Fondo Nacional de Investigación y Desarrollo en Salud - FONIS CONICYT - MINSAL

Moneda 1375, 5to piso, Santiago- Chile, Teléfono (56-2-) 3654678 e-mail: fonis@conicyt.cl – Web: www.conicyt.cl/fonis

INFORME TECNICO FINAL

CÓDIGO SA14ID0176

TÍTULO Medición de la carga económica actual de la obesidad en Chile y proyección al año 2030: propuesta de un modelo de análisis validado para la realidad del país

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1 IDENTIFICACIÓN DEL PROYECTO ................................................................................... 3

1.1 INFORMACIÓN GENERAL ............................................................................................................. 31.2 DESCRIPTORES DEL PROYECTO .................................................................................................. 41.3 OBJETIVOS PLANTEADOS Y SU CUMPLIMIENTO ........................................................................ 51.4 PRESUPUESTO DEL PROYECTO .................................................................................................... 5

2 EJECUCION DEL PROYECTO ............................................................................................... 6

2.1 RESUMEN DEL PROYECTO ........................................................................................................... 62.2 INTRODUCCIÓN ............................................................................................................................. 72.3 METODOLOGÍA Y PROCEDIMIENTOS ........................................................................................ 102.4 REPORTE DE ACTIVIDADES NO PROGRAMADAS ........................................................................ 212.5 DESVÍOS RESPECTO AL PROYECTO APROBADO ........................................................................ 212.6 CONTROLES DE CALIDAD EFECTUADOS .................................................................................... 232.7 CONTACTOS CON EL COMITÉ ÉTICO CIENTÍFICO ................................................................... 23 2.8 IMPLICANCIAS ÉTICAS DEL PROYECTO ................................................................................... 23

3 ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS .................................................................................... 25

4 CONCLUSIONES .................................................................................................................... 33

5 OTROS LOGROS DEL PROYECTO ................................................................................... 35

6 PRODUCTOS CIENTÍFICO TECNOLÓGICOS Y DIFUSIÓN ..................................... 37

7 AUTOEVALUACIÓN ............................................................................................................. 38

7.1 FORTALEZAS DEL PROYECTO ................................................................................................. 387.2 DEBILIDADES DEL PROYECTO ................................................................................................ 38

8 ANEXOS .................................................................................................................................... 39

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1 IDENTIFICACIÓN DEL PROYECTO

1.1 Información General

CODIGO PROYECTO: SA14ID076

TITULO DEL PROYECTO: Medición de la carga económica actual de la obesidad en Chile y proyección al año 2030: propuesta de un modelo de análisis validado para la realidad del país

NOMBRE INSTITUCION BENEFICIARIA : Universidad de Chile

RUT: 60.910.000-1

DIRECCIÓN: Diagonal Paraguay 265, Of. 1403,

CIUDAD: Santiago

REGION: Metropolitana

CASILLA: FONO: EMAIL:

NOMBRE REPRESENTANTE LEGAL: Flavio Salazar Onfray

RUT:

CARGO EN LA INSTITUCION: FIRMA

NOMBRE INVESTIGADOR PRINCIPAL:

Cristóbal Alfonso Cuadrado Nahum

RUT: PROFESION Médico

DIRECCIÓN INSTITUCIONAL:

Independencia 939. Independencia CIUDAD: Santiago

FONO: E-MAIL DE CONTACTO cristobalcuadrado med.uchile.cl

FIRMA

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NOMBRE INVESTIGADOR ALTERNO:

Rony Lenz Alcayaga

RUT: PROFESION Economista

DIRECCIÓN INSTITUCIONAL: Independencia 939, Independencia

CIUDAD: Santiago de Chile

FONO: E-MAIL DE CONTACTO rlenz@lenz.cl

Recuerde que toda la información que se encuentre en este informe es de acceso público por la ley 20285 Sobre transparencia y acceso a la información pública.

1.2 Descriptores del Proyecto Señale los términos clave que identifican el proyecto (de la forma en que se hace a través de las Key words en papers científicos) Eventualmente esta información será usada por FONIS en la promoción del proyecto.

Obesity Cost-of-illness Economics of prevention

Decision modelling Health policy Health economics

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1.3 Objetivos Planteados y su Cumplimiento

Objetivos General y Específicos

Cumplido Fundamentar el cumplimiento parcial o incumplimiento Si Parcial No

1. Medir la carga económicaactual de la obesidad en Chile y proyectar la cifra al año 2030

X

2. Examinar las fuentes deinformación oficiales disponibles y pertinentes para la estimación de los costos directos e indirectos de la obesidad en la población chilena.

X

3. Construir un modelo deanálisis para la estimación del impacto económico de la obesidad.

X

4. Validar el modelo deanálisis desarrollado para la estimación de los costos de la obesidad en Chile.

X

5. Estimar los costos actualesde la obesidad en Chile y su proyección al año 2030.

X

1.4 Presupuesto del Proyecto FONIS $15.900.000 millones INSTITUCION $8.800.000 millones OTROS APORTES $ millones AUMENTA CELDAS TOTAL $24.700.000 millones

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2 EJECUCION DEL PROYECTO

2.1 Resumen del Proyecto Este resumen debe ser lo suficientemente claro y apropiado para ser incluido en medios de difusión. (Problema a abordar, objetivos, diseño y metodología, resultados, productos generados).Manteniendo la estructura de los artículos a publicar de una revista científica. Máximo una página tamaño carta Introducción: Las enfermedades no transmisibles representan la principal causa de mortalidad a nivel mundial, siendo la obesidad uno de sus factores de riesgo más importantes, con tendencias al alza en Chile, generando una presión creciente para los sistemas de salud y a la sociedad en su conjunto. Objetivos: Este estudio busca estimar la magnitud de la carga económica y epidemiológica actual de la obesidad en Chile, explorando escenarios potenciales y realizando proyecciones hasta el año 2030. Métodos: Estudio de costo de enfermedad, utilizando un modelo de decisión para caracterizar la historia natural de la obesidad y 16 condiciones de salud asociadas. Utilizando datos de la población chilena, se realiza analiza el período 2010-2030, desde una perspectiva societal. Los resultados del modelo incluyen muertes, AVPP, casos incidentes, casos prevalentes, costos directos e indirectos. Los parámetros epidemiológicos son estimados utilizando DISMOD II utilizando como input datos de la población chilena, en tanto los parámetros de costos se estiman a partir de diversos registros y fuentes de información nacionales. Se incorporan análisis de sensibilidad determinísticos y probabilístico. Resultados: En promedio 455 mil millones de pesos anuales son atribuible a costos directos de la obesidad, desde un 2,4% del gasto total en salud en el año 2016 a un 3,9% en 2030. Aproximadamente la mitad de los costos directos se vinculan a enfermedades cardiovasculares producidas por la obesidad. Por otro lado, los costos indirectos producto de la obesidad ascienden a 1,92% del producto interno bruto nacional al año 2030. Se estima además que cada año fallecen un 14.780 muertes anuales producto del sobrepeso y obesidad, equivalentes al 14,3% de los AVPP, reduciendo en 1,7 años la expectativa de vida de la población chilena. Conclusión: La obesidad es una condición prevenible que genera importantes consecuencias epidemiológicas y económicas para la sociedad. La tendencia al alza en su prevalencia y el incremento de los costos asociados a ella representan un desafío para el sistema de salud chileno.

