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Evolución de la medicina basada en la evidencia y su papel en el desarrollo de evaluaciones económicas de tecnologías en salud

Foto Esperanza Peña

Esperanza Peña Torres
Enf. MSc Administración en Salud
MSc Epidemiología Clínica

La atención inoportuna a las enfermedades, así como las deficiencias en la atención médica, aumentan la carga de la enfermedad (1). Por este motivo, es necesario realizar intervenciones a nivel individual y colectivo. La evidencia de estudios de investigación muestra que las intervenciones oportunas y la baja ocurrencia de errores médicos mejoran el estado de bienestar de las personas, pero aún no hay evidencia suficiente sobre la forma más adecuada de administrar de manera eficiente los sistemas de salud para reducir o abordar los errores en la atención médica (2).

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La medicina basada en la evidencia (MBE) surgió a principios de la década de 1990 como una iniciativa que permitía a los profesionales de la salud buscar y comprender la literatura disponible acerca de la atención en salud (3). Este desarrollo permitió a la MBE reconocer que la evidencia aislada no es suficiente. Amplió su marco para incluir la experiencia de profesionales reconocidos en el tema, así como los valores y preferencias del paciente. Al articular todos estos componentes, la MBE es una herramienta que genera confianza en la práctica clínica durante el diagnóstico, el tratamiento y otras etapas de la atención médica (4, 5).

 

Los beneficios de usar la MBE no solo incluyen la mejora de la atención médica sino también su contribución a la realización de estudios de costo-efectividad. La evaluación de tecnologías en salud (ETES) tiene como objetivo comparar intervenciones en salud para evaluar su valor clínico y económico. Sin embargo, en el desarrollo de una ETES, el tipo de evidencia utilizada para los estudios de costo-efectividad es discutido con frecuencia. (6).

 

El consenso sobre qué evidencia debe usarse para guiar los procesos de toma de decisiones en la atención en salud es claro; se considera que los ensayos clínicos aleatorizados (ECAs) y las revisiones sistemáticas de ensayos aleatorios logran el más alto nivel de calidad (3). No obstante, la disponibilidad restringida de información, que sigue siendo una de las principales limitaciones en la producción académica en áreas de la salud, no solo por los costos que implica, sino por las limitaciones éticas asociadas con la recopilación y el análisis de datos, complica la recopilación de información para las ETES. Incluso si es posible encontrar estos estudios, con frecuencia tienen un alto nivel de validez interna pero baja validez externa. Además, la mayoría de ellos no se consideran adecuados para evaluar intervenciones en salud poblacionales (7).

 

Varios investigadores están estudiando actualmente el uso de evidencia no necesariamente derivada de ECAs. Por ejemplo, la evidencia no comparativa, como la de estudios de cohortes no controlados, ensayos de un solo brazo, series de casos y reportes de casos, mencionados por Griffiths et al. pueden usarse como evidencia clínica adecuada para las ETES «cuando estos diseños sean justificables y el efecto del tratamiento pueda demostrarse de manera convincente» (6).

 

Otra alternativa es el uso de datos del mundo real, sin embargo, estos deben evaluarse con precaución, ya que están asociados con el sesgo de observación (7). En ocasiones, la falta de información para el desarrollo de estudios económicos ha llevado a experimentos naturales (aleatorios o no), aunque la ausencia de una guía para realizar este tipo de experimentos en esta área puede generar imprecisiones en el diseño, la recopilación de datos y el análisis (8, 9).

 

La MBE aún tiene grandes desafíos por delante; sin embargo, las opciones son más amplias y deben considerarse diferentes niveles de evidencia en la toma de decisiones. Como señalan varios autores, la evidencia nunca habla por sí sola, sino que debe ubicarse en un contexto que tenga objetivos de desempeño en salud y sostenibilidad financiera (3, 10).

 

Una evaluación económica en salud es una herramienta que compara los costos y las consecuencias de las intervenciones y se puede utilizar con una perspectiva individual o colectiva. Las ETES son técnicas para la toma de decisiones a nivel macro en los países desarrollados. La clasificación tradicional de las evaluaciones económicas incluye el análisis de minimización de costos, costo-efectividad, costo-utilidad y costo-beneficio. Para los países en desarrollo todavía existe incertidumbre acerca de la realización de tales evaluaciones económicas, debido a algunas dudas respecto a la adopción de la metodología. El mayor desafío para este método, aún en evolución, es la falta de comprensión de los métodos actualmente en uso por todos los involucrados en la provisión y compra de atención en salud. En algunos países, esta metodología se ha utilizado para abordar cuestiones como los subsidios públicos para la compra de medicamentos. Actualmente no hay pruebas suficientes sobre el impacto del uso de estas herramientas en los sistemas de aseguramiento y los beneficios para los países en desarrollo, y por lo tanto, es necesario avanzar en este campo. Sin embargo, el aumento de las tasas de enfermedades crónicas, el envejecimiento de la población y el aumento de las tecnologías disponibles exigen urgentemente una mayor eficiencia económica en los sistemas de salud (11).

Referencias

1. Makary MA, Daniel M. Medical error—the third leading cause of death in the US. Bmj. 2016;353:i2139.

2. Broughton EI. Methodological Issues & Statistical Help the ‘how’and ‘why’of Cost-Effectiveness Analysis for Care Pathways. International Journal of Care Pathways. 2011;15(3):76-81.

3. Straus SE, Glasziou P, Richardson WS, Haynes RB. Evidence-Based Medicine E-Book: How to Practice and Teach EBM: Elsevier Health Sciences; 2018.

4. Masic I, Miokovic M, Muhamedagic B. Evidence based medicine–new approaches and challenges. Acta Informatica Medica. 2008;16(4):219.

5. Djulbegovic B, Guyatt GH. Progress in evidence-based medicine: a quarter century on. The Lancet. 2017;390(10092):415-23.

6. Griffiths EA, Macaulay R, Vadlamudi NK, Uddin J, Samuels ER. The role of noncomparative evidence in health technology assessment decisions. Value in Health. 2017;20(10):1245-51.

7. Makady A, van Veelen A, Jonsson P, Moseley O, D’Andon A, de Boer A, et al. Using real-world data in health technology assessment (HTA) practice: a comparative study of five HTA agencies. Pharmacoeconomics. 2018;36(3):359-68.

8. Deidda M, Geue C, Kreif N, Dundas R, McIntosh E. A framework for conducting economic evaluations alongside natural experiments. Social Science & Medicine. 2019;220:353-61.

9. DiNardo J. Natural experiments and quasi-natural experiments. The new Palgrave dictionary of economics. 2016:1-12.

10. Culyer AJ. Cost-effectiveness thresholds in health care: a bookshelf guide to their meaning and use. Health Economics, Policy and Law. 2016;11(4):415-32.

11. Dang A, Likhar N, Alok U. Importance of economic evaluation in health care: An Indian perspective. Value in health regional issues. 2016;9:78-83.

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