El trastorno depresivo representa una importantísima carga para la sociedad, principalmente en términos de años de vida con discapacidad. Asimismo, el coste asociado al mismo es muy elevado. Un reciente trabajo desarrollado en Holanda ha tratado de sintetizar mediante un modelo de decisión la evidencia existente en el tratamiento de la depresión, a fin de comparar la eficiencia y la sostenibilidad –mediante análisis de coste-efectividad y de impacto presupuestario– de diversas intervenciones en adultos con o sin riesgo de desarrollar un trastorno depresivo.
El modelo presentaba varios estados de salud: sano, en riesgo, depresión, recaída, recuperación y muerte. El desarrollo se realizó acorde con el esquema PICOT: paciente de 18-65 años, con varios niveles de depresión, que recibía varias posibles intervenciones (simples o complejas), con un tiempo de seguimiento normalmente de unos 5 años, comparado con el cuidado usual, y valorando como outcomes (resultados) el coste por años de vida ajustados a calidad (AVAC) ganado. La perspectiva adoptada por el modelo es la del sistema de salud. En un horizonte temporal de 5 años se estimaron los costes que se correspondían con los de las actividades de prevención primaria y secundaria y los tratamientos de los episodios, así como los beneficios en AVACs (según el valor de la utilidad de cada estado de salud y el tiempo pasado en el mismo). El resultado de eficiencia se determinó mediante el ratio coste-efectividad incremental (RCEI), realizando después un análisis probabilístico con 1.000 iteraciones, mediante simulación de Monte Carlo.
Los resultados mostraron que una intervención de escalado de medidas preventivas para tratar a personas con depresión subclínica presentaba un 82% de probabilidad de que dicha intervención fuera eficiente respecto del cuidado habitual, para una disposición a pagar de 20.000 €/AVAC. Los autores concluyen que este nuevo modelo predictivo permite estimar la eficiencia de cambiar la configuración del sistema de salud respecto de la depresión. Ello permitirá facilitar a los decisores las elecciones respecto de la optimización del sistema sanitario en esta patología.


















