Análisis de sensibilidad:

Transcripción

1 Análisis de sensibilidad: Métodos en la evaluación económica de tecnologías sanitarias Parte 1 David Epstein dme2@york.ac.uk 1

2 Índice El Análisis de Sensibilidad (AS) - Parte 1 Objetivos de un AS Revisión rápida de conceptos estadísticos fundamentales Modelos de decisión y parámetros inciertos Métodos de AS AS deterministico: Univariante; Multivariante Presentación de los resultados El AS probabilístico (ASP) y el valor de la información (Parte 2) 2

3 Los objetivos del análisis de sensibilidad (AS) Evaluar la precisión de las predicciones de un modelo de decisión, para... Validar el modelo si las predicciones son razonables y se corresponden con datos observados Identificar los parámetros que afectan mas los resultados Calcular el valor de hacer más investigación 3

4 Conceptos estadísticos Variabilidad e incertidumbre Parámetros: estadísticos descriptivos El centro de la distribución (media, mediana) La dispersión (ancha, estrecha) La forma (simétrica, torcida) Incertidumbre: la medición de la media Intervalo de confianza 4

5 Ejemplo Cuál es el coste de una estancia en hospital? Variabilidad en función de características Perfil de los pacientes (edad, enfermedad ) Tratamiento Tipo del hospital (especialista) Sistema de salud (privado, publico) Variación aleatoria = incertidumbre Depende del tamaño de la muestra 5

6 Ejercicio 1: Dibuja la distribución del coste de una estancia con los siguientes datos Concepto Libras Media Mediana Alcance intercuartil a Desviación estándar Rango a Skew (torcido) +8 6

7 Skew 7

8 Fraction Histograma de la distribución de los costes por paciente con un prótesis Cost, Libras 8

9 El coste medio Es importante estimar el coste medio por paciente en la población Presupuesto total = coste medio por paciente x número de pacientes La mediana es menos útil para una evaluación económica Su valor (en la población) es incierto 9

10 Ejercicio 2 Cuál es el coste medio de una estancia en hospital? El coste medio en el ensayo clínico = El 95% intervalo de confianza es a Tipo test multi-respuesta (Más de 1 puede ser correcta) a. El coste de 95% de los pacientes es entre y b. El coste medio en 95% de los ensayos clínicos está entre a c. El coste por paciente tiene una distribución normal d. Los costes medios tienen una distribución normal e. El coste medio en la población es exactamente f. El coste medio en la muestra es exactamente g. Hay incertidumbre en el coste medio porque el tamaño del ensayo es pacientes y no es toda la población h. Hay incertidumbre en el coste medio porque no es posible medir el uso de recursos con exactitud 10

11 Qué es un intervalo de confianza? Hay 2 metodologías: Fisher y Bayes Método de Fisher : la estadística convencional El coste medio en la población μ es un valor constante pero desconocido El 95% intervalo de confianza para μ =( a ) Si se repitiese miles de veces el ensayo, el 95% de los intervalos de confianza incluirían μ Método de Bayes El coste medio μ es una variable aleatoria La probabilidad de que μ esté entre a es 0.95, dados los datos y supuestos 11

12 Fraction Cómo se calcula el intervalo de 0 confianza? La distribución del valor medio de la variable tiende a la normal cuando N es grande. (Según el teorema del límite central) Cost, Libras 12

13 El intervalo de confianza El 95% intervalo de confianza Media 2 * Error Estándar Se puede calcular el ES = (Varianza / N ) También se puede calcular la media y el ES de los parámetros con un análisis de regresión (SPSS, STATA etc.) 13

14 También se puede estimar la diferencia en el coste medio entre los EVAR tratamientos OPEN N=543 N=539 Hospital Seguimiento Dif ES de dif Total a 4 años

15 Ejemplo: Prótesis endovascular EVAR > pacientes, seguimiento 1-4 años 15

16 Un modelo de decisión sencillo Parámetros Estructura Resultados Vivir Probabilidades de muerte EVAR Morir * Coste Recursos en hospital Vivir Sobrevivencia Open Morir * *Morir de causa aneurisma dentro de 4 años 16

