Modelo de Markov aplicado al estudio de coste-efectividad para una nueva tecnología de estratificación en paciente con fibrilación auricular

Abstract

[ES] La Fibrilación Auricular (FA) es la arritmia cardíaca más frecuente. Rápidamente se está convirtiendo en uno de los problemas de salud más significativos del mundo. A pesar de ser una enfermedad tan común, las estrategias de tratamiento de la FA son ineficientes y se carece de recursos suficientes para tratar a la mayoría de los pacientes. El principal objetivo de este Trabajo es desarrollar un estudio coste-efectividad de una tecnología novel de estratificación de paciente. Un Modelo de Markov con un horizonte temporal de 5 años se diseñó para representar la administración de pacientes en FA y se completó con datos de diversos estudios de la literatura. El método Monte Carlo se utilizó con la finalidad de realizar un análisis de sensibilidad para la situación en la que se empleara la tecnología novel con un aumento de efectividad de las ablaciones cardíacas (procedimiento quirúrgico) de hasta un 20%. Los resultados de la situación actual de los pacientes en FA recalcan la falta de pacientes sometidos a algún tratamiento (44%). Actualmente, el 45% de pacientes consiguen restaurar el ritmo sinusal (ritmo cardíaco normal) después de 5 años. El método Monte Carlo estima que en el 58% de los casos la alternativa de aumentar la efectividad de las ablaciones en un 20% sería coste-efectiva. Al duplicar el número de ablaciones, la proporción aumenta hasta un 86%, lo que significaría que 110,000 pacientes más al año restauran el ritmo sinusal, y se estima que ahorraría 700 millones de euros anualmente en Europa. En conclusión, este modelo expone la importancia y lo determinante que resulta tratar más pacientes. Un aumento de efectividad en las ablaciones influencia la eficiencia del sistema, pero la magnitud de esta aumenta cuando más personas son tratadas y los beneficios sobrepasan la inversión.

[EN] Atrial fibrillation (AF), the most common form of arrhythmia, is fast becoming one of the world’s most significant health issues. Despite the frequency of the disease, the treatment strategies of AF are inefficient and lack of enough resources to treat most patients. The aim of this study is to develop a cost-effectiveness model of a novel technology for patient stratification. A Markov Model with a time horizon of 5 years was built to represent the management of patients in AF and it was complete with data from studies in the literature. A Monte Carlo simulation was developed as a sensitivity analysis to estimate the impact of the device utilization. The comparison was done with the situation in which the novel technology is used and increases the effectiveness of cardiac ablations (surgical procedure) up to 20%. The results of the current situation of patients with AF highlights a lack of patients under treatment (44%). The base case ends up with 45% of patients having restored Sinus Rhythm (normal cardiac rhythm) after 5 years. The Monte Carlo simulation estimates that in 58% of the cases the alternative of increasing the ablation effectiveness by 20% would be cost-effective. If the number of ablations is the double, the proportion increases to 86%, which mean on average 110,000 more patients in Sinus Rhythm per year in Europe, and is estimated to save 700 million of Euros annually in Europe. In conclusion, the model of management of AF points out the importance of treating more patients. An increase of effectiveness of ablations procedures influences the efficiency of the system, but the magnitude increases when more people are treated, and the benefits outweigh the investment.

[CA] La Fibril·lació Auricular (FA) és l’arrítmia cardíaca més freqüent. Ràpidament s’està convertint en un dels problemes de salut més significatius del món. Malgrat ser una malaltia tan comuna, les estratègies de tractament de la FA són ineficients i es manca de recursos suficients per a tractar a la majoria dels pacients. El principal objectiu d’aquest Treball és desenvolupar un estudi cost-efectivitat d’una tecnologia novella d’estratificació de pacient. Un Model de Markov amb un horitzó temporal de 5 anys es va dissenyar per a representar l’administració de pacients en FA i es va completar amb dades de diversos estudis de la literatura. El mètode Monte Carlo es va utilitzar amb la finalitat de realitzar una anàlisi de sensibilitat per a la situació en la qual s’emprara la tecnologia novella amb un augment d’efectivitat de les ablacions cardíaques (procediment quirúrgic) de fins a un 20%. Els resultats de la situació actual dels pacients en FA recalquen la falta de pacients sotmesos a algun tractament (44%). Actualment, el 45% de pacients aconsegueixen restaurar el ritme sinusal (ritme cardíac normal) després de 5 anys. El mètode Monte Carlo estima que en el 58% dels casos l’alternativa d’augmentar l’efectivitat de les ablacions en un 20% seria cost-efectiva. En duplicar el nombre d’ablacions, la proporció augmenta fins a un 86%, cosa que significaria que 110,000 pacients més a l’any restauren el ritme sinusal, i s’estima que estalviaria 700 milions d’euros anualment a Europa. En conclusió, aquest model exposa la importància i el determinant que resulta tractar més pacients. Un augment d’efectivitat en les ablacions influencia l’eficiència del sistema, però la magnitud d’aquesta augmenta quan més persones són tractades i els beneficis sobrepassen la inversió.