La evaluaci\u00f3n econ\u00f3mica se ha posicionado como una herramienta fundamental para argumentar la direcci\u00f3n que deber\u00edan tener diversas decisiones de gasto en tecnolog\u00edas en salud, permitiendo un marco de an\u00e1lisis 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 decisi\u00f3n espec\u00edfica.<\/p>\n
En cuanto a la primera dimensi\u00f3n, son los resultados o efectos que tienen las tecnolog\u00edas sobre la salud los que determinan la valoraci\u00f3n de dicha eficacia cl\u00ednica. La segunda dimensi\u00f3n se ha complejizado y ha involucrado diferentes aspectos, dependiendo tambi\u00e9n de la perspectiva desde la cual sean analizados, es as\u00ed como se eval\u00faan desde los costos de adquisici\u00f3n de la intervenci\u00f3n hasta costos incurridos por los pacientes o sus familiares.<\/p>\n
Dentro de las evaluaciones econ\u00f3micas, las consideradas completas tienen en cuenta entonces ambas dimensiones, y en ese contexto, se ha extendido el uso de los an\u00e1lisis de costo-efectividad. En este se calculan para dos o m\u00e1s tecnolog\u00edas en salud las diferencias en t\u00e9rminos de costos y beneficios en salud, y se presenta como resultado la raz\u00f3n entre estas, conocida como la Raz\u00f3n Incremental de Costo-Efectividad (RICE), que es el costo adicional por unidad de resultado en salud ganado. (1)<\/p>\n
Este resultado, aunque importante no provee informaci\u00f3n suficiente para decidir entre una u otra elecci\u00f3n y dado que se busca tomar decisiones, los responsables de ello deben tener un resultado que les permita comparar entre diferentes tipos de tecnolog\u00edas, para diferentes tipos de pacientes. Por ello, hay dos aspectos que se han generalizado en las evaluaciones econ\u00f3micas, el primero es el uso de medidas de desenlaces f\u00e1cilmente comparables, tales como los a\u00f1os de vida ganados (AVG) o los a\u00f1os 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 tecnolog\u00eda de Stent<\/em> coronario, por ejemplo.<\/p>\n El segundo aspecto y el que nos trae a esta lectura es el establecimiento de una regla de decisi\u00f3n, con la cual se pueda establecer si la raz\u00f3n calculada de costo efectividad representa una posible decisi\u00f3n eficiente en t\u00e9rminos de gasto, en t\u00e9rminos de la disponibilidad a pagar por unidad de beneficio en salud obtenida, y as\u00ed dirigir la financiaci\u00f3n selectiva entre las tecnolog\u00edas comparadas. Hay varias formas de abordar esta regla de decisi\u00f3n: una regla emp\u00edrica, un enfoque de \u201ctabla de clasificaci\u00f3n\u201d, un enfoque de preferencia revelada, un enfoque de preferencia declarada, entre otras (2). A partir del reporte de la Comisi\u00f3n de Macroeconom\u00eda y Salud de la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud (OMS) en el a\u00f1o 2001 (3), y a una imprecisa interpretaci\u00f3n del mismo, se ha extendido el uso de una a tres veces el Producto Interno Bruto (PIB) per c\u00e1pita como regla de decisi\u00f3n o como Umbral de Costo-Efectividad (UCE), es decir, el valor bajo el cual una RICE se considera aceptable. Dicha pr\u00e1ctica ha sido cuestionada por diversos autores e incluso la misma OMS ha se\u00f1alado la inconveniencia del uso extendido de este umbral para tomar decisiones de financiaci\u00f3n o para establecer procedimientos de fijaci\u00f3n de precios (4).<\/p>\n La necesidad de realizar estimaciones de un UCE que tengan en cuenta las particularidades de cada contexto ha influido para que los pa\u00edses de ingreso alto se hayan ido inclinando a realizar c\u00e1lculos emp\u00edricos del mismo, sin embargo, en pa\u00edses de renta media no se han realizado estimaciones espec\u00edficas.<\/p>\n Con la publicaci\u00f3n del estudio \u201cEstimaci\u00f3n de los umbrales de coste-efectividad en un sistema de gesti\u00f3n sanitaria: experiencias de Colombia\u201d<\/em> realizado por investigadores del Instituto de Evaluaci\u00f3n Tecnol\u00f3gica en Salud (IETS) (5), y cofinanciado por El Ministerio de Hacienda y Cr\u00e9dito P\u00fablico (MHCP), Colombia se convierte en pionero en la estimaci\u00f3n de su propio UCE y con ello marca un importante hito para futuros avances metodol\u00f3gicos en la evaluaci\u00f3n de tecnolog\u00edas.