EL ANÁLISIS DE DECISIÓN MULTICRITERIO: ¿QUÉ ES Y PARA QUÉ SIRVE? (1)

El objetivo de esta entrada y las siguientes de la serie sobre el Análisis de Decisión Multicriterio (ADMC) consiste en presentar los conceptos básicos de su aplicación en las decisiones de evaluación y priorización de medicamentos, tecnologías médicas y programas de salud. En primer lugar, se analiza la necesidad de una lógica “multicriterio” comparada con la lógica del análisis coste-efectividad y del coste de oportunidad. En segundo lugar, se describe en qué consiste un ADMC, así como los principales métodos y etapas para la realización de un análisis de este tipo. En tercer lugar, se presenta una ilustración hipotética del uso del ADMC a fin de mostrar las condiciones de un uso apropiado del mismo con cada uno de los tres principales métodos. Finalmente, se concluye revisando el debate conceptual y empírico en el ámbito de la evaluación de tecnologías sanitarias sobre la complementariedad o sustituibilidad entre el análisis coste-efectividad y el ADMC.

Esta serie de post sobre el ADMC está basada en el Capítulo 3 del libro “El análisis de decisión multi-criterio en el ámbito sanitario. Utilidad y limitaciones para la toma de decisiones“.

Criterios múltiples en la toma de decisiones sanitarias

En los últimos años varios países de la OCDE han adoptado medidas tendentes a incorporar la evaluación económica (EE) dentro el conjunto de herramientas de evaluación de tecnologías sanitarias (ETS) que guían las estrategias de cobertura y reembolso de medicamentos y tecnologías médicas (Auraaen et al., 2016; Angelis et al., 2017). Muchos de ellos, además de la eficacia comparada o incremental y el ratio coste-efectividad incremental (RCEI), requieren y utilizan también estudios de impacto presupuestario que, de entrada, no deben ser interpretados tanto como un conflicto entre las reglas de de eficiencia y las presupuestarias, sino precisamente como la forma de tener en cuenta el coste de oportunidad por parte de los aseguradores. Los umbrales coste-efectividad no se pueden establecer de forma independiente de la disponibilidad presupuestaria en un contexto de maximización de los resultados en salud (Culyer, 2017). La magnitud del impacto presupuestario por sí mismo, sin embargo, no proporciona una buena representación del coste de oportunidad con relación a los beneficios perdidos (McCabe et al., 2007). Así, por ejemplo, el caso de los nuevos agentes orales en el tratamiento de la hepatitis C crónica ha puesto de relieve que el análisis coste-efectividad, en realidad, no tiene en cuenta de forma adecuada el impacto presupuestario ya que centra su atención en tratamientos individuales sin valorar el impacto sobre el conjunto del sistema sanitario (Neumann y Cohen, 2015). Los países de la OCDE han ido adoptando diferentes procesos de decisión en sus respectivas apuestas para insertar la información proveniente de la evaluación económica de tecnologías sanitarias en la toma de decisiones (Angelis et al., 2017).

Desde la perspectiva social, los conceptos de utilidad terapéutica y grado de innovación de los nuevos medicamentos deben ser referidos al valor social añadido por los mismos con relación a las alternativas de tratamiento disponibles y los costes añadidos que comporten, esto es, a su relación coste-efectividad incremental. La lógica del coste-efectividad incremental puede ser adecuada para las decisiones de cobertura de un determinado tratamiento por las aseguradoras públicas, del precio que se está dispuesto a pagar por él, y de las situaciones clínicas y grupos de pacientes en los que se recomienda. El análisis coste-efectividad incremental y el establecimiento de un umbral indicativo del coste máximo que se está dispuesto a pagar por “año de vida ajustado por calidad” (AVAC) ganado –como referencia del coste de oportunidad- son los elementos esenciales de esta aproximación, que no exige fijar el precio de los nuevos medicamentos en el umbral de la disponibilidad a pagar.

En la práctica, los procedimientos de ETS para evaluar y valorar la evidencia clínica difieren en cada país en lo que respecta, por ejemplo, a los niveles de evidencia requerida, las variables de resultado clínico adoptadas (mortalidad, morbilidad, supervivencia o calidad de vida), los criterios para la elección de comparador para evaluar la eficacia comparada o el uso de medidas del beneficio clínico tales como los AVAC o bien escalas discretas de clasificación del valor añadido de las innovaciones. En el mismo sentido, los agentes implicados (ciudadanos/pacientes, expertos clínicos y económicos, pagadores públicos/reguladores públicos y profesionales sanitarios/instituciones proveedoras/industria) y su papel e influencia en el proceso de evaluación es variable de una agencia de ETS a otra. No es de extrañar que en muchas ocasiones las agencias de ETS lleguen a conclusiones distintas sobre el valor del beneficio clínico de una misma tecnología.

