This thesis explores the intricate dynamics of long-term care for the elderly in institutional set- tings, addressing critical aspects of financing, planning, and optimizing care based on health factors. Using comprehensive longitudinal data from nursing homes in the canton of Geneva, Switzerland, the research models the burden of institutional care through multiple perspectives. Firstly, an accelerated failure time model and beta regression are used to assess the duration and intensity of care, respectively, revealing that while age and gender are significant, the underlying diseases and the number of different diagnoses primarily influence care duration. Simultaneously, care intensity is driven by individual levels of dependence and specific limitations. Secondly, ap- plying a spectral clustering algorithm and multinomial logistic regression, the study identifies eight typical health profiles of institutionalized elderly. These profiles help understand the re- source allocation and the need for specialized insurance products. Lastly, using a multi-state Markov model, the research analyzes transitions between different care states, illustrating sig- nificant variations in care trajectories and costs influenced by demographics, medical diagnoses, and initial care states. The findings highlight the necessity for advanced strategies in managing the financial burden of long-term care, emphasizing that females generally require longer periods with less intensive care, whereas severe conditions escalate quickly to intensive care and incur higher costs. Overall, this thesis provides valuable insights for healthcare planning, infrastruc- ture preparedness, and the design of targeted insurance products, ensuring that the evolving needs of the elderly population are met efficiently and sustainably.
--
Cette thèse explore les dynamiques complexes des soins de longue durée pour les personnes âgées en milieu institutionnel, en abordant les aspects critiques du financement, de la planifica- tion et de l’optimisation des soins en fonction des facteurs de santé. En utilisant des données longitudinales complètes provenant des établissements médicaux-sociaux du canton de Genève, en Suisse, la recherche modélise la charge des soins institutionnels sous plusieurs angles. Pre- mièrement, un modèle de temps de défaillance accéléré et une régression bêta sont utilisés pour évaluer respectivement la durée et l’intensité des soins, révélant que, bien que l’âge et le sexe soient significatifs, les maladies sous-jacentes et le nombre de diagnostics différents influencent principalement la durée des soins. Simultanément, l’intensité des soins est déterminée par les niveaux de dépendance individuels et les limitations spécifiques. Deuxièmement, en appliquant un algorithme de regroupement spectral et une régression logistique multinomiale, l’étude iden- tifie huit profils de santé typiques des personnes âgées institutionnalisées. Ces profils aident à comprendre l’allocation des ressources et la nécessité de produits d’assurance spécialisés. Enfin, en utilisant un modèle de Markov à états multiples, la recherche analyse les transitions entre différents états de soins, illustrant des variations significatives dans les trajectoires de soins et les coûts influencés par les données démographiques, les diagnostics médicaux et les états de santé initiaux. Les résultats soulignent la nécessité de stratégies avancées pour gérer la charge financière des soins de longue durée, en mettant l’accent sur le fait que les femmes nécessitent généralement des périodes plus longues avec des soins moins intensifs, tandis que les conditions sévères évoluent rapidement vers des soins intensifs et entraînent des coûts plus élevés. Glob- alement, cette thèse fournit des informations précieuses pour la planification des soins de santé, la préparation des infrastructures et la conception de produits d’assurance ciblés, garantissant que les besoins évolutifs de la population âgée soient satisfaits de manière efficace et durable.