Utilidades SF-6D para España. Guía de Uso

Utilidades SF-6D para España. Guía de uso
Utilidades SF-6D
para España. Guía de
uso
José María Abellán Perpiñán
Cátedra de Economía de la Salud
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Utilidades SF-6D para España. Guía de uso
Las opiniones y juicios expresados en este documento son responsabilidad exclusiva de los autores del mismo y
no representan necesariamente el ideario de la Universidad Pablo de Olavide ni la política de la Consejería de
Salud de la Junta de Andalucía.
Este documento puede ser reproducido parcial o totalmente para uso no comercial, siempre que se cite
explícitamente su precedencia.
Para citar este informe:
Abellán Perpiñán J.M. (2012). Utilidades SF-6D para España. Guía de uso 2012/8. Sevilla: Cátedra de
Economía de la Salud. Universidad Pablo de Olavide. Consejería de Salud de la Junta de Andalucía.
Recuperado de www.upo.es/cades.
Correspondencia a los autores: dionisos@um.es
CÁTEDRA DE ECONOMÍA DE LA SALUD
DIRECTOR: Dr. D. José Luis Pinto Prades
Departamento de Economía, Métodos Cuantitativos e Historia Económica
Universidad Pablo de Olavide, Ctra. Sevilla-Utrera, Km. 1. 41013 Sevilla
Web: www.upo.es/cades
Email: admon.cades@gmail.com
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LA CÁTEDRA DE ECONOMÍA DE LA SALUD
La Cátedra de Economía de la Salud, creada por la Universidad Pablo de Olavide y la Agencia de Evaluación de
Tecnologías Sanitarias de la Consejería de Salud de la Junta de Andalucía, es un proyecto innovador que persigue
generar conocimiento compartido y promover la realización y fomento de actividades de investigación, docencia y
difusión del conocimiento en el área de la economía de la salud aplicada a la evaluación de tecnologías sanitarias.
Las publicaciones realizadas en el marco de la Cátedra se dividen en Documentos de Trabajo y Notas Técnicas,
siendo los primeros estudios en profundidad sobre un área determinada y, las segundas, aproximaciones iniciales
a temas concretos de interés en el campo de la economía de la salud.
EL AUTOR
José María Abellán Perpiñán
Es Doctor en Ciencias Económicas y Empresariales por la Universidad de Murcia. Actualmente
es Profesor Titular de Universidad en el Departamento de Economía Aplicada de la
Universidad de Murcia, Campus de Excelencia Internacional Regional “Campus Mare
Nostrum”, miembro del Grupo de Trabajo en Economía de la Salud (GTES) e investigador
principal del Grupo de Investigación en Economía de la Salud y Evaluación Económica de la
misma universidad. Sus líneas de investigación fundamentales giran en torno a la evaluación
económica y la economía del comportamiento. Posee publicaciones en importantes revistas
internacionales como Journal of Health Economics, Management Science o Social Choice and
Welfare. Forma parte de la Junta Directiva de la Asociación Española de Economía de la
Salud (AES) y del comité de trabajo del grupo de interés en Evaluación Económica de AES. Es
experto asesor del Comité Regional de Evaluación de Tecnologías Sanitarias de la Región de
Murcia.
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| Índice
INTRODUCCIÓN
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CAPÍTULO I: Del SF-36 al SF-6D
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1.1 Medidas de CVRS y evaluación económica
8
1.2 El SF-36
10
1.3 El SF-6D y su conexión con el SF-36
13
CAPÍTULO II: La tarifa española del SF-6D
20
2.1 El estudio de campo
21
2.2 El algoritmo y su aplicación
22
DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES
25
REFERENCIAS
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| Introducción
El objetivo principal de la asistencia sanitaria es mejorar la salud de la población. Para
valorar en qué medida se alcanza dicho objetivo es preciso definir y medir los resultados
(los efectos sobre la salud) derivados de la prestación de los servicios sanitarios. La
visión tradicional, anclada en el paradigma biomédico clásico, ha considerado
históricamente que los únicos resultados relevantes son los “resultados centrados en el
médico”, esto es, los efectos sobre la salud definidos y medidos por los clínicos.
Ejemplos de este tipo de resultados son, por ejemplo, el volumen máximo espirado en
una espirometría, la glucemia registrada en una analítica o la esperanza de vida ganada
tras una intervención quirúrgica.
Medidas biomédicas de resultados como las anteriores se utilizan en evaluación
económica en el marco del análisis coste-efectividad. La utilidad de estas medidas es, no
obstante, muy limitada en el caso de las enfermedades crónicas y discapacidades, donde
la “carga” de la enfermedad no se deriva de la muerte prematura, sino de la disminución
de la calidad de vida de los pacientes (Murray y López, 1997). Ante estas patologías (las
más prevalentes, de hecho) cobra pleno sentido medir preferentemente los “resultados
percibidos por el paciente” y no meramente aquellos exclusivamente centrados en el
médico. Si bien cabe pensar en principio en una gran variedad de posibles resultados
“percibidos” por los pacientes, en la práctica este concepto suele equipararse al de
Calidad de Vida Relacionada con la Salud (CVRS), esto es, a la “percepción subjetiva que
posee el paciente del impacto de su enfermedad y su tratamiento en su vida diaria,
funcionamiento físico, psicológico y social, así como en su bienestar” (Riazi, 2006).
La conexión entre la medición de la CVRS y la evaluación económica se hace evidente a
través de los Años de Vida Ajustados por la Calidad (AVAC), medida de resultados
recomendada por académicos e instituciones para la realización de análisis costeefectividad. Así, el National Institute for Health and Clinical Excellence (NICE), la agencia
de evaluación económica más influyente del mundo, recomienda en sus directrices
dirigidas a los fabricantes de tecnologías sanitarias (NICE, 2008: p. 38), que: “Para los
análisis coste-efectividad, el valor de los efectos en salud deberían expresarse en
términos de AVAC para el horizonte temporal apropiado.”.
El número de AVAC derivado de una intervención sanitaria no es sino el tiempo de vida
ganado a resultas de la misma, ponderado por la CVRS aparejada. Así, una ganancia de
5 AVAC es equivalente a una ganancia de 10 años con una calidad de vida del 50% de la
salud perfecta o ideal. Esa fracción de la salud perfecta (1/2 en nuestro ejemplo) se
denomina “peso” de CVRS o simplemente “utilidad”. De ahí que a la variante del análisis
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coste-efectividad que utiliza los AVAC como medida de resultados se la conozca también
como análisis coste-utilidad. Por tanto, la medición de la CVRS es un requisito
imprescindible para calcular la ganancia en AVAC y la razón incremental coste-utilidad de
un tratamiento, indicador éste crucial para decidir, por comparación con un umbral o
ratio crítico (máximo precio que se está dispuesto a pagar por AVAC adicional), si dicho
tratamiento es coste-efectivo.
Llegados a este punto, la cuestión clave es determinar qué medida, escala o cuestionario
de CVRS resulta aprovechable para el análisis coste-utilidad. Y esto porque no todas las
medidas de CVRS existentes han sido concebidas para su utilización en evaluación
económica ni, menos aún, específicamente diseñadas para calcular AVAC. A estos
efectos, resulta útil distinguir entre las medidas de CVRS no basadas en preferencias,
también denominadas “perfiles de salud” o “medidas del estado de salud”, y las
“medidas basadas en preferencias” o “escalas de utilidad multiatributo” (Guyatt, Feeny y
Patrick, 1993; Brazier et al., 1999). Unas y otras sirven para capturar cambios (en el
tiempo) y diferencias (entre grupos de pacientes) en la CVRS, ya sea en el marco de
ensayos clínicos o en condiciones de práctica clínica real, pero sólo las segundas generan
“utilidades” que, combinadas con los años de vida, dan lugar a los AVAC. Esto se debe a
que, de hecho, la utilidad o peso asignado a la CVRS percibida por el paciente es una
medida del bienestar (de la preferencia individual en definitiva) que reporta dicha
percepción. Por tanto, de los dos tipos de escalas mencionadas, sólo los instrumentos de
utilidad multiatributo posibilitan la práctica del análisis coste-utilidad. El NICE (2008: p.
