Les pourvoyeurs de financement de la santé doivent s'assurer que les régimes sont financièrement viables. Que les revenus proviennent directement des membres, d'autres sources (comme les donateurs gouvernementaux) ou d'une combinaison des deux, un financement suffisant doit être disponible pour couvrir les demandes de remboursement des bénéficiaires ainsi que les coûts administratifs et opérationnels.
Lors de la mise en œuvre d'openIMIS, une base de données est typiquement construite contenant pléthore d'informations, depuis les détails sur les bénéficiaires aux coûts fluctuants du régime dans le temps. Ces données sont essentielles à la gestion globale du régime et permettent de garantir des services efficaces et efficients.

Analyse actuarielle

Les informations détenues par openIMIS fournissent également un ensemble de données inestimables pour les études actuarielles, qui utilisent les tendances et les modèles historiques pour prévoir et évaluer la viabilité financière d'un régime. Les études actuarielles analysent les données opérationnelles pour offrir des perspectives clés, notamment la situation financière actuelle d'un régime et les projections financières basées sur des données historiques, les tendances démographiques, les modèles d'inflation, etc. Ces analyses portent spécifiquement sur les aspects financiers d'un régime et ne sont pas conçues pour prendre en compte d'autres facteurs importants, tels que la qualité des soins.
Une analyse actuarielle est dépendante de la qualité et de la quantité des données disponibles, notamment en ce qui concerne l'utilisation des services (demandes de remboursement). La collecte de données suffisantes sur l'utilisation des services peut s'avérer particulièrement difficile pour les nouveaux régimes et ceux récemment créés, même pour ceux qui comptent un grand nombre de bénéficiaires. Néanmoins, cela ne devrait pas dissuader les régimes de réaliser périodiquement des analyses actuarielles (après quelques années), car même un modeste volume de données peut révéler des tendances clés qui éclaireront la prise de décision.

Données historiques

Une analyse actuarielle commence par l'exploration des données historiques afin de répondre à certaines questions générales, notamment, mais sans s'y limiter, les suivantes :
● Combien de personnes/familles sont actuellement inscrites ?
● Depuis combien de temps les membres actuels font-ils partie du régime ?
● Quelles sont les caractéristiques démographiques et socio-économiques (sexe, âge, géographie, etc.) de la population couverte par le régime ?
● Quels montants ont été remboursés en moyenne (par famille/personne) au cours de la période de couverture ?
● Quelles étaient les caractéristiques démographiques et socio-économiques des bénéficiaires pour lesquels des demandes de remboursement ont été faites ? Les demandes peuvent-elles être classées en fonction de ces caractéristiques ?
● Quels sont les coûts administratifs pour l'opérateur du régime ?
Une fois rassemblées, les données historiques constituent la base d'une analyse spécifique portant, entre autres, sur les domaines suivants :

Analyse de l'exposition

Les données sur les bénéficiaires sont analysées pour comprendre le niveau d'exposition financière du régime à assurer les bénéficiaires au cours d'une année. Le niveau d'exposition n'est pas seulement basé sur le nombre de bénéficiaires inscrits à un instant T, mais prend en compte d'autres facteurs, notamment la durée de l'inscription des bénéficiaires. Par exemple, si un bénéficiaire a été inscrit au milieu de l'année, sa contribution à l'exposition n'est que de 0,5. L'analyse de l'exposition stratifie également les données en fonction de divers aspects démographiques tels que l'âge et le sexe.

Analyse des demandes de remboursement

Dans le processus d'analyse des demandes de remboursement, les données des demandes individuelles sont analysées pour comprendre l'incidence des demandes, ainsi que les coûts moyens par demande. Cette analyse comprend divers groupements et stratifications basés sur l'âge, le lieu et le sexe des bénéficiaires, ainsi que d'autres facteurs liés à la santé tels que les diagnostics usuels.
Une analyse supplémentaire basée sur l'exposition et les demandes de remboursement est également menée pour comprendre la relation entre la collecte des cotisations lors de l'inscription, le financement disponible auprès d'autres sources et les coûts des demandes de prise en charge. Cette analyse vise à répondre à une question centrale : l'opérateur du régime dispose-t-il de ressources financières suffisantes pour payer les demandes de remboursement présentées ?

Projection des coûts futurs

La deuxième partie de l'analyse actuarielle combine les résultats de l'analyse des données historiques avec des données économiques et sanitaires plus larges. Cette étape vise à créer un modèle de prévision des recettes et des dépenses futures afin d'informer la prise de décision et l'élaboration des politiques pour assurer la viabilité à long terme du régime. Le modèle de projection cherche généralement à répondre à des questions telles que :
● Quelle est la composition probable des bénéficiaires à l'avenir (âge, sexe, etc.) ?
● Comment le montant des demandes de remboursement est-il susceptible d'augmenter ?
● Comment les coûts administratifs sont-ils susceptibles d'augmenter ?
● Quel impact l'augmentation des coûts aurait-elle sur les cotisations et/ou les subventions ?
Un modèle de projection prend généralement les données historiques comme données de l'année de référence et projette les scénarios futurs comme une modification de ces données. Lors de la conception des modèles de projection, des sources de données supplémentaires sont très importantes, notamment dans le contexte des pays à revenu faible ou intermédiaire où de nombreux facteurs sous-jacents évoluent rapidement. Les données démographiques (basées sur les recensements ainsi que sur d'autres sources) qui évaluent précisément les taux migratoires sont importantes pour déterminer l'exposition future du régime. De même, les données issues du système de santé au sens large, indiquant l'évolution du fardeau des maladies dans le pays, sont également prises en compte et incluses dans le modèle de projection. Après le développement de ce modèle, les études actuarielles testent les modèles pour comprendre l'impact et l'étendue de chaque facteur sur la viabilité financière du système de financement de la santé.
Une étude actuarielle complète qui inclut une analyse des données historiques sur les bénéficiaires, les demandes de remboursement et les coûts administratifs, ainsi qu'un modèle de projection testé en situation de crise pour prédire les coûts futurs, aidera les décideurs à prendre des décisions qui garantissent la viabilité du système dans le temps.