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2.2 Introducción Las enfermedades crónicas no transmisibles (ECNTs) son la principal causa de muerte a nivel mundial y el manejo de sus factores de riesgo una ardua tarea para las autoridades, con intervenciones que, en la mayor parte de las veces, resultan ser inadecuadas o inefectivas(1). Los países de ingresos alto y medio alto han sido afectados por la elevada prevalencia de obesidad y sus enfermedades asociadas, aumentando en forma sustancial los costos en salud relacionados al tratamiento de dichas enfermedades, las que son crónicas y en muchas oportunidades invalidantes(2) . Por otro lado, gran parte de los países de ingreso bajo y medio han enfrentado la doble carga de la malnutrición, representadas por la presencia tanto de la desnutrición como del sobrepeso y la obesidad, la que afecta principalmente a los grupos de nivel socioeconómico vulnerable(3). En Chile, de acuerdo a la última Encuesta Nacional de Salud (ENS 2009-2010)(4), más de 60% de la población presenta exceso de peso (IMC >25) y la obesidad (IMC >30) afecta al 25,1% de los mayores de 15 años. Las enfermedades del sistema circulatorio son la principal causa de muerte en el país y el exceso de peso se perfila como una de las grandes causas de pérdida de años vida saludable(5). Recientemente en Estados Unidos, se ha determinado que los obesos presentan un riesgo aumentado en 20% de morir por cualquier causa de muerte, comparado con sujetos con estado nutricional normal. La mortalidad se adelanta en 3,7 años para cualquier causa y en el caso de las enfermedades cardiovasculares, se adelanta en 5 años (obesidad grado III). Los grupos más afectados son sujetos entre 45 y 64 años para el caso de las muertes causadas por las enfermedades cardiovasculares y las mujeres para todas las causas de muerte(6). Diversos estudios han podido demostrar el impacto causado por la obesidad y el sobrepeso en el aumento de los costos directos e indirectos en salud. Withrow y Alter(7), en una revisión sistemática de los costos directos de la obesidad, estiman, de manera conservadora, que los costos de la obesidad dan cuenta de entre 0,7% y 2,8% del total del gasto en salud de un país. Además se estima que los obesos son 46% más costosos que las personas con peso normal, tienen 27% más de consultas médicas y presentan un 80% más de gasto en medicamentos(8). Estos antecedentes resultan relevantes si se considera que a nivel mundial la prevalencia de personas con exceso de peso se ha incrementado junto con los factores de riesgo asociados, como el sedentarismo, la alimentación no saludable y el tabaquismo, entre otros(9). Diversos países han intentado estimar el impacto económico de la obesidad. En España, la obesidad severa (IMC 35-39,9) se asocia a un aumento del 26% de los costos médicos en comparación con individuos con estado nutricional normal(10). Asimismo, la obesidad moderada y el sobrepeso son responsables del 16% y 8,5% del aumento de los costos médicos, respectivamente, siendo más pronunciado en los adultos y en las mujeres. En países donde la prevalencia es mayor como es el caso de Estados Unidos (EEUU), los costos asociados a la obesidad se incrementan en forma substancial, estimando que el aumento de la

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prevalencia de obesidad en este país incrementó los costos en salud en US$ 40 mil millones en el año 2006 - USS$ 7 mil millones correspondieron a medicamentos - mientras que la estimación para el año 2008 fue de US$ 147 mil millones(8). En el caso de Latinoamérica, son pocos los países que han estimado la carga económica de la obesidad y sus enfermedades asociadas. Brasil y México son algunos ejemplos. En México se estima que para el año 2010 el costo del tratamiento de 30 enfermedades asociadas a la obesidad bordeó a los US$ 860 millones y se proyecta un aumento de US$1,2 billones en 2030 y US$1,7 billones en 2050(11). En Brasil, se estima que los costos en salud asociados a la obesidad pasarían de US$ 5,8 mil millones en 2010 a US$ 10,1 mil millones en 2050(2). En Chile se han realizado algunas aproximaciones de la carga económica de la obesidad en el área de salud laboral. Tal es el caso del estudio realizado por Zarate y cols (2009)(12) en el sector minero donde estimaron que el costo anual promedio en salud para los trabajadores obesos era un 17% mayor al de trabajadores con estado nutricional normal, situación que en el caso de los trabajadores con obesidad mórbida aumenta a un 58,0%. Dichos resultados podrían indicar que la obesidad constituye una carga económica importante en el segmento laboral del país. La justificación económica por la cual considerar la obesidad como una condición que requiere medidas formales en prevención y manejo debieran incluir las consecuencias económicas en aspectos como lo laboral (costos indirectos) y las consecuencias que en el sistema de salud generan las enfermedades derivadas de esta condición a través del gasto en atención médica (costos directos). Si bien la literatura señala que los costos de la obesidad son significativos, la forma de aproximarse a la cuantificación de los mismos varían. Se han propuesto diversas aproximaciones para estimar los costos(13), utilizando estudios observacionales y modelos de simulación. Diversos países han construido modelos de análisis para la estimación de los costos de la obesidad, entre ellos Inglaterra, Canadá, China y EEUU, además de algunos países de la Región(2,7,11,14–18). Los costos directos de la obesidad más citados en la literatura corresponden a los costos directos médicos, los cuales pueden clasificarse en costos de la atención ambulatoria y costos de la atención cerrada u hospitalización. Estos costos incluyen la atención realizada por el personal de salud, exámenes de apoyo diagnósticos y procedimientos, insumos y fármacos. En general, los modelos de costeo utilizados internacionalmente suponen que la obesidad está relacionada con un riesgo aumentado para una serie de patologías. Dado su calidad y representatividad cabe destacar el estudio de Carga Mundial de Enfermedad (18), que a través de una extensiva revisión de la literatura disponible delimitó un número acotado y conocido de enfermedades que eran causadas por el sobrepeso y la obesidad, las cuales fueron incorporados en su metodología de estudio de carga de enfermedad, a saber: infarto agudo al miocardio, accidente cerebrovascular isquémico, hipertensión arterial, diabetes mellitus II, osteoartritis, cáncer colorectal, cáncer de mama y cáncer de endometrio.

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Diversos estudios ofrecen estimaciones retrospectivas o prospectivas en torno a la forma como se establecen estos vínculos. Algunos estudios utilizan “odd ratios” o razones de riesgos relativos (14), mientras que otros utilizan la “population attributable risk” o fracción atribuible de riesgo (15-17). Sobre la base de las poblaciones de pacientes con la patología relevante, los estudios valorizan las intervenciones más comunes asociadas a estas enfermedades a través de algoritmos de costos, que pueden ir desde estimaciones medias de costos de la atención por tipo de patología hasta cálculos basados en microcosteo (19). Los costos indirectos, como es habitual en los estudios de costos y evaluaciones económicas en salud, abarcan un segmento más amplio de definiciones. Dentro de los conceptos más relevantes se encuentran las pérdidas asociadas al trabajo, las cuales se modelan como pérdidas de productividad, discapacidad en el largo plazo y muerte prematura(20). También se incluyen como costos indirectos las mayores primas de los seguros de salud pagadas por personas obesas (20) y los menores salarios que reciben(19). La estimación de los costos de la obesidad permite articular la programación de los gastos tanto en salud como en aquellos sectores que directa o indirectamente presentan algún tipo de relación en el avance de la obesidad y sus comorbilidades, como por ejemplo deporte, educación y urbanismo entre otros. En la Región de Latinoamérica y El Caribe, organizaciones internacionales como la Comisión Económica para Latinoamérica y El Caribe (CEPAL) y el Programa Mundial de Alimentos (PMA) de la Organización de las Naciones Unidas (ONU) han desarrollado propuestas de modelos para el análisis de los costos de la desnutrición o malnutrición por déficit y su impacto en educación, salud y productividad(20). El esfuerzo por obtener una propuesta que mida el impacto de la obesidad considerando los costos directos e indirectos a partir de las fuentes oficiales resulta una tarea particularmente compleja en el caso chileno, al contar con una multiplicidad de fuentes de datos en salud, todos orientados a múltiples propósitos, sin que exista una plataforma informática integral, en el sentido de incorporar toda información necesaria para establecer estos cálculos de una manera sistemática y actualizada a fin de proponer un modelo de análisis que permita estimar la carga económica de esta y otras condiciones de salud de acuerdo a la realidad chilena. El contar con un modelo que permita analizar y proyectar el impacto económico de la obesidad resulta relevante para el desarrollo de futuras políticas de salud que pretendan abordar este problema durante las próximas décadas tal como lo plantea la Estrategia Nacional de Salud para la década 2011-2020, en relación al Objetivo Estratégico (OE) 2 referente al abordaje de las enfermedades crónicas no transmisibles (ECNTs) y violencia, y el OE 3 que aborda el manejo de los factores de riesgo, entre ellos el sobrepeso y obesidad (OE 3.4). Esta propuesta tiene como objetivo proponer un modelo de análisis para estimar el impacto económico de la obesidad a través de los costos directos e indirectos de sus consecuencias en salud en el contexto chileno. Considerando los criterios de sobrepeso y obesidad para el análisis, este trabajo espera poder entregar insumos para la toma de decisiones en la planificación sanitaria en materia de prevención de las ECNTs y promoción de la salud.

