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que en la pr&#225;ctica real no suelen ser relevantes&#46;</p><p id="p0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por todo lo anterior&#44; con la informaci&#243;n proporcionada por los ensayos cl&#237;nicos&#44; no se suele disponer de evidencias cl&#237;nicas ni econ&#243;micas que permitan evaluar si un nuevo f&#225;rmaco o tecnolog&#237;a sanitaria&#44; en condiciones de pr&#225;ctica real&#44; a&#241;ade beneficios frente a otras terapias ya existentes&#44; por lo que su uso directo en la toma de decisiones cl&#237;nicas&#44; as&#237; como en la gesti&#243;n&#44; es importante pero limitado&#46;</p><p id="p0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como consecuencia de ello&#44; para agregar la informaci&#243;n cl&#237;nica y econ&#243;mica usamos las t&#233;cnicas de modelado en sanidad&#46; Los modelos suelen utilizar un lenguaje matem&#225;tico para construir representaciones esquem&#225;ticas de los procesos&#44; a fin de proponer explicaciones para &#233;stos&#44; prever su evoluci&#243;n y simularlos para facilitar la toma de decisiones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0010"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>&#46;</p><p id="p0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las razones que justifican el uso de modelos para ayudar a la toma de decisiones en sanidad se han argumentado en varias revisiones<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0010"><span class="elsevierStyleSup">1-4</span></a>&#46; Recientemente&#44; la ISPOR ha publicado un manual de buenas pr&#225;cticas para la elaboraci&#243;n de los modelos de decisi&#243;n en el &#225;mbito sanitario&#44; donde menciona la importancia del modelado para los decisores p&#250;blicos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0030"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>&#46;</p><p id="p0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Normalmente&#44; la representaci&#243;n simplificada de la realidad en los modelos simula el comportamiento de los pacientes con ciertas enfermedades&#44; organizaciones &#40;p&#46; ej&#46;&#44; utilizaci&#243;n de un servicio&#41;&#44; procesos o acontecimientos que siguen una posible sucesi&#243;n l&#243;gica de eventos&#44; a los que va asociado un determinado estado de salud o evento cl&#237;nico&#44; as&#237; como una utilizaci&#243;n de recursos sanitarios&#44; que pueden clasificarse y cuantificarse matem&#225;ticamente&#46;</p><p id="p0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Desde el punto de vista general&#44; puede diferenciarse entre modelos anal&#237;ticos&#44; como los de Markov y los &#225;rboles de decisiones&#44; y modelos de simulaci&#243;n&#46; La diferencia principal es que en los primeros la soluci&#243;n se obtiene de forma anal&#237;tica&#59; sin embargo&#44; los modelos de simulaci&#243;n suelen emplearse cuando la realidad objeto del modelo es muy compleja y la relaci&#243;n entre las variables es dif&#237;cil de reproducir anal&#237;ticamente&#44; por lo que se debe dejar operar al sistema analizado&#44; calculando diferentes estimaciones para cada unidad de resultado&#44; y en funci&#243;n del n&#250;mero de r&#233;plicas requeridas&#46;</p><p id="p0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El objetivo del presente trabajo es describir las principales caracter&#237;sticas que presentan los modelos de simulaci&#243;n de eventos discretos &#40;MSED&#41; e identificar las ventajas&#44; aportaciones e inconvenientes respecto a los otros tipos de modelos usados en el an&#225;lisis econ&#243;mico de tecnolog&#237;as y productos sanitarios&#46;</p></span><span id="s0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0015">Caracter&#237;sticas de los modelos m&#225;s usados</span><span id="s0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0020">&#193;rboles de decisi&#243;n y modelos de Markov</span><p id="p0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los 2 tipos de modelos m&#225;s ampliamente utilizados hasta la fecha en el &#225;mbito descrito son los &#225;rboles de decisi&#243;n y los modelos de Markov&#46;</p><p id="p0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los &#225;rboles de decisi&#243;n son un m&#233;todo de representaci&#243;n de una situaci&#243;n cl&#237;nica&#44; que maneja la incertidumbre en la toma de decisiones respecto a los tratamientos alternativos y a la evaluaci&#243;n en funci&#243;n de sus efectos&#46; Se caracterizan gr&#225;ficamente por un conjunto de ramas &#40;que representan las diferentes decisiones y sus consecuencias&#41; que parten de nodos&#46; Estos nodos son el punto de origen de cada una de dichas decisiones &#40;nodos de acci&#243;n&#41;&#44; sus consecuencias &#40;nodos de acontecimiento&#41;&#44; o en los que desembocan los resultados finales de la intervenci&#243;n &#40;nodos terminales&#41;&#46; Su uso es m&#225;s aplicable a procesos agudos porque &#233;stos no dependen tanto de la dimensi&#243;n temporal&#46;</p><p id="p0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un modelo de Markov consiste en una serie de experimentos en los que cada uno tiene mposibles resultados&#44; <span class="elsevierStyleItalic">E</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">1</span></span>&#44; <span class="elsevierStyleItalic">E</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">2</span></span>&#8230;<span class="elsevierStyleItalic">E</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">m</span></span>&#44; y la probabilidad de cada resultado depende exclusivamente del resultado obtenido en los experimentos previos&#46; En el &#225;mbito sanitario se han utilizado de forma extensiva desde hace a&#241;os<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0010"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>&#44; ya que permiten tener en cuenta el factor tiempo&#44; por lo que son muy &#250;tiles en procesos cr&#243;nicos&#44; donde la evoluci&#243;n cl&#237;nica de los pacientes puede identificarse como &#171;estados de salud&#187; y&#44; por tanto&#44; un paciente puede transitar cl&#237;nicamente a trav&#233;s de &#233;stos durante un determinado per&#237;odo&#44; dividido en ciclos&#46;</p><p id="p0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una de las principales limitaciones de los modelos de Markov es que no tienen memoria de ciclos anteriores&#44; es decir&#44; el modelo &#171;olvida&#187; la historia cl&#237;nica del paciente&#46; Otras limitaciones a este tipo de t&#233;cnicas son que los per&#237;odos de tiempo &#40;ciclos&#41; son prefijados y constantes&#44; y que los pacientes pueden estar en un &#250;nico estado de salud en cada ciclo del modelo&#59; por ello&#44; necesitar&#237;amos m&#250;ltiples estados para representar toda la combinaci&#243;n de condiciones cl&#237;nicas relevantes&#46;</p><p id="p0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque los modelos de Markov son actualmente los m&#225;s empleados en la evaluaci&#243;n econ&#243;mica de tecnolog&#237;as y productos sanitarios&#44; se ha observado un inter&#233;s creciente por modelos m&#225;s realistas&#44; como los MSED&#44; todav&#237;a poco utilizados en el &#225;mbito sanitario&#46;</p></span><span id="s0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0025">MSED y t&#233;cnicas de simulaci&#243;n</span><p id="p0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los MSED se utilizan para estudiar sistemas y procesos cuyo estado va cambiando con el tiempo de forma discreta&#44; por lo que permiten conceptualizar el curso de una enfermedad y su manejo en t&#233;rminos de los eventos que pueden suceder durante el modelado&#44; y cuyo impacto afecta tanto a los pacientes como a otros componentes del sistema &#40;p&#46; ej&#46;&#44; el uso de recursos&#41;&#46;</p><p id="p0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estos modelos representan procesos y situaciones complejas&#44; en funci&#243;n de los eventos que puedan ocurrir&#44; por lo que pueden representar tanto situaciones cl&#237;nicas &#40;agudizaci&#243;n de un proceso&#44; descompensaci&#243;n patol&#243;gica&#44; aparici&#243;n de una nueva situaci&#243;n cl&#237;nica&#41;&#44; como una determinada utilizaci&#243;n de recursos sanitarios relacionados con dichas situaciones&#46; Asimismo&#44; las probabilidades de que ocurran cada uno de los eventos seg&#250;n se asocian con las caracter&#237;sticas personales de los pacientes&#46; Todos estos elementos&#44; en conjunto&#44; simulan la evoluci&#243;n natural de la enfermedad o proceso analizado&#44; as&#237; como la historia de los pacientes cuya simulaci&#243;n se realiza en el modelo&#46;</p><p id="p0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por todo ello&#44; y dado que en el mundo real es frecuente encontrarse con procesos y sistemas cuyo an&#225;lisis&#44; mediante m&#233;todos matem&#225;ticos&#44; resulta extraordinariamente complejo o incluso imposible de llevar a cabo&#44; el uso de MSED permite resolver problemas de esta &#237;ndole&#46; En tales circunstancias&#44; la alternativa m&#225;s eficaz para afrontar este tipo de estudios consiste en construir unos modelos l&#243;gico-matem&#225;ticos de forma que permitan imitar o simular el comportamiento del mundo real&#46; Como resultado de repetir dicha simulaci&#243;n un n&#250;mero suficiente de veces&#44; se obtendr&#225; un hist&#243;rico artificial de observaciones sobre el comportamiento del sistema o proceso&#46; A partir de dichas observaciones&#44; y utilizando t&#233;cnicas de an&#225;lisis estad&#237;stico&#44; ser&#225; posible extraer conclusiones sobre el funcionamiento de dicho sistema&#46;</p><p id="p0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una discusi&#243;n sobre las ventajas y desventajas comparativas entre los modelos de &#225;rboles&#44; Markov y MSED&#44; puede encontrarse en otros trabajos m&#225;s espec&#237;ficos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0035"><span class="elsevierStyleSup">6&#44;7</span></a>&#46;</p></span></span><span id="s0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0030">Resultados y discusi&#243;n</span><span id="s0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0035">Etapas de los MSED</span><p id="p0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El dise&#241;o&#44; el desarrollo y el an&#225;lisis de resultados de una simulaci&#243;n es un proceso sofisticado&#44; que requiere del analista unos m&#237;nimos conocimientos sobre programaci&#243;n&#44; matem&#225;ticas&#44; estad&#237;stica&#44; gesti&#243;n de proyectos y tambi&#233;n sobre el propio sistema estudiado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0045"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46;</p><p id="p0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La principal caracter&#237;stica de un sistema de eventos discretos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0050"><span class="elsevierStyleSup">9&#44;10</span></a> es que el sistema est&#225; determinado por una secuencia de eventos que ocurren en momentos aleatorios de tiempo <span class="elsevierStyleItalic">t</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">1</span></span>&#44; <span class="elsevierStyleItalic">t</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">2</span></span>&#8230; y el cambio de estado del sistema tiene lugar en esos instantes&#46; Los pacientes son las entidades del sistema y los diferentes eventos ser&#225;n las visitas y cambios de estado de salud &#40;respuesta&#41; desde un nivel basal al final&#44; tras la toma de un tratamiento farmacol&#243;gico que modificar&#225; la fisiolog&#237;a del paciente o la aplicaci&#243;n de una tecnolog&#237;a sanitaria&#46;</p><p id="p0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cuando se escribe un programa de simulaci&#243;n para MSED se puede realizar una aproximaci&#243;n del esquema temporal de funcionamiento de las entidades en el sistema&#46; As&#237;&#44; deber&#225; describirse la secuencia de eventos y actividades que realizar&#225;n las entidades durante su estancia en el sistema y c&#243;mo se modificar&#225;n&#46; Algunos de los sistemas m&#225;s estudiados son los problemas de colas que se aplican en determinadas situaciones&#44; como la espera que deben tener los pacientes entre visita y visita&#44; si los centros donde son tratados no pueden absorber toda su demanda &#40;p&#46; ej&#46;&#44; en un centro e instante de tiempo s&#243;lo puede ser tratado un paciente a la vez&#41;&#46;</p><p id="p0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A modo de resumen &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#f0010">fig&#46; 1</a>&#41;&#44; para llevar a cabo la simulaci&#243;n del sistema se deben seguir una serie de etapas&#44; ampliamente identificadas y discutidas en la literatura cient&#237;fica<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0060"><span class="elsevierStyleSup">11-15</span></a>&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="l0010"><li class="elsevierStyleListItem" id="o0010"><span class="elsevierStyleLabel">1&#46;</span><p id="p0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Formulaci&#243;n de la problem&#225;tica y determinaci&#243;n de los objetivos&#58; consiste