Herramientas para la toma de decisiones econ

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Herramientas para la toma de decisiones
económicas en el Análisis Coste-Efectividad.
Aportaciones bayesianas con datos clínicos.
Universidad de Las Palmas de Gran Canaria

• Miguel A. Negrín Hernández.
• Dpto. Métodos Cuantitativos en Economía y Gestión
  Universidad de Las Palmas de Gran Canaria
• mnegrin_at_empresariales.ulpgc.es

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Índice General

1. Introducción al Análisis Coste-Efectividad
2. Medidas para la toma de decisiones
   Coste-Efectividad
3. Modelos bayesianos para el Análisis
   Coste-Efectividad El caso normal
4. Análisis Coste-Efectividad bayesiano incorporando
   características individuales de los pacientes
5. Aplicación práctica Un caso real
6. Conclusiones y líneas futuras

Herramientas para la toma de decisiones
económicas en el Análisis Coste-Efectividad.
Aportaciones bayesianas con datos clínicos.
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Introducción al Análisis Coste-Efectividad
Analizar el efecto de los tratamientos en un
contexto de Recursos limitados

• Metodología Bayesiana
  (Spiegelhalter et al., 1994
  Jones, 1996)
• Naturaleza dinámica
• Incorporación de información a priori
• Inferencia

Briggs (1999), OHagan et al. (2001), OHagan and
Stevens (2001a)
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económicas en el Análisis Coste-Efectividad.
Aportaciones bayesianas con datos clínicos.
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Medidas para la toma de decisiones
Coste-Efectividad
1.- Ratio Coste Efectividad Incremental (ICER)
(Heitjan et al., 1999)
Coste medio del tratamiento alternativo
Efectividad media del tratamiento control
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Aportaciones bayesianas con datos clínicos.
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Medidas para la toma de decisiones
Coste-Efectividad
Coste que está dispuesto a asumir el decisor por
incrementar la efectividad en una unidad
1.- Ratio Coste Efectividad Incremental (ICER)
Tratamiento alternativo preferido si ICER lt Rc
Tratamiento control preferido
Tratamiento alternativo preferido si ICER gt Rc
Tratamiento alternativo preferido
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Medidas para la toma de decisiones
Coste-Efectividad
2.- Beneficio Neto Incremental (INB) (Briggs,
1999)
Primer cuadrante ICER lt Rc Tercer cuadrante
ICER gt Rc Cuarto cuadrante
INB gt 0
Tratamiento alternativo será preferido si INBgt0
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Medidas para la toma de decisiones
Coste-Efectividad
3.- Curva de Aceptabilidad Coste-Efectividad
(CEAC)
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Aplicación práctica Un caso real
Comparación de cuatro pautas de tratamiento
antirretroviral de gran actividad (TARGA) en
pacientes asintomáticos infectados por el VIH
(Pinto et al., 2000) d4T3TCIND
d4TddlIND AZT3TCIND AZTddlIND
vs.

• Efectividad Variación en la EVA (EQ-5D)
• pacientes que alcanzaron niveles
  indetectables de carga viral.
• Costes directos (euros)

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Aplicación práctica Un caso real
Estadísticos resumen
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Modelos bayesianos para el análisis
Coste-Efectividad El caso normal (OHagan et
al., 2001)
i 1,2,,nj j 0,1 (0 Tratamiento control 1
Tratamiento alternativo)

• Verosimilitud

Distribución a posteriori

• Distribución a priori

Gibbs Sampling
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Aplicación práctica Un caso real
Modelo normal (OHagans et al.,
2001) efectividad cambio EVA
Tratamiento control d4T 3TC IND Tratamiento
alternativo d4T ddl IND
Distribución a priori desinformativa
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Aplicación práctica Un caso real
Modelo normal (OHagans et al., 2001)
46.46
32.60
8.77
12.17
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Aplicación práctica Un caso real
Modelo normal (OHagan et al., 2001)
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CEA bayesiano incorporando características
individuales de los pacientes
Tratamiento control
Tratamiento alternativo
Efectividad Costes
Efectividad Costes
vs.