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2.3 Metodología y Procedimientos Describa la población o sujetos del estudio, los procedimientos utilizados para obtener los resultados, detallando claramente los desvíos o modificaciones realizadas respecto a lo programado en el proyecto aprobado. Anexe los instrumentos (Consentimiento Informado, formularios, cuestionarios, pautas de entrevista, etc.) que se utilizaron para recolectar la información. Máximo 3 páginas. Este estudio corresponde a un estudio costo de enfermedad (cost-of-illness study), abordando las preguntas de política: ¿Cuál es la carga económica actual de la obesidad en Chile? Y ¿Cuales son las perspectivas futuras de esta carga económica proyectando hasta el año 2030? El objetivo de responder estas preguntas de investigación es informar a los tomadores de decisión sobre la magnitud y potenciales tendencias futuras si es que ninguna acción es tomada (escenario “business as usual”), contrastando dicho escenario con la situación hipotética en que el 100% de la exposición al factor de riesgo, en este caso la malnutrición por exceso, fuera eliminada. Dada la imposibilidad de observar el el escenario contra factual, la pregunta de investigación requiere la utilización de métodos de modelamiento matemático para estimar tanto los costos actuales como futuros de la obesidad en Chile, considerando las particulares dinámicas epidemiológicas y demográficas del país. Los modelos publicados en la literatura son diversos, buscando en general identificar costos directos e indirectos. Concordantemente, la perspectiva adoptada por este estudio es el de la sociedad, incorporando tanto costos directos médicos y no médicos, como así también costos indirectos en términos de pérdidas de productividad, ausentismo y mortalidad prematura. Para los propósitos de este estudio malnutrición por exceso es definido basado en las categorías de índice de masa corporal de la Organización Mundial de Salud(21). Por asuntos estilísticos, nos referiremos a obesidad a secas, no obstante debe entenderse por malnutrición por exceso, incorporando tanto sobrepeso como obesidad en sus distintas categorías. Por tanto, los resultados de este estudio deben interpretarse en términos de la magnitud de los recursos utilizados atribuibles al tratamiento del sobrepeso y obesidad y sus consecuencias al nivel de la sociedad chilena. Las recomendaciones de del ISPOR-SMDM Modeling Good Research Practices Task Force(22) son adoptadas en los diferentes pasos de desarrollo del modelo y presentación de resultados. Estructura del modelo Un modelo de decisión poblacional de estados de transición (Modelo de Markov) que incorpora la historia natural de la obesidad y sus enfermedades asociadas considerando consecuencias epidemiológicas y de costos, fue desarrollado en consulta con tomadores de decisión y expertos (ver sección “Validación”). Debido a la posibilidad de representar el problema de interés un una cantidad manejable de estados de salud mutuamente excluyentes, al mismo tiempo de abordar la heterogeneidad de las unidades individuales de análisis (sub-cohortes según sexo y edad) de una manera eficiente en términos de los input para el modelo, este tipo de estrategia de modelo fue preferida. Cabe mencionar otros modelos de decisión utilizados en evaluaciones económicas de intervenciones de obesidad en la literatura utilizan aproximaciones similares en términos de su estructura(23–28). Usando esta aproximación, cohortes de individuos representando la población nacional mayor de 15 años es simulada, considerando un escenario base constituido por el nivel actual de exposición del factor de

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riesgo (últimas estimaciones de sobrepeso y obesidad representativas de la población nacional, correspondientes a la Encuesta Nacional de Salud 2009-2010) y un escenario alternativo considerando una cohorte hipotética con nivel de exposición cero. Cada cohorte es divida en 16 sub-cohortes estratificadas por grupos de sexo y edad1, modelados en ciclos anuales para estimar diferentes resultados epidemiológicos y económicos que permiten capturar las consecuencias de la obesidad. Debido a la pregunta de investigación considerada, las cohortes son seguidas hasta el año 2030, comenzando en el año 2010 como base. Para sub-análisis específicos, particularmente para contrastar la expectativa de vida en las cohortes con y sin exposición, un horizonte temporal más extenso es adoptado (hasta el año 2060). Las características iniciales de cada sub-cohorte de sexo-edad especifica considera la prevalencia de otras condiciones de salud y factores de riesgo relevantes, como por ejemplo prevalencias de hipertensión, diabetes mellitus 2, entre otras. La evidencia sugiere que el sobrepeso y la obesidad se encuentran causalmente vinculados con múltiples otras enfermedades, aumentando la incidencia de morbilidad y mortalidad de otras condiciones de salud relacionadas. Debido a esta particularidad, modelar los efectos de la obesidad en la población requiere incorporar también los impactos de la obesidad como factor de riesgo para otras enfermedades y no solo los resultados directamente vinculados con obesidad (por ej. Costos asociados al tratamiento de obesidad). Basados en la literatura disponible las condiciones de salud asociadas a la obesidad incluidas en el modelo son: hipertensión arterial (HTA), diabetes mellitus 2 (DM), accidente cerebrovascular (ACV), enfermedad coronaria, enfermedad renal crónica (ERC), cáncer de mama, cáncer colorrectal, cáncer de páncreas, cáncer de esófago, cáncer renal, cáncer endometrial, cáncer de vesícula y vía biliar, artrosis (cadera y rodilla) y patología biliar benigna (colelitiasis y colecistitis aguda) (29–38). Los estados del modelo son definidos de acuerdo a la historia natural de cada condición de salud, considerando sus patrones como enfermedades crónicas o de curso agudo. Los eventos de ACV e infarto agudo al miocardio, así como la patología biliar benigna y el lumbago son modelados con estados de acuerdo a una enfermedad aguda, considerando una remisión posterior a la resolución del episodio agudo, incorporando estados post-agudos para dar cuenta del seguimiento posterior al evento y permitir relajar el supuesto markoviano de ausencia de “memoria” sobre los eventos pasados en el modelo. El resto de las condiciones es modelado como condiciones de tipo básicamente crónica, de acuerdo a la figura 1. Los cánceres se modelan de manera especial, ya que su historia requiere seguimientos de mediano y largo plazo, imponiéndose como restricción al modelo que los costos y consecuencias se observan mayoritariamente durante los primeros cinco años posterior al diagnóstico de dicha condición, pasando al estado sano aquellos que sobreviven a los 5 años de seguimiento. La obesidad es también modelada como una condición crónica con cuatro estados posibles: normopeso (IMC ≥25kg/m2), sobrepeso (25 ≤ IMC < 30 kg/m2), obesidad (30 ≤ BMI < 35 kg/m2) y obesidad mórbida (IMC >35kg/m2). Los resultados del modelo consideran el número de casos nuevos (incidentes) y acumulados (prevalentes) de cada condición de salud, el número de fallecidos, años de vida perdidos por mortalidad

1 Las sub-cohortes corresponden a ocho decenios de edad (15-24 años, 25-34 años, … , 85 años y más), cada uno para hombres y mujeres.

