Colombia, primer país de renta media que cuenta con su propia estimación de Umbral de Costo-efectividad

Es la primera estimación empírica de un Umbral de Costo-Efectividad para un país de renta media, esto marca un hito y un nuevo insumo para valorar los resultados de las evaluaciones económicas para la toma de decisiones de gasto en salud

La evaluación económica

La evaluación económica se ha posicionado como una herramienta fundamental para argumentar la dirección que deberían tener diversas decisiones de gasto en tecnologías en salud, permitiendo un marco de análisis con dos dimensiones fundamentales: la eficacia de las intervenciones evaluadas y los costos de oportunidad o los beneficios a los que se renuncia al tomar una decisión específica.

En cuanto a la primera dimensión, son los resultados o efectos que tienen las tecnologías sobre la salud los que determinan la valoración de dicha eficacia clínica. La segunda dimensión se ha complejizado y ha involucrado diferentes aspectos, dependiendo también de la perspectiva desde la cual sean analizados, es así como se evalúan desde los costos de adquisición de la intervención hasta costos incurridos por los pacientes o sus familiares.

Dentro de las evaluaciones económicas, las consideradas completas tienen en cuenta entonces ambas dimensiones, y en ese contexto, se ha extendido el uso de los análisis de costo-efectividad. En este se calculan para dos o más tecnologías en salud las diferencias en términos de costos y beneficios en salud, y se presenta como resultado la razón entre estas, conocida como la Razón Incremental de Costo-Efectividad (RICE), que es el costo adicional por unidad de resultado en salud ganado. (1)

Este resultado, aunque importante no provee información suficiente para decidir entre una u otra elección y dado que se busca tomar decisiones, los responsables de ello deben tener un resultado que les permita comparar entre diferentes tipos de tecnologías, para diferentes tipos de pacientes. Por ello, hay dos aspectos que se han generalizado en las evaluaciones económicas, el primero es el uso de medidas de desenlaces fácilmente comparables, tales como los años de vida ganados (AVG) o los años de vida ajustados por calidad (AVAC) (medida que involucra valores de utilidad), lo que literalmente permite decidir si gastar mas en un tratamiento para la artritis o priorizar una nueva tecnología de Stent coronario, por ejemplo.

El segundo aspecto y el que nos trae a esta lectura es el establecimiento de una regla de decisión, con la cual se pueda establecer si la razón calculada de costo efectividad representa una posible decisión eficiente en términos de gasto, en términos de la disponibilidad a pagar por unidad de beneficio en salud obtenida, y así dirigir la financiación selectiva entre las tecnologías comparadas. Hay varias formas de abordar esta regla de decisión: una regla empírica, un enfoque de “tabla de clasificación”, un enfoque de preferencia revelada, un enfoque de preferencia declarada, entre otras (2). A partir del reporte de la Comisión de Macroeconomía y Salud de la Organización Mundial de la Salud (OMS) en el año 2001 (3), y a una imprecisa interpretación del mismo, se ha extendido el uso de una a tres veces el Producto Interno Bruto (PIB) per cápita como regla de decisión o como Umbral de Costo-Efectividad (UCE), es decir, el valor bajo el cual una RICE se considera aceptable. Dicha práctica ha sido cuestionada por diversos autores e incluso la misma OMS ha señalado la inconveniencia del uso extendido de este umbral para tomar decisiones de financiación o para establecer procedimientos de fijación de precios (4).

Una estimación para Colombia

La necesidad de realizar estimaciones de un UCE que tengan en cuenta las particularidades de cada contexto ha influido para que los países de ingreso alto se hayan ido inclinando a realizar cálculos empíricos del mismo, sin embargo, en países de renta media no se han realizado estimaciones específicas.

Con la publicación del estudio “Estimación de los umbrales de coste-efectividad en un sistema de gestión sanitaria: experiencias de Colombia” realizado por investigadores del Instituto de Evaluación Tecnológica en Salud (IETS) (5), y cofinanciado por El Ministerio de Hacienda y Crédito Público (MHCP), Colombia se convierte en pionero en la estimación de su propio UCE y con ello marca un importante hito para futuros avances metodológicos en la evaluación de tecnologías.

El estudio realizado cuenta con datos obtenidos a partir de diferentes fuentes de información, un enfoque econométrico, y resultados robustos que permiten obtener conclusiones relevantes, e incluso futuras replicas o aportes al trabajo realizado. La obtención de datos para elaborar el modelo econométrico tuvo en cuenta cuatro dimensiones: (I) doce empresas aseguradoras con información disponible, (II) seis regiones geográficas, (III) dieciocho grupos de enfermedad según la CIE-10, y (IV) un tiempo de cinco años.

Los investigadores obtuvieron registros individuales de gastos sanitarios para cada servicio prestado por las aseguradoras de salud entre 2013 y 2017, incluidos en el Plan de Beneficios en Salud (PBS). Estos datos incluyen características individuales como la edad, el sexo, el lugar de residencia, el diagnóstico principal (según la CIE-10), la medicación o el procedimiento realizado.

En cuanto a los resultados en salud, la principal variable utilizada fueron los AVAC ganados per cápita, que fueron calculados teniendo en cuenta la esperanza de vida (EV) para cada registro, el número de años de vida perdidos (AVP) por registro y la calidad de vida relacionada con la salud, utilizando ponderaciones de utilidad calculadas para un contexto distinto al colombiano, dada la dificultad de tener estimaciones de utilidad propias para el país. Se utilizaron como variables instrumentales la proporción de nuevas tecnologías sanitarias y la proporción del gasto en medicamentos regulados, calculadas a partir de la información de la base de datos de suficiencia (6) y de las circulares de regulación de precios de medicamentos de Ministerio de Salud y Protección Social (MSPS).

