Cette analyse prospective détaillée a été développée pour évaluer l’impact combiné de deux dynamiques de crise sur le système de santé et la qualité de vie aux États-Unis à l’horizon 2034. Cette analyse accompagne un autre article narratif qui viendra interpréter ces données pour déduire les conséquences concrètes du budget Trump 2027 sur le niveau de vie des américains.
Elle croise d’une part un choc budgétaire interne, lié aux propositions de coupes fédérales massives ciblant des piliers structurels comme le NIH, Medicaid ou le CDC, et d’autre part un choc externe, dicté par l’évolution du conflit géopolitique en Iran.
L’idée centrale est de quantifier les retombées réelles sur la population, notamment en termes d’accès aux soins, de fardeau financier pour les patients et de mortalité. Les conclusions qui se dégagent de ce croisement de données sont particulièrement critiques. Elles démontrent que la convergence d’une politique de restriction sanitaire et d’une escalade militaire menace de provoquer une régression historique des indicateurs de santé publique américains.
Dans le scénario le plus pessimiste, l’effet d’éviction budgétaire lié à un effort de guerre prolongé empêcherait toute correction des coupes sociales, entraînant une explosion du nombre de citoyens sans assurance pouvant frôler les 48 millions. Ce désengagement public se traduirait mécaniquement par un transfert insoutenable des coûts vers les ménages, une stagnation voire un recul de l’espérance de vie nationale (aggravé par le ralentissement de l’innovation thérapeutique), et des dizaines de milliers de décès évitables.
En définitive, cette analyse illustre de manière chiffrée comment une crise géopolitique majeure agit comme un multiplicateur de risque, rendant permanentes et systémiques les vulnérabilités créées par le démantèlement des filets de sécurité sanitaire.
Cadrage methodologique general
La presente analyse projette l’evolution des indicateurs de sante et de qualite de vie des Americains sur la periode 2027-2034, en croisant deux axes :
Axe budgetaire (2 scenarios) :
- Optimiste : le Congres attenue les coupes (NIH -10 %, Medicaid partiellement protege, CDC maintenu a 75 % du budget actuel). Ce scenario reflete le precedent FY 2026, ou le Congres a accorde 48,7 Mds$ au NIH contre les 27-29 Mds$ proposes par la Maison Blanche.
- Pessimiste : application integrale ou quasi-integrale des propositions (NIH -20 a -40 %, Medicaid -911 Mds$ sur 10 ans par la loi de reconciliation, CDC -44 %, HHS -34 %).
Axe geopolitique (2 scenarios) :
- A : Cessez-le-feu fin avril 2026, retrait americain rapide.
- B : Guerre prolongee avec escalade, deploiement terrestre et conscription nationale (calibre sur le modele Vietnam).
Chaque projection est construite en explicitant : (1) les donnees d’entree, (2) le modele ou la relation causale utilisee, (3) le calcul pas-a-pas, (4) les limites et incertitudes.
1. Population non assuree
1.1 Donnees d’entree (baselines)
| Indicateur | Valeur | Source |
|---|---|---|
| Non-assures (annuels, 2024) | 27,1 M (8,0 %) | Census Bureau |
| Inscrits Medicaid + CHIP (dec. 2025) | 75,7 M | CMS Monthly Report |
| Population US projetee 2034 | ~348 M | Census Bureau |
1.2 Source du modele
Les projections reposent directement sur les estimations du CBO publiees en aout 2025, produites dans le cadre de l’analyse de la loi de reconciliation (« One Big Beautiful Bill Act »). Le CBO utilise un modele microsimulation (HISIM2) qui modelise les comportements d’assurance individuels en fonction des parametres de politique publique (eligibilite, primes, subventions, penalites). Il ne s’agit pas de calculs originaux des auteurs, mais d’estimations CBO appliquees aux scenarios retenus dans la presente analyse.