en establecer de forma clara&#44; cu&#225;l es el problema que se pretende abordar&#44; qu&#233; objetivos globales se desean alcanzar y con qu&#233; recursos ser&#225; necesario contar para lograrlos en el tiempo previsto&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="o0015"><span class="elsevierStyleLabel">2&#46;</span><p id="p0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Modelado del sistema&#58; se trata de crear el dise&#241;o del sistema que permita su simulaci&#243;n por ordenador&#46; El modelo deber&#225; reflejar convenientemente la estructura interna del sistema y sus caracter&#237;sticas&#44; de modo que los resultados que se deriven sean extrapolables al sistema real&#46; Por ejemplo&#44; resultar&#225; fundamental modelar los fen&#243;menos aleatorios del sistema mediante distribuciones estad&#237;sticas&#44; como la interrupci&#243;n del tratamiento&#44; la hospitalizaci&#243;n por urgencias u otro evento&#46; Para llevar esto a cabo&#44; ser&#237;a interesante disponer de una serie hist&#243;rica de observaciones sobre el comportamiento de dichos fen&#243;menos aleatorios&#44; como los resultados de un ensayo cl&#237;nico&#44; un metaan&#225;lisis o un registro de pacientes&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="o0020"><span class="elsevierStyleLabel">3&#46;</span><p id="p0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Implementaci&#243;n del modelo en el ordenador&#46; El modelo desarrollado desde el punto de vista te&#243;rico ha de ser implementado en el ordenador a trav&#233;s de alg&#250;n software espec&#237;fico&#46; M&#225;s adelante&#44; se describen las principales caracter&#237;sticas de cada una de las herramientas inform&#225;ticas disponibles&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="o0025"><span class="elsevierStyleLabel">4&#46;</span><p id="p0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Verificaci&#243;n del programa&#58; comprobaci&#243;n de la correcta implementaci&#243;n del modelo en el ordenador&#46; Para ello&#44; debemos comprobar que el programa resultante se comporta seg&#250;n lo deseado&#44; es decir&#44; que los resultados deben ser coherentes para las diversas combinaciones de variables de entrada &#40;inputs&#41; del modelo&#44; y no ha habido ning&#250;n error sint&#225;ctico a la hora de programar las diferentes instrucciones&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="o0030"><span class="elsevierStyleLabel">5&#46;</span><p id="p0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Validaci&#243;n del modelo&#46; Consiste en comprobar que el modelo refleja convenientemente el mundo real&#46; Para ello&#44; se procede a comparar&#44; para distintas combinaciones de variables de entrada&#44; los resultados que produce el modelo con los observables en el sistema real&#46; En dicho proceso de validaci&#243;n es frecuente el uso de t&#233;cnicas estad&#237;sticas que permitan comparar dos conjuntos de datos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0085"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="o0035"><span class="elsevierStyleLabel">6&#46;</span><p id="p0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Dise&#241;o de la simulaci&#243;n y pruebas piloto&#46; Una vez aceptado el modelo como v&#225;lido&#44; el siguiente paso es dise&#241;ar las caracter&#237;sticas del experimento o experimentos de simulaci&#243;n que se van a llevar a cabo&#44; es decir&#44; responder a preguntas como cu&#225;l ser&#225; el n&#250;mero de iteraciones&#44; las variables de entrada empleadas&#44; la conveniencia de usar t&#233;cnicas de reducci&#243;n de la varianza&#46; Suele ser de gran utilidad la realizaci&#243;n de pruebas piloto &#40;simulaciones cortas&#41; que proporcionen orientaciones sobre c&#243;mo conviene afrontar el estudio y calcular el n&#250;mero de r&#233;plicas necesarias&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="o0040"><span class="elsevierStyleLabel">7&#46;</span><p id="p0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ejecuci&#243;n de la simulaci&#243;n&#46; Se procede a llevar a cabo la simulaci&#243;n establecida en el paso anterior&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="o0045"><span class="elsevierStyleLabel">8&#46;</span><p id="p0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">An&#225;lisis de resultados&#46; Los resultados procedentes de un experimento de simulaci&#243;n suelen requerir un an&#225;lisis estad&#237;stico no trivial que permita obtener informaci&#243;n &#250;til sobre el comportamiento analizado&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="o0050"><span class="elsevierStyleLabel">9&#46;</span><p id="p0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Documentaci&#243;n del experimento&#46; Una vez finalizado el experimento&#44; &#233;ste debe ser convenientemente documentado&#44; de modo que se fomente su credibilidad y la validez de las conclusiones obtenidas&#46;</p></li></ul></p><elsevierMultimedia ident="f0010"></elsevierMultimedia></span></span><span id="s0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0040">Componentes de los modelos de simulaci&#243;n de eventos discretos &#40;MSED&#41;</span><span id="s0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0045">Reloj de simulaci&#243;n</span><p id="p0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Puesto que en este tipo de simulaci&#243;n se est&#225; considerando la evoluci&#243;n temporal del sistema&#44; cuyo estado se modifica s&#243;lo en instantes discretos de tiempo a causa de la aparici&#243;n de alg&#250;n evento&#44; ser&#225; necesario introducir un &#171;reloj de simulaci&#243;n&#187; que registre el tiempo virtual transcurrido desde la puesta en marcha del sistema&#44; y que permita referenciar el instante exacto en que ocurre cada uno de los eventos&#46; Es importante no confundir el tiempo virtual que marca el reloj de simulaci&#243;n con el tiempo de computaci&#243;n&#44; el cual registra el tiempo real transcurrido desde que la simulaci&#243;n se puso en marcha&#46;</p><p id="p0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El tiempo marcado por el reloj de simulaci&#243;n hace expl&#237;cito el paso del tiempo a lo largo del modelo&#46; Esto hace posible se&#241;alar el comienzo y el final de la simulaci&#243;n&#44; y la aparici&#243;n de eventos cl&#237;nicos en su momento exacto&#44; sin necesidad de ciclos de duraci&#243;n fija&#46; Esto permite una simulaci&#243;n m&#225;s eficiente y realista en funci&#243;n de la aparici&#243;n de los eventos durante el curso de la enfermedad en los pacientes&#46;</p><p id="p0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tambi&#233;n permite la creaci&#243;n de relojes secundarios que marcan tiempos importantes&#44; como la estancia hospitalaria&#44; el tiempo de ausencia de efectos adversos o la supervivencia&#46;</p><p id="p0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Puesto que los cambios en el sistema se producen s&#243;lo cuando ocurre alg&#250;n evento&#44; queda claro que el estado del sistema no sufrir&#225; ninguna variaci&#243;n entre 2 eventos consecutivos&#46; Este hecho da sentido a una de las pol&#237;ticas m&#225;s habituales para controlar el reloj de simulaci&#243;n&#58; si se sabe que el evento <span class="elsevierStyleItalic">n</span> se acaba de producir en el instante virtual actual t<span class="elsevierStyleInf">n</span>&#44; y que el evento <span class="elsevierStyleItalic">n</span> &#43; 1 se producir&#225; en el instante virtual <span class="elsevierStyleItalic">t<span class="elsevierStyleInf">n</span></span><span class="elsevierStyleInf">&#43;1</span>&#44; dado que entre ambos instantes no pasar&#225; nada de inter&#233;s&#44; se &#171;avanzar&#225;&#187; el reloj de simulaci&#243;n hasta el instante <span class="elsevierStyleItalic">t<span class="elsevierStyleInf">n</span></span><span class="elsevierStyleInf">&#43;1</span> y se asignar&#225; dicho instante a la variable del programa que representa el reloj de simulaci&#243;n&#46; Tras avanzar el reloj hasta el instante <span class="elsevierStyleItalic">t<span class="elsevierStyleInf">n</span></span><span class="elsevierStyleInf">&#43;1</span>&#44; se lleva a cabo la actualizaci&#243;n de las variables de estado y estad&#237;sticas del sistema&#46; Este proceso de &#171;avance hasta el siguiente evento y actualizaci&#243;n de variables&#187; se repite de forma indefinida hasta que se verifique alguna condici&#243;n de fin de la simulaci&#243;n&#46;</p></span><span id="s0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0050">Entidades</span><p id="p0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Son los elementos din&#225;micos que se simulan a trav&#233;s del modelo&#44; cambian de estatus&#44; afectan y son afectados por otras entidades y son los protagonistas de los eventos cl&#237;nicos de estudio del modelo&#46;</p><p id="p0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Normalmente&#44; en la simulaci&#243;n de una enfermedad se representan pacientes&#44; pero pueden representarse tambi&#233;n distintos componentes&#44; como enfermeras&#44; familiares o m&#233;dicos&#46; Estas entidades suponen una diferencia importante respecto a los &#225;rboles de decisi&#243;n o a los modelos de Markov&#44; en los cuales se especifican los resultados cl&#237;nicos&#44; estados o transiciones de los pacientes&#44; pero &#233;stos en s&#237; no son caracterizados como elementos expl&#237;citos del modelo&#44; tal como ocurre en los MSED&#46;</p></span><span id="s0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0055">Atributos</span><p id="p0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Son las caracter&#237;sticas de las entidades&#44; con las cuales se describen y diferencian&#46; Por ejemplo&#44; son atributos de los pacientes&#44; como la edad&#44; el sexo&#44; la duraci&#243;n de su enfermedad&#44; la gravedad de &#233;sta y el cumplimiento del tratamiento&#46;</p><p id="p0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un atributo importante en las evaluaciones econ&#243;micas&#44; fundamental en los estudios de coste-utilidad&#44; ser&#237;a la calidad de vida&#46; &#201;sta se puede estudiar de forma detallada incluy&#233;ndola mediante un atributo&#46;</p><p id="p0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todas las entidades tienen los mismos tipos de atributos&#44; pero con diferentes valores para cada entidad&#59; los valores de los atributos est&#225;n&#44; por tanto&#44; ligados a una entidad concreta&#46; Por ejemplo&#44; todos los pacientes tienen &#171;edad&#187; o &#171;presi&#243;n arterial&#187;&#44; pero cada uno posee un valor espec&#237;fico&#46; El atributo puede asignarse como un valor espec&#237;fico&#44; una muestra de una distribuci&#243;n o el resultado de una expresi&#243;n &#40;p&#46; ej&#46;&#44; de una ecuaci&#243;n condicional&#41;&#46;</p></span><span id="s0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0060">Eventos</span><p id="p0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es todo aquello que puede ocurrir durante la simulaci&#243;n en funci&#243;n del proceso que estamos estudiando&#46; Por ejemplo&#44; un evento puede ser un efecto adverso&#44; una admisi&#243;n hospitalaria&#44; el alta del hospital&#44; un cambio de dosis o una baja laboral&#46; El concepto de evento va m&#225;s all&#225; de las transiciones de los modelos de Markov&#44; ya que la aparici&#243;n de un evento no necesariamente implica el cambio de estado de salud del paciente &#40;p&#46; ej&#46;&#44; una visita al m&#233;dico&#41;&#46;</p><p id="p0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A pesar de que hay una secuencia temporal dada&#44; los eventos pueden suceder de forma casi simult&#225;nea y pueden hacerlo en cualquier secuencia l&#243;gica en relaci&#243;n con la historia plausible del proceso de estudio &#40;p&#46; ej&#46;&#44; fallo en un &#243;rgano diana o fallo multiorg&#225;nico en un paciente con sepsis&#41;&#46; Al contrario que en los modelos de Markov&#44; estos eventos no presentan ning&#250;n tipo de restricci&#243;n de memoria&#46;</p><p id="p0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los riesgos de que los diferentes eventos ocurran pueden tomar la forma de funciones dependientes de los datos y depender de algunos atributos y variables&#46; Estas funciones pueden cambiar durante la simulaci&#243;n&#46;</p></span><span id="s0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0065">Variables</span><p id="p0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las variables definen el modelo y reflejan una caracter&#237;stica del conjunto&#44; no de entidades espec&#237;ficas&#46; Son especificaciones que se mantienen a lo largo del modelo&#44; aunque sus valores pueden cambiar durante el proceso de simulaci&#243;n&#44; y van a definir el entorno de la simulaci&#243;n afect&#225;ndolo a lo largo de todo el proceso&#46; Las variables de uso com&#250;n son&#58; el horizonte temporal &#40;duraci&#243;n de la simulaci&#243;n&#41;&#44; las tasas de descuento para los costes y los beneficios&#44; las tasas de incidencia&#44; la proporci&#243;n de cada tratamiento al inicio&#44; la tasa de admisi&#243;n o la perspectiva de uso&#46; S&#243;lo hay una copia de cada variable que se