El presente estudio abordó la influencia de los estilos de vida poco saludables en la relación entre la privación socioeconómica y la mortalidad prematura en personas que viven con diabetes tipo 2. Utilizando una muestra significativa de 20.463 participantes del Biobanco del Reino Unido, las y los autores se propusieron cuantificar el efecto mediador de los hábitos de vida en la asociación entre la privación y el desenlace mortal prematuro, además de explorar la interacción entre los niveles de privación y los estilos de vida en estos pacientes.
La privación socioeconómica se determinó mediante el índice de privación de Townsend, permitiendo categorizar a las personas participantes en distintos grados de desventaja social. Paralelamente, se creó una puntuación compuesta del estilo de vida que contempló seis hábitos reconocidos por su impacto en la salud: tabaquismo, consumo de alcohol, nivel de actividad física, calidad de la dieta, duración del sueño y cantidad de tiempo frente a la televisión. La metodología empleada incluyó modelos de riesgos proporcionales de Cox, útiles para analizar la relación entre estos determinantes y la mortalidad prematura.
Durante un periodo de seguimiento que osciló entre 7,4 y 12,7 años, se registraron 3381 muertes antes de los 80 años, 2382 antes de los 75 años, 1281 antes de los 70 años y 577 antes de los 65 años entre las personas con diabetes tipo 2 incluidas en el estudio. Los resultados indicaron que las personas con mayor privación socioeconómica presentaron un incremento en el riesgo de morir prematuramente, y que parte de ese riesgo fue mediado por la presencia de estilos de vida poco saludables. La interacción entre el nivel de privación y los hábitos de vida fue especialmente significativa en los grupos más jóvenes y en aquellos con mayor desventaja social.
Figura 2. Curvas de supervivencia de Kaplan-Meier según categoría de estilo de vida en pacientes con diabetes tipo 2, estratificadas por nivel socioeconómico de privación. La edad se utilizó como escala temporal en los modelos de Cox para calcular la probabilidad de supervivencia.
Específicamente, el cociente de riesgos instantáneos (HR) ajustado para la muerte antes de los 80 años, al comparar estilos de vida desfavorables frente a favorables, fue de 1,49 (intervalo de confianza del 95 %: 1,21-1,82) en el grupo menos desfavorecido y de 1,92 (IC: 1,56-2,36) en el grupo más desfavorecido. Para el desenlace prematuro antes de los 65 años, los HR equivalentes fueron 1,33 (0,76-2,33) y 3,78 (2,04-7,02), respectivamente, lo que evidencia un impacto desproporcionado en las personas con menor acceso a recursos y condiciones de vida favorables.
Figura 3. Asociación entre la categoría de estilo de vida y la mortalidad prematura entre pacientes con diabetes tipo 2, estratificados por nivel de privación socioeconómica. Los análisis para la muerte antes de los 80, 75, 70 o 65 años se realizaron por separado entre los participantes más jóvenes que las edades correspondientes al inicio. Todos los modelos se ajustaron por edad, sexo, etnia, antecedentes familiares de diabetes, índice de masa corporal, comorbilidades prevalentes, medicamentos para la hipertensión y la hiperlipidemia, duración de la diabetes, control de la glucemia y uso de medicamentos para la diabetes. La categoría de estilo de vida favorable dentro de cada grupo de privación se utilizó como categoría de referencia. La interacción multiplicativa se evaluó probando el cociente de riesgos instantáneos (HR) para el término del producto entre la categoría de estilo de vida y la privación socioeconómica. La interacción aditiva se evaluó utilizando el exceso de riesgo relativo debido a la interacción (RERI) y la proporción atribuible debido a la interacción (AP) entre la categoría de estilo de vida (favorable frente a desfavorable) y la privación socioeconómica (menos desfavorecido frente a más desfavorecido). La interacción aditiva se consideró estadísticamente significativa cuando su intervalo de confianza no incluía 0.
De manera concluyente, el estudio resalta que, en pacientes con diabetes tipo 2, los estilos de vida poco saludables desempeñan un papel mediador en la asociación entre la privación socioeconómica y la mortalidad prematura, y que el riesgo de fallecimiento prematuro es considerablemente mayor en los grupos más desfavorecidos. Estos hallazgos subrayan la importancia de la promoción de hábitos saludables y la reducción de las desigualdades sociales como estrategias clave para mejorar la supervivencia en esta población.
Fondo
Se ha descubierto que las conductas adversas para la salud influyen en la relación entre la privación socioeconómica y la mortalidad, pero faltan pruebas relevantes en pacientes con diabetes tipo 2. Nuestro objetivo fue cuantificar el efecto mediador de los estilos de vida generales en la asociación entre la privación socioeconómica y la mortalidad prematura, así como la interacción entre la privación y el estilo de vida en la diabetes.
Métodos
Este estudio de cohorte incluyó a 20.463 participantes del Biobanco del Reino Unido con diabetes tipo 2 en el momento del reclutamiento, entre 2006 y 2010. El nivel de privación socioeconómica se determinó mediante el índice de privación de Townsend. Se construyó una puntuación general del estilo de vida basada en seis hábitos saludables: tabaquismo, consumo de alcohol, actividad física, dieta, duración del sueño y tiempo frente a la televisión. Se emplearon modelos de riesgos proporcionales de Cox para investigar la asociación entre la privación socioeconómica y el estilo de vida con la mortalidad prematura.
Resultados
Durante un seguimiento medio de 7,4-12,7 años, 3381, 2382, 1281 y 577 pacientes con diabetes murieron antes de los 80, 75, 70 y 65 años, respectivamente. La alta privación socioeconómica mostró una asociación con un mayor riesgo de mortalidad prematura que fue parcialmente mediada por los estilos de vida generales. Se encontró una interacción significativa entre el estilo de vida y la privación en la mortalidad prematura, que se hizo más evidente a medida que disminuía la edad al morir. El cociente de riesgos instantáneos (HR) ajustado para la muerte antes de los 80 años al comparar el estilo de vida desfavorable con el favorable fue de 1,49 (IC del 95 %: 1,21-1,82) en el grupo menos desfavorecido y de 1,92 (IC del 1,56-2,36) en el grupo más desfavorecido. Los HR equivalentes para muerte antes de los 65 años fueron 1,33 (0,76-2,33) y 3,78 (2,04-7,02), respectivamente.
Conclusiones
En pacientes con diabetes tipo 2, los estilos de vida poco saludables mediaron la asociación entre la privación socioeconómica y la mortalidad prematura y confirieron un riesgo desproporcionado de mortalidad prematura en los grupos más desfavorecidos.
Importancia clínica
•En pacientes con diabetes, la privación socioeconómica tuvo una asociación significativa con la mortalidad prematura que fue mediada por los estilos de vida generales.
•Los estilos de vida poco saludables conllevaron un riesgo desproporcionado de mortalidad prematura en pacientes con carencias, y el impacto fue más pronunciado a medida que disminuía la edad al momento de la muerte.
•Los hallazgos refuerzan el imperativo político de reducir la pobreza junto con intervenciones en el estilo de vida dirigidas a poblaciones de alto riesgo en áreas de privación.
La equidad es un concepto que cuesta definirlo desde la economía de la salud y la política sanitaria. Se menciona como un término que nadie discute, aspiracional, como objetivo. Pero su concreción y alcance es complicado. Puesto que depende de la organización, del financiamiento, de los incentivos, del funcionamiento de los comportamientos en las relaciones de agencia. La equidad como disminución de la desigualdad injusta, termina siendo una definición evasiva. Puesto que es justo. Para quién, en que circunstancia y momento. Es que instancia de gestión. La Macro debe desarrollar políticas que tiendan a una cobertura asistencial, la mesogestión mejorar la accesibilidad, la microgestión una atención dedicada, comprometida. La equidad la buscamos en el financiamiento, en la accesibilidad o en la oportunidad de la atención médica.
La tributación progresiva se define como un sistema tributario en el que las personas con ingresos más altos pagan un mayor porcentaje de sus ingresos en impuestos, con el objetivo de abordar la desigualdad y financiar los servicios públicos. Este sistema implica múltiples consideraciones, como la efectividad de la aplicación de impuestos y las complejidades de medir la riqueza.
La desigualdad de ingresos se define como la distribución desigual de los recursos monetarios entre individuos o grupos, donde se pueden hacer comparaciones entre los ingresos promedio de diferentes categorías y reconocer que pueden existir disparidades significativas dentro de esas categorías.
Los sistemas de salud financiados con impuestos son generalmente más redistributivos que los sistemas sociales y privados. Esto se debe a que los impuestos progresivos, que gravan más a las rentas altas, permiten financiar servicios de salud que luego se distribuyen a toda la población, reduciendo así la desigualdad de ingresos. Los sistemas sociales y privados, en contraste, suelen depender de cuotas o primas que no siempre están distribuidas de forma equitativa, lo que puede llevar a que los más ricos tengan un mayor acceso o que los más pobres no puedan acceder a servicios de calidad.
El diseño del financiamiento de la salud impacta la redistribución del ingreso dentro de la población.
•Los sistemas basados en impuestos son más redistributivos que los sistemas de salud sociales y privados .
•Los estudios recientes sobre la redistribución de las fuentes de financiación de la salud son limitados.
Efectos Redistributivos de las Fuentes de Financiación
Sistemas Basados en Impuestos
En países de la OCDE y de ingresos bajos y medios, los sistemas tributarios progresivos tienden a reducir la desigualdad de ingresos, con efectos redistributivos positivos para los impuestos directos. Sin embargo, los impuestos indirectos pueden atenuar o revertir parte de ese efecto, dependiendo del diseño fiscal y las exenciones. En Argentina, por ejemplo, la progresividad de los impuestos directos disminuyó en 2002 por efecto de la inflación, mientras los impuestos indirectos reforzaron las desigualdades.
Seguro Social de Salud
El efecto redistributivo del seguro social puede ser negativo, especialmente cuando las primas no se ajustan al ingreso, como en Suiza, donde el seguro social de salud aumenta la desigualdad de ingresos.
Financiación Privada de la Salud
La financiación privada —primas de seguros y pagos de bolsillo— suele generar redistribución a favor de los ricos, aumentando la desigualdad. Ejemplos de efectos negativos se observan en Suiza, Austria, Palestina, Nigeria y Canadá. En contraste, en contextos donde el seguro privado es voluntario y adquirido por los más ricos, puede observarse un pequeño efecto redistributivo positivo. Sin embargo, la desigualdad estructural y la falta de acceso de los pobres al seguro privado limitan su efecto.
En Sudáfrica y Argentina, el seguro médico privado complementario reduce la desigualdad de ingresos, aunque su alto costo lo hace inaccesible para la mayoría de los hogares de bajos ingresos, reforzando la segmentación del sistema.
La equidad en el sistema de financiamiento de la salud de un país es una dimensión clave para evaluar el desempeño de un sistema de salud ( Organización Mundial de la Salud, 2000 ). De hecho, se ha observado que la equidad o justicia en el financiamiento de la salud, donde los hogares contribuyen al sistema de salud de acuerdo con su capacidad de pago (ATP), debería constituir un objetivo importante del sistema de salud para promover la cobertura universal de salud (CSU) ( Kutzin, 2013 ).
En los sistemas de salud donde la atención médica se financia a través de impuestos o fondos públicos, la carga de los costos de la atención médica se distribuye entre la población en función de su capacidad de pago a través de impuestos progresivos . Esto puede reducir las desigualdades sociales y económicas al proporcionar servicios de atención médica esenciales a todos los ciudadanos, independientemente de su nivel de ingresos. Sin embargo, en los sistemas de salud donde la atención médica se financia principalmente a través de financiación privada, como los pagos de bolsillo (OOP), el acceso a la atención médica está vinculado a la capacidad de pago y puede potencialmente ampliar las desigualdades de ingresos . Los OOP altos para la atención médica pueden afectar desproporcionadamente a los hogares de bajos ingresos, empujándolos a la pobreza y aumentando las desigualdades generales de ingresos. Por el contrario, los sistemas con OOP más bajos o una cobertura de atención médica integral pueden ayudar a aliviar la presión financiera en los hogares de bajos ingresos, lo que contribuye a la redistribución del ingreso.
El análisis de incidencia de financiamiento (FIA) es una forma de evaluar qué tan equitativo es un sistema de financiamiento de la salud. En general, un sistema de salud equitativo requiere, entre otras cosas, equidad en el financiamiento y la utilización de la atención médica, definida respectivamente como el pago por los servicios de salud de acuerdo con ATP y la recepción de los beneficios del servicio de salud de acuerdo con la necesidad ( Mills et al. 2012 ).
Mecanismos indirectos a través de los cuales la salud puede afectar los ingresos se trataron en este número especial: la salud infantil que impacta la escolarización, la relación entre los ingresos y la salud [ y la mala salud que causa pobreza.
Un resumen de los índices seleccionados para evaluar la equidad en el financiamiento de la salud
Tipo de índice
Descripción
El índice de Gini
Esto se obtiene de la curva de Lorenz, que representa el porcentaje acumulado de ATP (p. ej., ingresos) frente al porcentaje acumulado de la población, generalmente clasificada según el ATP. El índice de Gini corresponde a la razón entre el área entre la línea de igualdad (es decir, la línea de 45°) y la curva de Lorenz de ATP y el área entre la línea de igualdad y la línea de desigualdad perfecta.
El índice de Gini varía de 0 (un caso de perfecta igualdad en la distribución de ATP) a + 1 (un caso de perfecta desigualdad en la distribución de ATP).
Cuanto más cerca esté el valor del índice de Gini de +1, menos desigual será la distribución de ATP, mientras que cuanto más cerca esté el índice de Gini de 0, más igualitaria será la distribución de ATP.
El índice de concentración
Esto se obtiene de la curva de concentración que representa el porcentaje acumulado de pagos de atención médica (p. ej., seguro médico privado) frente al porcentaje acumulado de la población, clasificada según el ATP (véase la Figura 1 ). El índice de concentración corresponde al doble del área entre la línea de igualdad (es decir, la línea de 45°) y la curva de concentración de pagos de atención médica.
El índice de concentración varía entre -1,0 (una situación en la que el hogar más pobre contribuye con todos los pagos de atención médica) y + 1,0 (donde todos los pagos de atención médica los realiza el hogar más rico).
Un índice de concentración negativo significa que la curva de concentración de los pagos de atención médica se encuentra por encima de la línea de igualdad, mientras que un valor positivo significa que la curva de concentración se encuentra por debajo de la línea de igualdad.
conindexSe puede utilizar un archivo ADO de Stata conveniente (- -) para estimar este índice ( O’Donnell et al. 2016 ).
El índice Kakwani
Para cualquier mecanismo de financiación de la atención sanitaria𝑗, el índice de progresividad de Kakwani (π𝑗) se obtiene como la diferencia entre el índice de concentración de los pagos de atención médica (𝐶𝑗) y el índice de Gini de desigualdad ATP (𝐺). Eso es,π𝑗 =𝐶𝑗 −𝐺El índice de Kakwani corresponde al doble del área entre la curva de Lorenz del ATP y la curva de concentración de los pagos de atención médica.
Sus valores se sitúan entre −2 (la financiación más regresiva) y +1 (la financiación más progresiva). Teóricamente, el caso de financiación proporcional corresponde aπ𝑗 =0.
Un valor positivo (π𝑗 >0) significa que el mecanismo de financiación de la salud𝑗es progresivo, ya que los hogares más ricos contribuyen proporcionalmente más que su parte del ATP. Un valor negativo (π𝑗 <0) implica que el mecanismo de financiamiento de la salud es regresivo, ya que la proporción de los pagos de atención médica aportados por los hogares más pobres es mayor que su participación en el ATP.
El índice de Kakwani es una medida de resumen. Como tal, a veces se complementa con pruebas estadísticas de dominancia mediante software estadístico para determinar si la progresividad o la regresividad son consistentes a lo largo de toda la distribución de ATP (es decir, si las curvas de Lorenz y de concentración se cruzan) y/o qué mecanismo de financiación es más progresivo o menos regresivo que el otro (es decir, si los índices de concentración no se cruzan) ( Bishop et al. 1994 ; Davidson y Duclos 1997 ). También se pueden realizar pruebas de dominancia para evaluar la progresividad a lo largo del tiempo ( Ataguba, 2016 ). Muchos análisis empíricos han utilizado el enfoque de comparación múltiple (MCA) 1 para las pruebas de dominancia ( O’Donnell et al. 2008b ).
Calcular los índices de Gini, de concentración y de Kakwani
Los índices de Gini y de concentración (𝐼G,C), de ahí el índice de Kakwani, se puede calcular mediante diversas fórmulas. Una de las maneras más sencillas de calcular el índice de Gini o de concentración es mediante la formulación de «covarianza conveniente» (es decir, en términos de la covarianza entre la variable relevante y el rango del PTA prepago) ( Kakwani, 1980 ; Lerman e Yitzhaki, 1989 ). Esto se muestra como:
𝐼G,C=2×cov(𝑦,𝑟)/μ𝑦
dónde𝑦es o bien ATP de prepago (para el índice de Gini) o pagos de atención médica (para el índice de concentración),𝑟es el rango de ATP yμ𝑦es la media de𝑦. Otro enfoque común utilizado para calcular𝐼G,Ces el enfoque de regresión conveniente ( Kakwani et al. 1997 ). Una colección de comandos de Stata para calcular𝐼G,CEl índice de Kakwani se puede encontrar en O’Donnell et al. (2008b ). Además, estos índices pueden estimarse utilizando el software ADePT del Banco Mundial ( www.worldbank.org/adept ). Debido a limitaciones de espacio, no proporcionamos todos los métodos para calcular estos índices, pero se remite a los lectores a Duclos y Araar (2006) y O’Donnell et al. (2008b ) para una exposición detallada de estos métodos. Se ha escrito un archivo ADO de Stata ( ), fácil de usar -fia-, que genera resultados para la progresividad estructural y el índice de Kakwani. Este archivo está disponible previa solicitud.
Evaluación empírica de la FIA
Se han realizado algunos análisis empíricos utilizando el enfoque de progresividad estructural ( Ugá y Santos 2007 ; Akazili et al. 2011 ; Mills et al. 2012 ) y el enfoque de progresividad efectiva (a través del índice de Kakwani) ( Wagstaff y van Doorslaer 1997 ; Wagstaff et al. 1999 ). Algunos autores presentan resultados utilizando ambos enfoques (véase Asante et al. 2016 ). Los pasos y procedimientos detallados para evaluar la FIA se presentan en la Tabla 2. La tabla también proporciona un resumen de los requisitos de datos y los problemas que los analistas deben tener en cuenta al realizar la FIA.
Tabla 2.
Pasos y procesos detallados involucrados en la realización de FIA
Paso 1: Obtención, limpieza y extracción de datos
Actividad
Extraiga o calcule la contribución total de cada hogar a cada mecanismo de financiación de la salud (por ejemplo, gasto de bolsillo, impuestos directos, impuestos indirectos, impuestos asignados, contribuciones a seguros de salud privados y sociales, etc.). Preferiblemente, esta contribución debe expresarse en contribuciones anuales.Calcule los ingresos o gastos de cada hogar (es decir, los ingresos por pagos anticipados del hogar), una medida del PTA. Estos deben ser brutos, descontando todos los pagos de atención médica. También deben anualizarse, ya que algunos artículos, como las compras frecuentes, tienen un período de recuperación corto, mientras que las compras no frecuentes tienen períodos de recuperación más largos.Calcule el tamaño del hogar (o un tamaño de hogar adulto equivalente que tenga en cuenta la composición del hogar) utilizando el mismo conjunto de datos.
Requisito
Datos detallados de encuestas (generalmente representativos a nivel nacional) que contienen información sobre el PTA (por ejemplo, ingresos o gastos) y otros datos relevantes para evaluar los pagos de salud. Ejemplos típicos de conjuntos de datos para análisis nacional incluyen las Encuestas de Medición del Nivel de Vida, las Encuestas de Monitoreo de las Condiciones de Vida, las Encuestas de Ingresos y Gastos, las Encuestas de Presupuestos Familiares, las Encuestas de Gasto del Consumidor, la Encuesta de Gasto de los Hogares y las Encuestas de Gasto y Utilización de Servicios de Salud.Las fuentes típicas de datos incluyen la autoridad estadística nacional, repositorios o bancos de datos internacionales e instituciones de investigación.Se requieren diferentes valores de parámetros para estimar el tamaño equivalente del hogar de adultos, según la escala de equivalente de adultos seleccionada. Esto se explica en el Recuadro 2 .
Observación
La medición del ATP y todos los pagos de atención médica deben extraerse del mismo conjunto de datos. Deben expresarse con la misma frecuencia temporal (preferiblemente anual).En caso de que los gastos de salud no se reporten directamente, sino que se estimen (por ejemplo, muchos impuestos indirectos), es necesario conocer aspectos como la estructura de los tipos impositivos, los tramos impositivos, así como cualquier descuento o exención fiscal. Esta información suele estar contenida en informes gubernamentales y artículos publicados. Además, para extraerla, se requieren supuestos fiables sobre quién asume la carga final de cada pago (véase la Tabla 3 ).En algunos casos, los datos sobre pagos de salud pueden ser limitados en las encuestas de hogares ( Borghi et al., 2009 ), ya que estas encuestas no se diseñaron principalmente para el gasto en salud. Es importante señalar las limitaciones en estos datos, si las hubiera, para el FIA (véase la sección de discusión).Si un hogar no contribuye a un mecanismo específico de financiación de la salud, su pago debe registrarse como cero. Por ejemplo, si el hogar A no realizó gastos de bolsillo por servicios de salud, el gasto de bolsillo de este hogar debe registrarse como cero y no como faltante. Esto tiene implicaciones para la estimación en muchos programas informáticos, incluido Stata.En algunos casos (especialmente en el caso de los impuestos no asignados), no todas las contribuciones extraídas o estimadas se asignan al sector salud. Por lo tanto, solo debe considerarse la proporción asignada a este sector. Por ejemplo, si solo el 15% de los ingresos fiscales no asignados se asigna al sector salud, las estimaciones de impuestos deben ajustarse en un 15%.Cuando no se dispone de datos de hogares representativos a nivel nacional, los investigadores pueden encargar encuestas primarias para la FIA ( Borghi et al., 2009 ). Sin embargo, este proceso puede ser muy costoso. Como alternativa, los analistas pueden presionar para que se incorporen preguntas relevantes en las encuestas ya existentes.
Paso 2: Estimación de la progresividad de cada mecanismo de financiación de la atención sanitaria
Actividad
Estimar la progresividad de cada mecanismo de financiamiento de la atención de salud después de ajustarlo en función de una medida del tamaño del hogar (o tamaño del hogar equivalente de un adulto) utilizando el enfoque de progresividad estructural o efectiva.El enfoque de progresividad estructural implica categorizar los hogares en cuantiles (p. ej., cuartiles o quintiles) de PTA prepago. Para cada cuantil, se calcula una estimación del pago de atención médica como fracción de la PTA (es decir, la proporción promedio del pago) aplicando las ponderaciones correspondientes a cada hogar.El enfoque de progresividad efectiva (por ejemplo, utilizando el índice de Kakwani) implica aplicar una rutina de computadora (por ejemplo, – fia-) para obtener el índice.
Requisito
Contribuciones extraídas o estimadas para todos los mecanismos de financiación de la salud pertinentes de todos los hogares. Estas contribuciones se utilizan para calcular la progresividad.El ATP estimado de cada hogar (es decir, ingresos o gastos) antes de cualquier pago de atención médica a partir de los mismos datos de una encuesta representativa a nivel nacional.El conjunto de datos debe contener variables relevantes que muestren el diseño muestral detallado del conjunto de datos. Esto debe incluir la unidad de muestreo principal, la variable de estrato y la ponderación de los hogares necesaria para que las estimaciones reflejen las cifras nacionales.
