4.6 Distributed Streams Clustering-DistClusTree
4.6.3 Distributed micro-cluster tracking
En el caso de los ACE y ACU, según señalan Drummond et al (2005), en ausencia de una completa valoración y medición de los costos y consecuencias de las alternativas que son objeto de compa- ración (como si lo harían los ACB), los resultados de los ACE o ACU sólo pueden ser interpretados en referencia a un estándar externo. Es decir, en comparación con resultados de otros estudios, con un umbral, o en comparación con la alternativa excluida en el margen, entre otros. Es así, como en general, se asocian los ACB a la búsqueda de soluciones en términos de la eficiencia de asignación, mientras los ACE y ACU se asocian a la búsqueda de soluciones en términos de la eficiencia técnica.
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ANEX OS - GUÍA MET ODOL ÓGICA P AR A LA EV AL UA CIÓN E CONÓMICA DE INTERVENCIONE S EN S ALUD EN CHILE Cabe recordar algunos de los supuestos que generalmente se encuentran detrás del uso de las eva-luaciones económicas en la toma de decisiones respecto de la asignación de recursos. Por ejemplo,
que existe un menú de programas o intervenciones de entre los cuales se puede elegir, de manera de maximizar ya sea los beneficios o la efectividad, sin embargo la elección debe darse dentro de un marco de restricción presupuestaria (dentro de este marco presupuestario cualquier combinación de programas sería posible). Además, generalmente se asume que los programas son independien- tes unos de otros, que son divisibles y que tienen retornos constantes a escala.
Siguiendo con el ejemplo presentado en la Tabla Nº1 (con programas mutuamente excluyentes), en un escenario en que la restricción presupuestaria está dada por un máximo de $9.000, el asumir que el Programa A es divisible implicaría que se puede realizar una proporción de éste (9/10). Sin embar- go, de ser el Programa A no divisible (por ejemplo en el caso de intervenciones de salud pública) éste dejaría de ser una alternativa y por lo tanto el Programa C ya no sería dominado de manera extendi- da. En este caso, el análisis sería incremental entre el Programa C y no screening.
3.1 El uso de League Tables
Como ya se mencionó anteriormente, en general las intervenciones analizadas caen en el cuadrante NE (existencia de trade-off entre más costos y más efectividad). En esta situación, el tomador de de- cisiones debe hacer un juicio respecto de si el extra beneficio vale el extra costo17. Una forma en que
puede hacerse este juicio es a través de la comparación con resultados de otros estudios. En este contexto, una forma de presentación de los resultados ampliamente usada en la literatura es la de las league tables o tablas de posición, las cuales consisten en presentar los resultados del estudio en particular, comparando con otros estudios. De acuerdo a Drummond et al (2005), habrían al menos dos tipos de motivaciones distintas detrás de la aproximación de las tablas de posición. Una de ellas sería la búsqueda de posicionar los resultados encontrados en un contexto más amplio. La otra sería la búsqueda de informar respecto de la asignación de recursos entre programas alternativos. En cualquier caso, según Drummond et al (1993), en la interpretación de las tablas de posición se deben tener en consideración algunas características particularmente importantes: 1. tasa de des- cuento. 2. el método de estimación de las preferencias por los estados de salud. 3. el rango de costos y consecuencias considerados y 4. la elección del programa comparador.
Sin embargo, el uso de las tablas de posición ha sido criticado en la literatura, no sólo en relación a la real comparabilidad de los estudios, sino también en relación a la posible discreción respecto de los estudios a incluir. Por ejemplo, según Gafni y Birch (1993), los proponentes de un programa en particular podrían mejorar el atractivo de su programa (en términos de su costo efectividad) a partir de la elección de los programas comparadores, lo cual restaría validez de la comparación sobretodo si ésta considera intervenciones con distintos requerimientos de fondos adicionales.
La siguiente tabla presenta un ejemplo de tabla de posición, se consideran ocho programas inde-
17 Las reglas de decisión asociadas a los análisis de costo efectividad generalizado son similares a aquellas que han sido derivadas para los análisis de costo efectividad incremental, con la diferencia de que en los primeros análisis comienza desde el origen (WHO, 2003).
