Medicina Basada en la Evidencia

Diseños metodológicos – 220 – ■ Análisis de sensibilidad univariante: consiste en modificar el valor de un único parámetro, mante- niendo los otros invariables, suponiendo que di- chas variables son independientes y que no cam- bian cuando una de ellas se modifica. Esto permiti- ría identificar aquellas que son más influyentes en el resultado final. ■ Análisis de sensibilidad multivariante: consiste en modificar varios parámetros a la vez. La pregunta que surge entonces es: ¿cuántas variables modificamos?, y además resulta más complicado interpretar los re- sultados de este tipo de análisis. ■ Análisis de sensibilidad de extremos: se estudian los escenarios más optimistas y pesimistas de una inter- vención sanitaria, de tal forma que si en estas situa- ciones extremas presentan un resultado coste-be- neficio positivo se puede extrapolar para el resto de los escenarios intermedios, que son más realistas y frecuentes. La incertidumbre en los análisis de sensibilidad, mediante muchas submuestras, se puede estudiar empíricamente eliminando casos al azar, lo que para parámetros asimétricos o de muestras de pequeño tamaño puede ser útil ■ Análisis de sensibilidad umbral: identifica el valor crítico de un parámetro a partir del cual, por enci- ma o por debajo, cambian las conclusiones finales. Sería, por ejemplo, la valoración del precio de un medicamento. ■ Análisis de sensibilidad probabilístico: utiliza los mé- todos probabilísticos; asumiendo la incertidumbre presente en cada variable, se modifican todos los pa- rámetros al mismo tiempo, generando intervalos de confianza sobre las ratios coste-efectividad. Los criterios de la toma de decisiones se basan en el presupuesto, es decir, cuánto se está dispuesto a pagar por unidad de efectividad, y el precio por unidad de efectividad adicional, determinando un límite de eficiencia que establezca si una intervención tiene una relación coste-efectividad aceptable Al representar los parámetros en una gráfica de coor- denadas, en el eje horizontal (abscisa) tenemos el valor máximo que el decisor está dispuesto a pagar por cada unidad de resultado, y en el eje vertical (ordenada), el porcentaje de simulaciones o puntos de la nube que caen por debajo de ese umbral, de tal forma que se puede realizar una interpretación de coste-efectividad mediante una curva de aceptabilidad. Análisis estadísticos de la incertidumbre El muestreo repetitivo o bootstrapping estudia de for- ma empírica el comportamiento de la razón coste-efec- tividad incremental mediante un elevado número de submuestras obtenidas, eliminando casos al azar. Tie- nen en cuenta el sesgo o desviación de los resultados, muy útil en parámetros asimétricos, muy desviados o con tamaño muestral no muy grande. Sus resultados pueden mostrarse gráficamente en el plano de una cur- va de aceptabilidad de coste-efectividad.