Inferencia bayesiana en evaluación económica en salud

DSpace/Manakin Repository

Show simple item record

dc.creator Arnesi, Nora Elba
dc.creator Hachuel, Leticia Susana
dc.creator Boggio, Gabriela Susana
dc.date.accessioned 2017-07-06T13:22:14Z
dc.date.available 2017-07-06T13:22:14Z
dc.date.issued 2015-11-18
dc.identifier.issn 1668-5008 es
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/2133/7511
dc.description.abstract La evaluación económica en salud abarca la comparación de alternativas de tratamiento en términos de costo y de consecuencias o resultados. Una combinación adecuada de ambos permite al tomador de decisiones elegir la opción para lograr el mejor beneficio en salud con los recursos limitados disponibles. Para modelar problemas de decisión clínica en forma realista, una de las metodologías más utilizadas son los Modelos de Markov. Bajo este enfoque, la historia natural de la enfermedad en estudio está representada por movimientos de pacientes -transiciones- a través del tiempo y de un conjunto finito de estados que se asumen representativos de la enfermedad. Su uso permite estimar el número de pacientes en cada estado de salud para derivar medidas de costo y efectividad asociadas a cada tratamiento. En la implementación de estos modelos cobra importancia el uso de la estimación bayesiana por la posibilidad de incluir evidencia externa en todos los aspectos de la investigación clínica. El objetivo de este trabajo es presentar el problema de la evaluación económica en salud desde el punto de vista de la teoría de decisión bayesiana en el ajuste de un Modelo de Markov. La utilización de este enfoque facilita la integración de conceptos provenientes de la economía, la epidemiología, la estadística y la clínica. es
dc.description.abstract Health economic evaluation encompasses the comparison of alternative treatments in terms of cost and consequences or results. An appropriate combination of both allows decision-makers to choose the option to get the best benefit in health with the limited resources available. To model problems in clinical decision realistically, one of the most commonly used methodologies is the Markov model. Under this approach, the natural history of the disease being studied is represented by patients´ movements -transitions- over time and a finite set of states that are assumed to be representative of the disease. It use allows to estimate the number of patient in every health´s state in order to obtain measures of cost and effectiveness. The use of Bayesian method in the implementation of Markov models is relevant because allows to take into account all the available information. The aim of this presentation is to present the problem of health economic evaluation from the point of view of Bayesian decision theory in the fit of a Markov model. This, in turn, enable the integration of concepts from economics, epidemiology, statistics, and clinics
dc.format application/pdf
dc.language.iso spa es
dc.rights openAccess es
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/ *
dc.subject Economía en salud es
dc.subject Inferencia bayesiana es
dc.subject Modelo de Markov es
dc.subject health economic
dc.subject bayesian inference
dc.subject Markov model
dc.title Inferencia bayesiana en evaluación económica en salud es
dc.type conferenceObject
dc.type documento de conferencia
dc.rights.holder Facultad de Ciencias Económicas y Estadística, Universidad Nacional de Rosario es
dc.audience 2015-11
dc.relation.publisherversion https://www.fcecon.unr.edu.ar/web-nueva/investigacion/actas-de-las-jornadas-anuales es
dc.citation.title Vigésimas Jornadas "Investigaciones en la Facultad" de Ciencias Económicas y Estadística es
dc.contributor.organizer Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosario es
dc.description.fil Arnesi, Nora; Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Universidad Nacional de Rosario; Argentina es
dc.type.collection comunicaciones


Files in this item

The following license files are associated with this item:

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

openAccess Except where otherwise noted, this item's license is described as openAccess

My Account


Search DSpace


Browse

Statistics