para comenzar, agréguele tres ramas al nodo de decisión...

Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria – IECS (www.iecs.org.ar)

IECS (www.iecs.org.ar) 1

Aplicaciones de la Evaluación de Tecnologías Sanitarias (ETS) y las Evaluaciones Económicas (EE). Marco teórico y actividad

práctica de introducción a la programación, análisis e interpretación de modelos para la evaluación económica de

tecnologías sanitarias (estudios de costo-efectividad).

Ciudad de Buenos Aires / Argentina / [email protected] / www.iecs.org.ar

Mayo de 2012



Acerca del Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria El IECS se propone conducir y promover proyectos de investigación, traducción e implementación generando conocimiento científico y epidemiológico a nivel regional. Su objetivo no es sólo generar conocimiento sino, también promover su utilización de forma de acortar la brecha entre la producción científica y las políticas sanitarias. Las áreas en donde el IECS está desarrollando activamente proyectos de investigación comprenden evaluación de tecnologías sanitarias, evaluaciones económicas, investigación, traducción e implementación de intervenciones en salud materno-infantil, enfermedades crónicas (enfermedad cardiovascular) y enfermedades transmisibles (Chagas, Tuberculosis).

Asimismo, el IECS alberga al Centro Argentino de la Red Cochrane Iberoamericana, representación de una organización internacional sin fines de lucro destinada a preparar, actualizar y promover acceso a revisiones sistemáticas. Se realizan investigaciones clínicas, epidemiológicas y en servicios de salud; evaluaciones económicas, revisiones sistemáticas, estudios cualitativos y validación de cuestionarios. Desde el año 2005, IECS es miembro de INAHTA, y de la Red Internacional de Evaluación de Tecnologías Sanitarias (HTAi). También proporciona cooperación técnica y capacitación a los gobiernos de Brasil, Uruguay y Chile. En 2009 IECS fue seleccionado para la creación de un Centro de Excelencia en Salud Cardiovascular para el cono sur (Argentina, Chile y Uruguay) a partir de una convocatoria del Instituto Nacional del Corazón, Pulmón y Sangre (NHLBI), perteneciente al Instituto de Salud de los Estados Unidos (NIH) y es también Centro de Excelencia PROVAC en Toma de Decisiones y Vacunas iniciativa perteneciente a la Organización Mundial de la Salud (OMS).

Los diferentes departamentos y centros del IECS llevan adelante proyectos en Capacitación, Cooperación Técnica financiados por Gobiernos de diferentes países, Financiadores, Hospitales públicos y privados, Agencias de investigación Nacionales e internacionales y empresas del sector privado. Para más detalles visitar nuestra página institucional en www.iecs.org.ar

http://www.iecs.org.ar/



Programación y Análisis de Evaluaciones Económicas con Data Tree Age

Descripción del Caso Estamos ante una patología infecciosa aguda neonatal (PIAN), que ataca a niños en su primer

semana de vida. Es poco prevalente. El cuadro clínico agudo febril es “multisistémico”, con un

riesgo de muerte inmediata. Ataca el sistema neurológico, respiratorio, renal y respiratorio y

deja al niño “postrado” 1 a 2 días con requerimiento de cuidados intensivos de alta

complejidad. Luego del mismo, los pacientes pueden recuperarse ad integrum sin secuelas, o

quedar con secuela neurológica de por vida. Si quedan sin secuelas viven una vida normal. El

tratamiento habitual es de soporte (no hay tratamiento curativo).

Recientemente la FDA aprobó una nueva vacuna para la prevención de la PIAN. Un ensayo

clínico aleatorizado mostró una importante reducción de la incidencia de enfermedad y sus

consecuencias en los niños vacunados, sin reportarse eventos adversos significativos.

Nos encontramos en un país Latinoamericano llamado Betalandia, con un Producto Bruto

Interno per cápita de US$ 5.000.

Consigna 1

A continuación, esquematice junto a su grupo la estructura de un árbol de decisión para este

caso (estructura, incluidos lo/s nodo/s de decisión, de chance y terminales) .



Probabilidades (epidemiología y efectividad)

La incidencia de PIAN en estudios poblacionales en su país es del 1 por mil (0.001). La tasa de

letalidad de la misma es del 10% (0.1). En los que sobreviven, el 10% (0.1) quedan con secuelas

de por vida.

La vacuna redujo un 50% la incidencia de PIA, pero una vez que el niño la padece no altera su

pronóstico.

Consigna 2

Complete las probabilidades del árbol junto a su grupo (puede utilizar el esquema de árbol que

se provee dos hojas más adelante) .

Resultados/Parámetros

a. (expectativa y calidad de vida)

La expectativa de vida al nacer en su país es de 75 años, y se asume una calidad de vida del

100% de esos años. Los niños que tienen secuelas tienen una expectativa de vida reducida en

relación a la población general (diez años menor).

