UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA
Peumo Repositorio Digital USM https://repositorio.usm.cl
Tesis USM TESIS de Pregrado de acceso INTERNO
2019
MODELO DE MARKOV DE LA
PROGRESIÓN DE ENFERMEDAD
RENAL CRÓNICA PARA LA
PREDICCIÓN DE LOS RECURSOS
NECESARIOS EN SU ATENCIÓN,
UTILIZANDO DATOS DE UN
HOSPITAL DE MEDIANA
COMPLEJIDAD EN LA REGIÓN DE VALPARAÍSO
HERRERA MAZZON, ROBERTA SILVANA
https://hdl.handle.net/11673/47179
UNIVERSIDAD TÉCNICA FEDERICO SANTA MARÍA
DEPARTAMENTO DE INDUSTRIAS
MODELO DE MARKOV DE LA PROGRESIÓN DE ENFERMEDAD
RENAL CRÓNICA PARA LA PREDICCIÓN DE LOS RECURSOS NECESARIOS
EN SU ATENCIÓN, UTILIZANDO DATOS DE UN HOSPITAL DE MEDIANA
COMPLEJIDAD EN LA REGIÓN DE VALPARAÍSO
MEMORIA PARA OPTAR AL TÍTULO DE INGENIERÍA CIVIL
INDUSTRIAL
AUTOR
ROBERTA SILVANA HERRERA MAZZON
PROFESOR GUÍA
RAFAEL FAVEREAU URQUIZA
PROFESOR CORREFERENTE
FREDDY KRISTJANPOLLER
1
I. AGRADECIMIENTOS
En primer lugar, quiero agradecer a mi hermana Gabriela Herrera, que me entregó muchos de los conocimientos de salud que utilicé para la realización de esta memoria. Adicionalmente, me apoyó incondicionalmente en toda mi época universitaria.
Luego, quiero agradecer a mi familia, amigos de toda la vida y a los que conocí dentro de la universidad, por estar siempre que los necesité, además de soportar todas las mañas producto del estrés y de las crisis universitarias a fines de semestre.
Especial mención a mis grupos de amigos de la universidad que, a pesar de ser muy diferentes entre todos, se realizaron muy buenas salidas, juntas, carretes y cumpleaños: Mis Civilillos ñoños; mis amigos industriales; la mejor generación de recepcionistas y coordinadores del gimnasio II; mis compañeros de memoreo intenso en la salita ICOM y mi pololo Diego, que ha estado en los buenos y malos momentos apoyándome.
Quiero agradecer también al profesor Rafael Favereau, quién me apoyo en las decisiones que tomaba respecto a la memoria y a las ayudantías, lo que me hacía sentir tranquila para poder seguir trabajando.
2
II. RESUMEN EJECUTIVO
Las enfermedades crónicas no transmisibles (ECNT) son enfermedades que afectan generalmente a los adultos, son de larga duración y de progresión lenta. No son transmitidas por vectores infecciosos, sin embargo, se ha demostrado que se transmiten no solo por componentes genéticos, sino que también por componentes ambientales, socioculturales y conductuales.
En los últimos años, se ha incrementado el aumento en la prevalencia, que es la proporción de la población que presentan ciertas características o eventos, de los factores de riesgo que inician y facilitan la progresión de las ECNT. Éstas últimas, presentan un alto impacto económico y social tanto en la vida de los pacientes, sus familias, al Estado como también el servicio de salud que los atiende.
En este contexto, se realizó un modelo de Markov que permitiera caracterizar una enfermedad en particular como lo es le Enfermedad Renal Crónica (ERC), que es una afección que afecta a los riñones; órganos vitales que dentro de sus principales funciones se encuentra filtrar desechos tóxicos presentes en la sangre. Dicho modelo, fue propuesto en base al estudio y conocimiento del estado del arte de la enfermedad y de los diferentes modelos existentes aplicados a diversas temáticas.
3 la atención de los pacientes con ERC y sus numerosas complicaciones, utilizando la distribución proyectada de los pacientes en cada estado de la enfermedad, obtenidos por el modelo general, y asignándoles un costo trimestral a dichos estados.
El resultado de las asignaciones de costos, por la atención y tratamiento de un paciente de forma trimestral fue de: $103.491 para el estado I-II; $121.637 para el estado III; $1.104.448 para el estado IV; y $2.104.567 para el estado V.
En la valorización del costo anual de los años analizados y del presupuesto para el año 2019, se obtuvo que el año 2015 el costo fue de $45.757.570, mientras que el presupuesto del año 2019 realizado con la misma metodología de valorización fue de $249.831.357. Lo anterior, se debe a la progresión de la enfermedad de los pacientes analizados, que en un inicio se concentraban en las primeras etapas de la enfermedad que presentan menos complicaciones costosas, mientras que para el 2019 se concentran mayoritariamente en estados IV y V que son los de mayor complejidad.
4
CONTENIDO
I. AGRADECIMIENTOS ... 1
II. RESUMEN EJECUTIVO ... 2
1. PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN ... 10
2. OBJETIVOS ... 13
2.1 Objetivo General ... 13
2.2 Objetivos Específicos ... 13
3. MARCO TEÓRICO ... 15
3.1 Enfermedades crónicas ... 15
3.2 Situación Mundial ... 16
3.3 Situación en Chile ... 19
3.3.1 Déficit Histórico del Servicio de Salud ... 21
3.3.2 Plan AUGE-GES ... 23
3.4 Enfermedad Renal Crónica ... 24
3.4.1 Descripción ... 24
3.4.3 Planes de acción y tratamiento ... 33
3.5 Procesos estocásticos ... 36
3.5.1 Cadenas de Markov ... 37
5
3.5.3 Antecedentes bibliográficos ... 41
4. METODOLOGÍA ... 45
4.1 Obtención y análisis de datos ... 45
4.2 Modelo de Markov. ... 48
5. RESULTADOS ... 53
5.1 Consideraciones del modelo y parámetros encontrados ... 54
5.1.1 Estados de Cadena de Markov ... 56
5.1.2 Probabilidades de Transición ... 60
5.2 Modelo General ... 60
5.3 Modelos diferenciados ... 74
5.3.1 Modelo HTA+DM v/s Modelo HTA-DM ... 75
5.3.2 Modelo de Vida saludable v/s Modelo de Vida no saludable ... 80
5.4 Estimación de presupuesto de atención y tratamiento de pacientes con ERC 86 6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ... 100
7. LIMITACIONES ... 104
8. REFERENCIAS ... 106
9. ANEXOS ... 110
9.1 Validación de modelos HTA+DM vs HTA-DM ... 110
6
9.1.2 Modelo HTA-DM ... 111
9.2 Validación de modelos Vida Saludable vs Vida no Saludable ... 112
9.2.1 Modelo Vida Saludable ... 112
... 112
9.2.2 Modelo de Vida no Saludable ... 113
9.3 Modelos con subclasificación. ... 114
9.3.1 HTA+DM Vida saludable ... 114
9.3.2 HTA+DM Vida no saludable ... 115
9.3.3 HTA-DM Vida saludable ... 116
9.3.4 HTA-DM Vida no saludable ... 117
9.4 Detalle de costos trimestrales por estados. ... 118
7
ÍNDICE DE GRÁFICOS
Gráfico 1: Déficit Anual del Servicio de Salud (Chile). ... 21
Gráfico 2: Sexo de la muestra ... 61
Gráfico 3: Rango Etario de la Muestra ... 62
Gráfico 4: Caracterización de la muestra del Modelo General... 64
Gráfico 5: Distribución inicial de Muestra ... 66
Gráfico 6: Distribución real de pacientes. ... 68
Gráfico 7: Distribución Proyectada de pacientes. ... 68
Gráfico 8: Pacientes en estados I-II ... 69
Gráfico 9: Pacientes en estado III ... 69
Gráfico 10: Pacientes en estado IV ... 69
Gráfico 11: Pacientes en estado V ... 69
Gráfico 12: Probabilidades de Progresión de Modelo General 50P y 35P ... 72
Gráfico 13: Pacientes en Estados I-II ... 73
Gráfico 14: Pacientes en Estado III ... 73
Gráfico 15: Pacientes en Estado IV ... 73
Gráfico 16: Pacientes en Estado V ... 73
Gráfico 17: Probabilidades de progresión de modelos HTA+DM y HTA - DM .... 77
Gráfico 18: Probabilidades de Progresión de modelos de Vida saludable y no saludable ... 82
Gráfico 19: Probabilidades de progresión de modelos diferenciados. ... 84
8
ÍNDICE DE TABLAS
Tabla 1: Factores de riesgo de la ERC ... 28
Tabla 2: Etapas de ERC según VFG ... 31
Tabla 3:Resumen de tratamiento según estadio ... 34
Tabla 4: Descripción de estados y VFG ... 57
Tabla 5: Ejemplo de secuencia de estados por paciente ... 60