En el estudio se construyó un modelo de panel lineal con efectos fijos, en donde se consideró la variación de los gastos de salud relacionados con un grupo de enfermedades en cada aseguradora, las variables instrumentales se utilizaron para la estimación del gasto en salud a través de mínimos cuadrados en dos etapas. Con estos resultados se construyó una expresión, que permite relacionar las elasticidades de AVP evitados y AVAC ganados con respecto a los gastos sanitarios, el nivel medio de gasto en salud y los desenlaces en cada asegurador regional, condición de salud y año.

Con este proceso econométrico robusto y consistente, se llegó a un resultado de UCE de 4.487,5 dólares (14,7 millones de pesos colombianos a precios de 2019) por AVP evitado y US $5.180,8 (17 millones de COP a precios de 2019) por AVAC ganado. Resultado cercano al valor mas bajo del umbral utilizado habitualmente en las evaluaciones económicas del país (7) de un PIB per cápita, representando 0,745 x PIB per cápita por AVP evitado, y 0,84 x PIB per cápita por AVAC ganado.

Algunas conclusiones

El estudio realizado por el IETS tiene dos características relevantes para resaltar. En primer lugar, los datos utilizados proceden exclusivamente del régimen contributivo y son para tecnologías que se financian a través del mecanismo de capitación. En segundo lugar, el enfoque desde la oferta del UCE dado que el presupuesto y las características del aseguramiento en salud, son decididos en su mayoría por el gobierno central, y la información utilizada en el estudio puede conducir mas a establecer la disponibilidad a pagar por parte de un planificador central.

Un enfoque desde la demanda para el cálculo del UCE tendría serias limitaciones, ya que la demanda en el mercado de tecnologías sanitarias es esencialmente decidida por los prescriptores, cuando el consumidor las recibe a través del sistema de salud. Es el Plan de Beneficios en Salud (PBS) y los mecanismos de adquisición de medicamentos excluidos de dicho plan los que determinan los medicamentos mayormente demandados. Por lo cual, la conducta de mercado dependerá de las decisiones económicas que tomen los agentes aseguradores y el sistema de salud como tal. Cuando un sistema busca optimizar el uso de los recursos económicos puede tomar decisiones con una menor influencia de los factores comerciales, esto ha elevado por ejemplo la sustituibilidad entre medicamentos de marca y los genéricos. (8,9). Un enfoque de “tabla de clasificación” posiblemente permitiría evaluar las decisiones de gasto en las cuales ya se ha incurrido, y comparar la RICE de cada tecnología incluida en el PBS con las no incluidas.

El estudio del IETS marca un nuevo punto de partida para las evaluaciones de tecnologías sanitarias en Colombia, si bien queda abierta una amplia discusión en cuanto a la aplicabilidad de esta estimación de UCE, es claro que comenzará a ser un valor de referencia para tener en cuenta por los diversos actores del Sistema General de Seguridad Social en Salud (SGSSS) y por los actores de mercados influyentes en el mismo. Este estudio va en la dirección correcta, de elaborar investigación rigurosa y tomar decisiones con criterios basados en evidencia del mundo real.

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2. Gray A, Clarke P, Wolstenholme J, Wordsworth S. Applied methods of cost-effectiveness analysis in health care. Oxford University Press; 2012.

3. WHO Commission on Macroeconomics and Health and World Health Organization. Macroeconomics and health : investing in health for economic development : executive summary / report of the Commission on Macroeconomics and Health [Internet]. Geneva PP – Geneva: World Health Organization; 2001. Disponible en: https://apps.who.int/iris/handle/10665/42463

4. World Health Organization. Using Health Technology Assessment for Universal Health Coverage and Reimbursement Systems. 2015;(November):22. Disponible en: http://www.who.int/health-technology-assessment/HTA_November_meeting_report_Final.pdf

5. Espinosa O, Rodríguez-Lesmes P, Orozco L, Ávila D, Enríquez H, Romano G, et al. Estimating cost-effectiveness thresholds under a managed healthcare system: experiences from Colombia. Health Policy Plan [Internet]. 8 de diciembre de 2021;czab146. Disponible en: https://doi.org/10.1093/heapol/czab146

6. Ministerio de Salud y Protección Social. Base de datos para el Estudio de suficiencia y de los mecanismos de ajuste del riesgo para el cálculo de la Unidad de Pago por Capitación, recursos para garantizar la financiación de tecnologías y servicios de salud en los regímenes Contributivo y Subsidiado. Bogotá D.C., Colombia: Ministerio de Salud y Protección Social; 2021.

7. Instituto de Evaluación Tecnológica en Salud. Manual para la elaboración de evaluaciones económicas en salud. Bogotá D.C: IETS; 2014.

8. Vásquez Velásquez J, Portilla KG, Vélez EC, Herrera JVC, Hassan AR. The elasticity of drugs demand in Colombia’s pharmaceutical market. Ecos Econ A Lat Am J Appl Econ [Internet]. 2013;17(36):147-72. Disponible en: http://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/ecos-economia/article/view/2162

9. Zerda A, Velasquez G, Tobar F, Vargas J. Sistemas de seguros de salud y acceso a medicamentos: estudios de casos de Argentina, Chile, Colombia, Costa Rica, Estados Unidos de América y Guatemala. [Internet]. Argentina: Programa de Acción de Medicamentos Esenciales; 2011. Disponible en: http://apps.who.int/medicinedocs/es/d/Jh2958s