Actividades nodo UAM 2005 Estimación prevalencia de esquizofrenia en España. UAM, San Juan de Dios, WHO Coste-efectividad intervenciones esquizofrenia.

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1 Actividades nodo UAM 2005 Estimación prevalencia de esquizofrenia en España. UAM, San Juan de Dios, WHO Coste-efectividad intervenciones esquizofrenia en España UAM, San Juan de Dios, WHO, U. Cádiz Validación ECFOS en Discapacidad Intelectual UAM y San Juan de Dios Patología dual en Discapacidad Intelectual Grupo UAM. U. Cádiz

2 Estimación de la prevalencia de la esquizofrenia en España a partir de un modelo de enfermedad
J.L. Ayuso-Mateos*, P. Gutierrez-Recacha*, J.M. Haro**, D. Chisholm***  *Departmento de Psiquiatría, Universidad Autónoma de Madrid ** Unidad de investigación y desarrollo, Sant Joan de Deu-SSM, Barcelona *** Department of Health System Financing, and Department of Mental Health and Substance Abuse, World Health Organization, Geneva, Switzerland

3 Introducción Dos fuentes de información en epidemiología de la esquizofrenia: incidencia y prevalencia. Diferencias metodológicas entre las dos aproximaciones: alta consistencia en los estudios de incidencia. Revisión MEDLINE : por OMS (Jablensky et al., 2000): 10 por en Europa

4 Propósito Calcular una estimación válida de la prevalencia en la población española tomando como fuente un estudio de incidencia. Aplicar un modelo de enfermedad que utiliza la metodología específica del estudio Global Burden of Disease 2000 de la OMS (Murray y López, 1997)

5 Método Variables de entrada: Modelo. Software DISMOD II de la OMS.
Incidencia Riesgo relativo de mortalidad Remisión Información demográfica Modelo. Software DISMOD II de la OMS. Valores de verificación: Prevalencia Edad de brote

6 Modelo de la enfermedad (I).
DISMOD es un software específico diseñado por el WHO Statistical Information System (WHOSIS) (Barendregt et al. 2003). Diseñado para proporcionar estimaciones con consitencia interna de parámetros epidemiológicos.

7 Modelo de la enfermedad (II).
Características DISMOD Tasas instantáneas Álgebra de matrices y ecuaciones diferenciales Proporciona resultados finales en un determinado intervalo de tiempo Susceptibles m i r Muertes f m Casos

8 Incidencia (I) Datos tomados de:
Vazquez-Barquero,J.L., Cuesta Nunez,M.J., de laVarga,M., Herrera Castanedo,S., Gaite,L., and Arenal,A., The Cantabria first episode schizophrenia study: a summary of general findings. Acta Psychiatr Scand. 91, Población cántabra, diagnóstico DSM-IV o CIE-9, edad años. Estimación para la población general: Hombres: 0,84 por Mujeres: 0,80 por

9 Vazquez-Barquero et al. (1995)
Incidencia (II) Coherencia con otros estudios españoles (cifras de incidencia en población en riesgo) Orcajada Jover (1985) Murcia 6.2 por 1000 (edad: ) Vazquez-Barquero et al. (1995) Cantabria 1.90 por (hombres) 1.93 por (mujeres) Mata et al. (2000) Navarra por (real) 2.2 por (asistida) (edad: 15-54) Iglesias García (2001) Asturias 3.60 (1987), (1988), 3.18 (1989), 3.53 (1990), 2.44 (1991), 2.00 (1992), 2.31 (1993), 2.01 (1994), 1.38 (1995), 1.74 (1996), 1.81 (1997) Por (edad: )

10 Riesgo relativo de mortalidad
Carencia de estudios sobre la población española. Estimaciones del estudio Global Burden Disease de la OMS. RR=1.4 (Harris and Barraclough, 1998) Revisión MEDLINE : de 1,54-1,62 (Kelly et al. 1998) a 4.41 (Enger et al. 2004)

11 Remisión Carencia de estudios sobre la población española.
Estimaciones del estudio Global Burden Disease de la OMS. 10 % en países desarrollados, 30 % en países en desarrollo. Revisión MEDLINE : datos heterogéneos pero no contradictorios con los asumidos.

12 Edad de brote Hombres: 24 años. Mujeres: 27 años. (Vazquez-Barquero et al. 1995). Hombres: años. Mujeres: (Crespo et al., comunicación personal).

13 Información demográfica
Información demográfica de la distribución de la población española (censo y mortalidad) tomada del Instituto Nacional de Estadística (INE).

