Age biologique et prévention en assurance

Age biologique et prévention en assurance

Age biologique et prévention en assurance 150 150 Prim'Act

L’âge biologique (BA) fournit une mesure simple pour rassembler des informations complexes sur la santé en une seule mesure interprétable. Cette étude évalue les méthodes de détermination de l’âge biologique en tant qu’outil de prévention dans le domaine de l’assurance, en se concentrant sur leur capacité à prédire la mortalité et l’incidence des maladies.

En utilisant les données de la National Health en Nutrition Examination Survey (NHANES), nous comparons quatre méthodes de calcul proposées dans la littérature – régression linéaire multiple (MLR), méthode Klemera-Doubal (KDM), PhenoAge et Random Forest (RF). Nous incluons une application pratique de l’estimation du nombre de décès à partir des tables de mortalité.

Les résultats obtenus montrent que PhenoAge et RF surpassent systématiquement les autres méthodes dans la prédiction de la mortalité et fournissent une meilleure correspondance avec les décomptes de décès observés après calibration.

De plus, PhenoAge est flexible et adaptable pour les applications axées sur la prévention, en particulier pour estimer le nombre de décès. En effet, le lien entre PhenoAge, l’âge chronologique et les marqueurs biologiques ou de comportement est simple :

Le calibrage de ces méthodes pour les aligner sur les risques de mortalité absolus, comme le montrent leurs biais initiaux dans l’estimation du nombre de décès est assez délicat :

Les âges biologiques peuvent s’écarter significativement de l’âge chronologique :

Toutefois, lorsque PhenoAge est calibré avec la table de mortalité approprié cela permet d’obtenir une bonne estimation du nombre de décès.

Mais la valeur principale de l’analyse BA réside dans son double rôle d’un estimateur de risque fiable et d’outil de communication efficace pour promouvoir des comportements de santé préventifs. Le projet Qalydays avait par exemple choisi d’utiliser un BA comme aide à la souscription d’un contrat d’assurance dépendance.

En abordant les questions de calibrage et en adaptant les méthodes d’analyse des risques à des contextes d’assurance spécifiques, cette recherche souligne le potentiel de l’analyse des risques pour améliorer les programmes de prévention, en alignant les incitations en matière de santé pour les assurés et les assureurs.

Source: Primact