Para comenzar, agréguele tres ramas al nodo de decisión inicial

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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).
Mayo de 2012
Ciudad de Buenos Aires / Argentina / [email protected] /
www.iecs.org.ar
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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 maternoinfantil, 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
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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) .
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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 costoutilidad).
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.
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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”
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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 7
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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 8
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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 9
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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 10
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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.
Caso PIAN 11
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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 12
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Con este menú de FILE puede nombrar y grabar su archivo
Este sector es en el cual
trabajaremos para el armado del
árbol
En este sector
estará construyendo
automáticamente
una visión en
esquema de su árbol
Vista del modelo
que en el cual se
estará trabajando
Este sector indicará automáticamente las
propiedades del árbol, nodos, variables
que se vayan creando a medida que se
construye el árbol, etc.
Abajo puede ver el árbol con toda la información completa. Es este árbol el que nos
dedicaremos a programar a continuación:
Caso PIAN 13
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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)
Haga Click y arrastre el
cursor como se indica
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).
Caso PIAN 14
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Realizar
doble click
Al hacer doble-click le quedarán dos ramas:
Caso PIAN 15
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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 16
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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 17
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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:
Aquí deberá colocar la
probabilidad
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.
Caso PIAN 18
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(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 19
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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 20
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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 21
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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 22
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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 23
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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 24
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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 25
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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 26
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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 27
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La pantalla completa se verá así
Caso PIAN 28
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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 29
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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 30
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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 31
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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 32
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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 33
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Una vez presionada la “pelota”, le aparecerá el siguiente resultado
Caso PIAN 34
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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 35
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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 36
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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.
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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
3) Demorar la decisión 6 meses para realizar un estudio de investigación que
permita precisar mejor los datos sobre el riesgo (incidencia) de PIAN y el costo
de la vacuna
Caso PIAN 38
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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.
Variable
p_pian
p_secuelas
letal_pian
efect_vac
costo_pian
costo_secuelas
cost_vac
Caso base Valor inferior Valor superior
0.001
0.0005
0.002
0.1
0.075
0.14
0.1
0.08
0.12
0.5
0.4
0.6
3000
2000
5000
1000
600
1800
60
45
110
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.
Caso PIAN 39
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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 40
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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 costoefectividad de la
vacuna. La línea
vertical muestra el
resultado del caso base
($10,945)
Caso PIAN 41
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¿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)
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
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
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.
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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 43
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2
1
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:
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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 45
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Este eje muestra
como varía la
costo-efectividad
de la vacuna. La
línea vertical
muestra el
resultado del caso
base ($7662,89)
¿Cuál será ahora su recomendación para el Ministerio de Salud? En base a estos resultados,
¿Deben incorporar la vacuna?
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