Tabla 6: Matriz de probabilidades de transición de un paso del Modelo General. . 65
Tabla 7: Distribución inicial ... 66
Tabla 8: Distribución Proyectada de Modelo General ... 67
Tabla 9: Matriz de transición de Modelo general de 35 pacientes ... 71
Tabla 10: Probabilidades de Progresión de Modelo General 50P y 35P ... 72
Tabla 11: Matriz de probabilidades de transición modelo HTA+DM ... 76
Tabla 12: Matriz de probabilidades de transición modelo HTA-DM ... 76
Tabla 13: Probabilidades de progresión de modelos HTA+DM y HTA - DM ... 77
Tabla 14: Resultados de distribución trimestral de modelo HTA+DM ... 78
Tabla 15: Resultados de distribución trimestral del modelo HTA- DM ... 79
Tabla 16: Criterios de clasificación de Vida Saludable. ... 81
Tabla 17: Matriz de probabilidad de transición de modelo de “Vida Saludable”. .. 81
Tabla 18: Matriz de probabilidad de transición de modelo de “Vida No Saludable”. ... 82
Tabla 19: Probabilidades de Progresión de modelos de Vida saludable y no saludable ... 82
9
Tabla 21: Plan de acción de tratamiento para ERC para pacientes Diabéticos. ... 88
Tabla 22: Plan de acción de tratamiento para ERC para pacientes Diabéticos. ... 89
Tabla 23: Detalle Costo de Estados I-II, por paciente. ... 90
Tabla 24: Detalle Costo de Estado III, por paciente. ... 91
Tabla 25: Detalle de costos de Estado IV, por paciente. ... 93
Tabla 26: Detalle de costos de Estado V, por paciente. ... 94
Tabla 27: Costo de ERC en los diferentes estados por paciente y por trimestre. .... 96
Tabla 28: N° de pacientes en cada estado, para cada trimestre. ... 96
Tabla 29: Costo anual de ERC de años 2015-2019 ... 98
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1: Elementos de una Nefrona ... 26Figura 2: Ejemplo de cadena de Markov. ... 37
Figura 3: Representación gráfica de un ciclo de Markov en una enfermedad. ... 40
Figura 4: Diagrama de Markov ... 59
10
1. PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN
Las enfermedades no transmisibles (ENT) representan la principal carga de morbi-mortalidad en el mundo y en Chile. Morbilidad se refiere a la proporción de individuos que se enferman durante un tiempo determinado y mortalidad es referido al número de defunciones en una población y tiempo determinado. Por lo que el concepto de morbi-mortalidad es la interacción entre las defunciones y las causas médicas que las producen, y se traduce en enfermedades de mayor incidencia en la población que, a la vez, generan mayor tasa de fallecimientos.
Estudios demuestran que las enfermedades crónicas no transmisibles (ECNT) y las diferentes consecuencias de ellas, se pueden prevenir hasta en un 80% a través de la modificación de los hábitos de vida y control de los factores de riesgo. Es por esto, que la OMS elaboró un Plan de acción mundial para la prevención y control de las enfermedades no transmisibles 2013-2020, que aborda la prevención y gestión de estas enfermedades
sustentado en intervenciones poblacionales costo-eficaces y medidas de control de factores
de riesgo. Sin embargo, existe evidencia de que las políticas de prevención actuales no están teniendo resultados positivos en el país, ya que se concentra la población en etapas avanzadas de las ECNT (MINSAL, 2017)
11 no poseen información estadística de tales como probabilidades de ocurrencia, el cuándo ocurrirá o el tiempo promedio que se invierte en cada una de las situaciones según los hábitos que siga el paciente. Esto puede influir en el cálculo de:
• Pronóstico de ingreso hospitalario, reingreso y recidiva de los pacientes, a través del análisis de las complicaciones de cada enfermedad y cuándo es más probable que ocurran.
• Pronóstico de costos a mediano y largo plazo en que incurre tanto el paciente en su tratamiento como el centro de atención de salud en cada intervención, específicamente en los recursos tanto materiales como recursos humanos necesarios para atender a un usuario con una patología en específico.
• Información entregada al paciente respecto al diagnóstico y tratamiento, que puede ayudar a la aceptación de la enfermedad y a la asignación de la importancia del autocuidado, presentándoles cuantitativamente los efectos posibles de sus decisiones. Teniendo en consideración lo anterior, se propone desarrollar un modelo de Markov que permita representar el progreso de una enfermedad en particular que posea gran prevalencia en un hospital de mediana complejidad de la región de Valparaíso, como lo es la Enfermedad Renal Crónica (ERC), que tiene una prevalencia de un 10% en el mundo (Zuñiga, Muller & Flores, 2011), mientras que en Chile, posee una prevalencia de 6,1% en etapas avanzadas, sin poder determinarse la prevalencia en etapas tempranas. (ENS, 2003)
13
2. OBJETIVOS
2.1 Objetivo General
Obtener un pronóstico de los recursos utilizados en el tratamiento de pacientes con Enfermedad Renal Crónica (ERC) mediante un modelo de Markov, que represente la progresión de dicha enfermedad con respecto al tiempo, comorbilidades y hábitos alimenticios de los pacientes, con el fin de proponer una mejora en el cálculo de presupuestos tanto trimestrales como anuales y a su vez, en la utilización eficiente de los recursos. Todo lo anterior, aplicado en un hospital de mediana complejidad en la región de Valparaíso.
2.2 Objetivos Específicos
• Investigar y conocer el estado del arte de le ERC mediante revisión bibliográfica, con el fin de definir el modelo de Markov con respecto a lo estipulado por expertos en salud y la evidencia presente en diferentes estudios.
• Determinar estados de Markov que definan clínica y económicamente los pasos de una Enfermedad Renal Crónica, a través de revisión bibliográfica.
• Realizar un análisis estadístico de los datos a través de la revisión de una metodología adecuada, con el fin de encontrar probabilidades de transición entre los estados.
14
• Realizar diferentes clasificaciones de los pacientes que cumplan con ciertas características, para luego modelar cada clasificación mediante cadenas de Markov, con el objetivo de elegir un escenario adecuado y representativo para la muestra estudiada.
• Estimar los costos de prestaciones que realiza la institución en cada etapa de la enfermedad, mediante revisión bibliográfica y entrevistas tanto con la nefróloga del hospital como con la jefa de la unidad de Farmacia, para la proyección de costos.
15
3. MARCO TEÓRICO
3.1 Enfermedades crónicas
Las enfermedades no trasmisibles son afecciones que no se transmiten de persona a persona, y que constituyen la principal causa de mortalidad en Chile y en el mundo. Están constituidas por lesiones externas (accidentes, homicidios y suicidios) y por enfermedades crónicas no transmisibles (ECNT). Éstas últimas, afectan generalmente a los adultos, son de larga duración y de progresión lenta (OMS, 2019). No se transmiten por vectores infecciosos exclusivamente, sin embargo, se ha demostrado que se transmiten de generación en generación al interior de una población, ya que además de los componentes genéticos y del ambiente, se incluyen mecanismos socioculturales y conductuales (Cabrera, Silva, & Marquez, 2018). Así, este tipo de enfermedades pueden incubarse durante la infancia, expresándose en la edad adulta principalmente, por lo que es un problema que envuelve todos los grupos etarios, y se entienden como problema en un contexto progresivo durante toda la vida.