Observación
Todos los pagos de atención médica (incluidos impuestos, cotizaciones a seguros privados o sociales, o gastos de bolsillo) estimados a nivel de hogar deben dividirse por una medida del tamaño del hogar (por ejemplo, el número real de personas en ese hogar o un tamaño estimado equivalente de un adulto). Se debe aplicar la ponderación adecuada del hogar al estimar la progresividad para obtener estimaciones que reflejen todo el país o la región de referencia.En el caso de las evaluaciones de progresividad estructural donde se calcula algún tipo de tasa de pago promedio, es necesario ajustar todas las variables relevantes para reflejar los agregados nacionales. Por ejemplo, comparar las estimaciones de impuestos directos extraídas con las reportadas por la autoridad fiscal nacional y ajustar la variable impositiva en consecuencia (véase, por ejemplo, Borghi et al., 2009 ).
Paso 3: Evaluación de la progresividad general en la financiación de la atención sanitaria
Actividad
Progresividad estructural: esto se puede evaluar de dos maneras: (1) sumando todas las variables de pago de atención médica extraídas para cada hogar y calculando las participaciones de pago promedio por cuantiles o (2) sumando la participación de pago promedio de cada mecanismo de financiamiento de atención médica por cuantiles.Progresividad efectiva: la propiedad aditivamente separable del índice de Kakwani permite ponderar el índice estimado de cada mecanismo por su participación en la financiación total de la salud. Esto se utiliza para obtener la progresividad general del país.
Requisito
Progresividad estructural: (1) pagos de atención médica estimados o extraídos para todos los mecanismos de financiamiento para cada cuantil y (2) las proporciones de pago promedio calculadas por cuantiles para cada mecanismo de financiamiento.Progresividad efectiva: Además de los índices de Kakwani, se necesita la participación de cada mecanismo de financiación de la salud en la financiación total de la salud. Esta información puede obtenerse de las Cuentas Nacionales de Salud (CNS) del país, estudios publicados, el Ministerio de Salud o de Hacienda o cualquier otra institución gubernamental pertinente.
Observación
Lo ideal sería que la combinación de financiación de la salud (por ejemplo,𝑎1,𝑎2y𝑎3) debe obtenerse de los datos de las Cuentas Nacionales de Salud (CNS). Un artículo anterior de esta serie muestra los diversos usos de las CNS ( Price et al., 2016 ). Por lo general, para los países con datos disponibles, las tablas nacionales de las CNS se pueden encontrar en http://www.who.int/health-accounts/en . Cuando no se dispone de datos de las CNS, se pueden utilizar análisis e informes del gasto público que recopilan información sobre la atención sanitaria de los hogares y otros gastos. Incluso se puede utilizar la investigación empírica publicada sobre la combinación de recursos financieros de la salud.Utilizando el índice de Kakwani, es posible que la combinación de financiamiento extraída represente menos del 100% del financiamiento total de la salud. Por lo tanto, se sugieren maneras de ajustar el financiamiento general de la salud basándose en supuestos sobre cómo se distribuye el mecanismo de financiamiento omitido ( O’Donnell et al., 2008b ). Por ejemplo, si el mecanismo de financiamiento omitido es el seguro médico privado y, por supuesto, su distribución es similar a la del impuesto sobre la renta personal, se asume el índice de Kakwani del impuesto sobre la renta personal para el seguro médico privado.
Paso 4: Interpretación de los resultados para la política
Actividad
Interpretar los resultados para ayudar en la formulación y/o implementación de políticas.
Requisito
Una comprensión de los desafíos de financiación de la salud del país.
Observación
Se puede realizar un análisis de sensibilidad para evaluar el impacto de cambiar la combinación y la estructura del financiamiento de la salud en el país. Por ejemplo, ¿qué ocurrirá con la progresividad general si la dependencia del país del gasto de bolsillo se reduce en un 20%? Esto se puede responder utilizando el índice de Kakwani, ya queπ𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 =𝑎1π1 +𝑎2π2 +𝑎3π3en el caso en que existan tres mecanismos de financiación.
Tres cuestiones clave que surgen del Cuadro 2 y que requieren mayor explicación incluyen (i) el proceso de extracción o estimación de las diversas variables de pago de atención médica, incluyendo los supuestos sobre quién soporta la carga final de dichos pagos ( el Cuadro 3 contiene detalles de los diversos supuestos que los investigadores han utilizado para extraer los pagos de salud de las encuestas de hogares), (ii) las diferentes medidas de ATP de los hogares para FIA (véase el Recuadro 1 ) y (iii) el cálculo de los pagos de atención médica per cápita o equivalentes por adulto y ATP (por ejemplo, ingresos o gastos) (véase el Recuadro 2 ).
Tabla 3.
Extracción de las distintas variables de pago de la atención médica
Mecanismo de financiación de la salud
Proceso de estimación
Gasto OOP
La carga final del gasto de bolsillo recae en el hogar que paga. Es importante destacar que estos pagos incluyen todos los pagos directos realizados a un proveedor de servicios de salud, generalmente en el momento de utilizar dicho servicio ( Rannan-Eliya, 2010 ). En algunas encuestas, se desglosan, mientras que en otras se informan como una cifra agregada. Si bien los datos desglosados de gastos de bolsillo pueden ser más completos ( Lu et al., 2009 ), es importante garantizar que el gasto de bolsillo no incluya ninguna parte reembolsada por terceros. La financiación de gastos de bolsillo de un hogar para los gastos de bolsillo de otro hogar puede no estar incluida en el gasto de bolsillo del receptor.
Cotizaciones a seguros de salud privados y sociales
Generalmente, la carga final del seguro médico privado (ya sea financiado por el empleador o el empleado) recae, en principio, sobre el hogar. Lo mismo suele ocurrir con las cotizaciones al seguro médico social en nombre del empleado.
Impuestos
En el caso de los impuestos, excepto el impuesto sobre la renta de las personas físicas, la carga fiscal final puede repercutirse en la entidad que la gravó inicialmente. Comprender en detalle este proceso en cada país es relevante para extraer y estimar las contribuciones de los hogares a los impuestos. Sin embargo, por lo general, los impuestos indirectos tienden a repercutirse en los consumidores/hogares. Los tipos impositivos de estos impuestos indirectos se aplican a los gastos declarados por los hogares para extraer los pagos de impuestos.
Cuando un impuesto está asignado, se deduce según el tipo de impuesto. Por ejemplo, un impuesto asignado sobre los ingresos del juego se deducirá aplicando el tipo impositivo sobre los ingresos declarados por el juego. En este caso, la carga final recae sobre el jugador.
Uno de los impuestos más difíciles de asignar es el impuesto a la renta corporativa y algunos investigadores suponen que la carga es similar al impuesto a la renta personal ( Wagstaff y van Doorslaer 1992 ) o que se comparte entre los consumidores y los propietarios de capital ( Ataguba y McIntyre 2012 ).
Los lectores interesados en ejemplos detallados de cómo extraer o calcular las contribuciones a través de cada mecanismo de financiamiento de la salud para cada hogar pueden consultar los estudios realizados en Ghana ( Akazili et al., 2011 ), Sudáfrica ( Ataguba y McIntyre, 2012 ), Tanzania ( Mtei et al., 2012 ) y Fiji ( Asante et al., 2016 ).
La medición del ATP es un elemento clave del FIA. Ha habido un amplio debate sobre la medida más adecuada del ATP, desde el ingreso permanente hasta el gasto de consumo ( Buehler, 1945 ; Wagstaff y van Doorslaer, 1993 ; Miller, 2005 ). En general, existen algunas opciones para estimar el ATP para el FIA. En los países desarrollados, aparte de algunos estudios que utilizan el gasto ( Lancaster et al., 1999 ), el ingreso suele ser la medida preferida. Sin embargo, en los países en desarrollo, el gasto o el consumo suelen ser la medida preferida ( Younger et al., 1999 ; Sahn y Stifel, 2003 ; O’Donnell et al., 2008a , b ). El uso del gasto en muchos países en desarrollo se atribuye a las dificultades inherentes a la medición del ingreso, ‘la variabilidad estacional de dichas ganancias y las grandes proporciones de ingresos… provenientes del trabajo por cuenta propia tanto dentro como fuera de la agricultura’ ( Sahn y Stifel 2003 , pág. 464) que los hogares pueden no registrar como ingresos ( O’Donnell et al. 2008b ). El gran sector informal en los países en desarrollo también contribuye a la falta de fiabilidad de los ingresos. Los ingresos también pueden ocultarse para evadir impuestos ( Lancaster et al. 1999 ). Una medida más robusta del ATP es el gasto de consumo de los hogares que mide el nivel de bienestar a largo plazo en lugar del ingreso corriente ( Blundell y Preston 1995 ). Esto incluye el valor de los consumos no comerciales además de las compras frecuentes y no frecuentes de los hogares. En estudios empíricos, se define como el «uso final de bienes y servicios, excluyendo el uso intermedio de algunos bienes y servicios en la producción de otros» ( O’Donnell et al., 2008b , p. 70). Por lo tanto, dependiendo de la disponibilidad de indicadores para el ATP, solo se utilizan medidas cardinales de ATP en lugar de medidas ordinales para evaluar la progresividad o el FIA.
Caja 2:
Cálculo de los pagos de atención sanitaria per cápita o equivalente por adulto y ATP
El tamaño del hogar equivalente por adulto se puede calcular de diversas maneras. Una de las más populares es definir la escala de equivalente adulto (ES) como (Deaton, 1997 ):
ES=(𝐴+α𝐶)θ
dónde𝐴es el número de adultos en el hogar,𝐶es el número de hijos,αes una medida del peso relativo otorgado a los niños yθes una medida de economías de escala. Si el valor deαse acerca a 1, entonces se supone que el consumo de un niño es casi equivalente al de un adulto. Si el valor deθse acerca a 1, significa la ausencia de economías de escala, de modo que los hogares más grandes, en promedio, no viven más barato que los hogares más pequeños. Cuandoα =θ =1,ESse convierte en el tamaño total del hogar y esto se utiliza para estimar el ATP per cápita y los pagos de atención médica per cápita. Deaton y Zaidi (2002) sugieren que, para los países en desarrollo, el valor deθdebe estar entre 0,75 y 1,0 mientras que el valor deαdebería estar entre 0,3 y 0,5. Esto se debe a la importancia relativa de los alimentos en el consumo total y al limitado margen para las economías de escala. Por lo tanto, si un hogar tiene dos niños y dos adultos, y establecemosαyθser 0,5 y 0,75, respectivamente, entoncesES =2.28Lo que significa que hay aproximadamente 2,28 adultos equivalentes en ese hogar, aunque el tamaño total del hogar es de 4 personas. Si se utilizan los ingresos como medida del ATP, el ingreso equivalente por adulto y los pagos de atención médica equivalentes por adulto se obtienen dividiendo el ingreso total del hogar y los pagos totales de atención médica del hogar por el valor deESpara cada hogar.
A continuación se presentan ejemplos de progresividad estructural y efectiva utilizando Sudáfrica como caso de estudio.
Evaluación de la progresividad de la financiación de la salud en Sudáfrica
Sudáfrica, un país del África subsahariana con fuentes de datos confiables, financia los servicios de salud a través de tres amplios mecanismos: impuestos generales (∼38% de las finanzas totales de salud), seguro de salud privado (∼50%) y pagos de bolsillo (∼12%) ( Ataguba y McIntyre 2018 ).
Obtención, limpieza y extracción de datos
El conjunto de datos de la Encuesta de Ingresos y Gastos representativa a nivel nacional para 2011/12 se utilizó para extraer las contribuciones de los hogares a impuestos, pagos OOP y seguros de salud privados ( Ataguba y McIntyre 2018 ). Debido a que no todos los ingresos fiscales se asignan al sector de la salud, solo se consideró para el análisis alrededor del 11% del impuesto total extraído (véase la Tabla 2 ). El ATP se midió utilizando el gasto de consumo equivalente por adulto. En términos de la carga final de cada mecanismo de financiación, los impuestos directos son soportados por el contribuyente legal, los impuestos indirectos por los consumidores, el seguro de salud privado por el hogar o individuo asegurado y los pagos OOP por los usuarios de los servicios de salud. Debido a la limitación de espacio, remitimos al lector a Ataguba y McIntyre (2018) para obtener detalles sobre cómo se extrajeron las contribuciones para cada mecanismo de financiación de la salud para cada hogar.
Estimación de la progresividad de cada mecanismo de financiación de la salud
La progresividad estructural se evaluó categorizando los hogares en quintiles de PTA. Posteriormente, se calculó la fracción promedio de PTA que los hogares de cada quintil destinan a cada mecanismo de financiamiento de la salud.
Los resultados que se muestran en la Figura 2 indican que el gasto de bolsillo y los impuestos indirectos son regresivos. El quintil más rico (es decir, el 20% superior de la población en términos de PTA) contribuye menos como proporción de sus ingresos que el 20% más pobre. Los impuestos directos, los impuestos totales y el seguro médico privado son progresivos porque el 20% inferior de la población contribuye menos como proporción de su PTA que los quintiles superiores.
La progresividad efectiva se evaluó mediante el índice de progresividad de Kakwani. Las conclusiones basadas en los resultados de la Tabla 4 son similares a las de la Figura 2. Los impuestos indirectos y los pagos directos son regresivos (índices de Kakwani negativos), mientras que los impuestos directos, los impuestos totales y los seguros médicos privados son progresivos (índices de Kakwani positivos). Estos resultados también se confirman mediante la prueba de dominancia estadística.
Tabla 4.
Índices Kakwani para los principales mecanismos de financiación de la salud, Sudáfrica, 2010-2011
un índice de Gini para el ATP del hogar equivalente.
†indica una diferencia significativa desde cero (1%); ‡ indica una diferencia significativa desde cero (10%).
Pruebas de dominancia: – indica que la línea de 45°/curva de Lorenz domina la curva de concentración.
+Indica que la curva de concentración domina la línea de 45°/curva de Lorenz.
Se rechaza la dominancia si hay al menos una diferencia significativa en una dirección y ninguna diferencia significativa en la otra, con comparaciones en 19 cuantiles y un nivel de significancia del 5%.
Estimación de la progresividad global de la financiación de la salud
En general, la financiación de la atención sanitaria es progresiva en Sudáfrica. Este es el caso de los enfoques de progresividad estructural y efectiva. Como se muestra en la Figura 2 , el 20% inferior de la población gasta alrededor del 5% de su ATP financiando servicios de salud en comparación con alrededor del 15% gastado por el quintil más rico. También en la Tabla 4 , el índice Kakwani de financiación general de la salud en Sudáfrica se estimó en 0,101 [es decir, (0,38 * 0,0824) + (0,12 * (−0,0289)) + (0,50 * 0,1417) = 0,10]. Ataguba y McIntyre (2018) tienen cautela al interpretar estos resultados de progresividad, ya que el principal impulsor (seguro médico privado) cubre a <20% de la población sudafricana, que son principalmente los ricos. De hecho, Ataguba y McIntyre (2018) demostraron que las contribuciones al seguro de salud privado eran regresivas entre aquellos que estaban asegurados.
Interpretación de resultados para políticas
Si bien la proporción de los pagos directos en la financiación total de la salud en Sudáfrica es baja, su regresividad implica la necesidad de evitar aumentar esta carga, ya sea mediante el aumento de los copagos o de las tasas de usuario. En Sudáfrica, los impuestos generales contribuyen significativamente a la financiación total de la salud y son progresivos. Por lo tanto, una mayor dependencia de los impuestos directos, especialmente los impuestos directos, resultará en una financiación total de la salud progresiva, en igualdad de condiciones. Recientemente, el gobierno sudafricano está reformando el sector salud. Por lo tanto, estos hallazgos proporcionarán información de referencia sobre mecanismos progresivos útiles para financiar su sistema nacional de salud.
Discusión
El análisis de impacto financiero (FIA) sigue siendo un análisis importante para los países que desean evaluar la equidad de su sistema de financiamiento de la salud. Este análisis es útil para evaluar cómo cada mecanismo de financiamiento de la salud se desvía de la proporcionalidad y para evaluar la progresividad o regresividad de todo el sistema. El financiamiento regresivo suele considerarse injusto, ya que impone una mayor carga a los pobres. Si bien se prefiere el financiamiento progresivo de la salud, este resultado debe examinarse críticamente en el contexto de los mecanismos de financiamiento de la salud de cada país. Esto incluye un análisis cuidadoso y exhaustivo de cómo se utilizan los fondos de salud para adquirir servicios de salud. Por ejemplo, puede darse el caso de que el gasto de bolsillo represente la mayor parte del financiamiento total de la salud y se estime como un mecanismo de financiamiento progresivo. Esta relación progresiva puede resultar de un caso en que los pobres no pueden pagar ni utilizar los servicios de salud. También puede deberse principalmente a que los pobres están exentos del pago de tasas. La interpretación que se da a cada uno de estos casos es diferente. Si el gasto de bolsillo es progresivo porque los pobres están exentos del pago de servicios de salud y no existen otras barreras de acceso, dicha progresividad puede considerarse «justa». Esto contrasta con el caso en que un gasto de bolsillo progresivo se debe principalmente a que los pobres no pueden costear o utilizar los servicios de salud. Además, si el seguro médico voluntario privado constituye una gran parte del financiamiento total y es progresivo, esto podría no significar que todo el sistema de financiamiento de la salud sea equitativo per se, como se analiza en Ataguba y McIntyre (2012) .
Por lo tanto, la FIA no debe ser necesariamente un fin, sino un medio para un fin, es decir, garantizar la equidad en todo el sistema de salud. Los resultados de la FIA, combinados con un BIA detallado, pueden usarse para informar las políticas destinadas a garantizar la cobertura universal de salud (CSU). Una forma de usar los resultados es reevaluar la progresividad general en la financiación de la salud para un país y reducir la dependencia de mecanismos de financiación regresivos. Por ejemplo, si el gasto de OOP comprende el 50% de la financiación total de la salud de un país y se estima como un mecanismo de financiación regresivo, es probable que una reducción en esta proporción tenga un efecto «positivo» en la progresividad general, como se analiza en la Tabla 2. Esto se debe a que el índice Kakwani general es la suma ponderada de los índices Kakwani de cada mecanismo de financiación de la salud.
Como se mencionó anteriormente, la disponibilidad de datos de calidad de encuestas de hogares sigue siendo una condición indispensable para una buena evaluación de la contribución familiar (FIA). Los datos deben contener información sobre una medida fundamental del PTA e información relevante para extraer la contribución de cada hogar a la mayoría, si no a todos, los mecanismos de financiación de la salud. Desafortunadamente, muchos países de ingresos bajos y medios se enfrentan al desafío de la baja calidad de los datos de las encuestas de hogares o la ausencia de datos rutinarios para la evaluación de la FIA. Cuando los datos para estimar las contribuciones a través de cualquier mecanismo de financiación de la salud no son exhaustivos, el analista debe reconocerlo y observar su impacto en los resultados de la FIA. Por ejemplo, las contribuciones al seguro social de salud pueden provenir tanto del empleador como del empleado. Si un conjunto de datos no contiene información sobre la contribución del empleador, se pueden utilizar supuestos para estimarla directamente a partir de la encuesta. Sin embargo, si se omite, debe observarse su impacto en los resultados finales. En un caso donde existe una ausencia general de datos fiables de encuestas de hogares, McIntyre y Kutzin (2016) analizan una medida provisional para proporcionar una aproximación razonable de cuán progresivo o regresivo puede ser cada mecanismo. A largo plazo, será necesario que los países inviertan en la recopilación de datos rutinarios fiables para monitorear el progreso hacia un sistema de financiamiento de la salud progresivo y equitativo. En muchos casos, puede que no sea necesaria una encuesta completamente nueva. Se puede añadir a una encuesta rutinaria de hogares existente un módulo que revele variables relevantes (o faltantes) de gasto en salud o de precios de los servicios (ATP). En general, es importante que los datos completos de la encuesta de hogares contengan suficiente información, como se indica en la Tabla 2, para realizar la evaluación de impacto financiero (FIA).
El análisis de impacto de salud rutinario puede ser útil no solo para evaluar el progreso hacia la cobertura sanitaria universal, sino también para evaluar las áreas donde el país necesita actuar para garantizar que el sistema de salud trate a los hogares de manera justa. Cuando sea necesario, los resultados del análisis de impacto de salud deberían fundamentar las decisiones políticas para lograr un sistema de salud con mejor desempeño.
Tomasz Chomiuk, Natalia Niezgoda*, Artur Mamcarz y Daniel Śliż
La obesidad se ha convertido en una de las epidemias mundiales, contribuyendo a la carga de enfermedad en la sociedad, aumentando el riesgo de diabetes, enfermedades cardiovasculares y hepáticas. El equilibrio energético inadecuado resultante de la ingesta excesiva de energía y la actividad física (AF) insuficiente es uno de los principales factores que contribuyen a la incidencia de la obesidad y al desarrollo del síndrome metabólico (SM). Las opciones de tratamiento para la obesidad incluyen modificaciones en el estilo de vida, farmacoterapia y cirugía bariátrica, siendo esta última el tratamiento más efectivo. Las intervenciones en el estilo de vida que implican un aumento de la AF y una reducción de la ingesta calórica mejoran los resultados metabólicos. La implementación temprana del ejercicio conduce a una mejor condición física, un mejor control glucémico y un perfil lipídico. La realización de AF sistemática se asocia con una mejor calidad de vida, mejora la sensibilidad a la insulina, causa pérdida de peso adicional, reduce sus efectos adversos sobre la masa ósea y da como resultado una mejor composición corporal. En esta revisión narrativa resumimos el estado actual del conocimiento sobre el impacto de la AF en los componentes del SM y las últimas recomendaciones para la AF en pacientes con SM.
PALABRAS CLAVE
obesidad, actividad física, síndrome metabólico, resistencia a la insulina, hipertensión
1 Introducción
El síndrome metabólico (SM) es uno de los principales problemas de salud pública de los últimos años. La presencia de SM aumenta significativamente el riesgo de diabetes y enfermedades cardiovasculares (Rochlani et al., 2017; Hsu et al., 2021). El SM no es una enfermedad única, sino un conjunto de factores de riesgo para la enfermedad cardiovascular, cuyos criterios han evolucionado a lo largo de los años y han sido definidos de manera diferente por las organizaciones de salud (Saklayen, 2018). Las definiciones del Panel de Tratamiento de Adultos del Programa Nacional de Educación sobre el Colesterol III (NCEP ATP III) y la Federación Internacional de Diabetes (IDF) de los Estados Unidos toman como criterios diagnósticos la presencia de obesidad, dislipidemia, presión arterial elevada y niveles elevados de glucosa en ayunas (Grundy et al., 2005; Alberti et al., 2006). De acuerdo con la última definición de la Sociedad Polaca de Hipertensión, que tiene en cuenta tanto otras definiciones como las últimas pautas de manejo de componentes individuales del SM, los criterios de diagnóstico para el SM incluyen la presencia de obesidad y dos de los tres criterios siguientes: presión arterial alta, alteración del metabolismo de la glucosa y niveles elevados de lipoproteínas de baja densidad (LDL) y colesterol no HDL (no HDL). El principal criterio diagnóstico para el SM es la obesidad, que se diagnostica por una circunferencia de cintura superior a 88 cm en mujeres y 102 cm en hombres o un
Abreviaturas: PA, actividad física; MetS, síndrome metabólico; AT, entrenamiento aeróbico; RT, entrenamiento de resistencia; HIIT, entrenamiento de intervalos de alta intensidad; Termogénesis de actividad sin ejercicio. índice de masa corporal (IMC) > 30 kg/m2 (Dobrowolski et al., 2022).
Los criterios diagnósticos actuales para la resistencia a la insulina asumen un nivel de glucosa en ayunas de 100–125 mg/dL, 140–199 mg/dL después de 120 min en una prueba de tolerancia oral a la glucosa, HbA1C 5,7%–6.4% según la Asociación Americana de Diabetes (ADA) (Diabetes estadounidenseComité de Práctica Profesional de la Asociación, 2022).
