{"id":575,"date":"2019-05-29T15:13:48","date_gmt":"2019-05-29T15:13:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.aes.es\/blog\/?p=575"},"modified":"2019-05-29T15:13:48","modified_gmt":"2019-05-29T15:13:48","slug":"la-evaluacion-economica-tambien-con-informacion-de-las-bases-de-datos-administrativas-y-clinicas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.aes.es\/blog\/2019\/05\/29\/la-evaluacion-economica-tambien-con-informacion-de-las-bases-de-datos-administrativas-y-clinicas\/","title":{"rendered":"\u00bfLa Evaluaci\u00f3n Econ\u00f3mica, tambi\u00e9n con informaci\u00f3n de las bases de datos administrativas y cl\u00ednicas?"},"content":{"rendered":"<p><a href=\"https:\/\/www.amazon.es\/Methods-Economic-Evaluation-Health-Programmes\/dp\/0198529457\">Drummond (2005)<\/a> define la evaluaci\u00f3n econ\u00f3mica como el an\u00e1lisis comparativo de cursos de acci\u00f3n alternativos en t\u00e9rminos de coste y consecuencias para la salud. En el cap\u00edtulo referido a los diferentes tipos de evaluaci\u00f3n econ\u00f3mica, se describen sus caracter\u00edsticas seg\u00fan el alcance del estudio. En el caso del an\u00e1lisis coste-utilidad, lo que importa es que mediante la t\u00e9cnica estad\u00edstica que sea podamos cuantificar el coste incremental que representa ganar un a\u00f1o de vida ajustado por calidad (AVAC) con la nueva intervenci\u00f3n sanitaria cuando se compara con la alternativa est\u00e1ndar. No se hace mucho \u00e9nfasis en los dos enfoques que podemos aplicar para calcular el coste y la efectividad de cada una de las alternativas. El primero es la modelizaci\u00f3n de la historia natural de la enfermedad, principalmente a trav\u00e9s de modelos de Markov (<a href=\"https:\/\/www.amazon.es\/Decision-Modelling-Economic-Evaluation-Handbooks\/dp\/0198526628\">Briggs et al, 2006<\/a>). El segundo es el an\u00e1lisis estad\u00edstico con datos individuales de paciente de coste y efectividad, que se ha utilizado especialmente en el contexto de ensayos cl\u00ednicos (<a href=\"https:\/\/www.amazon.es\/Economic-Evaluation-Clinical-Trials-Handbooks\/dp\/019852997X\">Glick et al., 2007<\/a>). Sin embargo, en Espa\u00f1a la incorporaci\u00f3n de la evaluaci\u00f3n econ\u00f3mica en el dise\u00f1o de los ensayos cl\u00ednicos ha sido escasa (<a href=\"https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pubmed\/27372221\">Lanzeta et al., 2016<\/a>). Muchas veces se llevan a cabo an\u00e1lisis de costes <em>post-hoc<\/em> para agregar una evaluaci\u00f3n econ\u00f3mica que no se hab\u00eda planteado en el dise\u00f1o original. Esto lleva habitualmente a la necesidad de utilizar modelos donde el resultado de los ensayos cl\u00ednicos se incorpora en forma de <em>hazard ratio<\/em>, <em>Odds ratio<\/em> o riesgo relativo entre intervenciones, no sacando partido a la informaci\u00f3n que ofrecen los datos a nivel individual.<\/p>\n<p>Aunque los resultados aportados por los ensayos cl\u00ednicos tienen el mayor nivel de evidencia (validez interna), los estudios observacionales permiten comparar los resultados y los costes de diferentes enfoques de la pr\u00e1ctica cl\u00ednica habitual para una misma enfermedad (validez externa). Cuando la informaci\u00f3n cl\u00ednica solamente estaba disponible en papel, la realizaci\u00f3n de los estudios observacionales exig\u00eda recoger de forma individual las variables de uso de recursos de cada paciente. Sin embargo, la informatizaci\u00f3n de la historia cl\u00ednica ha permitido disponer de bases de datos cl\u00ednicas con grandes muestras de casos y un uso potencial para la evaluaci\u00f3n econ\u00f3mica (<a href=\"https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pubmed\/17888097\">Garrison et al., 2007<\/a>). Generalmente la poblaci\u00f3n diana (casos) se obtiene de las bases de datos cl\u00ednicas y el uso de recursos de cada caso se obtiene de las administrativas. Adem\u00e1s, los f\u00e1rmacos est\u00e1n incluidos por la receta electr\u00f3nica, lo que permite usarlos tanto para conocer costes como para diferenciar alternativas a estudio. El problema suele estar en la obtenci\u00f3n de las utilidades (EuroQol EQ-5D) a nivel individual ya que no se recogen de forma rutinaria en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica. Por ello, la obtenci\u00f3n de las utilidades tiene que ser objeto de un estudio espec\u00edfico prospectivo o simplemente recogerlas de la literatura.