Estas decisiones de las agencias de ETS se enfrentan a algunos problemas comunes, añadidos a las controversias más específicas sobre el papel y los detalles de la aplicación de las técnicas de evaluación económica, entre las que destacan dos: la disponibilidad de evidencia limitada en el momento de llevar a cabo la evaluación y las dificultades para establecer y fundamentar un umbral coste-efectividad por encima del cual se considera que las innovaciones no son coste-efectivas (Auraaen et al., 2016).

Aunque el coste-efectividad es ampliamente reconocido como un elemento necesario para guiar la toma de decisiones con recursos limitados, ninguna de las agencias de ETS que tienen en cuenta la EE utilizan como única métrica el RCEI. Esta práctica reconoce que el criterio de la eficiencia/coste de oportunidad es condición necesaria pero no suficiente para guiar la asignación de recursos sanitarios y la necesidad de considerar efectos distributivos sobre costes y resultados. Desde el punto de vista conceptual, la inmensa mayoría de las evaluaciones económicas que se realizan ni incorporan criterios de equidad (un año de vida o un AVAC se valoran con independencia de la enfermedad, de la edad y del grupo de pacientes), ni pretenden ser, al menos desde un enfoque extra-welfarista, el único criterio de decisión con una métrica basada únicamente en el RCEI. La propia lógica del uso del coste por AVAC descansa en teorías extra-welfaristas y este propio enfoque es el que proporciona bases teóricas para la inclusión de otros criterios en el ADMC (Culyer, 1991; Garau y Devlin, 2017). La principal justificación, más allá de las limitaciones específicas del AVAC -que no procede revisar con detalle aquí- (Angelis y Kanavos, 2016; Nord, 2017), es que el RCEI corresponde sólo al criterio de eficiencia (Devlin y Sussex, 2011; Drummond et al., 2015).

La lógica del coste-efectividad implica priorizar no sólo según efectividad sino según el balance entre los costes y los resultados en salud comparados de una intervención frente a su mejor alternativa, pero no implica ni un único umbral (véase, por ejemplo, el caso de los criterios para tratamientos al final de la vida o para enfermedades raras), ni implica que el umbral coste-efectividad sea el único criterio de priorización (Culyer, 2017; Neumann y Cohen, 2015). Así pues, la decisión de cobertura o financiación de un tratamiento con un RCEI superior al umbral podría ser interpretado en este contexto como una medida del coste de oportunidad de tener en cuenta los “otros” factores en la toma de decisiones además del coste-efectividad.

En la práctica, las decisiones de asignación de recursos sanitarios de las ETS tienen en cuenta, además de la eficacia y seguridad comparadas, el RCEI y del impacto presupuestario, cuatro grupos de “otros” factores: a) la incidencia, prevalencia y severidad de la enfermedad; b) el grupo de población afectada; c) la disponibilidad de alternativas terapéuticas; c)  la calidad de la evidencia disponible;  y d) el grado de innovación tecnológica (Devlin y Sussex, 2011; Regier y Peacok, 2017; Garau y Devlin, 2017). Esta lista de factores pude ser algo más extensa en determinadas áreas terapéuticas, por ejemplo, en el caso de los medicamentos huérfanos (Paulden et al., 2014) y además es bastante variable entre países, e incluso entre decisores.

Una revisión internacional de la literatura para 11 países sobre criterios de priorización de tecnologías los agrupa en tres grandes grupos de principios: a) necesidad, adecuación y beneficios clínicos; b) eficiencia (incluyendo coste-efectividad); y, c) igualdad, solidaridad y otros valores éticos o sociales (Golan et al., 2011). En la Tabla 3.1 se presenta la enumeración de principios de asignación y los criterios que se asocian a ellos según esta revisión de la literatura.

