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Javier Mar Medina, Fernando Jesús Antoñanzas Villar, Roberto Pradas, Arantzazu Arrospide Elgarresta
Objetivo Los modelos de Markov son el método estándar utilizado en los estudios de coste-efectividad para representar la historia natural de la enfermedad. El objetivo de este trabajo es mostrar los elementos clave en la construcción de modelos de Markov de tipo probabilístico.
Métodos Se ha utilizado el ejemplo de un nuevo tratamiento para una enfermedad genérica. Para ello se ha construido un modelo de Markov con parámetros introducidos como distribuciones estadísticas para llevar a cabo el análisis de sensibilidad probabilístico mediante simulaciones de Monte Carlo. Los resultados se analizaron en forma de plano coste-efectividad y curva de aceptabilidad.
Resultados La razón coste-efectividad incremental para el paciente medio es de 22.855�/año de vida ajustado por calidad (AVAC). En el análisis de sensibilidad probabilístico el resultado de todas las simulaciones se sitúa en el cuadrante nordeste, que corresponde a coste y efectividades positivas. El 67% de las simulaciones se sitúa por debajo del umbral de los 30.000�/AVAC.
Conclusión La utilización de los modelos de Markov de tipo probabilístico requiere la integración de conceptos provenientes de la economía, la epidemiología, la estadística y la clínica. Algunas etapas del proceso, como la construcción y el procesamiento del modelo, la gestión de los riesgos absolutos y relativos, y el manejo de las distribuciones estadísticas, suelen plantear mayores dificultades, pero son necesarias para que el modelo reproduzca la enfermedad de forma válida.
