UNIVERSITATEA DE MEDICINA SI FARMACIE “Gr. T UNIVERSITATEA DE MEDICINA SI FARMACIE “Gr. T. Popa” Iasi Disciplina de Informatica medicala si biostatistica

Riscul si Decizia Medicala dupa Louis Eeckhoudt [Risk and Medical Decision Kluwer, 2002]

I. Analiza supravietuirii

1.1. CARACTERISTICI 1.2. PRELUCRAREA DATELOR date incomplete, lunga durata conditii heterogene mai multi factori de influenta simultan 1.2. PRELUCRAREA DATELOR tabele de viata (life tables) metoda actuariala t=0 la luarea in evidenta Curbele Kaplan Meier 10 10

Colectarea Datelor

Metoda Actuariala Situatii:. - deces datorat bolii Metoda Actuariala Situatii: - deces datorat bolii - pierdut din evidenta - deces alte cauze - supravietuitor la sfarsitul studiului

Curbe Kaplan Meier

Compararea curbelor Kaplan Meier: Regresia Cox

Speranţa de viaţă - Calitatea vieţii Termeni: LE – Life Expectancy HRQoL – Health-Related Quality of Life QALY – Quality-Adjusted Life Years HALEx – Health-Adjusted Life Expectation at Age x DFLE – Disability-Free Life Expectancy DALE – Disability-Adjusted Life Expectancy DALY – Disability-Adjusted Life Years

QALY QALY – Quality-Adjusted Life Years =1 pentru “Sănătate perfectă” = 0 pentru “Deces” OBS: poate fi si negativ! Estimarea QALY: “Health Utilities” EQ-5D TTO (Time Trade-Off), etc Cost-Utility Ratio Limitele QALY Precautie in aplicare

II. Decizia Medicala

INTRODUCERE INTERESUL PT. DOMENIUL “RISK MANAGEMENT” NOILE TEHNOLOGII: REDUCEREA RISCULUI DE DECES (v. Analiza Supravietuirii) GENEREAZA NOI RISCURI (efectele sunt mai putin cunoscute) Deosebirea Risc Financiar / Risc medical RF poate fi: a) divizat b) transferat

I. Modelul EU (Expected Utility) Riscul Diagnostic Cazul “Neutru la risc” Cazul “Aversiune la risc” Comorbiditate Prudenta Riscul Terapeutic Valoarea Testelor Diagnostice II. Modele noi (modelul dual) Pragul de Tratament in Teoria Duala Testele Diagnostice in Teoria Duala

A. MODELUL EU (Expected Utility)

1. Riscul Diagnostic 2 2 2 2

1.1. Problema standard (PK: Pauker & Kassirer 1975) Enunt: Pacient cu simptome, fara dg definitiv Probab. dg D+ este p; pt D- este 1-p Medicul are 2 posibilitati: Sa aplice tratamentul (T+) Sa nu aplice tratamentul (T-) Rezultatul (H) se exprima intr-o scara unidimensionala Zile supravietuire QALY (Quality Adjusted Life Years)

a) Schema b) Termeni, inegalitati H0 < H0 + b < H2 - c < H2 b = beneficiul adus de tratament pt cazul D+ c = detrimentul provocat de tratament pt cazul D-

1.2. Utilitate, Utilitate Asteptata (EU) Functia U(H) Exemple: Functie lineara (“neutral risk”): U(H) = H Functii nelineare: U(H) = H, U(H) = H2, etc “Expected Utility” T- : E(H) = p H0 + (1-p) H2 T+ : E(H) = p H1 + (1-p) Ĥ1

1. 3. Pragul de tratament a) Schema b) Formula: pt 1.3. Pragul de tratament a) Schema b) Formula: pt. E[T+]=E[T-] => p^ = c/(b+c)

1.4. AVERSIUNEA LA RISC a) Notiunea de “risk aversion” b) Functia de utilitate – comparatie grafica

c) Formule Cazul “neutru la risc” (risk neutral) [T-]: E(U) = p s + (1-p) t [T+]: E(U) = p q + (1-p) r Cazul “aversiune la risc” (risk aversion) [T+]: E(U) = p n + (1-p) o

d) Comparatie intre pragurile de tratament

pA < pN e) CONSECINTE Grafic => mai multi pacienti tratati in cazul “risk aversion”

Sumar Riscul diagnostic rezulta din faptul ca simptomele pacientului nu sunt perfect corelate cu adevarata stare de sanatate. Deci decizia de tratament se ia sub un risc de diagnostic gresit Pragul de tratament, p^ este probabilitatea a priori a bolii astfel incat este indiferent daca se ia decizia de tratare sau nu. Toti pacientii pentru care p este mai mare trebuie tratati Aversiunea la risc scade pragul de tratament fata de conditia de neutralitate, deci, pentru valori date ale lui b si c, aversiunea la risc determina cresterea optiunii de tratament In raport cu riscul diagnostic, tratamentul este o strategie de reducere a riscului; de aceea este mai des ales de pacientii cu aversiune la risc Cand toate celelalte elemente raman la fel, o crestere a severitatii bolii potentiale reduce pragul de tratament daca functia de utilitate este concava (daca decidentul are aversiune la risc) si face astfel tratamentul mai atractiv pentru mai multi pacienti.

Exemplu Sa consideram cazul: H0 = 10 QALYs, H2 = 50, H1 = 25, Ĥ1 = 45 Ce valori au b, respectiv c ? [R: 15, 5] Care este pragul de tratament pentru un decident neutru la risc? [R: 0.25] Sa ne imaginam o tara in care: 100 pacienti au p=1/10 200 pacienti au p=2/10 50 pacienti au p=6/10 Cati pacienti vor fi tratati? Care va fi valoarea asteptata pentru QALY in aceasta populatie? [R: 41.857] {0.1 x 10 + 0.9 x 50 = 46; 0.2 x 10 + 0.8 x 50 = 42; 0.6 x 25 + 0.4 x 45 = 33; 46x100 + 42x200 + 33x50 = 14650; 14650/350 = 41.857} Daca tratamentul devine mai eficient cu H1 = 28, Ĥ1 = 47, ce se intampla cu pragul si cati pacienti vor fi acum tratati? Cat devine valoarea asteptata pentru QALY in populatie? [R: 18, 3, 0.143; 250; 42.914] Reprezentati curba aed pentru datele initiale despre H. Trasati noul traseu aed dupa imbunatatirea eficientei tratamentului.

I. Modelul EU (Expected Utility) Riscul Diagnostic Cazul “Neutru la risc” Cazul “Aversiune la risc” Comorbiditate Prudenta Riscul Terapeutic Valoarea Testelor Diagnostice II. Modele noi (modelul dual) Pragul de Tratament in Teoria Duala Testele Diagnostice in Teoria Duala

III. Alegerea Metodei de Analiza

~ Sfârsit ~ 30 30