Tabla 3.1. Principales criterios y “otras” consideraciones usadas internacionalmente para priorizar nuevas tecnologías sanitarias

Principios de asignación justa Criterio
Necesidad General
Gravedad de la enfermedad
Alternativas disponibles
Oportunidad Eficacia y seguridad
Efectividad
Beneficios clínicos General
Efecto sobre la mortalidad (vidas salvadas)
Efecto sobre la longevidad
Efecto sobre la calidad de vida relacionada con la salud
Eficiencia Coste-efectividad/beneficio
Impacto presupuestario
Coste
Igualdad General
Acceso al servicio
Asequibilidad para el individuo
Solidaridad  
Otros valores éticos o sociales Autonomía
  Valor para la salud pública
Impacto sobre futuras generaciones
Otras consideraciones  
Calidad de la evidencia clínica y económica  
Otras consideraciones Cuestiones estratégicas, consistencia con decisiones previas y precedentes

Fuente: Golan et al.,2011.

La toma de decisiones, sea cual sea el nivel de asignación de recursos, requiere priorizar y ponderar estos criterios de forma que se establecen relaciones de intercambio implícitas entre los mismos.  Por ejemplo, el sistema sanitario holandés utiliza cuatro criterios de priorización en un proceso de decisión bastante complejo: la atención debe ser necesaria, efectiva y eficiente, y no se puede dejar en manos de la responsabilidad individual (Stolk y Poley, 2005). Francia clasifica las innovaciones farmacológicas en tres niveles: esencial, importante y comodidad de administración, asociando a estas categorías una financiación pública del 100%, 65% y 35%, respectivamente (Sandier et al., 2004).    

Una conclusión pragmática y ampliamente compartida por la práctica observada en las agencias de ETS, sin entrar aquí en consideraciones sobre sus fundamentos teóricos, no es si se deben tener en cuenta múltiples criterios sino más bien cómo éstos deben ser tenidos en cuenta con transparencia, consistencia y sin omisión de información relevante. En este sentido, por ejemplo, cuando una agencia de ETS afirma que en sus decisiones se consideran “otros” factores además del coste-efectividad, lejos de dar por resuelto el problema decisional, aparecen inmediatamente dudas sobre la forma de aplicación de esta lógica multicriterio.

Alejarse de la lógica única del coste-efectividad o del coste de oportunidad en la dirección de la lógica multicriterio, lejos de resolver el problema, hace imprescindible dar respuesta adecuada a la necesidad de ser explícito sobre los “otros” factores que influyen las decisiones: requiere mejorar la transparencia y rendición de cuentas del proceso de toma decisiones; mejorar la consistencia del proceso; tener en cuenta las preferencias de los distintos agentes sociales implicados en la toma de decisiones y dar señales precisas a la industria sobre los aspectos de la innovación que se valoran (Devlin y Sussex, 2011; Angelis y Kanavos, 2016). A título de ejemplo, en muchos procesos de toma de decisiones multicriterio no queda claro cuál es la forma de incorporar los “otros” factores en la toma de decisiones: a) el peso asignado a cada uno de estos factores y de qué forma se compensan entre ellos y respecto del RCEI; b) si el efecto sobre la decisión es de carácter aditivo o multiplicativo; y, c) si la lista de criterios explicitados, cuando existe una lista explícita, es o no exhaustiva (Devlin y Sussex, 2011). Por ejemplo, En el caso de Inglaterra y Gales, cuando se analizan de forma retrospectiva las decisiones adoptadas por el National Institute for Health and Clinical Excellence (NICE) en el período 2004-2009 se observa una asociación significativa entre las recomendaciones de esta agencia y cuatro variables: a) la evidencia de superioridad clínica de la variable primaria de resultado en los ensayos clínicos; b) el ratio coste-efectividad (RCEI); c) el número de medicamentos incluidos en la misma valoración; y d) el año de la valoración (Cerri et al., 2013). En Australia, la revisión retrospectiva de las decisiones adoptadas entre 1993 y 2009 (n=425) por el Pharmaceutical Benefits Advisory Committee pone de relieve que un aumento de 10.000$A en el coste por AVAC reduce la media de la probabilidad de financiación pública del 37 al 33%, pero si se trata de un tratamiento para una enfermedad que pone en peligro la vida y que no tiene alternativas efectivas, entonces estas dos condiciones juntas se valoran como equivalentes a un aumento de 46.000$A en el coste por AVAC (Harris et al., 2015). Contrariamente a lo que han afirmado algunos autores (Drummond et al., 2007) para el caso de las enfermedades crónicas, no parece cierto que las experiencias reales de ETS se basen en la aplicación de un criterio puro de eficiencia de forma única (Laupacis, 2009).