16
población y el seguimiento de la incidencia y prevalencia de enfermedades y otros problemas de salud en relación con otras variables, tales como las características y circunstancias de los individuos afectados”. (OPS, 2015)
3.2 Situación Mundial
Las enfermedades no transmisibles (ENT) son la principal causa de morbi-mortalidad en el mundo y en Chile. Un análisis realizado en el 2008 expone que de las 57 millones de defunciones que produjeron en el mundo ese año, 36 millones, casi dos tercios, se debieron a enfermedades no transmisibles, asimismo, el 80% de estas muertes se producen en países de bajos/ medios ingresos. (OMS, 2019)
Dentro de las principales ECNT con mayor mortalidad en el mundo, se encuentran las afecciones cardiovasculares (como los ataques cardíacos y los accidentes cerebrovasculares), el cáncer, las enfermedades respiratorias crónicas (como la enfermedad pulmonar obstructiva crónica y el asma) y la Diabetes, determinada por una alta concentración de glucosa en sangre, que es una de las principales causas de Enfermedad Renal Crónica, deficiencia visual y ceguera.
17 requieren de un procedimiento médico llamado diálisis para eliminar los residuos de la sangre cuando los riñones ya no pueden hacer su trabajo. Estos pacientes, tienen una tasa de mortalidad ajustada de cuatro a cinco veces mayor que la población en general (Flores et al, 2009), ya que condicionan a los usuarios a sufrir de otras patologías. Dentro de las causas más frecuentes de defunción en pacientes en diálisis están las de origen cardiovascular (34,2%), tales como infarto agudo de miocardio y accidente cerebrovascular y sepsis, o infección generalizada (13,8%) (Gómez de la Torre-del Carpio, Bocanegra- Jesús, & Guinetti-Ortíz, 2018).
Expertos plantean que estas enfermedades, aun cuando afectan a todos los grupos de edad y a todas las regiones y países, se suelen asociar a grupos de edad avanzada, el 80% de las “muertes prematuras” ocurren en países de ingresos bajos y medianos. Se les llama muerte prematura a los fallecimientos entre los 30 y 69 años ocasionadas por ECNT. Además, su desarrollo y aparición se ven favorecidas por factores tales “como la urbanización rápida y
no planificada, la mundialización de modos de vida poco saludables o el envejecimiento de la población”. (OMS, 2019)
Los elementos que influyen en la aparición de una enfermedad se definen como “Factores de Riesgo”. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS) un factor de riesgo es “cualquier rasgo, característica o exposición de un individuo que aumente su
probabilidad de sufrir una enfermedad o lesión”.
18 amplios e integrados que se incluyen en las etapas de prevención, promoción y tratamiento de una enfermedad (Zúñiga SM, Müller O, & Flores O, 2011). Adicionalmente, estudios de la OCDE, recomiendan fortalecer el campo de la vigilancia y monitoreo epidemiológico en Chile, debido a la poca regularidad con la que se realizan importantes estudios como la Encuesta Nacional de Salud (ENS) y la pobreza de la información general en prevención y salud pública, en conjunto con la no disponibilidad de una estimación general del gasto en prevención o cualquier subcomponente. (OCDE, 2017)
Desde el punto de vista económico, las enfermedades crónicas representan un impacto financiero, tanto en los individuos y sus familias como para el estado. La OMS (2006) afirma que “las enfermedades crónicas llevan a la gente a la pobreza y crean una espiral
descendente de aumento de la pobreza y la enfermedad. Además, socavan el desarrollo económico en muchos países. Las enfermedades crónicas y la pobreza están unidas en un
círculo vicioso. Las enfermedades crónicas obstaculizan el desarrollo económico y empeoran la pobreza. Además, los pobres son más vulnerables por estar más expuestos a los riesgos y tener menos acceso a los servicios de salud” (OPS, 2006). Equivalentemente Alwan et al. (2011) explica que en la población es más fácil que se produzca este círculo vicioso, ya que el bajo nivel socioeconómico aumenta la incidencia de los factores de riesgo de ECNT, del mismo modo que las enfermedades crónicas agravan la pobreza. Es por eso, que la resolución de esta problemática se hace trascendental ya que, al disminuir el impacto de estas enfermedades en las poblaciones más vulnerables, se podrá combatir otra epidemia mundial: la pobreza (OPS, 2015).
19 por el aumento de impuestos, y la reducción de consumo de sal. Sin embargo, a fin de reducir totalmente la carga e impacto de las ECNT en las personas y en la comunidad hay que aplicar un enfoque integral, e invertir en intervenciones esenciales en la atención primaria para reforzar la promoción y prevención de los factores de riesgo, y, por consiguiente, de la aparición de una enfermedad crónica.
La consideración de los aspectos económicos de una intervención de salud tiene cada vez mayor importancia, ya que el gasto es cada vez mayor y por lo tanto se debe realizar un uso más eficiente de los recursos. Para ello, existen nociones básicas sobre la economía de la salud que fundamentan las evaluaciones económicas en el campo de sanidad y ayuden a visualizar como una herramienta útil para la toma de decisiones clínicas (Drummond M, Stoddart G, Lebelle R, et al, 2000).
Lo que busca la economía de la salud entonces, es darle importancia a la evaluación económica de las intervenciones y tratamientos de salud, teniendo siempre en consideración la eficiencia y beneficios que traen para la salud, además de ser una herramienta importante tanto para el personal sanitario en el correcto diagnóstico y asignación de un tratamiento como para la aceptación de la enfermedad por parte del paciente y la comprensión de la importancia del autocuidado.
3.3 Situación en Chile
20 ENT son por enfermedad cardiovascular (27,1%) y tumores malignos (25,8%). (MINSAL, 2018)
Los últimos resultados de la Encuesta Nacional de Salud 2017 (ENS 2017) arroja que casi 10 millones de chilenos padecen dos o más enfermedades crónicas y 2,3 millones vive con cinco o más enfermedades de este tipo. Así también señala que el 74% de los chilenos presenta exceso de peso u obesidad, el 33% es fumador, el 12% es diabético, el 28% es hipertenso y un 87% es sedentario, todos estos indicadores son los principales factores de riesgo para desarrollar una enfermedad cardiovascular. (La Tercera, 2012). En relación a mortalidad atribuible a factores de riesgo en Chile, en el año 2004 fallecieron 12.000 personas atribuibles a Hipertensión Arterial (HTA), 10.000 por consumo de sal (>3gr), 8.000 al consumo de tabaco, sedentarismo y alcohol por sí solos, y alrededor a 6.000 habitantes con glicemias elevadas (MINSAL, 2011). Así, la evidencia señala que si estos factores de riesgo fueran eliminados se podría prevenir al menos 80% de las enfermedades del corazón, el ataque cerebral, la diabetes tipo 2, y 40% de los cánceres (OMS, 2005).
21
3.3.1 Déficit Histórico del Servicio de Salud
Actualmente la situación hospitalaria chilena es crítica, en los últimos años los servicios de salud públicos han excedido sus Gastos Operacionales totales (Gasto en Personal, y Bienes y Servicios de Consumo) en contraste con el presupuesto anual asignado y aprobado por el estado, generando así una deuda progresiva que se ha acumulado durante varios períodos.
Gráfico 1: Déficit Anual del Servicio de Salud (Chile).
Fuente: Ministerio de Salud.
