EL ANÁLISIS DE DECISIÓN MULTICRITERIO: ¿QUÉ ES Y PARA QUÉ SIRVE? (3)

¿Para qué puede servir el ADMC? Una ilustración sencilla

El ADMC puede ser útil como instrumento de ayuda a la toma de decisiones en el sector salud que además de la ETS pueden incluir decisiones de autorización, decisiones de priorización de cobertura o financiación de de prestaciones, priorización de acceso a tratamiento de los pacientes, clasificación de enfermedades, asignación de recursos para la investigación y desarrollo, etc. (Thokala et al., 2016; Marsh et al., 2016; Mülhbacher y Kaczynski, 2016).  Castro et al., 2017, presentan una interesante descripción de tres casos de estudio de aplicación del ADMC en la ETS para diversos países y regiones (Colombia, Lombardía y Bélgica), que se explican en detalle en las secciones 4.3 y 7.2.8.  Asimismo, una revisión de las experiencias de aplicación del ADMC en la priorización de prestaciones y tratamientos en países de renta media y baja se puede consultar en Tromp et al., 2017.

En esta sección se presenta una ilustración sencilla de un caso hipotético de utilización de los diversos métodos de ADMC para evaluar dos tratamientos farmacológicos A y B, siendo A el tratamiento actual y B el nuevo tratamiento. Esta ilustración está basada en una presentación resumida del caso de estudio publicado por Thokala y Duenas, 2012. En la Tabla 3.3 se presentan las principales características de los dos medicamentos sometidos a evaluación en base a cinco criterios: coste/efectividad (en términos del beneficio neto), equidad, innovación, adherencia al tratamiento y calidad de la evidencia.  La relación coste-efectividad se presenta en forma de beneficio neto calculado a partir de una disposición a pagar por AVAC de 20.000 unidades monetarias (u.m.). El beneficio monetario neto es la diferencia entre el valor monetario de los AVAC y el coste del tratamiento (Hounton y Newlands, 2012).  Vamos a suponer que el beneficio neto del medicamento A depende del precio (x) según la función siguiente: f(p) = 25.000 – 1.000x.  Si se utiliza la lógica única del coste-efectividad, se recomendaría el tratamiento B. Sin embargo, vamos a ver lo que podría ocurrir si se emplean los 3 métodos de ADMC antes mencionados.  En este ejemplo hipotético no se incluye el coste de oportunidad como criterio sino únicamente el beneficio neto de ambas alternativas.

Tabla 3.3. Características de los tratamientos farmacológicos sometidos a evaluación

Características Medicamento A
*
Medicamento B
*
C/E (en términos de beneficio neto) 15.850 £ 25.600 £
Equidad (%) 0,14 0,08
Innovación Innovadora Menos innovadora
Adherencia al tratamiento (%) 0,93 0,85
Calidad de la evidencia Buena Buena
 

C/E: coste-efectividad.
*  y  son valores del atributo i para el medicamento A y medicamento B, respectivamente.

Fuente: Thokala y Duenas, 2012.

Como paso previo a aplicar los 3 métodos de ADMC, en la Tabla 3.4 se presentan los niveles de resultado para cada uno de los 5 criterios de acuerdo con una medida o escala objetiva. Para cada criterio se han identificado niveles de resultado deseable. Cuando existe una relación lineal entre el valor del atributo y el valor del resultado del criterio, como en el caso de la adherencia, el mismo valor del atributo se puede tomar como medida de resultado. En la mayoría de casos, para los que no se puede suponer esta relación lineal, es necesario construir una escala para representar los resultados de cada alternativa en la que son preferidos los valores más elevados. Para el criterio i, la puntuación de resultados vi(A) es una función no decreciente del valor del atributo zi(A). De forma más general, para cualquier criterio i la puntuación de cualquier alternativa se define como vi = f(zi) siendo la función f la misma para las alternativas (tratamientos farmacológicos) comparados. Estas puntuaciones se presentan generalmente estandarizadas en una escala que va del valor cero menos deseable al más deseable (1, 10 o 100). Aquí vamos a suponer que hemos definido estas funciones y las puntuaciones son las que se presentan en la Tabla 3.4. Una vez obtenidas estas puntuaciones ya estamos en condiciones de empezar a aplicar cada uno de los 3 métodos de ADMC. 

Tabla 3.4. Puntuaciones de cada criterio y tratamiento farmacológico

Criterios (i) Medicamento A
*
Medicamento B
*
C/E (en términos de beneficio neto) 0,72 0,84
Equidad (%) 0,14 0,08
Innovación 0,91 0,62
Adherencia al tratamiento (%) 0,93 0,85
Calidad de la evidencia 0,82 0,79

C/E: coste-efectividad.
*  y  son valores del resultado del atributo i para el medicamento A y medicamento B, respectivamente.

Fuente: Thokala y Duenas, 2012.

Modelos de medida del valor. Con el fin de conseguir una puntuación global única para cada alternativa, se construyen los niveles de resultado para cada criterio (modelización de preferencias) como ya hemos hecho en la Tabla 3.4 (función de valor parcial), en este caso, en una escala entre 0 y 1. Una función de valor parcial refleja como varía el valor de un atributo para el decisor a lo largo de la escala de medida. Puede ser una función para un atributo como la calidad de vida o decreciente como para el coste. A continuación, se asigna una ponderación o peso relativo wi a cada criterio que depende de la escala de la función de valor de cada criterio e indican su importancia relativa. A continuación, se agregan las funciones de valor parcial teniendo en cuenta las ponderaciones. Si se adopta una función de agregación aditiva (suma ponderada), entonces: . Suponiendo que hemos identificado los pesos relativos (wi) siguientes utilizando la técnica más adecuada: coste-efectividad (8), equidad (1), innovación (3), adherencia al tratamiento (2) y calidad de la evidencia (3).  Entonces se obtiene V(A) = 12,95 y V(B) = 12,73. Con este método, la alternativa A es preferida a la alternativa B, contrariamente a la recomendación con el uso único del coste-efectividad ya que los mejores resultados de A en los otros 4 criterios más que compensa la desventaja en el criterio coste-efectividad.