38) lo señala expresamente cuando afirma, al respecto de cómo abordar las
evaluaciones económicas, que “la medición de los cambios en la CVRS debería provenir
directamente de los pacientes y el valor de dichos cambios (esto es, las utilidades)
deberían basarse en las preferencias del público”.
En este documento describimos los rasgos básicos de una de las medidas de CVRS
basada en preferencias más populares en la actualidad, el instrumento SF–6D. Esta
medida posee la cualidad de conciliar la riqueza descriptiva del SF-36, el perfil de salud
más ampliamente utilizado en el mundo (Garratt et al., 2002), con la posibilidad de
calcular AVAC. Esta propiedad hace particularmente interesante conocer cómo obtener
las utilidades SF-6D a partir de una base de datos SF-36. Con este objetivo, en el primer
capítulo del documento se repasan los rasgos básicos del cuestionario SF-36 y del
sistema SF-6D, mostrando la conexión entre ambos. En el segundo capítulo se describe
el algoritmo que permite calcular para España la utilidad de cualquier estado de salud
(descripción de CVRS) SF-6D y se explica cómo aplicarlo e interpretarlo. El documento
finaliza con un apartado de discusión y conclusiones.
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CAPÍTULO I:
Del SF-36 al SF-6D
> En este capítulo se presenta una taxonomía de medidas
de CVRS, señalando las principales características de
cada tipo. Se describen así mismo los rasgos básicos del
SF-36 y del SF-6D, explicando la relación existente entre
ambos instrumentos.
1.1 La perspectiva individual
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1.1 Medidas de CVRS y evaluación económica
Los primeros intentos por medir la CVRS se remontan a la década de 1940 (Karnofsky y
Burchenal, 1949), si bien no es hasta los decenios de 1960-1970 cuando podemos
encontrar lo que hoy en día se concibe como medidas de CVRS, esto es, medidas
caracterizadas en su mayoría por tres rasgos fundamentales (Badía y Lizán, 2003):
•
•
•
La importancia de los dominios físico, psíquico y social en la multidimensionalidad
del concepto.
El carácter subjetivo de la medición, efectuada a partir de las respuestas de los
pacientes a las preguntas o ítems en que se descompone cada una de las
dimensiones de la CVRS por medio de un cuestionario.
La conversión de las respuestas dadas a los ítems en forma de puntuaciones
numéricas parciales y/o globales.
Mientras que los dos primeros rasgos (multidimensionalidad y subjetividad) son comunes
a todas las medidas de CVRS, el tercero (la traslación de la descripción del estado de
salud a un valor numérico) marca la diferencia entre las dos grandes categorías de
instrumentos que se mencionaron en la introducción, a saber: perfiles de salud y
medidas basadas en preferencias o, yendo a lo concreto, los instrumentos SF-36 y SF6D. Antes de abundar en la diferencia entre estos dos tipos de instrumentos, conviene
precisar que tanto los perfiles de salud como las medidas basadas en preferencias
pueden ser “específicos” o “genéricos”. Las medidas específicas pretenden medir la
CVRS asociada a pacientes afectados por una patología o condición concreta –asma,
diabetes, depresión, etc.–, mientras que las medidas genéricas, como su propio nombre
indica, no están vinculadas a problemas específicos, siendo susceptibles de aplicarse a
poblaciones diversas. A este último grupo pertenecen tanto el SF-36 como el SF-6D.
Hasta finales del siglo XX prácticamente todas las medidas específicas disponibles eran
perfiles de salud 1 , si bien a partir de esa fecha el ritmo de desarrollo de medidas
específicas basadas en preferencias ha sido muy intenso2. Por tanto, los argumentos que
vamos a exponer a continuación para justificar la utilidad que revisten las medidas
basadas en preferencias para la evaluación económica, son de aplicación tanto a
medidas genéricas como específicas.
En primer lugar, la mayoría de los perfiles de salud carecen de un valor o puntuación
global. Esto automáticamente los convierte en inútiles para el cálculo de razones
1
Ejemplos de este pefiles de salud específicos son el Ashma Quality of Life Questionnaire, Skindex-29 o el Diabetes Quality of
Life Questionnaire.
En esta categoría se encuentran, por ejemplo, el Rhinitis Symptom Utility Index, Asthma Symptom Utility Index o la valoración
del International Prostate Symptom Score.
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incrementales coste-efectividad (Brazier et al., 1999) donde es preciso determinar si el
beneficio que produce una intervención compensa en su conjunto (teniendo en cuenta
todas las dimensiones de la CVRS) el mayor coste de la misma. A este respecto, hay que
tener presente que la única finalidad perseguida por los perfiles de salud es describir la
CVRS del paciente y no ser utilizados como medida de resultados para la evaluación
económica, razón por la cual, con alguna excepción, este tipo de medidas suelen
presentar (como mucho) puntuaciones separadas por dimensión, pero no una
agregación de las mismas.
En segundo lugar, tanto la asignación de valores por dimensión como su agregación
entre dimensiones (en los pocos instrumentos que ésta se practica) descansan sobre
supuestos arbitrarios, que en principio no guardan ninguna relación con las preferencias
de los entrevistados (Brazier et al., 1999). Por ejemplo, en el SF-36, para calcular la
puntuación de la dimensión “Dolor corporal”, se agregan las respuestas dadas a los dos
ítems que integran dicha dimensión. Cada uno de esos ítems consta de una serie de
niveles (categóricos) de respuesta. Pues bien, para obtener el valor asociada a dicha
dimensión, se asume primero que la distancia o intervalo entre categorías contiguas
dentro de un ítem es siempre la misma3, y además que los dos ítems que componen la
dimensión tienen el mismo peso. Estos supuestos distan mucho de ser evidentes, ya que
cada persona puede atribuir una mayor importancia a unas categorías que a otras, así
como a un ítem respecto del otro4 . En definitiva, las puntuaciones de los perfiles de
salud, incluso aunque sean globales, no son “utilidades”, esto es, índices representativos
de las preferencias de los entrevistados, de modo que no son adecuadas para computar
AVAC.
Por último, como se desprende del mismo ejemplo con el SF-36, las escalas de respuesta
de los perfiles de salud, al ser a lo sumo ordinales (p.ej. “Nada”, “Un poco”, “Regular”,
“Bastante”, “Mucho”), aun cuando mediante una regla (arbitraria) de agregación diesen
lugar a una medida global de CVRS, ésta no podría utilizarse para comparar entre sí las
razones incrementales coste-efectividad de dos o más intervenciones (Sánchez, Abellán
y Martínez, 2010). Para que dichas comparaciones tengan sentido es preciso que la
relación entre las razones incrementales sea invariable, para lo cual se requiere que las
ganancias de CVRS se mida en escalas cardinales, no ordinales5.
3
Es decir, al asignar la puntuación al ítem “Durante las últimas 4 semanas, ¿hasta qué punto el dolor le ha
dificultado su trabajo habitual?” el SF-36 asume que la distancia entre la categoría “Un poco” y la categoría
“Nada” es la misma que entre “Bastante” y “Mucho”.
4
Por ejemplo, una persona podría preferir más intensamente pasar de tener “Un poco” de dolor a no tener
“Nada” de dolor, antes que pasar de tener “Mucho” dolor a tener “Bastante” dolor.