mantiene para todo el modelo&#46;</p></span><span id="s0070" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0070">Recursos</span><p id="p0220" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Definidos en un tiempo determinado&#44; su consumo lleva asociado el gasto de una serie de unidades de dichos recursos en momentos de tiempo concretos&#46; En el &#225;mbito sanitario estos recursos se pueden dividir en personas &#40;m&#233;dicos&#44; enfermeras&#44; cuidadores&#41;&#44; bienes &#40;medicamentos&#44; pruebas de laboratorio&#41;&#44; espacios &#40;camas hospitalarias&#44; quir&#243;fanos&#41; y otros&#46;</p><p id="p0225" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Algunos recursos pueden consumirse de manera simult&#225;nea en un momento dado&#44; pero lo m&#225;s frecuente es que las entidades tengan que competir por estos recursos&#44; que adem&#225;s tienen un coste unitario de uso&#46;</p><p id="p0230" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un recurso puede tener diferentes unidades de capacidad &#40;pensemos&#44; por ejemplo&#44; en las camas en una sala de emergencia o en el n&#250;mero de m&#233;dicos en una zona geogr&#225;fica determinada&#41;&#46;</p></span><span id="s0075" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0075">Acumuladores estad&#237;sticos</span><p id="p0235" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Son variables que acumulan la informaci&#243;n de lo que ha pasado sin participar en el suceso mismo&#44; es decir&#44; son pasivos&#46; Dependen de la caracterizaci&#243;n de los resultados pedidos al modelo&#46; Al final de la simulaci&#243;n&#44; se usan para obtener el resultado final&#44; y las medidas de &#233;stos &#40;cocientes coste efectividad&#41;&#46; Algunos ejemplos de acumuladores estad&#237;sticos son la supervivencia&#44; los costes asociados a los pacientes o el n&#250;mero de visitas en un tiempo determinado&#46;</p></span><span id="s0080" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0080">Colas</span><p id="p0240" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cuando un paciente utiliza un determinado recurso&#44; &#233;ste deja de estar disponible para el resto de los pacientes&#44; lo cual puede generar colas en el sistema&#46; Esta situaci&#243;n no suele tenerse en cuenta en otro tipo de modelos&#44; en los que los recursos parecen gozar de una capacidad infinita &#40;lo cual est&#225; alejado de la m&#225;xima de la escasez de recursos en funci&#243;n de las necesidades de la poblaci&#243;n&#44; que es una caracter&#237;stica de la toma de decisiones en sanidad&#41;&#46; Esta conceptualizaci&#243;n est&#225; vinculada a la idea del coste de oportunidad de los recursos en la propia estructura del modelo&#46;</p></span><span id="s0085" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0085">Retrasos</span><p id="p0245" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se pueden generar 2 tipos de retrasos&#58; expl&#237;citos&#44; que son los que se generan por alg&#250;n tipo de acci&#243;n o proceso &#40;p&#46; ej&#46;&#44; la duraci&#243;n de los ex&#225;menes m&#233;dicos&#41;&#44; e impl&#237;citos&#44; causados por otras acciones o condiciones en la simulaci&#243;n del modelo &#40;p&#46; ej&#46;&#44; colas para acceder a una prueba diagn&#243;stica&#41;&#46;</p></span><span id="s0090" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0090">Ecuaciones de riesgo y generadores de n&#250;meros aleatorios</span><p id="p0250" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las primeras se refieren a ecuaciones que se aplican de forma individual a cada individuo del modelo&#44; y pueden ser&#58; funciones &#40;lineales&#44; logar&#237;tmicas&#44; de riesgo etc&#46;&#41; o distribuciones estad&#237;sticas de probabilidad &#40;normal&#44; exponencial&#44; weibull&#44; beta&#44; gamma&#44; etc&#46;&#41;&#46;</p><p id="p0255" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los n&#250;meros aleatorios se generan mediante algoritmos computacionales avanzados para asegurar la aleatorizaci&#243;n y crear el comportamiento estoc&#225;stico del modelo&#44; y se basan en variables seudoaleatorias&#44; creadas a trav&#233;s de un procedimiento determin&#237;stico&#46;</p><p id="p0260" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la mayor&#237;a de las simulaciones&#44; los experimentos tienen por objetivo obtener valores medios de los resultados de sus distribuciones probabil&#237;sticas&#46; Hay numerosos estudios sobre generaci&#243;n de n&#250;meros aleatorios y t&#233;cnicas de simulaci&#243;n&#44; as&#237; como de su optimizaci&#243;n&#44; que quedan fuera del abasto de este art&#237;culo<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0055"><span class="elsevierStyleSup">10&#44;17-20</span></a>&#46;</p></span></span><span id="s0095" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0095">Funcionamiento y <span class="elsevierStyleItalic">software</span> para su realizaci&#243;n</span><span id="s0100" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0100">C&#243;mo funciona un MSED</span><p id="p0265" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El desarrollo del modelo comienza por la definici&#243;n y creaci&#243;n de la poblaci&#243;n diana mediante la especificaci&#243;n de las caracter&#237;sticas de los pacientes que ser&#225;n simulados&#46; As&#237;&#44; el modelo se alimenta con informaci&#243;n proveniente de ensayos cl&#237;nicos&#44; evidencia publicada y otros estudios&#44; a partir de los cuales el investigador puede generar una serie de algoritmos y caminos por los que el paciente puede transitar y que sirve para dise&#241;ar la historia de la enfermedad o proceso evaluado en el modelo&#46;</p><p id="p0270" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Si estudiamos 2 alternativas de tratamiento excluyentes&#44; los pacientes para los que estas terapias est&#233;n indicadas pueden someterse a una u otra intervenci&#243;n&#46; La metodolog&#237;a que se sigue para evaluar ambas terapias es generar aleatoriamente unos valores de entrada de las variables que conforman el perfil cl&#237;nico y sociodemogr&#225;fico de los pacientes que se van a simular&#46; Al inicio de la simulaci&#243;n se generan pares de individuos &#171;gemelos&#187;&#44; es decir&#44; con los mismos valores&#44; que acceden a cada una de las 2 estrategias de tratamiento comparadas en el modelo&#44; de tal forma que la diferencia en el tratamiento que se les aplica a cada gemelo es la &#250;nica distinci&#243;n entre ellos a la entrada del modelo&#46;</p><p id="p0275" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El esquema t&#237;pico de simulaci&#243;n de un MSED se presenta en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#f0015">figura 2</a>&#46; La simulaci&#243;n arranca con la puesta en marcha del reloj de simulaci&#243;n&#44; tras lo cual se da la lectura de los diferentes valores iniciales&#44; introducidos en &#233;l&#44; como las caracter&#237;sticas de la poblaci&#243;n&#44; los detalles del manejo de los eventos y los costes en funci&#243;n del tratamiento asignado&#46; Estos valores de entrada son almacenados y le&#237;dos por el modelo dise&#241;ado en el software de simulaci&#243;n empleado&#46;</p><elsevierMultimedia ident="f0015"></elsevierMultimedia><p id="p0280" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A los pacientes creados se les asigna unas caracter&#237;sticas basadas en las distribuciones de partida &#40;p&#46; ej&#46;&#44; sexo&#44; edad&#44; valores basales de entrada de incapacidad o enfermedad&#44; etc&#46;&#41;&#46; En este punto&#44; se estima la expectativa vital de cada individuo&#46; La persona que realiza el an&#225;lisis define el tama&#241;o de la cohorte de pacientes que recibir&#225; cada tratamiento &#40;p&#46; ej&#46;&#44; 1&#46;000&#41; y el n&#250;mero de r&#233;plicas &#40;n&#250;mero de veces que toda la simulaci&#243;n ser&#225; repetida&#41;&#46;</p></span><span id="s0105" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0105">Procedimientos de evaluaci&#243;n y an&#225;lisis de los resultados de los MSED</span><p id="p0285" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El &#250;ltimo paso es analizar los resultados obtenidos al ejecutar el modelo varias veces para poder inferir el efecto de la intervenci&#243;n evaluada&#46; Una vez obtenidos los resultados al ejecutar el modelo&#44; &#233;stos se eval&#250;an a trav&#233;s del an&#225;lisis de sensibilidad&#46;</p><p id="p0290" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una descripci&#243;n extensa sobre los diferentes procedimientos estad&#237;sticos de simulaci&#243;n&#44; r&#233;plicas&#44; precisi&#243;n&#44; validaci&#243;n&#44; verificaci&#243;n&#44; an&#225;lisis estad&#237;stico de los resultados&#44; an&#225;lisis de sensibilidad y acreditaci&#243;n de los modelos puede consultarse en algunos trabajos aparecidos recientemente<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0075"><span class="elsevierStyleSup">14&#44;15</span></a>&#46;</p></span><span id="s0110" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0110">Ejemplo de uso de MSED</span><p id="p0295" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para ilustrar los modelos MSED&#44; partiremos de un ejemplo en el que se eval&#250;a un proceso de pacientes con enfermedad cardiovascular&#44; que presentan bradicardia&#44; para la cual estar&#237;a indicada la implantaci&#243;n de un marcapasos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0110"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>&#46; Podr&#237;amos implantar 2 tipos diferentes de marcapasos&#58; marcapasos de estimulaci&#243;n monocameral &#40;s&#243;lo en ventr&#237;culo&#41;&#44; o VVI&#40;R&#41;&#44; o bien un marcapasos de estimulaci&#243;n bicameral &#40;estimulaci&#243;n auricular y ventricular&#41;&#44; o DDD&#40;R&#41;&#46;</p><p id="p0300" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los pacientes implantados pueden sufrir diferentes eventos cardiovasculares con el tiempo&#44; como fibrilaci&#243;n auricular &#40;FA&#41; o accidente cerebrovascular &#40;ACV&#41;&#44; efectos adversos&#44; como el s&#237;ndrome del marcapasos&#44; o incluso morir&#46;</p><p id="p0305" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Dependiendo de la efectividad de los 2 tipos de marcapasos&#44; estos eventos se podr&#237;an dar en diferente proporci&#243;n de pacientes y tardar&#237;an m&#225;s o menos tiempo en suceder&#44; producirse en momentos diferentes o incluso coincidir en el tiempo&#59; por ello&#44; el uso de un modelo de Markov no es apropiado&#46; Dichos eventos llevar&#225;n asociados una utilizaci&#243;n de recursos&#44; que implican costes y cambios en la evaluaci&#243;n cl&#237;nica del paciente&#44; e incluso valores de su calidad de vida&#44; si &#233;sta se ha incorporado en el an&#225;lisis del estudio&#46; Este proceso se resume en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#f0020">figura 3</a>&#46;</p><elsevierMultimedia ident="f0020"></elsevierMultimedia><p id="p0310" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se simulan pacientes con una serie de caracter&#237;sticas de entrada en el modelo&#58; sociodemogr&#225;ficas &#40;edad y sexo&#41;&#44; factores de riesgo &#40;presi&#243;n arterial&#44; diabetes&#44; enfermedad vascular previa&#41; y tipo de indicaci&#243;n para el marcapasos &#40;bloqueo de rama&#44; o enfermedad del nodo sinusal&#41;&#46; Para cada uno de los pacientes simulados se genera un gemelo&#44; el cual presenta las mismas caracter&#237;sticas basales y s&#243;lo se diferencia en la intervenci&#243;n del modelo evaluado a la que es sometido &#40;uno de los gemelos va por la ruta de implantaci&#243;n de marcapasos monocamerales y otro por la de bicamerales&#41;&#46; Los pacientes transitar&#225;n por el modelo durante los eventos cl&#237;nicos de estudio &#40;FA&#44; ACV&#44; muerte&#44; supervivencia libre de enfermedad&#44; s&#237;ndrome del marcapasos y otras complicaciones&#41;&#44; as&#237; como los costes asociados a la utilizaci&#243;n de recursos que suponen dicha diferencia de eventos &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#f0025">fig&#46; 4</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="f0025"></elsevierMultimedia><p id="p0315" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los datos cl&#237;nicos que alimentan el modelo son&#58; el registro brit&#225;nico de marcapasos&#44; los ensayos cl&#237;nicos MOST y CTOPP y el Framingham Herat Study&#46; Se realizan 100 simulaciones de 1&#46;000 pares de pacientes durante 5 a&#241;os&#44; los beneficios se descontaron al 1&#44;5&#37; anual y los costes al 6&#37;&#44; tal como aconseja el NICE&#46;</p><p id="p0320" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El resultado del modelo indica que supone un coste adicional medio en los pacientes implantados con marcapasos bicamerales de 43 libras por paciente&#44; y un incremento de 0&#44;09 AVAC&#44; con un cociente coste&#47;efectividad incremental de 477 libras por AVAC&#59; estos resultados son consistentes durante el an&#225;lisis de sensibilidad realizado&#46;</p></span><span id="s0115" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0115">Software en simulaci&#243;n de modelos de eventos discretos</span><p