Otro de los criterios diagnósticos adicionales es un nivel elevado de colesterol no HDL de >130 mg/dL, que mide el contenido de colesterol de todas las lipoproteínas aterogénicas, incluido el LDL (Virani, 2011). Un tercer criterio diagnóstico adicional es una presión arterial sistólica normal mayor o igual a 135 mmHg y una presión arterial diastólica de 85 mmHg medida en el consultorio o una presión arterial sistólica >130 mmHg y diastólica >80 mmHg medido en casa. Además, terapia con medicamentos para reducir la glucosa, medicamentos para reducir el colesterol o la presión arterial
Además capacitar como adicional diagnóstico criterios (Dobrowolski et al., 2022). La naturaleza multisistémica de los resultados de SM De traslapado inflamación oxidativo estrés, disfunción hemodinámica e isquemia en pacientes. Esto da como resultado un mayor riesgo de enfermedad cardiovascular, enfermedad del hígado graso no alcohólico y otras disfunciones hepáticas, enfermedad renal crónica, cáncer y trastornos neurodegenerativos (Silveira Rossi et al., 2022). Los mecanismos patogénicos asociados con el SM son complejos y deben dilucidarse por completo. Todavía existe un debate sobre si los diversos componentes del SM representan patologías separadas o son manifestaciones de un mecanismo patogénico común. La gran variación geográfica en la prevalencia del SM enfatiza la importancia de los factores ambientales y de estilo de vida, como el exceso de calorías dietéticas y la inactividad física, como los principales contribuyentes a la enfermedad. El tejido adiposo secreta citocinas que contribuyen a la resistencia a la insulina y a la disfunción endotelial que causan el desarrollo de SM (Van Alsten et al., 2020). Los estudios muestran que la obesidad abdominal es un desencadenante clave para la mayoría de las vías asociadas con el SM, lo que enfatiza la importancia de la ingesta calórica excesiva como un factor iniciador importante.Matsuzawa et al., 2011). De todos los mecanismos propuestos, la resistencia a la insulina, la activación neurohormonal y la inflamación crónica parecen ser los principales factores que conducen al desarrollo del SM y enfermedades cardiovasculares (Rochlani et al., 2017).
El número de personas diagnosticadas con SM está aumentando, especialmente en los países desarrollados. Se estima que la prevalencia del SM puede superar hasta el 30% de la población, dependiendo del origen (Noubiap et al., 2022). La prevalencia varía según la edad, el sexo, la raza, el origen étnico y los criterios diagnósticos. El SM afecta a una quinta parte o más de la población estadounidense y a aproximadamente una cuarta parte de la población europea (Rochlani et al., 2017; Saklayen, 2018). El rápido crecimiento económico y la globalización, entre otros, son las razones del aumento observado en la prevalencia del SM. Independientemente de la riqueza regional, una dieta poco saludable y niveles insuficientes de AF se han vuelto comunes en todo el mundo (Noubiap et al., 2022).
El síndrome metabólico ahora se está observando en la población pediátrica. La causa más común de SM en la población general es la hiperlipidemia, que afecta al 60% de la población polaca. En segundo lugar, la más común es la obesidad, que afecta a personas de todas las edades y su incidencia está aumentando desde las últimas 2 décadas. La más importante es que, según una revisión sistemática de 85 estudios con niños, la prevalencia media de SM en todas las poblaciones fue del 3,3% (Friend et al., 2013).
Los niños con obesidad con SM se caracterizan por un bajo rendimiento físico y malos hábitos alimenticios. A menudo tienenintolerancia a la glucosa con resistencia a la insulina. Los factores genéticos, el sexo y el peso al nacer también influyen en la incidencia de SM en los niños: los sujetos con bajo peso al nacer tenían más probabilidades de tener SM (Xiao et al., 2010; Jankowska et al., 2021). Sin embargo, es el estilo de vida, la tecnología, la AP inadecuada, estar sentado durante mucho tiempo y una dieta que incluye comida rápida, refrigerios, bebidas azucaradas y otros productos con alto contenido de azúcar y grasa los que tienen el mayor impacto en el desarrollo del SM (Jankowski et al., 2015; Ishaque, 2021).
Se ha observado que la prevalencia del SM aumenta con las diferencias de edad y género (Hirode y Wong, 2020; Lindet al., 2021). La presencia de SM a una edad temprana aumenta el riesgo relativo de enfermedad cardiovascular. Este riesgo, a su vez, disminuye con la edad de diagnóstico de SM (Huang et al., 2022).
Por lo tanto, el diagnóstico y la terapia correctos del SM son muy relevantes para las medidas preventivas a nivel individual y poblacional, en las que la incidencia de la enfermedad está aumentando en frecuencia y en todos los grupos de edad. El propósito de esta revisión narrativa es presentar el impacto de la AF en los componentes del SM y resumir las recomendaciones para diferentes tipos de AF en pacientes con SM.
2 Actividad física en personas con síndrome metabólico: base fisiológica
Cada componente clínico del SM puede ser modificado por la actividad física (AF) como se muestra en la Figura 1. La AF se define como cualquier movimiento corporal producido por los músculos esqueléticos que requieren gasto de energía. Sin embargo, el ejercicio se considera una subcategoría de AF que es repetitiva, planificada, estructurada y con un propósito (Dasso, 2019). La AF regular y moderada contribuye a mejorar la sensibilidad a la insulina, el perfil lipídico, la presión arterial y la composición corporal (Caro et al., 2013; Weiss et al., 2017; Shariful Islam et al., 2023). Por otro lado, los bajos niveles de condición física son uno de los principales factores de riesgo para el SM y la mortalidad general (Hong et al., 2014; Blaha et al., 2016).
El estrés oxidativo y la inflamación juegan un papel importante en el desarrollo de todos los componentes individuales del SM (Golbidiet al., 2012).
El efecto antiinflamatorio del ejercicio regular se asocia con una disminución de la masa grasa visceral y, por lo tanto, una disminución en la liberación de adipocinas proinflamatorias (Gleeson et al., 2011). Los efectos antiinflamatorios del ejercicio también pueden ser independientes de los cambios en la masa grasa. Se ha demostrado que la PA induce citoquinas antiinflamatorias, como el antagonista del receptor de IL-1 (IL-
1RA) e IL-10 soluble, al tiempo que reduce la producción de las citoquinas proinflamatorias IL-1β y TNF-α (Allen et al., 2015). Los efectos beneficiosos del ejercicio también se reflejan en la liberación de
mioquinas: citocinas, interleucinas como IL-6 y otros péptidos producidos por las fibras musculares. Participan en la protección contra enfermedades relacionadas con la inflamación, incluida la aterosclerosis. Los efectos antiinflamatorios del entrenamiento físico también pueden ser el resultado de la modulación de las vías de señalización intracelular mediadas por óxido nítrico (NO) y radicales libres de oxígeno. El aumento de la producción de radicales libres de NO y oxígeno durante el entrenamiento es importante para inducir mecanismos de defensa antiinflamatorios (Nishii et al., 2023). Los radicales libres de oxígeno exhiben efectos beneficiosos y tóxicos. Cuando su exceso no se puede reciclar gradualmente o cuando el cuerpo se produce de forma natural
las defensas son débiles, la acumulación de radicales libres provoca un fenómeno llamado «estrés oxidativo» (Scheele et al., 2009; Simioniet al., 2018). Se ha demostrado que el ejercicio regular permite a las células desintoxicar mejor grandes cantidades de especies reactivas de oxígeno tanto en adultos como en adultos mayores, que tienen una actividad antioxidante similar a la de los jóvenes con estilos de vida sedentarios y que pueden beneficiarse de la AF para protegerse del daño oxidativo y prevenir los trastornos relacionados con la edad (Simioni et al., 2018).
2.1 Actividad física y obesidad
La disminución de la AF está fuertemente asociada con un mayor riesgo de obesidad (Nunn et al., 2010). Aumentar el gasto de energía con una ingesta disminuida puede ayudar a reducir el exceso de grasa corporal y la obesidad. Los informes científicos indican que los métodos que pueden reducir eficazmente la grasa corporal incluyen cambiar la dieta y modificar el gasto energético a través del ejercicio (Niemiro et al., 2023). La grasa visceral es una de las causas de la inflamación sistémica, que conduce a la resistencia a la insulina, la diabetes tipo II y la aterosclerosis (Ellulu et al., 2017). Se observa una relación inversa entre la AF, el IMC, la relación cadera-cintura y la circunferencia de la cintura. La reducción de peso a través del entrenamiento físico da como resultado una menor pérdida de masa muscular en comparación con la grasa corporal que la pérdida de peso solo a través de la dieta (Weiss et al., 2017; Shozi et al., 2022). Se ha observado que la masa corporal magra representa una gran parte de la absorción de glucosa estimulada por la insulina, de ahí la suposición de que una mayor masa corporal magra tiene un mejor efecto sobre la homeostasis de la glucosa. Además, teniendo en cuenta la relación entre la masa corporal magra y el gasto energético en reposo, una mayor masa corporal magra tiene un efecto protector contra la acumulación excesiva de grasa a través de un mayor gasto energético en reposo (Lagacéet al., 2022). Además, la reducción de la masa grasa promueve el aumento de los niveles de adiponectina y la mejora de los perfiles de citoquinas, cambios en los que se asocian con SM y el desarrollo de resistencia a la insulina. En un estudio de Venojärvi et al. (2022), una intervención de dieta y ejercicio de 2 años redujo los niveles de leptina y aumentó los niveles de adiponectina en los sujetos. También observaron un mejor control de la glucosa sin afectar la expresión del gen GLUT-4 en el músculo esquelético en los sujetos. Además, la mejora de la sensibilidad a la insulina se asoció con una mejora del consumo máximo de oxígeno (VO2max) (Venojärvi et al., 2022).
2.2 Actividad física e hipercolesterolemia
El ejercicio mejora la capacidad del músculo esquelético para utilizar grasas en lugar de glucógeno, lo que resulta en niveles más bajos de lípidos plasmáticos (Mann et al., 2014). Un mecanismo conocido que mejora el perfil lipídico es el aumento de la actividad de la lipoproteína lipasa (LPL) bajo la influencia de la PA, que es responsable de la hidrólisis de quilomicrones y VLDL (Crichton y Alkerwi, 2015). En un estudio de Caro et al. (2013) se observaron diferencias significativas en los parámetros lipídicos (triglicéridos, HDL-C, no HDL-C, apoliproteína B) entre aquellos con estilos de vida sedentarios y aquellos que hacían ejercicio regularmente (a una intensidad de 7,5-15 MET por semana). Se observaron tendencias similares en el estudio de Crichton y Alkrewi. El aumento del tiempo frente a la pantalla afectó negativamente al perfil lipídico, en particular a los niveles de HDL, independientemente de la edad, el sexo, la educación, el tipo de ocupación, los ingresos, la AF, los factores dietéticos y el tabaquismo (Crichton y Alkerwi, 2015).
2.3 Actividad física e hipertensión
Reducir la presión arterial sistólica en 10 mmHg y la presión arterial diastólica en 5 mmHg puede reducir los incidentes cardiovasculares en una cuarta parte, el accidente cerebrovascular en un tercio y la mortalidad por cualquier causa en un 13% (Ettehad et al.,2016). Los mecanismos a través de los cuales el entrenamiento físico y la reducción de peso afectan la presión arterial incluyen cambios estructurales y funcionales en el sistema vascular, modulación del sistema renina-angiotensina, disminución de la estimulación del sistema nervioso simpático y aumento de la sensibilidad a la insulina (Golbidi et al.,2012). El entrenamiento físico tiene efectos significativos sobre la morfología de varios vasos sanguíneos. Provoca remodelación vascular y aumenta el área de la sección transversal y el diámetro de las venas y arterias. Esto da como resultado una disminución de la resistencia periférica (Stebbings et al., 2013). Además de los cambios estructurales, hay cambios funcionales que conducen a un mejor flujo sanguíneo. El ejercicio induce la angiogénesis, o la formación de nuevos vasos sanguíneos a nivel de las arteriolas de resistencia capilar, y la arteriogénesis, o la dilatación de los vasos existentes (Königstein et al., 2023). El ejercicio, además, reduce la respuesta vascular a la endotelina-1, que es un vasoconstrictor en personas con hipertensión establecida. El entrenamiento físico, al aumentar la producción de óxido nítrico y la liberación de acetilcolina, aumenta la vasodilatación dependiente del endotelio (Rêgo et al., 2019; Shariful Islam et al.,2023). Además, en personas con hipertensión, la AP reduce la actividad del nervio simpático (Shariful Islam et al., 2023). El sistema nervioso simpático se activa durante el ejercicio, pero el entrenamiento regular puede reducir la actividad del sistema nervioso simpático. La respiración lenta después del ejercicio estimula el sistema nervioso parasimpático que regula el equilibrio autónomo (Daniela et al., 2022).
2.4 Actividad física y resistencia a la insulina
En las personas con diabetes causada por la resistencia a la insulina, se pueden realizar cambios beneficiosos en la tolerancia a la glucosa a través del ejercicio regular. La obesidad abdominal contribuye a la resistencia a la insulina y el ejercicio regular ayuda a reducir la grasa corporal, aumentando así la sensibilidad celular a la insulina (Hong et al., 2014; Shih y Kwok, 2018). La pérdida de peso influenciada por el PA mejora la capacidad oxidativa de las mitocondrias e inhibe significativamente la gluconeogénesis al afectar la producción endógena de glucosa. La efectividad de las mejoras sostenidas en el metabolismo de la glucosa puede verse influenciada por la intensidad del ejercicio, ya que se asocia con cambios en la composición corporal: en la masa grasa, el tejido adiposo visceral y subcutáneo y el porcentaje de masa grasa, lo que puede traducirse en mejoras en la tolerancia a la glucosa (Keshel y Coker, 2015). Los informes científicos sugieren que un estilo de vida sedentario afecta los cambios en la proteína transportadora de glucosa muscular (GLUT) que afecta el metabolismo de los carbohidratos. Además, la denervación del músculo esquelético provoca una rápida disminución tanto del contenido de GLUT-4 muscular como de la captación de glucosa estimulada por la insulina (Strasser, 2013). En conclusión, los niveles insuficientes de AF pueden contribuir ael desarrollo de resistencia a la insulina al disminuir la eficiencia de las células β pancreáticas a través de varias vías, incluida la disfunción mitocondrial, el estrés oxidativo y la inflamación, y apoptosis (Hudish et al., 2019; Yaribeygi et al., 2021).
3 Formas recomendadas de actividad física en personas con
síndrome metabólico
La AF y un estilo de vida activo tienen un efecto preventivo en el contexto del estrés oxidativo, pero también en la protección primaria y secundaria contra enfermedades cardiovasculares, diabetes tipo II, SM y enfermedades neurodegenerativas, incluida la enfermedad de Alzheimer (Simioni et al., 2018).
3.1 Entrenamiento aeróbico
El entrenamiento aeróbico (TA) es el tipo de ejercicio más efectivo en los problemas de salud asociados con el SM. Un estudio de Bateman et al.(2011) encontró que la TA mejoró los parámetros de SM en mayor medida que el entrenamiento de resistencia (RT). Sin embargo, la mayor mejora se observó con una combinación de resistencia y ejercicio aeróbico (Bateman et al., 2011).
La TA que causa el gasto de energía es una herramienta importante para reducir el peso corporal y la grasa corporal, incluida la grasa visceral. Los mejores resultados se obtienen cuando se combinan con una dieta equilibrada. La intervención con TA sola da como resultado una pequeña disminución del peso corporal (0-2 kg) y su efectividad solo es posible con altos volúmenes de entrenamiento (Donnelly et al., 2009; Swift et al., 2014).
La TA es una de las principales intervenciones de estilo de vida introducidas en pacientes hipertensos. Se ha observado en un metaanálisis que la TA reduce la presión arterial sistólica en 8-12 mmHg y la presión arterial diastólica en 5-6 mmHg en adultos hipertensos (de Barcelos et al., 2022). Esto se asocia, entre otras cosas, con una reducción de la rigidez arterial, efectos sobre la función autonómica, así como una mejor función endotelial y una reducción de la inflamación de la pared del vaso (Lopes et al., 2018). La TA también es una intervención eficaz para lograr el control de la presión arterial sistólica y diastólica en pacientes con hipertensión no controlada utilizando dos fármacos antihipertensivos. Esto se demostró en un estudio de Maruf et al. (2016) en el que los sujetos se sometieron a un programa de entrenamiento de 12 semanas de ejercicio de danza aeróbica a una intensidad del 50% al 70% 3 veces por semana. Los investigadores concluyeron que la TA puede ser útil en el tratamiento de personas con hipertensión sin necesidad de recetar un tercer fármaco para reducir la presión arterial (Maruf et al., 2016). Otra revisión sistemática y metanálisis indica que la AF de varios tipos a intensidad moderada realizada durante el tiempo libre tiene un efecto significativo en la reducción de la presión arterial (tanto sistólica como diastólica) en comparación con un grupo de control sin intervención (SharifulIslam et al., 2023).
La TA tiene efectos sistémicos beneficiosos. El estudio de Monda et al. (2020) comprobó varios parámetros sanguíneos [aspartato aminotransferasa (AST), alanina aminotransferasa (ALT), gamma-glutamil transpeptidasa (GGT), colesterol total (TC), HDL, LDL y TG] después de 6 meses de TA regular sin cambios en la dieta. Todos los parámetros sanguíneos estudiados mejoraron desde los niveles basales. También se describió una asociación entre el aumento de los niveles plasmáticos de orexina A y la AF. Este neuropéptido juega un papel importante en estados clave: sueño-vigilia, comportamiento alimentario, estado de ánimo u homeostasis energética. Se ha demostrado que está involucrado en las adaptaciones al ejercicio (Monda et al., 2020).
Los hallazgos sugieren que el momento, el volumen y la intensidad del ejercicio afectan los cambios en los niveles de lípidos en sangre. El HDL-C es más sensible al ejercicio. Para reducir más los niveles de LDL-C y TG, es necesario aumentar la intensidad de AT. Aunque la TA de alta intensidad tiene un efecto muy significativo en la mejora del perfil lipídico (especialmente LDL-C y TG), el ejercicio de intensidad moderada o baja es suficiente para la mayoría de las personas. Muchas personas con SM no deben someterse a ejercicios de alta intensidad (Wang y Xu, 2017).
Dado que las contracciones musculares que ocurren durante el ejercicio aumentan la absorción de glucosa en el músculo esquelético, se recomienda para pacientes con diabetes tipo 2. Se observaron diferencias significativas en la glucosa en sangre en ayunas, los niveles de insulina plasmática y la resistencia a la insulina en pacientes con diabetes tipo II después de una intervención de AT de 8 semanas a una intensidad del 60% en comparación con un grupo de control (Motahari-Tabari et al., 2014). De acuerdo con las recomendaciones para personas con diabetes tipo II, para obtener los mayores beneficios para la salud, el ejercicio de intensidad moderada a alta debe ser de al menos 150 minutos por semana. La TA se puede realizar de forma continua o como entrenamiento de intervalos de alta intensidad (HIIT), que se caracteriza por ráfagas cortas e intensas intercaladas con períodos de recuperación. Se pueden obtener beneficios metabólicos y cardioprotectores similares en pacientes más jóvenes o en mejor forma física que realizan HIIT vigorosamente durante 75 minutos / semana. Sin embargo, este tipo de entrenamiento se recomienda para pacientes clínicamente estables que ya están realizando una AF vigorosa (Cannata et al., 2020).
3.2 Entrenamiento de resistencia
El entrenamiento de resistencia (RT) aumenta la fuerza, la masa muscular y la masa corporal magra más que el AT. Sin embargo, debido al aumento de la masa muscular, no causa pérdida de peso sin restricción calórica. Pero, incluso sin restricción calórica, tiene un efecto beneficioso sobre la composición corporal porque reduce la masa grasa, incluida la grasa abdominal, y aumenta el metabolismo basal. En reposo, el músculo esquelético consume 54,4 kJ/kg (13,0 kcal/kg) por día, más que el tejido adiposo. 18,8 kJ/kg (4,5 kcal/kg) (Heymsfield et al., 2002; Sundell, 2011). Esto es particularmente importante para las personas que pierden peso, ya que el metabolismo en reposo se reduce después de la pérdida de peso en personas sanas de peso normal y con sobrepeso. Esta reducción se produce debido a la pérdida de masa de los tejidos prescindibles de energía y a las adaptaciones metabólicas. En consecuencia, la pérdida de tejidos prescindibles de energía, principalmente músculo esquelético y tejido adiposo, contribuye a una reducción del metabolismo en reposo (Martin et al., 2022).
También se ha demostrado que la RT aumenta la sensibilidad a la insulina, mejora la tolerancia a la glucosa y reduce los valores de presión arterial (Irvine yTaylor, 2009; Sundell, 2011). Un metaanálisis de Jiahao et al.(2021) mostró que el entrenamiento de resistencia mejora la sensibilidad a la insulina en los ancianos. El ejercicio de alta intensidad y a largo plazo tuvo un mejor efecto en la mejora de los índices relacionados con la resistencia a la insulina en individuos sanos, mientras que las actividades más cortas y de intensidad moderada son preferidas en personas con diabetes tipo II (Jiahao et al., 2021). Un metaanálisis de de Sousa et al. (2017) mostró que una intervención de RT redujo la presión arterial sistólica y diastólica en sujetos prehipertensos e hipertensos. El efecto hipotensor de la RT puede deberse a la reducción de la resistencia periférica y a la mejora de la función endotelial (de Sousa et al., 2017). Correia et al. (2023) observaron que el efecto más fuerte de la RT en la reducción de la presión arterial se ejerce mediante el ejercicio con cargas moderadas a pesadas >60% de una repetición máxima (1RM), frecuencia al menos dos veces por semana y realizado durante al menos 8 semanas (Correia et al., 2023). En un estudio de Ihalainen et al. (2019) se demostró que en pacientes de edad avanzada (65-75 años), la RT realizada con más frecuencia de 2 veces por semana tiene un efecto beneficioso sobre el perfil lipídico y la composición corporal. Además, los pacientes con niveles más altos de presión arterial sistólica, triglicéridos y hs-CRP se beneficiaron más de la RT, independientemente de la frecuencia del ejercicio (Ihalainen et al., 2019). La RT de intensidad baja/moderada (≤75% de 1RM) induce cambios más beneficiosos en el perfil lipídico que la RT de alta intensidad (Lira et al., 2010).
3.3 Recomendaciones para el ejercicio en personas con síndrome metabólico
La AT de intensidad moderada está especialmente recomendada para reducir el peso corporal, la grasa visceral y mejorar la presión arterial. Para mantener la masa corporal magra durante la pérdida de peso, se recomienda incluir RT de intensidad moderada a alta en el programa de ejercicios. Para mejorar la sensibilidad a la insulina y aumentar la aptitud cardiorrespiratoria, cualquier tipo de entrenamiento es apropiado, incluido el HIIT implementado bajo supervisión después de una evaluación exhaustiva del riesgo cardiovascular (Oppert et al., 2021).
A pesar de los beneficios del entrenamiento de alta intensidad para la mayoría de las personas, especialmente los pacientes con enfermedades cardiovasculares, no se recomienda el ejercicio de alta intensidad. Para mejorar los parámetros de salud, el ejercicio de intensidad moderada es suficiente. En individuos no entrenados, incluso el ejercicio ligero produce efectos beneficiosos, y los beneficios metabólicos de la AF se observan incluso en ausencia de una pérdida de peso significativa (Mann et al., 2014; Joseph et al., 2019). Además, se recomienda reducir la cantidad de tiempo que se pasa sentado. Katzmarzyk et al. (2009) observaron una asociación entre el tiempo sentado y la mortalidad por todas las causas y cardiovascular, independientemente del nivel de AF en el tiempo libre.
Se está prestando atención al papel de la termogénesis de la actividad sin ejercicio (NEAT) que representa la AF espontánea en la prevención de los componentes del SM, sobre todo la obesidad. NEAT es crucial para regular el gasto de energía. Es un
TABLA 1 Recomendaciones para la actividad física en la prevención de enfermedades cardiovasculares.
