Los análisis coste utilidad estiman la eficiencia de una tecnología sanitaria analizando la relación entre el coste incremental de la nueva tecnología respecto de la de comparación y el beneficio incremental entre las mismas. En este tipo de análisis, el beneficio se mide en años de vida ajustado a calidad (AVAC), que no son otra cosa que los años de vida que vive un paciente medio modulados por la calidad de vida con la que está durante todo ese tiempo. Por convenio, se ha establecido que la calidad de vida adoptará valores desde el 0 –correspondiendo al peor estado de salud, habitualmente la muerte, aunque se consideran en ocasiones situaciones peores que la muerte- hasta el 1 –que se corresponde con la salud perfecta. Así, un año de vida (AV) con un valor de calidad de vida de 0,85 se corresponde con 0,85 AVAC (1*0,85). El valor para conocer la calidad de vida de un estado de salud es la utilidad, que se define como la preferencia del individuo por dicho estado.
Vemos claramente que para la realización de un análisis coste utilidad, que es el más habitual y útil en evaluación de tecnologías sanitarias, se debe conocer el valor de las utilidades de los diferentes estados de salud por el que pasa un individuo en el transcurso de su enfermedad. Así, por ejemplo, los pacientes con cáncer metastásico estarán en un estado de salud estable, pudiendo progresar su enfermedad –y pasando al estado de progresión- o morir. Multiplicando la utilidad de cada estado por su utilidad correspondiente y sumando todo, se estimaría el número de AVACs del individuo medio.
La utilidad se mide habitualmente con instrumentos genéricos –que son cuestionarios que estudian diferentes dimensiones de la calidad de vida-, como el Euroqol 5 dimensiones (EQ-5D), que permiten estimar un único valor numérico, correspondiente a la utilidad, para una enorme variedad de patologías. Pero en investigación en cáncer se suelen utilizar instrumentos específicos de esta enfermedad –como el EORTC QLQ o European Organization for Research and Treatment of Cancer Quality of Life Questionnaire-, que permiten analizar mejor muchos detalles específicos del cáncer, que con EQ-5D no sería posible. Sin embargo, su resultado no ofrece un número equivalente a la utilidad, por lo que no sería tan apreciado en evaluación económica, a pesar de la enorme bondad de su utilización.
Una técnica que se ha venido utilizando últimamente para transformar los resultados de un instrumento específico –que presenta una muy valiosa información pero no ofrece valores de utilidades- es el denominado mapping. Consiste en un análisis de regresión lineal múltiple que relaciona las respuestas de dos cuestionarios con el fin de transformar los resultados del instrumento específico en valores de utilidades. Ello consigue que los resultados obtenidos por los investigadores en los ensayos clínicos puedan ser aprovechados posteriormente para la realización de evaluaciones económicas mediante análisis coste utilidad.
Con el fin de obtener utilidades a partir de los resultados de los estudios en pacientes con mieloma múltiple, los autores2 han realizado un mapping a partir de los instrumentos EORTC QLQ para ofrecer valores correspondientes a EQ-5D. El punto de partida fueron 2 tipos de instrumentos EORTC QLQ, el EORTC QLQ-C30 (Core 30) y el EORTC QLQ-MY20 (módulo específico de mieloma).
El EORTC QLQ-C30 es un cuestionario específico de 30 preguntas que evalúa 5 escalas de dimensión (física, actividades cotidianas, cognitiva, emocional y social), 3 de sintomatología (fatiga, dolor y náuseas y vómitos), 2 de percepción del estado de salud general y de la calidad de vida, y 6 características independientes (constipación, diarrea, insomnio, disnea, pérdida de apetito y dificultades financieras). Finalmente, las puntuaciones de cada escala se transforman linealmente entre 0 y 100, de modo que un mayor valor obtenido en las escalas de estado general y de calidad de vida se identifican con una mejor calidad de vida, mientras que valores altos en las escalas de síntomas y características representarían una sintomatología significativa.
El EORTC QLQ-MY20 es un módulo suplementario del cuestionario anterior, específico para el estudio del mieloma múltiple. Consta de 20 presuntas adicionales que analizan 4 dimensiones específicas (sintomatología, efectos secundarios, perspectiva futura y aspecto corporal), analizando diversos aspectos en cada dimensión. Igual que en el anterior, las puntuaciones se transforman en una escala entre 0 y 100, correspondiendo un valor alto de la sintomatología y los efectos secundarios a una notable incidencia de síntomas no deseados, mientras que representa una mejor respuesta en las otros dos dimensiones.
Finalmente, el EQ-5D es un cuestionario genérico que analiza 5 dimensiones (movilidad, autocuidado, dolor, actividades usuales y ansiedad y depresión), cada una se responde con 3 niveles de intensidad. Los resultados de cada respuesta se corresponden con un determinado valor, de modo que se puede estimar un valor global, correspondiendo a la utilidad, que fluctúa entre 0 (muerte) y 100 (salud perfecta), aunque puede descender hasta -0,594, significando una preferencia peor por un determinado estado de salud que por el de muerte.
Una vez obtenidos todos los valores obtenidos en cada cuestionario se efectuó un análisis de regresión lineal múltiple, cuyo resultado compuso un algoritmo para transformar los valores del EORTC QLQ a valores del EQ-5D. El grado de concordancia entre ambos valores se realizó, como es habitual, mediante el coeficiente R2. A partir de los resultados en los 154 pacientes evaluados se obtuvo un valor medio de utilidad con el EQ-5D de 0,7±0,3, y un resultado medio de 60,1±25,5 en EORTC QLQ-C30. Una vez eliminados del modelo las dimensiones que no presentaban un coeficiente con un valor significativo de p (<0,05) se estableció el algoritmo del mapping (Tabla 2). El resultado del mismo ofrece un estimado de utilidad de 0,7028, lo que indica un buen ajuste del modelo, que permitirá obtener valores de utilidades –imprescindible para los análisis coste utilidad- a partir de los obtenidos en la práctica clínica –necesarios para ver la evolución de los pacientes.
Los autores concluyen que el algoritmo determinado para el mapping de los datos de EPRTC QLQ a EQ-5D ofrece unos valores adecuados para la estimación de la utilidad en pacientes con mieloma múltiple.
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Tabla 2 |
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|---|---|---|
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|
Estimado |
p |
|
Intercepto |
0,25763 |
0,0002 |
|
Estatus de salud general/calidad de vida |
0,00165 |
0,0301 |
|
Función física |
0,00467 |
<0,0001 |
|
Dolor |
-0,00293 |
<0,0001 |
|
Insomnio |
0,00089197 |
0,006 |
|
Perspectiva de futuro |
0,00157 |
0,0061 |





