lnvestigación comparativa de la eficiencia (COMER): Metanálisis de estudios coste-efectividad sobre distribuciones cópulas
- Autores: Carlos Crespo Palomo
- Directores de la Tesis: Martín Ríos Alcolea (dir. tes.), Jordi Ocaña i Rebull (dir. tes.), Toni Monleón Getino (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat de Barcelona ( España ) en 2014
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Montserrat Guillén Estany (presid.), Jaume Puig Junoy (secret.), Domingo Pérez Flores (voc.)
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: TDX Dipòsit Digital de la UB
- Resumen
La evaluación económica de tecnologías sanitarias supone un conjunto de herramientas que tienen como finalidad examinar las consecuencias que tiene, en el corto y largo plazo, la utilización de las tecnologías sanitarias en los individuos y en la sociedad en su conjunto. Puesto que existen múltiples alternativas donde asignar dichos recursos, la evaluación económica trata de poner al alcance de los decisores del ámbito sanitario aquella información relevante desde el punto de vista de la eficiencia. Es por ello que la estadística se ha convertido en una pieza clave cada vez más necesaria para mejorar y desarrollar nuevos métodos para la evaluación económica. Actualmente las revisiones sistemáticas y su metanálisis de estudios de evaluación económica consisten en una descripción narrativa de los estudios realizando sólo el metanálisis de cada uno de sus componentes y obviando la relación existente entre costes y efectos. En esta tesis se ha desarrollado un nuevo método para llevar a cabo el metanálisis de estudios coste-efectividad, bautizándolo como COMER (del inglés, Comparative Eficiency Research). El metanálisis propuesto consiste en la estimación del beneficio monetario neto incremental total (TINB), ponderación de los beneficios monetarios netos incremental (INB) de cada estudio a partir de la inversa de la varianza. Para validar el método se estudió cómo incorporar la estructura de dependencia entre costes y efectos mediante las distribuciones cópulas. De tal forma que se simuló la distribución Frank Copula con dependencia positiva donde se asoció a las distribuciones marginales la distribución lognormal para costes y la distribución gamma para desutilidades. Se crearon cohortes hipotéticas variando el tamaño muestral y asumiendo tres escenarios con todas las combinaciones posibles: alternativa coste-efectiva, alternativa no coste-efectiva y alternativa dominante. Se comparó el resultado del COMER con resultado teórico en función del ratio coste-efectividad incremental y el INB, asumiendo un margen de error de 2.000 y 500 unidades monetarias, respectivamente. Adicionalmente, se estimó cual sería el tamaño muestral mínimo para poder obtener mediante COMER una estimación ajustada con un probabilidad alta (>70%). También se evaluó en qué medida el tamaño muestral permite alcanzar la convergencia a la ? de Kendall original. Para poder aplicarse esta aproximación del metanálisis mediante el TINB será necesario que en las evaluaciones económicas futuras se incorpore como resultado la matriz de covarianzas de la diferencia de costes y efectos. En el capítulo 1 de la tesis se hace una revisión de los conceptos de evaluación económica ahondando en qué métodos estadísticos se aplican en cada caso, así como cuál es el uso de los metanálsis. En este mismo capítulo se describen la teoría subyacente en las distribuciones cópulas y la utilización residual en el ámbito de la evaluación económica. En el capítulo 2 se indican tanto el objetivo general como los objetivos específicos de estudiar como incorporar la simulación a nivel de paciente en un estudio coste-efectividad de microsimulación y como incorporar la estructura de correlación en las simulaciones basado en regresiones. En el capítulo 3 se incluyen los informes de los directores de la tesis para los cuatro artículos incluidos en la misma. En el capítulo 4 se realiza la discusión de los cuatro artículos, profundizando en el método COMER. Los artículos propiamente se pueden localizar en el capítulo 6, así como un resumen de los mismos. Se han incorporado dos apéndices con el código en R que permiten ejecutar el método.
