Resumen de Los modelos de decisión como herramienta de evaluación de intervenciones sanitarias
- español
Los modelos son aproximaciones, matemáticas generalmente, que permiten simular la realidad a partir de la información de los eventos principales. Su diseño adecuado permite obtener información sobre un conjunto complejo de eventos en un marco de incertidumbre. Las intervenciones farmacéuticas pueden ser analizadas mediante modelos, a partir de los datos obtenidos en estudios piloto, permitiendo estimar el valor esperado de los resultados de interés sin necesidad de realizar ulteriores estudios dotados de un mayor tamaño de muestra y/o de mayor duración del seguimiento.
Las intervenciones sanitarias llevadas a cabo en el seno de procesos con unos estados de salud inicial, intermedio/s y final definidos �como es el caso de las patologías agudas-, se pueden analizar adecuadamente mediante los árboles de decisión. En el caso de intervenciones llevadas a cabo en procesos en donde el paciente puede transitar en cualquier dirección entre los diferentes estados de salud �como ocurre en las patologías crónicas-, el manejo de los árboles de decisión se hace excesivamente complejo, por lo que el problema se resuelve mediante la utilización de otro tipo de modelo de decisión, el de Markov.
Sea cual sea el tipo de modelo utilizado, el análisis evaluativo de la intervención se completa mediante la realización de diversos análisis de sensibilidad, los cuales permiten estimar la sensibilidad del resultado ante la modificación de las variables más relevantes.Ello permite estimar el valor esperado de un resultado en todos rey cada uno de los escenarios que potencialmente sean posibles, así como hacer una predicción de los valores umbrales de cada variable a partir de los cuales, el resultado final cambia significativamente su tendencia.
El objetivo de este capítulo es el de introducir al farmacéutico comunitario en el manejo de los modelos de decisión utilizados en la evaluación de intervenciones farmacéuticas. Para facilitar su comprensión se presentan dos ejemplos reales de utilización de árboles de decisión �en un programa de inmunización infantil contra los rotavirus- y de modelos de Markov �en una intervención para reducir las rehospitalizaciones en ancianos-. Ambos son uno de los muchos ejemplos de la gran utilización actual de los modelos de decisión en la evaluación de intervenciones sanitarias.
Sanz Granda A.
Resumen: Los modelos son aproximaciones, matemáticas generalmente, que permiten simular la realidad a partir de la información de los eventos principales. Su diseño adecuado permite obtener información sobre un conjunto complejo de eventos en un marco de incertidumbre. Las intervenciones farmacéuticas pueden ser analizadas mediante modelos, a partir de los datos obtenidos en estudios piloto, permitiendo estimar el valor esperado de los resultados de interés sin necesidad de realizar ulteriores estudios dotados de un mayor tamaño de muestra y/o de mayor duración del seguimiento.
Las intervenciones sanitarias llevadas a cabo en el seno de procesos con unos estados de salud inicial, intermedio/s y final definidos �como es el caso de las patologías agudas-, se pueden analizar adecuadamente mediante los árboles de decisión. En el caso de intervenciones llevadas a cabo en procesos en donde el paciente puede transitar en cualquier dirección entre los diferentes estados de salud �como ocurre en las patologías crónicas-, el manejo de los árboles de decisión se hace excesivamente complejo, por lo que el problema se resuelve mediante la utilización de otro tipo de modelo de decisión, el de Markov.
Sea cual sea el tipo de modelo utilizado, el análisis evaluativo de la intervención se completa mediante la realización de diversos análisis de sensibilidad, los cuales permiten estimar la sensibilidad del resultado ante la modificación de las variables más relevantes.Ello permite estimar el valor esperado de un resultado en todos rey cada uno de los escenarios que potencialmente sean posibles, así como hacer una predicción de los valores umbrales de cada variable a partir de los cuales, el resultado final cambia significativamente su tendencia.