5
Una ilustración práctica de cómo las escalas ordinales pueden dar lugar a resultados contradictorios al
comparar entre sí las razones incrementales de dos o más tecnologías sanitarias se muestra en Sánchez,
Abellán y Martínez (2010), Recuadro 6. Puede consultarse en: http://www.gestion-sanitaria.com/3-medidaresultados.html
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Por el contrario, las medidas de CVRS basadas en preferencias sí permiten obtener
auténticas “utilidades” y, por ende, construir AVAC y razones incrementales costeutilidad. Cada una de estas medidas (a las que pertenece el SF-6D) posee dos
componentes: un sistema descriptivo de clasificación del estado de salud y un modelo de
valoración o algoritmo que sirve para generar los índices cardinales de preferencias o
utilidades. El primero de estos componentes es similar al de los perfiles de salud, esto
es, una combinación de varias dimensiones e ítems (multidimensionalidad), por medio
de cuya combinación puede describirse la CVRS percibida por el paciente (subjetividad).
La diferencia con los perfiles de salud radica en el segundo componente, el algoritmo; un
modelo estadístico que permite asociar una utilidad a cada uno de los estados de salud
que es capaz de describir el instrumento. El conjunto de todas las utilidades que puede
generar dicho modelo suele recibir el nombre de “tarifa social” o simplemente “conjunto
de valores” (value set).
1.2 El SF-36
El cuestionario SF-36 fue diseñado por Ware y otros en Estados Unidos a principios de
los años noventa (Ware y Sherbourne, 1992; Ware et al., 1993) para su utilización en el
denominado “Estudio de los Resultados Médicos” (Medical Outcomes Study). El
cuestionario abarca 8 dimensiones, cada una de ellas con un número variable de ítems
(véase Tabla 1). De manera adicional, el SF-36 incluye un ítem de transición que
pregunta por el cambio en el estado de salud general respecto al año anterior. Este ítem
no se utiliza para el cálculo de ninguna puntuación, pero proporciona información útil
sobre el cambio auto-percibido en la propia salud. Los 35 ítems distribuidos a lo largo de
las 8 dimensiones más este último ítem de transición suman los 36 ítems que dan
nombre al instrumento. La Tabla 2 pone en contexto el SF-36 en relación a otros perfiles
genéricos de salud.
Las puntuaciones de las 8 dimensiones del SF-36 se ordenan de forma tal que cuanto
mayor sea el valor registrado, tanto mejor es el estado de salud correspondiente. Dentro
de cada dimensión los ítems son codificados, agregados y transformados en una escala
que va de 0 (peor puntuación) a 100 (mejor puntuación). Además, el cuestionario
permite el cálculo de dos puntuaciones resumen, la “componente resumen física” (PCS)
y la “componente resumen mental” (MCS), mediante la suma ponderada de las
puntuaciones de las 8 dimensiones principales. Las ponderaciones empleadas se
obtuvieron a partir de estudios de análisis factorial realizados con diferentes muestras de
la población general estadounidense (Ware et al., 1994). La principal ventaja que ofrece
fundamentar las puntuaciones resumen en algoritmos derivados de una población de
referencia es que los resultados obtenidos son directamente interpretables respecto a la
misma. En concreto, como puede apreciarse en la Tabla 1, puntuaciones superiores o
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inferiores a 50 indican un mejor o peor estado de salud, respectivamente, que la
población de referencia.
Tabla 1. Rasgos principales de los cuestionarios SF-36 y SF-12*
Ítems
SF-36
SF-12
Dimensiones
Función física
Rol físico
Dolor corporal
Salud general
Vitalidad
Función social
Rol emocional
Salud mental
PCS
MCS
10
4
2
5
4
2
3
5
21
14
2
2
1
1
1
1
2
2
6
6
Niveles
SF-36v1
SF-36v2
21
5
11
21
21
9
4
26
---
21
17
11
21
17
9
13
21
---
SF-36v1
Puntuación
SF-36v2
SF-12
0-100
0-100
0-100
0-100
0-100
0-100
0-100
0-100
50 (10)
50 (10)
50 (10)
50 (10)
50 (10)
50 (10)
50 (10)
50 (10)
50 (10)
50 (10)
50 (10)
50 (10)
50 (10)
50 (10)
50 (10)
50 (10)
50 (10)
50 (10)
50 (10)
50 (10)
50 (10)
50 (10)
*: Las puntuaciones 0-100 tienen ese rango, interpretándose como el peor o mejor estado de salud, respectivamente. En las
puntuaciones 50 (10) la población de referencia tiene una puntuación media de 50, con una desviación estándar de 10, por lo
que valores superiores o inferiores a 50 indican un mejor o peor estado de salud, respectivamente, que la población de
referencia.
Fuente: Adaptado de Vilagut et al. (2005).
Tabla 2. Perfiles de salud genéricos más importantes
Sistema descriptivo
SIPa
NHP
COOP/-WONCAd
SF-36e
SF-12f
Procedencia
EE.UU.
Reino Unido
EE.UU.
EE.UU.
EE.UU.
Atributos
12
6
6(+1 op.)
8
8
Ítems
136
38
6(+1 op.)
36
12
Traducción al castellano
validada *
Badía y Alonso (1994)b
Alonso et al. (1990)c
Lizán y Reig (1999)
Alonso et al. (1995)
No
a.
b.
c.
d.
Existe una versión abreviada conocida como SIP68 (de Bruin et al., 1994).
El nombre dado en la traducción al SIP es el de Perfil de las Consecuencias de la Enfermedad.
El nombre dado en la traducción al NHP es el de Perfil de Salud de Nottingham.
Las viñetas COOP/WONCA tienen 6 dimensiones, más una séptima opcional. Las viñetas COOP
originales poseen 9 dimensiones con 1 ítem por dimensión.
e. Existen dos versiones del cuestionario SF-36: SF-36 v1.0 (Ware y Sherbourner, 1992) y SF-36 v2.0
(Ware et al., 2000).
f. Existen dos versiones del cuestionario SF-12: SF-12 v1.0 (Ware et al., 1996) y SF-12 v2.0 (Ware et al.,
2002).
*: Por traducción validada se entiende aquella que se ha obtenido merced a un protocolo de adaptación transcultural del
instrumento de CVRS original para su utilización, con las mismas garantías psicométricas, en un ámbito cultural y lingüístico
diferente (Guillemin et al., 1993).
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A finales de los años noventa se desarrolló la versión 2.0 del cuestionario original SF-36
con el objetivo, entre otros, de mejorar las características métricas de las escalas de rol
físico y emocional (Ware et al., 2000). Una síntesis de las principales modificaciones que
introduce esta nueva versión del SF-36 puede consultarse en Vilagut et al. (2005). Una
de estas diferencias es que el SF-36v2 permite estandarizar las puntuaciones de cada
dimensión sobre la base de normas poblacionales, de modo que, como sucedía con las
puntuaciones resumen PCS y MCS, sean comparables con una población de referencia.
Como se observa en las Tablas 1 y 2, hay un cuestionario emparentado con el SF-36,
conocido como SF-12. Este cuestionario surgió (Ware et al., 1996) como un intento de
acortar el tiempo requerido para la administración del cuestionario SF-36, sin merma
significativa de la capacidad explicativa de las puntuaciones resumen. Este instrumento
está formado por una selección de 12 ítems del conjunto total que integra el SF-36 (1-2
por dimensión). Al igual que sucedía con el SF-36 hay dos versiones del cuestionario SF12 (Ware et al., 2002), cuyos niveles y puntuaciones se muestran en la Tabla 1.