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prematura (AVPP)2, esperanza de vida en la cohorte, además de costos directos indirectos y totales para cada condición de salud en cada ciclo anual. El modelo esta programado en Excel (Microsoft ® Office Excel 15) utilizando Macros de Visual Basic ®. Figura 1: Estructura del modelo

A la izquierda se presenta la estructura global del modelo, vinculando estado nutricional con probabilidades de ocurrencia de enfermedades asociadas al sobrepeso y obesidad para cada sub-cohorte de sexo y edad. A la derecha, se presenta en mayor detalle la estructura de estados de Markov para cada enfermedad, según si se trata de una enfermedad de curso agudo o crónico. Los estados en el modelo están representados por óvalos. Las transiciones se presentan con flechas. En azul se presentan las probabilidades, en tanto en rojo y en verde se presentan los costos y el número de casos vinculados a cada estado en un determinado ciclo. Parámetros del modelo El modelo es poblado utilizando datos representativos para Chile, considerando siempre que sea posible la distribución de valores posibles para cada parámetro de interés. Cuando no fue posible encontrar datos adecuados para el total de la población chilena, utilizamos estimaciones a partir de subgrupos con información disponible o información proveniente de la literatura publicada, preferiblemente de revisiones sistemáticas y meta-análisis.

a) Probabilidades de transición

Dado que no existen estudios longitudinales para la población chilena que permitan estimar las probabilidad de transición de incidencia, letalidad y remisión para cada condición de salud, se utilizó las formulas desarrolladas por el proyecto Global Burden of Disease utilizando su modelo incidence-

2 Los AVPP son estimados en base a dos estrategias metodológicas: a) Considerando la expectativa de vida al nacer específica de cada sub-cohorte (AVPP-EV), y ;b) Considerando una edad arbitraria de 80 años, entero más cercano a la expectativa al nacer actual en Chile (AVPP-80)

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prevalence-mortality (IPM) a través del software DISMOD II ®3. Este tipo de modelos permiten estimar parámetros epidemiológicos de una población dada, conociendo determinados patrones demográficos (tamaño y estructura poblacional, mortalidad general) y epidemiológicos (incidencia, prevalencia, mortalidad por causa específica, riesgos relativos e mortalidad, letalidad, remisión), permitiendo estimar los parámetros epidemiológicos desconocidos a partir de los datos conocidos para la población(39,40). Utilizando este procedimiento fue posible obtener parámetros epidemiológicos de interés, como incidencia y letalidad para cada condición de salud, estratificados por grupos de sexo y edad para cada sub-cohorte modelada. Para las estimaciones de patologías oncológicas se utilizaron datos de GLOBOCAN para Chile(41). Para múltiples enfermedades y factores de riesgo, datos de prevalencia se encuentran disponibles en la Encuesta Nacional de Salud(4), siendo utilizada para estos fines. Para los datos de mortalidad por causas específicas se utilizaron los datos oficiales registrados por el Departamento de Estadísticas e Información en Salud (DEIS) del Ministerio de Salud en sus bases de datos de defunciones(42). Así mismo, en aquellas condiciones de salud con letalidad principalmente aguda, estimó la letalidad a partir de datos de mortalidad intrahospitalaria de los registros de egresos hospitalarios de DEIS(43). La estructura poblacional y mortalidad general es estimada a partir de los datos publicados por el Instituto Nacional de Estadísticas (INE)(44). Así mismo, riesgos relativos de mortalidad para cada enfermedad como parte de los inputs, utilizando revisiones sistemáticas y meta-análisis de la literatura (ver anexo de estimación epidemiológica). Para la gran mayoría de las condiciones existían supuestos teóricos que permiten asignar datos de remisión, siendo 0 para las patologías crónicas. En la tabla 1 se presentan los distintos parámetros de entrada utilizados, así como las fuentes de información incorporadas en la estimación de los parámetros epidemiológicos para la población chilena a partir de DISMOD. Datos de estudios epidemiológicos publicados a nivel nacional(45–47), así como encuestas y registros nacionales (4,48), fueron utilizados para obtener rangos que permitieran realizar una validación cruzada de los parámetros estimados. En los anexos se presenta in extenso la estimación de los parámetros utilizados. Tabla 1: Parámetros de probabilidades de transición

Parámetro Fuente de información Estrategia de estimación

Incidencia()* DISMOD II - Literatura Estimación vía DISMOD II y descomposición del parámetro para estimación de probabilidad en no-expuestos utilizando riesgos relativos de meta-análisis de la literatura (fórmulas 1-5).

Letalidad()*

DISMOD II - Literatura

Remisión()*

La remisión para las condiciones crónicas se considera cero. En el caso de las condiciones agudas se define como 1-letalidad. Para los canceres el supuesto es que los sobrevivientes al quinto año del diagnóstico entran en remisión.

3 Disponible de forma gratuita en: http://www.who.int/healthinfo/global_burden_disease/tools_software/en/

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Prevalenciainicial()* Encuesta Nacional de Salud 2009-2010 DISMOD II

En aquellas condiciones de salud con información de prevalencia disponibles en encuesta poblacional la prevalencia es estimada utilizando los factores de expansión a través del comando svy: prop en STATA. En aquellas sin información por encuesta, se estiman utilizando DISMOD II.

Mortalidadgeneral()* Instituto Nacional de Estadística – Anuarios de Estadísticas Vitales

Tasa de mortalidad cruda sexo-edad específica se transforma en probabilidades a través de la formula (6)

Luego de estimar la incidencia específica por sexo y edad para cada condición de salud incluida (:;<=), tanto las incidencias (:>?@A;<=)como la mortalidad (C>?@A;<=)en los no expuestos (riesgos basales) fueron estimados utilizando las siguientes ecuaciones utilizando una aproximación similar a la adoptada en otros factores de riesgo(49) :

:>?@A;<= =:EFG

HIJEFG∗LLIJEFG+HNOEFG∗LLNOEFG+HCNOEFG∗LLCNOEFG+HPEFG (1)

I()*: incidenciaenlaedad"i"yelsexo"F"delaenfermedad"G" PV(): prevalenciadenormopesoenlaedad"i"yelsexo"F" PXY(): prevalenciadesobrepesoenlaedad"i"yelsexo"F" P[\(): prevalenciadeobesidadenlaedad"i"yelsexo"F" P][\()*: prevalenciadeobesidadmórbidaenlaedad"i"yelsexo"F" RRXY()*: riesgorelativodeincidenciadelaenfermedad"k"enpoblaciónsobrepesoversusnormopesodeedad"E"ysexo"F" RR[\()*: riesgorelativodeincidenciadelaenfermedad"k"enpoblaciónobesaversusnormopesodeedad"E"ysexo"F" RR][\()*: riesgorelativodeincidenciadelaenfermedad"k"enpoblaciónobesamórbidaversusnormopesodeedad"E"ysexo"F" Siendo i=(1,…,8), j=(1,2) y k=(1,...,18)

C>?@A;<= =CEFG

HIJEFG∗LLIJEFG+HNOEFG∗LLNOEFG+HCNOEFG∗LLCNOEFG+HPEFG (2)

m()*:mortalidadporcausaespecíficaenlaedad"i"grupodeedad"F"ylaenfermedad"G" PV(): prevalenciadenormopesoenlaedad"i"yelsexo"F" PXY(): prevalenciadesobrepesoenlaedad"i"yelsexo"F" P[\(): prevalenciadeobesidadenlaedad"i"yelsexo"F" P][\()*: prevalenciadeobesidadmórbidaenlaedad"i"yelsexo"F" RRXY()*: riesgorelativodemortalidadporcausaespecíficaensobrepeso, enrelaciónalaspersonasnormopesodeedad"i"ysexo"F" RR[\()*: riesgorelativodemortalidadporcausaespecíficaenobesos, enrelaciónalaspersonasnormopesodeedad"i"ysexo"F" RR][\()*: riesgorelativodemortalidadporcausaespecíficaenobesosmórbidos, enrelaciónalaspersonasnormopeso deedad"i"ysexo"F" Siendo i=(1,…,8), j=(1,2) y k=(1,...,18)

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Los riesgos relativos utilizados en las ecuaciones (1) y (2) provienen de meta-análisis de la literatura(50) y de parámetros sintetizados por el proyecto Global Burden of Disease 20134. Las prevalencias utilizadas corresponden a estimaciones a partir de los datos de la Encuesta Nacional de Salud(4). Las distribuciones de incidencia y mortalidad en los no expuestos son estimadas utilizando los intervalos de confianza del 95% de los riesgos relativos y las prevalencias, reportados en la literatura y estimados a partir de los datos de la encuesta respectivamente. La mortalidad por todas las causas es estimada a partir de los datos de mortalidad reportados por el Instituto Nacional de Estadísticas para el año 2014 y los riesgos relativos de mortalidad por todas las causas basado en un meta-análisis de Aune et al(50), estimándose una probabilidad de morir por todas las causas para cada categoría de estado nutricional, sexo y edad específica (b;<=), a partir de las ecuaciones (3) y (4):

b>?@A;< =bEF

HIJEF∗LLIJEF+HNOEF∗LLNOEF+HCNOEF∗LLCNOEF+HPEF (3)