14 Resultados (I): Prevalencia por grupos de edad y sexo.

15 Resultados (II). Variables de salida. Hombres.
Grupo de edad Incidencia (entrada, por 1000) Incidencia (salida, por 1000) Remisión (por 1000) Fatalidad de casos (por 1000) Mortalidad (RR) Edad de brote 0-4 0.0694 1.3817 1 2.5819 5-14 0.07 0.0756 8.7085 0.01 1.085 15-29 0.281 0.2266 10 0.347 1.3778 30-44 0.065 0.075 0.7348 1.3922 45-59 0.0015 0.0025 2.1757 1.3912 60-69 0.0002 6.4814 1.3890 70-79 1.3843 80+ 0.0001 1.3787

16 Resultados (III). Variables de salida. Mujeres.
Grupo de edad Incidencia (entrada, por 1000) Incidencia (salida, por 1000) Remisión (por 1000) Fatalidad de casos (por 1000) Mortalidad (RR) Edad de brote 0-4 0.0079 2.0201 1.0002 3.8446 5-14 0.04 0.0709 9.3026 0.0088 1.0903 15-29 0.23 0.2017 9.9979 0.1149 1.3987 30-44 0.1283 0.1031 9.9998 0.2929 1.3880 45-59 0.0283 0.0198 10 0.865 1.3928 60-69 0.0013 2.639 1.3945 70-79 8.1419 1.3878 80+ 1.3673

17 Resultados (IV): Análisis de sensibilidad para la mortalidad
Resultados (IV): Análisis de sensibilidad para la mortalidad. Distribución por edades. Hombres.

18 Resultados (V): Análisis de sensibilidad para la mortalidad
Resultados (V): Análisis de sensibilidad para la mortalidad. Distribución por edades. Mujeres.

19 Prevalencia hombres (por 1000) Prevalencia mujeres (por 1000)
Resultados (VI): Análisis de sensibilidad para la mortalidad. Valores medios de prevalencia. RR Prevalencia hombres (por 1000) Prevalencia mujeres (por 1000) 1 3.1744 2.9319 1.15 3.0644 2.9016 1.30 3.0218 2.8734 1.40 2.9951 2.8557 1.55 2.9574 2.8304 1.70 2.9221 2.8067 1.85 2.8888 2.7842 2 2.8573 2.7628 3 2.6818 2.6423 4 2.5460 2.5469

20 Resultados (VII): Análisis de sensibilidad para la remisión. Hombres.

21 Resultados (VIII): Análisis de sensibilidad para la remisión. Mujeres.

22 Prevalencia hombres (por 1000) Prevalencia mujeres (por 1000)
Resultados (IX): Análisis de sensibilidad para la remisión. Valores medios de prevalencia. Remisión (por 1000) Prevalencia hombres (por 1000) Prevalencia mujeres (por 1000) 3.7976 3.6635 5 3.3575 3.2222 10 2.9951 2.8557 15 2.6893 2.5492 20 2.4681 2.2911 25 2.1946 2.0723 30 2.0052 1.8748

23 Discusión Primera aplicación de un modelo IPM a un trastorno mental.
Estimación: 3.00 por 1000 (hombres) y 2.86 por 1000 (mujeres). Cifras coherentes con las obtenidas en registros de casos: de 1.98 por 1000 en Álava a en Vizcaya (2.16 en Asturias, 2.40 en Granada Sur, 2.70 en Navarra, 3.10 en La Rioja y 3.22 en Guipúzcoa). Moreno Küstner,B.e.al., Prevalencia tratada en la esquizofrenia tratada en la esquizofrenia y trastornos afines. B.Moreno Küstner (Ed.), El registro de casos de esquizofrenia de Granada. Asociación Española de Neuropsiquiatría., Madrid.

24 Análisis comparativo a nivel poblacional del coste efectividad de las intervenciones terapéuticas de la esquizofrenia Póster presentada en el Congreso Nacional de Psiquiatría. Pamplona. Septiembre 2005. Gutiérrez-Recacha, P.; Haro, J.M.; Ayuso-Mateos, J.L.; Universidad Autónoma de Madrid. Departamento de Psiquiatría

25 Intervenciones consideradas
Antiguos fármacos antipsicóticos con la cobertura actual (70%) Antiguos fármacos antipsicóticos (neurolépticos) con una cobertura del 90% Nuevos fármacos antipsicóticos (atípicos) con una cobertura del 90% Antiguos fármacos antipsicóticos (neurolépticos) + tratamiento psicosocial con una cobertura del 90% Nuevos fármacos antipsicóticos (atípicos) + tratamiento psicosocial con una cobertura del 90% Case management con antiguos fármacos y una cobertura del 90% Case management con nuevos fármacos y una cobertura del 90%

26 Coste de las intervenciones
Miles de millones (euros)

27 Efectividad por intervención

28 Coste-efectividad por intervención

29 Conclusiones El case management con aplicación de antipsicóticos clásicos demostró ser la intervención más coste efectiva. Los costes estimados  por DALY evitado se mueven en un rango que oscila entre los  euros para modelo de case management con antipsicóticos clásicos y  euros con un modelo de aplicación de antipsicóticos atípicos con una cobertura del 90%. La variable que presenta un mayor efecto sobre los resultados es el tipo de antipsicótico (nuevo o tradicional) administrado. La aplicación del case management aumenta el coste-efectividad de la intervención, aunque su efecto es menor que el producido por la variable ‘tipo de antipsicótico’