id="p0325" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque la programaci&#243;n de este tipo de modelos puede hacerse a trav&#233;s de hojas de c&#225;lculo como Excel&#44; &#233;sta s&#243;lo se usa para modelos muy simplificados&#46; Para modelos m&#225;s complejos se utilizan paquetes de software espec&#237;ficos&#46; Por ello&#44; una de las primeras decisiones importantes consiste en seleccionar qu&#233; tipo de software se utilizar&#225;&#46; Las opciones posibles son b&#225;sicamente dos&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="l0015"><li class="elsevierStyleListItem" id="o0055"><span class="elsevierStyleLabel">1&#46;</span><p id="p0330" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Usar un lenguaje de programaci&#243;n &#40;C&#47;C&#43;&#43;&#44; Pascal&#44; Java&#44; Visual Basic&#44; etc&#46;&#41;&#46; Esta opci&#243;n implica&#44; en principio&#44; tener que modelar todos los detalles del sistema&#44; lo cual a su vez supone un elevado coste respecto al tiempo de desarrollo del proyecto&#46; Hay que tener presente&#44; sin embargo&#44; que en los &#250;ltimos a&#241;os se han desarrollado librer&#237;as de funciones y clases de objetos para C&#47;C&#43;&#43;&#44; Pascal&#44; Java e incluso VB&#46;Net&#44; que permiten agilizar este proceso de modelado&#46; Por otra parte&#44; al optar por un lenguaje de programaci&#243;n general&#44; se dispone de una mayor flexibilidad a la hora de construir el modelo y&#44; adem&#225;s&#44; el c&#243;digo resultante puede ser muy eficiente y r&#225;pido de ejecutar &#40;especialmente cuando se usa C&#47;C&#43;&#43;&#41;&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="o0060"><span class="elsevierStyleLabel">2&#46;</span><p id="p0335" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Usar programas de simulaci&#243;n &#40;lenguajes de simulaci&#243;n y simuladores&#41; de &#225;mbito gen&#233;rico &#40;Arena&#44; SIMSCRIPT II&#46;5&#44; AweSim&#44; SIMPLE&#43;&#43;&#44; Extend&#44; GPSS&#47;H&#44; Micro Saint&#44; MODSIM III&#44; LeanSim&#44; SIGMA&#44; Simul 8&#41;&#46; Esta opci&#243;n puede acortar significativamente el tiempo requerido para desarrollar el proyecto&#44; puesto que no ser&#225; necesario desarrollar desde cero todos los detalles de la simulaci&#243;n&#58; este tipo de programas suele incluir un lenguaje de programaci&#243;n especialmente orientado a la simulaci&#243;n&#44; as&#237; como librer&#237;as de clases&#44; objetos o funciones que agilizan el modelado del sistema&#44; la obtenci&#243;n de valores aleatorios&#44; la generaci&#243;n de informes&#44; el an&#225;lisis estad&#237;stico de resultados&#44; etc&#46; A cambio de ello&#44; se prescinde de un cierto grado de flexibilidad con respecto a la opci&#243;n anterior&#46;</p></li></ul></p></span></span><span id="s0120" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0120">Ventajas e inconvenientes de la simulaci&#243;n de eventos discretos</span><span id="s0125" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0125">Ventajas del uso de MSED</span><p id="p0340" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los MSED tienen ventajas muy significativas&#44; por ejemplo&#44; con respecto a la poblaci&#243;n de estudio&#44; ya que facilitan el dise&#241;o de la poblaci&#243;n&#44; teniendo en cuenta las caracter&#237;sticas fundamentales que la definen&#58; perfiles de riesgo&#44; indicaciones y contraindicaciones de las terapias&#44; flexibilidad en la asignaci&#243;n de los costes a cada una&#44; asignaci&#243;n de valores de calidad de vida y utilidades seg&#250;n las caracter&#237;sticas de cada paciente&#46; Adem&#225;s&#44; tienen capacidad de manejar la poblaci&#243;n de una manera din&#225;mica y vinculada a los eventos que realmente suceden en la historia natural de la enfermedad en cada paciente&#46;</p><p id="p0345" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los MSED permiten dise&#241;ar una estructura m&#225;s clara&#44; de forma que los eventos a los que se someten los pacientes&#44; as&#237; como sus consecuencias&#44; son m&#225;s expl&#237;citos&#44; y en el que las alternativas&#44; a trav&#233;s de las que los pacientes discurren&#44; suelen representarse de na forma m&#225;s transparente&#46; Adem&#225;s&#44; la estructura del modelo se puede cambiar f&#225;cilmente&#44; lo que permite un an&#225;lisis de sensibilidad estructural&#46;</p><p id="p0350" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Otra ventaja importante de los MSED es la variable tiempo&#44; ya que en este caso se considera de forma expl&#237;cita en el dise&#241;o del modelo&#44; y no se restringe a ciclos fijos e invariables&#44; de modo que las unidades que se manejan son adecuadas al problema o evento que se analiza en cada momento&#46; Adem&#225;s&#44; los MSED permiten el uso de diferentes tiempos&#44; en funci&#243;n de los eventos que vayan a suceder y en los momentos que se vayan a producir&#46;</p><p id="p0355" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Respecto a los resultados&#44; los MSED permiten contemplar resultados m&#250;ltiples&#44; lo que se adecua m&#225;s a la realidad&#44; puesto que realmente una enfermedad o situaci&#243;n evaluada mediante t&#233;cnica de modelado puede tener diferentes puntos finales que han de considerarse de forma simult&#225;nea a la hora de evaluar el resultado global de las intervenciones&#46; Esto se realiza de una manera mucho m&#225;s sencilla y natural con este tipo de modelos&#44; dado que manejan de forma desagregada los costes y los recursos utilizados&#44; producen diferentes medidas de eficacia&#44; como el tiempo libre de enfermedad&#44; la recuperaci&#243;n y la salida del hospital&#44; el cambio de clase funcional o la ausencia de episodios&#46; Adem&#225;s&#44; informan sobre los resultados intermedios en los diferentes momentos de definidos en la simulaci&#243;n &#40;a los 6 meses de tratamiento&#44; al a&#241;o&#44; a la aparici&#243;n de complicaciones o muerte&#41;&#44; y ofrecen simult&#225;neamente resultados desde varias perspectivas &#40;comprador&#44; sistema sanitario&#44; sociedad&#41;&#44; sin necesidad de volver a ejecutar el modelo&#46;</p><p id="p0360" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Asimismo&#44; los MSED permiten un estudio m&#225;s realista de los tratamientos evaluados&#58; cambios de dosis&#44; comienzo y monitorizaci&#243;n&#44; prueba de dosis o per&#237;odo de lavado farmacol&#243;gico previo a un cambio de tratamiento&#46; Tambi&#233;n es posible&#44; mediante algunos programas de simulaci&#243;n avanzada&#44; animar el modelo&#44; lo cual permite visualizarlo de una forma clara mejorando su transparencia&#46;</p></span><span id="s0130" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0130">Inconvenientes de los MSED</span><p id="p0365" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En general&#44; el uso de los MSED conlleva tambi&#233;n una serie de limitaciones&#46; Por un lado&#44; requieren mayor cantidad de datos y pueden necesitar un mayor tiempo de ejecuci&#243;n que los modelos de Markov&#44; si no disponemos de simuladores de alto rendimiento&#46; El an&#225;lisis de sensibilidad empleado suele ser multivariante&#44; lo cual aumenta todav&#237;a m&#225;s el tiempo de c&#225;lculo&#46;</p><p id="p0370" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Otra limitaci&#243;n es el escaso acceso al software necesario para programar este tipo de modelos&#44; o bien la falta de un entrenamiento adecuado de sus usuarios&#44; especialmente en el caso de simuladores complejos&#44; como Arena o LeanSim&#46; Su programaci&#243;n tambi&#233;n suele ser costosa con respecto al tiempo necesario para su implementaci&#243;n&#46; Aunque es posible implementar este tipo de modelos por medio de programas como Excel&#44; programando macros en Visual Basic para Aplicaciones &#40;VBA&#41;&#46; Es poco usual realizarlo a trav&#233;s de esta plataforma&#44; ya que tiene ciertas limitaciones importantes&#44; como por ejemplo el motor de generaci&#243;n de n&#250;meros seudoaleatorios no es suficientemente bueno desde el punto de vista estad&#237;stico o la velcidad de ejecuci&#243;n del c&#243;digo VBA es relativamente baja&#46;</p></span></span><span id="s0135" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0135">Conclusiones</span><p id="p0375" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hasta la fecha&#44; se han utilizado ampliamente 2 tipos diferentes de modelos para la evaluaci&#243;n de una gran variedad de terapias&#44; enfermedades o procesos&#46; Concretamente&#44; los modelos de Markov son muy utilizados en el &#225;mbito sanitario para el estudio de enfermedades de car&#225;cter cr&#243;nico&#46; Sin embargo&#44; este tipo de modelos tiene una serie de limitaciones inherentes que&#44; bajo ciertas circunstancias y&#47;o en funci&#243;n de la enfermedad estudiada&#44; hacen necesario simplificar en exceso la realidad cl&#237;nica&#46;</p><p id="p0380" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como alternativa&#44; se est&#225; empezando a usar en el &#225;mbito sanitario un tipo de modelo&#44; los MSED&#44; que ya ha sido ampliamente empleado en otras ramas de la ciencia y en diferentes industrias&#44; y permiten salvar estas limitaciones&#44; como demuestra la gran cantidad de bibliograf&#237;a encontrada sobre MSED m&#225;s actual&#46;</p><p id="p0385" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los MSED pueden modelar situaciones tan complejas que&#44; en muchos casos&#44; no hay soluciones anal&#237;ticas&#44; y es necesaria su resoluci&#243;n mediante t&#233;cnicas de simulaci&#243;n&#46;</p><p id="p0390" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los MSED permiten representar la enfermedad y su manejo de una manera m&#225;s flexible&#44; con menos restricciones y&#44; por tanto&#44; m&#225;s asimilable a la realidad que los modelos de Markov&#46; Todos los aspectos relevantes de la enfermedad pueden incorporarse de manera expl&#237;cita y eficiente&#46; El modelo&#44; en su conjunto&#44; puede presentarse de forma transparente y sencilla&#44; por lo que cada vez m&#225;s investigadores seleccionan este tipo de modelos para sus estudios en un amplio n&#250;mero de enfermedades y objetivos&#59; tambi&#233;n tienen una aplicaci&#243;n importante como instrumento de modelado de la actividad cl&#237;nico asistencial y en el an&#225;lisis de necesidades o de gesti&#243;n en listas de espera&#46; La bibliograf&#237;a consultada revela un aumento muy significativo de su uso a partir de 1998&#44; especialmente en los &#250;ltimos 5 a&#241;os&#46;</p><p id="p0395" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Puede pronosticarse un uso m&#225;s extensivo de estas t&#233;cnicas en los pr&#243;ximos a&#241;os para dar respuesta a problemas para los que otras t&#233;cnicas tradicionales presentan limitaciones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0115"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>&#46; A ello ayudar&#225;&#44; sin duda&#44; el que las autoridades evaluadoras&#44; como el NICE&#44; est&#233;n aceptando este tipo de aproximaci&#243;n metodol&#243;gica&#59; tal es el caso del modelo de SDE&#44; que evalu&#243; el impacto econ&#243;mico del uso de diferentes tipos de marcapasos en pacientes con bradicardia<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0110"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a> y que ha sido recientemente publicado&#46; En el caso espa&#241;ol se desconoce el posicionamiento de las autoridades evaluadoras&#46;</p><p id="p0400" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De este modo&#44; en los pr&#243;ximos a&#241;os asistiremos a una mayor extensi&#243;n del uso de esta metodolog&#237;a de evaluaci&#243;n econ&#243;mica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0120"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>&#44; paralelamente al desarrollo de herramientas computacionales&#44; flexibles&#44; potentes&#44; metodol&#243;gicamente avanzadas y amigables&#59; son especialmente interesante en esta &#225;rea la capacidad din&#225;mica que tienen de incorporar distintas herramientas en un mismo modelo &#40;p&#46; ej&#46;&#44; coste-efectividad e impacto presupuestario&#41;&#46;</p></span><span id="s0140" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0140">Agradecimientos</span><p id="p0405" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A Raquel Carnero&#44; Carme Pi&#241;ol y &#193;ngel Alejandro por sus comentarios&#46; A los revisores an&#243;nimos de G<span class="elsevierStyleSmallCaps">aceta</span> S<span class="elsevierStyleSmallCaps">anitaria</span>&#44; ya que sus tambi&#233;n acertados comentarios mejoraron significativamente nuestro trabajo&#46;</p></span></span>"
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REVISIÓN
Los modelos de simulación de eventos discretos en la evaluación económica de tecnologías y productos sanitarios
Discrete-event simulation models in the economic evaluation of health technologies and health products
José Manuel Rodríguez Barriosa,
Autor para correspondencia
jose_manuel.rodriguez@medtronic.com

José Manuel Rodríguez Barrios. Departamento de Economía de la Salud Medtronic Ibérica S.A. María de Portugal, 11. 28050 Madrid. España.