Como ya se comentó en la Introducción, el SF-36 es la medida de CVRS que más
frecuentemente se administra a grupos de pacientes. La revisión bibliográfica abordada
por Garratt et al. (2002) reveló que de casi 3.000 publicaciones identificadas, más del
10% de las mismas (408) eran aplicaciones del SF-36. En España, de acuerdo al índice
desarrollado por Badía et al. (1996) para valorar el grado de desarrollo de una medida
de CVRS en nuestro país (índice GRAQoL), el SF-36 tendría un grado de desarrollo
calificado como bueno 6 . A esto se une que el SF-36 posee buenas propiedades
psicométricas, destacando su gran sensibilidad para detectar cambios en la salud,
superior en promedio a cualquiera de los otros instrumentos recogidos en la Tabla 2, lo
cual sin duda proviene de su gran riqueza informativa (puede describir millones de
estados de salud diferentes). Por todas estas razones sería muy interesante disponer de
un instrumento basado en preferencias que sirviera de “puente” entre el SF-36 y los
AVAC. Dicho instrumento es el SF-6D, que se describe a continuación.
6
De acuerdo a la escala del GRAQoL, un valor (expresado en porcentaje) inferior al 50% indica un escaso grado
de desarrollo del instrumento en cuestión en España; entre 51% y 70%, un nivel de implantación aceptable; y del
71% en adelante, un nivel de desarrollo bueno. El SF-6D obtuvo un valor del 77%.
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1.3 El SF-6D y su conexión con el SF-36
El SF-6D intenta conciliar la riqueza descriptiva del SF-36 con la capacidad para calcular
AVAC propia de las medidas basadas en preferencias. Con ese objetivo, Brazier et al.
(1998) llevaron a cabo un estudio en el Reino Unido siguiendo las siguientes etapas:
1. Redimensionar el SF-36 hasta reducirlo a un sistema descriptivo lo
suficientemente manejable como para obtener valoraciones fiables de la
población de los nuevos estados de salud. Nacía así el sistema de clasificación de
CVRS conocido como SF-6D.
2. Someter a valoración directa por parte de una muestra de conveniencia un
subconjunto (59 estados) del total de estados (9.000 diferentes) que
potencialmente puede describir el sistema7.
3. Estimar, por medio de técnicas de inferencia estadística (lo que se ha
denominado enfoque “compuesto”8), un algoritmo para valorar la totalidad de los
estados definidos por el sistema SF-6D.
La versión inicial del SF-6D fue objeto de cambios posteriormente (Brazier et al., 2002),
dando lugar al sistema actualmente en vigor. Una consecuencia de los cambios
introducidos en los niveles del instrumento fue la duplicación del número de estados de
salud que es capaz de describir, ascendiendo así a 18.000 (véase la Tabla 3). Cada uno
de estos estados se define como una combinación de seis dimensiones con un número
variable de niveles, que va de 4 a 6 por dimensión, cuyo contenido se muestra en la
Tabla 4. Para estimar el nuevo algoritmo, Brazier et al. (2002) siguieron los mismos
antes enunciados, con la salvedad de que ahora fue una muestra representativa de la
población inglesa compuesta por 836 individuos la que valoró un total de 249 estados9.
Esta valoración se efectuó empleando un procedimiento conocido como “lotería
estándar”10, el cual ha sido considerado durante mucho tiempo el “estándar de oro” o
7
El procedimiento por el cual se selecciona el subconjunto de estados que se somete a valoración se conoce
como ortogonalización, y muchos paquetes estadísticos (p.ej. SPSS) contienen un módulo para su ejecución.
8
Otras medidas de CVRS basadas en preferencias emplean otro enfoque conocido como “descompuesto” o de
la “función de utilidad multiatributo” (Dolan, 2002; Stevens et al. 2007). Dicho enfoque es el empleado para
modelizar el algoritmo de toda la familia de índices HUI (véase Tabla 1).
9
El núcleo de estados surgido de la ortogonalización ascendió a 49. A estos se añadieron otros 200 a fin de
poder estimar modelos que contemplasen interacciones entre las diferentes dimensiones del SF-6D. Con los
estados derivados de una ortogonalización sólo puede estimarse un modelo puramente aditivo, esto es, un
modelo que omite la posibilidad de que existan efectos cruzados entre atributos (p.ej. que las dimensiones
Funcionamiento Físico y Funcionamiento Social sean complementarias). A este tipo de modelos aditivos también
se les denomina de “efectos principales”.
10
La lotería estándar presenta al entrevistado dos opciones hipotéticas: pasar el resto de la vida con un estado
de salud inferior a la salud perfecta, o bien someterse a un tratamiento que puede salir bien, recuperando
entonces la salud plena, pero que también puede fracasar, representando entonces la muerte inmediata. El
entrevistado debe determinar para qué riesgo de muerte le resultarían equivalentes las dos alternativas. Una
descripción más detallada de esta técnica puede encontrarse en Torrance (1986) o en Drummond et al. (2005).
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método de referencia en cuanto a medición de utilidades de estados de salud se refiere
(Torrance et al., 2001).
Tabla 3. Componente descriptivo de varios sistemas de utilidad multiatributo
Sistema descriptivo
QWBa
Rosserb
15-Dc
HUI3d
EQ-5De
AQoLf
SF-6D (SF-36)g
SF-6D (SF-12)h
Atributos
Niveles por atributo
4
2
15
8
5
15
6
6
3, 5 y 27
4y8
5
5ó6
3
4
4a6
3a5
Estados de salud
1215
29
> 30 millardos
972000
243
> 1 millardo
18000
7500
a.
b.
c.
d.
The Quality of Well-Being Scale (Patrick et al., 1973)
Rosser y Kind (1978)
Sintonen (1994)
Los antecedentes del Healh Utility Index Mark 3 (Feeny et al., 1998) son el HUI1(Torrance et al.,
1982) y el HUI2 (Torrance et al., 1996).
e. EuroQol-5D (EQ-5D), Brooks (1996). Estimado para España por Badía et al. (2001).
f. The Assessment of Quality of Life (Hawthorne et al., 1997).
g. Brazier et al. (2002).
h. Brazier y Roberts (2004).
Fuente: Adaptado de Dolan (2002).
Existe una versión diferente del SF-6D (Brazier y Roberts, 2004), cuya singularidad
radica en que está derivada a partir del SF-12 y no del SF-36. Aunque todos los ítems
que componen el SF-12 provienen del SF-36, hay algunos ítems empleados para definir
el sistema clasificatorio SF-6D construido a partir del SF-36 que no se encuentran en el
SF-12; por este motivo, no resulta posible aplicar el algoritmo estimado para el SF6D(SF-36) al SF-6D(SF-12). La Tabla 5 muestra qué ítems concretos de la versión 2 de
los cuestionarios SF-36 y SF-12 se extraen para definir el SF-6D en cada caso. Como
puede apreciarse en dicha tabla, mientras el SF-6D(SF-36) proviene de una extracción
de 11 ítems del SF-36, el SF-6D(SF-12) surge de una extracción de 7 ítems.
Centrándonos en el caso del SF-36v2, la conversión de las respuestas dadas por un
paciente a este cuestionario en estados SF-6D se efectúa siguiendo la correspondencia
establecida en la Tabla 6. Por ejemplo, si a la pregunta 22 del SF-36 (“¿Hasta qué punto
el dolor le ha dificultado su trabajo habitual?” el sujeto responde “Bastante”, se le
asignará el nivel 5 de la dimensión “Dolor” del SF-6D. Si, por ejemplo, a la pregunta 3
del SF-36 (“Su salud actual, ¿le limita para hacer … esfuerzos intensos, tales como
correr, levantar objetos pesados, o participar deportes agotadores”) el entrevistado
Cátedra de Economía de la Salud
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14
Utilidades SF-6D para España. Guía de uso
responde “No, no me limita nada”, le corresponderá el nivel 1 en la dimensión
“Funcionamiento Físico”. Y así, sucesivamente.
