Qu'est-ce que le guide de réintégration en cas de maladie et d'accident ?

Base de données et méthodologie

Le guide de réintégration maladie et accident offre un aperçu systématique de la durée moyenne d'incapacité de travail pour les diagnostics et groupes de diagnostics fréquents, différenciés selon l'âge et le sexe. L'objectif est d'aider les assureurs et le personnel médical à évaluer le processus de guérison. Les recommandations contenues dans le guide ne doivent toutefois pas être considérées comme des instructions thérapeutiques : la décision thérapeutique appartient toujours au médecin traitant, en concertation avec le/la patient-e.

L'évaluation se base sur environ 200 000 cas d'indemnités journalières pour maladie et accident recensés par diverses compagnies d'assurance entre 2009 et 2025 chez des assurés âgés de 18 à 65 ans. Seuls les cas signalés à l'assurance après expiration d'un éventuel délai d'attente ont été pris en compte. Les diagnostics sont classés selon la CIM-10-GM afin de pouvoir établir des conclusions statistiquement fiables sur la durée de l'incapacité de travail. Les diagnostics fréquents sont représentés individuellement, tandis que les diagnostics plus rares ou similaires ont été regroupés.

La sélection et le regroupement des diagnostics sont basés sur des critères statistiques et sur la cohérence en termes de durée de l'incapacité de travail.

Application systématique du guide de réintégration en cas de maladie et d'accident

Une analyse scientifique de la méthodologie et de la classification

En tant qu'outil central, la RE Toolbox permet un accompagnement structuré et fondé sur des preuves du processus de réintégration. Cet outil s'appuie sur le système alphanumérique de la classification CIM-10, qui permet de trouver rapidement les différents diagnostics et de les attribuer avec précision aux groupes de diagnostics correspondants. Les diagnostics sont enregistrés dans la RE Toolbox, puis systématiquement classés en groupes afin de garantir une analyse différenciée.

La subdivision des cas par sexe et, au sein de ces groupes, par tranche d'âge constitue une base essentielle de l'analyse. Cela comprend les catégories « femmes » et « hommes » ainsi que les tranches d'âge 18-24 ans, 25-49 ans et 50-65 ans. La classification par âge tient ainsi compte de la fourchette courante de la population active.

Seuils et indicateurs : point de basculement, point critique et point chronique

Un élément méthodologique central de la RE Toolbox est la classification de la durée de l'incapacité de travail à l'aide de valeurs seuils qui reflètent l'évolution et les perspectives de réinsertion. Trois catégories principales sont identifiées :

• Courte durée – seuil de 25 % : 25 % des cas enregistrés avec un diagnostic identique ne dépassent pas le nombre indiqué de jours d'incapacité de travail jusqu'à la reprise complète du travail.

• Durée moyenne – seuil de 50 % : 50 % des cas restent en dessous ou atteignent exactement le nombre de jours d'incapacité de travail indiqué, ce qui correspond à la valeur médiane.

• Longue durée – seuil de 75 % : 75 % des cas ne dépassent pas le nombre de jours d'incapacité de travail enregistré, tandis que les 25 % restants ont une durée plus longue.

Le décompte des jours d'incapacité de travail comprend tous les jours d'incapacité totale ou partielle.

Un autre concept central est celui de point d'inflexion. Il s'agit du jour où le plus grand nombre de personnes ayant le même diagnostic reprennent simultanément le travail. Au début, seules quelques personnes reprennent le travail le même jour, puis ce nombre augmente, atteint un pic (point d'inflexion) et diminue à nouveau par la suite.

Le point critique est calculé sur la base du point d'inflexion. Aux jours jusqu'au point d'inflexion s'ajoutent 50 % des jours écoulés jusqu'à cette date. À titre d'exemple, le point critique est de 150 jours pour un point d'inflexion de 100 jours. Une fois ce délai dépassé, la probabilité d'un retour autonome à la vie active diminue considérablement, à moins que des mesures de soutien ciblées, telles que la gestion de cas, ne soient mises en place. Il est donc recommandé de procéder à un examen approfondi du dossier et du processus de réintégration au plus tard au point critique. Cet indicateur est calculé exclusivement pour les collectifs comptant au moins 25 cas afin de minimiser les distorsions dues à des cas individuels.