, David Serranoa, Toni Monleónb, Jaime Caroc,d
a Departamento de Economía de la Salud y Reembolso, Medtronic Ibérica S.A., Madrid, España
b Departamento de Estadística, Universitat de Barcelona, Barcelona, España
c Caro Research Institute, Boston, Massachussets, Estados Unidos, Barcelona, España
d Departamento de Medicina Interna, Epidemiología y Bioestadística, McGill University, Montreal, Canadá
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que en la pr&#225;ctica real no suelen ser relevantes&#46;</p><p id="p0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por todo lo anterior&#44; con la informaci&#243;n proporcionada por los ensayos cl&#237;nicos&#44; no se suele disponer de evidencias cl&#237;nicas ni econ&#243;micas que permitan evaluar si un nuevo f&#225;rmaco o tecnolog&#237;a sanitaria&#44; en condiciones de pr&#225;ctica real&#44; a&#241;ade beneficios frente a otras terapias ya existentes&#44; por lo que su uso directo en la toma de decisiones cl&#237;nicas&#44; as&#237; como en la gesti&#243;n&#44; es importante pero limitado&#46;</p><p id="p0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como consecuencia de ello&#44; para agregar la informaci&#243;n cl&#237;nica y econ&#243;mica usamos las t&#233;cnicas de modelado en sanidad&#46; Los modelos suelen utilizar un lenguaje matem&#225;tico para construir representaciones esquem&#225;ticas de los procesos&#44; a fin de proponer explicaciones para &#233;stos&#44; prever su evoluci&#243;n y simularlos para facilitar la toma de decisiones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0010"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>&#46;</p><p id="p0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las razones que justifican el uso de modelos para ayudar a la toma de decisiones en sanidad se han argumentado en varias revisiones<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0010"><span class="elsevierStyleSup">1-4</span></a>&#46; Recientemente&#44; la ISPOR ha publicado un manual de buenas pr&#225;cticas para la elaboraci&#243;n de los modelos de decisi&#243;n en el &#225;mbito sanitario&#44; donde menciona la importancia del modelado para los decisores p&#250;blicos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0030"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>&#46;</p><p id="p0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Normalmente&#44; la representaci&#243;n simplificada de la realidad en los modelos simula el comportamiento de los pacientes con ciertas enfermedades&#44; organizaciones &#40;p&#46; ej&#46;&#44; utilizaci&#243;n de un servicio&#41;&#44; procesos o acontecimientos que siguen una posible sucesi&#243;n l&#243;gica de eventos&#44; a los que va asociado un determinado estado de salud o evento cl&#237;nico&#44; as&#237; como una utilizaci&#243;n de recursos sanitarios&#44; que pueden clasificarse y cuantificarse matem&#225;ticamente&#46;</p><p id="p0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Desde el punto de vista general&#44; puede diferenciarse entre modelos anal&#237;ticos&#44; como los de Markov y los &#225;rboles de decisiones&#44; y modelos de simulaci&#243;n&#46; La diferencia principal es que en los primeros la soluci&#243;n se obtiene de forma anal&#237;tica&#59; sin embargo&#44; los modelos de simulaci&#243;n suelen emplearse cuando la realidad objeto del modelo es muy compleja y la relaci&#243;n entre las variables es dif&#237;cil de reproducir anal&#237;ticamente&#44; por lo que se debe dejar operar al sistema analizado&#44; calculando diferentes estimaciones para cada unidad de resultado&#44; y en funci&#243;n del n&#250;mero de r&#233;plicas requeridas&#46;</p><p id="p0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El objetivo del presente trabajo es describir las principales caracter&#237;sticas que presentan los modelos de simulaci&#243;n de eventos discretos &#40;MSED&#41; e identificar las ventajas&#44; aportaciones e inconvenientes respecto a los otros tipos de modelos usados en el an&#225;lisis econ&#243;mico de tecnolog&#237;as y productos sanitarios&#46;</p></span><span id="s0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0015">Caracter&#237;sticas de los modelos m&#225;s usados</span><span id="s0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0020">&#193;rboles de decisi&#243;n y modelos de Markov</span><p id="p0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los 2 tipos de modelos m&#225;s ampliamente utilizados hasta la fecha en el &#225;mbito descrito son los &#225;rboles de decisi&#243;n y los modelos de Markov&#46;</p><p id="p0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los &#225;rboles de decisi&#243;n son un m&#233;todo de representaci&#243;n de una situaci&#243;n cl&#237;nica&#44; que maneja la incertidumbre en la toma de decisiones respecto a los tratamientos alternativos y a la evaluaci&#243;n en funci&#243;n de sus efectos&#46; Se caracterizan gr&#225;ficamente por un conjunto de ramas &#40;que representan las diferentes decisiones y sus consecuencias&#41; que parten de nodos&#46; Estos nodos son el punto de origen de cada una de dichas decisiones &#40;nodos de acci&#243;n&#41;&#44; sus consecuencias &#40;nodos de acontecimiento&#41;&#44; o en los que desembocan los resultados finales de la intervenci&#243;n &#40;nodos terminales&#41;&#46; Su uso es m&#225;s aplicable a procesos agudos porque &#233;stos no dependen tanto de la dimensi&#243;n temporal&#46;</p><p id="p0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un modelo de Markov consiste en una serie de experimentos en los que cada uno tiene mposibles resultados&#44; <span class="elsevierStyleItalic">E</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">1</span></span>&#44; <span class="elsevierStyleItalic">E</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">2</span></span>&#8230;<span class="elsevierStyleItalic">E</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">m</span></span>&#44; y la probabilidad de cada resultado depende exclusivamente del resultado obtenido en los experimentos previos&#46; En el &#225;mbito sanitario se han utilizado de forma extensiva desde hace a&#241;os<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0010"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>&#44; ya que permiten tener en cuenta el factor tiempo&#44; por lo que son muy &#250;tiles en procesos cr&#243;nicos&#44; donde la evoluci&#243;n cl&#237;nica de los pacientes puede identificarse como &#171;estados de salud&#187; y&#44; por tanto&#44; un paciente puede transitar cl&#237;nicamente a trav&#233;s de &#233;stos durante un determinado per&#237;odo&#44; dividido en ciclos&#46;</p><p id="p0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una de las principales limitaciones de los modelos de Markov es que no tienen memoria de ciclos anteriores&#44; es decir&#44; el modelo &#171;olvida&#187; la historia cl&#237;nica del paciente&#46; Otras limitaciones a este tipo de t&#233;cnicas son que los per&#237;odos de tiempo &#40;ciclos&#41; son prefijados y constantes&#44; y que los pacientes pueden estar en un &#250;nico estado de salud en cada ciclo del modelo&#59; por ello&#44; necesitar&#237;amos m&#250;ltiples estados para representar toda la combinaci&#243;n de condiciones cl&#237;nicas relevantes&#46;</p><p id="p0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque los modelos de Markov son actualmente los m&#225;s empleados en la evaluaci&#243;n econ&#243;mica de tecnolog&#237;as y productos sanitarios&#44; se ha observado un inter&#233;s creciente por modelos m&#225;s realistas&#44; como los MSED&#44; todav&#237;a poco utilizados en el &#225;mbito sanitario&#46;</p></span><span id="s0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0025">MSED y t&#233;cnicas de simulaci&#243;n</span><p id="p0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los MSED se utilizan para estudiar sistemas y procesos cuyo estado va cambiando con el tiempo de forma discreta&#44; por lo que permiten conceptualizar el curso de una enfermedad y su manejo en t&#233;rminos de los eventos que pueden suceder durante el modelado&#44; y cuyo impacto afecta tanto a los pacientes como a otros componentes del sistema &#40;p&#46; ej&#46;&#44; el uso de recursos&#41;&#46;</p><p id="p0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estos modelos representan procesos y situaciones complejas&#44; en funci&#243;n de los eventos que puedan ocurrir&#44; por lo que pueden representar tanto situaciones cl&#237;nicas &#40;agudizaci&#243;n de un proceso&#44; descompensaci&#243;n patol&#243;gica&#44; aparici&#243;n de una nueva situaci&#243;n cl&#237;nica&#41;&#44; como una determinada utilizaci&#243;n de recursos sanitarios relacionados con dichas situaciones&#46; Asimismo&#44; las probabilidades de que ocurran cada uno de los eventos seg&#250;n se asocian con las caracter&#237;sticas personales de los pacientes&#46; Todos estos elementos&#44; en conjunto&#44; simulan la evoluci&#243;n natural de la enfermedad o proceso analizado&#44; as&#237; como la historia de los pacientes cuya simulaci&#243;n se realiza en el modelo&#46;</p><p id="p0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por todo ello&#44; y dado que en el mundo real es frecuente encontrarse con procesos y sistemas cuyo an&#225;lisis&#44; mediante m&#233;todos matem&#225;ticos&#44; resulta extraordinariamente complejo o incluso imposible de llevar a cabo&#44; el uso de MSED permite resolver problemas de esta &#237;ndole&#46; En tales circunstancias&#44; la alternativa m&#225;s eficaz para afrontar este tipo de estudios consiste en construir unos modelos l&#243;gico-matem&#225;ticos de forma que permitan imitar o simular el comportamiento del mundo real&#46; Como resultado de repetir dicha simulaci&#243;n un n&#250;mero suficiente de veces&#44; se obtendr&#225; un hist&#243;rico artificial de observaciones sobre el comportamiento del sistema o proceso&#46; A partir de dichas observaciones&#44; y utilizando t&#233;cnicas de an&#225;lisis estad&#237;stico&#44; ser&#225; posible extraer conclusiones sobre el funcionamiento de dicho sistema&#46;</p><p id="p0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una discusi&#243;n sobre las ventajas y desventajas comparativas entre los modelos de &#225;rboles&#44; Markov y MSED&#44; puede encontrarse en otros trabajos m&#225;s espec&#237;ficos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0035"><span class="elsevierStyleSup">6&#44;7</span></a>&#46;</p></span></span><span id="s0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0030">Resultados y discusi&#243;n</span><span id="s0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0035">Etapas de los MSED</span><p id="p0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El dise&#241;o&#44; el desarrollo y el an&#225;lisis de resultados de una simulaci&#243;n es un proceso sofisticado&#44; que requiere del analista unos m&#237;nimos conocimientos sobre programaci&#243;n&#44; matem&#225;ticas&#44; estad&#237;stica&#44; gesti&#243;n de proyectos y tambi&#233;n sobre el propio sistema estudiado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0045"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46;</p><p id="p0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La principal caracter&#237;stica de un sistema de eventos discretos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0050"><span class="elsevierStyleSup">9&#44;10</span></a> es que el sistema est&#225; determinado por una secuencia de eventos que ocurren en momentos aleatorios de tiempo <span class="elsevierStyleItalic">t</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">1</span></span>&#44; <span class="elsevierStyleItalic">t</span><span class="elsevierStyleInf"><span class="elsevierStyleItalic">2</span></span>&#8230; y el cambio de estado del sistema tiene lugar en esos instantes&#46; Los pacientes son las entidades del sistema y los diferentes eventos ser&#225;n las visitas y cambios de estado de salud &#40;respuesta&#41; desde un nivel basal al final&#44; tras la toma de un tratamiento farmacol&#243;gico que modificar&#225; la fisiolog&#237;a del paciente o la aplicaci&#243;n de una tecnolog&#237;a sanitaria&#46;</p><p id="p0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cuando se escribe un programa de simulaci&#243;n para MSED se puede realizar una aproximaci&#243;n del esquema temporal de funcionamiento de las entidades en el sistema&#46; As&#237;&#44; deber&#225; describirse la secuencia de eventos y actividades que realizar&#225;n las entidades durante su estancia en el sistema y c&#243;mo se modificar&#225;n&#46; Algunos de los sistemas m&#225;s estudiados son los problemas de colas que se aplican en determinadas situaciones&#44; como la espera que deben tener los pacientes entre visita y visita&#44; si los centros donde son tratados no pueden absorber toda su demanda &#40;p&#46; ej&#46;&#44; en un centro e instante de tiempo s&#243;lo puede ser tratado un paciente a la vez&#41;&#46;</p><p id="p0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A modo de resumen &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#f0010">fig&#46; 1</a>&#41;&#44; para llevar a cabo la simulaci&#243;n del sistema se deben seguir una serie de etapas&#44; ampliamente identificadas y discutidas en la literatura