Adapting multi-criteria decision analysis of drug harms to reflect population-level health outcomes: An innovation in public health policy.

内容摘要

Advocates of a public health approach to psychoactive substances need actionable evidence. In several countries, multidisciplinary groups have used multi-criteria decision analysis (MCDA) to generate harm scores and rankings for commonly used psychoactive substances; however, these did not fully reflect substances' prevalence of use. Public health policy decisions around psychoactive substances should be informed by population-level outcomes, which are driven by use prevalence. Led by a policy practitioner, a multidisciplinary group from across Canada conducted a MCDA of harms caused by 16 commonly used psychoactive substances. To make the analysis more relevant to public health policy, we adapted it to account for not only the severity of harms associated with a substance, but also prevalence of use. This adaptation was applied across harm criteria. Adapting MCDA this way allowed for the generation of harm scores that represent total population-level harm caused by each substance rather than individual-level harm. As a result, they provide clear evidence of the relative population-level harm caused by different substances. This evidence can inform prioritization of public health efforts and be used by policy practitioners advocating for a public health approach to substances. Adapting MCDA to reflect population-level outcomes is a practical innovation for public health policy and practice. Prevalence-adjusted MCDA produces evidence that is well aligned with how public health policy decisions are made and evaluated, and may be applicable to other public health issues characterized by multiple data sources and competing policy objectives. RéSUMé: CONTEXTE: Ceux qui préconisent une approche de santé publique en matière de substances psychoactives ont besoin de données probantes utiles à l’action. Dans plusieurs pays, des groupes multidisciplinaires ont utilisé l’analyse décisionnelle multicritère (ADMC) afin de générer des classements des méfaits associés aux substances psychoactives couramment utilisées; toutefois, ces analyses ne tenaient pas pleinement compte de la prévalence de consommation des substances. Les décisions en matière de politiques de santé publique devraient être éclairées par des résultats observés à l’échelle de la population, lesquels sont influencés par la prévalence de consommation. INTERVENTION: Dirigé par un praticien des politiques publiques, un groupe multidisciplinaire provenant de différentes régions du Canada a réalisé une ADMC des méfaits causés par 16 substances psychoactives couramment utilisées. Afin de rendre l’analyse plus pertinente pour les politiques de santé publique, nous l’avons adaptée pour tenir compte non seulement de la gravité des méfaits associés à chaque substance, mais aussi de sa prévalence de consommation. Cette adaptation a été appliquée à l’ensemble des critères de méfaits. RéSULTATS: L’adaptation de l’ADMC de cette manière a permis de générer des classements représentant les méfaits totaux causés par chaque substance à l’échelle de la population, plutôt que la nocivité au niveau individuel. Par conséquent, ces résultats fournissent des données probantes claires sur les méfaits relatifs causés par différentes substances à l’échelle populationnelle. Ces données peuvent contribuer à orienter la priorisation des efforts de santé publique et être utilisées par les praticiens des politiques publiques qui préconisent une approche de santé publique en matière de substances. CONSéQUENCES: L’adaptation de l’ADMC afin de refléter les résultats à l’échelle populationnelle constitue une innovation pratique pour les politiques et les pratiques de santé publique. Une ADMC ajustée selon la prévalence produit des données probantes bien alignées sur la manière dont les décisions en santé publique sont prises et évaluées, et pourrait être applicable à d’autres enjeux de santé publique caractérisés par de multiples sources de données et des objectifs stratégiques concurrents.