La calidad de vida de los sobrevivientes con secuela también es menor al de la gente sana. Un

estudio evaluó la calidad de vida y reportó que dicho estado de salud tiene una utilidad de 0,7

en los que padecen las secuelas.

El resultado primario de esta evaluación económica será evaluado en QALYs (estudio de costo-

utilidad).

Nota: Al ser de duración tan aguda la fase inicial del PIAN, no tendremos en cuenta la pérdida de calidad

de vida en los niños que la padecen (supuesto del análisis).

b. Costos

Los pacientes que padecen PIAN deben hospitalizarse en una unidad de cuidados intensivos.

En promedio, la hospitalización cuesta US$ 3.000.

Los que sobreviven con secuelas tienen un costo elevado debido a la rehabilitación, con un

costo anual de por vida de US$ 1000 por año.

Los que sobreviven sin secuelas no tienen costos adicionales.

La vacuna es muy reciente desarrollada con tecnología innovadora y costosa. Los costos,

incluyendo todos los costos del esquema de tres dosis y su administración, ascienden a US$60.



Consigna 3

- Completar los resultados en QALYs y Costos de cada camino del árbol (utilice el esquema de

árbol que se provee en la siguiente página) .

Consejo: le recomendamos que en lugar de colocar los valores finales correspondientes a cada

nodo coloque las cuentas necesarias para llegar a ese valor. Esto simplificará el trabajo, evitará

errores de cálculo, le permitirá controlar mejor lo hecho ya que serán transparentes las cuentas

utilizadas para llegar a ese valor y además nos resultará de utilidad más adelante para el

análisis de sensibilidad.

Ejemplo: en la rama “Con Secuela” correspondiente a “Vacuna”, cuales son los costos? Bien, en

este caso, los costos correspondientes a esta rama son: $60 por la vacuna + $3,000

correspondientes al episodio de PIAN + $65000 por el tratamiento de las secuelas.

Es decir que podemos resumir esta cuenta en la siguiente expresión: 60 + 3000 + 65000. Esta

misma expresión podemos colocarla en la sección de “Costos”


Caso PIAN 7

PARTE 1: Para realizar este taller debe tener instalado el programa Data Tree Age en su computadora. Cuando inicie por primera vez el programa “DATA” verá la siguiente pantalla de bienvenida con opciones respecto a guías introductorias en el sistema o tareas comunes:

Seleccione la opción “close the welcome view” para cerrar dicha pantalla.


Caso PIAN 8

Antes de comenzar con el taller, para no tener dificultades más adelante, le sugerimos que controle de que forma se expresan los números decimales en su computador. Las dos opciones más comunes son:

OPCION 1: utilizar el punto (“.”) como separador decimal y la coma (“,”) como separador de miles (por ejemplo 0.25 y $2,423,550). OPCION 2: utilizar la coma (“,”) como separador decimal y el punto (“.”) como separador de miles (por ejemplo 0,25 y $2.423.550).

Si quiere ver cómo está configurada actualmente su computadora debe ir a Panel de Control de Windows y cliquee el ícono que dice configuración regional. Vaya a la solapa “Número”, y en donde vea el texo “Símbolo decimal” encontrará el símbolo configurado actualmente como separador decimal. En la figura de abajo puede ver el caso en el cual la coma (“,”) está configurada como separador decimal.

Repita la operación en la solapa “Moneda”. Para todo nuestro taller nosotros asumiremos que el punto (“.”) es el separador decimal y la coma (“,”) el separador de miles. Si usted lo desea, este es el momento para realizarel cambio de forma de tener su configuración en una forma más compatible con el taller. Debe hacerlo tanto en la solapa “Números” como en la solapa “Moneda”. Otra opción es que usted no modifique la configuración regional de su computadora y que modifique, si lo desea, los separadores decimales y de miles directamente en el programa DATA.


Caso PIAN 9

En la próxima sección (página 5 en adelante) le mostramos como abrir el programa DATA y sus diferentes pantallas, pero en caso que usted desee modificar el uso de “.” y “,” en DATA debe hacerlo como se explica a continuación. No es necesario que lo haga ahora, de hecho le recomendamos que por ahora continúe directamente con este taller en la página 5 sin hacer estas modificaciones, pero lo explicamos a continuación solo a modo ilustrativo y para que lo tenga como una referencia En el programa DATA, seleccionar la opción “Tree Preferences…” del menú “Edit” (ver imagen):


Caso PIAN 10

Se abrirá un cuadro de diálogo. Seleccione en el menú “Calculation” a la izquierda de la pantalla, la opción “Regional Settings” (ver imagen):

Como puede ver en la imagen (señalado con el óvalo), por defecto DATA no tiene seleccionada la opción “Use custom reginal numeric settings”. Esto significa que por defecto DATA utilizará los separadores de decimales y miles que usted tenga definidos en su configuración regional general de su computadora (como explicamos anteriormente). Si esta configuración regional es la que usted desea no necesita entonces hacer ningún cambio adicional. Sin embargo, si usted desea que DATA utilice unos separadores decimales diferentes a los que están definidos en la configuración regional, entonces debe continuar los pasos a continuación. Marque la opción “Use custom reginal numeric settings” y se habrá activado una vez que usted haya hecho la selección el cuadro de diálogo, mediante el cual podrá elegir el separador de decimales (“Decimal separator”) y el separador de miles (“Thousands separator”). Si llega a hacer algún cambio asegúrese de modificar ambos (para que no quede, por ejemplo la “,” tanto como separador de decimales como de miles). (ver figura).