• Análisis a posteriori de las variables
  controladas en el ensayo clínico.
• Variables no controladas en el ensayo clínico.
• Análisis coste-efectividad de diferentes ensayos
  clínicos.

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Modelo OHagan et al. (2001) (Comparación de 2
tratamientos)
Priori
Verosimilitud
Eficacia Normal (continua) Coste Normal
(simetría)
Desinformativa
Incorporación de características del paciente
Modelo C
Coste Asimétrico
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MODELO A
Normalidad en efectividad y costes
Efectividad ( ei ) y Coste ( ci ) i1,,n
Tratamiento 0 Control 1 - Alternativo
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MODELO A
Normalidad en efectividad y costes
Verosimilitud
Distribución a priori
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Aplicación práctica Un caso real
MODELO A (efectividad cambio EVA)
Covariables Edad (en años) Sexo (0 hombre
1 mujer) Existencia de enfermedades
concomitantes (Ecc1 (una enfermedad) Ecc2
(Dos o más)) Meses desde el inicio de la
enfermedad Tratamiento recibido (1 d4T
ddl IND 0 d4T 3TC IND)
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Aplicación práctica Un caso real
MODELO A (efectividad cambio EVA)
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Aplicación práctica Un caso real
MODELO A
50.04
29.97
7.49
12.50
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Aplicación práctica Un caso real
MODELO A
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Aplicación práctica Un caso real
Comparación entre ambos modelos, supuesto normal
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Modelo OHagan et al. (2001) (Comparación de 2
tratamientos)
Priori
Verosimilitud
Eficacia Normal (continua) Coste Normal
(simetría)
Desinformativa
Incorporación de características del paciente
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MODELO B
Efectividad binaria
1,0 Éxito - Fracaso
Verosimilitud
Distribución a priori
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MODELO B
Efectividad binaria
Probabilidad de éxito de un paciente i siguiendo
el nuevo tratamiento
Riesgo Relativo
Probabilidad de éxito de un paciente i siguiendo
el tratamiento control
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MODELO B
Efectividad binaria
Beneficio neto incremental
Coste que está dispuesto a asumir el decisor por
obtener un riesgo relativo del nuevo tratamiento
frente al control de 2.
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Aplicación práctica Un caso real
MODELO B Efectividad niveles indetectables de
carga viral
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Aplicación práctica Un caso real
MODELO B
32.76
47.25
11.81
8.18
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Aplicación práctica Un caso real
MODELO B
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Modelo OHagan et al. (2001) (Comparación de 2
tratamientos)
Priori
Verosimilitud
Eficacia Normal (continua) Coste Normal
(simetría)
Desinformativa
Incorporación de características del paciente
Modelo C
Coste Asimétrico
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MODELO C
Asimetría en los costes Modelo log-normal
Coste de un paciente i siguiendo el nuevo
tratamiento
Ratio de costes
Coste de un paciente i siguiendo el tratamiento
control
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MODELO C
Asimetría en los costes Modelo log-normal
Beneficio neto incremental
Porcentaje de incremento del coste que está
dispuesto a asumir el decisor por incrementar la
efectividad en una unidad
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Aplicación práctica Un caso real
MODELO C
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Aplicación práctica Un caso real
MODELO C Efectividad variación en EVA
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Aplicación práctica Un caso real
MODELO C
56.52
33.85
3.61
6.02
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Aplicación práctica Un caso real
MODELO C
294.36
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Modelo OHagan et al. (2001) (Comparación de 2
tratamientos)
Priori
Verosimilitud
Eficacia Normal (continua) Coste Normal
(simetría)
Desinformativa
Incorporación de características del paciente
Modelo C
Coste Asimétrico
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MODELO D
Comparación de más de dos tratamientos
Comparación de J tratamientos, incluimos J - 1
variables dicotómicas yTj
1 paciente ha recibido el tratamiento j 0
paciente ha recibido otro tratamiento
Caso normal
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MODELO D
Comparación de más de dos tratamientos
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Aplicación práctica Un caso real
MODELO D (efectividad cambio en la EVA)
d4T3TCIND (Tratamiento 1) d4TddlIND
(Tratamiento 2) AZT3TCIND (Tratamiento 3)
AZTddlIND (referencia)
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Aplicación práctica Un caso real
MODELO D
d4T3TCIND (Tratamiento 1) d4TddlIND
(Tratamiento 2) AZT3TCIND (Tratamiento 3)
AZTddlIND (referencia)
Herramientas para la toma de decisiones
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Aportaciones bayesianas con datos clínicos.
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Aplicación práctica Un caso real
MODELO D
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Modelo OHagan et al. (2001) (Comparación de 2
tratamientos)
Priori
Verosimilitud
Eficacia Normal (continua) Coste Normal
(simetría)
Desinformativa
Incorporación de características del paciente
Modelo C
Coste Asimétrico
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Aplicación práctica Un caso real
MODELO E
Efectividad d4T 3TC IND
d4T ddl IND AZT 3TC IND AZT
ddl IND
DE2
DE1
DE1
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Aplicación práctica Un caso real
MODELO E
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Conclusiones