1.3 Calcul : scenario pessimiste (application integrale de la loi de reconciliation)
Le CBO decompose l’augmentation des non-assures provision par provision :
| Provision | Non-assures supplementaires en 2034 (CBO) |
|---|---|
| Work requirement Medicaid expansion | +5,3 M (avant interactions) |
| Redeterminations semestrielles (expansion) | +700 000 |
| Restrictions taxes provider | +1,2 M |
| Restrictions subventions ACA (immigrants) | +900 000 |
| Obligation de declaration fiscale ACA | +700 000 |
| Sous-total Medicaid/CHIP (apres interactions CBO) | +7,5 M |
| Sous-total ACA/marketplace (apres interactions) | +2,4 M |
| Medicare (immigrants) | +100 000 |
| Total reconciliation (apres interactions CBO) | +10 M en 2034 |
| Non-extension credits d’impot ACA (CBO separe) | +4,2 M supplementaires |
| Total cumule maximal | +14,2 M |
Trajectoire temporelle (CBO) :
- 2026 : +1,3 M
- 2027 : +5,2 M (entree en vigueur du work requirement)
- 2028 : +6,8 M
- 2029 : +8,6 M
- 2034 : +10 M (reconciliation seule) a +14,2 M (avec expiration credits ACA)
Fourchette haute (16 M) : le CBPP estime que 9,7 a 14,4 M de personnes sont « a risque » du seul fait du work requirement, car l’experience d’Arkansas (2018-2019) a montre que meme les personnes travaillant effectivement perdaient leur couverture par incapacite administrative a documenter leur conformite. Si les taux de perte de couverture d’Arkansas (environ 25 % des eligibles au work requirement) se reproduisent nationalement, le CBO sous-estimerait les pertes. Le CBPP ajoute les 4,2 M de l’ACA, portant le total a ~16 M.
Total non-assures 2034 (pessimiste) = 27,1 M (baseline) + 10 a 16 M = 37 a 43 M, soit 10,6 a 12,3 % de la population projetee (~348 M).
1.4 Calcul : scenario optimiste
Nous appliquons une attenuation de 50 % sur les pertes CBO, hypothese fondee sur le fait que le Congres a historiquement dilué les coupes sanitaires proposees par l’executif (en FY 2026, la coupe NIH proposee de 40 % a ete ramenee a une hausse nette de 415 M$). Cette attenuation de 50 % suppose que les Etats compensent partiellement les pertes federales par des fonds propres et que certaines provisions sont assouplies.
Non-assures supplementaires (optimiste) = CBO x 0,50 :
- 2027 : +5,2 M x 0,50 = +2,6 M (total ~30 M, 8,7 %)
- 2034 : +10 M x 0,50 = +5,0 M (total ~32 M, 9,2 %)
1.5 Facteur Iran (ajustement supplementaire)
Mecanisme : la guerre en Iran entraine une hausse du prix du petrole (>100 $/baril, constate debut mars 2026). Cette hausse se repercute sur l’inflation generale (+0,5 a 1,5 point selon les estimations macro). L’inflation des primes d’assurance sante, deja projetee a +8,5 % a +18 % en 2026, est amplifiee.
Estimation de l’effet prix-couverture : la litterature KFF et les analyses CBO sur l’elasticite prix de la demande d’assurance estiment qu’une hausse de 10 % des primes ACA sans subvention entraine environ 1,5 a 2 M de personnes supplementaires sans couverture. En scenario B (guerre prolongee), nous retenons une hausse de primes supplementaire de +5 a +10 % liee a l’inflation induite, soit :
- Iran A : effet nul a marginal (+200 000 a +500 000 non-assures temporaires)
- Iran B : +1 a 3 M de non-assures supplementaires lies a l’inflation des primes
2. Mortalite liee aux pertes de couverture Medicaid
2.1 Donnees d’entree
| Parametre | Valeur | Source |
|---|---|---|
| Taux de mortalite adultes non-ages (20-64 ans) | ~33 deces/10 000/an | CDC WONDER |
| Reduction de mortalite attribuable a l’expansion Medicaid | 2,5 % du hazard de mortalite | Miller, Wherry (NBER WP 26081, 2019, rev. 2021) |
| Reduction de mortalite (etude Sommers originale) | 6,1 % relatif, soit ~20 deces/100 000 adultes | Sommers, Baicker, Epstein (NEJM 2012) |
| Deces excedentaires annuels estimes du work requirement | 7 049 a 9 252/an | Modele publie dans PubMed 2025 (PMID 41113513) |
2.2 Choix du modele
Trois estimations de la relation Medicaid-mortalite existent dans la litterature. Elles different par la methode, la population, et la taille d’effet :
Modele 1 (Sommers et al., NEJM 2012) : difference-en-differences sur 3 Etats (NY, AZ, ME) vs voisins. Resultat : -19,6 deces/100 000 adultes 20-64 ans sur 5 ans. Traduit en termes de hazard relatif, cela correspond a une reduction de ~6 % de la mortalite toutes causes. Critique : resultats fortement tires par New York ; menaces d’identification.
Modele 2 (Miller, Johnson, Wherry, NBER 2019/2021) : donnees individuelles ACS liees aux enregistrements de deces. Resultat : reduction du hazard de mortalite de 2,5 % (IC 95 % : 0,4 %-4,5 %) dans les Etats ayant etendu Medicaid. Pour les nouveaux enrolles specifiquement, la reduction est de 21 % du hazard. Cette estimation est consideree comme la plus robuste methodologiquement dans la litterature (donnees individuelles, grand echantillon, plan preregistre).
