producirán como consecuencia de elegir cada una de las opciones
seleccionadas. Para facilitar posteriormente el análisis de datos algunos autores
recomiendan que de cada nódulo de probabilidad salgan solamente dos ramas.
Modelo de Markov
Es un modelo estocastico probabilistico que a diferencia de los deterministicos
utiliza la incertidumbre como parte del calculo por lo que emplean la aleoterización
para simular las probabilidades de distribucción entre 1 y 100 de los eventos que
podrían darse por evento del azar. Su uso viene incrementándose en el ámbito de
la evaluación económica en sanidad. En los modelos de Markov, la enfermedad en
cuestión se divide en un conjunto finito de estados de salud (por ejemplo: salud
perfecta, salud deteriorada, fallecimiento). Las personas pasan por estos estados
de salud a lo largo de un periodo de tiempo discreto (como, por ejemplo, un mes o
un año) –al que se denomina “ciclo de Markov”– y según un conjunto de
“probabilidades de transición”, que se asocian a la probabilidad de cambio entre los
distintos estados de la enfermedad y que están referidos a un periodo determinado
de tiempo (ciclos). Probabilidades de transición depende del estado en que se
encuentre el paciente siendo una expresión mediante la cual se describe la
probabilidad de que se pase de un estado de salud (por ejemplo, cáncer de hígado)
a otro (por ejemplo, el fallecimiento). Asignando un supuesto grado de utilización de
recursos y de consecuencias para el resultado sanitario a cada uno de los estados
y de las fases establecidas en el modelo, y, posteriormente, repitiendo o ejecutando
este durante un gran número de ciclos, resulta posible calcular los costes y los
resultados a largo plazo que se obtendrán en los grupos de pacientes que se ha
asumido que sufren una enfermedad y a los que se aplica una determinada medida
de atención sanitaria.