Facteurs prédictifs des coûts de médicaments pour les enfants hospitalisés dans un hôpital mère–enfant universitaire

Sonia Prot, Jean-François Bussières, Marc Dumont, André Cournoyer, Denis Lebel

Abstract


ABSTRACT

The goal of this study was to determine the drug costs for pediatric inpatients at a mother–child centre and to identify predictive factors for these costs. Data on drug costs for all hospital admissions at the Hôpital Sainte-Justine during fiscal years 2000/2001, 2001/2002, and 2002/2003 were imported from 3 computer systems and analyzed by multiple regression with blocks of variables. The variables were introduced by block, according to conceptual similarities, in a predetermined order, and their respective contributions were calculated in relation to the total variance of the model. The episodes of care in this study covered a total of 25 248 patient-years and total drug expenditures of $10,612,448 for the 3 fiscal years. The drug costs included in this analysis represented 82.5%, 88.2%, and 80.2%, respectively, of the total drug costs for each fiscal year. The proposed model explained 32.9% of the variance in drug cost per patient. Indeed, 2 blocks alone explained 27.9% of the variance in costs: level of clinical severity (14.3%) and major diagnostic categories (13.6%). There is little published data on pediatric drug costs and the factors that can help in planning these expenditures within health care facilities. This study presents a multiple linear regression model that explains 33% of total drug costs. Additional studies are required to develop a model that can more comprehensively predict drug costs for inpatients.

RÉSUMÉ

L’objectif de cette étude est de décrire les coûts de médicaments pour les clientèles pédiatriques hospitalisées d’un centre mère-enfant et d’identifier les facteurs prédictifs de ces coûts. À partir de trois systèmes informatiques, nous avons importé les données de coûts en médicaments de toutes les hospitalisations survenues à l’Hôpital Sainte-Justine pendant les exercices financiers 2000-2001, 2001-2002 et 2002-2003. Nous avons effectué une régression multiple par bloc de variables. Les variables ont été introduites par bloc selon leurs similitudes conceptuelles dans un ordre prédéterminé, et leur participation respective à la variance totale du modèle a été calculée. Les épisodes de soins inclus dans notre étude portent sur un total de 25 248 patients-année et sur une dépense totale en médicaments de 10 612 448 $ CA pour les trois exercices financiers. Les données de coûts en médicaments inclus dans notre analyse représentent respectivement 82,5 %, 88,2 % et 80,2 % des coûts totaux en médicaments pour chaque exercice financier. Le modèle proposé permet d’expliquer 32,9 % de la variance des coûts de médicaments par patient. De fait, deux blocs permettent à eux seuls d’expliquer 27,9 % de la variance des coûts, soit le niveau de gravité clinique (14,3 %) et les catégories majeures de diagnostic (13,6 %). Il existe peu de données publiées sur les coûts de médicaments en pédiatrie et sur les facteurs pouvant contribuer à planifier ces dépenses en établissement de santé. Notre étude présente un modèle de régression linéaire multiple permettant d’expliquer 33 % des coûts en médicaments. D’autres études sont nécessaires afin de développer un modèle permettant de prédire de façon plus complète l’évolution des coûts en médicaments pour les clientèles en établissement de santé.


Keywords


cost analysis; drugs; predictive factors; pediatrics; diagnosis-related group; major diagnostic category; hospital centre; analyse de coûts; médicaments; facteurs prédictifs; pédiatrie; DRG; catégories majeures de diagnostic; centre hospitalier



DOI: http://dx.doi.org/10.4212/cjhp.v57i5.395

ISSN 1920-2903 (Online)
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