Modele 3 (etude PubMed 2025, PMID 41113513) : modelisation specifique aux work requirements. Resultat : 7 049 a 9 252 deces excedentaires par an selon le scenario de desinscription (4,8 M a 6,3 M de pertes de couverture). Ce modele utilise les hazard ratios comparant assures et non-assures et les applique aux populations projetees comme perdant la couverture.
2.3 Calcul pas-a-pas : scenario pessimiste
Nous retenons le Modele 3 car il est calibré directement sur les provisions de la loi de reconciliation.
Les auteurs du Modele 3 procedent ainsi :
- Ils partent des projections CBO de perte de couverture (4,8 M dans le scenario de base CBO, 5,5 M et 6,3 M dans les scenarios calibres sur Arkansas et New Hampshire respectivement)
- Ils appliquent le hazard ratio de mortalite assures/non-assures (HR ~ 1,40 pour les adultes 19-64 ans, derive de la meta-analyse de la litterature Sommers, Miller et al.)
- Ils calculent les deces excedentaires comme : Nombre de personnes perdant la couverture x Taux de mortalite de base (33/10 000/an) x (HR – 1)
Verification du calcul :
- Population perdant la couverture (scenario CBO median) : 4,8 M
- Taux de mortalite de base adultes 19-64 : 33/10 000/an = 0,0033
- HR non-assures vs assures : 1,40 (soit un exces de risque relatif de 0,40)
- Deces excedentaires = 4 800 000 x 0,0033 x 0,40 = 6 336/an
Le modele publie donne 7 049 a 9 252, soit un peu plus que ce calcul simplifie, car il integre la structure par age (les plus ages parmi les 19-64 ont un taux de mortalite de base plus eleve) et la morbidite (diabete non controle qui augmente le HR effectif).
Pour le scenario pessimiste a 10 M de pertes (CBO reconciliation complète) :
- Deces excedentaires/an = 10 000 000 x 0,0033 x 0,40 = 13 200/an
Cependant, les 10 M incluent des populations avec des profils de mortalite de base plus bas (jeunes adultes, immigrants). Un ajustement conservateur de -30 % donne : ~9 200 deces/an.
Cumul 2027-2034 : la montee en charge est progressive (+1,3 M en 2026, +5,2 M en 2027, +10 M en 2034). En moyennant sur 8 ans avec une trajectoire lineaire, la population moyenne sans couverture supplementaire est d’environ 6 M. Deces cumules = 6 000 000 x 0,0033 x 0,40 x 8 = 63 360 deces excedentaires sur 8 ans.
Fourchette : 44 000 a 70 000 deces evitables cumules (2027-2034), selon que l’on applique l’ajustement conservateur ou non, et que le rythme de desinscription suive le scenario CBO ou le scenario CBPP/Arkansas.
2.4 Calcul : scenario optimiste
Avec 5 M de non-assures supplementaires a horizon 2034 et une montee en charge plus lente (moyenne sur 8 ans : ~3 M) :
- Deces cumules = 3 000 000 x 0,0033 x 0,40 x 8 = ~15 840
- Fourchette retenue : 15 000 a 25 000 deces evitables.
2.5 Morbidite associee (donnees du Modele 3)
Le meme modele projette, pour le scenario CBO de base (4,8 M de pertes) :
- +113 607 cas supplementaires de diabete non controle par an
- +135 135 cas d’hypertension non controlee par an
- +37 800 cas de cholesterol non controle par an
Pour 10 M de pertes (scenario pessimiste), par extrapolation proportionnelle : ces chiffres doublent approximativement. Il s’agit de patients dont les maladies chroniques ne seraient plus prises en charge, generant des couts hospitaliers en urgence et une degradation mesurable de la qualite de vie.