<\/p>\n<p>El problema del sesgo de selecci\u00f3n inherente en el dise\u00f1o observacional se puede paliar mediante t\u00e9cnicas estad\u00edsticas adecuadas, como los modelos de regresi\u00f3n (<a href=\"https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pubmed\/22447531\">Kreif et al., 2013<\/a>) \u00a0o, m\u00e1s recientemente, el <em>propensity score<\/em> que permite balancear los dos grupos de an\u00e1lisis (<a href=\"https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pubmed\/24779867\">Garrido et al., 2014<\/a>). En el Taller precongreso de las XXXVIII Jornadas AES celebradas en Las Palmas de Gran Canaria, Richard Grieve abord\u00f3 su aplicaci\u00f3n mediante el paquete en R \u201c<em>genetic matching<\/em>\u201d (<a href=\"https:\/\/www.jstatsoft.org\/article\/view\/v042i07\">Sekhom, 2007<\/a>). La sintaxis que comparti\u00f3 con los participantes permite balancear los dos grupos aplicando tanto la t\u00e9cnica del peso de cada caso (\u201c<em>weighting<\/em>\u201d) como la del apareamiento de los casos (\u201c<em>matching<\/em>\u201d).<\/p>\n<p>Una vez balanceados los dos grupos de intervenci\u00f3n se podr\u00e1n analizar los datos de coste y AVACs a trav\u00e9s de modelos multivariables que consideren la correlaci\u00f3n existente entre el coste y la efectividad (estimaci\u00f3n <em>bootstrap<\/em>, modelos de regresi\u00f3n, etc.). Por ejemplo, los modelos SUR (<em>seemingly uncorrelated regressions<\/em>) (<a href=\"https:\/\/www.wiley.com\/en-es\/Statistical+Analysis+of+Cost+Effectiveness+Data-p-9780470856260\">Willan y Briggs, 2006<\/a>) permiten la estimaci\u00f3n del coste y la efectividad incremental a trav\u00e9s de la incorporaci\u00f3n de una variable indicadora de tratamiento en las regresiones para el coste y la efectividad, adem\u00e1s de la inclusi\u00f3n de otras variables de control, como por ejemplo aquellas detectadas como relevantes en el \u201c<em>genetic matching<\/em>\u201d.<\/p>\n<p>Como conclusi\u00f3n, este post pretende poner en valor las potencialidades del uso de las bases de datos administrativas para realizar evaluaci\u00f3n econ\u00f3mica. Los servicios de salud de varias comunidades aut\u00f3nomas disponen ya de bases de datos corporativas que permiten llevar a cabo la evaluaci\u00f3n econ\u00f3mica de diferentes intervenciones. As\u00ed, por ejemplo, el Servicio Vasco de Salud dispone de la base de datos corporativa <em>Oracle Business Intelligence<\/em> (OBI) que contiene informaci\u00f3n actualizada diariamente de todos los contactos con Atenci\u00f3n Primaria, hospitalizaciones, hospitalizaci\u00f3n a domicilio, consultas hospitalarias, urgencias y farmacia, as\u00ed como los episodios de la historia cl\u00ednica electr\u00f3nica de los pacientes. Con bases de datos provenientes de la pr\u00e1ctica cl\u00ednica se ha llevado a cabo la evaluaci\u00f3n econ\u00f3mica de procedimientos quir\u00fargicos (laparoscopia versus cirug\u00eda abierta) (<a href=\"https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pubmed\/29869084\">Mar et al., 2018<\/a>). \u00a0En la Tabla 1 se se\u00f1alan las ventajas e inconvenientes del uso de las bases de datos provenientes de la pr\u00e1ctica cl\u00ednica para llevar a cabo estudios de evaluaci\u00f3n econ\u00f3mica.<\/p>\n<p><strong>Tabla 1. Uso de las bases de datos administrativas y cl\u00ednicas para realizar evaluaci\u00f3n econ\u00f3mica<\/strong><\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td width=\"121\">Ventajas<\/td>\n<td width=\"456\">Tama\u00f1os muestrales elevados disponibles.<\/p>\n<p>Inmediatez en el acceso a los datos.<\/p>\n<p>Transferibilidad de los resultados a la pr\u00e1ctica.<\/p>\n<p>Bajo coste de la obtenci\u00f3n de datos.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"121\">Inconvenientes<\/td>\n<td width=\"456\">Datos retrospectivos.<\/p>\n<p>Limitaci\u00f3n a los datos recogidos por la administraci\u00f3n.<\/p>\n<p>No disponibilidad de datos de utilidad (EQ-5D).<\/p>\n<p>Variabilidad en el acceso a estos datos por comunidad aut\u00f3noma.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Para una informaci\u00f3n m\u00e1s detallada de las t\u00e9cnicas estad\u00edsticas apropiadas para el uso de datos administrativos en evaluaci\u00f3n econ\u00f3mica se recomiendan los siguiente dos cursos cortos: A) \u201c<a href=\"http:\/\/theta.lshtm.ac.uk\/short-courses\/\">Methods for addressing selection bias in health economic evaluation<\/a>\u201d, curso impartido por el profesor Richard Grieve, London School of Hygiene &amp; Tropical Medicine, que ha sido impartido en distintas versiones en los \u00faltimos a\u00f1os, B) \u201c<a href=\"https:\/\/www.york.ac.uk\/che\/courses\/patient-data\/\">Analysing Patient-Level Data using Hospital Episode Statistics (HES)<\/a>\u201d, curso impartido en la Universidad de York que tendr\u00e1 su pr\u00f3ximo edici\u00f3n en julio de 2019 .<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<!-- AddThis Advanced Settings generic via filter on the_content --><!-- AddThis Share Buttons generic via filter on the_content -->","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Drummond (2005) define la evaluaci\u00f3n econ\u00f3mica como el an\u00e1lisis comparativo de cursos de acci\u00f3n alternativos en t\u00e9rminos de coste y consecuencias para la salud. 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