Una vez realizada esta conversión, ya pueden aplicarse a los estados así obtenidos las
utilidades que correspondan según un determinado algoritmo. Cómo efectuar dicha
aplicación se explica en el siguiente capítulo. Al modelo inicialmente recomendado por
Brazier et al. (2002) para el Reino Unido siguió otro, más consistente, estimado por
Brazier y Roberts (2004). Con posterioridad, y empleando técnicas de modelización
diferentes a las empleadas previamente, se han obtenido nuevas estimaciones para el
Reino Unido por McCabe et al. (2006) y Kharroubi et al. (2007). Asimismo, hay en la
actualidad algoritmos estimados para otros territorios como Hong Kong (Lam et al.,
2008), Portugal (Ferreira et al., 2010) o Japón (Brazier et al., 2009). La tarifa estimada
para España se describe en el siguiente capítulo.
Por último, en relación a las propiedades empíricas del SF-6D, hay que decir que, en
comparación al EQ-5D (la medida basada en preferencias más extensamente utilizada),
goza de una menor practicabilidad (Gerard et al., 2004; Barton et al., 2008), pero en
contrapartida parece ofrecer una superior capacidad para discriminar entre pacientes de
dispar gravedad (Petrou y Hockley, 2005) y una sensibilidad al cambio igual o incluso
mayor (Marra et al., 2005; Walters y Brazier, 2003; 2005). Así mismo, mientras que el
EQ-5D parece sufrir de un “efecto techo”, el SF-6D se ve afectado por un “efecto suelo”.
En general, el efecto suelo se asocia a la incapacidad que parece poseer el sistema de
clasificación SF-6D para describir adecuadamente estados de salud relativamente graves
(Longworth y Bryan, 2003). Esta potencial debilidad del instrumento se pone de
manifiesto en el hecho de que muchos pacientes seleccionan el nivel inferior (el más
grave) de ciertas dimensiones para describir su propio estado de salud (Ferreira et al.,
2008). El fenómeno opuesto sucede con el EQ-5D, donde una fracción importante de
encuestados suele describir su estado de salud mediante este instrumento como
“perfecto” (Brazier et al., 2004). Por su parte, el efecto suelo del SF-6D también se
evidencia en la existencia de una utilidad mínimo (un “suelo”) muy superior a la del EQ5D. En concreto, el “suelo” de la tarifa británica del SF-6D(SF-36) estimada por Brazier y
Roberts (2004) es de 0.354, mientras que el valor mínimo de la tarifa británica del EQ5D estimada por Dolan (1997) es de -0.594. El rango de utilidades considerablemente
más estrecho del SF-6D hace que las utilidades correspondientes a estados de salud
relativamente graves sean mayores con el SF-6D que con el EQ-5D (Bryan y Longworth,
2005; Lamers et al., 2006; Buxton et al., 2007).
Cátedra de Economía de la Salud
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15
Funcionamiento físico
Su salud no le limita para
realizar esfuerzos intensos
(p.ej. correr, levantar objetos
pesados,
participar
en
deportes agotadores).
Su salud le limita un poco para
realizar esfuerzos intensos
(p.ej. correr, levantar objetos
pesados,
participar
en
deportes agotadores).
Su salud le limita un poco para
realizar esfuerzos moderados
(p.ej. mover una mesa, pasar
la aspiradora o caminar más
de 1 hora).
Su salud le limita mucho para
realizar esfuerzos moderados
(p.ej. mover una mesa, pasar
la aspiradora o caminar más
de 1 hora).
Su salud le limita un poco para
bañarse o vestirse por sí
mismo.
Su salud le limita mucho para
bañarse o vestirse por sí
mismo.
Nivel
1
2
3
Cátedra de Economía de la Salud
4
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5
6
Ha dejado de hacer algunas
tareas en su trabajo o en sus
actividades cotidianas a causa
de su salud física y hace menos
de lo que quisiera hacer a
causa de sus problemas
emocionales.
Hace menos de lo que quisiera
hacer a causa de sus
problemas emocionales.
Ha dejado de hacer algunas
tareas en su trabajo o en sus
actividades cotidianas a causa
de su salud física.
No tiene problemas con su
trabajo u otras actividades
cotidianas a causa de su salud
física o de sus problemas
emocionales.
Limitaciones de rol
Se siente muy nervioso
o
desanimado
y
deprimido casi siempre.
Tiene dolor que interfiere
moderadamente con su
trabajo habitual (fuera de
casa o en las tareas del
hogar).
Su salud le dificulta sus
actividades sociales (como
visitar a amigos o familiares)
siempre.
Su salud le dificulta sus
actividades sociales (como
visitar a amigos o familiares)
casi siempre.
Tiene dolor que interfiere
mucho con su trabajo
habitual (fuera de casa o
en las tareas del hogar).
Tiene dolor que interfiere
bastante con su trabajo
habitual (fuera de casa o
en las tareas del hogar).
Se siente muy nervioso
o
desanimado
y
deprimido
algunas
veces.
Tiene dolor que interfiere
un poco con su trabajo
habitual (fuera de casa o
en las tareas del hogar).
Su salud le dificulta sus
actividades sociales (como
visitar a amigos o familiares)
algunas veces.
Se siente muy nervioso
o
desanimado
y
deprimido sólo alguna
vez.
Tiene dolor pero no
interfiere con su trabajo
habitual (fuera de casa o
en las tareas del hogar).
Su salud le dificulta sus
actividades sociales (como
visitar a amigos o familiares)
sólo alguna vez.
Salud mental
Nunca se siente muy
nervioso o desanimado y
deprimido.
Dolor
No tiene dolor.
Su salud no le dificulta sus
actividades sociales (como
visitar a amigos o familiares)
en ningún momento.
Funcionamiento social
Tabla 4. El sistema de clasificación de estados de salud SF-6D(SF-36). Brazier et al. (2002)
Vitalidad
mucha
casi
Nunca tiene
mucha energía.
Tiene
mucha
energía
sólo
alguna vez.
Tiene
mucha
energía algunas
veces.
Tiene
energía
siempre.
Tiene
mucha
energía siempre.
Utilidades SF-6D para España. Guía de uso
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Cátedra de Economía de la Salud
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Limitaciones de rol (emocional)
Limitaciones de rol (físico)
Funcionamiento físico
Salud general
Escalas
Ítems
1
11a
11b
11c
11d
3a
3b
3c
3d
3e
3f
3g
3h
3j
4a
4b
4c
4d
5a
5b
5c
SF-36v2
Pregunta
1
33
34
35
36
3
4
5
6
7
8
9
10
12
13
14
15
16
17
18
19
Niveles
5
5
5
5
5
3
3
3
3
3
3
3
3
3
5
5
5
5
5
5
5
4a
4b
6
7
4
5
3
2b
3a
3b
2
2a
Ítems
1
SF-12 v2
Pregunta
1
5
5
5
5
3
3
Niveles
5
5
4
3
1
2
SF-6D(SF-36)
Equivalencia
3
2
1
SF-6D(SF-12)
Equivalencia
X
X
X
Comunes
Tabla 5. Equivalencias entre las dos versiones del SF-6D y los cuestionarios de los que se derivan*
Limitaciones de rol
Limitaciones de rol
Funcionamiento físico
Funcionamiento físico
Funcionamiento físico
SF-6D
Dimensiones
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Ítems
6
7
8
9a
9e
9g
9l
9b
9c
9d
9f
9h
10
SF-36v2
Pregunta
20
21
22
23
27
29
31
24
25
26
28
30
32
Niveles
5
6
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
7
12
10
11
9
6b
6a
6c
8
5
Ítems
SF-12 v2
Pregunta
5
5
5
5
5
Niveles
11
10
8
9
6
7
SF-6D(SF-36)
Equivalencia
7
6
5
4
SF-6D(SF-12)
Equivalencia
X
X
X
X
Comunes
Funcionamiento social
Salud mental
Salud mental
Vitalidad
Dolor
Dolor
SF-6D
Dimensiones
primer lugar, el segundo tiene 3 niveles menos en la dimensión “Funcionamiento físico”, uno de los cuales, además, no coincide con los del SF-6D(SF-36). En
segundo lugar, el SF-6D(SF-12) tiene un nivel menos en la dimensión “Dolor”.
