2.- Descargar material y código: Análisis de decisión y costo-efectividad

Author


Fernando Alarid-Escudero, PhD

Published

December 1, 2025

Descripción del Día 1

Este módulo introduce los fundamentos del análisis de decisión en salud y el análisis de costo-efectividad (CEA). Se cubren los principios conceptuales que sustentan el modelamiento en salud pública y la toma de decisiones informadas, junto con una implementación práctica en R para el análisis económico de intervenciones sanitarias.

El objetivo del día es que las y los participantes comprendan cuándo y por qué usar modelos de decisión, interpreten correctamente resultados de CEA y puedan reproducir análisis básicos de manera transparente y reproducible.

Contenido Teórico

Análisis de Decisión en Salud: - Introducción al análisis de decisión - Buenas prácticas (ISPOR-SMDM, transparencia, validación y verificación) - Elementos de un marco de decisión - Estructuración de decisiones - Motivación del uso de modelos de decisión en salud: - Propósitos, tipos (árboles de decisión, cSTM, microsimulación, DES) y cuándo usar cada uno

Análisis de Costo-Efectividad (CEA): - Introducción a la evaluación económica - Costos directos, utilidades y desenlaces en salud - Horizonte temporal y tasa de descuento (p. ej., 3% anual) - Razón de costo-efectividad incremental (RCEI/ICER) y limitaciones - Enfoque de beneficio monetario neto (NMB) o de salud (NHB) - Plano costo-efectividad e interpretación - Resúmenes para decisión: dominancia/extendida y estrategia óptima por umbral

Material Práctico en R

  • Preparación del proyecto (estructura, reproducibilidad, Git)
  • Uso de dampack y darthtools
  • Implementación de costo-efectividad incremental
  • Interpretación de ICERs, NMB y fronteras de eficiencia

Archivos Incluidos

  • Proyecto R:
    • Day 1 - Decision Analysis and CEA.Rproj
  • Scripts R:
    • code/intro_r_dampack.R – Introducción práctica al análisis de costo-efectividad
  • Datos:
    • data/lifetables_chile.xlsx – Tablas de vida para ejemplos aplicados

Requisitos

  • R (versión 4.0 o superior)
  • RStudio (recomendado)
  • Conocimientos básicos de programación en R

El archivo ZIP contiene todos los scripts de R, datos y material necesario para el Día 1.