Un modelo de Markov probabilístico aplicado en la evaluación económica de datos de rehabilitación cardiaca (2015)
En la actualidad los modelos de Markov representan uno de los métodos de evaluación científica más utilizados para la evaluación económica de tecnologías sanitarias. Este tipo de modelos, son ideales para simular enfermedades crónicas de larga duración, enfermedades con ciclos repetitivos y enfermedades irreversibles a través del tiempo. En este trabajo, se construirá un modelo de Markov probabilístico con tres estados para comparar a través del tiempo el comportamiento de una cohorte de 163 pacientes expuestos a un modelo integral de tratamiento luego de un evento coronario agudo con respecto a una cohorte histórica de 281 pacientes no expuesta y tratada con un tratamiento convencional. Específicamente, se simulará dinámicamente las dos cohortes actualizando cada una de las componentes de la matriz de probabilidades de transición entre estados, mediante modelos de regresión logística multinomial corregidos al menos por las covariables edad y sexo. La construcción del modelo de Markov basado en modelos de regresión logística para respuesta multinomial hace comparables las probabilidades de transición entre estados para las dos cohortes, pues la incidencia de eventos cardiovasculares dependen altamente de covariables que cambian de paciente a paciente a medida que estos se mueven por los diferentes ciclos del modelo de Markov a través del tiempo. La metodología se ilustrará usando datos reales de pacientes Colombianos.