Resumen de Mejorar la calidad de vida previniendo la depresión en atención primaria (AP): estudio de coste-utilidad de una intervención preventiva de la depresión en AP. El estudio predictD-CCRT
Introducción: En las sociedades occidentales, la depresión representa un problema importante y creciente de salud pública, ya que condiciona una importante discapacidad para quien la padece, con repercusión en sus familias. También produce elevados costos económicos para la sociedad. Por ello, se están haciendo muchos esfuerzos para aumentar el acceso al tratamiento de la depresión. Sin embargo, a pesar de esta inversión, la prevalencia de la depresión no ha disminuido. La prevalencia es una combinación de la incidencia (nuevos casos) y la duración. Así, para reducir la prevalencia, las intervenciones deben de centrarse no sólo en disminuir la duración de la enfermedad, sino también en reducir la aparición de nuevos casos (prevención primaria) o de las recaídas (prevención secundaria). Actualmente, en los países desarrollados, están ampliamente aceptada la estimación del riesgo para las enfermedades cardiovasculares y metabólicas. Esto se lleva a cabo con el fin de orientar adecuadamente las intervenciones de promoción o prevención de la salud en atención primaria (AP). Siguiendo esta idea, nuestro equipo desarrolló el primer algoritmo de riesgo para predecir el inicio de la depresión (predictD). El "algoritmo predictD" ofrece una cuantificación del riesgo global de la depresión, así como información sobre los factores de riesgo de cada paciente que podrían guiar la prevención. Esto nos permite desarrollar intervenciones adaptadas para nivel de riesgo y los factores de riesgo específicos presentes en cada paciente. Este tipo de prevención se puede llamar " prevención personalizada". En este proyecto de tesis doctoral se presenta esta nueva herramienta así como los datos sobre su eficiencia (coste-utilidad) basados en un ensayo clínico. Método: El estudio“predictD-CCRT” fue un ensayo clínico multicéntrico, aleatorio y controlado realizado entre noviembre de 2010 y agosto de 2012. Se llevó a cabo mediante asignación por cluster de centros de AP en dos brazos paralelos. Un total de 70 centros de AP, 140 médicos de familia (MF) y 3.326 pacientes participaron en el estudio. Se realizó una evaluación económica, desde una perspectiva de gobierno y de salud, utilizando como medida de resultado el coste por año de vida ajustado por calidad (AVAC) ganado con la intervención en relación al grupo control. Resultados: Las curvas de aceptabilidad de coste-utilidad indican que la probabilidad de que la intervención fuera eficiente, en una disposición a pagar de 30.000 euros por AVAC ganado, fue mayor del 95%, tanto desde una perspectiva de gobierno como de salud. Discusión: Los resultados sugieren que nuestra intervención personalizada, impartida por MF fue eficiente. Es posible prevenir la depresión de manera eficiente, integrando una intervención personalizada en la AP. Los MF que participaron en nuestro proyecto tenían una alta orientación hacia el abordaje psicosocial y preventivo, y quizá si la intervención “predictD-CCRT” se hubiera practicado en otro entorno de AP los resultados hubieran sido menos eficientes. Hay que tener en cuenta, además, las características asistenciales de la AP en España y sus costes en comparación con otros países. Se necesitarán más estudios para centrarse en los componentes activos de la intervención del proyecto “predictD-CCRT ” y sobre su aplicación a gran escala