Tipo de PA
Frecuencia
Intensidad
Actividades
Entrenamiento aeróbico
150-300 min/semana de intensidad moderada o
3–5,9 MET
Pasar la aspiradora, jardinería, caminar a paso ligero, bailes de salón, aeróbic acuático, tenis (dobles), ciclismo 15 km/h
75-150 intensidad vigorosa
≥6 MET
Correr, bailar aeróbicamente, tenis (individuales), saltar la cuerda, trabajos pesados de jardinería (excavación), ciclismo >15 km/h
Entrenamiento de resistencia
Al menos 2 veces por semana
60%–80% RM
Ejercicios con pesas, barras, discos, mancuernas, pesas rusas, máquinas de resistencia
1-3 series
8-12 repeticiones
8-10 ejercicios diferentes
FCR, reserva de frecuencia cardíaca; min, minutos; repeticiones, repeticiones; RM, repetición máxima. componente variable del gasto energético total diario y los niveles bajos de NEAT se asocian con la incidencia de obesidad. Los niveles de NEAT dependen en gran medida de factores individuales y ambientales, incluido el trabajo y el tiempo libre. También incluye ir al trabajo/escuela o realizar tareas domésticas como limpiar, cocinar o jardinería (Villablanca et al., 2015; Chung et al., 2018).
La cantidad adecuada de AF para adultos recomendada por la OMS es de al menos 150 minutos por semana de ejercicio aeróbico de intensidad moderada o 75 minutos por semana de ejercicio aeróbico de alta intensidad, o una combinación de ambos. Además, se recomienda implementar entrenamientos de fortalecimiento muscular (entrenamiento de resistencia o pesas) de intensidad moderada a alta durante al menos 2 días a la semana. Las recomendaciones también incluyen limitar el tiempo en una posición sedentaria a favor incluso de la actividad de baja intensidad. Se pueden obtener más beneficios para la salud si se está activo durante al menos 300 minutos a la semana (Organización, 2022). La reducción de la AF agravada por los avances tecnológicos y un estilo de vida cada vez más sedentario promueve el desarrollo del SM. En la Tabla 1 se proporcionan recomendaciones resumidas para la AF en la prevención de enfermedades cardiovasculares basadas en la Sociedad Europea de Cardiología (ESC) y el Colegio Americano de Cardiología / Asociación Estadounidense del Corazón (ACC / AHA) (Arnettet al., 2019; Visseren et al., 2021).
En el estudio de Bankoski et al. (2011), las personas con SM en comparación con Las personas sanas pasaban más tiempo sentadas (67,3% frente a 62,2%). Pasar más tiempo en posición sedentaria y menos descansos para sentarse se asociaron con una probabilidad significativamente mayor de SM después de ajustar por edad, sexo, educación, etnia, consumo de alcohol, tabaquismo, IMC, prevalencia de diabetes y enfermedades cardíacas y nivel de AF (Bankoski et al., 2011).
Los estudios muestran que cumplir o superar las recomendaciones de AF está inversamente relacionado con el riesgo de SM y mejora los parámetros en personas con SM ya establecido o sus componentes (Mann et al., 2014; Wu et al., 2016; Joseph et al., 2019).
4 Conclusión
El SM es una afección que afecta cada vez a más personas en todo el mundo. Todos los componentes del síndrome metabólico pueden ser modificado a través de cambios en el estilo de vida, principalmente a través de cambios en la dieta y la actividad física. Con varias formas de AP, una amplia selección de intensidades y tipos, está disponible para pacientes de todas las edades y condiciones físicas. Cada componente clínico del síndrome metabólico se puede modificar con actividad física, que es una forma de bajo costo y, por lo tanto, de fácil acceso para prevenir y tratar el síndrome metabólico.
La inteligencia artificial (IA) avanza aceleradamente en el sector salud: hoy se aplica al diagnóstico por imágenes (oftalmología, dermatología, gastroenterología, anatomía patológica y radiología), al análisis de señales y datos moleculares, al desarrollo de fármacos y vacunas, a la predicción de complicaciones y pronóstico, a la clasificación de enfermedades y a la cirugía robótica.
Además, su uso se expande de forma transversal en múltiples ámbitos clínicos, con creciente producción científica en los últimos años. Entre sus oportunidades se destacan la mejora de la precisión diagnóstica y de la medicina personalizada, el apoyo a la decisión clínica como “segundo lector”, la priorización/triage más oportuno, la reducción de cargas de trabajo y tiempos, y potenciales ganancias de eficiencia y costos. En entornos asistenciales reales, los modelos de IA se integran crecientemente como tecnologías de apoyo con human-in-the-loop, reforzando la seguridad del paciente sin desplazar el rol del profesional.
Ante este nuevo panorama, uno de los desafíos centrales para médicos, instituciones y aseguradoras es jurídico: ¿quién es responsable cuando una herramienta de IA contribuye a un daño al paciente? La literatura señala que la jurisprudencia específica aún es escasa y que la naturaleza opaca e intangible del software plantea dificultades para encuadrar la responsabilidad con doctrinas tradicionales de productos; al mismo tiempo, emerge la tesis de que no adoptar herramientas tecnológicas seguras podría, en ciertos contextos, convertirse también en una decisión riesgosa.
Este artículo busca revisar, con mirada práctica para Argentina, las implicancias de la IA en la responsabilidad profesional médica, analizando tendencias y marcos analíticos internacionales (p. ej., escenarios típicos de litigios y enfoques de gestión del riesgo), con énfasis en usos de IA integrada en la práctica clínica (human-in-the-loop) y en sus efectos sobre el estándar de cuidado, el consentimiento informado y el nexo causal. Usos actuales y potenciales de la IA en medicina La inteligencia artificial se ha introducido de manera creciente en múltiples áreas clínicas. En el ámbito diagnóstico, ya se aplica a la interpretación de imágenes médicas en oftalmología, dermatología, gastroenterología, anatomía patológica y radiología, donde los algoritmos son capaces de identificar patrones complejos y asistir al médico en la detección precoz de patologías. En cardiología, por ejemplo, los algoritmos basados en electrocardiogramas han mostrado superioridad frente al software tradicional para identificar ritmos y alteraciones, e incluso se proponen como herramientas de tamizaje en enfermedades valvulares.
En oncología y enfermedades crónicas, la IA ha demostrado ser útil en la predicción de la evolución, la respuesta terapéutica y la estratificación de riesgos, contribuyendo a una medicina más personalizada. También se ha extendido a la cirugía robótica, a la predicción de complicaciones hospitalarias (ej. sepsis) y a la clasificación más precisa de enfermedades. Otro uso relevante es el apoyo a la decisión clínica. Diversos autores destacan que los sistemas de IA funcionan mejor como “segundo lector”, complementando la interpretación del médico y aumentando la seguridad del paciente. Este modelo de integración, conocido como human-in-the-loop, supone que el profesional mantiene el control y valida la recomendación algorítmica antes de tomar decisiones finales.
Asimismo, la IA contribuye a la eficiencia en la práctica clínica: permite priorizar estudios urgentes, optimizar la lista de lectura en radiología, filtrar casos menos complejos y reducir la carga de trabajo de los profesionales, mejorando la oportunidad diagnóstica y la asignación de recursos.
En síntesis, la IA se perfila no como un sustituto, sino como un amplificador de la capacidad médica, con potencial para transformar el diagnóstico, el pronóstico, la terapia y la organización de los sistemas de salud. Nuevos desafíos éticos y legales
La expansión de la inteligencia artificial en salud no solo abre oportunidades, sino que plantea dilemas éticos y legales de enorme alcance. Estamos atravesando un cambio de paradigma: de la medicina basada en la evidencia, que se apoya en hipótesis formuladas y probadas de manera transparente, hacia una medicina basada en datos, donde los algoritmos generan predicciones útiles, pero a través de procesos internos difíciles de rastrear. Este fenómeno, conocido como la “caja negra”, implica que el médico puede recibir un resultado diagnóstico o pronóstico altamente preciso sin poder explicar con claridad qué razonamiento condujo a esa conclusión. La opacidad tiene implicancias críticas: debilita la autonomía del paciente, porque limita su capacidad de comprender los fundamentos de la decisión clínica, y socava la validez del consentimiento informado, que solo es pleno cuando se explican de forma comprensible los beneficios, riesgos y limitaciones de la herramienta tecnológica utilizada.
Otro desafío relevante es el de los sesgos algorítmicos. Los sistemas entrenados con poblaciones no representativas corren el riesgo de amplificar desigualdades preexistentes, generando disparidades en la calidad del diagnóstico y tratamiento entre distintos grupos poblacionales. Así, una tecnología que pretende mejorar la equidad en salud puede terminar acentuando inequidades si no se controla rigurosamente la calidad y diversidad de los datos utilizados.
La relación médica–paciente también se ve interpelada. El modelo fiduciario basado en la confianza y la empatía podría debilitarse si las decisiones clínicas dependen excesivamente de algoritmos. Algunos autores advierten que la introducción de IA puede reducir la escucha clínica, la exploración física y el “toque humano”, componentes esenciales del vínculo terapéutico. Esto plantea riesgos no solo en términos de calidad asistencial, sino también de percepción social y confianza en la medicina.
A nivel legal, se suma la dificultad de atribuir responsabilidades. Si un error ocurre, ¿es atribuible al médico que confió en la recomendación, al hospital que adoptó la herramienta, o al desarrollador del software? La doctrina tradicional de responsabilidad por productos defectuosos se ajusta mal a programas intangibles y opacos, lo que genera un vacío normativo. En conjunto, estos desafíos muestran que la IA no es solo una innovación técnica: redefine categorías éticas y jurídicas centrales en medicina, y obliga a repensar marcos de consentimiento, equidad, relación médica–paciente y atribución de responsabilidad.
Responsabilidad profesional médica El marco tradicional de la responsabilidad médica se sustenta en cuatro elementos centrales: la existencia de un acto ilícito, entendido como la actuación de la profesional contraria a la lex artis; la producción de un daño al paciente; la comprobación de la culpa del profesional o, en su caso, de la violación del deber de seguridad por parte de la institución (factor de atribución); y la demostración del nexo causal entre la conducta y el perjuicio. En términos jurídicos, un médico será considerado responsable cuando su proceder se aparte del estándar de cuidado, es decir, de lo que cabría esperar de un profesional competente en circunstancias semejantes y con recursos equivalentes. La incorporación de la inteligencia artificial tensiona este marco. Por un lado, el error médico puede consistir en confiar ciegamente en la recomendación del algoritmo sin ejercer juicio crítico. Por otro, el error tecnológico puede originarse en defectos de diseño, entrenamiento con datos sesgados o falta de actualización del software. En muchos casos, lo más probable es que se trate de errores compartidos, donde la decisión clínica surge de la interacción entre médico y herramienta digital, difuminando la línea de atribución de responsabilidad.
Este escenario plantea desafíos inéditos para determinar qué constituye el estándar de cuidado. ¿Debe juzgarse al médico por no seguir la recomendación de la IA, o por haberla seguido sin cuestionarla? En algunos marcos doctrinarios, se sugiere que no utilizar herramientas de IA validadas y disponibles podría ser visto en el futuro como una omisión negligente, del mismo modo que hoy lo sería no usar una guía clínica o una prueba diagnóstica estandarizada. Sin embargo, también se advierte que el uso acrítico de algoritmos opacos puede constituir una violación del deber de prudencia, especialmente cuando el resultado es lesivo para el paciente.
En este contexto, la documentación clínica cobra un papel central: dejar asentado cuándo y cómo se usó la IA, cuál fue la interpretación profesional y cuáles fueron los factores que guiaron la decisión final. Esta práctica no solo resguarda la trazabilidad clínica, sino que también fortalece la defensa en un eventual proceso legal, mostrando que el médico mantuvo un rol activo y no delegó completamente la decisión en la máquina
Como advierten Mello y Guha, el futuro de la doctrina de responsabilidad civil aplicada a la IA en salud es altamente incierto. Existe aún un cuerpo limitado de jurisprudencia y, en muchos casos, los tribunales no diferencian entre software médico tradicional e inteligencia artificial, cuando esas distinciones son cruciales para determinar responsabilidad. Mientras se aguarda mayor claridad normativa, el foco debe ponerse en cómo los profesionales y las organizaciones de salud gestionan de manera preventiva los riesgos. El marco propuesto por estos autores para evaluar el riesgo de responsabilidad de la IA en el ámbito sanitario se basa en literatura previa y conceptualiza el riesgo como una función de cuatro factores principales que deberían guiar las decisiones de adopción y la supervisión de seguridad posterior a la implementación en función de estos indicadores de riesgo:
La probabilidad y la naturaleza de los errores (según el modelo de IA, sus datos de entrenamiento, el diseño de la tarea y la manera en que se integra en el flujo de trabajo clínico).
La probabilidad de que los humanos u otro sistema detecten los errores antes de que causen daño a los pacientes (lo cual depende, en parte, del tiempo y del nivel de visibilidad que los humanos tengan sobre la herramienta de IA).
El daño potencial si los errores no son detectados (especialmente en el caso de herramientas que realizan funciones clínicas críticas o que se utilizan en la atención de pacientes con condiciones de salud graves).
La probabilidad de que las lesiones reciban compensación en el sistema de responsabilidad civil, lo que depende, entre otras cosas, de la gravedad de la lesión, la facilidad para probar negligencia y la relación causal entre la herramienta de IA y el daño. Garantías de calidad y seguridad, con obligación del proveedor de
asegurar que el software cumple con normas regulatorias nacionales
(por ejemplo, ANMAT en Argentina) e internacionales.
Planes de actualización y mantenimiento, que definan tiempos y responsabilidades en la instalación de nuevas versiones, parches de seguridad y mejoras de rendimiento.
Soporte técnico accesible y documentado, que incluya protocolos claros de atención a incidentes críticos y plazos máximos de respuesta.
Responsabilidad compartida en caso de fallas, evitando cláusulas que asignen automáticamente toda la carga legal al hospital o al profesional. Esto implica, por ejemplo, que el proveedor se haga cargo cuando el daño se deba a defectos de diseño o a falta de actualización del algoritmo.
Transparencia y auditabilidad, con acceso a información suficiente sobre cómo funciona el sistema, tasas de error, sesgos identificados y limitaciones conocidas.
Cobertura aseguradora del proveedor, que asegure respaldo económico en caso de que un daño atribuible a la tecnología dé lugar a un reclamo judicial. En definitiva, los contratos no deben limitarse a la provisión del software, sino que deben concebirse como una herramienta de gestión de riesgos, que distribuya de manera justa las responsabilidades entre el desarrollador, la institución y el equipo clínico. La combinación de protocolos, consentimiento informado específico, auditorías, capacitación, cláusulas contractuales claras y el rol activo de las aseguradoras conforma un marco de mitigación de riesgos que permite integrar la IA a la práctica clínica de manera segura y jurídicamente sólida.
Pensando a futuro La inteligencia artificial no reemplaza al médico, pero sí redefine profundamente su rol. El juicio clínico, la capacidad crítica y la documentación rigurosa se vuelven más importantes que nunca para mostrar que las decisiones se toman en forma informada y responsable. La responsabilidad profesional se convierte en un fenómeno compartido, dinámico y más complejo, que involucra a médicos, instituciones, desarrolladores y aseguradoras.
También es importante reconocer que las organizaciones de salud se encuentran en un mercado favorable para los compradores, en el que muchos desarrolladores de IA compiten por asegurar contratos con los sistemas de salud y por acceder a los datos de los pacientes. Este mercado otorga a los compradores del sector sanitario la oportunidad de negociar condiciones que minimicen el riesgo de responsabilidad. Por ejemplo, los acuerdos de licencia deberían exigir a los desarrolladores que proporcionen información que permita a las organizaciones de salud evaluar y monitorear eficazmente el riesgo, incluyendo datos sobre las suposiciones en relación con la información utilizada para entrenar el modelo, los procesos de validación y las recomendaciones para auditar el desempeño del modelo.
14 Las cláusulas de indemnización representan un recurso clave para asignar responsabilidades en caso de fallas. A través de ellas, las instituciones de salud pueden definir de manera anticipada quién asume los costos frente a un error. Así, por ejemplo, se puede estipular que los desarrolladores respondan cuando el fallo provenga de una deficiencia en el algoritmo, mientras que los hospitales lo hagan si el problema deriva de una implementación incorrecta o de un uso indebido de la herramienta de IA. Además, los contratos entre organizaciones sanitarias y proveedores tecnológicos deberían incluir condiciones mínimas de cobertura aseguradora y establecer con claridad el deber de las instituciones de realizar un seguimiento y monitoreo continuo de los sistemas una vez incorporados a la práctica clínica. Los formuladores de políticas pueden desempeñar un papel decisivo en la prevención de daños asociados a la inteligencia artificial en salud. Una vía posible es establecer normativas que obliguen a los desarrolladores a brindar información clara sobre cómo se entrenan y configuran los modelos, de modo que hospitales y profesionales cuenten con los elementos necesarios para utilizarlos de forma segura. También sería recomendable definir lineamientos que indiquen cómo informar a los pacientes cuando la IA interviene en decisiones diagnósticas o terapéuticas, fortaleciendo así la base del consentimiento informado. A su vez, el ámbito legal deberá adaptarse: los abogados tendrán que desarrollar una mayor comprensión sobre IA aplicada a la salud para poder litigar con eficacia en este terreno emergente. Para la realidad argentina, estas conclusiones son especialmente pertinentes. La ausencia de jurisprudencia y regulación específica obliga a médicos e instituciones a adoptar estándares de gobernanza inspirados en experiencias internacionales y, al mismo tiempo, a trabajar con aseguradoras para adaptar pólizas y coberturas. Estas tienen un rol estratégico: acompañar a los asegurados en la implementación de protocolos de trazabilidad, promover auditorías periódicas, asesorar en la negociación de contratos con proveedores y diseñar coberturas que contemplen la interdependencia entre profesionales, instituciones y desarrolladores tecnológicos. En definitiva, la seguridad del paciente y la confianza social en el uso de inteligencia artificial dependerán de cómo logremos equilibrar la innovación tecnológica con la responsabilidad ética y legal. Gestionar de manera responsable la responsabilidad civil no solo permitirá aprovechar el potencial de la IA para mejorar la calidad de la atención, sino también construir un entorno de práctica más seguro y sostenible para médicos e instituciones.
15 Resumen de recomendaciones Actor Recomendaciones prácticas Reguladores/Decisores Políticos
Establecer requisitos de transparencia para los desarrolladores (entrenamiento de modelos, validación, limitaciones conocidas).
Definir estándares mínimos de auditoría y monitoreo posimplementación en hospitales.
Incorporar en la normativa la obligación de informar a los pacientes cuando se utilice IA en decisiones clínicas, fortaleciendo el consentimiento informado.
Promover políticas que exijan seguros mínimos a los desarrolladores y cláusulas de responsabilidad compartida en los contratos. Médicos e Instituciones de salud
Documentar en la historia clínica el uso de IA, la interpretación del profesional y la decisión final.
Incorporar en el consentimiento informado la referencia al uso de IA como herramienta de apoyo.
Mantener programas de capacitación continua y legajos institucionales que acrediten la formación en el uso seguro de estas tecnologías.
Realizar auditorías periódicas de desempeño, actualizaciones y sesgos del software.
Negociar contratos con proveedores que incluyan garantías de calidad, soporte, actualización y cláusulas de indemnización equilibradas. Abogados y asesores legales
Desarrollar alfabetización en IA aplicada a la salud para litigar eficazmente en un terreno emergente.
Diferenciar entre casos de software médico tradicional y de IA,
Actor Recomendaciones prácticas evitando generalizaciones que invisibilicen matices críticos.
Asesorar a hospitales y médicos en la redacción de contratos con proveedores tecnológicos, con foco en la distribución justa de responsabilidades.
Promover marcos de cobertura compartida médico– institucional–tecnológica que reflejen la realidad de la práctica clínica contemporánea. Bibliografía Terranova C, Cestonaro C, Fava L, Cinquetti A. AI and professional liability assessment in healthcare. A revolution in legal medicine? Front Med (Lausanne). 2024 Jan 8;10:1337335. Cestonaro C, Delicati A, Marcante B, Caenazzo L, Tozzo P. Defining medical liability when artificial intelligence is applied on diagnostic algorithms: a systematic review. Front Med (Lausanne). 2023 Nov 27;10:1305756. Mello MM, Guha N. Understanding Liability Risk from Using Health Care Artificial Intelligence Tools. N Engl J Med. 2024 Jan 18;390(3):271-278. MedTech Europe. Liability Challenges in AI medical technologies. August 2022. https://www.medtecheurope.org/resource-library/liability-challenges-in-aimedical-technologies/ Solaiman B, Cohen IG, editors. Research Handbook on Health, AI and the Law. Cheltenham, UK: Edward Elgar Publishing
En abril de 2025, la administración Trump anunció una investigación sobre los efectos adversos de las importaciones farmacéuticas en la seguridad nacional estadounidense. 1 Según la Sección 232 de la Ley de Expansión Comercial de 1962, el presidente tiene amplias facultades para investigar y, posteriormente, ajustar o restringir las importaciones que amenacen con perjudicar la seguridad nacional. De concretarse, la aplicación de aranceles farmacéuticos en virtud de la Sección 232 trastocaría las convenciones comerciales de larga data que han protegido las importaciones de medicamentos de los aranceles, aumentaría los costos para los financiadores de la salud pública y podría reducir la disponibilidad de importantes medicamentos genéricos en Estados Unidos. En virtud del acuerdo farmacéutico de la Organización Mundial del Comercio de 1994, Estados Unidos y varios de sus principales socios comerciales, entre ellos la Unión Europea, Japón y Suiza, eliminaron recíprocamente los aranceles y otros derechos sobre productos farmacéuticos e ingredientes farmacéuticos activos. Este acuerdo, además de las condiciones comerciales bilaterales favorables acordadas por separado entre Estados Unidos y otros mercados (aranceles nulos o bajos para la mayoría de las importaciones de medicamentos de la India, por ejemplo), ha liberalizado el comercio farmacéutico mundial. Debido a la acelerada deslocalización de la producción de medicamentos, solo alrededor del 20 % de los medicamentos genéricos se fabrican en Estados Unidos. 2 A cambio de importaciones de medicamentos genéricos prácticamente libres de aranceles, los consumidores estadounidenses se han beneficiado de los precios de los medicamentos genéricos, que son los más bajos entre los países similares. En abril de 2025, la administración Trump anunció aranceles recíprocos sobre todas las importaciones a Estados Unidos, que posteriormente se redujeron temporalmente a un tipo base del 10 %. Los productos farmacéuticos quedaron exentos temporalmente tanto de los gravámenes recíprocos como de los de base; sin embargo, la orden ejecutiva pertinente y las declaraciones posteriores de la administración indicaron que los productos farmacéuticos estarían sujetos a aranceles separados (por ejemplo, en julio de 2025, Trump amenazó con imponer aranceles de hasta el 200 % a los productos farmacéuticos).Aunque actualmente se cuestiona la base legal de los amplios aranceles globales de la administración, el presidente tiene la autoridad, de forma independiente, bajo la Sección 232 de la Ley de Expansión Comercial para restringir las importaciones de sectores específicos que amenacen con perjudicar la seguridad nacional. El 16 de abril de 2025, el Departamento de Comercio abrió una investigación bajo la Sección 232 sobre las implicaciones para la seguridad nacional de las importaciones de productos farmacéuticos e ingredientes farmacéuticos. La administración ha utilizado esta autoridad de la Sección 232 para implementar múltiples aranceles sectoriales; por ejemplo, la primera administración Trump aumentó los aranceles al acero al 25% en 2018, y la administración actual los elevó al 50% en junio de 2025. Anteriormente, las investigaciones bajo la Sección 232 no habían resultado en decisiones comerciales adversas, ya que esta autoridad se utilizó para embargar el petróleo crudo de Libia (1982) y congelar las importaciones de petróleo de Irán (1979).La industria farmacéutica nunca había sido objeto de una investigación bajo la Sección 232. Los medicamentos genéricos, que representan aproximadamente el 90 % del total de recetas surtidas en Estados Unidos, suelen tener bajos márgenes de beneficio y se fabrican principalmente en el extranjero. 3 Si bien la política arancelaria del gobierno busca promover la fabricación nacional y reducir los riesgos geopolíticos para la disponibilidad de medicamentos en Estados Unidos, los aranceles podrían tener importantes consecuencias adversas que podrían afectar a pacientes y pagadores. Dados los bajos márgenes, la alta competencia y la dependencia variable de los principios activos farmacéuticos importados, los mercados de medicamentos genéricos pueden ser más sensibles a los aranceles que los mercados de productos farmacéuticos de marca. Los fabricantes de medicamentos genéricos, la mayoría de los cuales producen únicamente medicamentos genéricos, generalmente tienen una capacidad limitada para trasladar los costos adicionales a los pagadores y consumidores. En los programas de Medicaid y Medicare, las normas legales exigen que las compañías farmacéuticas ofrezcan reembolsos cuando los aumentos de precios superen la tasa de inflación; de manera similar, el Programa de Precios de Medicamentos 340B aplica los reembolsos vinculados a la inflación de Medicaid a las compras realizadas por hospitales y organizaciones de atención médica que cumplen los requisitos. En el caso de los productos inyectables y de administración médica, los contratos plurianuales pueden fijar los precios de los productos genéricos para compradores como las organizaciones de compras grupales. Si bien se puede ejercer presión política para intentar desalentar la salida del mercado, la aplicación de aranceles en este contexto incentivaría a los fabricantes de medicamentos genéricos a reducir considerablemente o incluso suspender las ventas de sus productos (por ejemplo, en el caso de medicamentos genéricos adquiridos desproporcionadamente por los contribuyentes públicos), en lugar de absorber el costo total de los aranceles. Esta reacción podría, a su vez, conducir a una menor competencia en el mercado, ya que los fabricantes más pequeños y aquellos que dependen más de las importaciones abandonarían el mercado estadounidense. Las consecuencias netas de la interrupción del suministro y la menor competencia en el mercado probablemente serían mayores costos para los contribuyentes públicos y un mayor riesgo de escasez de medicamentos. Por ejemplo, se descubrió que la escasez de medicamentos genéricos estaba asociada con precios más altos para terapias alternativas 4 ; y la escasez nacional de norepinefrina se asoció con un aumento de la mortalidad 5Además, es poco probable que los aranceles amplios sobre los medicamentos genéricos logren el objetivo político de salvaguardar la seguridad nacional de las amenazas geopolíticas al suministro de medicamentos de los Estados Unidos. Las inversiones de capital en la fabricación nacional requieren varios años de plazo de entrega y presumiblemente priorizan los productos de alto margen, en lugar de los medicamentos genéricos de bajo costo. La mayoría de las importaciones de medicamentos genéricos de los Estados Unidos provienen de fabricantes indios y europeos (por ejemplo, más del 60% del volumen de medicamentos orales genéricos proviene de la India). 2 Ambas jurisdicciones han participado independientemente en la formulación de políticas recientes para reducir la dependencia de los ingredientes farmacéuticos activos de China, por ejemplo. Sin embargo, los aranceles estadounidenses sobre las importaciones de medicamentos genéricos de la India y Europa reducirían, no aumentarían, la capacidad de esos fabricantes para invertir en proveedores alternativos de ingredientes farmacéuticos. Las acciones arancelarias recíprocas de los socios comerciales también podrían socavar la competitividad internacional de los fabricantes de medicamentos genéricos de los Estados Unidos. Creemos que se necesitan urgentemente varios cambios en la política propuesta por la administración sobre aranceles farmacéuticos para proteger el acceso a los medicamentos genéricos. En primer lugar, si no fuera políticamente viable excluir todos los medicamentos genéricos, que sería la mejor solución, la administración podría evitar impactos en el suministro de medicamentos en Estados Unidos mediante la implementación gradual de aranceles específicos sobre medicamentos genéricos de países específicos que se consideren riesgos geopolíticos. La armonización de dicha política con la de socios comerciales clave, como Europa e India, podría respaldar esfuerzos paralelos para diversificar los proveedores de principios activos farmacéuticos clave.
