
1
|
|
19
|
0
|
0
|
4
|
2
|
|
20
|
0
|
0
|
5
|
2,5
|
|
21
|
0
|
0
|
8
|
4
|
|
22
|
0
|
0
|
6
|
3
|
|
23
|
0
|
0
|
11
|
5,5
|
|
24
|
0
|
0
|
3
|
1,5
|
|
25
|
0
|
0
|
6
|
3
|
|
26
|
0
|
0
|
11
|
5,5
|
|
27
|
0
|
0
|
6
|
3
|
|
28
|
0
|
0
|
8
|
4
|
|
29
|
0
|
2
|
1
|
1,1
|
|
30
|
0
|
7
|
0
|
2,1
|
|
31
|
1
|
4
|
3
|
2,95
|
|
32
|
0
|
6
|
1
|
2,3
|
|
34
|
1
|
2
|
1
|
1,35
|
|
35
|
5
|
2
|
1
|
2,35
|
|
36
|
3
|
1
|
0
|
1,05
|
|
37
|
6
|
0
|
0
|
1,5
|
|
38
|
3
|
0
|
1
|
1,25
|
|
39
|
1
|
0
|
0
|
0,25
|
|
40
|
3
|
0
|
0
|
0,75
|
|
42
|
1
|
0
|
0
|
0,25
|
Selon ce tableau, par exemple pour la première ligne,
une seule femme de 15 ans fait 0,5 transition par an, c'est-à-dire
qu'à partir des observations faites sur notre échantillon une
seule femme de 15 ans sur le 140 à la possibilité d'accoucher 1
fois tous les 2 ans.
Pour estimer le temps total passé à
l'hôpital par les femmes d'un certain âge nous
générons le tableau croisé des durées
d'hospitalisation en fonction de l'âge. Ce tableau nous permettra de
calculer l'exposition au risque dans l'état
« grossesse ».
Tableau.5. Exposition au risque dans l'état
« grossesse ».
|
Durée
|
|
|
Age
|
3
|
|
|
15
|
1
|
3
|
|
16
|
2
|
6
|
|
17
|
1
|
3
|
|
18
|
2
|
6
|
|
19
|
4
|
12
|
|
20
|
5
|
15
|
|
21
|
8
|
24
|
|
22
|
6
|
18
|
|
23
|
11
|
33
|
|
24
|
3
|
9
|
|
25
|
6
|
18
|
|
26
|
11
|
33
|
|
27
|
6
|
18
|
|
28
|
8
|
24
|
|
29
|
3
|
9
|
|
30
|
7
|
21
|
|
31
|
8
|
24
|
|
32
|
7
|
21
|
|
33
|
10
|
30
|
|
34
|
4
|
12
|
|
35
|
8
|
24
|
|
36
|
4
|
12
|
|
37
|
6
|
18
|
|
38
|
4
|
12
|
|
39
|
1
|
3
|
|
40
|
3
|
9
|
|
42
|
1
|
3
|
Pour calculer l'exposition au risque à l'état
« actif » on fait le tableau croisé de durée
d'activité en fonction des âges. On obtient le tableau suivant.
Tableau.6. Exposition au risque dans
l'état « actif ».
|
Tableau croisé Age * Activité
|
|
|
Activité
|
|
|
Age
|
358,5
|
359,1
|
359,25
|
|
|
15
|
1
|
0
|
0
|
358,5
|
|
16
|
2
|
0
|
0
|
717
|
|
17
|
1
|
0
|
0
|
358,5
|
|
18
|
2
|
0
|
0
|
717
|
|
19
|
4
|
0
|
0
|
1434
|
|
20
|
5
|
0
|
0
|
1792,5
|
|
21
|
8
|
0
|
0
|
2868
|
|
22
|
6
|
0
|
0
|
2151
|
|
23
|
11
|
0
|
0
|
3943,5
|
|
24
|
3
|
0
|
0
|
1075,5
|
|
25
|
6
|
0
|
0
|
2151
|
|
26
|
11
|
0
|
0
|
3943,5
|
|
27
|
6
|
0
|
0
|
2151
|
|
28
|
8
|
0
|
0
|
2868
|
|
29
|
1
|
2
|
0
|
1076,7
|
|
30
|
0
|
7
|
0
|
2513,7
|
|
31
|
3
|
4
|
1
|
2871,15
|
|
32
|
1
|
6
|
0
|
2513,1
|
|
33
|
0
|
10
|
0
|
3591
|
|
34
|
1
|
2
|
1
|
1435,95
|
|
35
|
1
|
2
|
5
|
2872,95
|
|
36
|
0
|
1
|
3
|
1436,85
|
|
37
|
0
|
0
|
6
|
2155,5
|
|
38
|
1
|
0
|
3
|
1436,25
|
|
39
|
0
|
0
|
1
|
359,25
|
|
40
|
0
|
0
|
3
|
1077,75
|
|
42
|
0
|
0
|
1
|
359,25
|
|
|
|
|
50228,4
|
Tableau.7. Nombre de transition de l'état
« grossesse » à l'état
« actif »
|
Tableau croisé Age * Transition ga
|
|
|
|
|
|
|
|
Transition ga
|
|
|
Age
|
0,25
|
0,3
|
0,5
|
|
|
15
|
0
|
0
|
1
|
0,5
|
|
16
|
0
|
0
|
2
|
1
|
|
17
|
0
|
0
|
1
|
0,5
|
|
18
|
0
|
0
|
2
|
1
|
|
19
|
0
|
0
|
4
|
2
|
|
20
|
0
|
0
|
5
|
2,5
|
|
21
|
0
|
0
|
8
|
4
|
|
22
|
0
|
0
|
6
|
3
|
|
23
|
0
|
0
|
11
|
5,5
|
|
24
|
0
|
0
|
3
|
1,5
|
|
25
|
0
|
0
|
6
|
3
|
|
26
|
0
|
0
|
11
|
5,5
|
|
27
|
0
|
0
|
6
|
3
|
|
28
|
0
|
0
|
8
|
4
|
|
29
|
0
|
3
|
0
|
0,9
|
|
30
|
0
|
7
|
0
|
2,1
|
|
31
|
0
|
8
|
0
|
2,4
|
|
32
|
0
|
7
|
0
|
2,1
|
|
33
|
0
|
10
|
0
|
3
|
|
34
|
4
|
0
|
0
|
1
|
|
35
|
8
|
0
|
0
|
2
|
|
36
|
4
|
0
|
0
|
1
|
|
37
|
6
|
0
|
0
|
1,5
|
|
38
|
4
|
0
|
0
|
1
|
|
39
|
1
|
0
|
0
|
0,25
|
|
40
|
3
|
0
|
0
|
0,75
|
|
42
|
1
|
0
|
0
|
0,25
|
Nous pouvons maintenant estimer le taux de transition de
l'état « actif » à l'état
« grossesse »
Tableau.8. Estimation des taux de transition  de l'état « actif » à l'état
« grossesse ».