3. Impact des coupes NIH sur l’innovation therapeutique et l’esperance de vie
3.1 Donnees d’entree
| Parametre | Valeur | Source |
|---|---|---|
| Budget NIH FY 2026 (approuve) | 48,7 Mds$ | Congres |
| Proposition FY 2027 (fuites) | ~39 Mds$ (-20 %) | Roll Call, avril 2026 |
| Proposition FY 2026 initiale (non votee) | 27-29 Mds$ (-40 %) | OMB passback, avril 2025 |
| NME approuves par la FDA (2000-2023) | 557 | Azoulay et al., Science 2025 |
| Part des NME lies a la recherche NIH (indirectement) | 59,4 % (331/557) | Azoulay et al., Science 2025 |
| Part des NME lies a des grants « at-risk » (40 % inferieurs) | 51,4 % (286/557) | Azoulay et al., Science 2025 |
| Effet d’une reduction permanente de 10 % du NIH | -4,5 % de nouveaux medicaments/an (apres 30 ans) | CBO, juillet 2025 |
| Effet d’une hausse de 10 % du NIH cible | +4,5 % de Phase 1 entries (lag 12 ans) | Blume-Kohout (2012) |
| Retour economique : 10 M$ NIH | 2,3 brevets supplementaires | Azoulay et al., QJE (2019) |
| Valeur d’1 an d’esperance de vie supplementaire | 38 000 Mds$ (population totale) | Scott et al. |
3.2 Modele utilise
Nous mobilisons deux sources independantes convergentes :
Source A : CBO (juillet 2025). Le CBO a publie une estimation directe : une reduction permanente de 10 % du financement NIH de la recherche preclinique externe reduirait le nombre de nouveaux medicaments approuves d’environ 4,5 % (~2 medicaments de moins par an), avec un effet plein atteint dans la troisieme decennie. Le CBO a explicitement refuse d’extrapoler lineairement a une coupe de 35-40 %, indiquant que ses donnees ne permettent pas cette generalisation.
Source B : Azoulay, Li, Sampat (Science, septembre 2025). Leur analyse contrefactuelle montre que si le NIH avait ete 40 % plus petit entre 1980 et 2007, plus de 50 % des medicaments approuves depuis 2000 auraient ete affectes. Plus precisement : 286 des 557 NME (51,4 %) citent dans leurs brevets des recherches financees par des grants qui auraient ete elimines sous un budget 40 % plus bas.
3.3 Calcul pas-a-pas
Etape 1 : Estimation du nombre de medicaments perdus.
Pour le scenario pessimiste (-20 % NIH en FY 2027) :
- CBO : -10 % => -4,5 % de NME. Par extrapolation proportionnelle (que le CBO lui-meme juge incertaine) : -20 % => -9 % de NME, soit ~4 medicaments de moins/an (sur ~45 NME/an en moyenne recente).
- Azoulay : pour une coupe de 20 %, l’impact serait d’environ 25-30 % des NME affectes (interpolation entre 0 % et 51,4 % pour 40 %). Mais « affectes » ne signifie pas « elimines » : la plupart auraient ete developpes avec du retard ou via des voies alternatives. L’estimation raisonnable est que 20-30 % des NME « affectes » n’auraient jamais ete developpes, soit : 0,25 x 25 % x 45 NME/an = ~2,8 NME perdus/an.
Convergence des deux sources : 2 a 4 NME perdus par an pour une coupe de 20 %.
Pour le scenario optimiste (-10 % NIH) :
- CBO directement : -4,5 % de NME = ~2 NME/an.
Etape 2 : Traduction en impact sur l’esperance de vie.
C’est l’etape la plus incertaine. Nous l’abordons par deux voies :
Voie 1 (macro) : Manton et al. (PNAS, 2009) montrent une correlation non lineaire entre financement NIH et mortalite par maladie chronique (CVD, cancer, AVC, diabete) sur 1938-2004. Ils n’estiment pas directement l’elasticite financement-esperance de vie mais montrent que les gains d’esperance de vie des dernières decennies sont attribuables a l’amelioration du traitement des maladies chroniques, elle-meme correlée au financement NIH. La relation est non lineaire et a retardement (15-25 ans).
Voie 2 (micro) : estimation bottom-up. On part du nombre de NME perdus et on estime leur impact sanitaire moyen.
- La FDA approuve en moyenne ~45 NME/an. Sur ces 45, une fraction a un impact mesurable sur la mortalite. Les analyses historiques suggerent que ~10-15 NME/an apportent un benefice de survie cliniquement significatif (la majorite des approbations concernent des ameliorations incrementales, des formulations, ou des indications pour lesquelles des alternatives existent).
- Pour ces 10-15 NME, le gain moyen de survie a l’echelle populationnelle est tres variable (de quelques jours a plusieurs mois pour certains anticancereux). Une estimation mediane de ~0,01 a 0,02 an d’esperance de vie par NME « impactant » est derivee des analyses de mortalite par cause du CDC et des essais pivots.
- Perte de 2-4 NME/an dont ~50 % d’impactants : 1-2 NME impactants perdus/an x 0,015 an/NME = 0,015 a 0,03 an d’esperance de vie perdus par an de coupe.
- Sur 25 ans (horizon de l’impact complet) : 0,015 x 25 = 0,375 an (borne haute) ; 0,01 x 25 = 0,25 an (borne basse).
Resultat retenu : une coupe durable de 20 % du NIH reduirait les gains futurs d’esperance de vie de 0,15 a 0,32 an par personne sur 25 ans. Pour une coupe de 10 %, l’effet serait de 0,07 a 0,15 an.
Etape 3 : Valorisation economique.