Le point chronique est un autre indicateur pertinent. À ce stade, on peut supposer qu'au moins la moitié des bénéficiaires encore en incapacité de travail à ce moment-là atteindront une durée d'indemnisation de 720 jours ou plus. Le point chronique sert d'aide à la décision pour planifier efficacement les mesures nécessaires telles que les visites du service extérieur, les consultations avec des médecins-conseils ou les expertises externes. Le résultat de ces mesures peut soit rendre superflues, soit nécessaires des investigations supplémentaires.

Enfin, il convient de mentionner le pourcentage du collectif qui perçoit une indemnité journalière complète pendant au moins 720 jours. Ce pourcentage fournit des indications supplémentaires pour le pronostic à long terme et l'efficacité de la gestion de la réintégration.

Grâce à cette approche systématique et scientifiquement fondée, le guide de réintégration permet un pilotage ciblé et transparent du processus de réintégration après une maladie ou un accident et aide les décideurs à planifier et à mettre en œuvre des mesures efficaces.

Importance des nouvelles données pour la précision du modèle

Les nouvelles données sont d'une importance capitale pour le modèle de la RE Toolbox, car elles améliorent en permanence la validité mathématique et la pertinence des analyses statistiques. D'un point de vue mathématique, un échantillon plus large augmente la précision des estimations concernant les valeurs moyennes (point d'inflexion, point critique et point chronique) et les distributions dans les collectifs respectifs. L'intégration de cas supplémentaires réduit l'écart type, ce qui permet des prévisions plus fiables quant à la durée de l'incapacité de travail. L'estimation des valeurs seuils telles que la médiane ou les percentiles devient plus robuste et moins sensible aux valeurs aberrantes à mesure que la quantité de données augmente.

Les nouvelles données permettent également de former d'autres collectifs, ce qui permet de représenter de nouveaux groupes de diagnostics ou des maladies plus rares, et donc de mieux refléter la réalité. Chaque extension de la base de données permet de représenter plus précisément l'hétérogénéité de la population, ce qui rend les modèles plus différenciés et plus robustes. La granularité de l'analyse augmente, car davantage de sous-collectifs, par exemple par tranche d'âge ou par sexe, peuvent être formés et évalués séparément. Cela augmente la pertinence, en particulier pour les petits groupes jusqu'ici sous-représentés, et réduit les distorsions statistiques. La précision mathématique permettant d'identifier les différences cliniquement pertinentes augmente avec l'augmentation du volume de données. Les nouvelles données permettent également de modéliser des relations plus complexes, telles que les interactions entre l'âge, le sexe et le diagnostic.

La collecte continue de données facilite également le suivi des tendances et des changements au fil du temps, un aspect très important pour la qualité des prévisions. Les méthodes statistiques telles que les régressions ou les algorithmes d'apprentissage automatique tirent largement parti des ensembles de données volumineux et actualisés, car elles permettent de détecter de manière plus fiable les tendances et les modèles complexes. D'un point de vue mathématique, les intervalles de confiance se resserrent, ce qui renforce la sécurité des décisions en matière de gestion de la réintégration. Les nouvelles données permettent également de mieux saisir et classer les formes rares ou extrêmes. La détection précoce des anomalies ou des changements dans la population est essentielle pour la gestion des risques. Au fil du temps, les valeurs de référence pour différents diagnostics et collectifs peuvent être continuellement mises à jour. Dans le domaine de la LAA, où les cas sont souvent complexes, des modèles améliorés peuvent être créés grâce à de meilleures données. L'extension de la base de données permet des ajustements adaptatifs, de sorte que la RE Toolbox reste toujours adaptée à la situation actuelle en matière de soins.

Des données supplémentaires, telles que les frais médicaux, etc., peuvent être analysées afin de permettre des prévisions plus précises et plus approfondies, ce qui renforce la sécurité des décisions en matière de gestion de la réintégration. La validation des modèles bénéficie d'une base de données plus large, car les modèles peuvent être testés et calibrés sur des cas jusqu'alors inconnus.

En résumé, l'intégration continue de nouvelles données est mathématiquement indispensable pour garantir durablement la pertinence, la précision et l'adaptabilité de la RE Toolbox.