Como se puede observar en el Gráfico 1, correspondiente al déficit anual a partir del 2014, la deuda acumulada refleja la peligrosa evolución que está teniendo ésta, y en la cual no se han tomado medidas que logren disminuirla de manera considerable, sino que, solamente se ha logrado subvencionar de manera minúscula, a través de la utilización de fondos, reasignaciones presupuestarias u otras fuentes alternativas de financiamiento. (Ahumada, Lagos, & Sugg Herrera, 2016)
187.230.847 226.208.389 255.575.000 349.433.000 50.000.000 100.000.000 150.000.000 200.000.000 250.000.000 300.000.000 350.000.000 400.000.000
2014 2015 2016 2017
22 Según el estudio, Sobregasto Operacional y Deuda del Sistema Nacional de Servicios de Salud (Ahumada, Lagos, & Sugg Herrera, 2016), para la cuantificación y explicación del gasto operacional se consideran tanto aspectos demográficos como no demográficos que influyen en la utilización de los recursos hospitalarios. Los aspectos demográficos se refieren a la estructura y configuración de la población (cambios de los grupos etarios) y a temas epidemiológicos. Estos tienen un impacto más bien de largo plazo y explican la tendencia del crecimiento del gasto. Los aspectos no demográficos se refieren al crecimiento económico y, en particular, de los ingresos, cambio tecnológico, estructura de precios relativos, políticas sanitarias, modelo de atención, rol de las instituciones, entre otros. Estos afectan tanto el crecimiento de corto plazo como el de largo plazo y, en particular, es a partir de éstos donde cabría esperar una mayor incidencia en la evaluación del sobregasto operacional.
23
3.3.2 Plan AUGE-GES
El Plan de Acceso Universal a Garantías Explícitas en Salud (AUGE), ahora conocido como Régimen General de Garantías Explícitas en Salud (GES), es un programa integral de salud que prioriza un grupo de 80 patologías o problemas de salud, y garantiza en todas ellas el acceso a tratamientos oportunos, de calidad y con protección financiera.
Las atenciones del programa GES son exactamente las mismas para los beneficiarios de Fonasa (Seguro Público de Salud) e Isapres (entidades privadas).
Este plan cuenta con una serie de enfermedades que cubre financieramente al paciente. Como se menciona anteriormente, se consideran 80 las patologías que cubre el plan, las cuales están agrupadas en: Enfermedades Respiratorias; Intervenciones Quirúrgicas; Enfermedades del Adulto Mayor; y Enfermedades Crónicas entre otras patologías.
Adicionalmente, se elaboraron diferentes guías clínicas y listados específicos de prestaciones que incluyen las diferentes recomendaciones referidas a los problemas de salud establecidos en el decreto supremo vigente de la ley 19.966 que establece el régimen GES, donde se explica la existencia de guías de práctica clínica que “son documentos que incluyen
recomendaciones destinadas a optimizar el cuidado de los pacientes, las cuales son elaboradas a partir de una revisión sistemática de la evidencia y a partir de la evaluación de los riesgos y beneficios de opciones alternativas.” (Diprece, 2019)
24
3.4 Enfermedad Renal Crónica
3.4.1 Descripción
La ERC es un cuadro clínico grave que, como ya se mencionó anteriormente, es un problema de salud a nivel mundial que además de presentar una gran carga de morbilidad, impacta en forma muy significativa a la persona afectada, su familia, la sociedad y los servicios de salud. Frecuentemente se asocia a otras enfermedades crónicas y aumenta el riesgo de sufrir una enfermedad cardiovascular 10 veces más que la población promedio. Ésta, es una patología que corresponde a la pérdida de la función normal del riñón, que se describirá en el siguiente apartado, de forma crónica, progresiva e irreversible, de etiología, o bien, causa variada, tanto hereditario o congénito como adquirido. Al ser de carácter crónico, tiene una evolución lenta y sostenida, que impide que el riñón cumpla su función reguladora, e involucra la concentración de desechos metabólicos en sangre. Estas sustancias que debieran eliminarse por la orina se acumulan en los líquidos corporales y perturban la funciones endocrinas (hormonas), metabólicas y el equilibrio hidro-electrolítico, lo que puede ocasionar finalmente múltiples fallas a nivel sistémico y evolucionar grave hasta ser mortal.
La ERC es definida según la Velocidad del Filtrado Glomerular (VFG), que es el volumen de fluido filtrado por unidad de tiempo y unidad de área corporal (1,73 m2) desde
los capilares glomerulares renales hacia el interior de las nefronas, que es la unidad funcional básica del riñón encargada de filtrar los desechos que acumula la sangre.
25 meses o más, ya que implica que la alteraciones de daño renal van a hacer persistentes, pues generalmente después de este periodo, son progresivas y no regresivas. Cuando los usuarios poseen una VFG mayor a 60 (ml/min/1.73m2), se pueden categorizar como ERC si tienen
daño renal que es evidenciado por:
• Alteraciones urinarias: Albuminuria (presencia de proteínas en orina) y microhematuria (presencia de sangre en orina).
• Anormalidades estructurales (biopsias o estudios imagenológicos como radiografías, scanner o ecografías de riñón anormales).
• Enfermedad Renal genética (riñones poliquísticos)
3.4.1.1 El Riñón y sus funciones
Los riñones forman parte del sistema urinario, en conjunta de la vejiga, uréteres y uretra. Estos órganos que en los adultos no sobrepasan los 13cm app de largo y 3 cm de grosor, se encuentran en la parte posterior de la cavidad abdominal por encima de la cintura. El Riñón derecho, que se encuentra discretamente más abajo que el izquierdo, se aloja por debajo del hígado, y el izquierdo debajo del diafragma y adyacente al bazo.
26 La sangre que llega a los riñones para ser filtrada es trasportada a través de la arteria renal. Se debe recordar que en promedio un persona adulta tiene entre 3.7 y 5.7 litros de sangre en el cuerpo. Para filtrar estos litros de sangre casi 400 veces al día, el riñón necesita millones de pequeños filtros llamados nefronas. Las nefronas se entienden como la unidad estructural y funcional básica del riñón, donde su principal función es filtrar la sangre para regular el agua y las sustancias solubles, reabsorbiendo lo que es necesario y excretando el resto como orina. Las nefronas se componen de un corpúsculo renal, capsula de Bowman y el ovillo capilar o glomérulo contenido en el interior de la cápsula. El túbulo donde se vierte el filtrado glomerular se divide en tres partes: Túbulo contorneado proximal; asa de Henle; y túbulo contorneado distal.Ver figura N° 1.
Figura 1: Elementos de una Nefrona
Fuente: https://sites.google.com/site/temasanatomia/nefrona
Al conocer las funciones del riñón, se obtiene una apreciación general de lo que pueden ser las complicaciones de un mal funcionamiento de éste. Ellas son:
27 proteínas y de la metabolización de los ácidos nucleicos y la creatinina, que es producto de los alimentos que comemos y del metabolismo normal de los músculos.
2. Regulación y equilibrio hidroelectrolítico y homeostasis: Los riñones son capaces de aumentar o disminuir la eliminación de diversos iones y agua a través de la orina, entre ellos el potasio (K+), sodio (Na +), cloro (Cl-), calcio (Ca+), y fosfato (HPO4) También participa en el equilibrio acido-base del cuerpo, ya que mantiene el pH sanguíneo al eliminar iones de hidrógeno (ácido) y a la vez puede retener iones de bicarbonato (base).
3. Regular la presión arterial (PA): Contribuye de manera decisiva en el control de la presión arterial, ya que secreta la hormona renina que eleva la presión arterial cuando es necesario, además de controlar el volumen sanguíneo, al eliminar o retener agua. Son también responsables del metabolismo del calcio y fósforo, así como de la vitamina D.
4. Secretar hormonas: Producen hormonas como la eritropoyetina, la cual estimula la producción de glóbulos rojos en la medula ósea. Libera además la hormona renina que regula la presión arterial.
3.4.1.2 Etiología
La etiología, es decir, la causa de la ERC es la destrucción lenta y progresiva de las nefronas. Las principales causas son la Diabetes Mellitus 2 (DM) y la Hipertensión arterial (HTA), sin embargo, cerca de 1/5 de los casos son desconocidos. (Poblete, 2015)
28 de nacimiento de los riñones (como la poliquistosis renal congénita); ciertos productos químicos tóxicos (plomo cadmio, mercurio, cromo); lesión renal (infección y cálculos renales); problemas con las arterias que irrigan los riñones; algunos medicamentos como analgésicos (paracetamol, ibuprofeno, etc) y fármacos para el cáncer; flujo retrógrado de orina hacia los riñones (nefropatía por reflujo); entre otros.