M():mortalidadportodaslascausasenlaedad"i"grupodeedad"F" PV(): prevalenciadenormopesoenlaedad"i"yelsexo"F" PXY(): prevalenciadesobrepesoenlaedad"i"yelsexo"F" P[\(): prevalenciadeobesidadenlaedad"i"yelsexo"F" P][\(): prevalenciadeobesidadmórbidaenlaedad"i"yelsexo"F" RRXY(): riesgorelativodemortalidadportodaslascausasensobrepeso, enrelaciónalaspersonasnormopesodeedad"i"ysexo"F" RR[\(): riesgorelativodemortalidadportodaslascausasenobesos, enrelaciónalaspersonasnormopesodeedad"i"ysexo"F" RR][\(): riesgorelativodemortalidadenobesosmórbidosportodaslascausas, enrelaciónalaspersonasnormopeso deedad"i"ysexo"F" Siendo i=(1,…,8) y j=(1,2)

b;<= = b>?@A;< ∗ LL= (4) b>?@A;<: mortalidadportodaslascausasenpersonasnormopeso"i"grupodeedadysexo"F" RR*(): riesgorelativodemortalidadportodaslascausasenpersonasdelacategoríanutricionalk, enrelaciónalaspersonas normopesodeedad"i"ysexo"F" Siendo i=(1,…,8), j=(1,2) y k=(1,2,3)

En los casos en que la literatura reportaba riesgos relativos por cada 5 kg/m2 ,y no para cada categoría de estado nutricional, se estimaron los riesgos relativos para cada categoría utilizando la fórmula (5)

LL; = 1 + LLd − 1 ∗ f; (5) Donde: RRi: Riesgo relativo en la categoría de IMC i RR1: Riesgo relativo en la primera categoría de IMC reportada por sobre el rango normal (habitualmente sobrepeso) xi: Categoría IMC, siendo x1 = 0 si IMC normopeso; x2 =1 si sobrepeso; x3 =2 si obesidad; x4 =4 si obesidad mórbida

En todos los casos las tasas fueron transformadas en probabilidades a través de la fórmula:

4 GBD 2013 Results by Risk Factor. GHDx. IHME. http://ghdx.healthdata.org/global-burden-disease-study-2013-gbd-2013-data-downloads

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H = 1 + ghij (6)

Con k: rateotasa, yl: lEgCJN

b) Estimaciones de costos El modelo requiere estimaciones de 31 estados de salud que representan distintas unidades de costos identificables. Dos aproximaciones principales fueron utilizadas para estimar estos costos. Por un lado, información de microcosteo ascendente basado en los protocolos de atención para las patologías priorizadas por el sistema de salud por el sistema AUGE reportados en el estudio de verificación del costo esperado de las primas del sistema de Garantías Explicitas en Salud (GES) (51). La principal limitación de esta fuente de información es que estima costos medios de atención sin incluir necesariamente todos los servicios y prestaciones de salud vinculados a una determinada enfermedad. La segunda fuente de información consiste en un estudio que utiliza una aproximación mixta de costeo para el nivel de atención hospitalario en Chile(52), con una cobertura de aproximadamente un 90% de todos los gastos de atención cerrada, utilizando principalmente información de gastos basado en grupos relacionados a diagnósticos (GRD) y datos de microcosteo ascendente. Esta fuente de información permite obtener distribuciones de costos para cada tipo de diagnóstico vinculado a atenciones hospitalarias, considerando no solo las prestaciones garantizadas por el GES, si no los costos a los protocolos de atención realmente utilizados en la práctica clínica, tanto en los sectores públicos como privados. Su principal limitación es que solo contiene datos de costos de atención cerrada. Considerando estas fortalezas y limitaciones, estimaciones de micro-costeo ascendente de las canastas GES, además de otras canastas de tratamiento no GES (por ej. Canastas de tratamiento ambulatorio de obesidad) fueron utilizados para los costos ambulatorios de los estados de cada enfermedad, en tanto para las estimaciones de costos hospitalarios se utilizó la información obtenida mediante GRD y datos de microcosteo. Cuando datos de ambas fuentes se encuentran disponibles, análisis de sensibilidad son llevados a cabo para estimar la influencia de la incertidumbre paramétrica en términos de los resultados finales. Para los costos donde solo datos puntuales (costos medios) se encuentran disponibles, las distribuciones de costos se estimaron bajo el supuesto de distribuciones similares a las de los costos en los que la distribución de costos estaba disponible. Dada la estructura dual del sistema de previsión de salud chileno y dada las importantes diferencias en términos de costos por evento entre los sistemas público y privado, se estiman costos medios ponderados bajo el supuesto conservador de una distribución 80% pública y 20% privada. En ciertos canceres5 en los cuales no existían canastas GES para estimar los gastos ambulatorios anuales, se utiliza la proporción de costo entre evento de hospitalización y costo anual GES en aquellos cánceres con canastas GES disponibles, para estimar el porcentaje del gasto total anual en el año diagnostico que se puede atribuir a hospitalización. De esta forma, utilizando la información de costos de hospitalizaciones GRD se imputa un costo total anual para los cánceres no-GES. Se prefiere esta

5 Cáncer de esófago, vesícula y vía biliar, endometrio, renal y páncreas

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aproximación, en tanto genera menores errores de estimación versus otras alternativas de estimación simuladas, además de ser más conservadora. La cobertura de atención se considera en el modelo, utilizando estimaciones nacionales basadas en los registros del sistema de salud y datos epidemiológicos(4,51,53). Para la estimación de ausentismo laboral, se utilizaron datos de licencias médicas. Los datos de costos licencias médicas se obtienen de las bases de datos de la Superintendencia de Salud, permitiendo estimar las probabilidades de licencia para cada condición, así como las distribuciones de número de días de licencia por evento, en base a un modelo de dos pasos. Por otro lado, la información de pensiones permite la estimación de pérdidas de productividad por discapacidad, acotado a población menor de 65 años, edad de pensión en el caso de los hombres. La probabilidad de recibir una pensión de incapacidad por enfermedad común es estimada para cada condición de salud en base a los registros de solicitudes de pensiones en el sistema de licencias médicas. Los costos asociados al pago de pensiones por enfermedad común, al no estar directamente disponibles, fueron estimados a partir de la información de ingresos obtenidos de la encuesta de caracterización socioeconómica nacional (CASEN)(54). La aproximación de capital humano fue utilizada para estimar las pérdidas de productividad debidas a mortalidad prematura. Estimaciones nacionales del Ministerio de Desarrollo Social fueron utilizadas para valorar los años perdidos por mortalidad de vida(55,56). Los costos fueron ajustados en base al índice de precios del consumidor (IPC) para hacerlos equivalentes a pesos chilenos ($CLP) del año 2014. Las estimaciones se presentan como valores promedios en pesos a valor presente y como porcentaje del gasto total en salud (GTS) y el producto interno bruto (PIB) obtenidas de fuentes oficiales(57,58). Se utilizan como tasa de descuento de los costos y las consecuencias epidemiológicas un 3%, de acuerdo a las recomendaciones metodológicas para evaluaciones de económicas en salud de Chile, incorporando en el análisis de sensibilidad tasas alternativas del 0 y 6%(59). En el caso de las proyecciones anualizadas se presentan los resultados en pesos nominales para cada año y como proporción del gasto total en salud y producto interno bruto considerando como supuestos un crecimiento de los costos y del GTS de un 4% anual y un crecimiento del PIB de 2,5% anual, siguiendo una lógica de impacto presupuestario. Tabla 2: Parámetros de costos utilizados

Condición de salud Costos medios6 Sd Fuente de información Tipo de costo

Obesidad (tratamiento ambulatorio) $108.548 $67.592 Programa Vida Sana Anual

Obesidad (tratamiento quirúrgico) $2.333.160 $689.692 GRD-Supersalud Evento

DM2 $106.924 $66.580 EVC GES Anual

Complicaciones hospitalarias DM2 $1.560.612 $992.147 GRD-Supersalud Evento

HTA $40.302 $25.095 EVC GES Anual

6 Costos ajustados por inflación ($CLP 2014), precios público-privados ponderados.

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IAM $2.504.903 $1.381.755 GRD-Supersalud Evento

