Modelos
O que, por que, quando, qual e como
Marcelo C. M. Fonseca
Pediatra Intensivista – UNIFESP
Gerente do Núcleo de Pesquisas Clínicas – UNIFESP
Assessor do Reitor da UNIFESP
Cientista sênior da Axia.Bio – Empresa Brasileira Especializada em
Economia da Saúde
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Modos de estudar um sistema
Sistema
Experimentação
com o próprio
sistema
Experimentação
com um modelo do
sistema real
Modelo físico
Solução analítica
*Simulation,
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Modeling & Analysis (3/e) by Law and Kelton, 2000, p. 4, Figura1.1
Modelo
matemático
Simulação
Por que modelar?
• Aumentar nossa compreensão de sistemas complexos e
fundamentais
– Identificar a causa de eventos observados
• Comparar intervenções ou políticas alternativas
• Ajudar na tomada de decisões
– Fazer a política
• Analisar riscos
• Predizer tendências futuras
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O que são modelos?
São uma forma de representar a complexidade do
mundo real de uma maneira mais simples e compreensível
Buxton MJ, Drummond MF et al. Health Econ 1997; 6:217-227
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Que modelo é esse?
Estudos clínicos
– Protocolos com critérios de inclusão e exclusão
– Realizado em ambiente que pode não ser reproduzido no
mundo real
– O tratamento é fornecido e estritamente monitorado
– Adesão ao tratamento é reforçada tanto para os pacientes
quanto para os profissionais de saúde
– Parâmetros de eficácia e não de eficiência
– Potencialmente podem ser sujeitos a manipulação e a viés
– Geralmente são caros e demandam tempo
Khan ZM; Miller DW. Clin Ther 1999; 21(5):896-915
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Que modelo é esse?
Meta-análise
– Estudos escolhidos de acordo com critérios estritos
– Realizados em ambiente que podem não ser reproduzidos no
mundo real
• Os tratamentos são fornecidos e estritamente monitorados
• Adesão ao tratamento é reforçada tanto para os pacientes
quanto para os profissionais de saúde
– Parâmetros de eficácia e não de eficiência
– Premissas sobre a síntese estatística
– Potencialmente podem ser sujeitos a manipulação e a viés
Buxton MJ, Drummond MF et al. Health Econ 1997; 6:217-227
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Modelos matemáticos
• Utilizam a linguagem mais precisa inventada pelo homem
• Usa o poder desta linguagem para nos permitir raciocinar
e analisar
Assim:
• Um modelo matemático é uma descrição de um sistema
usando conceitos e linguagem matemáticos
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Caracterizando um modelo matemático
• Determinístico ou Estocástico
– O modelo tem componentes estocáticos (probabilísticos)
• Estático ou Dinâmico
– O tempo é uma variável significante?
• Contínuo ou Discreto
– O estado do sistema evolui continuamente ou somente em
pontos discretos no tempo?
– Contínuo: mecânica clássica
– Discreto: filas, inventário, loja modelos de máquinas
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Taxonomia dos modelos
Modelo do sistema
Determinístico
Estático
Estocástico
Dinâmico
Estático
Dinâmico
Contínuo
Contínuo
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Discreto
Discreto
Então…
• Modelar: construir um arcabouço conceitual que descreva um
sistema
– Declarar claramente o problema a ser estudado, objetivo e escopo
– Assegurar que o modelo realmente avalia o problema ou a doença
– O arcabouço conceitual deve estar relacionado ao problema e não
baseado na disponibilidade de dados
• Escolha dos comparadores
– A representação conceitual deve ser usada para identificar incertezas
na estrutura do modelo (e estudá-las na análise de sensibilidade)
– Alguns sistemas são melhor representados por certos tipos de modelos
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10
Tipos de modelo
Característica do problema
11
11
Tipo de modelo
• Simples, não dinâmicos
• Árvores de decisão
• Baseado em estados de saúde
– Explosão de estados
• Modelo de transição de estados
– Microsimulação
• Interações
• Modelo de transmissão
dinâmica, Simulação de
eventos discretos
Como modelar
• Identificação do sistema
– Análise do problema com estabelecimento das condições nas
quais o sistema será observado
• Estados iniciais, condições de término, variáveis a serem
observadas e suas magnitudes, especificação dos dados a
serem coletados
• Representação do sistema em uma estrutura organizada
– Mapeamento dos objetos do sistema, suas relações,
processos e comportamentos
• Desenho do modelo
– Descreve processo de extrair da representação do sistema
somente as características essenciais do sistema original
• Codificação do modelo
– Transformar a representação estruturada do sistema em
estruturas de dados e procedimentos computacionais
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12
Como modelar
• Credibilidade do modelo
– Estágio I - verificação se a lógica interna do modelo está
funcionando
– Estágio II – validação do modelo. O resultado do modelo é
adequado para o seu propósito e consistente com com as
premissas
• Formatação do resultado do modelo
– Intuitivo e informativo
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13
Macro etapas para o desenvolvimento de
modelos farmacoeconômicos
Levantamento das
informações clínicas e
econômicas
pertinentes
Determinação da
árvore de decisão e
seus componentes
(Agudo ou crônico)
Identificação da
conduta local para
o tratamento da
doença em questão
Modelo Farmacoeconômico
Microcosting
em valores
locais
Resultados com a
conduta e custos
locais e validação
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14
Input dos dados
na árvore de
decisão
construída
Quando modelar?
• Extrapolar dados observados em estudo clínico
–
Basear-se em estudo clínico é justificável quando acredita-se que a
terapêutica não terá efeitos de longo prazo mas em muitas situações
este não é o caso
• Correlacionar parâmetros intermediários de estudos clínicos
ao resultado final de saúde
–
Improvável que haja correlação direta entre intermediário e final
–
Custo de intervenções em doenças crônicas não é restrito ao curto
prazo
• Generalizar o ambiente
–
Do estudo para prática
–
De local a local
Khan ZM; Miller DW. Clin Ther 1999; 21(5):896-915
Buxton MJ, Drummond MF et al. Health Econ 1997; 6:217-227
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Quando modelar?
• Sintetizar comparações head to head onde não há estudos
relevantes
• Predizer custos e conseqüências de alternativas
terapêuticas
–
Custo efetividade
• Desenhar uma avaliação para reduzir a incerteza
Khan ZM; Miller DW. Clin Ther 1999; 21(5):896-915
Buxton MJ, Drummond MF et al. Health Econ 1997; 6:217-227
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Cuidados nas modelagens
REAL
MODELO
O modelo precisa ser o mais simples e próximo possível da realidade
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Cuidados nas modelagens
A simplicidade é desejável
• transparência
• validação
• descrição
Com complexidade suficiente para responder a questão
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O balanço
Uso
apropriado
dos dados
clínicos
Transparência
Modelo
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19
Uso
meticuloso
de dados
observacionais
Validação
OBRIGADO!
[email protected]
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