Análise de Sensibilidade em Avaliação Econômica

A análise de sensibilidade em avaliação econômica é o conjunto de métodos para examinar a robustez de uma conclusão de custo-efetividade em relação à incerteza em seus insumos e pressupostos. Como os custos, efeitos e escolhas estruturais que impulsionam um modelo são estimados em vez de conhecidos com certeza, os analistas os variam — individualmente, em conjunto ou probabilisticamente — para mostrar como a decisão pode mudar e quão confiável pode ser uma conclusão.

Definition

A análise de sensibilidade em avaliação econômica é a exploração sistemática de como os resultados de uma análise de custo-efetividade mudam quando parâmetros incertos, pressupostos estruturais ou escolhas metodológicas são variados, variando de análise determinística unidirecional a análise totalmente probabilística que propaga a incerteza conjunta dos parâmetros.

Scope

A entrada abrange abordagens determinísticas (análise unidirecional e multidirecional, análise de cenário, análise de limiar) e análise de sensibilidade probabilística, juntamente com as ferramentas usadas para resumir a incerteza para os tomadores de decisão, como o plano de custo-efetividade, curvas de aceitabilidade de custo-efetividade e o valor esperado da informação. É um material de referência metodológico e não aconselha sobre qualquer intervenção específica. Este nó é distinto da entrada de epidemiologia sobre análise de sensibilidade para confundimento não medido, à qual se interliga como vizinho.

Core questions

• Em que medida a conclusão de custo-efetividade depende de qualquer entrada incerta única?
• Como a incerteza conjunta em todos os parâmetros é propagada para o resultado?
• Como a incerteza deve ser resumida para um tomador de decisão?
• Qual é o valor de coletar mais evidências antes de decidir?

Key concepts

• Análise de sensibilidade determinística (unidirecional e multidirecional)
• Análise de cenário e limiar
• Análise de sensibilidade probabilística
• Incerteza paramétrica, estrutural e metodológica
• Plano de custo-efetividade
• Curva de aceitabilidade de custo-efetividade
• Simulação de Monte Carlo
• Valor esperado da informação

Mechanisms

A análise de sensibilidade determinística varia um ou poucos parâmetros em faixas plausíveis para identificar os impulsionadores do resultado, enquanto a análise de limiar encontra o valor de entrada no qual a decisão mudaria. A análise de sensibilidade probabilística, em vez disso, atribui distribuições de probabilidade a parâmetros incertos e usa simulação de Monte Carlo para gerar muitos conjuntos de parâmetros, produzindo uma distribuição de custos e efeitos incrementais. Estes são exibidos no plano de custo-efetividade e resumidos como curvas de aceitabilidade de custo-efetividade, mostrando a probabilidade de que cada opção seja custo-efetiva em diferentes limiares. A análise de valor da informação vai além, quantificando o benefício esperado da redução da incerteza por meio de pesquisas adicionais (Briggs et al., 2012; Fenwick et al., 2004; Claxton et al., 2005; Van Hout et al., 1994).

Clinical relevance

A análise de incerteza informa os tomadores de decisão sobre a segurança de uma recomendação de custo-efetividade e se mais evidências são necessárias antes de alocar recursos, moldando assim a confiança depositada nos resultados da avaliação de tecnologias em saúde. Este tópico descreve a metodologia de incerteza e como as evidências econômicas são avaliadas; não é uma orientação para decisões clínicas ou de tratamento individuais.

Evidence & guidelines

O relatório de boas práticas ISPOR-SMDM sobre estimativa de parâmetros e incerteza estabelece expectativas para caracterizar e propagar a incerteza, e órgãos como o NICE exigem análise de sensibilidade probabilística na avaliação de tecnologia; artigos metodológicos estabeleceram a curva de aceitabilidade de custo-efetividade e o plano de custo-efetividade como resumos padrão (Briggs et al., 2012; Claxton et al., 2005; Fenwick et al., 2004; Van Hout et al., 1994).

History

As primeiras avaliações econômicas baseavam-se em análises de sensibilidade unidirecionais simples, mas o reconhecimento de que os parâmetros são conjuntamente incertos levou, ao longo da década de 1990, a métodos probabilísticos usando simulação de Monte Carlo. Van Hout e colegas introduziram ferramentas gráficas no plano de custo-efetividade em 1994, as curvas de aceitabilidade de custo-efetividade tornaram-se a forma padrão de apresentar a incerteza, e em meados dos anos 2000 os órgãos de reembolso estavam exigindo análise de sensibilidade probabilística como padrão, e não como uma opção (Van Hout et al., 1994; Fenwick et al., 2004; Claxton et al., 2005).

Debates

A análise de sensibilidade probabilística é essencial ou opcional?

Alguns argumentaram que análises determinísticas são suficientes, mas como os parâmetros são conjuntamente incertos e os resultados de custo-efetividade não são lineares, trabalhos influentes defenderam que a análise de sensibilidade probabilística é necessária para caracterizar corretamente a incerteza da decisão; essa posição tornou-se a norma para os principais órgãos de avaliação.

Key figures

• Andrew Briggs
• Karl Claxton
• Mark Sculpher
• Elisabeth Fenwick
• Ben van Hout

Seminal works

• briggs-2012-uncertainty
• fenwick-2004-ceac
• vanhout-1994

Frequently asked questions

Qual é a diferença entre análise de sensibilidade determinística e probabilística?

A análise determinística varia uma ou poucas entradas manualmente em faixas escolhidas para ver como o resultado se move, enquanto a análise probabilística atribui distribuições de probabilidade a todas as entradas incertas e usa simulação para capturar seu efeito conjunto no resultado.

O que uma curva de aceitabilidade de custo-efetividade mostra?

Ela plota, em uma faixa de limiares de custo-efetividade, a probabilidade de que uma intervenção seja a escolha custo-efetiva dada a incerteza na análise, fornecendo aos tomadores de decisão uma leitura direta sobre a segurança da conclusão.