Inferencia bayesiana en evaluación económica en salud

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dc.audience2015-11
dc.citation.titleVigésimas Jornadas "Investigaciones en la Facultad" de Ciencias Económicas y Estadísticaes
dc.contributor.organizerSecretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarioes
dc.creatorArnesi, Nora Elba
dc.creatorHachuel, Leticia Susana
dc.creatorBoggio, Gabriela Susana
dc.date.accessioned2017-07-06T13:22:14Z
dc.date.available2017-07-06T13:22:14Z
dc.date.issued2015-11-18
dc.description.abstractLa 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.abstractHealth 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.description.filArnesi, Nora; Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Universidad Nacional de Rosario; Argentinaes
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.issn1668-5008es
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2133/7511
dc.language.isospaes
dc.relation.publisherversionhttps://www.fcecon.unr.edu.ar/web-nueva/investigacion/actas-de-las-jornadas-anualeses
dc.rightsopenAccesses
dc.rights.holderFacultad de Ciencias Económicas y Estadística, Universidad Nacional de Rosarioes
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/*
dc.subjectEconomía en saludes
dc.subjectInferencia bayesianaes
dc.subjectModelo de Markoves
dc.subjecthealth economic
dc.subjectbayesian inference
dc.subjectMarkov model
dc.titleInferencia bayesiana en evaluación económica en saludes
dc.typeconferenceObject
dc.typedocumento de conferencia
dc.type.collectioncomunicaciones

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La evaluación económica abarca la comparación de alternativas de tratamiento no sólo en términos de costo sino también de sus consecuencias o resultados. Una combinación adecuada de ambos permitirá al tomador de decisiones elegir una opción de modo de lograr el mejor beneficio en salud con los recursos limitados que posee.
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