Sbloccare il Potere dei Numeri nella Ricerca di Economia della Salute e dei Risultati

Sfruttare i Numeri nella Ricerca Economica della Salute e dei Risultati

Nella ricerca di economia sanitaria e risultati, la disponibilità dei dati rappresenta una sfida critica, dato che ottenere dati appropriati, in particolare per risultati a lungo termine e statistiche di costo, può essere difficile. Inoltre, la qualità e la coerenza dei dati provenienti da diverse fonti possono variare, rendendo impossibile confermare la credibilità dei risultati. Complessi progetti e procedure vengono spesso utilizzati negli studi di economia sanitaria e risultati per rispondere a domande di ricerca uniche. La scelta del giusto disegno dello studio, come studi osservazionali, trial controllati randomizzati o approcci di modellazione, richiede una riflessione significativa. 

La selezione di appropriate metodologie statistiche, dimensioni campione e endpoint introduce ulteriori ostacoli che possono influire sulla validità dei risultati. La modellazione economica è fondamentale nell’economia sanitaria e risultati perché stima i costi, i risultati e l’efficacia a lungo termine. Tuttavia, lo sviluppo di modelli economici robusti richiede l’effettuazione di assunzioni e semplificazioni che possono creare incertezza e bias. La trasparenza delle assunzioni di modellazione e la verifica dei risultati del modello con dati del mondo reale sono cruciali ma difficili. Per affrontare queste questioni quantitative nell’economia sanitaria e risultati, economisti, statistici, epidemiologi, medici e altri professionisti pertinenti devono collaborare insieme. Per migliorare la rigorosità e l’affidabilità della ricerca in economia sanitaria e risultati, sono richiesti anche continui progressi metodologici, sforzi di standardizzazione dei dati e studi statistici robusti.

 

Affrontare le sfide attraverso le statistiche

 

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Le sfide quantitative nell’economia sanitaria e risultati possono essere affrontate efficacemente attraverso l’uso delle statistiche. Le statistiche possono offrire importanti approfondimenti su molti aspetti della salute, tra cui i risultati dei pazienti, l’efficacia del trattamento e l’efficacia dei costi, attraverso l’analisi e l’interpretazione dei dati. 

Al fine di migliorare le decisioni e migliorare la fornitura di assistenza sanitaria, i ricercatori possono utilizzare approcci statistici per individuare modelli, tendenze e collegamenti in enormi set di dati. Le statistiche sono essenziali per lo sviluppo dell’economia sanitaria e risultati, che siano utilizzate per valutare gli effetti di un nuovo trattamento o l’efficacia di un intervento sanitario. Quando si tratta di affrontare le questioni quantitative presenti nell’economia sanitaria e risultati, i metodi statistici sono assolutamente essenziali. 

I ricercatori sono in grado di condurre analisi complesse dei dati, valutare gli effetti dei trattamenti e prendere decisioni ben informate con l’aiuto di questi strumenti. Metodi statistici come l’analisi di regressione, l’analisi di sopravvivenza, il matching basato sul punteggio di propensione e la modellazione bayesiana sono utili per determinare le associazioni, controllare i confonditori e stimare gli effetti del trattamento. Altri metodi statistici includono l’analisi di sopravvivenza e la modellazione bayesiana. 

Inoltre, tecniche avanzate di modellazione come l’analisi del costo-efficacia e gli alberi decisionali facilitano la conduzione di analisi economiche e la formulazione di giudizi sulla distribuzione delle risorse. Gli studi di economia sanitaria e risultati hanno il potenziale per migliorare l’accuratezza, l’affidabilità e la generalizzabilità dei loro risultati utilizzando potenti strumenti statistici. Ciò porterà in ultima analisi a un miglioramento delle politiche e delle pratiche sanitarie.

Di seguito esploreremo due dei metodi che sono fondamentali per valutare l’impatto delle inteventi sanitari da un punto di vista economico. 

 

Catene di Markov

 

Le catene di Markov possono essere una tecnica eccellente per la creazione di modelli di costo-efficacia. Le catene di Markov possono fornire informazioni su come diverse variabili influenzano il costo totale di un sistema, simulando i cambiamenti tra vari stati nel tempo. Ad esempio, una catena di Markov può aiutare a stimare il costo a lungo termine del trattamento di una particolare malattia simulando la transizione dei pazienti tra diversi stadi di salute. 

Nella Figura 1, abbiamo un confronto tra un diagramma di probabilità di transizione della malattia con e senza intervento di trattamento. Inizialmente, possiamo osservare che la probabilità di transizione dallo stadio 1 allo stadio 2 è dello 0,3, dallo stadio 2 allo stadio 3 è dello 0,4, e così via. Tuttavia, quando viene introdotto il trattamento dopo lo stadio 1, possiamo osservare che la probabilità di transizione dallo stadio 1 allo stadio 2 si riduce a 0,1 e se il trattamento continua attraverso lo stadio 2 riduce anche la probabilità di transizione allo stadio 3 a 0,1, confermando l’efficacia del trattamento/farmaco. Pertanto, possiamo concludere che il trattamento ha aiutato a ridurre la probabilità di progressione della malattia al suo stadio più avanzato di 1/3 e potenzialmente ha migliorato l’anno di vita corretto per la qualità (QALY) del paziente, aiutandoci così a stimare la riduzione del costo del trattamento.    