cient&#237;fica<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0060"><span class="elsevierStyleSup">11-15</span></a>&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="l0010"><li class="elsevierStyleListItem" id="o0010"><span class="elsevierStyleLabel">1&#46;</span><p id="p0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Formulaci&#243;n de la problem&#225;tica y determinaci&#243;n de los objetivos&#58; consiste en establecer de forma clara&#44; cu&#225;l es el problema que se pretende abordar&#44; qu&#233; objetivos globales se desean alcanzar y con qu&#233; recursos ser&#225; necesario contar para lograrlos en el tiempo previsto&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="o0015"><span class="elsevierStyleLabel">2&#46;</span><p id="p0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Modelado del sistema&#58; se trata de crear el dise&#241;o del sistema que permita su simulaci&#243;n por ordenador&#46; El modelo deber&#225; reflejar convenientemente la estructura interna del sistema y sus caracter&#237;sticas&#44; de modo que los resultados que se deriven sean extrapolables al sistema real&#46; Por ejemplo&#44; resultar&#225; fundamental modelar los fen&#243;menos aleatorios del sistema mediante distribuciones estad&#237;sticas&#44; como la interrupci&#243;n del tratamiento&#44; la hospitalizaci&#243;n por urgencias u otro evento&#46; Para llevar esto a cabo&#44; ser&#237;a interesante disponer de una serie hist&#243;rica de observaciones sobre el comportamiento de dichos fen&#243;menos aleatorios&#44; como los resultados de un ensayo cl&#237;nico&#44; un metaan&#225;lisis o un registro de pacientes&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="o0020"><span class="elsevierStyleLabel">3&#46;</span><p id="p0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Implementaci&#243;n del modelo en el ordenador&#46; El modelo desarrollado desde el punto de vista te&#243;rico ha de ser implementado en el ordenador a trav&#233;s de alg&#250;n software espec&#237;fico&#46; M&#225;s adelante&#44; se describen las principales caracter&#237;sticas de cada una de las herramientas inform&#225;ticas disponibles&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="o0025"><span class="elsevierStyleLabel">4&#46;</span><p id="p0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Verificaci&#243;n del programa&#58; comprobaci&#243;n de la correcta implementaci&#243;n del modelo en el ordenador&#46; Para ello&#44; debemos comprobar que el programa resultante se comporta seg&#250;n lo deseado&#44; es decir&#44; que los resultados deben ser coherentes para las diversas combinaciones de variables de entrada &#40;inputs&#41; del modelo&#44; y no ha habido ning&#250;n error sint&#225;ctico a la hora de programar las diferentes instrucciones&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="o0030"><span class="elsevierStyleLabel">5&#46;</span><p id="p0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Validaci&#243;n del modelo&#46; Consiste en comprobar que el modelo refleja convenientemente el mundo real&#46; Para ello&#44; se procede a comparar&#44; para distintas combinaciones de variables de entrada&#44; los resultados que produce el modelo con los observables en el sistema real&#46; En dicho proceso de validaci&#243;n es frecuente el uso de t&#233;cnicas estad&#237;sticas que permitan comparar dos conjuntos de datos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0085"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="o0035"><span class="elsevierStyleLabel">6&#46;</span><p id="p0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Dise&#241;o de la simulaci&#243;n y pruebas piloto&#46; Una vez aceptado el modelo como v&#225;lido&#44; el siguiente paso es dise&#241;ar las caracter&#237;sticas del experimento o experimentos de simulaci&#243;n que se van a llevar a cabo&#44; es decir&#44; responder a preguntas como cu&#225;l ser&#225; el n&#250;mero de iteraciones&#44; las variables de entrada empleadas&#44; la conveniencia de usar t&#233;cnicas de reducci&#243;n de la varianza&#46; Suele ser de gran utilidad la realizaci&#243;n de pruebas piloto &#40;simulaciones cortas&#41; que proporcionen orientaciones sobre c&#243;mo conviene afrontar el estudio y calcular el n&#250;mero de r&#233;plicas necesarias&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="o0040"><span class="elsevierStyleLabel">7&#46;</span><p id="p0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ejecuci&#243;n de la simulaci&#243;n&#46; Se procede a llevar a cabo la simulaci&#243;n establecida en el paso anterior&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="o0045"><span class="elsevierStyleLabel">8&#46;</span><p id="p0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">An&#225;lisis de resultados&#46; Los resultados procedentes de un experimento de simulaci&#243;n suelen requerir un an&#225;lisis estad&#237;stico no trivial que permita obtener informaci&#243;n &#250;til sobre el comportamiento analizado&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="o0050"><span class="elsevierStyleLabel">9&#46;</span><p id="p0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Documentaci&#243;n del experimento&#46; Una vez finalizado el experimento&#44; &#233;ste debe ser convenientemente documentado&#44; de modo que se fomente su credibilidad y la validez de las conclusiones obtenidas&#46;</p></li></ul></p><elsevierMultimedia ident="f0010"></elsevierMultimedia></span></span><span id="s0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0040">Componentes de los modelos de simulaci&#243;n de eventos discretos &#40;MSED&#41;</span><span id="s0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0045">Reloj de simulaci&#243;n</span><p id="p0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Puesto que en este tipo de simulaci&#243;n se est&#225; considerando la evoluci&#243;n temporal del sistema&#44; cuyo estado se modifica s&#243;lo en instantes discretos de tiempo a causa de la aparici&#243;n de alg&#250;n evento&#44; ser&#225; necesario introducir un &#171;reloj de simulaci&#243;n&#187; que registre el tiempo virtual transcurrido desde la puesta en marcha del sistema&#44; y que permita referenciar el instante exacto en que ocurre cada uno de los eventos&#46; Es importante no confundir el tiempo virtual que marca el reloj de simulaci&#243;n con el tiempo de computaci&#243;n&#44; el cual registra el tiempo real transcurrido desde que la simulaci&#243;n se puso en marcha&#46;</p><p id="p0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El tiempo marcado por el reloj de simulaci&#243;n hace expl&#237;cito el paso del tiempo a lo largo del modelo&#46; Esto hace posible se&#241;alar el comienzo y el final de la simulaci&#243;n&#44; y la aparici&#243;n de eventos cl&#237;nicos en su momento exacto&#44; sin necesidad de ciclos de duraci&#243;n fija&#46; Esto permite una simulaci&#243;n m&#225;s eficiente y realista en funci&#243;n de la aparici&#243;n de los eventos durante el curso de la enfermedad en los pacientes&#46;</p><p id="p0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tambi&#233;n permite la creaci&#243;n de relojes secundarios que marcan tiempos importantes&#44; como la estancia hospitalaria&#44; el tiempo de ausencia de efectos adversos o la supervivencia&#46;</p><p id="p0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Puesto que los cambios en el sistema se producen s&#243;lo cuando ocurre alg&#250;n evento&#44; queda claro que el estado del sistema no sufrir&#225; ninguna variaci&#243;n entre 2 eventos consecutivos&#46; Este hecho da sentido a una de las pol&#237;ticas m&#225;s habituales para controlar el reloj de simulaci&#243;n&#58; si se sabe que el evento <span class="elsevierStyleItalic">n</span> se acaba de producir en el instante virtual actual t<span class="elsevierStyleInf">n</span>&#44; y que el evento <span class="elsevierStyleItalic">n</span> &#43; 1 se producir&#225; en el instante virtual <span class="elsevierStyleItalic">t<span class="elsevierStyleInf">n</span></span><span class="elsevierStyleInf">&#43;1</span>&#44; dado que entre ambos instantes no pasar&#225; nada de inter&#233;s&#44; se &#171;avanzar&#225;&#187; el reloj de simulaci&#243;n hasta el instante <span class="elsevierStyleItalic">t<span class="elsevierStyleInf">n</span></span><span class="elsevierStyleInf">&#43;1</span> y se asignar&#225; dicho instante a la variable del programa que representa el reloj de simulaci&#243;n&#46; Tras avanzar el reloj hasta el instante <span class="elsevierStyleItalic">t<span class="elsevierStyleInf">n</span></span><span class="elsevierStyleInf">&#43;1</span>&#44; se lleva a cabo la actualizaci&#243;n de las variables de estado y estad&#237;sticas del sistema&#46; Este proceso de &#171;avance hasta el siguiente evento y actualizaci&#243;n de variables&#187; se repite de forma indefinida hasta que se verifique alguna condici&#243;n de fin de la simulaci&#243;n&#46;</p></span><span id="s0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0050">Entidades</span><p id="p0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Son los elementos din&#225;micos que se simulan a trav&#233;s del modelo&#44; cambian de estatus&#44; afectan y son afectados por otras entidades y son los protagonistas de los eventos cl&#237;nicos de estudio del modelo&#46;</p><p id="p0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Normalmente&#44; en la simulaci&#243;n de una enfermedad se representan pacientes&#44; pero pueden representarse tambi&#233;n distintos componentes&#44; como enfermeras&#44; familiares o m&#233;dicos&#46; Estas entidades suponen una diferencia importante respecto a los &#225;rboles de decisi&#243;n o a los modelos de Markov&#44; en los cuales se especifican los resultados cl&#237;nicos&#44; estados o transiciones de los pacientes&#44; pero &#233;stos en s&#237; no son caracterizados como elementos expl&#237;citos del modelo&#44; tal como ocurre en los MSED&#46;</p></span><span id="s0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0055">Atributos</span><p id="p0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Son las caracter&#237;sticas de las entidades&#44; con las cuales se describen y diferencian&#46; Por ejemplo&#44; son atributos de los pacientes&#44; como la edad&#44; el sexo&#44; la duraci&#243;n de su enfermedad&#44; la gravedad de &#233;sta y el cumplimiento del tratamiento&#46;</p><p id="p0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un atributo importante en las evaluaciones econ&#243;micas&#44; fundamental en los estudios de coste-utilidad&#44; ser&#237;a la calidad de vida&#46; &#201;sta se puede estudiar de forma detallada incluy&#233;ndola mediante un atributo&#46;</p><p id="p0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todas las entidades tienen los mismos tipos de atributos&#44; pero con diferentes valores para cada entidad&#59; los valores de los atributos est&#225;n&#44; por tanto&#44; ligados a una entidad concreta&#46; Por ejemplo&#44; todos los pacientes tienen &#171;edad&#187; o &#171;presi&#243;n arterial&#187;&#44; pero cada uno posee un valor espec&#237;fico&#46; El atributo puede asignarse como un valor espec&#237;fico&#44; una muestra de una distribuci&#243;n o el resultado de una expresi&#243;n &#40;p&#46; ej&#46;&#44; de una ecuaci&#243;n condicional&#41;&#46;</p></span><span id="s0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0060">Eventos</span><p id="p0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es todo aquello que puede ocurrir durante la simulaci&#243;n en funci&#243;n del proceso que estamos estudiando&#46; Por ejemplo&#44; un evento puede ser un efecto adverso&#44; una admisi&#243;n hospitalaria&#44; el alta del hospital&#44; un cambio de dosis o una baja laboral&#46; El concepto de evento va m&#225;s all&#225; de las transiciones de los modelos de Markov&#44; ya que la aparici&#243;n de un evento no necesariamente implica el cambio de estado de salud del paciente &#40;p&#46; ej&#46;&#44; una visita al m&#233;dico&#41;&#46;</p><p id="p0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A pesar de que hay una secuencia temporal dada&#44; los eventos pueden suceder de forma casi simult&#225;nea y pueden hacerlo en cualquier secuencia l&#243;gica en relaci&#243;n con la historia plausible del proceso de estudio &#40;p&#46; ej&#46;&#44; fallo en un &#243;rgano diana o fallo multiorg&#225;nico en un paciente con sepsis&#41;&#46; Al contrario que en los modelos de Markov&#44; estos eventos no presentan ning&#250;n tipo de restricci&#243;n de memoria&#46;</p><p id="p0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los riesgos de que los diferentes eventos ocurran pueden tomar la forma de funciones dependientes de los datos y depender de algunos atributos y variables&#46; Estas funciones pueden cambiar durante la simulaci&#243;n&#46;</p></span><span id="s0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0065">Variables</span><p id="p0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las variables definen el modelo y reflejan una caracter&#237;stica del conjunto&#44; no de entidades espec&#237;ficas&#46; Son especificaciones que se mantienen a lo largo del modelo&#44; aunque sus valores pueden cambiar durante el proceso de simulaci&#243;n&#44; y van a definir el entorno de la simulaci&#243;n afect&#225;ndolo a lo largo de todo el