1 / 23

Patricia Cubí-Mollá

Evaluación de la efectividad de políticas viales: Años de Vida Ajustados por Calidad salvados por accidentes evitados. Patricia Cubí-Mollá. Universidad de Alicante. Tiempos para la Salud Pública. ¿Por qué “ accidentes de tráfico ”?.

kuper
Télécharger la présentation

Patricia Cubí-Mollá

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Evaluación de la efectividad de políticas viales: Años de Vida Ajustados por Calidad salvados por accidentes evitados Patricia Cubí-Mollá Universidad de Alicante Tiempos para la Salud Pública

  2. ¿Por qué “accidentes de tráfico”? En España ha disminuido la proporción de fallecidos por AT, pero… Año 2006 Año 2000 Fuente: INE … sigue reportando la mayor tasa de mortalidad para jóvenes de entre 15 y 34 años. Motivación Planteamiento Datos Metodología Resultados Aplicaciones Conclusions

  3. ¿Por qué “accidentes de tráfico”? Por tanto, tenemos resultados tan impactantes como el que sigue: Hombres Años potenciales de vida perdidos, por causa y sexo. España, 2005 (por cada 100.000 habitantes) Fuente: INE Mujeres Motivación Planteamiento Datos Metodología Resultados Aplicaciones Conclusions

  4. Planteamiento ¿Cuál es el objetivo? Cuantificar la calidad de vida perdida a causa de un accidente de tráfico ¿Qué unidades empleamos? Años de vida Ajustados por la Calidad o AVACs AVACs = función de (w, T) Peso de calidad de vida asociado al estado de salud del accidentado Tiempo que pasa la persona en dicho estado de salud Valor en una escala continua entre 0 y 1 Escala: años 0 = muerte 1 = salud completa ¿Por qué las empleamos? • Permiten evaluar mortalidad y morbilidad en un solo índice • Preferibles para los estudios de coste-utilidad Motivación Planteamiento Datos Metodología Resultados Aplicaciones Conclusions

  5. Planteamiento ¿Cómo estimaremos el número de AVACs perdidos? w asociada al estado de salud potencial del herido w asociada estado de salud real del herido AVACs perdidos = - Estado de salud potencial: calidad de vida que tendría el accidentado, si no hubiera sufrido el accidente de tráfico. ¡Desconocido! ¿Cómo aproximaremos el estado de salud potencial? ¡Desconocido! ¿Por el estado de salud del individuo, antes del accidente? ¿Por el estado de salud de otras personas? Sí, pero con precaución… Motivación Planteamiento Datos Metodología Resultados Aplicaciones Conclusions

  6. ¿Sobre qué población se centra el estudio? (Estudio Multicéntrico 2000-2004) columna vertebral / pelvis fallecidos extremidades Estado general de salud 1 heridos de gravedad secuelas perjuicios estéticos 7 cabeza / cráneo / cara heridos de levedad 26 ¿psicológicas? (hasta 1 año después del accidente) corto plazo disminución de la calidad de vida adaptación (Moller, 2005) origen de nuevas enfermedades medio/largo plazo mayor demanda de servicios médicos mayor tasa de desempleo Motivación PlanteamientoDatos Metodología Resultados Aplicaciones Conclusions

  7. ¿Qué datos empleamos? Encuesta de discapacidades, deficiencias y estados de salud N = 52.802 (327) Para localizar a los que han sufrido un accidente de tráfico grave: • Durante los últimos 12 meses, ha sufrido algún accidente de tráfico • que le haya impedido realizar alguna de sus actividades cotidianas?  900 contestan “sí” • ¿Cómo ha influido este accidente de tráfico en su vida cotidiana?  149 contestan “de forma importante”  178 contestan “bastante” Grupo de afectados: 327 individuos Motivación PlanteamientoDatos Metodología Resultados Aplicaciones Conclusions

  8. ¿Cómo obtenemos la calidad de vida? Métodos de cardinalización Encuesta de discapacidades, deficiencias y estados de salud (modelos de regresión) N = 52.802 (327) Para evaluar su estado de salud Tarifa IT Salud Auto-Percibida (SAP): Tarifa EVA ¿Cuál es, a su juicio, su estado de salud en general? 1. Muy malo 2. Malo 3. Regular 4. Bueno 5. Muy bueno EQ-5D Encuesta Catalana de Salud 2006 N = 15.875 Encuesta Catalana de Salud 2002 N = 7.081 Motivación Planteamiento Datos Metodología Resultados Aplicaciones Conclusions

  9. ¿Cómo estimamos el estado de salud potencial? w asociada estado de salud real del herido w asociada al estado de salud potencial del herido AVACs perdidos = - ? w asociada al estado de salud real de otros individuos que no han sufrido el accidente (grupo de comparación) Motivación Planteamiento Datos Metodología Resultados Aplicaciones Conclusions

  10. ¿Cómo estimamos el estado de salud potencial? Composición del grupo de afectados y del grupo de comparación (Desviación estándar entre paréntesis) Test de Wilcoxon-Mann-Whitney: * Sign. 10% ** Sign. 5% *** Sign. 1% Motivación Planteamiento Datos Metodología Resultados Aplicaciones Conclusions