Caso PIAN 11

De todas maneras, le repetimos nuevamente que no es necesario que haga ninguno de estos cambios en este momento y puede continuar directamente con el taller en la siguiente página. Solo es importante que tenga en cuenta lo que dijimos al principio y es que para todo nuestro taller nosotros asumiremos que el punto (“.”) es el separador decimal y la coma (“,”) el separador de miles. Si usted lo desea, este es el momento para realizar el cambio de forma de tener su configuración en una forma más compatible con el taller. Ahora, lo primero que debemos hacer es abrir el software utilizado para el taller llamado “Data TreeAge” al que nos referiremos de ahora en más simplemente como “Data” o DATA. Si este programa ya se encuentra instalado en su ordenar puede abrirlo desde el menú de inicio o a través de un acceso directo en el escritorio. Si este programa no se encuentra instalado en su ordenador antes de continuar el taller deberá instalarlo. Si desea instalar una versión de prueba gratuita (apta la realización de este taller) puede hacerlo desde la página www.treeage.com. Cuando inicie por primera vez el programa “DATA” verá la siguiente pantalla de bienvenida con opciones respecto a guías introductorias en el sistema o tareas comunes: Seleccione la opción “close the welcome view” para cerrar dicha pantalla.

http://www.treeage.com/


Caso PIAN 12

Una vez cerrada la pantalla “Welcome to Tree Age Pro 2011” verá la siguiente pantalla. Este es el sector en el cual trabajaremos para el armado del árbol:

Observe el margen superior derecho, la opción “Tree” (esta debe ser la opción seleccionada para este taller)


Caso PIAN 13

Este sector es en el cual trabajaremos para el armado del árbol

Con este menú de FILE puede nombrar y grabar su archivo

En este sector estará construyendo automáticamente una visión en esquema de su árbol

Este sector indicará automáticamente las propiedades del árbol, nodos, variables que se vayan creando a medida que se construye el árbol, etc.

Vista del modelo que en el cual se estará trabajando

Abajo puede ver el árbol con toda la información completa. Es este árbol el que nos

dedicaremos a programar a continuación:


Caso PIAN 14

Para comenzar, lo que debemos hacer es crear un nodo de decisión inicial para lo cual debemos arrastrar el nodo de decisión (símbolo cuadrado azul) desde la paleta de editor de diagramas de árbol “Palette” a la pantalla principal (puede ponerlo en cualquier lugar)

Ahora, deseamos agregarle dos ramas a este nodo de decisión inicial. Estas dos ramas representarán las 2 estrategias que se quieren comparar:

Status Quo

Vacuna Para ir agregando cada una de las ramas, haga doble-click sobre el nodo de decisión (cuadradito azul – ver esquema).

Haga Click y arrastre el cursor como se indica


Caso PIAN 15

Al hacer doble-click le quedarán dos ramas:

Realizar doble click


Caso PIAN 16

Ahora debemos nombrar estas 2 ramas llamándolas. Para ponerle nombre a una rama posicione el cursor por encima de la línea de la misma, observará que el nodo cambia de color indicando que la rama fue seleccionadahaga click nuevamente sobre dicha rama y aparecerá una caja transparente, donde deberá escribir el nombre de la rama. Repita esta operación para cada una de las ramas

La próxima etapa es diagramar toda la secuencia de eventos de cada rama de decisión siguiendo la estructura del árbol que se diseñó en la etapa anterior. Como ya lo hemos comentado, muchas veces hay más de una manera de diseñar un árbol de decisión y todas pueden ser correctas y arrojar resultados similares. Para este taller nos ajustaremos a una de las versiones posibles y es la que fue discutida y comentada en la etapa anterior. Empecemos con la rama “Status Quo”. El primer paso es crear un nodo de chance, y de este nodo de chance queremos que se desprendan 2 ramas:

1. PIAN 2. No PIAN

Para agregar estas ramas, haga doble-click sobre el nodo de chance (circulito verde) que se encuentra al final de la línea de la rama “Status Quo”: Con el primer doble-click se abrirán nuevas ramas:

Realizar doble

click


Caso PIAN 17

Una vez que hemos logrado obtener estas 2 ramas debemos colocarles nombre siguiendo el mismo procedimiento que utilizó anteriormente (realice un click encima de la línea de cada rama, observará que el nodo cambia de color indicando que la rama fue seleccionada, haga click nuevamente sobre la rama y aparecerá una caja transparente, donde deberá escribir el nombre de la mismaclick). Repita esta operación para cada una de las ramas. Deberá quedarle como se muestra en la figura a continuación:

Siguiendo el mismo procedimiento, debemos completar el resto del árbol en la rama Status Quo. Deberá quedarle de la siguiente forma:

Como usted sabe, todos los nodos de chance deben asociarse a probabilidades de ocurrencia. Ahora lo que deseamos hacer es incorporar estas probabilidades al nodo de chance que acabamos de crear. Como usted puede ver, en la estructura del árbol que se diseñó durante la clase, la probabilidad de PIAN en esta rama Status Quo era de 0.001. Para incorporar esta probabilidad colóquese debajo de la línea de la rama ”PIAN”, haga un


Caso PIAN 18

click, observará que el nodo cambia de color indicando que la rama fue seleccionada, realice nuevamente otro clicky aparecerá un recuadro para que usted incorpore este valor. Ver figura:

Recuerde utilizar el separador de decimales apropiado. Nosotros estamos utilizando el punto (“.”). Así es como deberá quedar:

Ahora, siguiendo el mismo mecanimso, complete el resto de las probabilidades correspondientes a esta rama Status Quo. Todas estas probabilidades son las que fueron conversadas durante la descripción del caso.

Aquí deberá colocar la

probabilidad


Caso PIAN 19

(Igual a como lo hicimos anteriormente, para incorporar estas probabilidades colóquese debajo de la línea de la rama que desea editar, haga un click y aparecerá un recuadro para que usted incorpore los valores de probabilidad correspondientes). Le quedará de la siguiente manera:


Caso PIAN 20

PARTE 2: Ahora debemos crear la estructura del árbol correspondiente a la rama Vacuna. Puede seguir el mismo procedimiento utilizado hasta ahora. Dado que en este caso en particular la estructura del árbol es similar en las dos ramas, también puede optar por copiar la estructura de la rama “Status Quo” y pegarla en la rama “Vacuna”. Si desea copiar y pegar debe seguir el siguiente procedimiento:

1. Haga click (un solo click) en el primer circulito verde del nodo de chance de la rama “Status Quo” (ver figura abajo) para seleccionarlo

2. Apriete el botón derecho del mouse para desplegar el cuadro de diálogo

y seleccione la opción “Select Subtree”


Caso PIAN 21

Todo ese sector del árbol deberá quedarle seleccionado.

3. Haga click nuevamente con el botón derecho del mouse sobre alguno de los nodos de las ramas que se encuentran sombreados y elija la opción “Copy”

4. Ahora haga click (un solo click) en el primer circulito verde del nodo de

chance de la rama “Vacuna) para seleccionarlo y luego apriete el botón derecho del mouse para desplegar el cuadro de diálogo y seleccione la opción “Paste”


Caso PIAN 22

Deberá quedarle como se indica en la figura a continuación:

Ahora bien, si usted ha optado por completar las dos ramas con este mecanismo de copiar y pegar, en lugar de hacerlo una a una, seguramente se habrá ahorrado bastante tiempo. Esto ha sido posible porque en este caso en particular las dos ramas tienen la misma estructura, lo cual no se da necesariamente en todas las situaciones. Sin embargo, aunque la estructura del árbol es similar en las tres ramas, las probabilidades no son similares. Al copiar y pegar como lo hemos hecho, no solo pegamos la estructura del árbol, también pegamos las probabilidades correspondientes. Esto es algo que ahora debemos corregir.

Por que las probabilidades serán diferentes en cada rama? Porque las vacunas afectan justamente la probabilidad de contraer infección. En que medida se afecta? Este valor está dado por el RR (riesgo relativo) de la vacuna: RR= 0.5 Para corregir las probabilidades debe seguir los siguientes pasos. Colóquese debajo de la línea de la rama que desea corregir. Haga un click y aparecerá el recuadro para que usted pueda modificar el valor. Ver figura:


Caso PIAN 23

Que valor debemos colocar aquí? Cual es la probabilidad de sufrir PIAN en aquellos que recibieron la vacuna? Sabemos que la probabilidad de sufrir PIAN en aquellos que no recibieron ninguna vacuna es 0.001 (es decir 0.1%). De hecho ese es el valor que tenemos colocado actualmente ya que es el valor que habíamos colocado inicialmente en la rama “Status Quo” cuando comenzamos a construir el árbol y que luego copiamos y pegamos en laramavacuna. Sabemos, por otro lado, que el RR correspondiente a la vacuna es de 0.5. Es decir que entonces, el riesgo de sufrir PIAN a lo largo de la vida en aquellos que recibieron la vacuna será de: 0.001 x 0.5 = 0.0005 Usted puede optar por colocar directamente este valor (0.0005) en reemplazo del número 0.001 que se encuentra actualmente en esta rama. Sin embargo nosotros le sugerimos, por motivos que terminará de comprender en lapróximas etapa, que no coloque este número (0.0005) sino que coloque la cuenta correspondiente. Es decir el 0.001 que se encuentra actualmente (riesgo sin vacuna) multiplicado por 0.5 (RR de la vacuna). Le quedará la siguiente expresión: 0.001*0.5. El programa se encargará de hacer la cuenta. Esto por un lado es más cómodo, ya que no tiene usted que estar multiplicando todas las probabilidades por 0.5, es más seguro ya que se evitan errores con las cuentas y pasando valores, pero además nos resultará muy útil más adelante para la etapa de análisis de sensibilidad. Así es como debería quedarle:


Caso PIAN 24

También debemos modificar entonces la probabilidad de No-Pian, la cual sabemos que es:

= 1 – Probabilidad de PIAN = 1 – (0.001 * 0.5) = 1 – 0.0005 = 0.9995

Este valor, 0.9995, es el que debemos colocar ahora en la rama No-Pian en aquellos que reciben la vacuna. Obviamente esta probabilidad de No-Pian es levemente superior en esta rama Vacuan en comparación con la rama Status Quo, ya que la vacuna reduce la probabilidad de PIAN y en consecuencia aumenta, en la misma medida la probabilidad de No-Pian. Nos debería quedar de la siguiente manera:


Caso PIAN 25

PARTE 3 El siguiente paso es incorporar los nodos terminales a nuestro árbol. De este modo agregaremos para cada nodo terminal el valor de “efectividad” (en este caso QALYs) y de costos. Antes de hacer esto, debemos indicarle a “Data” que queremos hacer un análisis de costo-efectividad. Para esto, en el menú superior de “Data” seleccionar “Edit” y dentro de este menú la opción “Tree Preferences” que es la anteúltima.

Le aparecerá la siguiente ventana:


Caso PIAN 26

En el menú “ Calculation Method” cambie la opción actual “Simple (single payoff)” por la opción “Cost-effectiveness”

Como puede ver a la derecha aparece la leyenda: Active payoffs C=1/ E=2 Esto significa que de ahora en más cuando completemos los valores en los nodos terminales, en la sección “Payoff 1” deberemos completar los datos de costos y en la sección “Payoff 2” los datos de efectividad (QALYs en nuestro caso). Comprenderá esto mejor más adelante cuando completemos los nodos terminales. Para nuestro ejercicio vamos a necesitar ver los resultados con más decimales que lo definido por defecto. Para poder aumentar la cantidad de decimales a cuatro vamos a utilizar este mismo cuadro de diálogo que tenemos abierto en este momento.


Caso PIAN 27

Haga click en la opción Numeric Formatting (ver figura) y aparecerá la siguiente pantalla

Donde dice “for cost” hay que modificar los decimales y colocar 4 y donde dice “ units” seleccionar “Currency”.

Donde dice “ for Effectiveness” también deberá modificar los decimales y colocar 4 y donde dice “ units” deberá seleccionar “ Custom prefix”y donde dice “ prefix” deberá colocar el prefijo QALYs.


Caso PIAN 28

La pantalla completa se verá así


Caso PIAN 29

Una vez completados estos datos presione OK.

Ahora si estamos listos para incorporar los nodos terminales. Lo que debemos hacer es transformar todos los nodos de chance que se encuentran al final de cada rama y transformarlos en nodos terminales. Comenzaremos por definir el nodo terminal correspondiente a “Sin secuelas” en la rama “Status Quo”. Coloque el cursor arriba de este nodo de chance (circulito verde) y presione el botón derecho de su ratón para desplegar el menú. Dentro de las opciones de este menú elija la llamada “Change Node Type”, se le abrirá un nuevo menú del que debe elegir la opción “Terminal”. Ver figura:


Caso PIAN 30

Posteriormente le aparecerá la siguiente ventana:

En esta ventana se deberán incorporar los valores (Payoff) de “efectividad” (en este caso QALYs) y de costos en las correspondientes secciones. Estos son los datos que usted tiene en la estructura del árbol que se diseñó inicialmente cuando completamos todos los valores de los nodos terminales. Por ejemplo para este nodo terminal en el que estamos trabajando ahora el valor de efectividad es 75 (ya que estos son los QALYs que va acumular una persona que no sufre secuelas) y el valor de costos es $3000 ya que estos son los costos asociados con la infección PIAN y no hay costos de vacuna pore estamos en la rama “Status Quo” correspondiente al escenario en el cual no se administra ninguna vacuna.