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ANEX OS - GUÍA MET ODOL ÓGICA P AR A LA EV AL UA CIÓN E CONÓMICA DE INTERVENCIONE S EN S AL UD EN CHILEpendientes ordenados de acuerdo a su ICER. Las últimas columnas nos señalan los resultados y los costos acumulados de implementarse los programas en el orden de aparición en la tabla. De esta forma, si se contara con un presupuesto de $4.000.000, los resultados aquí presentados indicarían que el orden de implementación de los programas sería P3, luego P1 y por último P7. Sin embargo, de tener un presupuesto de $500.000, sólo se podría implementar una proporción de P3 asumiendo que este programa es divisible.
Tabla Nº2. Tabla de posiciones para 8 programas
Programa ΔQALY ΔCostos ($) RICE ($/QALY) acumuladosResultados acumuladosCostos
P3 600 600.000 1,0 600 600.000 P1 500 1.000.000 2,0 1.000 1.600.000 P7 400 2.400.000 6,0 1.500 4.000.000 P4 200 1.800.000 9,0 1.700 5.800.000 P2 100 1.200.000 12,0 1.800 7.000.000 P5 300 4.800.000 16,0 2.100 11.800.000 P6 100 1.800.000 18,0 2.200 13.600.000 P8 200 4.400.000 22,0 2.400 18.000.000
Fuente: Elaboración propia
3.2. El uso de umbrales
Otra forma de tomar la decisión respecto de adoptar o no una nueva terapia dependerá de si las coordenadas (ΔE, ΔC) caen bajo el umbral aceptable del tomador de decisión. Siguiendo a Black (1990), en el plano de costo efectividad de la Figura Nº1 el umbral estaría dado por la pendiente λ de la línea recta que pasa a través del origen. Las estrategias representadas a la derecha de la recta serían las costo efectivas de acuerdo al umbral, mientras que la más costo efectiva de entre dos o más estrategias mutuamente excluyentes sería aquella dibujada a mayor distancia (a la derecha) de la recta.
De acuerdo a Devlin y Parkin (2004), un umbral puede ser concebido de muchas formas distintas. Una de las maneras más simples es la de un valor puntual. Sin embargo, es más probable que dicho umbral sea definido menos claramente, por ejemplo debido a la incorporación de otros factores en el análisis. En este caso, el umbral puede ser definido como un rango. Por otra parte, los umbrales po- drían ser distintos dependiendo de si se trata de una estrategia que implica inversión o desinversión, debido a las diferencias entre la disposición a pagar y la disposición a aceptar, y también podrían incorporar incertidumbre (Drummond et al, 2005).
Eichler et al (2004) señalan que considerando la creciente importancia de los ACE en la toma de decisiones, se hace inevitable la necesidad de transparencia y consistencia en el proceso de toma de
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ANEX OS - GUÍA MET ODOL ÓGICA P AR A LA EV AL UA CIÓN E CONÓMICA DE INTERVENCIONE S EN S ALUD EN CHILE decisiones, y por lo tanto de definiciones por parte de los tomadores de decisión respecto del umbral aceptable de costo efectividad, sobretodo debido a que en ausencia de éstos se da más espacio a la
arbitrariedad y a las consideraciones ad hoc. De esta forma, se esperaría que dichos umbrales surjan en distintos países, por supuesto, considerando que la capacidad de pago de los países difiere de acuerdo a sus niveles de ingreso, los umbrales también serían distintos.
Uno de los casos emblemáticos, aunque no explícitamente confirmado, en el uso de los umbrales en la toma de decisiones a partir de evidencia de evaluaciones económicas en Inglaterra. Devlin y Parkin (2004), sugirieron la existencia de dicho umbral o rango de costo efectividad aceptable y que éste se encontraría en el rango de £35.000 y £40.000 por QALY. Los autores también encontraron evi- dencia de que la razón costo efectividad no es el único factor considerado en la toma de decisiones, ya que otros factores como la carga de enfermedad y la incertidumbre respecto de la información disponible serían también considerados.