Lo escrito anteriormente se puede traducir en un listado de factores de riesgo, como se puede visualizar en la tabla N° 1. Éstos se diferencian en: factores de susceptibilidad que son todos aquellos factores que aumentan la probabilidad de desarrollar una enfermedad renal y que no son modificables, como la edad o antecedentes familiares; los factores de iniciación que son aquellos factores que producen directamente un daño renal, como lo es la Diabetes e HTA principalmente; y luego están los factores de progresión que, como dicta el nombre son factores agravantes que aumentan la progresión de la enfermedad.
Tipo Definición Ejemplos
Factores de
Susceptibilidad
Aumentan Susceptibilidad a daño renal
Mayor edad
Historia familiar de enfermedad renal Bajo peso de nacimiento
Reducción de masa renal Raza
Factores de
iniciación Inician directamente el daño
Diabetes HTA
Enfermedades autoinmunes Infecciones sistémicas Infección del tracto urinario Cálculos urinarios
Toxicidad a drogas
29
Factores de
Progresión
Causan empeoramiento del daño renal y declinación más
rápida de la función renal
HTA
Control pobre de glicemia en Diabetes Tabaquismo
Proteinuria Fuente: Tabla extraída de Flores, H. J. C. (2010).
3.4.1.3 Fisiopatología
Al declinar la función renal se acumulan productos de desecho, se acumula urea y todos los sistemas del cuerpo se ven afectados.
Algunos de los eventos fisiopatológicos que se observan en la ERC son:
• Evacuación renal disminuida: la función excretora de desechos tóxicos se va afectada por la reducción en el número de glomérulos que disminuyen la VFG, entonces, a medida que disminuye la filtración glomerular disminuye la filtración del nitrógeno ureico y creatinina, por lo que estas sustancias permanecen en la sangre.
• La retención de agua y sodio aumenta el riesgo de edema (exceso de líquido en algún órgano o tejido del cuerpo), insuficiencia cardiaca e hipertensión arterial.
• Se puede producir una acidosis metabólica, ya que el riñón es incapaz de eliminar iones H+.
30
• La alteración del filtrado glomerular hace que aumente la fosforemia (hiperfosfatemia) y disminuya el calcio sanguíneo (hipocalcemia) que pueden producir una alteración osteomineral. (Flores et al, 2009)
3.4.1.4 Clasificación de ERC
La US NKF-KDOQI (National Kidney Foundation - Kidney Disease Outcomes Quality Initiative) promovió una clasificación de Enfermedad Renal Crónica, simple y fácil de usar que se utiliza a nivel internacional. Ésta divide la ERC en 5 etapas de acuerdo a la Velocidad del Filtrado Glomerular (VFG) estimada con ecuaciones de predicción (ver tabla N° 2). Según esta organización, los resultados normales de la VFG oscilan desde 90 a 120 mL/min/1.73 m2, sin embargo, los rangos normales pueden variar ligeramente entre laboratorios de análisis sanguíneo. Cabe recordar que dicha tasa disminuye con la edad, y a la fórmula de estimación se le agrega un factor de 0,742 si es género femenino ya que existe evidencia empírica de que la progresión de la ERC es más rápida en este género y por ende una menor VFG. No así con el usuario que pertenece a la raza afroamericana, evidencia revela que éstos tienen lenta progresión de la enfermedad, por lo que se le agrega un factor de 1,21. De lo anterior nace la fórmula MDRD abreviada utilizada mundialmente y descrita a continuación:
VFG (
ml min
1,73m2)=186 xCrS -1,154
(mg
dl)xedad
-0,203 x 0,742
(Si Mujer)x 1,21 (Si Afroam)
Con:
31 3. Edad = Edad del paciente en años
4. [Si mujer] = Variable dicotómica que toma el valor de 1 si paciente es mujer.
5. [Si Afroam] = Variable dicotómica que toma el valor de 1 si el paciente es afroamericano.
Fuente: Tabla extraída de Flores, H. J. C. (2010).
La reducción en la VFG se asocia a una amplia variedad de complicaciones, mencionadas en apartados anteriores, que pueden ser prevenidas, o al menos disminuir sus efectos adversos, con un tratamiento en etapas más precoces. El tratamiento oportuno y adecuado también puede reducir la progresión hacia una ERC terminal.
Cuando la VFG es moderada o levemente reducida no produce síntomas en el cuerpo; los pacientes en estadios I, II y III generalmente son asintomáticos, por lo que no asisten a controles de salud y desconocen de su insuficiencia renal, es por eso que la enfermedad renal propiamente tal se considera que habitualmente comienza en una etapa tardía de la vida. Sumándose a lo anterior, el mayor porcentaje de defunciones de usuarios con ERC fallecen de una enfermedad cardiovascular antes de desarrollar una ERC terminal, la cual es la última etapa que es irreversible y requiere terapia de sustitución renal.
32 La hemodiálisis (HD) es la modalidad dialítica más frecuente usada en el país que representa el 22% del presupuesto GES (FONASA, 2013). Se observa un crecimiento sostenido tanto en el número como en la tasa de personas que requieren HD en los últimos años, pasando de 6.262 individuos equivalentes a una tasa de 423,1 personas por millón de población (PMP) en el año 1999, a 14.565 y 857,0 PMP, el año 2009, lo que corresponde a un incremento de 133% en el número de pacientes en hemodiálisis en este período. (Poblete, 2010) Sólo estas cifras hacen que cualquier intervención preventiva o dirigida a retardar la progresión de la ERC sea deseable.
La principal causa de ingreso a diálisis sigue siendo la nefropatía diabética, con el 34% de todos los pacientes en HD. El control de la hipertensión arterial, la proteinuria y la hiperglicemia en personas con diabetes, puede prevenir o postergar la progresión de la declinación de la función renal.
La prioridad en el manejo de los pacientes con ERC hasta hoy ha estado centrada en el manejo de la etapa final avanzada e irreversible de la enfermedad, con un manejo preventivo insuficiente en etapas iniciales o más reversibles o posibles de controlar. La incorporación de la Prevención de la Enfermedad Renal Crónica en el Plan AUGE el 2008 es “un paso en la dirección correcta, pero requiere de estrategias para asegurar su efectiva
implementación” (MINSAL, 2008).
33 Estos porcentajes aumentan significativamente en mayores de 45 años y particularmente en mayores de 65 años. Adicionalmente, de acuerdo a lo comunicado por Poblete H., si se consideran sólo los pacientes en HD, la prevalencia de ERC en etapa 5 correspondería aproximadamente a 0,1%. Si se extrapolara la prevalencia de ERC de los EEUU, de un 11% (con todas las observaciones epidemiológica que conlleva), alrededor de un millón de chilenos mayores de 20 años tendría ERC, en su mayoría no diagnosticada; en ellos, una intervención médica preventiva tendría un positivo impacto en modificar la progresión de la enfermedad (González F., 2003).
Una proporción mayoritaria de la población en alto riesgo de desarrollar una ERC, como personas diabéticas, hipertensas o con patología urológica obstructiva, está actualmente identificada y en tratamiento médico por esas patologías. El desafío está “en abordar con un enfoque más integral su tratamiento clínico, incorporando la dimensión de
la salud renal, para así contribuir a reducir el riesgo de morbimortalidad cardiovascular y evitar o retardar la progresión de la ERC hacia una etapa terminal e irreversible. Adicionalmente, promover la detección precoz de las personas o poblaciones de alto riesgo
que no está en control médico.” (MINSAL, 2017)
3.4.3 Planes de acción y tratamiento
34 consiste en los siguientes puntos principales: identificar y tratar la causa especifica de su aparición; identificar y resolver las causas reversibles de la enfermedad (hábitos de vida saludable); identificar y resolver las causas reversibles del daño renal; manejar y controlar los factores de riesgo cardiovascular; evitar sustancias neurotóxicas; tratar complicación; y en ultimas instancia, técnicas de sustitución renal. (Flores et al, 2009)
Asimismo, estudios demuestran que controlar la presión arterial (PA) es el factor ms importante para evitar la progresión de la enfermedad, así como también sirve para protección de ataques cardíacos o cerebrovasculares. A los usuarios portadores de ERC se les recomienda mantener cifras de PA bajo 130/80 (mmHg), por lo que los fármacos antihipertensivos son la primera línea de tratamiento en todos los estadios También, en personas diabéticas es importante mantener un control de los niveles de azúcar en sangre. La evidencia indica que una dieta saludable, limitada en ingesta de proteínas y sal, reduce los síntomas de insuficiencia renal.