Caso PIAN 31

Complete estos valores en las secciones Cost y Effect (ver flechas):

aprete el botón “OK” para volver al árbol. Así deberá verse su pantalla:

Note que ahora el nodo ya está configurado como nodo terminal (señalado por un triangulito rojo) y además podemos ver los valores correspondientes a Costos ($3000) y a efectividad (75 QALYs) de este nodo expresados como: 3000 / 75. Ahora, trabaje usted en completar el resto de los nodos terminales de esta rama (“Status Quo”).

Consejo importante!!! Le recomendamos que en lugar de colocar los valores finales correspondientes a cada nodo coloque las cuentas necesarias para llegar a ese valor. Esto simplificará el trabajo, evitará errores de cálculo, le permitirá controlar mejor lo hecho ya que serán transparentes las cuentas utilizadas para llegar a ese valor y además nos resultará de utilidad más adelante para el análisis de sensibilidad. Ejemplo: en la rama “Con Secuela” correspondiente a “Vacuna”, cuales son los costos? Bien, en este caso, los costos correspondientes a esta rama son: $60 por la vacuna + $3,000 correspondientes al episodio de PIAN + $65000 por el tratamiento de las secuelas. Es decir que podemos resumir esta cuenta en la siguiente expresión: 60 + 3000 + 65000). Esta misma expresión podemos colocarla en la sección de “Cost” (ver figura).


Caso PIAN 32

Por otro lado los QALYs correspondientes a esta rama sabemos que son: 45.5 (sección de “Effect”)

Ver figura: (recuerde que primero tiene que seleccionar el último nodo correspondiente a “Con Secuela” en la rama “Vacuna” y cambiar el tipo de nodo a nodo terminal como hicimos anteriormente. De esta forma aparecerá este cuadro de diálogo)

Al hacer ENTER quedará de la siguiente manera:

Continúe armando el resto del árbol con esta misma técnica siguiendo el esquema de lo realizado en las sesiones anteriores y en base a los valores que se fueron calculando para cada caso.

Controle que la estructura final y valores de su árbol coincida con lo definido

previamente

Así es como debería quedar finalmente:


Caso PIAN 33

En este punto antes de comenzar con el plegado si su árbol no coincide con el que se muestra previamente, podrá solicitar a los responsables del taller un archivo de Data TreeAge, para que pueda ser utilizado por usted durante el taller y obtener correctamente los resultados del ejercicio. PARTE 4 Plegando el árbol y obteniendo los resultados de costo efectividad. Para realizar el plegado del árbol debe posicionarse sobre el nodo de decisión inicial.

Una vez posicionado sobre este nodo debe presionar la “pelota de playa” ubicada en el menú superior, para proceder al plegado el árbol.


Caso PIAN 34

Una vez presionada la “pelota”, le aparecerá el siguiente resultado


Caso PIAN 35

Al obtener este resultado, usted está obteniendo los valores esperados para cada una de las ramas. En esta instancia, los valores obtenidos no expresan la tasa de costo efectividad incremental. El significado de estos valores es el costo y beneficio promedio que es esperable obtener en cada una de las ramas. Es decir en la rama de “Status Quo”, se espera que una persona viva en promedio 74.9898 años de vida ajustados por calidad y tenga un costo de $8.85 pesos. Para proceder a la realización de una análisis de costo efectividad debemos realizar lo siguiente: Elegimos del menú superior del desplegable de “Analysis” la opción “Cost Effectiveness…”

Al presionar sobre esta opción nos pregunta si queremos mostrar los costos en el eje vertical “Draw chart with Costo on vertical axis? A lo cual respondemos que si “Yes”. Una vez presionado el botón de “Yes”, nos muestra el siguiente gráfico:


Caso PIAN 36

En este gráfico podemos observar las dos estrategias y su correspondiente tasa de costo efectividad incremental en forma gráfica en el plano de costo efectividad. En este plano se graficá en el eje Y el costo y en el X el beneficio obtenido con cada una de las estrategias evaluadas. La línea que une las dos estrategias representa la tasa de costo efectividad incremental entre las mismas. Para visualizar la información en forma numérica podemos proceder a la realización de un “Text Report”, para lo cual presionamos en el texto “Text Report” en el menú a la derecha del gráfico.

Al realizarlo nos aparece la siguiente tabla:


Caso PIAN 37

En esta podemos observar para ambas estrategias, los distintos valores de las mismas. Se observa de izquierda a derecha, los beneficios de las mismas “Eff”, el beneficio incremental con respecto al comparador “IncrEff”, los costos “Cost”, los costos incrementales “IncrCost” y la tasa de costo efectividad incremantal “IC/IE”. También se puede observar la dominancia “Dominance” y la costo efectividad promedio “Avg CE” en las dos últimas columnas.


Caso PIAN 38

Caso PIAN en Betalandia. Análisis de Sensibilidad y toma de decisión

Los resultados del estudio de costo-efectividad acaban de ser presentados ante las autoridades

del Ministerio de Salud de Betalandia. De acuerdo a estos resultados, la costo-efectividad de la

vacuna para la enfermedad PIAN sería de $ 10,945.35 por QALY.

