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DEFINICIÓN CER (HSPH)
Comparative Effectiveness Research (CER) is research that identifies what clinical and public health interventions work best for improving health. Interventions include not only the elements of direct clinical care such as diagnosis and treatment protocols, but also innovations in health care delivery, organization and financing, as well as public health interventions in the community, including those intended to modify health awareness, lifestyle, diet, or environmental exposures. In a CER study, interventions should, at a minimum, be compared on the basis of some health-related outcome measure. Study methods may include randomized trials with at least two active (non-placebo) intervention arms, database studies, observational studies, model-based studies, and decision analysis. Research projects that develop methods or infrastructure for CER would also be classifiable as CER.
OUTCOMES INDIVIDUAL OR POPULATION
SUPERVIVENCIA (MORTALIDAD)
SUCESOS ADVERSOS
ESTABILIDAD DE PARAMETROS FISIOLÓGICOS
ESTADO FUNCIONAL
CALIDAD DE VIDA
SATISFACCIÓN ATENCIÓN
FUNCIÓN PSICOSOCIAL
COSTES
3 COMPONENTES
CIENCIA DATOS INFORMACIÓN
CIENCIA
Baseline Randomizat’n
Adherence Encourage’t
Mejores diseños en EC:
Stand’d Effect
Assessment’
Active Ctrl
Primary Data
Sec. Data: Claims/EMR
ITT Analysis
As-Treated Analysis
Blinding of Exposure
Baseline Randomizat’n
Adherence Encourage’t
Stand’d Effect
Assessment’
Primary Data
ITT Analysis
Blinding of Exposure
Baseline Randomizat’n
Sec. Data: Claims/EMR
ITT Analysis
Blinding of Exposure
Baseline Randomizat’n
Active Ctrl
Sec. Data: Claims/EMR
As-Treated Analysis
Stand’d Effect
Assessment’
Active Ctrl
Primary Data
As-Treated Analysis
Active Ctrl
Sec. Data: Claims/EMR
As-Treated Analysis
RCT pRCT pRCT Cohort Study
Cohort Study
ModificadodeSchneeweissS,2015(presentadoentallerBBVAAESGranada
… pero también
Diseño ecológico. Comparación entre proveedores comparables. Variación en la tasa de control de diabetes. Altas de Variaciones en el manejo de la diabetes. 2015
Diseño intervención sobre una cohorte con control histórico. Intervención visado para poder acceder a AINE. 1992
DATOS
FUENTES DE DATOS SECUNDARIOS PROPENSIÓN DE USO ¿QUÉ SE NECESITA PARA SU UTILIZACIÓN?
Implantación de historia clínica electrónica OECD Survey 2012
OECD (2013a), Strengthening Health Information Infrastructure for Health Care Quality Governance: Good Practices, New Opportunities and Data Privacy Protection Challenges, OECD Health Policy Studies, Paris
Uso secundario de datos recogidos en la HCE OECD Survey 2012
How likely is it that EHR will be used for National Health Care Quality Monitoring in the next five years?
¿QUÉ PODEMOS APRENDER DEL EJEMPLO USA? • Entorno rico en datos que se utilizan para el aprendizaje del sistema • Existe plan específico de rendimiento de cuentas y trasparencia en la
gobernanza de los datos. • Legislación adaptativa (flexible) a las necesidades de uso de dato
personal. • Quienes toman decisiones ven claro el valor añadido para poder realizar
decisiones informadas– macro, meso y micro • Tanto aseguradores como compradores tienen incentivos (reembolso,
reducción de costes, pago por desempeño, etc.) para implementación de big data.
• Los pacientes juegan un papel relevante – cultura de elección de seguros y proveedores
• Fuerte lobby de las compañías tecnológicas para desarrollo de Big Data • Entorno académico y de investigación con claros incentivos para mejorar
su capacidad técnica y metodológica en big data Affordable Care Act - PCORI 2014 a 2019 650
M$ más 10 B$ para el Innovation Centre.
IOM (Institute of Medicine) 2011 Learning what works: Infrastructure Required for Comparative Effectiveness Research Workshop summary. Washington, DC: The National Academy Press
• Piloting projects on the application of BD to inform on health • Leverage the potential of open science for the exploitation of BD
in health • Involvement of relevant stakeholders in projects • Rapid transition to new computational and/or mathematical
methods • Harmonize regulatory frameworks for health-related research
and data sharing
INFORMACION
EVIDENCIA DE CALIDAD CONFIANZA EN EL PROCESO DE GENERACIÓN USABILIDAD DE LA EVIDENCIA REPORTE ‘A TIEMPO’
PS-match
Ben
efit
+
-
7 per 1,000 person-year benefit of an intervention
SchneeweissS,2015(presentadoentallerBBVAAESGranada)
PS-match
PS-match
B
enef
it +
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9 per 1,000 person-year benefit with new data
SchneeweissS,2015(presentadoentallerBBVAAESGranada)
PS-match
PS-match
PS-match
Ben
efit
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13 per 1,000 person-year benefit 3rd cycle of data
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… … … …
… …
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PS-match
PS-match
PS-match
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SchneeweissS,2015(presentadoentallerBBVAAESGranada)