* A partir del SF-36 v2 pueden extraerse las respuestas a los ítems del SF-12 vs. No es posible, sin embargo, pasar del SF-6D(SF-36) al SF-6D(SF-12), pues, en
Funcionamiento social (frecuencia)
Salud mental
Funcionamiento social (extensión)
Dolor (magnitud)
Dolor (interferencia)
Vitalidad
Escalas
Tabla 5 (cont.). Equivalencias entre las dos versiones del SF-6D y los cuestionarios de los que se derivan *
Utilidades SF-6D para España. Guía de uso
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18
Utilidades SF-6D para España. Guía de uso
Tabla 6. Conversión de las respuestas SF-36v2 en estados SF-6D
Pregunta SF-36v2*
3, 4, 12
15, 18
32
21, 22
24, 28
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Cátedra de Economía de la Salud
Respuestas (tras el igual se indica el nivel)
Dimensión (nivel) SF-6D
Si P3 = 3 y P4 = 3 y P12 = 3
Funcionamiento Físico (1)
Si P3 = 1 y P4 = 3 y P12 = 3
FF(2)
Si P3 = 2 y P12 = 3
FF (3)
Si P4 = 1 y P12 = 3
FF (4)
Si P12 = 2
FF (5)
Si P12 = 1
FF (6)
Si P15 = 5 y P18 = 5
Limitaciones de Rol (1)
Si P15 < 5 y P18 = 5
LR (2)
Si P18 < 5
LR (3)
Si P15 < 5 y P18 < 5
LR (4)
Si P32 = 1
Funcionamiento Social (1)
Si P32 = 2
FS (2)
Si P32 = 3
FS (3)
Si P32 = 4
FS (4)
Si P32 = 5
FS (5)
Si P21 = 1 y P22 = 1
Dolor (1)
Si P21 > 1 y P22 = 1
D (2)
SI P22 = 2
D (3)
Si P22 = 3
D (4)
Si P22 = 4
D (5)
Si P22 = 5
D (6)
Si P24 = 5 y P28 = 5
Salud Mental (1)
Si P24 = 4 y P28 = 4
SM (2)
Si P24 = 3 y P28 = 3
SM (3)
Si P24 = 2 y P28 = 2
SM (4)
Si P24 = 1 y P28 = 1
SM (5)
Si P27 = 1
Vitalidad (1)
Si P27 = 2
V (2)
Si P27 = 3
V (3)
Si P27 = 4
V (4)
Si P27 = 5
V (5)
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Utilidades SF-6D para España. Guía de uso
CAPÍTULO II:
La tarifa española del SF-6D
> En esta sección del documento se describe el estudio realizado
para estimar el algoritmo SF-6D a partir de las preferencias de la
población española. Asimismo se explica cómo aplicar dicho
algoritmo a los estados de salud SF-6D de los pacientes.
ste abundante evidencia empírica que apoya el supuesto de que un año de vida ganado
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Utilidades SF-6D para España. Guía de uso
2.1 El estudio de campo
El estudio para obtener la tarifa española del SF-6D(SF-36) (Abellán et al. 2012) abordó
la realización de dos encuestas: una (la principal) para recabar las valoraciones de una
amplia muestra de la población general española, a partir de las cuales poder inferir el
algoritmo de valoración SF-6D para España; otra, mucho más reducida, con el objeto de
contrastar directamente si el “efecto suelo” atribuido al SF-6D puede ser, al menos
parcialmente, consecuencia del método de valoración (la lotería estándar) que han
empleado la práctica totalidad de los estudios precedentes.
En relación al estudio principal, se seleccionó un total de 78 estados de salud SF-6D para
su valoración directa por parte de una muestra representativa (N = 1.020) por cuotas de
edad y sexo de la población general española. Aunque el conjunto mínimo de estados
necesario para poder inferir estadísticamente el modelo fue de 49 (el mismo número
identificado por Brazier et al., 2002), se optó por incrementarlo hasta un total de 78, a
fin de poder estudiar interacciones potenciales entre los atributos. La muestra fue
dividida en 17 subgrupos, cada uno de los cuales valoró 5 estados de salud.
La principal novedad del estudio fue la utilización de una técnica de valoración distinta a
la lotería estándar. El procedimiento empleado se llama “lotería equivalente” (McCord y
de Neufville, 1986), por cuanto el entrevistado confronta dos loterías (dos tratamientos
hipotéticos arriesgados), siendo el objetivo del procedimiento variar las probabilidades
de una de las dos (manteniendo constantes las de la otra), hasta que el entrevistado
declare que considera equivalentes ambas loterías. La motivación para aplicar este
método en lugar de la tradicional lotería estándar radica en la evidencia previa existente
(Kahneman y Tversky, 1979) que sugiere que la lotería estándar puede propiciar
utilidades demasiado elevadas (sesgadas al alza); sesgo que parece corregirse al
emplear la lotería equivalente (Cohen y Jaffray, 1988). La expectativa previa a la
estimación de la tarifa española sería, por tanto, que el “suelo” del SF-6D se redujese,
ampliando el rango de utilidades del instrumento.
La segunda encuesta antes referida pretende aportar evidencia añadida sobre la
mencionada diferencia entre la lotería estándar y la lotería equivalente, mediante una
comparación directa entre las dos. Con este fin, un grupo adicional de 60 sujetos valoró
mediante la lotería estándar los mismos 5 estados de salud que fueron valorados
mediante la lotería equivalente por uno de los 17 subgrupos de la encuesta principal.
Todas las entrevistas (de ambas encuestas) fueron presenciales y asistidas por
ordenador. La duración media de cada una de ellas rondó los 20 minutos.
Cátedra de Economía de la Salud
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Utilidades SF-6D para España. Guía de uso
2.2 El algoritmo y su aplicación
A partir de las valoraciones obtenidas con la lotería equivalente de la muestra de 1.020
personas, y mediante la aplicación de procedimientos de inferencia estadística (análisis
de regresión), se estimó el algoritmo SF-6D para España. Como es habitual en este tipo
de estudios se estimaron varios modelos, tanto con datos individuales, como con datos
medios. Asimismo, se ensayaron diversas especificaciones, con y sin términos de
interacción entre las diferentes dimensiones del SF-6D.
Ninguno de los términos de interacción introducidos fue estadísticamente significativo,
de modo que los algoritmos finalmente seleccionados fueron puramente aditivos. De
éstos, al igual que sucediera a los investigadores británicos, el modelo que demostró una
mayor capacidad predictiva11 fue el modelo estimado utilizando utilidades medias, cuyos
coeficientes se muestran en la Tabla 7, en comparación a los del análogo británico.