  11. ¿Cómo estimamos el estado de salud potencial? w asociada estado de salud real del herido w asociada al estado de salud potencial del herido AVACs perdidos = - w asociada al estado de salud real de otros individuos que no han sufrido el accidente (grupo de comparación) • p p depende de cada variable que pueda afectar la probabilidad de sufrir un accidente de tráfico: sexo, edad, ccaa, estado civil, nivel de educación, ingresos, si es fumador habitual o lo ha sido, si es bebedor habitual, si se vacuna frecuentemente. ¿Es una comparación razonable? Motivación Planteamiento Datos Metodología Resultados Aplicaciones Conclusions

  12. Abadie (2005): procedimiento simple bietápico, referido a la estimación de los efectos de tratamientos por el método de diferencias dobles; adaptado a casos en los que solo contamos con observaciones porst-accidente. ¿Cómo estimamos el estado de salud potencial? … más en detalle: Dummy Di = {1 si el individuo i ha tenido un accidente grave} Z : sexo, edad, ccaa, estado civil, nivel de educación, ingresos, si es fumador habitual o lo ha sido, si es bebedor habitual, si se vacuna frecuentemente w = calidad de vida asociada al estado de salud Motivación Planteamiento Datos Metodología Resultados Aplicaciones Conclusions

  13. Resultados Efectos medios en la salud del accidentado Diferentes medidas de calidad de vida ESCA02 ESCA06 (resultado robusto ante diferentes medidas de utilidad) Motivación Planteamiento Datos MetodologíaResultados Aplicaciones Conclusions

  14. Resultados Δw : proporción de la salud perdida, con respecto al estado de salud potencial del individuo, estimado mediante grupos de comparación. Ecomp [w·p] - Eafect[w] = Δw Ecomp [w·p] Motivación Planteamiento Datos MetodologíaResultados Aplicaciones Conclusions

  15. Aplicaciones Para evaluar una política vial: Muertes evitadas 0 w asociada al estado de salud potencial del herido w asociada estado de salud real del herido AVACs perdidos - = EV * = Ecomp [w·p] EV * Heridos de gravedad evitados AVACs perdidos = - No internados: Tnoint 0,051 * - Internados: AVACs perdidos = Tint ??? * ??? Heridos de levedad evitados Motivación Planteamiento Datos Metodología Resultados Aplicaciones Conclusions

  16. Ejemplo (muy preliminar) Catherine Pérez y otros, 2007 Nyman y otros, 2008 Cámaras de velocidad en las circunvalaciones de Barcelona (2003) TOTAL 115,73 AVACs Muertes evitadas 2 44 AVACs perdidos 128 0,81 45 2 73,9 AVACs = * * Heridos de gravedad evitados - No internados: AVACs perdidos = 0,051 1 38 * * 1,938 AVACs 38 - Internados: AVACs perdidos = 45 0,15 6 40,5 AVACs * * 6 AVACs perdidos = 0,39 AVACs 0,21 128 Heridos de levedad evitados 0,0146 * * Motivación Planteamiento Datos Metodología Resultados Aplicaciones Conclusions

  17. ¡Importante! • Realizar una partición lo más fina posible del grupo de afectados, • y calcular las estimaciones condicionando por las variables que • definen la partición (ej. Sexo, intervalo de edad, conductor/ocupante/peatón…) • Estimar mejor el tiempo de duración de un estado crónico • ¿Consideramos el fenómeno de adaptación? • ¿Aplicamos descuentos temporales? • ¿Disminución de la calidad de vida con la edad? • Dificultades para analizar los lesionados de levedad Motivación Planteamiento Datos Metodología Resultados Aplicaciones Conclusions

  18. ¡GRACIAS!

  19. e.g. Density function of health Utility index: VAS tariff (EQ + Visual Analogue Scale) Population average: 0.766 Under 7.10 %reduction : 0.712 ~ death ~ perfect health

  20. Summary Previous Literature and Framework General setting Summary Motivation Data Methodology Results Conclusions

  21. Results Propensity to have a road crash: General setting Summary Motivation Data Methodology Results Conclusions

  22. VAS tariff EQ-5D descriptive system Desirability of the health state: EQ VAS 1 = No problems Levels: 2 = Some problems 3 = Severe problems Dimensions: 1 Mobility 1 Self-care 1 Usual activities 2 Pain / Discomfort 2 Anxiety / Depression + rate also states: “unconscious” “death”

  23. TTO tariff EQ-5D descriptive system Desirability of the health state: TTO 1 = No problems Levels: 2 = Some problems 1. Order: own health state (11122) 3 = Severe problems 2. Order: 13 new targeted health states 3. Include: “death”, “unconscious” Dimensions: Mobility 1 For health states ranked “better than death” : 1 Self-care 1 Usual activities (11111,xyears) ~ (targeted state, 10 years) (Following “death”) 2 Pain / Discomfort 2 Anxiety / Depression For health states ranked “worse than death” : (die, 0 years) ~ (targeted state, 10 - x years) (Following x years in “full health”) (and then “death”)

More Related