Tabla 3:Resumen de tratamiento según estadio
Estado Tratamiento
Estados I y II Con Diabetes
Mellitus (DM)
- Control de la PA < 125/75 con antihipertensivos IECA, ARAII o diuréticos.
- Control metabólico: hemoglobina glicosilada <7% y colesterol LDL <70-100 mg/dl.
-Control con médico general, si no se logra meta terapéutica o proteinuria referir a nefrólogo Sin DM - Control de PA <130/80 mm Hg con
antihipertensivos IECA y ARAII - Control de factores de riesgo - Control con nefrólogo.
35 - Control metabólico: hemoglobina glicosilada <7% y colesterol LDL <70-100 mg/dl.
- Control con nefrólogo
Sin DM - Control de PA <130/80 mm Hg con antihipertensivos IECA y ARAII
- Control de factores de riesgo - Control con nefrólogo.
Estados IV y V Con DM IDEM etapa 3 + manejo especialista
- Diálisis (Peritoneal o HD) Sin DM IDEM etapa 3
Fuente: Elaboración propia según datos de (MINSAL, 2017)
La diálisis, por otro lado, es un proceso que sustituye a los riñones en la filtración de la sangre y la eliminación de los productos residuales. Las personas con ERC Terminal necesitan de la diálisis para sobrevivir.
La hemodiálisis es la filtración de la sangre a través del acceso a los vasos sanguíneos por medio de un injerto de acceso arteriovenoso (material que se coloca de manera quirúrgica, generalmente en el brazo) o una fístula arteriovenosa (una conexión creada de manera quirúrgica entre una arteria y una vena, también generalmente en el brazo). Para algunos pacientes, se puede recetar una diálisis peritoneal, que implica la colocación de un tubo de plástico en la cavidad abdominal. Los fluidos que se introducen a través de este tubo permiten la extracción de productos residuales.
36 hemodiálisis el 65,9% correspondieron a personas dentro del rango etario de 50 a 80 años de edad.
El trasplante renal es el tratamiento ideal para muchos pacientes con ERCT, pero la escasez de órganos donados limita su disponibilidad. Después de la cirugía, el paciente debe tomar medicamentos para evitar que el cuerpo rechace el riñón trasplantado.
3.5 Procesos estocásticos
Una variable aleatoria es una función que asigna valor numérico a los eventos posibles de un experimento o situación. Cuando esa magnitud presenta variaciones con el tiempo, se habla de una sucesión de variables aleatorias cuyas características pueden variar a lo largo del tiempo, lo que es llamado Proceso estocástico. (Carmen Ruíz, María,2015).
A los valores posibles que puede tomar una variable aleatoria “ 𝑋𝑡” se le denomina
estados de un sistema. Para describir la probabilidad de que se dé cada valor, se utiliza una distribución de probabilidad que se obtiene al realizar un análisis estadístico de los datos.
Cuando un proceso estocástico varía en el tiempo de forma discreta y también los valores posibles que puede tomar pertenecen a un conjunto discreto, se está en presencia de una cadena. (Universidad Carlos III de Madrid, 2017)
37
3.5.1 Cadenas de Markov
En muchas ocasiones, se puede representar el comportamiento de un sistema, describiendo los distintos estados que el sistema puede ocupar e indicar las transiciones posibles de un estado a otro en un determinado intervalo de tiempo llamado ciclo de Markov. Si estas transiciones cumplen ciertos requisitos como la propiedad markoviana que se describirá luego, se está en presencia de una cadena de Markov (Cerda, Ll, 2002).
Una cadena de Markov, es un proceso estocástico cuyas probabilidades de transición dependen solo del estado actual en que se encuentra el proceso y, por lo tanto, es independiente de eventos pasados.
A continuación, se presenta una imagen explicativa que muestra una cadena de Markov en forma general donde la probabilidad de transición de un estado “0” al estado “1” toma el valor de “a” mientras que la probabilidad de permanecer en el mismo estado “0” es de “1-a”:
Fuente: Cadenas de Markov (Belaustegui, 2003) Expresado formalmente:
38
• Un proceso estocástico es un conjunto indexado de variables aleatorias {𝑋𝑡} donde el
índice t, toma valores de un conjunto T que, en este caso discreto, considera un conjunto de números enteros no negativos y 𝑋𝑡 representa una cantidad de interés cuantificable en el tiempo, como los estados, mutuamente excluyentes, de un sistema. (Hillier 2010).
{𝑋𝑡} = {𝑋0 , 𝑋1, 𝑋2… . }
• Se dice que un proceso estocástico {𝑋𝑡} es una cadena de Markov si tiene la siguiente propiedad.
𝑃{𝑋𝑡+1= 𝑗 |𝑋0 = 𝑘0, 𝑋1 = 𝑘1, 𝑋2 = 𝑘2… . . 𝑋𝑡 = 𝑖 } = 𝑃{𝑋𝑡+1 = 𝑗|𝑋𝑡 = 𝑖}
Es decir, la propiedad markoviana establece que la probabilidad condicional de cualquier evento futuro, dados cualquier evento pasado y el estado actual 𝑋𝑡= 𝑖, es independiente de los eventos pasados y solo depende del estado actual del proceso. Estas probabilidades condicionales son llamadas probabilidades de transición estacionarias, lo que implica que no cambian con el tiempo.
• Dentro de los supuestos de una cadena de Markov, se encuentran: 1. Número finito de estados.
2. Probabilidades de transición estacionarias.
39
3.5.1.1 Estados en Cadena de Markov.
Las propiedades de largo plazo de una cadena de Markov dependen de las características de sus estados y de las probabilidades de transición.
Un estado es transitorio, si después de haber entrado a ese estado en un intervalo de tiempo, existe una probabilidad positiva, incluso de 1, de que el proceso no volverá al estado, o sólo será visitado un número finito de veces.
En cambio, un estado recurrente es un estado al que definitivamente se regresará, es decir, que no es un estado transitorio. Un tipo especial de estado recurrente es el estado absorbente cuya característica es ser un estado que nunca se deja una vez que el proceso entra en él. En otras palabras, luego de un número determinado de ciclos, todo partícipe del proceso será absorbido para permanecer en ese estado. (Hillier & Lieberman, 2010).
3.5.2 Modelación de decisiones médicas
Como se mencionó anteriormente, los modelos de Markov se utilizan para representar a procesos estocásticos, es decir, procesos aleatorios que evolucionan con el tiempo. En el campo del análisis de decisiones médicas, son particularmente adecuados para el modelado de la progresión de una enfermedad crónica, puesto que involucra riesgos continuos en el tiempo, el tiempo de los eventos es particularmente relevante y los eventos pueden ocurrir más de una vez y desde un estado diferente que la primera vez.
40 para el movimiento entre estos estados en un período de tiempo discreto conocido como un ciclo de Markov. (Sonnenberg & Beck, 1993)
La idea del modelo, según Sonnenber & Beck (1993), es asignar una utilidad a cada estado y luego encontrar la contribución de esta utilidad al pronóstico final, dependiendo del tiempo promedio que un paciente se encuentre en dicho estado.
Es importante mencionar que el horizonte de tiempo de evaluación del modelo es dividido en incrementos iguales de tiempo llamados ciclos de Markov, en el cual se realiza una transición ya sea desde un estado a otro, o permanencia en el mismo estado. Nuevamente, la duración del ciclo es elegido para representar un intervalo de tiempo clínica y económicamente significativo, dependiendo de la duración de los eventos.