La profusión reciente de escalas de medida del valor de la innovación de los nuevos medicamentos (“innovómetros”), muy posiblemente como respuesta a las propuestas de fijación de precios basados en el valor y a los elevados precios de las innovaciones tecnológicas (Neumann y Cohen, 2015; Walton et al., 2016; Zaragozá y Cuéllar, 2017; Angelis y Kanavos, 2017), especialmente en el campo de la oncología, es un buen ejemplo de los riesgos del uso inadecuado de procesos de decisión multicriterio. El uso no sistemático y ad-hoc de dimensiones de valor y la falta de transparencia en los juicios y preferencias sobre el valor puede conducir a menudo a inconsistencias y arbitrariedad en el proceso de valoración de estas escalas (Angelis y Kanavos, 2016).  Las simples comparaciones de algunas de estas escalas de valor de la innovación ponen de relieve que no existe consenso sobre los criterios que se deben tener en cuenta, que emplean diferentes estrategias para ponderar los criterios y calcular una puntuación global. La simple suma de puntuaciones del valor de cada criterio no da lugar a una puntuación global coherente y consistente con las preferencias de los agentes (Neumann y Cohen, 2015).  Asimismo, en la mayoría de los casos estas escalas carecen de cualquier fundamento teórico de la medida del valor, lo cual requeriría entre otras cosas “la estimación de la tasa a la cual los agentes implicados están dispuestos a compensar un atributo de salud por otro” (Walton et al., 2016). Todas estas limitaciones y críticas afectan de forma directa, por ejemplo, a la escala cuantitativa de valor de la innovación de los nuevos medicamentos propuesta recientemente para España por un grupo de trabajo liderado por el Ministerio de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad (Zaragozá y Cuéllar, 2017).

La dificultad de la toma de decisiones reside en la multiplicidad de criterios para evaluar las alternativas, con objetivos que pueden entrar en contradicción y con diferentes grupos de agentes implicados en la toma de decisiones con preferencias distintas. Los métodos tradicionales de ADMC constituyen una herramienta al servicio de este tipo de decisiones proporcionando un método formalizado de ayuda a la toma de decisiones multicriterio que proceden de los modelos de investigación operativa (Belton y Stewart, 2002).  En este sentido, la necesidad del ADMC en la ETS, a pesar de lo que afirman algunos autores (Angelis y Kanavos, 2016),  no se sostiene como alternativa sustitutiva de la lógica única del coste-efectividad o del coste de oportunidad – que casi nunca ha sido propuesta única lógica por la literatura económica ni empleada de modo único por las agencias-, sino como instrumento para poner orden (transparencia, consistencia y ser comprehensivo) de una forma explícita en las decisiones multicriterio (Belton y Stewart, 2002; Thokala y Duenas, 2012; Drummond et al., 2015; Regier y Peacok, 2017). El ADMC es un conjunto de técnicas de ayuda a los procesos deliberativos de toma de decisiones multicriterio, es decir, un instrumento de soporte sin valor prescriptivo que no reemplaza la toma de decisiones.   

Aunque la aplicación del ADMC a las decisiones sanitarias es relativamente reciente (Devlin y Sussex, 2011; Marsh et al., 2014; Adunlin et al., 2014; Wahlster et al, 2015; Thokala et al., 2016), estos métodos han sido utilizados ampliamente durante las últimas décadas tanto en el sector público como en el sector privado como ayuda a decisiones sobre transporte, inmigración, inversiones, medio ambiente, energía, defensa, etc (Thokala et al., 2016; Communities and Local Government, 2009).   Es necesario reconocer que una parte del interés reciente en el ADMC se enmarca dentro del debate político para alejarse de algunos procesos de ETS demasiado orientados, según la perspectiva de algunos agentes, por el umbral del coste máximo por AVAC, y reconocer la necesidad de considerar que hay resultados o beneficios más allá de los relacionados con la salud y de explorar métodos para medir todo lo que puede ser relevante para los pacientes. El propio debate teórico y político sobre una evaluación basada en el valor en el Reino Unido se puede interpretar como un intento de complementar la maximización de los AVAC con la consideración explícita de otros factores o atributos del valor tales como la severidad de la enfermedad. A pesar de lo anterior, sería un error interesado interpretar el ADMC simplemente como una simple alternativa al análisis coste-efectividad: la realización correcta de un ADMC es mucho más compleja que la mayoría de ejercicios simples que se han difundido en la literatura hasta hoy. La mayoría de cuestiones a resolver y problemas del coste-efectividad afectan al ADMC con el agravante de que se extienden a otros atributos o dimensiones: “Without a proper assessment of the other attributes of benefit forgone, decisions may reduce both health and the other attributes of benefit that originally motivated the use of MCDA” (Garau y Devlin, 2017).

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