proceso&#46; Las variables de uso com&#250;n son&#58; el horizonte temporal &#40;duraci&#243;n de la simulaci&#243;n&#41;&#44; las tasas de descuento para los costes y los beneficios&#44; las tasas de incidencia&#44; la proporci&#243;n de cada tratamiento al inicio&#44; la tasa de admisi&#243;n o la perspectiva de uso&#46; S&#243;lo hay una copia de cada variable que se mantiene para todo el modelo&#46;</p></span><span id="s0070" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0070">Recursos</span><p id="p0220" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Definidos en un tiempo determinado&#44; su consumo lleva asociado el gasto de una serie de unidades de dichos recursos en momentos de tiempo concretos&#46; En el &#225;mbito sanitario estos recursos se pueden dividir en personas &#40;m&#233;dicos&#44; enfermeras&#44; cuidadores&#41;&#44; bienes &#40;medicamentos&#44; pruebas de laboratorio&#41;&#44; espacios &#40;camas hospitalarias&#44; quir&#243;fanos&#41; y otros&#46;</p><p id="p0225" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Algunos recursos pueden consumirse de manera simult&#225;nea en un momento dado&#44; pero lo m&#225;s frecuente es que las entidades tengan que competir por estos recursos&#44; que adem&#225;s tienen un coste unitario de uso&#46;</p><p id="p0230" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un recurso puede tener diferentes unidades de capacidad &#40;pensemos&#44; por ejemplo&#44; en las camas en una sala de emergencia o en el n&#250;mero de m&#233;dicos en una zona geogr&#225;fica determinada&#41;&#46;</p></span><span id="s0075" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0075">Acumuladores estad&#237;sticos</span><p id="p0235" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Son variables que acumulan la informaci&#243;n de lo que ha pasado sin participar en el suceso mismo&#44; es decir&#44; son pasivos&#46; Dependen de la caracterizaci&#243;n de los resultados pedidos al modelo&#46; Al final de la simulaci&#243;n&#44; se usan para obtener el resultado final&#44; y las medidas de &#233;stos &#40;cocientes coste efectividad&#41;&#46; Algunos ejemplos de acumuladores estad&#237;sticos son la supervivencia&#44; los costes asociados a los pacientes o el n&#250;mero de visitas en un tiempo determinado&#46;</p></span><span id="s0080" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0080">Colas</span><p id="p0240" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cuando un paciente utiliza un determinado recurso&#44; &#233;ste deja de estar disponible para el resto de los pacientes&#44; lo cual puede generar colas en el sistema&#46; Esta situaci&#243;n no suele tenerse en cuenta en otro tipo de modelos&#44; en los que los recursos parecen gozar de una capacidad infinita &#40;lo cual est&#225; alejado de la m&#225;xima de la escasez de recursos en funci&#243;n de las necesidades de la poblaci&#243;n&#44; que es una caracter&#237;stica de la toma de decisiones en sanidad&#41;&#46; Esta conceptualizaci&#243;n est&#225; vinculada a la idea del coste de oportunidad de los recursos en la propia estructura del modelo&#46;</p></span><span id="s0085" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0085">Retrasos</span><p id="p0245" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se pueden generar 2 tipos de retrasos&#58; expl&#237;citos&#44; que son los que se generan por alg&#250;n tipo de acci&#243;n o proceso &#40;p&#46; ej&#46;&#44; la duraci&#243;n de los ex&#225;menes m&#233;dicos&#41;&#44; e impl&#237;citos&#44; causados por otras acciones o condiciones en la simulaci&#243;n del modelo &#40;p&#46; ej&#46;&#44; colas para acceder a una prueba diagn&#243;stica&#41;&#46;</p></span><span id="s0090" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0090">Ecuaciones de riesgo y generadores de n&#250;meros aleatorios</span><p id="p0250" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las primeras se refieren a ecuaciones que se aplican de forma individual a cada individuo del modelo&#44; y pueden ser&#58; funciones &#40;lineales&#44; logar&#237;tmicas&#44; de riesgo etc&#46;&#41; o distribuciones estad&#237;sticas de probabilidad &#40;normal&#44; exponencial&#44; weibull&#44; beta&#44; gamma&#44; etc&#46;&#41;&#46;</p><p id="p0255" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los n&#250;meros aleatorios se generan mediante algoritmos computacionales avanzados para asegurar la aleatorizaci&#243;n y crear el comportamiento estoc&#225;stico del modelo&#44; y se basan en variables seudoaleatorias&#44; creadas a trav&#233;s de un procedimiento determin&#237;stico&#46;</p><p id="p0260" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la mayor&#237;a de las simulaciones&#44; los experimentos tienen por objetivo obtener valores medios de los resultados de sus distribuciones probabil&#237;sticas&#46; Hay numerosos estudios sobre generaci&#243;n de n&#250;meros aleatorios y t&#233;cnicas de simulaci&#243;n&#44; as&#237; como de su optimizaci&#243;n&#44; que quedan fuera del abasto de este art&#237;culo<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0055"><span class="elsevierStyleSup">10&#44;17-20</span></a>&#46;</p></span></span><span id="s0095" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0095">Funcionamiento y <span class="elsevierStyleItalic">software</span> para su realizaci&#243;n</span><span id="s0100" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0100">C&#243;mo funciona un MSED</span><p id="p0265" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El desarrollo del modelo comienza por la definici&#243;n y creaci&#243;n de la poblaci&#243;n diana mediante la especificaci&#243;n de las caracter&#237;sticas de los pacientes que ser&#225;n simulados&#46; As&#237;&#44; el modelo se alimenta con informaci&#243;n proveniente de ensayos cl&#237;nicos&#44; evidencia publicada y otros estudios&#44; a partir de los cuales el investigador puede generar una serie de algoritmos y caminos por los que el paciente puede transitar y que sirve para dise&#241;ar la historia de la enfermedad o proceso evaluado en el modelo&#46;</p><p id="p0270" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Si estudiamos 2 alternativas de tratamiento excluyentes&#44; los pacientes para los que estas terapias est&#233;n indicadas pueden someterse a una u otra intervenci&#243;n&#46; La metodolog&#237;a que se sigue para evaluar ambas terapias es generar aleatoriamente unos valores de entrada de las variables que conforman el perfil cl&#237;nico y sociodemogr&#225;fico de los pacientes que se van a simular&#46; Al inicio de la simulaci&#243;n se generan pares de individuos &#171;gemelos&#187;&#44; es decir&#44; con los mismos valores&#44; que acceden a cada una de las 2 estrategias de tratamiento comparadas en el modelo&#44; de tal forma que la diferencia en el tratamiento que se les aplica a cada gemelo es la &#250;nica distinci&#243;n entre ellos a la entrada del modelo&#46;</p><p id="p0275" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El esquema t&#237;pico de simulaci&#243;n de un MSED se presenta en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#f0015">figura 2</a>&#46; La simulaci&#243;n arranca con la puesta en marcha del reloj de simulaci&#243;n&#44; tras lo cual se da la lectura de los diferentes valores iniciales&#44; introducidos en &#233;l&#44; como las caracter&#237;sticas de la poblaci&#243;n&#44; los detalles del manejo de los eventos y los costes en funci&#243;n del tratamiento asignado&#46; Estos valores de entrada son almacenados y le&#237;dos por el modelo dise&#241;ado en el software de simulaci&#243;n empleado&#46;</p><elsevierMultimedia ident="f0015"></elsevierMultimedia><p id="p0280" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A los pacientes creados se les asigna unas caracter&#237;sticas basadas en las distribuciones de partida &#40;p&#46; ej&#46;&#44; sexo&#44; edad&#44; valores basales de entrada de incapacidad o enfermedad&#44; etc&#46;&#41;&#46; En este punto&#44; se estima la expectativa vital de cada individuo&#46; La persona que realiza el an&#225;lisis define el tama&#241;o de la cohorte de pacientes que recibir&#225; cada tratamiento &#40;p&#46; ej&#46;&#44; 1&#46;000&#41; y el n&#250;mero de r&#233;plicas &#40;n&#250;mero de veces que toda la simulaci&#243;n ser&#225; repetida&#41;&#46;</p></span><span id="s0105" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0105">Procedimientos de evaluaci&#243;n y an&#225;lisis de los resultados de los MSED</span><p id="p0285" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El &#250;ltimo paso es analizar los resultados obtenidos al ejecutar el modelo varias veces para poder inferir el efecto de la intervenci&#243;n evaluada&#46; Una vez obtenidos los resultados al ejecutar el modelo&#44; &#233;stos se eval&#250;an a trav&#233;s del an&#225;lisis de sensibilidad&#46;</p><p id="p0290" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una descripci&#243;n extensa sobre los diferentes procedimientos estad&#237;sticos de simulaci&#243;n&#44; r&#233;plicas&#44; precisi&#243;n&#44; validaci&#243;n&#44; verificaci&#243;n&#44; an&#225;lisis estad&#237;stico de los resultados&#44; an&#225;lisis de sensibilidad y acreditaci&#243;n de los modelos puede consultarse en algunos trabajos aparecidos recientemente<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bb0075"><span class="elsevierStyleSup">14&#44;15</span></a>&#46;</p></span><span id="s0110" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0110">Ejemplo de uso de MSED</span><p id="p0295" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para ilustrar los modelos MSED&#44; partiremos de un ejemplo en el que se eval&#250;a un proceso de pacientes con enfermedad cardiovascular&#44; que presentan bradicardia&#44; para la cual estar&#237;a indicada la implantaci&#243;n de un marcapasos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0110"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>&#46; Podr&#237;amos implantar 2 tipos diferentes de marcapasos&#58; marcapasos de estimulaci&#243;n monocameral &#40;s&#243;lo en ventr&#237;culo&#41;&#44; o VVI&#40;R&#41;&#44; o bien un marcapasos de estimulaci&#243;n bicameral &#40;estimulaci&#243;n auricular y ventricular&#41;&#44; o DDD&#40;R&#41;&#46;</p><p id="p0300" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los pacientes implantados pueden sufrir diferentes eventos cardiovasculares con el tiempo&#44; como fibrilaci&#243;n auricular &#40;FA&#41; o accidente cerebrovascular &#40;ACV&#41;&#44; efectos adversos&#44; como el s&#237;ndrome del marcapasos&#44; o incluso morir&#46;</p><p id="p0305" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Dependiendo de la efectividad de los 2 tipos de marcapasos&#44; estos eventos se podr&#237;an dar en diferente proporci&#243;n de pacientes y tardar&#237;an m&#225;s o menos tiempo en suceder&#44; producirse en momentos diferentes o incluso coincidir en el tiempo&#59; por ello&#44; el uso de un modelo de Markov no es apropiado&#46; Dichos eventos llevar&#225;n asociados una utilizaci&#243;n de recursos&#44; que implican costes y cambios en la evaluaci&#243;n cl&#237;nica del paciente&#44; e incluso valores de su calidad de vida&#44; si &#233;sta se ha incorporado en el an&#225;lisis del estudio&#46; Este proceso se resume en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#f0020">figura 3</a>&#46;</p><elsevierMultimedia ident="f0020"></elsevierMultimedia><p id="p0310" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se simulan pacientes con una serie de caracter&#237;sticas de entrada en el modelo&#58; sociodemogr&#225;ficas &#40;edad y sexo&#41;&#44; factores de riesgo &#40;presi&#243;n arterial&#44; diabetes&#44; enfermedad vascular previa&#41; y tipo de indicaci&#243;n para el marcapasos &#40;bloqueo de rama&#44; o enfermedad del nodo sinusal&#41;&#46; Para cada uno de los pacientes simulados se genera un gemelo&#44; el cual presenta las mismas caracter&#237;sticas basales y s&#243;lo se diferencia en la intervenci&#243;n del modelo evaluado a la que es sometido &#40;uno de los gemelos va por la ruta de implantaci&#243;n de marcapasos monocamerales y otro por la de bicamerales&#41;&#46; Los pacientes transitar&#225;n por el modelo durante los eventos cl&#237;nicos de estudio &#40;FA&#44; ACV&#44; muerte&#44; supervivencia libre de enfermedad&#44; s&#237;ndrome del marcapasos y otras complicaciones&#41;&#44; as&#237; como los costes asociados a la utilizaci&#243;n de recursos que suponen dicha diferencia de eventos &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#f0025">fig&#46; 4</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="f0025"></elsevierMultimedia><p id="p0315" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los datos cl&#237;nicos que alimentan el modelo son&#58; el registro brit&#225;nico de marcapasos&#44; los ensayos cl&#237;nicos MOST y CTOPP y el Framingham Herat Study&#46; Se realizan 100 simulaciones de 1&#46;000 pares de pacientes durante 5 a&#241;os&#44; los beneficios se descontaron al 1&#44;5&#37; anual y los costes al 6&#37;&#44; tal como aconseja el NICE&#46;</p><p id="p0320" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El resultado del modelo indica que supone un coste adicional medio en los pacientes implantados con marcapasos bicamerales de 43 libras por paciente&#44; y