<\/p>\n El estudio realizado cuenta con datos obtenidos a partir de diferentes fuentes de informaci\u00f3n, un enfoque econom\u00e9trico, y resultados robustos que permiten obtener conclusiones relevantes, e incluso futuras replicas o aportes al trabajo realizado. La obtenci\u00f3n de datos para elaborar el modelo econom\u00e9trico tuvo en cuenta cuatro dimensiones: (I) doce empresas aseguradoras con informaci\u00f3n disponible, (II) seis regiones geogr\u00e1ficas, (III) dieciocho grupos de enfermedad seg\u00fan la CIE-10, y (IV) un tiempo de cinco a\u00f1os.<\/p>\n 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 caracter\u00edsticas individuales como la edad, el sexo, el lugar de residencia, el diagn\u00f3stico principal (seg\u00fan la CIE-10), la medicaci\u00f3n o el procedimiento realizado.<\/p>\n En cuanto a los resultados en salud, la principal variable utilizada fueron los AVAC ganados per c\u00e1pita, que fueron calculados teniendo en cuenta la esperanza de vida (EV) para cada registro, el n\u00famero de a\u00f1os 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 pa\u00eds. Se utilizaron como variables instrumentales la proporci\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas sanitarias y la proporci\u00f3n del gasto en medicamentos regulados, calculadas a partir de la informaci\u00f3n de la base de datos de suficiencia (6) y de las circulares de regulaci\u00f3n de precios de medicamentos de Ministerio de Salud y Protecci\u00f3n Social (MSPS).<\/p>\n En el estudio se construy\u00f3 un modelo de panel lineal con efectos fijos, en donde se consider\u00f3 la variaci\u00f3n de los gastos de salud relacionados con un grupo de enfermedades en cada aseguradora, las variables instrumentales se utilizaron para la estimaci\u00f3n del gasto en salud a trav\u00e9s de m\u00ednimos cuadrados en dos etapas. Con estos resultados se construy\u00f3 una expresi\u00f3n, 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, condici\u00f3n de salud y a\u00f1o.<\/p>\n Con este proceso econom\u00e9trico robusto y consistente, se lleg\u00f3 a un resultado de UCE de 4.487,5 d\u00f3lares (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 econ\u00f3micas del pa\u00eds (7) de un PIB per c\u00e1pita, representando 0,745 x PIB per c\u00e1pita por AVP evitado, y 0,84 x PIB per c\u00e1pita por AVAC ganado.<\/p>\n El estudio realizado por el IETS tiene dos caracter\u00edsticas relevantes para resaltar. En primer lugar, los datos utilizados proceden exclusivamente del r\u00e9gimen contributivo y son para tecnolog\u00edas que se financian a trav\u00e9s del mecanismo de capitaci\u00f3n. En segundo lugar, el enfoque desde la oferta del UCE dado que el presupuesto y las caracter\u00edsticas del aseguramiento en salud, son decididos en su mayor\u00eda por el gobierno central, y la informaci\u00f3n utilizada en el estudio puede conducir mas a establecer la disponibilidad a pagar por parte de un planificador central.<\/p>\n Un enfoque desde la demanda para el c\u00e1lculo del UCE tendr\u00eda serias limitaciones, ya que la demanda en el mercado de tecnolog\u00edas sanitarias es esencialmente decidida por los prescriptores, cuando el consumidor las recibe a trav\u00e9s del sistema de salud. Es el Plan de Beneficios en Salud (PBS) y los mecanismos de adquisici\u00f3n de medicamentos excluidos de dicho plan los que determinan los medicamentos mayormente demandados. Por lo cual, la conducta de mercado depender\u00e1 de las decisiones econ\u00f3micas que tomen los agentes aseguradores y el sistema de salud como tal. Cuando un sistema busca optimizar el uso de los recursos econ\u00f3micos puede tomar decisiones con una menor influencia de los factores comerciales, esto ha elevado por ejemplo la sustituibilidad entre medicamentos de marca y los gen\u00e9ricos. (8,9). Un enfoque de \u201ctabla de clasificaci\u00f3n\u201d posiblemente permitir\u00eda evaluar las decisiones de gasto en las cuales ya se ha incurrido, y comparar la RICE de cada tecnolog\u00eda incluida en el PBS con las no incluidas.<\/p>\n El estudio del IETS marca un nuevo punto de partida para las evaluaciones de tecnolog\u00edas sanitarias en Colombia, si bien queda abierta una amplia discusi\u00f3n en cuanto a la aplicabilidad de esta estimaci\u00f3n de UCE, es claro que comenzar\u00e1 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 direcci\u00f3n correcta, de elaborar investigaci\u00f3n rigurosa y tomar decisiones con criterios basados en evidencia del mundo real.<\/p>\n
\n<\/strong>Una estimaci\u00f3n para Colombia<\/h4>\n
\n<\/strong>Algunas conclusiones<\/h4>\n
\nOtros blogs que vieron los lectores<\/span><\/h4>\n