Betalandia tiene un PBI (producto bruto interno) per cápita de $ 5,000 y el gobierno ha

asumido que su voluntad de pagar se encuentra aproximadamente entre los 2 y los 3 PBI per

cápita. Dicho en otras palabras, las autoridades sanitarias de Betalandia consideran que una

intervención es costo-efectiva si su costo-efectividad se encuentra por debajo de los 3 PBI per

cápita por cada año de vida ajustado por calidad (QALY). En este caso, dado que el PBI per

cápita de Betalandia es de $ 5,000, una intervención será considerada costo-efectiva si su

costo-efectividad es menor a los $ 15,000 por QALY.

En un primer análisis rápido de los resultados, las autoridades sanitarias de Betalandia llegan a

la conclusión que la vacuna es entonces costo-efectiva ($ 10,945.35 por QALY). Pero algunos

miembros del panel acertadamente señalan que estos son solo los resultados del caso base y

que existe mucha incertidumbre acerca de muchos de los parámetros incluidos en el modelo.

Por lo tanto consideran que antes de tomar una decisión se deben analizar más

cuidadosamente los resultados del análisis de sensibilidad.

A continuación se encuentran los rangos entre los cuales los expertos consideran razonable

que se podrían encontrar los verdaderos valores de los parámetros incluidos en el modelo:

Incidencia de PIAN entre 0,5 y 2 por 1,000

Letalidad PIAN: 8% a 12%

Riesgo de secuelas: 7,5% a 15%

Costo episodio de PIAN: 2,000 a 5,000 USD

Costo anual tratamiento de secuelas: 600 a 1,800 USD

Costo vacuna: 45 a 110 USD (precio de lista 85 USD + 25 gastos)

Efectividad de la vacuna: 40% a 60%

Ante este escenario, las autoridades sanitarias se enfrentan a 3 opciones diferentes:

1) Tomar una decisión ahora con los datos disponibles (esta decisión sería

seguramente incorporar la vacuna ya que los resultados actuales la presentan

como costo-efectiva para los estándares de Betalandia)

2) Demorar la decisión 6 meses para realizar un estudio de investigación que

permita precisar mejor los costos de tratamiento de PIAN y sus secuelas


permita precisar mejor los datos sobre el riesgo (incidencia) de PIAN y el costo

de la vacuna


Caso PIAN 39

Para poder darle una respuesta al Ministerio de Salud sobre cual de estas tres opciones es

la más adecuada debemos realizar el análisis de sensibilidad.

En la tabla a continuación puede ver los valores de las variables a utilizar en el análisis de

sensibilidad. Los valores que figuran en la columna del “Caso base” son los que estuvimos

utilizando hasta ahora. En las siguientes dos columnas tenemos el rango posible de valores.

En Data Tree Age usted tiene el árbol en el cual ya se encuentran las variables para cada uno

de estos parámetros incluidas en el modelo (ver abajo). Por ejemplo, puede ver que en lugar

del valor 0.001 para la probabilidad (incidencia o riesgo) de sufrir PIAN en el árbol figura la

variable “p_pian”. Lo mismo sucede en el resto de las variables que figuran en el cuadro más

arriba.

Para realizar el análisis de sensibilidad, ya que deseamos evaluar la influencia de varias

variables, lo más adecuado en este caso será realizar un análisis de tornado.

Variable Caso base Valor inferior Valor superior

p_pian 0.001 0.0005 0.002

p_secuelas 0.1 0.075 0.14

letal_pian 0.1 0.08 0.12

efect_vac 0.5 0.4 0.6

costo_pian 3000 2000 5000

costo_secuelas 1000 600 1800

cost_vac 60 45 110


Caso PIAN 40

Vea la siguiente imagen:

Para realizar el análisis de tormado, en el menú superior, seleccione la opción “Analysis” –

“Sensitivity Analysis” – “Tornado Diagram” (ver arriba)

Se abrirá el siguiente menú:

En este cuadro se puede ver la lista de variables que se incluirán en el análisis de tornado. En la

esquina superior derecha tiene las opciones “Add – Remove” para agregar o quitar variables.

En este cuadro puede ver también cuales son los rangos que se utilizarán en cada variable para


Caso PIAN 41

el análisis. Por ejemplo puede ver que para la variable “cost_vac” (costo de la vacuna) el rango

de valores que se analizará será de $45 a $110.

Haga “OK” en el cuadro de diálogo para realizar el análisis de tornado.

Luego de un tiempo de procesamiento le aparecerá una imagen parecida a la que se muestra

aquí abajo:

Para que sea más intuitiva la interpretación le pediremos al programa que el análisis de

tornado sea realizado sobre los resultado de costo-efectividad incremental. Para hacer esto

haga click en la opción “ICER Tornados” y seleccione la opción “Vacuna v. Status Quo” (ver

imagen arriba).