Enfoque outranking. El primer paso para estimar la concordancia o discordancia consiste en construir la matriz de relaciones outranking a partir de los resultados de las alternativas en cada criterio (Tabla 3.4) tal como se presenta en la Tabla 3.5.  Con este método, la alternativa A es preferida a la B sólo si vi(A) – vi(B) es mayor que determinado “umbral de indiferencia” (ti). En nuestro caso, por ejemplo, si el umbral para la calidad de la evidencia es de 0,05, entonces la diferencia observada es menor que este umbral y no se pueden comparar las alternativas para este criterio. Este método también requiere la estimación de pesos relativos para cada criterio, los cuales pueden ser distintos de los del modelo de medida de valor ya que sólo representan la importancia relativa de los diferentes criterios que permite afirmar que una alternativa es mejor que la otra (no necesitan ser relaciones de intercambio entre criterios). En este ejemplo, el índice de concordancia C(A,B) se calcula mediante el método ELECTRE I que consiste en el ratio entre la suma de los pesos de los criterios en los que A es al menos tan buena alternativa como B  (Q pesos) y la suma de los pesos de todos los criterios (m pesos): . Alternativamente, también se podría haber calculado un índice de discordancia D(A,B) que se puede definir como:  . Para nuestro ejemplo hipotético, el índice de concordancia de A respecto B C(A,B) = 8/18 = 0,44 y el de concordancia de B respecto A C(B,A) = 10/18 = 0,56. Supongamos ahora que definimos un umbral de veto del criterio coste-efectividad t1 = 0,1. En la Tabla 3.4 se puede observar como B es mejor que A en coste-efectividad en 0,12, cifra superior al umbral de veto t1. Sea, por ejemplo, el umbral de concordancia C’ inferior a 0,56: entonces, con este método se puede concluir que la alternativa B es superior a la A siempre que se respeten los umbrales del resto de criterios y bajo el umbral de concordancia adoptado.  

Tabla 3.5. Relaciones outranking y de pesos

Criterios (i) Pesos Medicamento A Medicamento B
C/E (en términos de beneficio neto) 10   ü
Equidad (%) 2 ü  
Innovación 1 ü  
Adherencia al tratamiento (%) 3 ü  
Calidad de la evidencia 2 ü

*  es la ponderación del criterio i.

Fuente: Thokala y Duenas, 2012.

Programación por objetivos (goal programming). Con este método se definen, en primer lugar, valores objetivo para cada criterio de las alternativas, entendidos éstos como niveles de resultado deseables para cada criterio. En la Tabla 3.6 se definen estos valores de los objetivos gi.  Así, en nuestro ejemplo se definen objetivos para los criterios coste-efectividad, equidad y adherencia. Vamos a suponer que mientras el coste-efectividad se puede modificar a través de cambios en el precio, la equidad y la adherencia no se pueden modificar. Vamos a emplear el método lexicográfico de programación por objetivos siendo el coste-efectividad el criterio con la máxima prioridad y los otros con la siguiente prioridad. Sabemos que el beneficio neto de A (C/E) varía con el precio de acuerdo con la siguiente función: f(x) = 25.000 – 1.000x (donde x es el precio unitario de A). Si utilizamos la función de beneficio neto de A, esta alternativa sólo alcanzaría el nivel del objetivo de beneficio neto si el precio fuera igual a 5 u.m., es decir, un 45% menos que el precio inicial (9,5 u.m.). Sólo si los dos tratamientos cumplen con el objetivo de beneficio neto, podemos proceder con el paso siguiente. Ahora que, con la reducción de precio, se ha cumplido el objetivo de primera prioridad, podemos pasar al siguiente nivel de prioridad que incluye los restantes criterios. Calculando la suma ponderada de las desviaciones respecto del valor objetivo, para los otros dos criterios con un peso relativo no nulo, de cada alternativa obtenemos: D(A) = (5 x 0,06) + (5 x 0,02) = 0,4 y D(B) = (5 x 0,12) + (5 x 0,1) = 1,1. Entonces, con este método podemos concluir que el medicamento A es superior al B, acercándose más a los objetivos de equidad y adherencia, siempre que el precio de A se reduzca en un 45% para cumplir con el objetivo coste-efectividad. 

Tabla 3.6. Características de los medicamentos, los objetivos y ponderaciones de cada criterio

Criterios (i) Medicamento A * Medicamento B * Objetivos
Pesos
**
Pesos
***
C/E (en términos de beneficio neto) 15.850 £ 25.600 £ 20.000 £ 10 0
Equidad (%) 0,14 0,08 0,20 0 5
Innovación Innovadora Menos innovadora 0 0
Adherencia al tratamiento (%) 0,93 0,85 0,95 0 5
Calidad de la evidencia Buena Buena 0 0
 

C/E: coste-efectividad.
*  y  son valores del atributo i para el medicamento A y medicamento B, respectivamente. ** Pesos del primer nivel de prioridad. *** Pesos del segundo nivel de prioridad.
º  y  son los pesos relacionados con las desviaciones del objetivo  del criterio i.

Fuente: Thokala y Duenas, 2012.

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