Scott et al. evaluent 1 an d’esperance de vie supplementaire pour la population americaine totale a 38 000 Mds$. Cette estimation utilise la « valeur d’une annee de vie statistique » (VSLY, typiquement ~150 000 a 200 000 $/an) multipliee par la population.
- Verification : 340 M personnes x 150 000 $/an-vie = 51 000 Mds$ par an d’esperance de vie. L’estimation de Scott (38 000 Mds$) est coherente si l’on utilise un taux d’actualisation de 3 %.
- Pour une perte de 0,15 a 0,32 an : 38 000 Mds$ x 0,15 = 5 700 Mds$ (borne basse) ; 38 000 x 0,32 = 12 160 Mds$ (borne haute).
3.4 Limites critiques de cette estimation
- L’extrapolation lineaire de l’estimation CBO (-10 % => -4,5 %) au-dela de -10 % est explicitement non validee par le CBO lui-meme. Le CBO a refuse de produire une estimation pour -35 a -40 %, indiquant que la relation n’est probablement pas lineaire.
- Le lien NME perdus => esperance de vie est le maillon le plus faible. Il suppose que les NME perdus ne seraient pas remplaces par des innovations du secteur prive auto-finance. La litterature (Azoulay, PNAS 2018) montre que le secteur prive ne compense pas structurellement les reductions de recherche fondamentale publique, mais un effet de substitution partiel existe.
- L’horizon temporel est de 15-25 ans. A court terme (2027-2030), l’impact des coupes NIH sur l’esperance de vie est quasi-nul. Les effets ne deviennent mesurables qu’apres 2035-2040.
4. Restes-a-charge et detresse financiere des menages
4.1 Donnees d’entree
| Indicateur | Valeur | Source |
|---|---|---|
| OOP total 2024 | 556,6 Mds$ (+5,9 %) | CMS National Health Expenditure |
| OOP par habitant 2024 | ~1 630 $ | CMS |
| Part des menages dans depenses de sante totales | 28 % (1,5 Tn$) | KFF |
| Adultes declarant difficulte financiere sante | 44 % | KFF Survey 2024 |
| Non-assures ayant renonce a des soins (cout) | 75 % | KFF |
| Dette medicale (adultes) | 41 % (62 % chez non-assures) | KFF |
| Prime ACA Silver 2026 (40 ans) | 687-752 $/mois | CMS |
| Hausse projetee des primes 2026 | +8,5 % a +18 % | Analyses actuaires |
4.2 Modele : cost-shifting
Le mecanisme central est le « cost-shifting » : lorsque le financement public (Medicaid, subventions ACA) diminue, les couts de sante ne disparaissent pas. Ils sont redistribues entre :
- Les hopitaux, qui augmentent les soins non compenses (couverts par des surcharges aux patients assures)
- Les assureurs prives, qui augmentent les primes
- Les menages directement, via des restes-a-charge plus eleves
Estimation du taux de transfert (Frakt, NEJM 2011 ; Garthwaite et al., 2019) : environ 60-65 % des coupes publiques se retrouvent in fine dans les primes et OOP du secteur prive. Le reste est absorbe par une reduction effective du volume de soins (renoncements).
4.3 Calcul : projection OOP par habitant a 2030
Scenario pessimiste :
- Inflation de base des depenses de sante : +5 %/an (tendance 2020-2024 : +4,5 a 6 %)
- Effet des coupes Medicaid (cost-shifting) : les 911 Mds$ de coupes sur 10 ans = ~91 Mds$/an en moyenne. A 60 % de taux de transfert, cela represente ~55 Mds$/an repercutes sur le prive, dont ~25 Mds$/an en restes-a-charge (le reste en primes). Rapporte a ~320 M d’assures, cela fait ~78 $/personne/an de OOP supplementaire.
- Inflation Iran (scenario B) : +0,5 a 1,5 point d’inflation generale, repercute sur les couts medicaux avec un multiplicateur de ~1,2x (les couts medicaux croissent plus vite que l’inflation generale).
- Projection OOP par habitant 2030 : 1 630 $ x (1,05)^6 + (78 x 6) = 1 630 x 1,34 + 468 = 2 184 + 468 = ~2 650 $
Scenario optimiste :
- Inflation de base : +5 %/an (inchangee)
- Cost-shifting attenue (50 % des coupes = ~45 Mds$/an, 60 % transfert = ~27 Mds$/an, ~13 Mds$/an en OOP = ~40 $/personne/an supplementaire)
- Projection 2030 : 1 630 x 1,34 + (40 x 6) = 2 184 + 240 = ~2 420 $
Verification : ces projections impliquent une hausse de 48-62 % en 6 ans, contre une hausse observee de ~35 % sur les 6 dernieres annees (2018-2024). L’acceleration est coherente avec l’effet cumulatif des coupes.