un incremento de 0&#44;09 AVAC&#44; con un cociente coste&#47;efectividad incremental de 477 libras por AVAC&#59; estos resultados son consistentes durante el an&#225;lisis de sensibilidad realizado&#46;</p></span><span id="s0115" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0115">Software en simulaci&#243;n de modelos de eventos discretos</span><p id="p0325" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque la programaci&#243;n de este tipo de modelos puede hacerse a trav&#233;s de hojas de c&#225;lculo como Excel&#44; &#233;sta s&#243;lo se usa para modelos muy simplificados&#46; Para modelos m&#225;s complejos se utilizan paquetes de software espec&#237;ficos&#46; Por ello&#44; una de las primeras decisiones importantes consiste en seleccionar qu&#233; tipo de software se utilizar&#225;&#46; Las opciones posibles son b&#225;sicamente dos&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="l0015"><li class="elsevierStyleListItem" id="o0055"><span class="elsevierStyleLabel">1&#46;</span><p id="p0330" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Usar un lenguaje de programaci&#243;n &#40;C&#47;C&#43;&#43;&#44; Pascal&#44; Java&#44; Visual Basic&#44; etc&#46;&#41;&#46; Esta opci&#243;n implica&#44; en principio&#44; tener que modelar todos los detalles del sistema&#44; lo cual a su vez supone un elevado coste respecto al tiempo de desarrollo del proyecto&#46; Hay que tener presente&#44; sin embargo&#44; que en los &#250;ltimos a&#241;os se han desarrollado librer&#237;as de funciones y clases de objetos para C&#47;C&#43;&#43;&#44; Pascal&#44; Java e incluso VB&#46;Net&#44; que permiten agilizar este proceso de modelado&#46; Por otra parte&#44; al optar por un lenguaje de programaci&#243;n general&#44; se dispone de una mayor flexibilidad a la hora de construir el modelo y&#44; adem&#225;s&#44; el c&#243;digo resultante puede ser muy eficiente y r&#225;pido de ejecutar &#40;especialmente cuando se usa C&#47;C&#43;&#43;&#41;&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="o0060"><span class="elsevierStyleLabel">2&#46;</span><p id="p0335" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Usar programas de simulaci&#243;n &#40;lenguajes de simulaci&#243;n y simuladores&#41; de &#225;mbito gen&#233;rico &#40;Arena&#44; SIMSCRIPT II&#46;5&#44; AweSim&#44; SIMPLE&#43;&#43;&#44; Extend&#44; GPSS&#47;H&#44; Micro Saint&#44; MODSIM III&#44; LeanSim&#44; SIGMA&#44; Simul 8&#41;&#46; Esta opci&#243;n puede acortar significativamente el tiempo requerido para desarrollar el proyecto&#44; puesto que no ser&#225; necesario desarrollar desde cero todos los detalles de la simulaci&#243;n&#58; este tipo de programas suele incluir un lenguaje de programaci&#243;n especialmente orientado a la simulaci&#243;n&#44; as&#237; como librer&#237;as de clases&#44; objetos o funciones que agilizan el modelado del sistema&#44; la obtenci&#243;n de valores aleatorios&#44; la generaci&#243;n de informes&#44; el an&#225;lisis estad&#237;stico de resultados&#44; etc&#46; A cambio de ello&#44; se prescinde de un cierto grado de flexibilidad con respecto a la opci&#243;n anterior&#46;</p></li></ul></p></span></span><span id="s0120" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0120">Ventajas e inconvenientes de la simulaci&#243;n de eventos discretos</span><span id="s0125" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0125">Ventajas del uso de MSED</span><p id="p0340" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los MSED tienen ventajas muy significativas&#44; por ejemplo&#44; con respecto a la poblaci&#243;n de estudio&#44; ya que facilitan el dise&#241;o de la poblaci&#243;n&#44; teniendo en cuenta las caracter&#237;sticas fundamentales que la definen&#58; perfiles de riesgo&#44; indicaciones y contraindicaciones de las terapias&#44; flexibilidad en la asignaci&#243;n de los costes a cada una&#44; asignaci&#243;n de valores de calidad de vida y utilidades seg&#250;n las caracter&#237;sticas de cada paciente&#46; Adem&#225;s&#44; tienen capacidad de manejar la poblaci&#243;n de una manera din&#225;mica y vinculada a los eventos que realmente suceden en la historia natural de la enfermedad en cada paciente&#46;</p><p id="p0345" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los MSED permiten dise&#241;ar una estructura m&#225;s clara&#44; de forma que los eventos a los que se someten los pacientes&#44; as&#237; como sus consecuencias&#44; son m&#225;s expl&#237;citos&#44; y en el que las alternativas&#44; a trav&#233;s de las que los pacientes discurren&#44; suelen representarse de na forma m&#225;s transparente&#46; Adem&#225;s&#44; la estructura del modelo se puede cambiar f&#225;cilmente&#44; lo que permite un an&#225;lisis de sensibilidad estructural&#46;</p><p id="p0350" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Otra ventaja importante de los MSED es la variable tiempo&#44; ya que en este caso se considera de forma expl&#237;cita en el dise&#241;o del modelo&#44; y no se restringe a ciclos fijos e invariables&#44; de modo que las unidades que se manejan son adecuadas al problema o evento que se analiza en cada momento&#46; Adem&#225;s&#44; los MSED permiten el uso de diferentes tiempos&#44; en funci&#243;n de los eventos que vayan a suceder y en los momentos que se vayan a producir&#46;</p><p id="p0355" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Respecto a los resultados&#44; los MSED permiten contemplar resultados m&#250;ltiples&#44; lo que se adecua m&#225;s a la realidad&#44; puesto que realmente una enfermedad o situaci&#243;n evaluada mediante t&#233;cnica de modelado puede tener diferentes puntos finales que han de considerarse de forma simult&#225;nea a la hora de evaluar el resultado global de las intervenciones&#46; Esto se realiza de una manera mucho m&#225;s sencilla y natural con este tipo de modelos&#44; dado que manejan de forma desagregada los costes y los recursos utilizados&#44; producen diferentes medidas de eficacia&#44; como el tiempo libre de enfermedad&#44; la recuperaci&#243;n y la salida del hospital&#44; el cambio de clase funcional o la ausencia de episodios&#46; Adem&#225;s&#44; informan sobre los resultados intermedios en los diferentes momentos de definidos en la simulaci&#243;n &#40;a los 6 meses de tratamiento&#44; al a&#241;o&#44; a la aparici&#243;n de complicaciones o muerte&#41;&#44; y ofrecen simult&#225;neamente resultados desde varias perspectivas &#40;comprador&#44; sistema sanitario&#44; sociedad&#41;&#44; sin necesidad de volver a ejecutar el modelo&#46;</p><p id="p0360" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Asimismo&#44; los MSED permiten un estudio m&#225;s realista de los tratamientos evaluados&#58; cambios de dosis&#44; comienzo y monitorizaci&#243;n&#44; prueba de dosis o per&#237;odo de lavado farmacol&#243;gico previo a un cambio de tratamiento&#46; Tambi&#233;n es posible&#44; mediante algunos programas de simulaci&#243;n avanzada&#44; animar el modelo&#44; lo cual permite visualizarlo de una forma clara mejorando su transparencia&#46;</p></span><span id="s0130" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0130">Inconvenientes de los MSED</span><p id="p0365" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En general&#44; el uso de los MSED conlleva tambi&#233;n una serie de limitaciones&#46; Por un lado&#44; requieren mayor cantidad de datos y pueden necesitar un mayor tiempo de ejecuci&#243;n que los modelos de Markov&#44; si no disponemos de simuladores de alto rendimiento&#46; El an&#225;lisis de sensibilidad empleado suele ser multivariante&#44; lo cual aumenta todav&#237;a m&#225;s el tiempo de c&#225;lculo&#46;</p><p id="p0370" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Otra limitaci&#243;n es el escaso acceso al software necesario para programar este tipo de modelos&#44; o bien la falta de un entrenamiento adecuado de sus usuarios&#44; especialmente en el caso de simuladores complejos&#44; como Arena o LeanSim&#46; Su programaci&#243;n tambi&#233;n suele ser costosa con respecto al tiempo necesario para su implementaci&#243;n&#46; Aunque es posible implementar este tipo de modelos por medio de programas como Excel&#44; programando macros en Visual Basic para Aplicaciones &#40;VBA&#41;&#46; Es poco usual realizarlo a trav&#233;s de esta plataforma&#44; ya que tiene ciertas limitaciones importantes&#44; como por ejemplo el motor de generaci&#243;n de n&#250;meros seudoaleatorios no es suficientemente bueno desde el punto de vista estad&#237;stico o la velcidad de ejecuci&#243;n del c&#243;digo VBA es relativamente baja&#46;</p></span></span><span id="s0135" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0135">Conclusiones</span><p id="p0375" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hasta la fecha&#44; se han utilizado ampliamente 2 tipos diferentes de modelos para la evaluaci&#243;n de una gran variedad de terapias&#44; enfermedades o procesos&#46; Concretamente&#44; los modelos de Markov son muy utilizados en el &#225;mbito sanitario para el estudio de enfermedades de car&#225;cter cr&#243;nico&#46; Sin embargo&#44; este tipo de modelos tiene una serie de limitaciones inherentes que&#44; bajo ciertas circunstancias y&#47;o en funci&#243;n de la enfermedad estudiada&#44; hacen necesario simplificar en exceso la realidad cl&#237;nica&#46;</p><p id="p0380" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como alternativa&#44; se est&#225; empezando a usar en el &#225;mbito sanitario un tipo de modelo&#44; los MSED&#44; que ya ha sido ampliamente empleado en otras ramas de la ciencia y en diferentes industrias&#44; y permiten salvar estas limitaciones&#44; como demuestra la gran cantidad de bibliograf&#237;a encontrada sobre MSED m&#225;s actual&#46;</p><p id="p0385" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los MSED pueden modelar situaciones tan complejas que&#44; en muchos casos&#44; no hay soluciones anal&#237;ticas&#44; y es necesaria su resoluci&#243;n mediante t&#233;cnicas de simulaci&#243;n&#46;</p><p id="p0390" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los MSED permiten representar la enfermedad y su manejo de una manera m&#225;s flexible&#44; con menos restricciones y&#44; por tanto&#44; m&#225;s asimilable a la realidad que los modelos de Markov&#46; Todos los aspectos relevantes de la enfermedad pueden incorporarse de manera expl&#237;cita y eficiente&#46; El modelo&#44; en su conjunto&#44; puede presentarse de forma transparente y sencilla&#44; por lo que cada vez m&#225;s investigadores seleccionan este tipo de modelos para sus estudios en un amplio n&#250;mero de enfermedades y objetivos&#59; tambi&#233;n tienen una aplicaci&#243;n importante como instrumento de modelado de la actividad cl&#237;nico asistencial y en el an&#225;lisis de necesidades o de gesti&#243;n en listas de espera&#46; La bibliograf&#237;a consultada revela un aumento muy significativo de su uso a partir de 1998&#44; especialmente en los &#250;ltimos 5 a&#241;os&#46;</p><p id="p0395" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Puede pronosticarse un uso m&#225;s extensivo de estas t&#233;cnicas en los pr&#243;ximos a&#241;os para dar respuesta a problemas para los que otras t&#233;cnicas tradicionales presentan limitaciones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0115"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>&#46; A ello ayudar&#225;&#44; sin duda&#44; el que las autoridades evaluadoras&#44; como el NICE&#44; est&#233;n aceptando este tipo de aproximaci&#243;n metodol&#243;gica&#59; tal es el caso del modelo de SDE&#44; que evalu&#243; el impacto econ&#243;mico del uso de diferentes tipos de marcapasos en pacientes con bradicardia<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0110"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a> y que ha sido recientemente publicado&#46; En el caso espa&#241;ol se desconoce el posicionamiento de las autoridades evaluadoras&#46;</p><p id="p0400" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De este modo&#44; en los pr&#243;ximos a&#241;os asistiremos a una mayor extensi&#243;n del uso de esta metodolog&#237;a de evaluaci&#243;n econ&#243;mica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bb0120"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>&#44; paralelamente al desarrollo de herramientas computacionales&#44; flexibles&#44; potentes&#44; metodol&#243;gicamente avanzadas y amigables&#59; son especialmente interesante en esta &#225;rea la capacidad din&#225;mica que tienen de incorporar distintas herramientas en un mismo modelo &#40;p&#46; ej&#46;&#44; coste-efectividad e impacto presupuestario&#41;&#46;</p></span><span id="s0140" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="st0140">Agradecimientos</span><p id="p0405" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A Raquel Carnero&#44; Carme Pi&#241;ol y &#193;ngel Alejandro por sus comentarios&#46; A los revisores an&#243;nimos de G<span class="elsevierStyleSmallCaps">aceta</span> S<span class="elsevierStyleSmallCaps">anitaria</span>&#44; ya que sus tambi&#233;n acertados comentarios mejoraron significativamente nuestro trabajo&#46;</p></span></span>"
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Información del artículo
ISSN: 02139111
Idioma original: Español
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