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Evalúan una Serie de Factores que Modifican las Evaluaciones Económicas de las Intervenciones en Salud Mental

  • AUTOR:Hoch J, Dewa C
  • TITULO ORIGINAL:Lessons from Trial-Based Cost-Effectiveness Analyses of Mental Health Interventions: Why Uncertainty about the Outcome, Estimate and Willingness to Pay Matters
  • CITA:Pharmacoeconomics 25(10):807-816, 2007
  • MICRO: A partir de una serie de análisis de intervenciones en salud mental se observó que las variables consideradas, la voluntad de pago y la imprecisión de los métodos estadísticos son factores que modifican significativamente los resultados de las evaluaciones económicas.

Introducción

Las nuevas opciones para el tratamiento de las enfermedades mentales han generado un incremento de los gastos de los prestadores de salud, lo que trae como consecuencia la necesidad de evaluaciones económicas que justifiquen estos costos adicionales; dichas evaluaciones permitirán determinar si un nuevo tratamiento o intervención es rentable o no. El análisis de costo-efectividad tiene como objetivo evaluar la relación entre los beneficios adicionales que recibe un paciente a partir de una intervención y la mayor utilización de los recursos que ello implica. En este artículo se describieron una serie de análisis económicos que estudiaron diferentes intervenciones en salud mental. A partir de esos análisis, se observó que los criterios de valoración, la voluntad de pago y la imprecisión de los métodos estadísticos son factores que modifican significativamente los resultados de las evaluaciones económicas. Basados en esas dificultades, los autores mostraron que los modelos de regresión de beneficio neto ayudarían a solucionar los problemas que se presentan en este tipo de análisis. A continuación se detalla su experiencia.

Evaluaciones económicas en salud mental

En primer lugar, se evaluó la rentabilidad de estrategias de rehabilitación vocacional: un estudio aleatorizado y controlado mostró que un asesoramiento individualizado permitió que un grupo de pacientes realizara un empleo calificado durante una cantidad de tiempo significativamente mayor que otro grupo que recibió rehabilitación vocacional intensiva, aunque no se observó una diferencia relevante con respecto a los ingresos en ambos casos. El costo total de lo invertido en sujetos que recibieron una ayuda individualizada resultó un 16% mayor, aunque mantuvieron 298 horas más el empleo que los individuos del otro grupo. A partir de estos resultados, se calcularon las proporciones de incremento de costo-efectividad (PICE), que mostraron que el asesoramiento individualizado permitía que los pacientes trabajaran una semana más, a un costo adicional de 13 dólares por hora; es decir, la estrategia fue más costosa, en términos de dinero, para un grupo de pacientes que generaron un ingreso menor. Este tipo de asesoramiento no pareció una estrategia conveniente, tal como se observó a partir de los análisis de rentabilidad. Sin embargo, el objetivo de los programas de rehabilitación vocacional es que los pacientes consigan un empleo calificado y si se considera esta variable como criterio de valoración y si el costo adicional es acorde a la voluntad de pago, el asesoramiento individual resulta rentable. Es decir, si se considera que una hora de empleo calificado tiene un valor mayor que 13 dólares, entonces el asesoramiento individual resulta rentable; por el contrario, si se tiene en cuenta que el valor de una hora de empleo calificado es menor que 13 dólares, el beneficio adicional que otorga un asesoramiento individualizado no se justifica.

Un estudio demostró que los resultados de los análisis de costo-efectividad varían de acuerdo con la voluntad de pago de los pacientes y la imprecisión de los métodos estadísticos utilizados. En dicho ensayo se había evaluado el beneficio de la internación en residencias de cuidados intensivos en lugar de hospitales, para pacientes con enfermedades mentales graves con una reagudización de sus síntomas. En primer lugar, se demostró que los dispositivos de tratamiento ambulatorio utilizados en las residencias eran adecuados para el tratamiento del episodio agudo. Luego, a partir de una evaluación económica, se estimó que la derivación a hogares de cuidados intensivos permitían, luego de 6 meses, un ahorro de 5 796 dólares, pero, por otro lado, esos pacientes tardan 5 días más, en promedio, en reinsertarse en la comunidad. En consecuencia, se obtiene un PICE de 1 159 dólares de ahorro por cada día que el paciente no se ha insertado en la comunidad. En definitiva, el hogar de cuidados intensivos será conveniente si se considera apropiado el costo mencionado por cada día adicional que tarda la persona internada en una residencia de cuidados intensivos hasta su reinserción comunitaria. De esta manera, nuevamente se observa la prioridad de la voluntad de pago. Complica aún más la toma de decisiones y la variabilidad estadística a la que se asocian las estimaciones antes descritas.

También se ha demostrado que la rentabilidad varía según el subgrupo de pacientes que realicen el tratamiento. Por ejemplo, un estudio evaluó si un tratamiento comunitario intensivo sería rentable para individuos que viven en la calle y padecen una enfermedad mental grave; de esta forma, se podría conocer si un tratamiento ambulatorio de menor costo permitiría reducir el tiempo de estas personas en las calles, comparado con un tratamiento hospitalario. Se observó que las terapias comunitarias intensivas fueron menos costosas y más efectivas; sin embargo, luego se verificó que la imprecisión de los métodos estadísticos permitía otros resultados posibles en algunos subgrupos de pacientes; por ejemplo, en los afroamericanos a diferencia de los caucásicos, se vio que los resultados antes descritos podrían variar. En consecuencia, la falta de precisión estadística de los métodos y el subgrupo de sujetos analizados son factores a tener en cuenta al analizar los resultados de estas evaluaciones económicas.

Todo esto permite comprender que, para la toma de decisiones en farmacoeconomía, es necesario obtener mayores certezas que lo que pueda llegar a inferirse a partir del PICE. Por eso, es necesario precisar otras variables que guíen la toma de decisiones; a partir de ello surge el empleo de la variable QALY (años de vida ajustados por la calidad). No obstante, debido a su variación según el método que se utilice y el grupo al que se le aplique, su utilidad está en duda.

El PICE permite cuantificar los costos y la efectividad adicional de un procedimiento, pero no indica si a partir de esas estimaciones el procedimiento es conveniente o no; en cambio, el modelo de regresión neta tiene como eje de cálculo la voluntad de pago y, además, permite realizar una identificación de cada subgrupo evaluado. De esta forma, se puede definir si el valor de los beneficios obtenidos por un procedimiento es acorde con la voluntad de pago que se tiene. A partir de este modelo, los resultados estadísticos pueden graficarse en una curva de rentabilidad -con la voluntad de pago como variable- de forma que los análisis pueden realizarse a partir de un cálculo de regresión según los valores de voluntad de pago. Este modelo permite que todos los análisis de regresión puedan aplicarse a las evaluaciones económicas de las intervenciones en salud mental.

En conclusión, los autores demuestran que las variables evaluadas en los trabajos, la voluntad de pago y la imprecisión de los métodos estadísticos influyen en los resultados de los estudios de farmacoeconomía. El cálculo de regresión neta permitiría salvar estas dificultades, ya que tiene como eje los valores de voluntad de pago y las variables evaluadas con lo que se puede estimar el incremento del beneficio neto. De esta forma, ayuda a mejorar la calidad de los estudios de farmacoeconomía.

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