4.4 Projection du taux de detresse financiere
La relation entre niveau de OOP et difficulte financiere declaree est approximativement log-lineaire (KFF surveys, 2018-2024). Une hausse de 50 % du OOP par habitant est associee a une hausse d’environ 10-15 points du taux de difficulte declaree.
- Scenario optimiste 2030 : 44 % + 8 pp = ~52 %
- Scenario pessimiste 2030 : 44 % + 14 pp = ~58 %
5. Sante publique : couverture vaccinale et epidemies (impact CDC)
5.1 Donnees d’entree
| Indicateur | Valeur | Source |
|---|---|---|
| Budget CDC FY 2026 (approuve) | ~9,2 Mds$ | Congres |
| Proposition initiale FY 2026 | ~5,2 Mds$ (-44 %) | OMB |
| Couverture vaccinale grippe (enfants, 2025-26) | 48,4 % | CDC |
| Couverture vaccinale COVID (enfants, 2025-26) | 9,3 % | CDC |
| Cas de rougeole 2025 | >1 900 (record depuis 2000) | CDC |
| Seuil d’immunite collective rougeole | 92-95 % de couverture | OMS |
| Proportion des cas dans des poches <92 % | 82 % | CDC |
5.2 Modele : relation financement CDC / couverture vaccinale
Il n’existe pas de modele econometrique direct « budget CDC => taux de vaccination » dans la litterature. L’estimation repose sur un raisonnement causal indirect :
- Le CDC finance les programmes VFC (Vaccines for Children), le Immunization Cooperative Agreement (subventions aux Etats), et la surveillance epidemiologique.
- Le programme VFC couvre ~50 % des vaccinations pediatriques aux US. Une coupe de 44 % du CDC se repercuterait disproportionnellement sur ces programmes (les licenciements de masse du 1er avril 2026 touchent deja 10 000 employes FDA/CDC/NIH).
- L’experience historique des sequesters (2013) et des shutdowns (2018-2019) a montre des baisses de 2-5 points de couverture vaccinale dans les Etats les plus dependants des fonds federaux.
5.3 Estimation des cas de rougeole
Modele : la rougeole a un R0 de 12-18 (l’un des plus eleves de toutes les maladies infectieuses). Le nombre de cas est une fonction exponentielle du pourcentage de la population susceptible dans les poches de sous-vaccination.
- Couverture actuelle nationale ROR : ~91 % (2 doses, enfants entrant a l’ecole). Mais avec une variance inter-counties extreme.
- Pour chaque point de couverture perdu en dessous de 92 %, le nombre de cas attendu dans une epidemie augmente de facon non-lineaire (modele SIR).
- Estimation conservative : si les coupes CDC reduisent la couverture vaccinale de 2-4 points dans les 15-20 % de counties deja sous 92 %, le nombre de cas de rougeole annuels passerait de ~2 000 (2025) a 3 000-8 000 en 2028 (scenario pessimiste).
- Taux de letalite rougeole US : ~1-2 pour 1 000 cas. Soit 3 a 16 deces/an (vs 3 en 2025).
- Le risque principal n’est pas la mortalite rougeoleuse directe mais la perte du statut « elimination » (defini par l’OMS comme absence de transmission endemique pendant 12 mois), qui necessiterait des annees et des milliards pour etre retrouve.
6. Scenario Iran : calibration detaillee
6.1 Scenario A : cessez-le-feu fin avril 2026
| Parametre | Valeur estimee | Source |
|---|---|---|
| Bilan militaire US | ~15-20 morts | Wikipedia/DoD (15 confirmes au 1er avril) |
| Duree totale du conflit | ~2 mois | Hypothese du scenario |
| Cout budgetaire supplementaire | ~50-80 Mds$ | Estimation proportionnelle aux frappes |
| Impact petrole | Retour <80 $/baril sous 6 mois | Precedent guerre du Golfe 1991 |
| Impact sur budget sante | Nul (coupes inscrites dans la loi de reconciliation, independantes de l’Iran) | Analyse institutionnelle |
6.2 Scenario B : guerre prolongee et conscription
Calibration historique :
| Parametre | Vietnam (1964-1975) | Irak/Afghanistan (2003-2021) | Iran B (projection) |
|---|---|---|---|
| Duree | 11 ans | 18 ans | 3-5 ans |
| Troupes deployees (pic) | 543 000 (1968) | 187 000 (2007) | 200 000-500 000 |
| Appeles (draft) | 2,2 M | 0 (armee professionnelle) | 500 000-1 500 000 |
| Morts US | 58 220 | 7 056 | 5 000-25 000 |
| Blesses | 153 000 | 53 000 | 15 000-60 000 |
| PTSD (prevalence) | ~30 % | 13-20 % | 20-30 % |
| Cout total ($ 2026) | ~1 000 Mds | ~8 000 Mds (Stiglitz-Bilmes) | 1 500-3 000 Mds |
Methode de calibration des pertes :
- L’Iran a une superficie de 1,65 M km2 (vs 438 000 km2 pour l’Irak), une population de 88 M (vs 40 M pour l’Irak en 2003), et un terrain montagneux comparable a l’Afghanistan.