En segundo lugar, en lugar de aranceles, sería más adecuado utilizar la facultad del Artículo 232 para implementar mecanismos de política más directos que estimulen los mercados de medicamentos genéricos, incluyendo subvenciones e incentivos fiscales para el desarrollo de la capacidad de fabricación de medicamentos genéricos, así como para el aprovisionamiento de reservas nacionales de medicamentos esenciales y los principios activos farmacéuticos necesarios para su producción. Por último, cualquier arancel farmacéutico debería tener una duración determinada y requerir un seguimiento estrecho de los resultados clave, incluidos los efectos sobre la competencia en el mercado, los precios y la disponibilidad de medicamentos, para garantizar que la futura política comercial se base en evidencia empírica.
Resumen: La atrofia muscular espinal (AME) es una enfermedad genética grave caracterizada por la degeneración de las neuronas motoras, lo que causa debilidad y atrofia muscular progresiva.
En Francia, un programa de acceso temprano permitió el uso de tres terapias innovadoras, respaldado por la creación de una red nacional en línea de expertos que, a través de reuniones multidisciplinarias (MTM), evalúan y deciden colectivamente el mejor tratamiento para niños con AME recién diagnosticada, involucrando también a las familias en el proceso. Los avances recientes incluyen la aprobación de nusinersen (Spinraza®), onasemnogene abeparvovec (Zolgensma®) y risdiplam (Évrysdi®), que han cambiado el pronóstico de la enfermedad, antes considerada incurable.
El número de copias del gen SMN2 influye en la gravedad de la AME, y los nuevos tratamientos buscan aumentar la proteína SMN o reemplazar el gen SMN1 ausente, mejorando significativamente la calidad y esperanza de vida de los pacientes.
Maelle Biotteau a b,Juliette Ropars c,Brigitte Chabrol d,Isabelle Desguerre y f,
Christine Barnéria f,Claude Cances
La atrofia muscular espinal (AME) es una enfermedad genética devastadora de inicio temprano caracterizada por la degeneración de la neurona motora. Durante varios años, un programa de acceso temprano ha facilitado el uso de tres terapias innovadoras en Francia. Para definir mejor la estrategia terapéutica tras la aprobación de la terapia innovadora, un comité de expertos en línea dentro de la Red Francesa de Atención Sanitaria Rara para Enfermedades Neuromusculares (FILNEMUS) evalúa a niños con diagnóstico temprano y casos de AME sin tratamiento previo durante reuniones del equipo multidisciplinario de AME pediátrica ( ps MTM). El proceso de decisión que conduce a la elección de la molécula o los cuidados paliativos abarca la recopilación de datos previos al tratamiento, la presentación de casos durante ps MTM, el apoyo a la decisión, la toma de decisiones colectiva y el consenso, incluido el lugar asignado a los padres. El proceso de creación de una red nacional en línea de expertos parece ser un procedimiento eficaz, reactivo y útil para elegir la opción terapéutica adecuada para niños con AME recién diagnosticada.
Qué hay de nuevo
El MTM, ampliamente desarrollado en el campo de la oncología y las enfermedades crónicas, tiene como objetivo brindar la mejor recomendación posible a los pacientes (atención y tratamiento). Sin sistematizar en la AME pediátrica, desarrollamos el MTM en Francia.
1. Introducción
La atrofia muscular espinal (AME) es un trastorno neuromuscular autosómico recesivo mortal con una incidencia estimada de aproximadamente 1:10.000 nacidos vivos ( Verhaart et al., 2017a , 2017b ). La enfermedad se caracteriza por la degeneración progresiva de las neuronas motoras, lo que resulta en debilidad y atrofia muscular proximal progresiva. La AME se divide en cinco tipos según la gravedad de la enfermedad y la edad de aparición: 1 para la forma más grave, 4 para la más leve y 0 como una forma prenatal con disminución del movimiento intrauterino o una forma neonatal. En su forma más grave, la AME provoca parálisis y muerte prematura si no se trata.
Los síntomas de la AME se asocian con la degeneración de las neuronas motoras alfa en las células del asta anterior de la médula espinal, causada por la pérdida o eliminación del gen de la neurona motora de supervivencia 1 ( SMN1 ) ubicado en el cromosoma 5q13.2. Este gen telomérico es responsable de la producción de la proteína de la neurona motora de supervivencia (SMN). La eliminación homocigótica de SMN1 − o más raramente, la mutación en otro gen o pequeñas mutaciones − elimina la producción de estas proteínas. SMN2 , un gen centromérico parálogo (ubicado en el cromosoma 5), también produce proteínas SMN funcionales, pero a niveles muy bajos que no pueden compensar completamente la ausencia de SMN1 y, por lo tanto, son insuficientes para prevenir la enfermedad ( Lorson et al., 1999 ; Wirth et al., 2013 ). El número de copias de SMN2 varía de un individuo a otro y está inversamente relacionado con la gravedad de la enfermedad. De hecho, tener más copias de SMN2 garantiza que la cantidad de proteína SMN producida sea mayor. Por lo tanto, SMN2 actúa como un modificador de la enfermedad: los pacientes con un mayor número de copias presentan una enfermedad más leve ( Wirth et al., 2006 ; Calucho et al., 2018 ).
Hasta hace poco, la AME se consideraba incurable. Sin embargo, han surgido tratamientos para esta enfermedad, con avances notables y constantes en la investigación en tan solo unos años, lo que ha modificado la evolución de la enfermedad en muchos pacientes. Se ha prestado especial atención a la introducción de nuevos enfoques terapéuticos destinados a modificar el empalme del gen SMN2 o a reemplazar el gen SMN1 . Se han desarrollado tres tratamientos modificadores de la enfermedad. Dos son modificadores del empalme del pre-ARNm de SMN2 que aumentan la producción de la proteína SMN (nusinersen, Spinraza® y risdiplam, Évrysdi®). Uno es una terapia génica (TG) que actúa como terapia de reemplazo del gen SMN1 (onasemnogene abeparvovec, Zolgensma®).
Se reportó un espectro de resultados positivos con estos nuevos fármacos antes del final de la fase III, lo que condujo a programas de acceso temprano a medicamentos (PAM). En 2016-17, Spinraza se convirtió en la primera terapia en ser aprobada por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) y la Agencia Europea de Medicamentos (EMA), seguida de Zolgensma en 2019-20 y Evrysdi en 2020 ( Fig. 1 ). Dada la necesidad de un procedimiento de atención médica para abordar la situación creada por este PAM, algunos médicos franceses se unieron en un proceso de toma de decisiones pionero y único para evaluar mejor quién, cuándo y cómo tratar a los niños con AME, siguiendo el modelo de Reuniones de Equipos Multidisciplinarios.
Fig. 1. Cronología
TUA: Autorización de Uso Temporal; nTUA: TUA Nominativa; nTUAwp: TUA Nominativa sin TUP; cTUA: TUA de Cohorte; AM: Autorización de Comercialización; ➊ Estudio de fase sobre nusineren ( Finkel et al., 2017 ); ➋ Estudio de fase sobre onasemnogene abeparvovec ( Day et al., 2021 ); ➌ Estudio de fase sobre risdiplam ( Darras et al., 2021 ).
Las reuniones de equipos multidisciplinarios (MTM), desarrolladas hace unos 25 años en el campo de la oncología ( Winters et al., 2021 ), tienen como objetivo proporcionar la mejor recomendación posible para el tratamiento, la atención o el manejo del paciente y, a veces, cuando es necesario, homogeneizar la atención médica a escala de un territorio. Bien descritos en Taylor et al. (2013) , los elementos centrales de MTM son «la inclusión de una gama de profesionales de la salud que pueden hacer contribuciones únicas a la toma de decisiones sobre el manejo de pacientes individuales y un foro en el que pueden comunicar estas contribuciones». Con base en una descripción completa del Departamento de Salud del Reino Unido, los autores definieron un equipo multidisciplinario como «un grupo de personas de diferentes disciplinas de atención médica que se reúnen en un momento dado (ya sea físicamente en un lugar o por video o teleconferencia) para discutir un paciente determinado y que cada uno puede contribuir de forma independiente a las decisiones de diagnóstico y tratamiento sobre el paciente». Así, al reunir a expertos de diversos campos y ubicaciones, el MTM permite a los médicos discutir las observaciones clínicas o los resultados de las pruebas de los pacientes, lo que aumenta la precisión de la evaluación del contexto. La presencia de diferentes especialidades médicas garantiza la recopilación de opiniones clínicas adicionales, lo que permite evaluar cooperativamente las ventajas y desventajas de cada enfoque terapéutico. Por lo tanto, la gestión del paciente y la elección del tratamiento óptimo pueden verse facilitadas por el debate entre las diferentes especialidades presentes en el MTM, lo que favorece una toma de decisiones de alta calidad ( Lamb et al., 2011 ; Soukup et al., 2018 ).
Si bien la MTM es frecuente e incluso a veces obligatoria en varias disciplinas asistenciales (oncología, psiquiatría, cuidados paliativos, enfermedades crónicas, etc.), esta práctica es bastante escasa en la enfermedad neuromuscular, no sistemática y, hasta donde sabemos, inexistente en la AME pediátrica.
1.1 . Metas y objetivos
La experiencia clínica práctica en la decisión francesa sobre el tratamiento de pacientes pediátricos con terapias innovadoras comenzó en 2017 y se generalizó a todos los nuevos pacientes con AME en el verano de 2019. Los efectos y el impacto de estas tres terapias han permanecido bajo investigación, pero no se han realizado ensayos clínicos independientes que evalúen directamente la eficacia a corto y largo plazo, los efectos secundarios y la seguridad de estas terapias modificadoras de la enfermedad en la AME pediátrica. Sin embargo, en respuesta al EAP, los médicos necesitaron organizarse rápidamente, incluso en ausencia de datos científicos sólidos. En nuestras reuniones del equipo multidisciplinario de AME pediátrica ( ps MTM), utilizamos un gran conjunto de datos médicos (datos clínicos, estado nutricional y respiratorio, puntuaciones de función motora, múltiples evaluaciones biológicas) y experiencia clínica para llegar a un consenso sobre cada paciente recién diagnosticado. El objetivo de este consenso es determinar la atención al paciente y las modalidades de tratamiento innovadoras. En este artículo, describimos con precisión la toma de decisiones.
2. Descripción del surgimiento de las reuniones de equipos multidisciplinarios de AME pediátrica francesa
En Francia, cada una de estas nuevas terapias se hizo disponible bajo un EAP llamado Autorización de Uso Temporal (TUA ) . El sistema TUA permite tratar a los niños muy temprano ( Fig. 1 ), sin directrices que podrían obstaculizar el tratamiento rápido durante varios meses o años. Sin embargo, desde el principio, no se disponía de ningún estudio independiente ni estudios comparativos directos. Para nusinersen, el primer estudio estuvo disponible en noviembre de 2017, 14 meses después de que se emitiera la TUA (12 de septiembre de 2016) ( Finkel et al., 2017 ). Para onasemnogene abeparvovec, el primer estudio se publicó en julio de 2021, aunque se emitió una TUA el 21 de mayo de 2019, 2 años antes ( Day et al., 2021 ). Para risdiplam, se emitió una TUA el 24 de marzo de 2020 y el primer estudio se realizó en julio de 2021 ( Darras et al., 2021 ).
Durante estos largos períodos transcurridos entre la emisión de la TUA y los resultados del estudio, hubo fases distintas.
-La primera fase se caracterizó por la ausencia de orientación.
-El segundo se caracterizó por un Protocolo de Uso Terapéutico (PUT) que cubría algunos aspectos de la seguridad del paciente y el acceso al tratamiento o, por el contrario, su inelegibilidad. Sin embargo, estos PUT solían ser incompletos y poco informativos.
En ambas fases, los pacientes fueron tratados caso por caso (lo que se denomina TUA nominativa [nTUA]), sin TUP y luego con TUP.
-La tercera y última fase comenzó cuando la nTUA se convirtió en un programa de grupo/cohorte (Cohorte TUA: cTUA), y el TUP a veces mejoraba un poco, pero no sistemáticamente.
Cuando se desarrolló inicialmente el sistema de aprobación acelerada para brindar acceso temprano a tratamientos en áreas terapéuticas con alternativas limitadas, los médicos clínicos se enfrentaron a grandes dificultades. Existía un desconocimiento de la seguridad, la tolerabilidad y las contraindicaciones, la falta de estudios que respaldaran los beneficios clínicos y la escasa documentación sobre los métodos de administración, los efectos adversos a largo plazo, etc.
Cada médico francés tenía la opción de tratar a cada niño individualmente o a todos sin excepción. Esto conllevó un proceso de toma de decisiones variable según el equipo médico. Por lo tanto, se hizo urgente estandarizar la gestión y el seguimiento de los niños en todo el territorio: estandarizar los criterios para decidir si se proponían o no terapias innovadoras a una familia, elegir entre cuidados curativos o paliativos y decidir qué terapias innovadoras se proponían. Era necesario encontrar una organización común.
Tras el primer Plan Nacional de Enfermedades Raras (2005-2008), el segundo Plan Nacional de Enfermedades Raras (2011-2016) permitió movilizar a todos los actores del ámbito de las enfermedades raras para aunar sus competencias mediante la creación de 23 redes de enfermedades raras en toda Francia. Una de ellas, FILNEMUS, es una red sanitaria dedicada exclusivamente a las enfermedades neuromusculares. FILNEMUS está compuesta por unos 30 centros especializados en todo el país.
Todos los centros de referencia expertos apoyaron la idea de unirse para crear una sinergia de habilidades que permitiera evaluar mejor los historiales médicos de niños con AME recién diagnosticados durante los MTM de ps . Se formó un grupo de expertos en AME de cada uno de los centros expertos de FILNEMUS para constituir el consorcio ps MTM (neurólogo pediátrico, neurólogo, especialista en medicina física y rehabilitación, genetista). Aproximadamente 60 miembros, que abarcan todo el territorio francés, conforman estos MTM de ps , coordinados por un dúo (dos neurólogos pediátricos). Estos dos coordinadores son elegidos (generalmente voluntarios) y se renuevan cada tres años, de acuerdo con el Comité Ejecutivo de FILNEMUS. Son responsables de difundir las solicitudes de asesoramiento, gestionar los MTM de ps , resumir todas las propuestas y emitir la propuesta final por escrito.
Los miembros se reúnen dos veces al mes en una fecha fija. Ocasionalmente, en casos de emergencia, también se organizan otros MTM de ps a petición de algún miembro. Se ha establecido una red sólida y eficiente de intercambio de correos electrónicos para la toma de decisiones colectiva entre los MTM de ps .
El ps MTM se realiza mediante videoconferencia con ROFIM, una plataforma segura de salud digital que ofrece un espacio dedicado a facilitar el intercambio de información entre profesionales de la salud. Un robusto sistema de autenticación permite a los profesionales realizar diversas acciones relacionadas con el diagnóstico y el seguimiento de los pacientes.
El clínico remitente que desea discutir un paciente en el ps MTM debe primero informar a los padres, quienes deben dar el consentimiento antes de que el ps MTM pueda discutir los registros de su hijo. Luego, el clínico ingresa el registro del paciente en el software (ROFIM), lo que lleva a un contacto inmediato con todos los miembros del equipo para compartir datos clínicos. ROFIM proporciona acceso seguro a todos los miembros. Los archivos solicitados están estandarizados en todos los centros e incluyen: (1) un formulario simple con un mínimo de datos solicitados que incluyen información clínica y no clínica, genética, estado viral (anti-AAV9), radiografías, etc. ( Tabla 1 ); y (2) dos videos del niño: uno en una situación espontánea (en la vida diaria o bajo examen) y otro en un baño para ver las habilidades motoras residuales del niño sin gravedad.
Tabla 1. Conjunto de datos clínicos mínimos obligatorios en todos los centros expertos.
Edad
Subtipos clínicos de AME: SMA0, SMA1, SMA2, SMA3
Estado genético:–Número de copia SMN1–Número de copia SMN2
Investigaciones clínicas adicionales:–Anticuerpos contra el serotipo 9 del virus adenoasociado (anticuerpos anti-AAV9)–perfiles hematológicos–Equilibrio biológico-hepático
Historial médico:–Historial médico del paciente (embarazo, parto, historial de enfermedades, etc.)–Antecedentes familiares de enfermedades neurológicas (árbol genealógico familiar, enfermedades neurológicas en padres, hermanos y/o hermanas, etc.)–Historial del paciente sobre la enfermedad, especialmente síntomas motores, respiratorios y nutricionales iniciales con estimación de las edades de inicio.
Examen clínico actual:–Altura–Peso–Circunferencia de la cabeza (PC)–Circunferencia torácica (CT)–Presencia o ausencia de retraso del crecimiento
Evaluación de la función respiratoria:–Relación TC/HC–Capnografía nocturna o polisomnografía del sueño o ventilación no invasiva–radiografía de tórax
Evaluación de la función bulbar:–Tendencia de peso–Deglución alterada o no alterada, vía incorrecta y/o soporte nutricional
Evaluación de la motricidad tanto cualitativa como cuantitativa:–Examen neurológico infantil de Hammersmith (HINE2)–Prueba de Trastornos Neuromusculares para Infantes del Hospital de Niños de Filadelfia (CHOP INTEND) o, después de 2 años, Escala Motora Funcional de Hammersmith (HFMS)–Medición y registro de la fuerza muscular
Potencial de acción motora compuesta (CMAP)
Dos vídeos:–Durante el movimiento espontáneo (movimiento en una mesa de exploración)–En el baño, durante el movimiento libre sin gravedad.
Entre junio de 2019 y septiembre de 2024, se discutió sistemáticamente la situación médica de 227 niños (nuevos diagnósticos) en el MTM de PS . De hecho, esto representa todos los casos desde AME0 hasta AME3. El proceso de discusión y la adopción de decisiones terapéuticas se detallan a continuación.
3. Descripción de la conducta del ps MTM
Durante la evaluación de la MTM , el médico responsable del centro neuromuscular local presenta el caso del paciente. Esta presentación incluye el contexto familiar, los antecedentes familiares y médicos, los hitos del desarrollo neurológico, la exploración clínica (neurológica, nutricional, respiratoria y osteoarticular), la genética (análisis del gen SMN1, número de copias de SMN2) y, generalmente, un video del baño del niño. El médico remitente también presenta las preferencias de los padres, recopiladas antes de la evaluación de la MTM , cuando se anuncia el diagnóstico. Estas preferencias terapéuticas se consideran durante la evaluación de la MTM.
Los expertos discuten las diferentes opciones terapéuticas (onasemnogén abeparvovec, nusinersén, risdiplam o cuidados paliativos) según las características del paciente. Los miembros debaten el caso hasta llegar a un consenso y adoptan una propuesta terapéutica por decisión colegiada.
Actualmente, 63 expertos están registrados en este MTM de PS , y entre 20 y 25 se conectan regularmente cada 15 días. Se requiere un quórum mínimo para la toma de decisiones: 10 expertos de al menos 10 centros diferentes.
Para guiar y estructurar las discusiones de ps MTM, utilizamos un árbol de decisiones ( Fig. 2 ) que presenta un flujo de decisión claro y estructurado. Hemos desarrollado este árbol de decisiones a lo largo del tiempo para ayudarnos a discutir cada caso clínico sobre una base objetiva común. Este árbol de decisiones es el resultado del conocimiento experiencial (y no de un proceso de consenso estandarizado; p. ej., el método Delphi). Se ha mejorado (y se sigue mejorando) progresivamente a lo largo de los años gracias a nuestra retroalimentación sobre cada situación, la publicación de estudios con datos reales y la actualización de las recomendaciones gubernamentales ( Day et al., 2021 ; Mercuri et al., 2021 ; Schwartz et al., 2024 ). Por lo tanto, se actualiza y modifica periódicamente.
Este árbol de decisiones constituye la base de nuestras discusiones. También puede ayudarnos a alcanzar un consenso. Sin embargo, no reemplaza la necesidad de una discusión grupal. El método de tratamiento de la familia (MTM) puede desviarse de este árbol de decisiones, especialmente para tener mejor en cuenta la opinión o los deseos de la familia, para responder mejor a la evolución de las propuestas de tratamiento a lo largo del tiempo o incluso para adaptarse a una situación clínica específica.