IAM (seguimiento) $246.183 $153.295 EVC GES Anual

ACV isquémico $2.487.079 $1.349.703 GRD-Supersalud Evento

ACV isquémico (seguimiento) $861.674 $536.554 EVC GES Anual

ERC $8.402.326 $5.232.029 EVC GES Anual

Ca esófago (año 1) $9.874.295 $6.148.606 Imputado Anual

Ca esófago (año 2) $556.259 $346.376 Imputado Anual

Ca esófago (año 3-5) $556.259 $346.376 Imputado Anual

Ca VB y Vesícula (año 1) $12.069.446 $7.515.500 Imputado Anual

Ca VB y Vesícula (año 2) $679.921 $423.379 Imputado Anual

Ca VB y Vesícula (año 3-5) $679.921 $423.379 Imputado Anual

Ca Endometrio (año 1) $7.184.662 $4.473.803 Imputado Anual

Ca Endometrio (año 2) $404.741 $252.028 Imputado Anual

Ca Endometrio (año 3-5) $404.741 $252.028 Imputado Anual

Ca Colorectal (año 1) $10.318.090 $6.424.952 EVC GES Anual

Ca Colorectal (año 2) $820.219 $510.741 EVC GES Anual

Ca Colorectal (año 3-5) $579.125 $360.614 EVC GES Anual

Ca Renal (año 1) $10.795.801 $6.722.417 Imputado Anual

Ca Renal (año 2) $608.172 $378.701 Imputado Anual

Ca Renal (año 3-5) $608.172 $378.701 Imputado Anual

Ca Páncreas (año 1) $13.096.224 $8.154.863 Imputado Anual

Ca Páncreas (año 2) $737.764 $459.397 Imputado Anual

Ca Páncreas (año 3-5) $737.764 $459.397 Imputado Anual

Ca mama (año 1) $6.420.076 $3.997.705 EVC GES Anual

Ca mama (año 2) $320.140 $199.347 EVC GES Anual

Ca mama (año 3-5) $320.140 $199.347 EVC GES Anual

Ca ovario (año 1) $7.136.566 $4.443.855 EVC GES Anual

Ca ovario (año 2) $481.294 $299.696 EVC GES Anual

Ca ovario (año 3-5) $481.294 $299.696 EVC GES Anual

Osteoartritis cadera $86.821 $54.063 EVC GES Anual

Osteoartritis rodilla $86.821 $54.063 EVC GES Anual

Colelitiasis-Colecistitis aguda $1.688.330 $623.416 GRD-Supersalud Evento

Lumbago $40.000 s/i Imputado Evento

Análisis de sensibilidad e incertidumbre. Una fuente mayor de incertidumbre en el modelo corresponde a la incertidumbre de parámetros debido a la gran cantidad de requerimientos de datos para poblar el modelo. Es posible considerar los intervalos de confianza o distribuciones de probabilidad para cada parámetro en la estimación del modelo, de tal manera de aproximarse a la estimación del impacto de esta incertidumbre paramétrica en los resultados. Los parámetros con altos grados de incertidumbre ante la presencia de múltiples fuentes de información o ausencia de datos nacionales, se incorporan en análisis de sensibilidad determinísticos univariados y

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multivariados, adoptado una estrategia conservadora para dar cuenta de los rangos posibles de valores. Para capturar la incertidumbre completa del modelo un análisis de sensibilidad probabilístico se realiza utilizando las distribuciones de probabilidad continua para cada parámetro (ver tabla 2), a través de simulaciones de Monte Carlo (n=10.000) para muestrear aleatoriamente de cada distribución, generando una distribución a posteriori empirica para los resultados. Las distribuciones para cada parámetro fueron definidas de manera teórica y evaluando su bondad de ajuste de los datos a la distribución de manera gráfica (qqplot) y estadística (AIC). Los valores esperados (E(x)) y la distribución a posteriori de cada resultado de interés es presentada, considerando intervalos de credibilidad (95%) para cada uno. En relación a la incertidumbre estructural del modelo, tres medidas fueron consideradas. En primer lugar, los parámetros epidemiológicos estimados fueron seleccionados en virtud de su ajuste a otras fuentes de información no utilizadas como input para su estimación. En segundo lugar, las estimaciones de mortalidad general del modelo se contrastan con los patrones observados a nivel nacional en los últimos años, de tal forma de evaluar el ajuste del modelo globalmente a los patrones de mortalidad de la población chilena. Tercero, se realizó una estimación basada en una metodología alternativa (top-down transversal), utilizando datos de registros de gasto en salud hospitalario a través de una metodología de fracción atribuible, de tal manera de poder tener un comparador para contrastar los resultados obtenidos por el modelo (ver anexos). Tabla 2: Parámetro, distribuciones y fuentes de información utilizadas para el análisis de sensibilidad probabilístico.

Parámetro Distribución Fuente de información Prevalencia inicial Beta Encuesta Nacional de Salud 2009-

2010 Probabilidades de transición (incidencia, letalidad, mortalidad general)

Beta Estimaciones DISMOD II

Riesgos relativos Normal Meta-análisis de la literatura. Estimaciones Global Burden of Disease 2014.

Costos medios por estado de salud Gamma Data GRD (2014), Canastas GES (2015), Archivo Maestro de la Superintendencia de Salud (2015)

Cobertura de acceso a la atención de salud estado

Beta Encuesta Nacional de Salud 2009-2010 Estudio Verificación de Costos GES 2015, Ministerio de Salud.

Días de licencia por evento Weibull Archivo Maestro Superintendencia de Salud

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Costo medio del tiempo (costo medio anual pensión invalidez, costo por evento de licencia médica)

Weibull7 Ingresos Encuesta CASEN 2013

Validación Un proceso de validación de expertos nacionales e internacionales fue implementado para asegurar la validez teórica del modelo y sus supuestos. Dos seminarios abiertos con expertos invitados y tomadores de decisión del Ministerio de Salud fueron organizados para discutir el desarrollo intermedio del modelo. Colaboración estrecha con agencias internacionales (OECD, ECLAC/CEPAL) y presentación de resultados para discusión (OPS/OMS) fueron organizadas para asegurar En términos de transparencia, el modelo y sus inputs estarán públicamente disponibles luego de publicación formal de los resultados del proyecto. Documentación no-técnica preliminar es presentada a los tomadores de decisión para facilitar el acceso a los resultados del modelo, así como infografías para la población general.

7 Si bien la distribución de probabilidades de Weibull no es frecuentemente utilizada de forma empírica para variables de costos, su ajuste a los datos resultaba superior a otras como Log-Normal o Gamma.

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2.4 Reporte de actividades no programadas Describa las actividades realizadas que no estaban en el Plan de Trabajo inicial y por qué fue necesario ejecutarlas. Varias actividades extras fueron incorporadas dentro del proyecto, las cuales corresponden a mejoras realizadas a la propuesta inicial buscando dar respuesta de mejor manera a los objetivos del proyecto:

1. Revisión sistemática de literatura: una actividad inicialmente no considerada e incorporada en el plan de trabajo consisten una búsqueda sistemática de literatura identificando las diversas aproximaciones metodológicas y los modelos desarrollados en otros países del mundo para estimar la carga epidemiológicas y económicas de la obesidad. Los resultados intermedios de esta actividad permitieron fortalecer las fases de construcción y validación del modelo, siendo un insumo de alta relevancia. Como resultados finales se espera realizar dos publicaciones: 1) revisión sistemática de los métodos de estudios de costos de obesidad (fecha esperada publicación: Primer semestre 2017); 2) revisión sistemática de los costos de la obesidad en Latinoamérica obesidad (fecha esperada: Primer semestre 2017).

2. Modelo epidemiológico prevalencia obesidad: la propuesta inicial consideraba el desarrollo de un modelo de costos de obesidad, sin pasar por la construcción de un modelo predictivo de la prevalencia de obesidad en el tiempo. Fruto de la colaboración con un equipo de Ingeniería Industrial de la Universidad de Santiago, se desarrolló en el contexto del proyecto además un modelo matemático de simulación de eventos discretos que predice la dinámica poblacional del estado nutricional de la población chilena, permitiendo simular las trayectorias de la población y las prevalencias esperadas de sobrepeso y obesidad.

3. En términos de la validación del modelo, se agregó al esfuerzo de los seminarios de validación y los asesores internacionales, una presentación en un workshop (ISPOR LA, Santiago 2015) que permitió tener una discusión de alto nivel con diversos expertos en economía de la salud. Además el investigador principal fue invitado a participar en un proyecto de nivel regional con CEPAL y PMA para el desarrollo de una estimación para la región de los costos de la malnutrición por exceso y al grupo de expertos “Advancing Economics for the Prevention and Control of NCDs in the Americas” de OPS, lo cual ha permitido ir validando el proyecto continuamente en contacto y colaboración con expertos internacionales de la región.

4. Por último, se incorpora una actividad de formación de capital humano avanzado, a través de un workshop para la generación de capacidades en economía de la salud durante la visita del Michele Cecchini de OECD, abordando elementos metodológicos del estudio de costo de enfermedad.

2.5 Desvíos respecto al Proyecto aprobado Señale los desvíos que se realizaron respecto al proyecto inicial. Pueden ser respecto al diseño, al tamaño o composición de la muestra, al análisis estadístico, a los procedimientos involucrados, enmienda de protocolo, plazos, etc. Además de las nuevas actividades incorporadas, las principales desviaciones con respecto al proyecto inicial son enumeradas a continuación:

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1) Incorporación de nuevas enfermedades asociadas a la obesidad en las que encontramos evidencia alta calidad para apoyar su asociación causal con obesidad.

2) La propuesta del modelo fue planteada inicialmente basada exclusivamente en fuentes de información administrativa tales como egresos hospitalarios, GRD, SIGGES, licencias médicas, etc. Dadas las características de las fuentes de información y las enfermedades incorporadas al modelo, se decidió modelar la epidemiología de cada condición de salud en base a los métodos habitualmente utilizados en estudios de carga de enfermedad usando un incidence-prevalence-mortality (IPM) model a partir del software DISMOD II ® (WHO). Esto permitió aumentar la calidad de las probabilidades de transición y otros parámetros utilizados en el modelo, en tanto permite combinar distintas fuentes de información para poder aproximarse de mejor manera a los verdaderos valores de incidencia, prevalencia, mortalidad y letalidad poblacional de cada enfermedad, considerando además la incertidumbre asociada a la estimación.

3) Para aproximarnos a los costos directos no fue necesario utilizar una muestra de hospitales, si no que se contó con acceso a las fuentes de información de GRD y egresos hospitalarios, además de los datos de WinSIG, SIGFE y la Superintendencia de Salud por lo que posible contar con el 100% del universo de atención cerrada de los sistemas públicos y privados, obteniéndose además las distribuciones de los parámetros de costo para cada enfermedad y no solo sus medidas de resumen, permitiendo un mejor modelamiento de la incertidumbre de estos parámetros. En relación a los costos de atención abierta, no fue posible acceder a información de GCA, no obstante, a partir de las canastas GES y el último “Estudio de verificación del costo promedio por beneficiario del conjunto de priorizado de problemas de salud con garantías explícitas” (2015) fue posible tener información de costos de alta calidad (microcosteo) para todas las patologías incorporadas, excepto en el caso del lumbago.

4) En término de los costos indirectos, estos solo fueron esbozados en la propuesta, en tanto se consideraba que su inclusión era altamente dependiente del acceso a las fuentes de información y la calidad de las mismas. A la fecha, solo fue posible contar con información de licencias y pensiones de invalidez por enfermedad común (ausentismo y discapacidad) representativas del sector privado (Archivo Maestro de la Superintendencia de Salud). FONASA aún no ha dado respuesta al requerimiento de información de licencias públicas. En el caso de la Superintendencia de Pensiones, no accedieron a entregar información encriptada, por lo que están preparando información agregada de interés aún sin fecha de entrega estimada. La mortalidad prematura pudo ser estimada a partir de los estudios del Ministerio de Desarrollo Social sobre el Valor Estadístico de la Mortalidad Prematura para la población chilena, alineando entonces las estimaciones del modelo con las recomendaciones entregada para la evaluación de proyectos sociales.

5) Finalmente, en la propuesta se menciona la realización de análisis de sensibilidad y la consideración sobre la incertidumbre de las estimaciones. Para ello se desarrolló un modelo que permite realizar un análisis de sensibilidad multivariado probabilístico utilizando simulaciones de Monte Carlo, considerando siempre que haya sido posible la distribución total de valores posibles para cada parámetro del modelo y no solo los valores de tendencia central, acorde a las mejores prácticas en la disciplina de la economía de la salud.

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2.6 Controles de calidad efectuados Describa los elementos de control de calidad que el proyecto incorporó en su realización (documentación escrita de procedimientos estandarizados, capacitación del equipo, verificación de los datos recolectados, etc.)

• Validación de los parámetros epidemiológicos obtenidos desde DISMOD utilizando como referencia otros estudios no incorporados como input para asegurarla consistencia de las estimaciones. Además se realizaron las estimaciones para los años 2010 y 2012, observando las tendencias y detectando variaciones mayores al 5% en los parámetros entre los años analizados para realizar exploración en profundidad sobre los inputs y supuestos de la estimación. Con estas estrategias se lograron resultados consistentes con el comportamiento epidemiológico conocido de la población nacional y dentro de rangos concordantes con lo mostrado en la literatura internacional.

• Sistematización de todos los procesos de exploración y análisis de las bases de datos para minimizar los errores en el proceso. Además se realizó un doble chequeo (por dos personas) de las salidas, buscando inconsistencias o valores implausibles.

• Finalmente, una estrategia de asegurar la calidad viene dada por la incorporación de la incertidumbre paramétrica dentro del modelo, lo cual permite estimar el grado de certeza que se tiene con respecto a la estimación globalmente. Así mismo, los análisis de sensibilidad conducidos permiten observar la magnitud de las modificaciones dl efecto en base a variaciones dentro de rangos esperables de los inputs del modelo.

2.7 Contactos con el Comité Ético Científico Describa los contactos ocurridos con el Comité que supervisó este proyecto (reuniones, informes enviados, comentarios recibidos). El proyecto fue aprobado por el Comité de Ética de la Facultad de Medicina, no obstante dado de tratarse de un estudio fundamentado en el análisis de bases de datos y el modelamiento matemático no se requirió un contacto o supervisión estrecha por el comité. En cambio, se contó con asesores metodológicos internacionales, con quienes se mantuvo contacto en reuniones presenciales en Chile (Workshops), además de envío y revisión de avances electrónicos. Una copia del informe final de este proyecto se hará llegar al Comité al igual que a FONIS-CONICYT. 2.8 Implicancias Éticas del proyecto Describa los aspectos Éticos relevantes que ocurrieron en este proyecto (Toma de consentimiento informado, rechazo de participación en el estudio) En términos éticos, lo más relevante ocurrido fue la negativa de acceso a la información de ciertas bases de datos del estado. En particular, la Superintendencia de Pensiones negó en un oficio el acceso a la información de bases de datos de pensiones de invalidez, no obstante, de solicitarse de manera anonimizada. En dicho oficio se menciona que se rechaza la solicitud debido a tratarse de datos sensibles. Al respecto, dado que se trata de información anónima, con lo cual no hay posibilidad de vincular ningún registro con personas individuales, dejan de ser datos de carácter personal o datos personales, acorde a la definición del Consejo de Transparencia (Documento “Jurisprudencia Relevante del Consejo para la Transparencia en relación a la protección de datos

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personales” 2011). Esto corresponde a la definición de “dato estadístico”, el cual corresponde al "dato que, en su origen, o como consecuencia de su tratamiento, no puede ser asociado a un titular de identidad o identificable.” Por tanto, no corresponde negar el acceso a la información apelando a la protección de datos personales, en tanto los datos corresponden a la categoría de dato estadístico y no personal. Este criterio es el que prevalece en el uso habitual bases de datos de registros administrativos. Un ejemplo claro, de información similar, es el Archivo Maestro de la Superintendencia de Salud. La base de datos de licencias médicas contiene información del mismo tipo que la solicitada a la Superintendencia de Pensiones, información que ha sido provista en base a los mismos términos estipulados (identificadores encriptados), asegurando de esta forma que se trate de datos estadísticos y no personales.