• Aportaciones de la estadística bayesiana al
  Análisis Coste-Efectividad
• La introducción de características individuales
  del paciente o del centro reduce la incertidumbre
  asociada a la toma de decisiones
• Modelo flexible más allá del supuesto normal.
  Efectividad binaria e incorporación de la
  asimetría en los costes.
• Sensibilidad de los resultados a la
  incorporación de información a priori.

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Líneas futuras

• Análisis de robustez
• Incorporación de cierta correlación entre
  efectividad y costes
• Incorporación del factor Bayes como mecanismo de
  selección de modelos
• Análisis de subgrupos. Definición de grupos
  relevantes

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Difusión del trabajo
Congresos nacionales

• Análisis Bayesiano para los estudios
  Coste-Efectividad con datos de pruebas clínicas.
  XXII Jornadas de Economía de la Salud.
  Universidad Pública de Navarra (Pamplona), 2002.
  (con FJ Vázquez Polo y B González
  López-Valcárcel)
• Herramientas Bayesianas para las Decisiones
  Económicas en la comparación de tecnologías. El
  caso del Análisis Coste-Efectividad con datos
  Clínicos. XVI Reunión Asepelt-España.
  Universidad San Pablo CEU (Madrid), 2002. (con FJ
  Vázquez Polo)
• Incorporating Patient Characteristics in
  Cost-Effectiveness Analysis. A Bayesian
  Application. VIII Econtro de Novos
  Investigadores de Análise Económica. Universidad
  de la Coruña, 2002

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Difusión del trabajo
Congresos nacionales

• Análisis Coste Efectividad Bayesiano para la
  comparación de más de dos tratamientos con datos
  de pruebas clínicas X Jornadas Asepuma.
  Universidad San Pablo CEU, Madrid, 2002. ( con FJ
  Vázquez Polo y MC Martel Escobar)

Congresos internacionales

• A Bayesian Model of Cost-Effectiveness with
  EQ5-D Data 12th EuroQol Group Meeting. York,
  Inglaterra, 2002. (con FJ Vázquez Polo, X Badía y
  M Roset)

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Publicaciones

• Efecto de la naturaleza de los datos en el
  análisis coste-efectividad, Gestión Clínica
  Sanitaria, volumen 4, número 2, pág. 53, 2002.

• Reducing Uncertainty in Economic Evaluation
  using Clinical Trial Data. Segunda evaluación en
  Health Economics (con FJ Vázquez Polo y B
  González López-Valcárcel).

• Incorporating patients characteristics in
  Cost-Effectiveness studies with clinical trial
  data. A flexible Bayesian approach. En
  evaluación en Journal of Applied Statistics (con
  FJ Vázquez Polo)
• Models for cost-effectiveness analysis using
  covariables. En evaluación en Pharmacoeconomics
  (con FJ Vázquez Polo, X Badía, M Roset)

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• Dpto. Métodos Cuantitativos en Economía y Gestión
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