Diplomado Estrategias de Salud en México. Módulo VII, sesión 7.1, 13 de octubre

Evaluación de efectividad y eficiencia económica de tecnologías digitales

David Contreras-Loya. Tres demostraciones interactivas: microsimulación de pacientes con hipertensión, tamizaje universal de diabetes gestacional con glucosa capilar y tamizaje en dos etapas. Cifras en dólares.

Parte 5, actividad 5, min 103-108

Microsimulación de pacientes con hipertensión

La Fase 2 de DoctorSV propone seguir una cohorte de pacientes cardiometabólicos y proyectar sus resultados con una microsimulación. Esta demostración simula personas una por una durante 10 años: cada año pueden tener su presión controlada, sufrir un evento cardiovascular o morir. Los dos brazos usan los mismos números aleatorios, así que la diferencia refleja solo el control de la presión.

Parámetros ilustrativos para enseñar el método. No son resultados de DoctorSV.

Lo mediría la cohorte de la Fase 2.
Comparador simulado: sale de fuentes secundarias, no se observa.
Con 0, todas las personas tienen la presión promedio (152 mmHg).

Riesgo anual de evento: 0.8% a 140 mmHg y 55 años, multiplicado por 1.4 por cada 10 mmHg y por 1.6 por cada 10 años de edad. Después de un evento el riesgo se duplica. Utilidad 0.85 sin evento y 0.70 después de un evento.

Eventos cardiovasculares acumulados por 1,000 pacientes

DoctorSVMINSAL simuladoModelo de cohorte con la presión promedio (MINSAL)

Las primeras 40 personas del brazo DoctorSV, año por año

ControladaNo controladaDespués de un eventoMuerte

Cada fila es una persona y cada celda un año. Un modelo de cohorte solo vería proporciones; aquí cada persona conserva su presión, su historia y su riesgo.

Actividad 5, encuesta 2 min
Cohorte de un solo brazo contra un comparador simulado. ¿Cuál es la amenaza principal? a) regresión a la media, b) selección de quien se inscribe, c) atrición entre mediciones, d) efecto de ser observado.
Para la demostración
Lleve la dispersión a 0 y compare los eventos con 16 mmHg. Como el riesgo crece más que proporcionalmente con la presión, el modelo con la presión promedio subestima los eventos. Después quite los mismos números aleatorios y pulse "Otra corrida" varias veces: la diferencia entre brazos brinca por puro azar.

Fuentes

Contreras-Loya D. Evaluación económica de una estrategia de tamizaje universal de diabetes mellitus gestacional. Reporte técnico, Institute for Obesity Research, Tec de Monterrey, agosto 2024. Gallardo-Rincón H, et al., 2022. Mansell T, et al., 2017. Pillay J, et al., 2021.

Sánchez-Romero LM, et al. Projected impact of Mexico's sugar-sweetened beverage tax policy on diabetes and cardiovascular disease: a modeling study. PLoS Medicine, 2016. Krijkamp EM, et al. Microsimulation modeling for health decision sciences using R: a tutorial. Medical Decision Making, 2018.