Mesurer la santé gagnée d’un traitement innovant nécessite quelques indications et précautions. Le guide de l’utilisateur que prépare actuellement la HAS en vue de la rédaction d’un rapport technique d’évaluation ex ante, recommande de présenter les résultats en termes de courbes d’acceptabilité lorsqu’il n’existe qu’un seul comparateur, en termes de santé gagnée et de frontière d’acceptabilité lorsqu’il en existe plusieurs. Lorsque les évaluations médico-économiques sont conduites en exploitant des données individuelles dans le cadre d’un modèle stochastique, l’incertitude liée à la variabilité interindividuelle et aux fluctuations d’échantillonnage des mesures sont quantifiées à l’aide des intervalles de confiance. Parmi la panoplie d’outils disponibles pour calculer l’intervalle de confiance du ratio coût résultat, le théorème de Fieller et les méthodes non paramétriques de ré-échantillonnage sont les approches à privilégier compte tenu de la précision de leurs estimations. L’économiste ne peut cependant pas ignorer les problèmes que pose l’évaluation du ratio coût-efficacité lorsque les réplications du boostrap sont dispersés dans les quatre quadrants du plan coût efficacité. Les problèmes demeurent lorsque l’incertitude par ignorance est explorée dans le cadre d’un modèle d’analyse de décision. Une démarche bayésienne permet d’associer à chaque paramètre du modèle des distributions de probabilités à partir desquels de multiples tirages pourront être effectués. Dans les deux approches stochastique et décisionnelle, la dérivation de la courbe d’acceptabilité des ratios coût efficacité et l’analyse des gains nets de santé, monétarisés et non monétarisés, permettent de surmonter les difficultés inhérentes au calcul de l’intervalle de confiance d’un ratio. L’objectif de cet article est de procéder à une description de ces outils.