A continuación, se adjunta una figura que muestra gráficamente un modelo de Markov simple, con 3 estados de salud para un ciclo determinado.
Fuente: Marianela Castillo-Riquelme (2010).
Las flechas muestran la dirección de transición y su respectiva probabilidad. Cuando la flecha ingresa al mismo estado, significa que luego de un ciclo, se permanece en el mismo
41 estado de salud. Se pueden evaluar diferentes intervenciones y escenarios, alterando la estructura del modelo, es decir, modificando las probabilidades de transición. Por ejemplo, la Figura 3 puede representar la historia natural de una enfermedad, la cual ante la existencia de un tratamiento efectivo reducirá las probabilidades de permanecer enfermo y de morir. En cada ciclo, la simulación computa costos y utilidades asociados a la permanencia del paciente o cohorte en los diferentes estados de salud, los cuales al final del horizonte de evaluación, representan el principal producto del modelo.
Con todo lo anterior, es posible la evaluación de una enfermedad utilizando Modelo de Markov, ya que se modelan todos los eventos clínicamente importantes y cómo son las transiciones entre un estado a otro. Una vez que exista la representación, puede estimarse el uso de recursos tanto materiales como de gestión de personal y los resultados que el tratamiento provoca en el paciente. Luego de ejecutar el modelo un gran número de ciclos es posible estimar costos a largo plazo y los resultados asociados a una enfermedad y su tratamiento. (Briggs & Sculper, 1998)
3.5.3 Antecedentes bibliográficos
42
3.5.3.1 Uso de Cadenas de Markov para predicción de la dinámica del
comportamiento de pacientes en una unidad de cuidado intensivo cardiológica.
En este estudio publicado por la revista Chilena de Ingeniería vol. 14 (2006) se presenta una cadena de Markov, en la cual se definen estados según los niveles de gravedad de un paciente con sus respectivas probabilidades de transición para la predicción de los tiempos de permanencia de los pacientes en una unidad de cuidado intensivo, con el objetivo de planificar adecuadamente la atención de pacientes.
Lo que realizan no es una asignación de recursos económicos a cada estado, si no que la variación es asignar un nivel de riesgo a cada estado permitiendo describir la evolución de los pacientes en base a un Score asignado por su edad, condición inicial, diagnóstico de gravedad, cirugías previas, tipo de intervención quirúrgica al que ha sido sometido el paciente y complicaciones posoperatorias.
Este artículo, asume las probabilidades de transición estacionarias y resuelve el modelo mediante multiplicación matricial, por lo que contribuyó al desarrollo de esta memoria.
3.5.3.2 Costo-efectividad de la vacunación universal antineumocócica en
Uruguay.
En este estudio, se evaluó el programa de vacunación universal con la vacuna antineumocócica conjugada heptavalente (VCN7) en niños menores a 5 años. Se simuló una cohorte de 48000 niños nacidos en 2007 y su evolución hasta los 76 años.
43 Los estados fueron definidos como las diferentes enfermedades neumocócicas que pueden adquirir, estar sano o morir. Los datos fueron obtenidos de análisis estadísticos y de revisión bibliográfica.
Finalmente, se llegó a la conclusión de que el programa es altamente costo-efectivo ya en la simulación se lograron prevenir múltiples enfermedades y muertes a un costo incremental calculado por año de vida ganado y por año de vida ganado ajustado por calidad (AVG y AVAC).
3.5.3.3 Costo- efectividad de régimen de vacunación contra HPV; Comparación
de régimen de 2 dosis versus un régimen de 3 dosis de vacunación entre mujeres
adolescentes en Malasia.
Al igual que el caso de Uruguay, en el 2010 fue introducido un programa nacional de inmunización contra el virus del papiloma humano. El objetivo era determinar la razón de costo-efectividad de la vacuna en niñas de 13 años en su versión de dos dosis y en la versión de 3 dosis. Se utilizó una cohorte de 274.050 niñas y se obtuvieron las probabilidades de transición, las utilidades, los datos epidemiológicos y los costos de literatura publicada y datos locales. El resultado que se obtuvo es que ambos regímenes poseían la misma efectividad ya que previnieron el mismo número de cáncer cervical. Sin embargo, se elige la opción de 2 dosis debido a que puede proteger con la misma efectividad, pero a un precio menor.
44 revisión de bibliografía para elaborar una propuesta de formulación del modelo de Markov y luego un análisis estadístico de los datos del hospital analizado.
45
4. METODOLOGÍA
4.1 Obtención y análisis de datos
El presente estudio pretende caracterizar la progresión de la Enfermedad Renal Crónica y posteriormente estimar los recursos utilizados por los centros de salud en la atención de dicha patología. Para ello, se adquirió una base de datos de un hospital de mediana complejidad de la región de Valparaíso, de la cual se obtuvieron registros de pacientes cuyo diagnóstico es ERC y otros factores de riesgo para desarrollar estados más avanzados de una ERC, como HTA, Diabetes o estilo de vida no saludable.
En primera instancia, para obtener los registros del hospital, se realizaron reiteradas visitas al hospital para el traspaso de datos de diferentes softwares, con la utilización de una codificación de cada RUT mediante una fórmula dictada por el hospital para el trabajo con datos anónimos.
En dichos registros, se encontraron los diferentes exámenes e intervenciones que se han realizado 50 pacientes atendidos en el servicio, desde marzo del año 2015 hasta octubre del año 2018, además de su información demográfica. Esto permitió luego, encontrar los parámetros del modelo y clasificar a los pacientes en un estado inicial.
46 Los datos fueron integrados en una base de datos de Excel, en donde se realizaron primeramente los estudios demográficos para la caracterización de la muestra. Luego, se realizó el tratamiento adecuado de los datos para que sirvan como datos de entrada en la modelación de la cadena de Markov. Algunos de los tratamientos más relevantes fueron:
• Separar los exámenes y atenciones de cada paciente por trimestres, ya que como se mencionará más tarde, este es el período elegido para el análisis adecuado del modelo. Esto se logró adicionando una columna que transformara las fechas en trimestres enumerados del 1 al 15, que corresponden a los trimestres transcurridos desde marzo del 2015 hasta diciembre del 2018.
• Transformar los resultados de los exámenes, en datos de interés para el modelo;
o Los resultados del examen de Sodio Urinario fueron transformados a niveles “Alto” y “Normal” de consumo de Sodio en las dietas alimenticias, lo que permitió, junto a otros factores, la caracterización de los pacientes en estilo de vida “Saludable” o “No saludable”. Lo anterior con la ayuda de la Nefróloga Dra. Badilla y respaldado por revisión bibliográfica.
o Los resultados del % de Hemoglobina Glicosilada también fueron transformados en niveles “Alto” y “Normal” del promedio de glucosa en la sangre, ya que ayuda a visualizar cómo el paciente compensa la Diabetes y esto a su vez ayuda a caracterizar a los pacientes en estilo de vida “Saludable” o “No saludable”, también con la ayuda de la Nefróloga del hospital y revisión bibliográfica.
47 ecuación MDRD presentada en el marco teórico, en conjunto con otras variables como Edad, Sexo y Raza. Una vez calculada la VFG se procedió a clasificar a los pacientes en cada uno de los estados del modelo, que corresponden a los estados de la enfermedad definidos según la clasificación K/DOQL y avalado por la Sociedad Nefrológica de Chile.
• Transformar el diagnóstico final del paciente, obtenido en la base de datos, a una serie de columnas que describen si paciente tiene diabetes, hipertensión, hipertensión y diabetes, estilo de vida saludable o no saludable, si se encuentra en hemodiálisis o no y si tiene antecedentes de enfermedad renal y/u otros antecedentes importantes de mencionar.