|
Age
|
|
|
|
|
15
|
358,5
|
0,5
|
0,0013947
|
|
16
|
717
|
1
|
0,0013947
|
|
17
|
358,5
|
0,5
|
0,0013947
|
|
18
|
717
|
1
|
0,0013947
|
|
19
|
1434
|
2
|
0,0013947
|
|
20
|
1792,5
|
2,5
|
0,0013947
|
|
21
|
2868
|
4
|
0,0013947
|
|
22
|
2151
|
3
|
0,0013947
|
|
23
|
3943,5
|
5,5
|
0,0013947
|
|
24
|
1075,5
|
1,5
|
0,0013947
|
|
25
|
2151
|
3
|
0,0013947
|
|
26
|
3943,5
|
5,5
|
0,0013947
|
|
27
|
2151
|
3
|
0,0013947
|
|
28
|
2868
|
4
|
0,0013947
|
|
29
|
1076,7
|
1,1
|
0,00102164
|
|
30
|
2513,7
|
2,1
|
0,00083542
|
|
31
|
2871,15
|
2,95
|
0,00102746
|
|
32
|
2513,1
|
2,3
|
0,0009152
|
|
33
|
3591
|
3
|
0,00083542
|
|
34
|
1435,95
|
1,35
|
0,00094014
|
|
35
|
2872,95
|
2,35
|
0,00081797
|
|
36
|
1436,85
|
1,05
|
0,00073077
|
|
37
|
2155,5
|
1,5
|
0,00069589
|
|
38
|
1436,25
|
1,25
|
0,00087032
|
|
39
|
359,25
|
0,25
|
0,00069589
|
|
40
|
1077,75
|
0,75
|
0,00069589
|
|
42
|
359,25
|
0,25
|
0,00069589
|
Graph1. Représentation graphique des taux ag de
transition en fonction de l'âge.
Nous remarquons qu'au environ de 27 ans le taux de transition
décroit considérablement jusqu'à 30 ans pour se
stabiliser enfin de 38ans. Ceci explique par la diminution des femmes en
activité d'accouchement, on a de moins en moins des femmes qui viennent
accoucher à partir de 28 ans dans notre échantillon.
Nous pouvons maintenant estimer le taux de transition de
l'état « grossesse » à l'état
« actif»
Tableau.10. Estimation des taux de transition  de l'état « actif » à l'état
grossesse.
|
Age
|
|
|
|
|
15
|
3
|
0,5
|
0,16666667
|
|
16
|
6
|
1
|
0,16666667
|
|
17
|
3
|
0,5
|
0,16666667
|
|
18
|
6
|
1
|
0,16666667
|
|
19
|
12
|
2
|
0,16666667
|
|
20
|
15
|
2,5
|
0,16666667
|
|
21
|
24
|
4
|
0,16666667
|
|
22
|
18
|
3
|
0,16666667
|
|
23
|
33
|
5,5
|
0,16666667
|
|
24
|
9
|
1,5
|
0,16666667
|
|
25
|
18
|
3
|
0,16666667
|
|
26
|
33
|
5,5
|
0,16666667
|
|
27
|
18
|
3
|
0,16666667
|
|
28
|
24
|
4
|
0,16666667
|
|
29
|
9
|
0,9
|
0,1
|
|
30
|
21
|
2,1
|
0,1
|
|
31
|
24
|
2,4
|
0,1
|
|
32
|
21
|
2,1
|
0,1
|
|
33
|
30
|
3
|
0,1
|
|
34
|
12
|
1
|
0,08333333
|
|
35
|
24
|
2
|
0,08333333
|
|
36
|
12
|
1
|
0,08333333
|
|
37
|
18
|
1,5
|
0,08333333
|
|
38
|
12
|
1
|
0,08333333
|
|
39
|
3
|
0,25
|
0,08333333
|
|
40
|
9
|
0,75
|
0,08333333
|
|
42
|
3
|
0,25
|
0,08333333
|
Graph2. Représentation graphique des taux de
transition ga en fonction de l'âge.
|
|