La decisión final recae en el médico remitente, quien conoce al niño. No existe la obligación de seguir el consejo del médico remitente , que es solo consultivo. Las decisiones son siempre abiertas, pero en la práctica, el médico remitente rara vez se desvía de la opinión del médico remitente (menos del 10 %). Esta desviación siempre se justifica y argumenta en el contexto del niño, y es muy respetada, ya que el médico remitente tiene la mejor visión general de la situación personal de la familia, así como de la situación médica del paciente.
La propuesta terapéutica se explica a ambos padres, quienes deciden libremente si siguen o no esta recomendación. Si los padres no desean arriesgarse a un resultado funcional muy negativo (riesgo de discapacidad excesiva), se puede conversar y tomar una decisión ética, incluso si el médico especialista en medicina del paciente ( PEM ) inicialmente favoreció el tratamiento. Si los padres desean el tratamiento a toda costa, a pesar del pronóstico desfavorable y grave de la enfermedad, e incluso si el PEM ha propuesto cuidados paliativos, la decisión final recae en el médico remitente y la familia.
Se completa progresivamente un formulario estandarizado, primero por el médico remitente antes de la evaluación de la salud mental (PSM ) y luego por los coordinadores durante y después de la misma . Este formulario incluye los datos clínicos y el video, los puntos de discusión planteados por los expertos antes y durante la PSM , y una conclusión. Esta conclusión se introduce al final del formulario, en la sección titulada » Opinión de PSM «. El médico remitente carga el formulario completo en la historia clínica del paciente. De esta manera, se pone a disposición de los profesionales médicos que siguen al niño, así como de los expertos en PSM (trazabilidad de la decisión nacional sobre PSM en la historia clínica del paciente).
Algunos resultados de nuestro trabajo, especialmente para el tratamiento de niños con AME1, están actualmente disponibles ( Desguerre et al., 2024 ; Audic et al., 2020 , 2024 ) y muestran la eficiencia del proceso.
3.1 . Proceso de toma de decisiones: el árbol de decisiones ( Fig. 2 )
Fig. 2. Proceso de toma de decisiones: el árbol de decisiones
PC: cuidados paliativos; ps MTM: reuniones de equipo multidisciplinario de AME pediátrica; GTT: terapia dirigida a genes; SMT: terapia de modulación de empalme; Monito.: seguimiento;
∗ La elección de la molécula risdiplam o nusinersen a menudo depende de la edad del niño (los padres de un adolescente tienen más probabilidades de elegir risdiplam).
4. Conclusión
Hace siete años, se hizo urgente especificar y estandarizar un marco francés para la introducción de nuevos tratamientos para la AME. Para abordar la complejidad y la opacidad de la administración de terapias innovadoras, las preguntas que surgieron sobre la calidad de vida lograda con esta mejora en la supervivencia y el costo de un tratamiento en relación con su efectividad, los MTM ps permitieron (y aún permiten) definir con mayor precisión qué pacientes eran elegibles para qué tratamiento innovador y bajo qué circunstancias. Los MTM ps también llevaron a la estandarización de varios procesos en los distintos centros (información a médicos y familias, comprensión cabal de la relación riesgo-beneficio del tratamiento, debates sobre tratamientos alternativos y cuidados paliativos, control de riesgos en función de la dosis administrada frente al peso, etc.), la especificación de las opciones de tratamiento (tratamiento único o combinación de dos terapias) y el seguimiento a largo plazo. Cabe destacar que, en retrospectiva, nuestras decisiones serían las mismas, ya que un análisis retrospectivo ciego de nuestros datos mostró una reproducibilidad robusta. Por supuesto, algunos procedimientos deben reforzarse y mejorarse. Esto incluye el análisis de los movimientos de los niños en video. Su interpretación es actualmente bastante subjetiva y se está investigando el uso de modelos informáticos. No obstante, creemos que esta forma de trabajar para tomar decisiones sobre tratamientos innovadores en la AME pediátrica presenta ventajas sustanciales. Tras casi siete años, parece que se ha alcanzado un consenso tan sólido entre pacientes, familias y médicos que creemos que conviene a la comunidad internacional extender estas metodologías a otros países. Cabe destacar, no obstante, que este árbol de decisiones corresponde a un consenso de expertos franceses, basado en recomendaciones, directrices y experiencias francesas (por ejemplo, para la pregunta sobre niños no tratados debido a un pronóstico extremadamente desfavorable). No se puede transferir automáticamente a otros países ni a otras situaciones de tratamiento.
La atrofia muscular espinal (AME) es un trastorno neuromuscular causado por la pérdida del gen SMN1 , con una prevalencia estimada al nacer de aproximadamente 1 por 10 000. La intervención temprana con terapias modificadoras de la enfermedad (TME) mejora significativamente los resultados. Este estudio evalúa las implicaciones económicas y los beneficios para la salud del cribado neonatal (CNS) para la AME en Canadá desde una perspectiva social.
Métodos
Se desarrolló un modelo analítico de decisiones que combinó un árbol de decisiones para el algoritmo de cribado y un modelo de Markov para los resultados de salud a largo plazo. El modelo de Markov incluyó estados de salud basados en los hitos motores de la OMS. La cohorte poblacional de 357.903 recién nacidos vivos refleja los nacimientos de 2022 a 2023 en Canadá. El cribado se realiza mediante análisis de sangre seca que evalúa las deleciones bialélicas en SMN1 . Los costos incluyeron los costos del tratamiento y del estado de salud, mientras que los valores de utilidad reflejaron la calidad de vida en cada estado de salud.
Resultados
Se espera que el NBS para la AME identifique 37,1 (IC del 95 %: 15,0; 70,7) recién nacidos anualmente en Canadá. Nuestro análisis a lo largo de la vida y una tasa de descuento del 1,5 % muestra que el NBS y el tratamiento temprano tienen un coste incremental de -146 187 000 USD (IC del 95 %: -249 773 777 a -17 890 034 USD) y un beneficio incremental de 872 (IC del 95 %: -193; 2329 USD) años de vida ajustados por calidad (AVAC), en comparación con la ausencia de NBS y el tratamiento tardío. Esto resultó en un valor medio de RCEI de -173 572 USD/AVAC.
Conclusión
El modelo de análisis de decisiones indicó que, en general, la atención en la red permite ahorrar costos y es más eficaz que no realizarla y que el tratamiento tardío en el sistema de salud canadiense.
Fondo
La atrofia muscular espinal (AME) es un trastorno neuromuscular autosómico recesivo grave causado por la pérdida del gen SMN1 (supervivencia de la neurona motora 1 ). Este defecto genético provoca la degeneración progresiva de las neuronas motoras, causando debilidad y atrofia muscular significativas. Se estima que la deleción homocigótica de SMN1 causa el 95 % de los casos de AME, mientras que el 5 % restante se debe a mutaciones patogénicas de sentido erróneo o sin sentido en SMN1 [ 1 ].
La AME se clasifica en varios tipos según la gravedad y la aparición de los síntomas. La forma más grave, la AME tipo 1, se manifiesta durante los primeros seis meses de vida y provoca una rápida progresión de debilidad muscular, insuficiencia respiratoria y, a menudo, la muerte si no se trata durante los dos primeros años de vida. La AME tipo 2 se caracteriza por la aparición de los síntomas durante los primeros 18 meses de vida. Los pacientes con AME tipo 2 suelen poder sentarse sin ayuda, aunque, sin tratamiento, no se espera que caminen sin ella. Los síntomas de la AME tipo 3 suelen comenzar después de los 18 meses de vida, y los niños finalmente logran caminar [ 1 , 2 ].
La incidencia de AME es de aproximadamente 1 en 10.000 nacidos vivos, con una prevalencia de 1 a 2 por 100.000 individuos [ 3 , 4 ]. Aunque estudios piloto canadienses recientes han informado tasas de incidencia variables de AME, que van desde 1 en 9.000 a 1 en 27.000, la corta duración de estos programas de detección dificulta determinar la verdadera incidencia de AME en Canadá [ 5 , 6 ]. Los avances recientes en terapias modificadoras de la enfermedad (DMT) han alterado significativamente el pronóstico para individuos con AME. Tres DMT: nusinersen (Spinraza), onasemnogene abeparvovec (Zolgensma) (OA) y risdiplam (Evrysdi) han sido aprobados para su uso y reembolso en Canadá. Los ensayos clínicos han demostrado que una intervención temprana con estas terapias conduce a mejores resultados, incluida una mejor función motora y el logro de los hitos del desarrollo [ 7 , 8 , 9 ]. Estos ensayos clínicos también demostraron que el tratamiento presintomático tiene el mayor impacto en la supervivencia y el desarrollo de los hitos motores, y el mayor beneficio se produce cuando el tratamiento se inicia antes del primer síntoma [ 10 ].
En Canadá, la detección de la AME se ha adoptado cada vez más, y diez de las trece provincias y territorios implementan el programa, que cubre al 95,56 % de los recién nacidos canadienses hasta la fecha [ 11 ]. A pesar de los evidentes beneficios clínicos, actualmente se desconocen las implicaciones económicas del cribado neonatal generalizado (CND) para la AME en Canadá. Para abordar esta deficiencia, este estudio exploró los costos a lo largo de la vida y los efectos en la salud del CND para la AME con tratamiento temprano, en comparación con la ausencia de CND y el tratamiento tardío, en el contexto canadiense.
Métodos
Objetivo del estudio
Este estudio tuvo como objetivo estimar los costos de por vida y los efectos en la salud del NBS para la AME con tratamiento temprano versus ningún NBS y tratamiento tardío, dentro del contexto canadiense desde la perspectiva social.
Estructura del modelo
Desarrollamos un modelo analítico de decisiones para estimar la relación coste-utilidad del cribado neonatal para la AME. La estructura del modelo es una combinación de árbol de decisión y modelo de Markov. El componente de árbol de decisión representa el algoritmo de cribado neonatal en Canadá, capturando los costes asociados. El componente de Markov es un modelo de transición de estado para estimar los resultados de salud a largo plazo y los costes de vida de las personas con AME.
Los estados de salud del modelo de Markov se desarrollaron utilizando los logros de los hitos motores de la Organización Mundial de la Salud (OMS) de bebés sanos [ 12 ]. El modelo incluye los siguientes estados de salud: ventilación asistida permanente (PAV) (Estado E), no sentado (Estado D), sentado (Estado C), caminando (Estado B), amplio rango de desarrollo normal (BRND) (Estado A) y muerte (Estado F). Estos estados de salud son consistentes con los modelos de Markov de SMA anteriores [ 13 , 14 ]. Los pacientes identificados a través de NBS ingresan al modelo en el estado no sentado al mes de edad, ya que no han alcanzado ningún hito motor hasta la fecha; este es el momento en que serían elegibles por primera vez para recibir tratamiento. Los costos aplicados en el estado no sentado dependen de la edad del paciente. Se espera que un paciente se siente a los 9 meses de edad, según el percentil 99 de logro del hito motor de la OMS [ 12 ]. Si el paciente tiene menos de 9 meses, se aplican los costos y la utilidad de BRND (Estado A), ya que se considera un desarrollo normal. Si el paciente tiene más de 9 meses, se aplican los costos de no estar sentado, que incluyen las visitas médicas y los costos del cuidador, y la utilidad. De igual manera, dado que se espera que un paciente camine a los 18 meses, en los estados de estar sentado y caminar, se aplican los costos y la utilidad de BRND si el paciente tiene menos de 18 meses. Quienes no fueron evaluados, o no fueron evaluados, ingresan al modelo en diferentes estados según la gravedad de su enfermedad.
Los pacientes con AME tipo 1 que se presentan clínicamente entran al modelo en el estado no sentado a los 3,9 meses de edad. Los pacientes con AME tipo 2 que se presentan clínicamente entran al estado sentado a los 4,4 años de edad. Los pacientes con AME tipo 3 que se presentan clínicamente entran al estado de caminar (76%) o sentado (24%) a los 8,9 años de edad. Las edades de presentación clínica se determinaron a partir de ensayos clínicos [ 15 , 16 ]. La evidencia de ensayos clínicos también se utilizó para estimar las probabilidades de transición a través del modelo de Markov. Los detalles de la estimación de las probabilidades de transición se describen con más detalle en la sección de Entradas Clínicas. Se utilizó una longitud de ciclo de 1 mes en el modelo de Markov para capturar con mayor precisión los cambios de los hitos motores de los niños a lo largo del tiempo. Se modeló un horizonte de vida para el análisis del caso base, con el modelo funcionando durante 80 años (960 meses). Los costos y los resultados de salud se descontaron al 1,5% [ 17 ].
Cohorte de población
La cohorte poblacional consistió en 357,903 recién nacidos vivos, según el número de nacimientos en Canadá durante el período 2022-2023 [ 18 ]. En el momento del análisis, 10 provincias de Canadá realizaban pruebas de detección de AME, lo que abarcaba el 95,56% de la población neonatal [ 19 ]. Nuestro modelo incluye recién nacidos sometidos a pruebas de detección y no sometidos a ellas, y la gran mayoría (95,56%) se sometió a pruebas de detección de AME. Los recién nacidos identificados mediante pruebas de detección podrían ser presintomáticos o sintomáticos en el momento de la prueba. Aquellos no identificados mediante NBS fueron diagnosticados clínicamente y presentaban síntomas en el momento del diagnóstico.
Parámetros del árbol de decisión/selección
Se toma una muestra de detección de gota de sangre seca (GDS) dentro de las 48 h posteriores al nacimiento y se analiza utilizando tecnología MassArray para detectar la deleción homocigótica del gen SMN1 , que representa el 95% de los casos de AME. Los resultados positivos de la detección se confirman utilizando una prueba de reacción en cadena de la polimerasa de gotas digitales (ddPCR), que se enfoca en diferencias de secuencia específicas únicas para cada gen y las cuantifica, lo que permite la determinación del número de copias de SMN2 [ 20 ]. Algunas mutaciones puntuales de SMN1 pueden no identificarse a través de la detección inicial de GDS, que se estima que ocurre en el 5% de los casos de AME [ 3 ]. Por lo tanto, asumimos una tasa de falsos negativos del 5%, y estos casos no detectados por NBS se identifican a través de la presentación clínica. Dado que el NBS para AME en Canadá se ha implementado recientemente, utilizamos la tasa de incidencia comúnmente referenciada de 1 en 10,000 recién nacidos para aquellos diagnosticados con AME [ 3 ]. Después de la implementación de la detección de AME en Ontario en enero de 2020, Newborn Screening Ontario (NSO) no ha informado de falsos positivos. Esto se sustenta en la alta especificidad del algoritmo de dos niveles y el requisito de confirmación molecular antes del diagnóstico o tratamiento. El uso de esta estrategia de pruebas secuenciales reduce sustancialmente la probabilidad de falsos positivos, un resultado que ha sido consistente con informes de programas similares a nivel internacional [ 3 , 14 ].
La supervivencia y la gravedad de la enfermedad varían ampliamente según el tipo de AME y el número de copias del gen SMN2 [ 1 ]. Los pacientes que se sometieron a la detección se clasifican por su número de copias del gen SMN2 y pueden ser sintomáticos o presintomáticos. Según los datos de NSO sobre la detección de AME en el momento de este estudio que comenzó en 2020, la distribución del número de copias de SMN2 entre los pacientes con AME de Ontario es la siguiente: el 48% tiene 2 copias, el 35% tiene 3 copias y el 17% tiene 4 copias. Entre estos, el 14% presentó síntomas en la detección. La distribución de los tipos de AME para aquellos que se presentan clínicamente se determinó a partir de las opiniones de expertos clínicos, con porcentajes del 60%, 25% y 15% para los tipos de AME 1, 2 y 3, respectivamente.
Tras revisar los datos de la NSO y consultar con expertos clínicos, observamos casos en los que los padres de pacientes con diagnóstico de AME habían rechazado el tratamiento. Por consiguiente, incorporamos un grupo al árbol de decisión donde el 1% de los pacientes rechazaría el tratamiento, tanto en el grupo de cribado como en el de no cribado.
También incluimos el tratamiento de terapia puente en el árbol de decisión, una técnica que se está implementando actualmente en el tratamiento de pacientes canadienses con AME diagnosticados a través de NBS [ 21 ]. Hay dos escenarios distintos para la implementación del tratamiento puente. En primer lugar, cuando un paciente tiene 2 copias del gen SMN2 y es sintomático al nacer, recibe una dosis de nusinersén en el primer mes de vida, seguida de tratamiento con OA. Se estimó que esto ocurre en el 99% de los pacientes con NBS que se presentan como sintomáticos en la selección, según la consulta con expertos. El segundo escenario involucra a pacientes con AME nacidos prematuros o que son positivos para anticuerpos contra el vector del serotipo 9 adenoasociado (AAV9) [ 21 , 22 ]. En este caso, reciben cuatro dosis de nusinersén antes del tratamiento con OA. En el grupo de NBS, se estimó que este escenario ocurre en el 5% de los pacientes presintomáticos, mientras que el 95% restante de los pacientes presintomáticos en el grupo de NBS fueron tratados solo con OA. Sin embargo, la terapia puente no se aplicó al grupo sin detección, ya que estos pacientes se presentan clínicamente más tarde en la vida.
Para los pacientes con 4 copias del gen SMN2 , su tratamiento en el modelo sigue el protocolo vigente en Canadá, basado en las aprobaciones de medicamentos. Los pacientes con 4 copias de SMN2 no están aprobados para el tratamiento en las provincias o territorios canadienses, excepto en la provincia de Quebec. Por lo tanto, en el grupo de 4 copias de SMN2 , el 23 % de los pacientes fueron elegibles para el tratamiento, lo que representa la población de Quebec [ 23 ]. Según la opinión de expertos, el 60 % de esta población recibiría tratamiento: el 80 % con risdiplam y el 20 % con nusinersén.
Para los pacientes en la rama de diagnóstico clínico del árbol de decisión, el protocolo de tratamiento varía. En el modelo, todos los pacientes con AME tipo 1 reciben tratamiento con OA. En el caso de los pacientes con AME tipo 2, el 50 % recibió tratamiento con OA, el 25 % con nusinersén y el 25 % con risdiplam. En el caso de los pacientes con AME tipo 3, el 50 % recibió nusinersén y el 50 % recibió risdiplam. Estos porcentajes se basaron en consultas con neurólogos pediátricos. Los resultados del progreso a través del árbol de decisión determinan el estado de salud inicial de los individuos al ingresar al modelo de Markov (Fig. 1 ).
Figura 1
Aportes clínicos
El modelo de Markov se desarrolló utilizando datos de ensayos clínicos a corto plazo y estimaciones de supervivencia a largo plazo. Se utilizaron datos de ensayos clínicos sobre el tratamiento de la AME con DMT aprobados por Health Canada para estimar la efectividad clínica. Las probabilidades de transición entre los estados de Markov, que representan el desarrollo de los hitos motores, se calcularon utilizando los resultados de ensayos relevantes [ 7 , 8 , 15 , 16 ]. Derivamos las tasas de riesgo de los datos de ensayos clínicos y de supervivencia a largo plazo y estas tasas de riesgo son entradas en la matriz de tasa de transición, , donde es el tiempo en meses. Esta matriz de tasa de transición, , se encuentra en la Tabla A1 . Usamos la fórmula para obtener la matriz de probabilidad de transición, . es la matriz de probabilidad de transición pasos de tiempo hacia adelante y es la matriz exponencial de la matriz . Un paso de tiempo de un mes en el modelo de Markov está dado por , donde es la cadena de Markov con los 6 estados: A (dentro de BRND), B (caminando), C (sentado), D (no sentado), E (PAV) y F (muerte). El modelo de Markov y los estados de salud se muestran en la Fig. 2 . Los datos de los ensayos clínicos informaron el estado inicial en el que los pacientes ingresaron al modelo de Markov, y estos ensayos determinaron el logro de los hitos motores durante la vida de un paciente. Se utilizaron estudios de la historia natural de la AME y tablas de vida canadienses para determinar la supervivencia a largo plazo de los pacientes del modelo. Debido a que los ensayos solo incluyeron pacientes con SMN2 de 3 copias, se utilizaron los datos de pacientes con SMN2 de 3 copias a falta de datos de pacientes con SMN2 de 4 copias.
El tratamiento posterior a la detección temprana entre pacientes con SMN2 de 2 y 3 copias se modeló utilizando datos del ensayo SPR1NT [ 8 ]. Este ensayo investigó el tratamiento temprano en niños con SMN2 de 2 y 3 copias dentro del primer mes de vida, que recibieron tratamiento con OA. Con base en la consulta con expertos clínicos, se asumió que todos los niños con SMN2 de 2 y 3 copias diagnosticados por NBS serían tratados con OA durante el primer ciclo del modelo (primer mes de vida). Para los pacientes con SMN2 de 4 copias, se utilizaron datos del ensayo NURTURE [ 7 ]. El ensayo NURTURE evaluó el tratamiento temprano en niños con SMN2 de 2 y 3 copias, tratados con nusinersen. Asumimos datos de SMN2 de 3 copias para los pacientes con SMN2 de 4 copias. Hasta la fecha, no existen ensayos clínicos de risdiplam que describan completamente el logro de hitos motores para pacientes individuales; por lo tanto, asumimos que la eficacia de nusinersen es equivalente a risdiplam.
Los pacientes del NBS ingresaron al modelo de Markov en el estado de salud D (no sentado), ya que no estaban sentados en el momento del diagnóstico. Este enfoque es consistente con estudios previos [ 13 , 14 ]. Para estimar con mayor precisión la tasa de mortalidad, los costos de por vida y los años de vida ajustados por calidad (AVAC) en el estado de salud D, si la edad de un paciente dentro del estado de salud D estaba dentro del percentil 99 del logro del hito motor para sentarse (aproximadamente 9 meses), entonces se aplicaron la tasa de mortalidad, los costos y los AVAC del estado de salud A (BRND) [ 12 ]. Si la edad de un paciente dentro del estado de salud D estaba fuera de este percentil, entonces se aplicarían la tasa de mortalidad, los costos y los AVAC del estado de salud D no sentado. De manera similar para el estado de salud C, si la edad de un paciente dentro del estado de salud C estaba dentro del percentil 99 del logro del hito motor para caminar (aproximadamente 18 meses), entonces se aplicaron la tasa de mortalidad, los costos y los AVAC del estado de salud A [ 12 ]. Si estaba fuera de este percentil, entonces se aplicarían la tasa de mortalidad, los costos y los AVAC del estado de salud C. Dado que el estado de salud A es el estado BRND de caminar, si un paciente permanece en el estado de caminar B después de los 18 meses de edad, se aplican los costos y los AVAC del estado de salud B del estado de salud B. De lo contrario, si la edad es menor de 18 meses en el estado B, entonces se aplicaron los costos y los AVAC del estado de salud A. Se asume que la tasa de mortalidad del estado de salud A y B es la misma. Un diagrama que ilustra la tasa de mortalidad, los costos y los AVAC asumidos dentro de los estados de salud basados en la edad del paciente y el logro esperado del hito motor se incluye en el apéndice complementario, artículo 2.