48
4.2 Modelo de Markov.
Como se mencionó en el Marco teórico, la importancia del modelo radica en un correcto entendimiento de la enfermedad para poder realizar una adecuada definición de los estados y los movimientos o transiciones que ocurren de un estado a otro. En base a una exhaustiva revisión bibliográfica de la historia natural de la ERC y de los procedimientos clínicos en la atención de dicha patología presentes en diferentes guías clínicas, y a la revisión de modelos de Markov en situaciones análogas, se proponen los pasos o procedimientos a realizar para el desarrollo del modelo actual. Éstos son:
1) Enumerar todas las consideraciones que se realizaron sobre el modelo y los estados, ya que influyen directamente en la definición de éstos y sus respectivas
características. En este paso se revisaron los diferentes factores de riesgo de la enfermedad y los factores de progresión de esta. Adicionalmente se consideraron la comorbilidad y las complicaciones sistémicas de cada etapa de la enfermedad, definidas por el consorcio internacional KDIGO (Kidney Disease: Improving Global Outcomes), referente mundial en pautas clínicas para el manejo de ERC.
49 3) Establecer las transiciones posibles permitidas entre los diferentes estados para luego poder asignar probabilidades de transición. Una vez que se establecieron los estados, se definieron las transiciones posibles permitidas en el modelo, ya que se realizó el estudio de la enfermedad y se enumeraron las consideraciones del modelo. 4) Elección de la duración de un ciclo (meses, años, etc.) con el objetivo de que sea un
período significativo en la transición de los estados. Se eligió el menor tiempo en que ocurre una transición entre un estado en específico y otro, que corresponde un trimestre. Adicionalmente, éste corresponde al tiempo más probable entre exámenes o intervenciones presentes en la base de datos, ya que citan a los pacientes cada 3 a 6 meses para control de tratamiento, según lo indicado por la Nefróloga.
50 transición constante. El cálculo de las probabilidades de transición 𝑃𝑖𝑗 y la correspondiente matriz de transición de una etapa, se realizó mediante el cálculo del cuociente entre la cantidad total de transiciones desde el estado i al estado j y el total de transiciones que simplemente se inician en el estado i, incluyendo aquellas que reinciden en el estado i.
6) Escoger un método de resolución del modelo y llevar a cabo el procedimiento para encontrar el tiempo promedio de estadía en cada etapa o estado. La resolución del modelo puede realizarse mediante 3 métodos: Simulación de una cohorte hipotética; simulación Monte Carlo en la que se simula el seguimiento individual de un elevado número de pacientes; o la utilización de cadenas de Markov con matrices de transición que precisan probabilidades de transición constantes en el tiempo.
En este estudio se realizó el método de utilización de matrices de transición de n-pasos o períodos, y con ello se calculó la distribución de cada estado en los diferentes períodos. Lo anterior fue realizado en el software R, mediante los paquetes “RStudio”, “MarkovChain” y “Diagram”.
7) Validación del modelo: Para ello, se realizó la proyección de la distribución de los pacientes en los 15 períodos analizados con la ayuda de la distribución inicial y las probabilidades de transición. Éstas se compararon con la distribución real que tuvieron los pacientes en cada período, con el fin de observar tendencias y errores por datos atípicos.
51 separación de las partidas de costos en comorbilidades y complicaciones más específicas para diferentes tipos de pacientes. Para ello, se clasificó la muestra según comorbilidades que posean y según hábitos alimenticios. Finalmente se realizó el mismo procedimiento que para la resolución del modelo general, para cada uno de los modelos propuestos, para luego realizar la validación.
9) Validación de modelos encontrados a través de comparación. Acá se validó cada modelo por separado tal cual como se realizó en el modelo general. Adicionalmente, se compararon los modelos con respecto a la teoría para sacar conclusiones importantes y apreciar la capacidad predictiva del modelo.
10) Elección de modelo a implementar. Para la elección del modelo se consideró cual arroja más certeza en concordancia con la revisión bibliográfica y la comparación de modelos.
11)Determinación de los recursos tanto materiales como humanos para la atención hospitalaria en dicho estado. Esta estimación de recursos utilizados en cada estado fue realizada con los costos directos en los que incurre el centro de salud en la atención de la ERC, como tratamientos y consultas, con datos de revisión bibliográfica de costos a nivel nacional como las guías clínicas del MINSAL, el listado de prestaciones específicas para la prevención y tratamiento de ERC, la valorización de éstas prestaciones en la página de FONASA y la valorización de medicamentos específicos en farmacias importantes del país.
53
5. RESULTADOS
Antes de presentar los resultados, es importante mencionar que éstos se estructuraran de la siguiente forma:
En primera instancia, se presentarán las consideraciones utilizadas en la formulación del problema, en conjunto con la definición de estados y las probabilidades de transición de una etapa. Todo lo anterior, en base a un modelo general. Luego, se presentarán los resultados específicos para el modelo general, que engloba a los 50 pacientes sin distinción alguna, seguido de otros modelos que distinguen a los pacientes por diferentes características que posean, y que son necesarias de evaluar por separado gracias a que cambian el ritmo de progresión de la enfermedad y, por lo tanto, las probabilidades de transición. Además, poseen un tratamiento adicional a las complicaciones propias de la ERC.
Los modelos diferenciados serán; Pacientes con Hipertensión arterial (HTA) y Diabetes Mellitus (DM), denominado (HTA+DM), vs pacientes con HTA que no posean DM (HTA-DM). Otra clasificación que se realizó es para pacientes que lleven una vida saludable vs aquellos que tengan hábitos no saludables. Se recuerda que el estilo de vida que llevan es medido de acuerdo al consumo de sodio y glucosa detectados tanto en las consultas trimestrales con la nefróloga del hospital como en los exámenes de sangre y orina que detectan el % de hemoglobina glicosilada y sodio urinario respectivamente.
54 vida saludable; pacientes con HTA que no posean DM que lleven una vida saludable; y pacientes con HTA que no posean DM que no lleven una vida saludable.
Por último, se mostrará la estimación de costos de cada estado de la enfermedad de forma trimestral y para cada paciente, para luego visualizar los costos anuales que se han tenido y que se tendrán en la atención de la ERC.
5.1 Consideraciones del modelo y parámetros encontrados
Luego de una revisión bibliográfica, tanto de modelos de Markov y en otras temáticas como de la Enfermedad Renal Crónica, se comenzó a construir el modelo teniendo en consideración ciertos aspectos que se mencionarán a continuación.
Se decidió realizar un modelo de Markov, ya que es utilizado frecuentemente para predecir la evolución y el comportamiento de sistemas estocásticos a corto y largo plazo. Sin embargo, fue necesario definir el tipo de modelo de Markov a realizar y como se obtendrán los parámetros. Dicho esto, se eligió representar a la Enfermedad Renal Crónica con una cadena de Markov, pues, a pesar de ser un supuesto riesgoso, existen fundamentos que permiten realizar esta consideración según los diferentes elementos que posee:
• Un conjunto finito de estados que sean exhaustivos y mutuamente excluyentes: Los pacientes no pueden estar en dos estados de la enfermedad al mismo tiempo.
55 enfermedad renal es considerada crónica luego de 3 meses de daño renal o VFG reducido, por lo que es pertinente elegir un tiempo mínimo de 3 meses.
• Se supondrá que cumple con la propiedad markoviana: esto es debido a que, en la definición de los estados, cada estado refleja el avance de la enfermedad respecto al estado anterior, con las mismas complicaciones junto a afecciones adicionales, por lo que se puede considerar que incluyen la pérdida de memoria propia de las cadenas de Markov.
• Las probabilidades de transición se considerarán estacionarias. Esto es difícil de concebir, ya que la progresión de cualquier enfermedad aumenta con la edad y otros factores de riesgo. Sin embargo, como se explicará en el siguiente apartado, el presente modelo tendrá como estados de Markov, los estados o etapas de la ERC presentes en guías clínicas a nivel mundial. La clasificación de los pacientes en dichas etapas se realiza por una ecuación en específico que considera diferentes factores como la edad, raza y sexo del paciente, por lo que se asumirá incluido el factor del tiempo en los estados y que las probabilidades de transición constantes pueden reflejar de forma cercana la realidad. Adicionalmente, según un documento de la Sociedad Chilena de Nefrología, “Los valores de la VFG declinan con la edad a razón de
aproximadamente 1 ml/min por año después de los 30 años” (Stevens,La et