El objetivo de este capítulo es el de introducir al farmacéutico comunitario en el manejo de los modelos de decisión utilizados en la evaluación de intervenciones farmacéuticas. Para facilitar su comprensión se presentan dos ejemplos reales de utilización de árboles de decisión �en un programa de inmunización infantil contra los rotavirus- y de modelos de Markov �en una intervención para reducir las rehospitalizaciones en ancianos-. Ambos son uno de los muchos ejemplos de la gran utilización actual de los modelos de decisión en la evaluación de intervenciones sanitarias.
Sanz Granda A.
Resumen: Los modelos son aproximaciones, matemáticas generalmente, que permiten simular la realidad a partir de la información de los eventos principales. Su diseño adecuado permite obtener información sobre un conjunto complejo de eventos en un marco de incertidumbre. Las intervenciones farmacéuticas pueden ser analizadas mediante modelos, a partir de los datos obtenidos en estudios piloto, permitiendo estimar el valor esperado de los resultados de interés sin necesidad de realizar ulteriores estudios dotados de un mayor tamaño de muestra y/o de mayor duración del seguimiento.
Las intervenciones sanitarias llevadas a cabo en el seno de procesos con unos estados de salud inicial, intermedio/s y final definidos �como es el caso de las patologías agudas-, se pueden analizar adecuadamente mediante los árboles de decisión. En el caso de intervenciones llevadas a cabo en procesos en donde el paciente puede transitar en cualquier dirección entre los diferentes estados de salud �como ocurre en las patologías crónicas-, el manejo de los árboles de decisión se hace excesivamente complejo, por lo que el problema se resuelve mediante la utilización de otro tipo de modelo de decisión, el de Markov.
Sea cual sea el tipo de modelo utilizado, el análisis evaluativo de la intervención se completa mediante la realización de diversos análisis de sensibilidad, los cuales permiten estimar la sensibilidad del resultado ante la modificación de las variables más relevantes.Ello permite estimar el valor esperado de un resultado en todos rey cada uno de los escenarios que potencialmente sean posibles, así como hacer una predicción de los valores umbrales de cada variable a partir de los cuales, el resultado final cambia significativamente su tendencia.
El objetivo de este capítulo es el de introducir al farmacéutico comunitario en el manejo de los modelos de decisión utilizados en la evaluación de intervenciones farmacéuticas. Para facilitar su comprensión se presentan dos ejemplos reales de utilización de árboles de decisión �en un programa de inmunización infantil contra los rotavirus- y de modelos de Markov �en una intervención para reducir las rehospitalizaciones en ancianos-. Ambos son uno de los muchos ejemplos de la gran utilización actual de los modelos de decisión en la evaluación de intervenciones sanitarias.
- English
Models are approximations, usually mathematical ones, which allow reality to be simulated based on the information of the main events. Their correct design allows information to be obtained about a complex set of events in a context of uncertainty. Pharmaceutical interventions can be analysed by means of models, based on the data obtained in pilot studies, allowing the expected value of the results of interest to be estimated without the need to carry out later studies with a large sample group and/or a longer follow-up.
Health interventions carried out in the heart of processes with defined initial, intermediate and final states of health (such as the case of acute pathologies) can be suitably analysed by means of decision trees. In the case of interventions carried out in processes in which the patient can oscillate between the different states of health, as occurs in chronic pathologies, the handling of the decision trees becomes excessively complex, meaning that the problem is solved by the use of another kind of model, the Markov decision model.
Whatever kind of model is used, the evaluative analysis of the intervention is completed by carrying out various sensitivity analyses, which enable us to estimate the sensitivity of the results in view of the modification of the most relevant variables. This enables us to estimate the expected value of a result in each of the potential scenarios, as well as making a prediction about the threshold values of each variable, based on which, the final result significantly changes its trend. The objective of this chapter is to introduce the community pharmacist to handling the decision models used in the evaluation of pharmaceutical interventions. To facilitate their understanding, two real examples of the use of decision trees (in a programme of child immunisation against rotavirus) and of Markov models (in an intervention to reduce the hospitalisation of elderly people) are presented. They are just two of the many examples of today�s widespread use of decision models in evaluating health interventions.