- Les pertes US en Irak/Afghanistan etaient de ~7 000 morts pour 18 ans de deploiement avec des forces de 100 000-187 000, soit ~0,04 mort/an/1000 deployes.
- Pour un deploiement de 300 000 troupes sur 4 ans en Iran (terrain plus hostile, armee reguliere mieux equipee que les insurges irakiens) : taux de pertes x2 a x4 vs Irak = 0,08 a 0,16/an/1000. Soit : 300 000 x 0,12 x 4 = 14 400 morts (estimation mediane).
- Fourchette retenue : 5 000 (campagne limitee) a 25 000 (occupation prolongee).
PTSD et sante mentale :
- Prevalence PTSD post-Vietnam : 30,9 % (National Vietnam Veterans Readjustment Study, 1988)
- Prevalence PTSD post-Irak : 13,5 % (Hoge et al., NEJM 2004) a 20 % (RAND 2008)
- Pour l’Iran, nous retenons 20-30 % (intensite de combat probablement superieure a l’Irak car armee reguliere, mais duree plus courte que le Vietnam).
- Sur 500 000 a 1 500 000 deployes : 100 000 a 450 000 cas de PTSD.
- Exces de suicides veterants : le taux de suicide des veterans avec PTSD est ~2x celui des non-veterans. L’exces observe post-Vietnam/Irak est de ~2 000-4 000 suicides supplementaires par decade. Sur 20 ans post-Iran : +2 000 a +8 000 suicides excedentaires.
Effet sur l’esperance de vie de la cohorte des hommes 18-26 ans :
- Population masculine 18-26 ans US : ~20 M
- Sous draft, 500 000 a 1 500 000 appeles, soit 2,5 a 7,5 % de la cohorte
- Parmi les deployes : mortalite directe + PTSD + handicap physique => reduction d’esperance de vie estimee a 5-8 ans pour les deployes blesses ou atteints de PTSD (donnees VA long terme)
- Impact moyen sur la cohorte entiere : (pourcentage deploye) x (reduction d’esperance de vie deployes) = 5 % x 6 ans = -0,30 an pour la cohorte masculine 18-26 ans.
- Impact sur l’esperance de vie nationale (les deux sexes, tous ages) : beaucoup plus dilue. Estimation : -0,03 a -0,15 an selon l’ampleur du deploiement.
Effet budgetaire (eviction) :
- Le cout de la guerre (1 500-3 000 Mds$ sur 5 ans + cout VA de 50-200 Mds$/an pendant 30 ans) reduit structurellement les marges budgetaires pour la sante civile.
- Precedent : les depenses VA ont augmente de 235 % entre 2001 et 2020 (de 57 Mds$ a 243 Mds$), absorbant une part croissante du budget discretionnaire non-defense.
- Cet effet d’eviction rend la restauration des budgets NIH/CDC/Medicaid politiquement moins probable, prolongeant et aggravant tous les effets decrits dans les sections 1-5.
7. Synthese croisee : matrice des scenarios
7.1 Esperance de vie projetee en 2035 (baseline 2024 : 79,0 ans)
Methodologie : nous partons du trend de gain pre-coupes (~+0,15 an/an, tendance 2023-2024 post-COVID), et nous soustrayons les pertes estimees.
| Iran A (cessez-le-feu) | Iran B (guerre prolongee) | |
|---|---|---|
| Budget optimiste | 79,0 + (0,15 x 10) – 0,05 (coupes Medicaid) – 0 (NIH, pas encore d’effet) = 80,5 ans | 79,0 + (0,12 x 10) – 0,05 – 0,08 (Iran) = 80,1 ans |
| Budget pessimiste | 79,0 + (0,10 x 10) – 0,10 (Medicaid) – 0 = 79,9 ans | 79,0 + (0,07 x 10) – 0,10 – 0,15 (Iran) = 79,5 ans |
Notes :
- Le trend de base est reduit de +0,15 a +0,10 ou +0,07 an/an en scenario pessimiste car les coupes CDC/santé publique ralentissent les gains futurs (vaccination, surveillance).
- L’impact NIH n’apparait pas encore dans cet horizon (effets a 15-25 ans). Si l’analyse etait etendue a 2050, la divergence serait beaucoup plus marquee (cf. section 3).