Lo primero que hay que explicar al lector es cómo interpretar los coeficientes del
algoritmo, así como la manera en que hay que combinarlos para predecir la utilidad de
cualquier estado de salud SF-6D. Con este propósito, imaginemos primero que hemos
administrado el cuestionario SF-36v2 a un paciente, y que hemos traducido sus
respuestas a los niveles correspondientes del SF-6D, de acuerdo a lo indicado en la
Tabla 6. Supongamos que el estado de salud del mencionado paciente corresponde a la
siguiente combinación de niveles de las seis dimensiones del SF-6D: 231254. Esta
combinación se lee como nivel 2 en la dimensión “Funcionamiento Físico”, nivel 3 en la
dimensión “Limitaciones de rol”, y así sucesivamente, siguiendo el mismo orden
mostrado en la Tabla 6. Ahora hemos de aplicar el algoritmo. Para ello, cada vez que el
nivel de una dimensión es distinto de 1 (ausencia de problemas o limitaciones en la
dimensión), eso indica que se produce una desviación de la salud perfecta. En
consecuencia, el valor negativo del coeficiente correspondiente señala en cuánto se
reduce la utilidad de la salud perfecta a consecuencia de tener algún problema en esa
dimensión. La utilidad de la salud perfecta es por convención igual a la unidad. Por tanto,
la utilidad del estado 231254 se calculará mediante el algoritmo español como:
1 – FF2 – LR3 – DO2 – SM5 – VI4
Donde FF2, LR3, DO2, SM5 y VI4 aluden los coeficientes del nivel 2 de “Funcionamiento
físico”, el nivel 3 de “Limitaciones del rol”, el nivel 2 de “Dolor”, el nivel 5 de “Salud
11
La capacidad predictiva del modelo se verifica observando en qué medida se aproximan las utilidades
predichas por el algoritmo a las valoradas directamente por la población. El indicador que permite dicha
verificación es el Error Absoluto Medio (EMA) que corresponde al promedio de las diferencias, tomadas en valor
absoluto, entre las utilidades observadas y las utilidades predichas.
Cátedra de Economía de la Salud
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22
Utilidades SF-6D para España. Guía de uso
mental” y el nivel 4 de “Vitalidad”, respectivamente (la dimensión “Funcionamiento
social” no supone pérdida alguna de utilidad, pues se encuentra en el nivel 1).
Asignando a cada coeficiente su valor correspondiente según el citado algoritmo,
tendríamos que la utilidad del estado 231254 es igual a:
1 – 0.015 – 0.038 – 0 – 0.018 – 0.224 – 0.157 =0.548
El algoritmo británico, por su parte, asigna a este mismo estado una puntuación de 0.62,
la cual se deriva según la siguiente fórmula:
1 – FF23 – LR234 – DO23 – SM5 – VI234 - MOST
La aplicación de este sencillo ejemplo pone de manifiesto algunas diferencias entre el
algoritmo británico y el español. En primer lugar, la utilidad predicha por el modelo
español es más pequeña, lo cual es congruente con el ensanchamiento del rango de
utilidades logrado por la nueva estimación. Si tomamos el peor estado posible del SF-6D,
esto es, el estado 645655, y calculamos su utilidad con los dos algoritmos, observamos
que el valor mínimo predicho por el modelo español es -0.357, muy inferior a 0.354, el
mínimo predicho por el modelo del Reino Unido. Parece claro, por tanto, que el estudio
realizado ha logrado reducir el “suelo” del SF-6D.
En segundo lugar, todos los coeficientes del modelo español resultan estadísticamente
significativos; no observándose, además, ninguna inconsistencia entre ellos. Por
inconsistencia nos referimos a que la magnitud negativa de los coeficientes de una
misma dimensión no crezca conforme lo hagan los niveles (conforme lo haga la
gravedad del estado de salud). Ejemplo de este tipo de inconsistencias fue la producida
en la estimación británica de Brazier et al. (2002), donde estar en el nivel 4 de
“Limitaciones de rol” restaba menos utilidad que estar en el nivel 3 o en el nivel 2. Por
esta razón, Brazier y Roberts (2004) unieron los tres niveles estimando un nuevo
coeficiente RL234, que es el que se muestra en la Tabla 7.
Finalmente, como ya se apuntó, el algoritmo español no incorpora ningún término de
interacción entre dimensiones. A este respecto el modelo británico sólo halló significativa
la variable MOST, un término que refleja la pérdida adicional de utilidad que produce
alcanzar el nivel más grave en alguna de las dimensiones. En cualquier caso, si la
comparación del modelo español se circunscribe a los modelos aditivos estimados en el
Reino Unido 12 , continúa cumpliéndose que el rango de las utilidades españolas es
significativamente mayor. Además, pese a haber valorado un número de estados
12
Por ejemplo, el modelo de efectos principales número 6 estimado por Brazier et al. (2002).
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Utilidades SF-6D para España. Guía de uso
sensiblemente inferior al manejado por Brazier y colaboradores (78 vs 249), el error
cometido al predecir las utilidades es muy similar al del Reino Unido (0.081 vs 0.074).
Tabla 7.- Algoritmo SF-6D español vs británico
Algoritmo español*
FF2
-0.015
FF3
-0.034
FF4
Algoritmo británico**
FF23
-0.035
-0.090
FF4
-0,044
FF5
-0.111
FF5
-0,056
FF6
-0.338
FF6
-0,117
LR2
-0.014
LR3
-0.038
LR234
-0.053
LR4
-0.070
FS2
-0.037
FS2
-0,057
FS3
-0.060
FS3
-0,059
FS4
-0.203
FS4
-0,072
FS5
-0.208
FS5
-0,087
DO2
-0.018
DO23
-0.042
DO3
-0.034
DO4
-0.198
DO4
-0,065
DO5
-0.202
DO5
-0,102
DO6
-0.318
DO6
-0,171
SM2
-0.066
SM23
-0.042
SM3
-0.078
SM4
-0.096
SM4
-0,100
SM5
-0.224
SM5
-0,118
VI2
-0.058
VI3
-0.121
VI234
-0,071
VI4
-0.157
VI5
-0.199
VI5
-0,092
MOST
-0,061
*: Todos los coeficientes del algoritmo español son significativos al 1%.
**: Aparecen agrupados aquellos coeficientes que no fueron significativos (p.ej.
FF2) o que daban lugar a inconsistencias (p.ej. LR4). Todos los coeficientes del
algoritmo británico son significativos al 10%.
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24
Utilidades SF-6D para España. Guía de uso
DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES
En este documento hemos explicado la relevancia que entraña la medición de la CVRS
para la evaluación económica de las intervenciones sanitarias. Hemos constatado que el
NICE, en sus directrices para evaluar económicamente tecnologías sanitarias, equipara la
valoración de los efectos sobre la salud con la medición de los cambios experimentados
en la CVRS de los pacientes y que el valor de tales cambios debe estar fundamentado en
las preferencias de la población. A este valor representativo de las preferencias
individuales se le denomina “peso” de calidad de vida o simplemente “utilidad”. De la
combinación de utilidades y años de vida se derivan los AVAC, la medida de resultados
también recomendada por el NICE para acometer los análisis coste-efectividad.
Para medir los cambios en la CVRS y las utilidades asociadas a tales cambios se
requieren dos elementos: un sistema clasificatorio de estados de salud y un modelo de
valoración de las preferencias. El primer elemento es común a todas las medidas de
CVRS existentes; todas ellas describen la CVRS mediante una combinación de
dimensiones o atributos y niveles. Sin embargo, sólo las medidas basadas en
preferencias (también llamadas “medidas de utilidad multiatributo”) contienen el
segundo de los elementos enunciados. El modelo o algoritmo de valoración que
incorporan medidas como el EQ-5D, el HUI3 o el instrumento que ha sido objeto de
mayor atención en este documento, el SF-6D, aplicado a las descripciones de la CVRS de
los pacientes, genera las correspondientes utilidades. Para estimar el algoritmo se
precisa seleccionar un subconjunto de todos los estados de salud posibles que es capaz
de describir el sistema clasificatorio, y someterlo a valoración directa por parte de una
muestra amplia de la población general.