Inoltre, il momento degli interventi o la scelta delle opzioni di trattamento sono altre due decisioni legate alla distribuzione delle risorse che possono essere ottimizzate utilizzando le catene di Markov. Le catene di Markov possono contribuire ad aumentare l’accuratezza e l’affidabilità dei modelli di costo-efficacia, che alla fine porteranno a una migliore presa di decisioni nell’assistenza sanitaria e in altri settori grazie a una comprensione più approfondita degli elementi che influenzano la costo-efficacia.

 

Inferenza Bayesiana

 

L’inferenza bayesiana può essere utile quando si valuta il valore delle interviste sanitarie da una prospettiva finanziaria. L’inferenza bayesiana consente ai ricercatori di prevedere in modo più accurato i risultati e valutare l’efficacia e il rapporto costo-efficacia delle possibili interviste tenendo conto delle conoscenze e delle informazioni precedenti. Questo metodo può essere particolarmente utile quando i dati sono scarsi o insufficienti poiché consente ai ricercatori di riempire i vuoti con ciò che già sanno. I ricercatori possono migliorare la precisione e l’affidabilità delle loro valutazioni di costo-efficacia utilizzando l’inferenza bayesiana, il che a sua volta porta a un miglior processo decisionale sanitario e a migliori risultati per i pazienti. Tipicamente, il teorema di Bayes viene presentato come segue:

   

L’inferenza bayesiana è un metodo statistico che sta guadagnando popolarità nell’industria sanitaria per valutare l’efficacia delle interviste. L’inferenza bayesiana consente una stima più precisa della probabilità di successo di un determinato trattamento o intervento tenendo conto delle informazioni precedenti e aggiornandole con nuove evidenze.

Ad esempio, in uno studio sull’efficacia di un nuovo farmaco, l’inferenza bayesiana può prendere in considerazione non solo i dati grezzi ma anche le conoscenze precedenti sul meccanismo d’azione del farmaco, gli effetti collaterali potenziali e le interazioni con altri farmaci. Questo approccio può fornire stime più informative e accurate dell’efficacia e della sicurezza del farmaco, che possono aiutare a guidare le decisioni cliniche.

Lo studio dei dati genetici per individuare i probabili fattori di rischio per le malattie è un’altra applicazione dell’inferenza bayesiana nell’ambito sanitario. L’inferenza bayesiana può aiutare a identificare nuovi obiettivi per l’intervento e migliorare la comprensione dei meccanismi sottostanti delle malattie combinando le conoscenze precedenti sui fattori genetici e ambientali che influenzano il rischio di malattia.

Un altro esempio è nella valutazione delle politiche e degli interventi sanitari. Incorporando dati precedenti sull’efficacia di politiche e interventi simili, i responsabili delle decisioni possono prendere decisioni più informate su quali politiche implementare e quali evitare. In generale, l’inferenza bayesiana è uno strumento potente per valutare le interviste sanitarie, consentendo una presa di decisione più accurata e informata.

Inoltre, la modellazione predittiva come la regressione lineare è uno dei vari modi in cui l’inferenza bayesiana può essere utilizzata nell’ambito sanitario. L’inferenza bayesiana può aiutare a fare previsioni più accurate sugli esiti della salute di un paziente tenendo conto della sua storia medica, dei sintomi e di altri fattori di rischio.

In generale, l’inferenza bayesiana è una tecnica efficace per valutare le interviste sanitarie e può aiutare i pazienti a ottenere migliori risultati e a prendere decisioni cliniche migliori fornendo previsioni più precise e dettagliate sugli esiti della loro salute.     Mayukh Maitra è un Data Scientist presso Walmart che lavora nello spazio di modellizzazione del mix media con oltre 5 anni di esperienza nel settore. Dalla costruzione di modelli di ricerca sugli esiti basati su processi di Markov per la sanità fino alla modellizzazione del mix media basata su algoritmi genetici, sono stato coinvolto non solo nell’incidere sulla vita delle persone ma anche nel portare le aziende al livello successivo attraverso intuizioni significative. Prima di unirsi a Walmart, ho avuto l’opportunità di lavorare come Data Science Manager in GroupM nel settore della tecnologia pubblicitaria, come Senior Associate of Decision Science in Axtria nel campo dell’economia sanitaria e della ricerca sugli esiti, e come Technology Analyst in ZS Associates. Oltre ai miei ruoli professionali, ho fatto parte di giurie e comitati tecnici per molteplici conferenze sottoposte a revisione paritaria, ho avuto l’opportunità di giudicare numerosi premi tecnologici e hackathon.