Resumen

MAR, Javier; GUTIERREZ-MORENO, Santiago  y  CHILCOTT, Jim. Análisis coste-efectividad de tipo probabilístico del tratamiento de la apnea del sueño. Gac Sanit [online]. 2006, vol.20, n.1, pp.47-53. ISSN 0213-9111.

Objetivo: En este trabajo se presenta la aplicación del análisis coste-efectividad de tipo probabilístico al tratamiento con presión continua en la vía respiratoria por vía nasal (nasal continuous positive airway pressure, nCPAP) del síndrome de la apnea obstructiva del sueño (SAOS). Material y métodos: La base del estudio es un modelo de Markov probabilístico. Éste se caracteriza porque las variables se introducen en forma de distribuciones. El modelo se procesa mediante 2.000 simulaciones de Monte Carlo, cada una de las cuales calcula el coste y la efectividad incrementales. El resultado se analiza mediante el plano coste-efectividad, la curva de aceptabilidad, el beneficio neto y el valor esperado de la información perfecta. Resultados: La razón coste-efectividad del tratamiento con nCPAP media calculada es de 5.480 S/año de vida ajustado por calidad (AVAC). Utilizando como umbral de eficiencia la cifra de 30.000 €/AVAC, el análisis probabilístico muestra que en el 98,5% de las simulaciones el tratamiento con nCPAP es una práctica eficiente. El valor esperado de la información perfecta muestra que el parámetro que origina más incertidumbre en el resultado es la ganancia en calidad de vida producida por el tratamiento. Conclusiones: El análisis de tipo probabilístico ratifica el resultado de los estudios deterministas que caracterizan el tratamiento con nCPAP como una intervención eficiente. La ventaja añadida es que permite situar la incertidumbre en términos cuantitativos; en este caso la probabilidad de equivocarse es inferior al 5%. Además, el estudio muestra que para reducir esa incertidumbre la investigación debe centrarse en la mejora de la información referente a la calidad de vida.

Palabras clave : Síndrome de apnea obstructiva del sueño; Tratamiento; Análisis coste-efectividad; Simulaciones de Monte Carlo.

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