El motivo principal que movió originariamente al desarrollo del SF-6D (Brazier et al.,
1998) fue que, pese a la mayor riqueza descriptiva y sensibilidad al cambio del SF-36
frente al EQ-5D (Brazier, Jones y Kind, 1993), aquél no era aprovechable para la
evaluación económica, puesto que no posibilita el cómputo de AVAC. Así surgió el SF-6D
como un ‘puente’ entre el sistema clasificatorio SF-36 y los AVAC. Desde entonces se
han multiplicado las aplicaciones del SF-6D (y su comparación con el EQ-5D), tanto en
grupos de pacientes (Longworth y Bryan, 2003; Gerard et al., 2004; Lamers et al., 2006;
Xie et al., 2007; Brazier et al., 2004; van Stel et al., 2006; Kontodimopoulos et al., 2009),
como en población general (Petrou y Hockley, 2005; Bharmal y Thomas, 2006; Barton et
al., 2008; Kontodimopoulos et al., 2009; Fryback et al., 2010). Asimismo, se han ido
sucediendo las estimaciones disponibles del conjunto de utilidades o “tarifa” del SF-6D
en distintos países. Hoy día, junto a la del Reino Unido (Brazier et al., 2002; Brazier y
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Roberts, 2004; McCabe et al., 2006; Kharrubi et al., 2007) se han publicado (en papel u
online) ya las de Hong Kong (Lam et al., 2008), Portugal (Ferreira et al., 2010), Japón
(Brazier et al., 2009) y la de España (Abellán et al., 2012). Hay otras estimaciones
realizadas, pendientes de publicación. El recuento completo de las tarifas SF-6D
existentes puede consultarse en la web de la Universidad de Sheffield
(http://www.shef.ac.uk/scharr/sections/heds/mvh/sf-6d), en el Reino Unido, creada por
los investigadores pioneros del instrumento.
Las abundantes comparaciones cruzadas entre el EQ-5D y el SF-6D han puesto de
manifiesto un patrón habitual, consistente en que el EQ-5D tiende a generar mayores
utilidades que el SF-6D entre aquellas personas con mejor salud, mientras que el SF-6D
arroja utilidades superiores entre aquellos individuos con peor calidad de vida. Este
“cross-over” entre las utilidades predichas por ambos instrumentos parece situarse en
torno a un valor entre 0.7 y 0.75 (Barton et al., 2008; Kontodimopoulos et al., 2009), de
modo que sujetos con una utilidad EQ-5D inferior (superior) a dicho valor recibirían una
utilidad mayor (menor) con el SF-6D.
Habida cuenta que los métodos de estimación del algoritmo son semejantes en los dos
casos (Brazier et al., 2004), la explicación para la divergencia anterior se ha basado
(Bryan y Longworth, 2005), bien en las diferencias existentes entre los dos sistemas
descriptivos, bien en que el método de valoración directo empleado fue diferente en los
dos estudios. En relación a lo primero, la evidencia disponible sugiere que aunque las
descripciones proporcionadas por ambos instrumentos son consistentes (hay una
estrecha correlación entre dimensiones y niveles semejantes), no obstante, parece que
miden conceptos diferentes (Ferreira et al., 2008). Esto se manifiesta, por ejemplo, en el
hecho de que el EQ-5D no incluye explícitamente las dimensiones “Vitalidad” y
“Funcionamiento social”, que sí posee el SF-6D (Grieve, Girshchenko y Cairns, 2008). En
este sentido, el hecho de que los estados de salud SF-6D (incluso los peores) sean
percibidos por la mayoría de los entrevistados como preferibles a la muerte (Brazier et
al., 2002), unido a que muchos de ellos describen su estado de salud haciendo uso de
los niveles más bajos de varias de las dimensiones (Brazier et al., 2004), hace que se
hable de un “efecto-suelo” o incapacidad por parte del sistema clasificatorio SF-6D para
describir los estados de salud más graves. En contraposición, el EQ-5D adolecería de un
“efecto-techo” o insensibilidad para describir los estados de salud más leves,
manifestado por el hecho de que con este instrumento mucha gente describe su estado
de salud como “perfecto” (Sturgis et al., 2001). Parece que la forma de subsanar estas
deficiencias descriptivas (Brazier et al., 2004) pasa por añadir más niveles intermedios al
EQ-5D o añadir más niveles inferiores al SF-6D. En esta línea cabe encuadrar el reciente
alumbramiento del sistema EQ-5D-5L (Herdman et al., 2011), con dos niveles
adicionales por dimensión con respecto al tradicional EQ-5D-3L, y el estudio de
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factibilidad de un sistema SF-6D modificado (Ferreira et al., 2011), que incorpora niveles
adicionales en las dimensiones “Funcionamiento físico” y “Limitaciones de rol”.
Otra posible razón para la divergencia observada entre las utilidades del SF-6D y el EQ5D radica en el método de valoración empleado para medir directamente las
preferencias de la población general. Esta hipótesis ha encontrado respaldo en algunos
estudios previos (Longworth y Bryan, 2005; Tsuchiya et al., 2006; Fryback et al., 2010).
El estudio realizado por Abellán et al. (2012) para estimar la tarifa española del SF-6D se
inscribe en esta segunda corriente explicativa. Así, como se señaló en la sección 2.1., se
empleó un método inédito en el ámbito de los estudios sobre el SF-6D para medir las
preferencias de la población española. Esta técnica, llamada “lotería equivalente”, fue
escogida porque teoría (Bleichrodt y Schmidt, 2002) y práctica (Pinto y Abellán, 2005)
avalan a priori la conjetura de que producirá utilidades inferiores a las del procedimiento
usual, conocido como “lotería estándar”. De hecho, una parte del estudio español
consistió en comparar directamente ambos métodos para 5 estados de salud SF-6D. Las
utilidades medias de estos estados obtenidas por la “lotería equivalente” fueron
significativamente inferiores a las de la “lotería estándar”, confirmando así la hipótesis
previa13.
La principal consecuencia de lo anterior es que el algoritmo estimado para España rebaja
claramente el valor mínimo (el “suelo”) de tarifas anteriores obtenidas en otras latitudes.
Así, el mínimo para España es -0.357, mientras que para Reino Unido es 0.354, para
Hong Kong 0.152 o para Japón 0.348. En consecuencia, cabe suponer que con la nueva
tarifa española la divergencia entre las utilidades SF-6D y EQ-5D será menor, habida
cuenta de que el rango de los dos instrumentos es ahora más semejante. Así, si
tomamos la tarifa EQ-5D estimada para España (Badía et al. 2001), podemos comprobar
que el valor correspondiente al peor estado posible es -0.654, con lo que el rango de las
utilidades EQ-5D sería aproximadamente un 22% superior al de las nuevas utilidades SF6D (1,654 vs 1,357). Si esta misma comparación la hacemos ahora entre las tarifas del
Reino Unido (Dolan, 1997; Brazier y Roberts, 2004), resulta que el rango del EQ-5D más
que duplica el del SF-6D (1,594 vs 0,646).
En el documento se ha explicado en detalle cómo puede aplicarse el nuevo algoritmo a
las respuestas dadas por los pacientes al cuestionario SF-36. Este cuestionario es
profusamente utilizado por clínicos y estudiosos, pero no sirve por sí sólo para medir
resultados aptos para el análisis coste-efectividad. Esperamos que este manuscrito haya
servido para mostrar cómo puede salvarse ese obstáculo.
13
El rango de variación de las utilidades medias obtenidas con la lotería equivalente fue de 0.599 a 0.832,
mientras que con la lotería estándar abarcó desde 0.78 hasta 0.955. Todas las diferencias fueron significativas al
5%.
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