Aparecerá la siguiente imagen:

Este eje muestra como

varía la costo-

efectividad de la

vacuna. La línea

vertical muestra el

resultado del caso base

($10,945)


Caso PIAN 42

¿Cómo interpretar estos resultados?

Tomemos por ejemplo el caso de la primer variable (p_pian) señalada con una flecha en la

imagen superior. Podemos ver que las variaciones en el valor de p_pian afectan muy

marcadamente las estimaciones de costo-efectividad. La costo-efectividad de la vacuna puede

variar entre aproximadamente $5,000 y $22,000 de acuerdo a que valor de p_pian

consideremos. Por lo que podemos ver en el gráfico, la siguiente variable más influyente es el

costo de la vacuna.

EJERCICIO 1:

En base a la información proporcionada por este gráfico discuta cual es la opción más

adecuada para sugerirle al Ministerio de Salud:

1) Tomar una decisión ahora con los datos disponibles (esta decisión sería

seguramente incorporar la vacuna ya que los resultados actuales la presentan

como costo-efectiva para los estándares de Betalandia)


permita precisar mejor los costos de tratamiento de PIAN y sus secuelas


permita precisar mejor los datos sobre el riesgo de PIAN y el costo de la

vacuna

EJERCICIO 2:

Que pasaría si el PBI per cápita de Betalandia fuese $ 10,000 y su voluntad de pagar por cada

QALY fuese de 3 PBI ($ 30,000). Habría cambiado su respuesta del ejercicio 1.


Caso PIAN 43

EJERCICIO 3:

Vamos a suponer que en el ejercicio 1 (PBI per cápita $ 5,000) usted recomendó al Ministerio

de Salud la opción 3: Demorar la decisión 6 meses para realizar un estudio de investigación que

permita precisar mejor los datos sobre el riesgo de PIAN y el costo de la vacuna.

Los investigadores traen ahora los resultados de su trabajo. De acuerdo a sus estimaciones el

riesgo (incidencia) de PIAN en Betalandia es de 0,0015, con un intervalo de confianza entre

0,0012 a 0,0017 (utilizaremos este intervalo de confianza para el nuevo análisis de

sensibilidad).

También, de acuerdo a las estimaciones de este estudio, el verdadero costo de la vacuna en

Betalandia sería de $ 65, pudiendo variar entre $60 y $ 70.

¿Cuál será ahora su recomendación para el Ministerio de Salud? En base a estos resultados,

¿Deben incorporar la vacuna?

Para poder contestar esta pregunta debemos saber como será el nuevo análisis de sensibilidad

teniendo en cuenta esta nueva situación. Para realizar esto debemos modificar los valores de

estas dos variables.

En el extremo inferior derecho de la pantalla de Date Tree Age tiene el siguiente menú:

Cierre las ventas de los gráficos de tornado (no hace falta que guarde los cambios) y vuelva a la

ventana del árbol. En este menú inferior seleccione la opción “Variable Properties” (señalada

con la flecha en la figura superior).

Se abrirá la siguiente ventana:

Puede ampliar esta ventana haciendo click en botón de “maximizar” señalado con la flecha en

el dibujo de arriba.

Haga doble click en la variable “costo_vac”. Se abrirá el siguiente cuadro de diálogo:


Caso PIAN 44

Modifique el valor de la variable. Donde figura el valor 60 (flecha 1 en el dibujo superior)

coloque el nuevo valor para el costo de la vacuna de acuerdo a los resultados del trabajo de

investigación: 65

También deseamos modificar el rango para esta variable. Para esto, haga click en la opción

“Sensitivity Analysis” señalado con la flecha 2 en el dibujo superior.

Aparecerá el siguiente cuadro de diálogo:

1

2


Caso PIAN 45

Coloque los nuevos valores de rango para esta variable: 60 a 70. Haga OK y repita esta misma

operación para la variable p_pian. Recuerde que los nuevos valores para esta variable son

0.0015 con un rango de 0.0012 a 0.0017

Una vez modificadas estas dos variables puede realizar nuevamente el análisis de tornado. Siga

los mismos pasos que realizamos previamente para el primer análisis de tornado: en el menú

superior, seleccione la opción “Analysis” – “Sensitivity Analysis” – “Tornado Diagram” (ver

arriba). Una vez en el gráfico haer click en la opción “ICER Tornados” y seleccione la opción

“Vacuna v. Status Quo” .

Obtendremos el siguiente gráfico:


Caso PIAN 46

¿Cuál será ahora su recomendación para el Ministerio de Salud? En base a estos resultados,

¿Deben incorporar la vacuna?

Este eje muestra

como varía la costo-efectividad

de la vacuna. La

línea vertical

muestra el

resultado del caso

base ($7662,89)

para comenzar, agréguele tres ramas al nodo de decisión...

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