Los pacientes que se presentan clínicamente en el modelo (no evaluados o no detectados por el NBS) son tratados según su subtipo de AME. Todos los pacientes con AME tipo 1 reciben tratamiento con OA, utilizando datos de ensayos clínicos del ensayo STR1VE, e ingresan al modelo de Markov en el estado de salud D (no sentado) [ 16 ]. El ensayo STR1VE reclutó a pacientes diagnosticados con AME tipo 1, con una edad media de 3,9 meses. Para los pacientes con AME tipo 2 y tipo 3, los datos de ensayos clínicos se tomaron del estudio CS2/CS12. El ensayo CS2/CS12 reclutó a pacientes con AME tipo 2 y 3 de entre 2 y 15 años, que fueron tratados con nusinersén [ 13 ]. No hubo datos de logro de hitos motores para pacientes individuales de ensayos clínicos que evaluaron el tratamiento tardío con OA o risdiplam; por lo tanto, asumimos que los resultados del tratamiento de nusinersén son iguales para OA y risdiplam. La edad promedio de inicio del tratamiento con nusinersen es de 4,4 años para la AME tipo 2 y de 8,9 años para la AME tipo 3 en el ensayo CS2/CS12. Estas edades se utilizan como edades de inicio para el primer ciclo en el modelo de Markov para pacientes con AME tipo 2 y tipo 3. Todos los pacientes con AME tipo 2 ingresaron en el estado de salud C (sentado), y el 24% de los pacientes con AME tipo 3 ingresaron en el estado de salud C (sentado) y el 76% de los pacientes con AME tipo 3 ingresaron en el estado de salud B (caminando), respectivamente, según los datos de hitos motores del ensayo clínico CS2/CS12. Siguiendo el mismo procedimiento que el grupo NBS, el grupo de presentación clínica también tiene los costos de vida y los AVAC ajustados en función de su edad y el percentil 99 de la información de logro de hitos motores. Para los pacientes con AME tipo 1 que se presentan clínicamente, la utilidad BRND (Estado A) se aplica durante los primeros 3,9 meses antes de que el paciente con AME tipo 1 entre en el modelo de Markov en el estado no sentado. Para los pacientes con AME tipo 2 que se presentan clínicamente, la utilidad BRND (Estado A) se aplica durante los primeros 18 meses y luego la utilidad Sentado (Estado C) se aplica durante los siguientes 35 meses antes de que el paciente con AME tipo 1 entre en el modelo de Markov en el estado sentado. Para los pacientes con AME tipo 3 que se presentan clínicamente, la utilidad BRND (Estado A) se aplica durante los primeros 18 meses y luego durante los siguientes 89 meses el 24% de la utilidad proviene de Sentado (Estado C) y el 76% de la utilidad proviene de Caminando (Estado B) antes de que el 24% de los pacientes con AME tipo 3 entren en el modelo de Markov en el estado sentado y el 76% de los pacientes con AME tipo 3 entren en el modelo de Markov en el estado caminando. Se determinaron datos de supervivencia a largo plazo para cada estado de salud, incluyendo pacientes con riesgo de transición a PAV o fallecimiento. Para los estados de salud BRND y de marcha, la transición a fallecimiento se determinó con base en las tablas de mortalidad canadienses de Statistics Canada [ 24 ]. La transición del estado de sedestación a fallecimiento se basó en la historia natural de pacientes con AME tipo 2/3, según lo publicado por Zerres et al. [ 25].]. La transición de no estar sentado a la muerte se deriva de dos estudios de historia natural de pacientes con AME tipo 1, según lo informado por Finkel et al. y Kolb et al. [ 26 , 27 ]. Por último, la transición de “PAV” a la muerte se obtuvo de Gregoretti et al. [ 28 ].
Figura 2
Entradas de costos
El costo del NBS para la AME se divide en costos de tratamiento y costos del estado de salud. Los costos del tratamiento incluyen la prueba de detección mediante DBS, cualquier prueba genética adicional para pacientes con AME positiva y los costos asociados con los TME.
El costo de la prueba de detección de DBS se obtuvo de la Lista de Beneficios de Ontario para Servicios de Laboratorio, con un costo listado de $10.76 CAD por neonato [ 29 ]. La mayor parte de este costo se atribuye a la documentación y recolección del paciente. La prueba genética utilizada para confirmar una prueba de DBS anormal en NSO es ddPCR, que cuesta $250 CAD por prueba, según la opinión experta del jefe de Laboratorio de NSO. Los costos de los DMT se obtuvieron de las revisiones de reembolso de la Agencia Canadiense de Medicamentos (CDA): OA a $2,910,500 CAD por dosis única, nusinersen a $118,000 CAD por dosis y risdiplam a $193.97 CAD por miligramo [ 30 , 31 , 32 ].
Los costos del tratamiento con nusinersén incluyeron las cuatro dosis de carga dentro de los primeros 63 días tras la dosis inicial, seguidas de una dosis cada cuatro meses durante la vida del paciente. Además, incorporamos el costo de la terapia puente, que incluye una dosis única de nusinersén antes del tratamiento posterior con OA, como se demostró en pacientes con AME con resultado positivo en la prueba de detección que presentaron síntomas al nacer. Los costos de la terapia puente también se aplicaron a un pequeño porcentaje (5%) de pacientes con anticuerpos positivos o nacidos prematuros, que recibieron cuatro dosis de carga antes del tratamiento con OA [ 21 , 22 ].
Los costos del tratamiento con risdiplam varían durante los dos primeros años. Para quienes recibieron risdiplam antes de los dos años, el costo anual fue de $93,456 CAD. Para los mayores de dos años que requirieron una dosis mayor, el costo anual fue de $354,000 CAD [ 32 ]. Los parámetros completos de evaluación y costos del tratamiento se incluyen en la Tabla 1 .
Los costos del estado de salud se estructuraron utilizando los cinco estados de salud incluidos, reflejando los logros de los hitos motores de la OMS en niños y el estado de muerte. Estos costos se determinaron mediante una búsqueda bibliográfica sobre la utilización de recursos por parte de pacientes con AME y se desglosaron en costos mensuales por estado de salud, para reflejar la duración del ciclo del modelo.
El estado de salud más grave es el Estado E (PAV) que incluye los costos relacionados con los pacientes con AME tipo 1 que requieren ventilación mecánica durante más de 16 h diarias. El siguiente estado de salud es el Estado D (no sentado) donde se aplicaron los costos de AME tipo 1, ya que este estado representa el resultado esperado del hito motor de la historia natural de los pacientes con AME tipo (1) El tercer estado de salud es el Estado C (sentado) donde se aplicaron los costos de AME tipo 2, ya que este estado representa el logro esperado del hito motor de la historia natural para los pacientes con AME tipo (2) El cuarto estado de salud es el Estado B (caminando) donde se aplicaron los costos de AME tipo 3, ya que este estado representa el logro esperado del hito motor de los pacientes con AME tipo 3. El estado de salud final es el estado A BRND donde asumimos, con base en la opinión de expertos, el costo de dos visitas al neurólogo por año.
Los costos incluidos en los estados de salud se dividieron en costos directos del sistema de salud, costos directos de bolsillo pagados por los pacientes o cuidadores y costos indirectos. Los costos del sistema de salud consistieron en visitas al médico, hospitalización en el primer año y años posteriores, atención ambulatoria, visitas al departamento de emergencias, nutrición artificial y ventilación asistida permanente [ 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40 ] . Los costos para los pacientes y cuidadores incluyen viajes a citas de AME, servicios profesionales de salud aliados y dispositivos de asistencia [ 35 ]. Los costos indirectos consideraron la pérdida de ingresos potenciales debido al diagnóstico de AME, incluida la pérdida de productividad del cuidador durante la duración del modelo y la pérdida de productividad del paciente a partir de los 18 años de edad [ 35 , 40 ]. Los costos mensuales y anuales por estado de salud se pueden encontrar en la Tabla 1. El desglose completo de los costos del estado de salud se puede encontrar en el apéndice complementario.
Valores de utilidad
A cada estado de salud incluido en el modelo se le asignó un valor de utilidad para reflejar la calidad de vida asociada con el tiempo transcurrido en ese estado de salud. Los pacientes acumulan beneficios de salud por el tiempo transcurrido en un estado de salud, donde un AVAC es igual a un año completo vivido en plena salud. Los valores de utilidad para cada estado de salud se obtienen de la literatura canadiense sobre la calidad de vida de los pacientes con AME y se informan en la Tabla 1 [ 35 , 41 , 42 , 43 ]. Los valores de desutilidad se distribuyen Gamma para permitir la posibilidad de valores de utilidad negativos, lo que indica una condición de estado de salud peor que la muerte. El estado PAV, No sentado y el estado Sentado son los estados de salud que principalmente tienen la posibilidad de valores de utilidad negativos de las distribuciones enumeradas en la Tabla 1 .Tabla 1 Entradas del modelo
Incertidumbre
La incertidumbre en las entradas del modelo se abordó mediante análisis de sensibilidad probabilísticos y deterministas. Los resultados del análisis de sensibilidad probabilístico (ASP), basado en 1000 simulaciones del modelo, se presentan como análisis del caso base. Se realizó un análisis de sensibilidad determinista adicional para los parámetros clave, variando sistemáticamente los parámetros de entrada clave para identificar los que tuvieron el mayor impacto en el modelo [ 44 ].
Software
El análisis se completó utilizando RStudio versión 2023.12.0. El paquete ‘juicr’ y el método GUI_juicr se utilizaron para extraer los datos de los ensayos clínicos relevantes [ 7 , 8 , 15 , 16 ]. El método flexsurvreg en el paquete ‘flexsurv’ se utilizó para ajustar seis funciones de supervivencia diferentes (exponencial, Weibull, Gompertz, log-logística, log normal, gamma generalizada) a los datos del ensayo clínico. El método AICc en el paquete ‘gamlr’ se utilizó para determinar cuál de los seis resultados de ajuste de funciones de supervivencia diferentes tenía el valor AIC corregido mínimo. El valor AIC corregido se utilizó ya que el número de parámetros a ajustar en las funciones de supervivencia era menor que el número de observaciones dividido por 40 [ 45 ]. La función de supervivencia que tenía el valor AIC corregido mínimo se seleccionó como la función de supervivencia de mejor ajuste a los datos. El algoritmo afín invariante de conjunto MCMC se utilizó para ajustar una función de supervivencia de Weibull a los estudios de supervivencia a largo plazo [ 46 ]. La función de riesgo correspondiente a la función de supervivencia ajustada se utilizó como tasa de transición. El método rdirichlet en el paquete ‘extraDistr’ se utilizó para generar muestras aleatorias de la distribución de Dirichlet para la probabilidad de que los pacientes sean copias SMN2 -2, copias SMN2 -3 y copias SMN2 -4. El método expm en el paquete ‘expm’ se utilizó para . El método progress en el paquete ‘svMisc’ se utilizó para mostrar el nivel de progreso de las tareas de larga duración en RStudio. Cada uno de los parámetros dentro de la función de riesgo de mejor ajuste tenía una media y una matriz de covarianza estimadas. El método mvrnorm en el paquete ‘MASS’ se utilizó para generar muestras aleatorias normales multivariadas para los parámetros dentro de la función de riesgo dado el vector de media estimada y la matriz de covarianza de los parámetros.
Resultados
Resultados de la evaluación
Estimamos que 37,1 (IC del 95 %: 15,0 a 70,7) recién nacidos serán identificados por el NBS, con base en la cohorte 2022-2023 de 357 903. Mientras que los 3,3 restantes (IC del 95 %: 3,3 a 3,3) se presentarán clínicamente cada año.
Resultados del análisis de sensibilidad probabilístico
El análisis de PSA se realizó con 1000 iteraciones. Las distribuciones que variaron en el modelo se derivaron de la literatura existente sobre detección y tratamiento de la AME, y se pueden consultar en las Tablas 1 y A1 .
Los resultados del PSA indicaron que el NBS y el tratamiento temprano son dominantes en comparación con la ausencia de NBS y el tratamiento tardío, con una diferencia media de coste incremental de CAD -146.187.000 (IC del 95 %: -249.773.777 a -17.890.034) y un beneficio medio incremental de AVAC de 872 AVAC (IC del 95 %: -193 a 2.328). Esto se reflejó en la razón media de coste-efectividad incremental (ICER), que es de -173.572/AVAC. El diagrama de dispersión de coste-efectividad incremental (Fig. 3 ) muestra que la mayoría de los puntos se encuentran en el cuadrante sureste, lo que significa que, en la mayoría de los casos, el NBS será menos costoso y más eficaz. El beneficio monetario neto (NMB) viene dado por la ecuación.
donde es la disposición a pagar por un AVAC [ 47 ] , entonces el SBN es beneficioso. Si , entonces el SBN no lo es. Dados valores de disposición a pagar de $1,000, $10,000 y $50,000, el NMB se encuentra en $147,059,934 (IC del 95%: $20,409,793 a $249,645,778), $154,914,379 (IC del 95%: 38,684,079 a 248,338,153), y $189,823,026 (IC del 95%: 113,519,660 a 258,439,379), respectivamente. NBS es beneficioso para los valores de disposición a pagar de $10,000 y $50,000, y el NMB medio para el valor de disposición a pagar de $1,000 indica que NBS es beneficioso. En general, los resultados del PSA indican que el cribado y el tratamiento temprano de la AME son más económicos y eficaces que la ausencia de cribado y el tratamiento tardío. Los resultados del PSA se muestran en la Tabla 2 .
Para respaldar la comparabilidad con otros estudios, también realizamos un análisis secundario desde la perspectiva del pagador público. Como se muestra en la Tabla A2 del Apéndice , los resultados se mantuvieron favorables, con un ICER de -$110,703 por AVAC ganado. El NMB en un umbral de disposición a pagar de $50,000 por AVAC fue de $116 millones, lo que indica que el cribado neonatal para AME sigue siendo rentable incluso cuando se excluyen los costos indirectos. La tabla completa de resultados del pagador público está disponible en la Figura A2 del Apéndice . Además, la Figura A1 del Apéndice ilustra el diagrama de dispersión de coste-efectividad incremental desde la perspectiva del pagador público PSA, mostrando que la mayoría de las simulaciones caen dentro del cuadrante sureste, lo que refuerza que el cribado es más eficaz y menos costoso desde la perspectiva del pagador público.
Análisis de sensibilidad determinista
El análisis de costos diferenciales (DSA) se realizó determinando la diferencia de costo incremental entre el tratamiento endoscópico neonatal (SNE) y el tratamiento temprano, en comparación con la ausencia de SNE y el tratamiento tardío, para los percentiles 1, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90 y 99 de la distribución de cada parámetro. Las distribuciones utilizadas en el análisis de PSA fueron las mismas que se pueden consultar en las Tablas 1 y A1 .
Los resultados del DSA identificaron los parámetros del modelo con mayor impacto en los costos. Los diez resultados más impactantes del DSA se muestran en la Fig. 4. Los parámetros con mayor impacto en la diferencia de costos fueron la probabilidad de un resultado positivo en la prueba de detección de AME, la tasa de transición de la sedestación a la muerte, la probabilidad de presentar síntomas con dos copias de SMN2 y la probabilidad de tener dos o tres copias de SMN2 .Tabla 2 Resultados del PSA a lo largo de un horizonte de vida y una tasa de descuento del 1,5%
Figura 3
El diagrama de dispersión muestra la diferencia de costo frente a la diferencia de efecto entre el cribado de la AME y el tratamiento temprano, en comparación con la ausencia de cribado y el tratamiento tardío. Cada punto representa una iteración del PSA. La mayoría de los puntos se ubican en el cuadrante sureste, lo que indica que, en la mayoría de los casos, el cribado de la AME y el tratamiento temprano son menos costosos y más efectivos.
Figura 4
Diagrama de tornado que ilustra la diferencia de costo (en millones de dólares canadienses) con respecto a la DSA. Las barras rojas indican un valor alto del parámetro y las barras azules, un valor bajo. El parámetro «Resultado positivo para AME» tiene el mayor impacto en el costo total, seguido de «Sentarse hasta la muerte» y » Copias de SMN2 sintomáticas».
Discusión
Este modelo se desarrolló utilizando datos canadienses, incluyendo el número de nacidos vivos, costos, servicios públicos y supervivencia a largo plazo. Hasta donde sabemos, esta es la primera evaluación económica del cribado de la AME para la AME en Canadá. Si bien el cribado de la AME se ha adoptado ampliamente en Canadá recientemente, con las tres últimas provincias (NS, NB, PEI) adoptando la AME en sus plataformas de cribado, persisten dudas sobre su coste-efectividad. Además, esta es la primera evaluación económica del cribado de la AME que incorpora los costes de la terapia puente en el modelo. En nuestro análisis, entre una cohorte de 357.903 recién nacidos, el cribado de la AME para la AME se asoció con un ahorro de costes de 146.187.000 dólares (IC del 95 %: -249.773.777 a -17.890.034) y una ganancia de 872 AVAC (IC del 95 %: -193 a 2.328) en comparación con la ausencia de cribado de la AME para la AME en el contexto canadiense. Estos hallazgos indican que el tratamiento endoscópico neonatal (SNE) para la AME permite ahorrar costos y mejorar los resultados de salud, lo que lo convierte en la intervención predominante en comparación con la ausencia de cribado. Además, la figura A12 del apéndice indica una alta probabilidad de costo-efectividad en todos los umbrales de disposición a pagar. La identificación temprana de la AME mediante el SNE permite tratar a los pacientes antes de que la enfermedad progrese, previniendo la pérdida irreversible de neuronas motoras. Esta identificación temprana permite que los pacientes alcancen mayores hitos motores, lo que se espera que mejore los resultados de salud a lo largo de su vida. La mayor calidad de vida resultante de la identificación temprana también reduce los costos asociados con vivir con AME grave. La ganancia media de 872 AVAC en el análisis puede atribuirse a la mejora del pronóstico para los pacientes tratados tempranamente, previniendo el daño irreversible observado en los pacientes no tratados. Por lo tanto, los costos adicionales de invertir en el SNE para la AME se compensan con el ahorro de costos obtenido mediante la identificación temprana y el tratamiento inmediato de los pacientes con AME positiva.
Nuestros resultados demuestran que incluso cuando se varían los parámetros, el modelo muestra de forma consistente que el NBS para la AME y el tratamiento temprano suponen un ahorro de costes y han mejorado los resultados de salud en comparación con la ausencia de NBS para la AME y el tratamiento tardío. El diagrama de dispersión del PSA respalda aún más esto, con la mayoría de los puntos en el cuadrante sureste, lo que indica que el NBS para la AME es menos costoso y más eficaz en la mayoría de los escenarios (Fig. 3 ). Sin embargo, algunos escenarios en el PSA indicaron que el NBS podría ser más costoso o menos eficaz, lo que refleja la variabilidad del modelo. Los resultados del DSA destacaron algunos de los parámetros que tuvieron el mayor impacto en los costes, como la probabilidad de obtener un resultado positivo en la detección de la AME. Utilizamos la tasa de incidencia estándar de la AME, comúnmente citada en la bibliografía, de 1 de cada 10 000 3. Aunque se desconoce la incidencia real de la AME en Canadá, variamos este parámetro utilizando las tasas de incidencia canadienses notificadas en Alberta y Ontario, que fueron de 1 de cada 9401 y 1 de cada 27 960, respectivamente [ 5 , 6 ].
Se han completado modelos similares en otros países, incluidos Inglaterra y los Países Bajos. En 2022, un análisis de costo-utilidad desde la perspectiva del pagador público en los Países Bajos evaluó el cribado de AME frente a la ausencia de cribado, utilizando una estructura similar que implica un árbol de decisión y un modelo de Markov [ 14 ]. Su análisis de caso base encontró que el cribado de AME resultó en un ahorro de costos de 17.782.124 dólares canadienses y un beneficio incremental de 320 AVAC, aunque esto fue entre una cohorte más pequeña de 169.680 recién nacidos, lo que resultó en un ICER total de -55.594 dólares canadienses/AVAC. Un modelo similar, basado en el estudio de los Países Bajos, se completó en 2023 utilizando una cohorte de 585.254 recién nacidos en Inglaterra desde la perspectiva social [ 13 ]. Este estudio encontró que la detección de AME resultó en un ahorro de costos de CAD 108,213,263 y un mayor beneficio de AVAC de 529, lo que lleva a un ICER de -205,521 CAD/AVAC. Los resultados de nuestro modelo se encuentran entre los de estos estudios, con nuestro valor medio de ICER de -$173,572/AVAC. Una diferencia clave en los datos de costos entre estos estudios fueron los altos costos de hospitalización informados en los estudios de los Países Bajos e Inglaterra. Nuestro estudio informó costos de hospitalización moderados, ya que el tratamiento temprano debería minimizar las estadías hospitalarias, especialmente después del primer año del diagnóstico. Esta suposición también fue apoyada por nuestros expertos clínicos, quienes estuvieron de acuerdo con los costos de hospitalización utilizados en nuestro modelo. Nuestro modelo se realizó desde la perspectiva social, incluyendo la pérdida de ingresos potenciales tanto del paciente como del cuidador y otros costos indirectos como viajes y servicios de salud de bolsillo. La perspectiva social se considera el estándar de oro en economía de la salud y fue la más adecuada para este análisis [ 48 ].
El desarrollo de este modelo de coste-utilidad presentó varias limitaciones. En primer lugar, la escasez de datos de ensayos clínicos para pacientes con OA que presentaban síntomas clínicos. Además, no se disponía de ensayos clínicos con risdiplam que incluyeran datos individuales de pacientes sobre la edad de logro, lo que los hizo ineficaces para la inclusión en el modelo. Por lo tanto, utilizamos datos de ensayos con nusinersen para estimar el logro de hitos motores para estos pacientes con OA clínicamente presente y todos los pacientes tratados con risdiplam. Asimismo, para los pacientes presintomáticos con copias SMN2-4 , aplicamos datos de ensayos clínicos con copias SMN2-3 presintomáticas debido a la falta de datos de ensayos clínicos sobre pacientes presintomáticos con copias SMN2-4 . Además, tuvimos que extrapolar los efectos a largo plazo de ensayos clínicos que solo contaban con un seguimiento a corto plazo, dado que los TME están disponibles recientemente. Las limitaciones de los datos también afectaron la calidad de los valores de utilidad utilizados, ya que los valores de utilidad para pacientes con AME en Canadá son limitados. Este desafío se extendió a la recopilación de datos de costes, en particular respecto a los costes de hospitalización por AME más allá del primer año tras el diagnóstico. Finalmente, nos basamos en la opinión de expertos para fundamentar el algoritmo de tratamiento de la AME y los parámetros de costeo. También asumimos una tasa de aceptación del 100% del cribado de la AME en las provincias donde se ofrece actualmente y excluimos la pequeña proporción de familias que rechazan el cribado (p. ej., <0,1% en Ontario), ya que las tasas de rechazo no estaban disponibles de forma uniforme en todas las jurisdicciones. Además, asumimos que las personas que reciben tratamiento no experimentarán una regresión a estados de salud de menor funcionalidad con el tiempo, según los datos disponibles de ensayos clínicos y de extensión; sin embargo, la durabilidad a largo plazo del efecto del tratamiento sigue siendo incierta, especialmente en pacientes tratados tras la aparición de los síntomas.
Las investigaciones futuras deberían centrarse en la realización de ensayos clínicos que proporcionen datos sobre los hitos motores de cada paciente y en la ampliación del período de seguimiento para comprender mejor los resultados a largo plazo de los pacientes con AME que reciben diversos TME. Además, datos más completos sobre los costos asociados a la AME y el valor de la utilidad de las personas diagnosticadas con AME en Canadá mejorarían la precisión de las futuras evaluaciones económicas.
Los resultados de esta evaluación económica constituyen una base sólida para la inclusión del cribado de la AME en todos los programas canadienses de servicios de salud reproductiva. Además, proporciona evidencia que incorpora las técnicas más recientes, como la terapia puente, en un panorama en constante evolución del cribado de la AME.
Tomado en parte de un artículo de Clemens Martin Auer
Introducción
Europa atraviesa una época de profundos cambios políticos y económicos, donde factores externos obligan a los gobiernos a incrementar sustancialmente los presupuestos públicos destinados a defensa y a combatir la crisis climática. Estos desafíos, sumados al impacto de la automatización impulsada por la inteligencia artificial en la economía y al envejecimiento demográfico, inciden directamente en la financiación sostenible de los sistemas solidarios europeos.
La urgencia de repensar el contrato social que ha sustentado las sociedades europeas desde la Segunda Guerra Mundial se hace cada vez más evidente. El consenso político de posguerra, basado en la creación de justicia social mediante marcos legales de estados de bienestar y la implementación de impuestos progresivos, ha permitido que la justicia social se consolide como una responsabilidad estatal, no solo como un llamado moral.
