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Análisis coste-efectividad.
Modalidad de estudio económico en la que las consecuencias de diferentes
intervenciones pueden ser diferentes, pero pueden ser medidas en unidades
naturales idénticas. Mide los beneficios sanitarios en términos
de unidades naturales, como años de vida salvados o mejorías
del estado funcional. Dado que los costes no se expresan en las mismas
unidades que los beneficios, su razón (ratio) constituye una herramienta
que permite valorar la eficiencia (productiva) relativa. Una de sus principales
debilidades es que no compara intervenciones con efectos naturales diferentes,
y en consecuencia no se puede usar para tomar decisiones en la distribución
de recursos. Véanse también Análisis coste-beneficio,
Análisis coste-utilidad, Análisis de minimización
de costes, Eficiencia, Farmacoeconomía y QALY.
Análisis coste-utilidad.
Adaptación del análisis coste-beneficio que mide el efecto
de una intervención a la vez sobre los aspectos cuantitativos y
cualitativos de la salud (morbididad y mortalidad), mediante el uso de
una variable como la cantidad de años ajustados de vida (QALY).
También evalúa la eficiencia relativa con una razón
(ratio) incremental, que en este caso se denomina razón coste-utilidad.
Se considera que una intervención es más eficiente que otra
cuando produce beneficios mayores (o iguales) a un coste menor. El uso
de una sola unidad de medida para evaluar diversos tipos de intervenciones
posibilita la comparación entre ellas, de modo que el análisis
coste-utilidad permite estudiar tanto la eficiencia productiva como la
distributiva. Una aplicación (más teórica que práctica)
del análisis coste-utilidad consiste en clasificar las intervenciones
y seleccionar las que presentan razones más bajas (las más
eficientes) hasta que se agota el presupuesto disponible.Véanse
también Análisis coste-beneficio, Análisis coste-efectividad,
Análisis de minimización de costes, Eficiencia, Farmacoeconomía
y QALY.
Análisis de la covarianza (ANCOVA).
Método de análisis estadístico que es una extensión
del análisis de la varianza, que permite ajustar los estimadores
del efecto de un tratamiento según posibles covariables y factores.
Análisis de la varianza (ANOVA). Conjunto de técnicas estadísticas
para conocer el modo en que el valor medio de una variable es afectado
por diferentes tipos de clasificaciones de los datos. Con el análisis
de la varianza se pueden ajustar las estimaciones del efecto de un tratamiento
según otros factores como sexo, edad, gravedad, etc.
Análisis de minimización de costes.
Tipo de análisis comparativo que tiene por objeto identificar la
intervención menos cara entre las que producen beneficios iguales.
Dado que los resultados son los mismos, lo que se compara son los ingredientes
necesarios. Veánse también Función de coste y Minimización
de costes. Análisis de regresión. En un conjunto de datos
sobre la variable dependiente y y sobre una o más variables independientes,
x 1 , x 2 ......x i , consiste en determinar el modelo matemático
más ajustado que describa y como una función de las x o
para predecir y a partir de las x. Los tipos más corrientes son
el modelo lineal y el modelo logístico. Véanse también
Modelo lineal, Modelo logístico, Variable dependiente y Variable
independiente.
Análisis de regresión múltiple.
Análisis simultáneo de regresión de las relaciones
entre varias variables dependientes y varias independientes. Véanse
también Regresión logística, Variable dependiente
y Variable independiente.
Análisis de sensibilidad.
En economía de la salud, técnica por la que se repiten las
comparaciones entre recursos necesarios (inputs) y resultados (outputs),
pero con sucesivas modificaciones de las suposiciones en las que se basan
los cálculos. De este modo, el análisis de sensibilidad
pone a prueba la robustez de las conclusiones mediante variaciones de
los ingredientes sobre los que existe incertidumbre.
Análisis de subgrupos. Análisis
comparativo de los resultados obtenidos con los diferentes tratamientos
probados en subgrupos de pacientes que presentan alguna característica
particular (por ej., diabéticos en un ensayo sobre hipertensión).
No es un método óptimo de evaluación de resultados.
Véanse
Análisis estratificado, Dragado
de datos y Paradoja de Simpson.
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