- L’impact Iran (scenario B) est concentre sur la cohorte masculine 18-26 ans mais dilue sur la population totale.
7.2 Non-assures en 2034
| Iran A | Iran B | |
|---|---|---|
| Optimiste | 27,1 + 5,0 + 0,3 = ~32 M (9,2 %) | 27,1 + 5,0 + 1,5 = ~34 M (9,7 %) |
| Pessimiste | 27,1 + 10-14,2 + 0,5 = ~38-42 M (10,9-12,1 %) | 27,1 + 10-14,2 + 3,0 = ~40-44 M (11,5-12,6 %) |
7.3 Deces evitables cumules (2027-2034)
| Iran A | Iran B | |
|---|---|---|
| Optimiste | 15 000-25 000 (Medicaid) | 15 000-25 000 + 5 000-14 400 (militaires) + 2 000-5 000 (suicides veterans) = 22 000-44 400 |
| Pessimiste | 44 000-70 000 (Medicaid) + 3-16 (rougeole) | 44 000-70 000 + 5 000-25 000 + 2 000-8 000 = 51 000-103 000 |
7.4 Cout economique total (horizon 25 ans, valeur actualisee)
| Composante | Optimiste/Iran A | Pessimiste/Iran B |
|---|---|---|
| Perte d’innovation NIH (VSLY) | 2 500-5 000 Mds$ | 5 700-12 160 Mds$ |
| Mortalite Medicaid (VSLY a 150 000 $/annee de vie) | 180-300 Mds$ | 530-840 Mds$ |
| Morbidite et OOP excedentaires | 200-400 Mds$ | 500-1 000 Mds$ |
| Cout de la guerre + VA | 0-80 Mds$ | 1 500-3 000 Mds$ + 1 500-6 000 Mds$ (VA 30 ans) |
| Total | ~3 000-5 800 Mds$ | ~9 700-23 000 Mds$ |
8. Limites methodologiques et declaration d’incertitude
- Les estimations CBO sur Medicaid (source principale pour la section 1) reposent sur des hypotheses de reponse moyenne des Etats. La variance inter-Etats est considerable (Louisiana et Oregon seraient les plus touches, avec des coupes de 19 %+ ; les Etats non-expansion seraient peu affectes par le work requirement).
- L’extrapolation de l’estimation CBO pour le NIH (-10 % => -4,5 % NME) au-dela de -10 % est explicitement non validee. Le CBO a refuse de la produire. Notre extrapolation proportionnelle est une approximation de premier ordre qui suppose la linearite, ce qui est probablement faux (la relation est vraisemblablement concave : les premiers 10 % coupes eliminent les projets les moins prioritaires, les 10 % suivants touchent des projets plus impactants).
- Le lien NME => esperance de vie est le maillon le plus faible. Il repose sur une estimation mediane de 0,01-0,02 an/NME qui n’est pas directement documentee dans un seul article, mais derivee de la decomposition des gains d’esperance de vie par cause de deces (CDC) rapportee au rythme d’approbation FDA.
- Le scenario de conscription (Iran B) reste une hypothese extreme. Le Congres devrait voter une loi, ce qui est politiquement tres couteux. Les analystes militaires considerent que la campagne aerienne actuelle (Operation Epic Fury) ne justifie pas a ce stade un deploiement terrestre massif. La probabilite de ce scenario est estimee a <10 % par la plupart des observateurs.
- Les projections de cost-shifting (section 4) supposent un taux de transfert stable de 60 %. Ce taux est debattu : certaines etudes trouvent 20-80 % selon le contexte, la concentration du marche hospitalier, et la marge de negociation des assureurs.
- La presente analyse ne modelise pas les effets de second ordre : migrations inter-Etats (fuite des populations a risque vers des Etats protegeant Medicaid), ajustements des marches d’assurance (entree/sortie d’assureurs des marches ACA), reponses des philanthropies et universites a la baisse du NIH (endowments, financements prives).
Sources principales : CBO (juillet-aout 2025), KFF (decembre 2025), CDC/CMS (decembre 2025), Azoulay, Li, Sampat (Science, sept. 2025), CBO « NIH Funding and Drug Development » (juillet 2025), Manton et al. (PNAS, 2009), Miller, Johnson, Wherry (NBER WP 26081, rev. 2021), Sommers, Baicker, Epstein (NEJM 2012), Modele work requirements/mortalite (PubMed PMID 41113513, oct. 2025), Scott et al. (valeur d’une annee de vie), Frakt (NEJM 2011, cost-shifting), CBPP (juin 2025), donnees DoD/Wikipedia pertes militaires, Military.com, NewsNation, The Hill, Poynter.