El Estado de Bienestar y la Justicia Social
El estado de bienestar europeo transformó los derechos sociales en derechos codificados en áreas como la salud, las pensiones, el apoyo familiar, la educación y el seguro de desempleo.
El Código de Seguridad Social es el mecanismo central para garantizar la igualdad de acceso y participación en la prosperidad, así como en la lucha contra la pobreza.
El gasto público actual, cercano al 50% del PIB en salud, pensiones, educación y otros pagos de transferencia, junto con impuestos progresivos y contribuciones a la seguridad social, refleja la voluntad política de redistribuir activos e ingresos en favor de la justicia social.
Este es el núcleo del contrato social europeo: la integración social y política basada en el principio de que quienes no pueden contribuir a la prosperidad aún conservan el derecho legal a participar en ella.
Desafíos Actuales a la Solidaridad
El principio de solidaridad enfrenta hoy el reto del aumento dinámico del gasto público. Líderes europeos advierten que, si bien la inversión en salud y pensiones es prioritaria, es indispensable reforzar también la defensa para salvaguardar la seguridad y libertad del continente.
Garantizar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), especialmente la cobertura sanitaria universal y el cuidado de larga duración, se vuelve esencial para redefinir la justicia en un nuevo contrato social. Cumplir con las nuevas tareas estatales —clima, descarbonización, migración, defensa— requiere un cambio de paradigma en la política fiscal y social.
Por un lado, se necesita ampliar la base impositiva sobre ingresos y riqueza en toda la UE, armonizando los rangos de tipos impositivos. Por otro lado, la globalización y digitalización exigen un marco fiscal multilateral capaz de gravar actividades económicas transnacionales, especialmente los servicios digitales, para evitar la externalización de costos sociales y ecológicos por parte de grandes actores tecnológicos.
Inteligencia Artificial y el Contrato Social
Un aspecto clave que suele pasar desapercibido es que la financiación de los sistemas de solidaridad, especialmente los de salud, depende principalmente de impuestos y gravámenes sobre el trabajo y el empleo. Aunque existen diferencias en la organización, la base sigue siendo gravar las rentas del trabajo, como salarios y pensiones.
Este modelo ha funcionado en economías con amplia clase media, pero está amenazado por el estancamiento de los ingresos laborales frente al crecimiento de los ingresos de capital y por la desindustrialización que reduce empleos bien remunerados.
El envejecimiento poblacional, además, implica una reducción de la fuerza laboral, afectando la base de financiación de la seguridad social.
El mayor desafío es la digitalización y la inteligencia artificial, que pueden transformar radicalmente el mercado laboral. A diferencia de la máquina de vapor, que multiplicó el rendimiento humano y permitió el desarrollo de sistemas de solidaridad, la IA tiene el potencial de reemplazar completamente el trabajo humano, reduciendo la base de financiación de estos sistemas.
La automatización puede generar beneficios de productividad y nuevas oportunidades de empleo, especialmente en sectores tecnológicos y científicos, pero también intensificar la brecha entre educados y no educados, así como incrementar la desigualdad de ingresos.
Expertos prevén que en los próximos años la IA alcanzará niveles de competencia muy superiores, desplazando incluso a profesionales altamente calificados.
Esto plantea una pregunta existencial: ¿Es posible mantener la justicia social y la participación económica en la era de la IA? La sostenibilidad de los sistemas solidarios depende de replantear su base financiera, más allá del trabajo humano.
Solidaridad y Competitividad en la UE
La Comisión Europea ha señalado dos tareas principales: asegurar la competitividad geopolítica frente a Estados Unidos y China, y superar el estancamiento económico.
Para ello, se requiere un aumento significativo de la productividad y una inversión anual adicional equivalente al 5% del PIB en digitalización, descarbonización, defensa y seguridad económica.
El modelo europeo debe garantizar que el crecimiento de la productividad vaya acompañado de inclusión social. Sin crecimiento económico, no se sostendrán los sistemas de solidaridad, ni se podrá prevenir la crisis climática ni fortalecer la educación y la salud.
La política debe priorizar la reforma de la base imponible, sustituyendo los ingresos fiscales estancados por nuevas fuentes derivadas de la digitalización y la automatización. Se requieren acuerdos fiscales multilaterales para garantizar la equidad tributaria ante el auge de la economía digital y los sistemas automatizados, contrarrestando las presiones geopolíticas y los costos de la desigualdad tecnológica.
El Desafío Político y Social
El auge del populismo político tanto de derecha como de izquierda refleja la inseguridad social generada por las innovaciones tecnológicas. Un debate serio sobre el contrato social como equilibrio humano frente a la innovación impulsada por el capital es crucial para proteger el estado democrático liberal y evitar tanto el autoritarismo como las oligarquías empresariales.
En la lucha contra la atrofia muscular espinal (AME), pocos tratamientos han transformado el panorama como Zolgensma (onasemnogene abeparvovec). Con un precio exorbitante de 2,1 millones de dólares por paciente para una dosis única, era el fármaco más caro del mundo cuando fue aprobado por la FDA en 2019.Si bien su innovador mecanismo de acción ofrece esperanza a quienes padecen AME, su precio plantea una pregunta crucial: ¿cómo justificar su coste?
¿Qué es la AME y en qué se diferencia clínicamente de Zolgensma?
La AME es un trastorno neuromuscular poco común, con una prevalencia de aproximadamente 1-2 por cada 100.000 personas o una incidencia de alrededor de 1 por cada 10.000 nacidos vivos . Es causada por mutaciones en el gen SMN1 , que produce la proteína de neurona motora de supervivencia (SMN), esencial para la supervivencia de la neurona motora. Sin niveles adecuados de proteína SMN, las neuronas motoras se degeneran, lo que afecta su capacidad para transmitir señales entre el cerebro y los músculos. Esto conduce a debilidad muscular progresiva, parálisis y, en casos graves, la muerte [Figura 1]. La enfermedad afecta principalmente a bebés y niños , con síntomas que van desde insuficiencia respiratoria potencialmente mortal en la AME tipo 1, con una supervivencia media de unos 2 años, hasta debilidad muscular más leve en la AME tipo 4 sin un impacto importante en la esperanza de vida.
Figura 1: Resumen de la fisiopatología de la AME. 1) La mutación en el gen SMN1 conduce a 2) deficiencia en la proteína SMN que causa 3) pérdida de neuronas motoras en la médula espinal, resultando en 4) debilidad muscular progresiva y atrofia.
Históricamente, los tratamientos de AME se centraron en cuidados de apoyo como fisioterapia y soporte respiratorio, que aliviaban los síntomas pero no atacaban la causa raíz. Un gran avance ocurrió en 2016 con la aprobación de Spinraza (nusinersen), el primer medicamento para tratar AME. Nusinersen es una terapia de oligonucleótidos antisentido que modifica el empalme del gen de respaldo SMN2 , lo que le permite producir una proteína SMN más funcional [Figura 2]. Después de las inyecciones intratecales iniciales, nusinersen requiere administración continua cada 4 meses, lo que hace que el tratamiento sea un compromiso de por vida.
Zolgensma representa un cambio de paradigma. A diferencia de otros enfoques, Zolgensma es una terapia génica de una sola vez. Entrega una copia funcional del gen SMN1 directamente a las neuronas motoras , abordando eficazmente la causa raíz de AME [Figura 2]. Este mecanismo permite que las neuronas motoras reanuden la producción de proteína SMN, deteniendo la progresión de la enfermedad.
Figura 2: Mecanismo de acción de Nusinersen vs. Zolgensma . La atrofia muscular espinal (AME) es causada por mutaciones en el gen SMN1, que normalmente produce proteína SMN de longitud completa esencial para la supervivencia de la neurona motora. El gen parálogo SMN2 difiere por una transición de C a T en el exón 7, lo que hace que la mayoría de las transcripciones de SMN2 se salten el exón 7 y produzcan una proteína SMN truncada e inestable (Δ7-SMN). Solo alrededor del 10% de las transcripciones de SMN2 dan como resultado la proteína SMN de longitud completa (FL-SMN2). 1) Modulación del empalme de SMN2 : Los oligonucleótidos antisentido (ASO), como Nusinersen, promueven la inclusión del exón 7 en el ARNm de SMN2, lo que aumenta la producción de proteína SMN de longitud completa (FL-SMN2). 2) Reemplazo de SMN1: La terapia génica, como AVXS-101 (Zolgensma), administra una copia funcional del gen SMN1 a través de un virus adenoasociado autocomplementario (scAAV9-SMN1), que restaura la producción de la proteína SMN de longitud completa (FL-SMN) para compensar la pérdida de SMN1. (Adaptado de Parente y Corti, 2018 )
Zolgensma ha demostrado una eficacia notable en el ensayo multicéntrico de fase 3 SPR1NT , donde los 14 niños recibieron el tratamiento a una edad media de 21 días de vida. Los niños alcanzaron el criterio de valoración principal de sentarse de forma independiente durante al menos 30 segundos en cualquier visita hasta los 18 meses de edad. Al final del estudio, 12 niños mantuvieron este hito motor a los 18 meses de edad.
Tras el ensayo, el vicepresidente sénior y director de marketing de Novartis Gene Therapies, Shephard Mpofu, declaró : “ Cuando se considera que estos recién nacidos desarrollarían síntomas graves de AME tipo 1, una enfermedad devastadora y progresiva que priva a los niños de la capacidad de hablar, comer, sentarse e incluso respirar, los hallazgos del ensayo SPR1NT son nada menos que extraordinarios ”
Figura 3: Número de ciudadanos que deben sacrificar su presupuesto de salud para financiar un solo tratamiento con Zolgensma. Los valores se calcularon dividiendo el precio de lista de Zolgensma entre el gasto sanitario per cápita (en USD) de cada país en 2022.
Los resultados revelan que financiar un solo tratamiento con Zolgensma requeriría el equivalente a que decenas de miles de ciudadanos sacrificaran sus presupuestos sanitarios anuales en países de ingresos bajos y medianos-bajos, según la definición del Banco Mundial. Esto genera una enorme presión financiera sobre los gobiernos de los países menos desarrollados, lo que agrava las desigualdades globales en el acceso a tratamientos vitales. En 2020, Polonia creó un Fondo Médico independiente con una dotación específica de 4000 millones de zlotys (unos 1000 millones de USD) en una nueva legislación para permitir la financiación y el reembolso anuales de tratamientos innovadores y muy costosos como Zolgensma. Sin embargo, estos cambios legislativos no son posibles en todo el mundo.
¿Cuál es el valor estimado de Zolgensma?
El Instituto de Revisión Clínica y Económica (ICER) estimó que el precio de Zolgensma, de 2,1 millones de dólares, supera con creces los umbrales basados en el valor. El ICER sugirió que un precio ajustado al valor para Zolgensma oscilaría entre 310.000 y 900.000 dólares para la indicación de AME tipo 1.
Esta discrepancia pone de relieve los desafíos que supone fijar el precio de las terapias innovadoras para enfermedades raras, donde las necesidades insatisfechas son significativas, pero los costes son elevados.
Dado su elevado precio, el NHS se enfrentó a importantes retos para hacer accesible Zolgensma a los pacientes del Reino Unido y, al mismo tiempo, equilibrar su presupuesto de sanidad pública. En marzo de 2021, el NHS llegó a un acuerdo confidencial con Novartis Gene Therapies para proporcionar Zolgensma a los bebés elegibles con AME tipo 1. Aunque los detalles exactos del acuerdo siguen sin revelarse, el NHS ha empleado históricamente ciertos instrumentos financieros para facilitar el acceso a tratamientos de alto coste. Estos incluyen precios basados en resultados donde los pagos están vinculados a los resultados del mundo real o planes de pago estructurados donde el pago se divide en varios meses o años. En el caso de las terapias génicas, estos instrumentos de reparto de riesgos son una gran opción para los pagadores, dado el momento terapéutico temprano que permite monitorear el rendimiento del tratamiento en los próximos años [Figura 4].
Figura 4: Momento terapéutico de Zolgensma comparado con CAR-T . Monitorear la efectividad en el mundo real e incorporarla dentro de los precios basados en resultados es una opción mucho más favorable para las terapias génicas en comparación con los costosos tratamientos oncológicos, que a menudo se administran como última línea de tratamiento cuando la esperanza de vida del paciente es de meses y no de años.
La eficacia clínica de Zolgensma es innegable. Ha transformado la vida de muchos niños que, de no ser por el tratamiento, no habrían tenido la oportunidad de respirar, sentarse ni caminar de forma independiente.Desde una perspectiva económica, es evidente que el precio es muy alto. Esto genera desigualdades globales en el acceso al tratamiento, ya que ningún país africano sacrificaría jamás decenas de miles de dólares en gastos sanitarios asignados por paciente para financiar unos pocos tratamientos con Zolgensma al año. Sin embargo, antes de apresurarnos a criticar a los fabricantes, preguntémonos: al desarrollar tratamientos altamente innovadores, ¿de dónde debería provenir esta arriesgada inversión en I+D? Se podría argumentar que actualmente estamos observando una transición del desarrollo inicial de fármacos internos a pequeñas adquisiciones biotecnológicas para externalizar la innovación y mitigar el riesgo; sin embargo, los ensayos clínicos siguen siendo necesarios y constituyen una parte arriesgada de la I+D.
¿No es la innovación resultado de la inversión, y, dentro de la industria farmacéutica, una inversión de alto riesgo? ¿No estamos impulsando aún más la innovación para pacientes en otras enfermedades? Como es habitual en economía, observamos un equilibrio entre asequibilidad e innovación. Busquemos este equilibrio y fomentemos debates significativos sobre la atención médica accesible e igualitaria.
Este análisis efectuado por Adolfo Rubinstein, que fue Ministro de salud e integrante del prestigioso sistema de IECS, el Dr Mossialos. Su investigación se centra en los sistemas y políticas de salud, explorando temas como las estrategias de transformación de las organizaciones sanitarias, la regulación sanitaria, el acceso a la atención médica, la calidad de la atención médica, la financiación de la salud, las políticas farmacéuticas, los resultados de los pacientes, la resistencia a los antimicrobianos (RAM), la salud digital y la atención y las políticas oncológicas. El profesor Mossialos ha creado un incentivo conocido como el Mercado de Opciones para Antibióticos, inspirado en las opciones financieras de compra. Además, ha ideado un mecanismo de titulización financiera que implica la agrupación y reorganización de la deuda. Este mecanismo busca mejorar la viabilidad de la implementación de rentas vitalicias a largo plazo basadas en el rendimiento para financiar terapias celulares y génicas dirigidas a enfermedades raras.
Desarrollan un analisis A partir de la elección de Javier Milei como presidente en 2023, Argentina experimentó un giro radical hacia el libertarismo, especialmente en el ámbito de la salud pública. Las reformas implementadas incluyeron recortes drásticos al presupuesto federal de salud, la apertura de la competencia entre aseguradoras privadas y planes de seguro social, y la reducción de programas clave como vacunación, VIH, medicamentos esenciales y prevención del cáncer. Además, se anunció la creación de una agencia de evaluación de tecnologías sanitarias, aunque su avance se vio frenado por la oposición internacional.
Milei justificó estos cambios bajo la premisa de que la atención médica es responsabilidad de las provincias, debilitando el rol federal y los mecanismos de redistribución y solidaridad histórica del sistema. El retiro de Argentina de la OMS y la respuesta insuficiente ante emergencias sanitarias, como el brote de dengue y el escándalo de fentanilo contaminado, resaltaron las consecuencias de la austeridad y el repliegue estatal.
Si bien las reformas pretendían mejorar la eficiencia y la calidad, han generado preocupación por el aumento de la desigualdad, el deterioro de resultados en salud y la vulnerabilidad de poblaciones marginadas. El enfoque libertario privilegia la austeridad y la libertad individual por sobre la intervención estatal, lo que plantea interrogantes sobre la sostenibilidad y el impacto social a largo plazo de estas políticas.
En noviembre de 2023, Argentina eligió presidente a Javier Milei, economista libertario y autodenominado anarcocapitalista, lo que marcó un cambio político drástico. Milei obtuvo el apoyo de más de la mitad de la población —en particular, de los votantes jóvenes, de bajos ingresos y marginados—, quienes expresaron su frustración por el declive económico y las limitadas oportunidades de progreso social individual. Con el mensaje de que «no hay más dinero», Milei prometió recortes drásticos al presupuesto público, al tiempo que presentaba al Estado como un obstáculo y a la justicia distributiva como perjudicial. En su discurso de Davos de 2025, Milei condenó el progresismo como destructivo, haciéndose eco de la retórica de la administración del presidente estadounidense Donald Trump .
Este cambio político representó un cambio radical para una sociedad desilusionada con cuatro décadas de gobernanza democrática desde 1983. Argentina, que hace un siglo se encontraba entre las diez principales economías del mundo por PIB per cápita, ahora se encuentra considerablemente rezagada respecto a otras economías. La ideología libertaria de Milei —opuesta a la redistribución y la cooperación multilateral— pronto se centró en el sistema de salud, buscando transformar no solo los presupuestos y las instituciones, sino también el papel fundamental del gobierno en la prestación de la atención médica.
Argentina es un país de ingresos medios-altos con aproximadamente 46 millones de habitantes: una población predominantemente urbana donde las enfermedades no transmisibles representan más del 70% de la carga de morbilidad.<sup> 3</sup> El sistema de salud tiene un buen desempeño en los principales indicadores regionales, pero su desempeño es inferior al esperado en relación con la capacidad económica del país. Argentina actualmente destina el 10% del PIB a la atención médica —una de las tasas más altas de América Latina—, con un gasto público que representa el 6,14% del PIB y costos de bolsillo relativamente bajos, del 22,4% del gasto total en salud. <sup>4,5</sup>
Sin embargo, persisten desigualdades dramáticas a pesar de la inversión sustancial. El gasto público en salud per cápita varía seis veces entre provincias, lo que genera marcadas disparidades en materia de salud. 4 Las tasas de mortalidad infantil difieren el doble entre las provincias ricas y pobres del país, mientras que la mortalidad materna y la mortalidad por cáncer de cuello uterino muestran variaciones de ocho veces. 6 Estas disparidades ponen de relieve la incapacidad del sistema de salud para traducir el gasto en resultados equitativos.
Tras aproximadamente 18 meses en la presidencia de Milei, su administración ha implementado varias reformas importantes en las políticas de salud. El cambio más sustancial reestructuró el sistema de seguridad social de Argentina, que cubre a más de la mitad de la población, al permitir que las aseguradoras privadas compitan directamente con los planes de seguro social. Los funcionarios enmarcaron esta reforma como una mejora en la calidad de la atención y la capacidad de respuesta de los usuarios y pacientes. 7 Sin embargo, esta reestructuración conlleva riesgos sustanciales para la equidad. Algunas otras reformas de salud impulsadas por el mercado en América Latina, como las de Chile y Colombia a finales del siglo XX, mejoraron la eficiencia de sus sistemas de atención médica, pero a costa de aumentar la inequidad. 8 La reforma podría aumentar la segmentación del riesgo y la estratificación basada en el ingreso, lo que podría socavar los mecanismos de subsidio cruzado y erosionar los principios de solidaridad que históricamente han definido el sistema de salud de Argentina.
La cobertura de salud en Argentina funciona a través de un sistema mixto: el 60% de la población recibe seguro social de salud, mientras que el 40% de la población (principalmente los quintiles más pobres) depende únicamente de la cobertura pública, que está en gran medida descentralizada hacia los gobiernos provinciales.6
La administración de Milei implementó reducciones sustanciales del presupuesto federal de salud, argumentando que la atención médica es constitucionalmente una responsabilidad subnacional, no un mandato federal. 4 Este enfoque debilitó el papel pro equidad del Ministerio de Salud y redujo las transferencias financieras cruciales a las provincias. A pesar de las altas tasas de inflación en las últimas décadas, el presupuesto del Ministerio de Salud, que representa un tercio del gasto total del sector público, disminuyó un 13% en términos de dólares estadounidenses en 2024-25. 11 Aunque el Gobierno citó ganancias de eficiencia, estos recortes afectaron gravemente a programas e instituciones clave: de 2024 a 2025, los programas de VIH se redujeron en un 38%, los programas de vacunación se redujeron en un 7% y la cobertura de medicamentos esenciales se redujo en un 67%. 11 El Gobierno también desmanteló el Instituto Nacional del Cáncer y recortó los programas de prevención del cáncer en un 47%. 11 Se produjeron retrocesos adicionales en la salud sexual y reproductiva. El Gobierno detuvo la adquisición nacional de suministros esenciales para la salud reproductiva, 12 incluidos el misoprostol y la mifepristona, lo que limitó el acceso a estos medicamentos en un país donde el aborto se legalizó en 2020. Los recortes presupuestarios también perjudicaron los programas comunitarios de salud mental, mientras que la financiación pública para la investigación sanitaria disminuyó sustancialmente.13
Argentina también anunció su retiro de la OMS, alegando soberanía sanitaria y criticando la respuesta de la OMS a la pandemia, haciéndose eco de la postura de la administración Trump. Si bien reivindica su membresía continua en la Organización Panamericana de la Salud (OPS), esta decisión excluiría a Argentina de los sistemas de vigilancia de enfermedades de la OMS, los mecanismos de preparación para pandemias, los acuerdos de adquisición conjunta y los debates más amplios sobre gobernanza sanitaria mundial. 14 El manejo de las emergencias agudas de salud pública por parte de la administración ya ha suscitado inquietud. En 2023-24, durante el peor brote de dengue de la historia de Argentina (583 297 casos y 419 muertes), el Gobierno retrasó las campañas de concienciación pública y se resistió a incorporar la vacuna contra el virus del dengue al calendario nacional de vacunación. 15 Esta reticencia reflejó una postura ideológica más amplia contra el gasto en salud pública preventiva y la coordinación centralizada.
Estas decisiones han suscitado la preocupación de algunas organizaciones de la sociedad civil, legisladores, instituciones académicas y asociaciones profesionales, que advierten sobre los posibles efectos en el acceso a la salud. Se están llevando a cabo intervenciones judiciales y debates en el Congreso para restablecer los servicios de VIH y la financiación de instituciones como el Hospital Nacional de Niños. 16
En agosto de 2025, estalló un escándalo después de que el fentanilo contaminado distribuido a hospitales se vinculara con casi 100 muertes. 17 Se han planteado preguntas sobre la supervisión de la Administración Nacional de Medicamentos, Alimentos y Dispositivos Médicos (ANMAT, el organismo regulador de medicamentos del Ministerio de Salud) en relación con este tema 17-19 —lo que ilustra, en nuestra opinión, las consecuencias del repliegue del Estado de las funciones esenciales y los límites de la austeridad.
El sistema de salud argentino requería reformas para abordar las persistentes inequidades e ineficiencias. Sin embargo, el enfoque actual plantea interrogantes fundamentales sobre la estrategia de implementación del país. Los recortes presupuestarios indiscriminados, combinados con una reestructuración orientada al mercado, podrían exacerbar los problemas subyacentes en lugar de resolverlos. Una reforma eficaz requiere intervenciones focalizadas que fortalezcan, en lugar de debilitar, los mecanismos de subsidios cruzados y la mancomunación de riesgos, promoviendo la redistribución de fondos de los más ricos a los más pobres, de los sanos a los enfermos y de los jóvenes a los mayores.
Si bien es prematuro realizar una evaluación integral de las políticas sanitarias de Milei, estas indican un profundo cambio ideológico que privilegia la austeridad, reduce las responsabilidades federales en materia de salud y se aleja de la redistribución, alejándose de las arraigadas tradiciones sanitarias de Argentina. Estas reformas suscitan preocupación por el empeoramiento de los resultados y las desigualdades en materia de salud, en particular para las poblaciones vulnerables. La presentación por parte del Gobierno de estas medidas como una defensa de la libertad frente a la intervención estatal corre el riesgo de socavar los cimientos colectivos de la salud pública. Los próximos años serán cruciales para monitorear los cambios de política, las impugnaciones legales y los cambios mensurables en el acceso y los resultados en materia de salud, así como la sostenibilidad política de este enfoque libertario de la gobernanza sanitaria: uno que maneja una motosierra en lugar de un bistur