17 Un análisis de coste-efectividad sencillo Inputs (Parámetros) Valores EVAR Probabilidad de morir dentro 4 años 4% 7% Valores Open Coste medio por paciente a 4 años Resultados a 4 años Diferencia en sobrevivencia 3% Diferencia en coste medio por paciente 3313 RCEI (3313 / 0.03) Coste adicional por muerte evitada a 4 años

18 Limitaciones del análisis No tiene en cuenta la variabilidad: La efectividad y los costes en otros tipos de pacientes (según su edad, salud inicial etc) No tiene en cuenta que no tenemos conocimiento de todos los aspectos relacionados con el tratamiento o la enfermedad Muertes de otras causas Los años de vida después de 4 años La calidad de vida etc No tiene en cuenta la incertidumbre aleatoria en las variables del modelo 18

19 Algunas razones para la incertidumbre Descripción Análisis Variabilidad Conocimiento incompleto Incertidumbre aleatoria Diferencias en las características de la población Otros ensayos y fuentes de datos Conocimiento incompleto del proceso de la enfermedad Errores en la medición de los parámetros Un análisis para cada sub-grupo (estratificación) Revisión de la literatura y metaanálisis Construcción de modelos alternativos Model Averaging Análisis de sensibilidad 19

20 Análisis de sensibilidad univariante #1:la diferencia media en los costes Escenario Dif en costes Dif en efectividad RCEI El caso base Coste alto Coste bajo Interpretación? 20

21 Análisis de sensibilidad univariante #2:la diferencia en la efectividad Fallecidos dentro de 4 años EVAR N=543 OPEN N=539 Hazard Ratio (95% IC) Causa aneurisma 19 Pr= Pr = (0.31 a 0.96) Lancet Pr refiere a la probabilidad de morir 21

22 Análisis de sensibilidad univariante #2:la diferencia en la efectividad El efecto clínico representa la hipótesis contraria ( counterfactual ) En este análisis, hay un modelo multiplicativo del efecto relativo del tratamiento Efecto relativo hazard ratio = 0,55 Prob(morir por aneurisma en los 4 años después EVAR) Prob(morir 4 años después OPEN) x 0,55 22

23 Análisis de sensibilidad univariante #2:la diferencia en la efectividad Caso base HR alto HR bajo Pr (open) HR Pr (evar) Dif E Dif C RCEI

24 Análisis de sensibilidad #3: multivariante Dif E Dif C RCEI Caso base HR alto, coste alto HR bajo, coste alto HR alto, coste bajo HR bajo, coste bajo Interpretación? 24

25 Presentación de los resultados de Tablas un análisis de sensibilidad univariante Análisis de umbral (threshold) Encontrar el valor de un parámetro lo que se cambia la decisión Suele ser hipotético Grafico 25

26 Interpretación del grafico? RCEI Dif en coste por paciente EVAR - OPEN 26

27 Interpretación del grafico? RCEI Hazard ratio EVAR v OPEN 27

28 La probabilidad de que EVAR es coste-efectivo Son suficientes los escenarios en el análisis de sensibilidad? El efecto de otras variables Son igualmente probables los escenarios en el análisis de sensibilidad? El AS deterministico no establece si los valores extremos son improbables o probables Los valores extremos pueden cambiar las conclusiones de un análisis pero pueden ser muy improbables 28

29 Bibliografía Model averaging Jackson, C. H., Thompson, S. G. and Sharples, L. D. Accounting for uncertainty in health economic decision models by using model averaging. Journal of the Royal Statistical Society, Series A (2009) 172(2): Variabilidad e incertidumbre Briggs, A. 2001, Handling uncertainty in economic evaluations, en Drummond et al. Economic evaluation in health care. OUP Briggs Decision modelling in health economic evaluation. OUP 29

30 Bibliografía Distribuciones Bland M, 2000, British Medical Journal 320: 1468 Análisis de sensibilidad probabilístico Darba 2006, Gaceta Sanitaria, 20(1) Fenwick 2004, Health economics, 13(5) Fenwick 2001, Health Economics, 10: El Valor de información Philips Z, 2006, International Journal of Technology Assessment in Health Care 22: Claxton, Pharmacoeconomics 24: