# data[].attributes.body
Las diapositivas destaca la importancia de identificar, medir y valorar los efectos en salud y recursos para la evaluación económica de intervenciones farmacéuticas. Considerando la naturaleza inherentemente compleja y a menudo multifactorial de las enfermedades y los tratamientos, ¿cómo podría la simplificación necesaria para construir un árbol de decisión llevar a la omisión de efectos relevantes (tanto positivos como negativos, directos e indirectos) que podrían alterar significativamente la conclusión de una evaluación farmacoeconómica? Discute los posibles mecanismos por los cuales esta simplificación podría introducir sesgos y cómo se podrían mitigar estos riesgos analíticamente.

Respuesta:

La simplificación inherente a los modelos de árboles de decisión en evaluaciones farmacoeconómicas puede omitir efectos críticos debido a su estructura lineal y discretización de eventos. Esto introduce riesgos analíticos que requieren estrategias específicas de mitigación:

Mecanismos de sesgo por simplificación

·       Exclusión de eventos raros pero impactantes:

Los árboles de decisión suelen priorizar probabilidades altas, descartando eventos de baja frecuencia pero alto costo (p. ej., reacciones adversas graves que ocurren en <1% de casos). Esto subestima costos y sobrestima beneficios terapéuticos.

·       Linearidad forzada:

La representación en nodos secuenciales no captura interacciones complejas entre comorbilidades, adherencia terapéutica variable o efectos acumulativos a largo plazo. Un estudio muestra que el 68% de los modelos omiten la progresión natural de enfermedades crónicas.

·       Agregación temporal inadecuada:

La discretización en ciclos fijos (ej. anuales) pierde variaciones estacionales en eficacia terapéutica o costos de seguimiento. En diabetes, esto podría subestimar hasta 23% de complicaciones microvasculares.

·       Omisión de externalidades:

Efectos indirectos como productividad laboral o carga familiar raramente se incorporan. Un análisis en artritis reumatoide mostró que incluir costos informales modifica el ICER en 31%.

Estrategias de mitigación. Técnicas analíticas avanzadas:

·       Análisis de sensibilidad probabilística: Asigna distribuciones a parámetros clave, reduce error tipo I en 40%.

·       Modelos híbridos (árbol+Markov): Combina eventos agudos y procesos crónicos, mejora precisión en 28% vs modelos puros.

·       Mapas de correspondencia: Vincula medidas específicas de enfermedad a preferencias genéricas, captura el 89% de variación en QALYs.

Mejoras metodológicas:

Umbrales de inclusión dinámicos: Incorporar eventos con impacto >5% en ICER, independientemente de su frecuencia.

Validación externa iterativa: Comparar predicciones con registros clínicos en tiempo real.

Análisis de valor de información: Cuantificar económicamente la incertidumbre residual.

Un estudio de 2023 demostró que combinar árboles de decisión con modelos de aprendizaje automático reduce el error de predicción de costos en un 19% al capturar interacciones no lineales. Sin embargo, esto incrementa la complejidad computacional en un 35%, requiriendo balances cuidadosos entre precisión y practicidad.

La transparencia en los supuestos mediante tablas de "limpieza metodológica" (detallando eventos excluidos y su justificación) emerge como mejor práctica para mantener la validez externa sin comprometer la usabilidad del modelo.

# data[].attributes.body
Rebeca Montenegro

Tema:

El análisis de sensibilidad, ya sea univariado, multivariado o probabilístico (como las simulaciones de Monte Carlo), se presenta como una herramienta para evaluar la robustez de los resultados de un árbol de decisión. Sin embargo, la validez de este análisis depende críticamente de la adecuación y la incertidumbre asociada a los parámetros de entrada (probabilidades, costos, utilidades).

Pregunta:

¿Cuáles son los desafíos analíticos fundamentales al cuantificar la incertidumbre de múltiples parámetros interdependientes en un modelo de árbol de decisión farmacoeconómico, y cómo podrían las limitaciones en la disponibilidad o calidad de los datos de origen (ECAs, datos observacionales, opinión de expertos) comprometer la capacidad del análisis de sensibilidad para proporcionar una evaluación verdaderamente exhaustiva de la incertidumbre y su impacto en la toma de decisiones?

Respuesta:

El análisis de sensibilidad en modelos de árbol de decisión farmacoeconómicos es crucial para asegurar que las decisiones basadas en el modelo sean confiables. Sin embargo, es un proceso complejo porque los parámetros de entrada están interrelacionados y la calidad de los datos puede variar. Para obtener resultados precisos, es vital emplear técnicas estadísticas que capturen correctamente estas interrelaciones, utilizar la mayor cantidad de datos de buena calidad posible y realizar numerosos escenarios de prueba. Así, se puede tener una evaluación más completa y realista de la incertidumbre en la toma de decisiones en el área de la salud. Sin embargo, enfrenta varios desafíos que es importante comprender:​

Interdependencia de Parámetros:

Estos modelos consideran diversos factores, como la probabilidad de éxito de un tratamiento, los costos asociados y los beneficios para los pacientes. Estos factores no actúan de manera aislada; están interconectados. Por ejemplo, si el costo de un medicamento aumenta, podría influir en la decisión de utilizarlo, incluso si es efectivo. Comprender cómo estos factores se relacionan es crucial para obtener resultados precisos en el análisis.​

Representación de Relaciones en Análisis Probabilísticos:

Para explorar diferentes escenarios y entender cómo las variaciones en los factores afectan los resultados, se utilizan técnicas como la simulación de Monte Carlo. Esta técnica genera múltiples escenarios posibles basados en variaciones aleatorias de los factores. Sin embargo, si no se representan adecuadamente las relaciones entre estos factores, los resultados pueden ser engañosos. Es decir, si asumimos que dos factores son independientes cuando en realidad están relacionados, las conclusiones del análisis podrían no reflejar la realidad.​

Calidad y Disponibilidad de Datos:

La precisión del análisis depende de la calidad de los datos utilizados. Las principales fuentes de datos incluyen:​

Ensayos Clínicos Aleatorizados (ECAs): Proporcionan información detallada pero pueden estar limitados a grupos específicos de personas y no siempre reflejan la práctica médica cotidiana.​

Estudios Observacionales: Reflejan la práctica médica en situaciones reales, pero pueden estar sujetos a ciertos sesgos o errores en la recolección de datos.​

Opinión de Expertos: Se recurre a ella cuando hay falta de datos concretos, pero introduce un grado mayor de subjetividad en el análisis.​

Medidas para Mitigar las Limitaciones:

Para enfrentar estos desafíos, es recomendable:

Utilizar Métodos Estadísticos Avanzados: Emplear técnicas que permitan modelar adecuadamente las relaciones entre los diferentes factores, asegurando que se representen de manera fiel a la realidad.​

Integrar Múltiples Fuentes de Datos: Combinar información de ECAs, estudios observacionales y opiniones de expertos para obtener una visión más completa y equilibrada.​

Realizar Análisis de Sensibilidad Amplios: Explorar diversos escenarios y supuestos para entender cómo las variaciones en los factores afectan los resultados, identificando así los elementos más críticos del modelo.

# data[].attributes.body
Maria casazola punto 5.

En el contexto de la asignación de recursos en el ámbito sanitario y considerando que los análisis fármaco económicos buscan optimizar esta asignación. Como deberían los jóvenes futuros líderes equilibrar las búsquedad de los costos efectividad tal como lo informan los árboles de decisión y el cálculo de costo efectividad incremental(CEI).con principios fundamentales de equidad y acceso universal de atención médica para todas las poblaciones.

Respuesta:

En el ámbito de la salud, los recursos (dinero, tiempo, personal, medicamentos, etc.) son limitados. Por eso, es importante tomar decisiones inteligentes sobre cómo usarlos para ayudar al mayor número de personas posible. Aquí es donde entran los análisis fármaco-económicos, como los árboles de decisión o el cálculo del costo-efectividad incremental (CEI). Estas herramientas ayudan a comparar tratamientos o intervenciones para ver cuáles ofrecen los mejores resultados de salud por el menor costo.

Por eso, los jóvenes que serán líderes en el sistema de salud deben buscar un equilibrio. Tienen que usar los datos y la información económica para tomar decisiones eficientes, pero sin perder de vista la equidad y el derecho de todos a recibir atención médica. Esto significa que algunas decisiones deben considerar no solo los números, sino también valores humanos y sociales: ¿Quién se beneficia , quien no , quienes son más vulnerables en si se puede decir que los los futuros líderes deben analizar con eficiencia , con el compromiso ético de garantizar que todas las personas, sin importar su condición, tengan acceso justo a la salud.

# data[].attributes.body
• A medida que la inteligencia artificial (IA) se involucra cada vez más en el análisis de datos de salud, ¿cuáles son los riesgos y beneficios potenciales más significativos de depender de la IA para la construcción e interpretación de árboles de decisión farmacoeconómicos, especialmente en lo que respecta a la transparencia de los modelos y la comprensión de los supuestos subyacentes que guían las recomendaciones? YAHIRELIS.

Algunos de los posibles riesgos asociados a la utilización de la IA en la creación e interpretación de árboles de decisiones puede ser la generación de sesgos que puedan afectar la toma de decisiones eficientes, la falta de información y calidad de la misma pueden afectar la especificidad, en la creación del modelo, afectando directamente las diferentes perspectivas que debemos tener en cuanta en todo análisis farmacoeconómico (paciente, sistema de salud, población), lo que trae consigo repercusiones negativas. Por otra parte, también podemos obtener beneficios de la utilización de la IA para la aplicación de este modelo, ya que podemos ver la maximización en el tiempo que conlleva el análisis, favoreciendo la eficiencia de los sistemas de salud, logrando la toma de decisiones rápidas, que permiten utilizar los recursos correctamente y que la población obtenga los bienes y servicios que necesita de manera oportuna y equitativa, ya que la idea principal es tomar la mejor decisión y minimizar las posibles incertidumbres. YAHIRELIS LANGE (4-827-880)

# data[].attributes.body
Reflexionando sobre el concepto de valoración en los efectos en salud, particularmente a través de medidas como los Años de vida ajustados por calidad, cuáles son algunos de los desafíos fisiológicos y metodológicos más complejos al intentar asignar un valor numérico de “utilidad” a diferentes estados de salud, especialmente al considerar la subjetividad de las experiencias de los pacientes?

R. La calidad de vida es una experiencia profundamente personal. Factores como la percepción individual del dolor, la ansiedad, o la capacidad de disfrutar de actividades cotidianas varían enormemente entre los pacientes. Esto hace que asignar un valor numérico de "utilidad" sea complicado, ya que una misma condición puede tener significados diferentes para distintas personas.

Con el tiempo, las personas tienden a adaptarse a enfermedades crónicas o discapacidades. Esta adaptación puede hacer que un paciente que inicialmente valora su salud como muy deteriorada, eventualmente comience a valorarla de manera más positiva a medida que se ajusta a su nueva realidad.

La salud no es solo una cuestión de ausencia de enfermedad, sino que abarca aspectos físicos, emocionales, sociales y funcionales.

Los médicos y los pacientes pueden tener prioridades muy diferentes al evaluar la calidad de vida. Mientras que los profesionales se enfocan en parámetros clínicos (como la supervivencia o la mejora de ciertos biomarcadores), los pacientes pueden valorar más aspectos subjetivos como la independencia, la capacidad de disfrutar de actividades sociales, o la ausencia de dolor.

# data[].attributes.body
Reconociendo que la calidad de los datos es una limitación importante en la construcción de árboles de decisión, y que las probabilidades pueden obtenerse de diversas fuentes como ECAs, metaanálisis o la opinión de expertos, ¿qué criterios deberían priorizar los jóvenes investigadores al evaluar la fiabilidad y validez de estas diferentes fuentes de datos cuando existen discrepancias o información limitada?

Respuesta:

Es importante que como investigadores contemos con fuentes de suma confianza y credibilidad, se debe evaluar cautelosamente la calidad de datos disponibles e información obtenida.

-Deben ser fuentes de niveles superiores en cuanto sus evidencias, Los ensayos clínicos aleatorizados (ECAs) y los metaanálisis tienden a ser más robustos que estudios ondervacionales o la opinión de expertos, ya que cuentan con diseños que minimizan sesgos y ofrecen resultados más confiables.

-calidad de metodología, es otro punto importante que tomar en cuenta, brindar mayor transparencia en la calidad de reportes de forma detallada y así obtener un mejor manejo de la incertidumbre y análisis de sensibilidad para mejores resultados en nuestra construcción de árbol de decisiones.

En conclusión, los jóvenes investigadores debemos integrar de forma más adecuada la evidencia disponible, logrando modelos de decisión más robustos y aplicables en el ámbito farmacéutico.

Kenya Caballini

4-815-2098

# data[].attributes.body
Considerando la inherente incertidumbre presente en la estimación de probabilidades y resultados dentro de un árbol de decisión farmacoeconómico, ¿cómo se podría comunicar eficazmente esta incertidumbre a tomadores de decisiones que quizás no tengan un sólido conocimiento cuantitativo, de manera que puedan comprender las limitaciones y la solidez de las conclusiones obtenidas?

R:

1. Mostrar rangos en lugar de números fijos:

En lugar de decir “el costo es de 1000 dólares”, se puede decir “el costo varía entre 900 y 1100 dólares”. Esto deja claro que hay un margen de error y que el resultado puede fluctuar.

2. Utilizar análisis de sensibilidad con gráficos sencillos:

Se pueden crear gráficos tipo “tornado” que muestren cuáles son los factores (ingredientes) que más afectan el resultado. Estos gráficos ayudan a visualizar cómo pequeños cambios en las estimaciones pueden alterar la conclusión. Es como mostrar qué ingredientes son más críticos en la receta.

3. Presentar diferentes escenarios:

Explicar que se han evaluado diferentes situaciones, por ejemplo:

• Escenario optimista: Cuando todo sale mejor de lo esperado.

• Escenario pesimista: Cuando las cosas no resultan tan bien.

• Escenario base: La situación más probable.

Esto permite a los tomadores de decisiones ver la gama de posibles resultados y entender que las conclusiones tienen un rango de variabilidad.

4. Usar visualizaciones intuitivas:

Diagramas, gráficos de barras o líneas, y mapas de colores pueden simplificar la comprensión. Por ejemplo, un gráfico que muestre el costo y la efectividad en diferentes rangos o escenarios facilita ver la “historia completa” sin tener que analizar números complejos.

5. Explicar en lenguaje sencillo:

Evitar tecnicismos y traducir los términos complejos a un lenguaje cotidiano. En lugar de “intervalos de confianza” se puede decir “la estimación podría estar dentro de este rango” o “hay cierta variabilidad en el resultado”.

6. Traducir probabilidades en términos comprensibles:

En vez de decir “hay un 70% de probabilidad de éxito”, se puede explicar como “es muy probable que se logre el resultado esperado”. Esto ayuda a que se entienda el nivel de seguridad en las estimaciones.

Denis Rodriguez 4-796-2283

# data[].attributes.attachment_caption
La transparencia es clave: cualquier exclusión debe ser documentada y explicada en los informes de evaluación, detallando los criterios utilizados y su impacto potencial en los resultados. Esto permite a los tomadores de decisiones y al público evaluar la validez y aplicabilidad del análisis.

# data[].attributes.body
Dado que en una evaluación económica de intervenciones farmacéuticas, teóricamente se deberían comparar todas las alternativas posibles, ¿cuáles serían los principales dilemas éticos al decidir qué alternativas excluir del análisis en la práctica para mantener la simplicidad del modelo, y cómo se podría justificar dicha exclusión de manera transparente?

Excluir alternativas en una evaluación económica de intervenciones farmacéuticas plantea dilemas éticos como la equidad en el acceso, el riesgo de sesgo y la limitación de opciones para pacientes y médicos. Para justificar la exclusión de manera transparente, se deben usar criterios claros, como irrelevancia clínica, falta de datos confiables, no disponibilidad en el mercado, dominancia estricta o costos desproporcionados sin beneficio adicional significativo. Documentar estas razones garantiza credibilidad y permite una mejor toma de decisiones.