En términos más generales, también se cuenta con la existencia de la recomendación de la Organi- zación Mundial de la Salud la cual está basada en el Estudio de la Comisión de Macroeconomía y Sa- lud (WHO, 2001), que sugiere que una intervención es muy costo-efectiva si el costo de prevenir un DALY es igual o inferior a un Producto Interno Bruto (PIB) per cápita. Mientras se consideraría como no costo efectivas aquellas intervenciones que superen los tres PIB per cápita.
A partir de la propuesta de Laupacis et al (1992) del uso de guías metodológicas para evaluaciones económicas en salud en Canadá, se discutió la definición de umbrales de costo efectividad. La pro- puesta antes mencionada incluía 5 grados de recomendaciones, de acuerdo a la clasificación de las nuevas tecnologías, en que en los extremos A implicaba una tecnología menos costosa y más efec- tiva, y E una tecnología menos efectiva y más costosa. Las tecnologías clasificadas como B, C, D son aquellas más costosas pero también más efectivas (B < $20.000 por QALY; $20.000 < C < $100.000; D > $100.000). En este contexto una tecnología que cuesta menos de $20.000 por QALY se aceptaría como un buen uso de los recursos de la sociedad y del sistema de salud. Sin embargo, como acotan Gafni y Birch (1993), al seguir estos lineamientos, los recursos liberados al eliminar la tecnología existente no cubrirían los costos de la nueva tecnología, y se necesitaría financiamiento extra. Esto podría representar un problema, ya que a pesar de que de acuerdo a estos autores (ibid. 1993) las guías fueron creadas para asistir en la toma de decisiones respecto de un presupuesto dado, éstas parecen ser usadas para justificar incrementos de presupuesto, sin necesariamente considerar las fuentes de los fondos adicionales requeridos, ya sea el costo de oportunidad en términos del despla- zamiento de recursos desde otros programas sociales, consumo privado, etc. y de los beneficios no percibidos debido a este desplazamiento, pudiendo por tanto llevar a un crecimiento descontrolado del gasto en salud. En este contexto cobraría relevancia, en términos de determinar el atractivo de una nueva tecnología, la definición de la fuente de recursos adicionales requeridos y del costo de oportunidad de su redistribución.
Por otra parte, en respuesta a las apreciaciones de Gafni y Birch (1993), Laupacis et al (1993) seña- lan que el fin de los ACE no es el ahorro de recursos sino su utilización más eficiente para producir mayores beneficios, y que a pesar de que en condiciones ideales se podría tomar decisiones sobre la distribución de recursos entre todos los programas en la base de un presupuesto fijo, en la reali-
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ANEX OS - GUÍA MET ODOL ÓGICA P AR A LA EV AL UA CIÓN E CONÓMICA DE INTERVENCIONE S EN S AL UD EN CHILEdad las decisiones son usualmente tomadas en el margen y que la posibilidad de tomar decisiones respecto de la desinversión es a veces poco factible en el mundo real de las políticas públicas. En este sentido, Laupacis et al (1993) señalan que el uso de los umbrales tiene más bien el propósito de proveer un contexto para comparar razones de costo efectividad incremental entre programas, dando una idea sobre el gasto relativo por unidad de beneficio, pero no necesariamente indicaría al tomador de decisiones si debe o no adoptar una tecnología per se.
3.3 Los beneficios netos
Otra forma de presentación de los resultados es la de los beneficios netos, la cual se podría consi- derar una extensión del uso de umbrales y una internalización de éstos en el análisis mismo (ya no como referente externo sino como parte del resultado). En este caso se requiere transformar el de- nominador o el numerador del ICER a una unidad común, ya sea la medida de efectividad a unidades monetarias ( (EA - EB) x λ > (CA - CB) ) o la de los costos a efectividad ( (EA - EB) > (CA - CB) / λ ) a partir del uso de umbrales (λ) (Drummond et al, 2005). De esta manera el análisis se asimila a uno ACB.