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3 ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS Describa los resultados obtenidos y agregue tablas, gráficos, listas u otros si corresponde. Señale los datos faltantes y la causa de que no se encuentren disponibles. Máximo 5 páginas, tamaño carta, espacio seguido. Desde el punto de vista de las consecuencias epidemiológicas, la población chilena tiene una expectativa 1,7 años menor que la cohorte hipotética sin exposición a sobrepeso y obesidad (ver tabla 1). A su vez, se estima que para el período 2010-2060 cada año morirán en promedio 14.780 personas, correspondientes a poco más de un 10% de todas las muertes proyectadas para cada año, consideradas como muertes evitables vinculadas al sobrepeso y obesidad como factor de riesgo. Así mismo, se proyectan una pérdida de 445.222 de años de vida potencial anualmente, equivalentes a aproximadamente un 14% del total de los AVPP perdidos a nivel nacional.

Tabla 1: Consecuencias epidemiológicas atribuibles al sobrepeso y obesidad en Chile

Indicador Cohorte hipotética

Cohorte obesos

Atribuible obesidad

Esperanza de vida al 2010-2060 37,49 35,76 -1,73 Muertes anuales 132440 147220 14780 Años de vida potencial perdidos (AVPP80) 2470835 2916057 445222

Años de vida potencial perdidos (AVPP) 905880 1056462 150583

Proporción muertes anuales atribuibles a obesidad 10,04% Proporción de AVPP atribuibles a obesidad 14,25%

Expectativa de vida perdida es estimada en un horizonte temporal de 50 años (período 2010-2060). AVPP80: años de vida perdidos utilizando como referencia una expectativa de vida de 80 años. AVPP: años de vida perdidos utilizando como referencia la expectativa de vida al nacer de cada cohorte. Todos los valores corresponden a los valores medios para el período 2010-2030, a excepción de la esperanza de vida (2010-2060).

En la tabla 2 se presentan los principales resultados en términos de costos asociados al sobrepeso y la obesidad en Chile los cuales estimados en el período 2010-2030 ascienden a $ 814.613.820.465 de pesos anuales a valor presente del año 2014, equivalentes a un 0,55% del producto interno bruto o un 7% del gasto total en salud. Un 32% de estos costos se asocian al tratamiento de las consecuencias del sobrepeso y la obesidad, equivalente a $ 258.027.719.999 anuales, principalmente vinculados a la patología biliar, la enfermedad renal crónica, los tratamientos contra la obesidad y la diabetes mellitus tipo 2, representando estas cuatro enfermedades cerca de un 75% del total de costos atribuibles al sobrepeso y la obesidad en la población chilena. Los costos indirectos ascienden a $ 556.586.100.466 pesos anuales principalmente vinculados a perdidas debidas a mortalidad prematura y en menor medida a ausentismo laboral y discapacidad. Dentro de los principales contribuyentes al ausentismo laboral y discapacidad encontramos a la enfermedad cerebrovascular debida al sobrepeso y obesidad como factor de riesgo. Destaca que el costo esperados en atención médica promedio de un individuo obeso ($1.552.354) son un 65% mayores que los costos de una persona normopeso ($942.865).

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En el gráfico 1 se presentan los costos directos e indirectos atribuibles al sobrepeso y obesidad por condición de salud. Destaca que en general la patología biliar benigna, la obesidad y sus tratamientos, así como las enfermedades crónicas como la enfermedad renal crónica, diabetes, accidente cerebrovascular, hipertensión arterial y la cardiopatía coronaria representan todas causas importantes contribuyentes a los costos de la obesidad. Dentro de los costos indirectos destaca el lumbago, el cual pese a representar una porción muy pequeña de los costos directos, en términos de licencias y pensiones representa la cuarta patología contribuyente en términos de costos. En general los cánceres presentan una porción menor de los costos, tanto directos como indirectos. Gráfico 1: Costos directos e indirectos atribuibles al sobrepeso y obesidad por condición de salud

Costos de tratamiento (izquierda) y costos asociados a transferencias por pensiones de invalidez y licencias médicas (derecha) son presentados para cada condición de salud asociada al sobrepeso y obesidad junto a sus respectivos intervalos de credibilidad (95%) a partir del análisis de sensibilidad probabilístico. Desde una perspectiva de impacto presupuestario, se estima que un 2,4% del gasto en salud en el año 2016 se destina a costos directos relacionados al sobrepeso y la obesidad. En el período 2010-2030 los costos promedios ascienden a 455 mil millones de pesos anuales8. En términos de las trayectorias de los costos directos, destaca la tendencia ascendente para toda la población proyectada, debido a efectos de envejecimiento y aumento de costos en salud. La velocidad de aumento de los costos directos atribuibles al sobrepeso y obesidad es 4 veces mayor que la de los costos en la población de peso normal, dando cuenta de una proporción de costos creciente en relación a los costos totales de la población (ver gráfico 2), representando por tanto un importante factor de aumento en los costos en salud. Los costos directos como proporción del gasto en salud tienden a estabilizarse en torno al 3,8% del total del gasto en salud en el período 2028-2030 (Ver gráfico 3). Así mismo, los costos totales como proporción del producto interno bruto presentan un alza sostenida en el tiempo, representando un 0,5% del PIB en 2016 y llegando hasta aproximadamente un 1,5% al año

8 Nótese que estos valores no son costos sin aplicación de tasa de descuento, siguiéndose una lógica de impacto presupuestario (ver metodología)

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2030. En general a lo largo de todo el período proyectado se observa una mayor proporción de costos indirectos, representando entre un 64 y 73% del total de costos atribuibles a la obesidad. Gráfico 2: Proyección de costos atribuibles al sobrepeso y obesidad en Chile, período 2010-2030.

Gráfico 3: Costos directos como porcentaje del gasto total en salud y costos totales como proporción del y producto interno bruto atribuibles al sobrepeso y obesidad en Chile, período 2010-2030.

$-

$500.000.000.000

$1.000.000.000.000

$1.500.000.000.000

$2.000.000.000.000

$2.500.000.000.000

Pesos(CLP$

)nom

inales

Normopeso Sobrepesoyobesidad

0,00%0,50% 1,00%1,50% 2,00%2,50% 3,00% 3,50% 4,00% 4,50%

Costosdirectoscomo%PIBSalud Costostotalescomo%PIB

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Tabla 2: Costos directos, indirectos y totales atribuibles al sobrepeso y obesidad en Chile, 20149.

9 Costos presentados en pesos chilenos descontados (3%), traídos a valor presente (2014).

Condición de salud Costos directos Costos indirectos Costos totales

Pesos ($2014) % PIB Salud Pesos ($2014) %PIB Pesos ($2014) %PIB Tratamientos obesidad $ 39.663.916.962 0,34% $ 2.582.984.857 0,00% $ 42.246.901.819 0,03% Hipertensión arterial $ 12.242.078.423 0,10% $ 175.026.151 0,00% $ 12.417.104.573 0,01% Diabetes Mellitus tipo 2 $ 24.798.227.792 0,21% $ 1.022.658.997 0,00% $ 25.820.886.789 0,02% Enfermedad renal crónica $ 60.766.674.197 0,52% $ 2.158.750.108 0,00% $ 62.925.424.306 0,04%

Accidente Cerebrovascular $ 13.072.170.475 0,11% $ 10.934.327.376 0,01% $ 24.006.497.851 0,02% Infarto Agudo al Miocardio $ 10.963.803.724 0,09% $ 2.017.493.996 0,00% $ 12.981.297.720 0,01% Cáncer mama $ 2.394.552.551 0,02% $ 199.868.749 0,00% $ 2.594.421.300 0,00% Cáncer colorrectal $ 3.933.913.652 0,03% $ 286.629.509 0,00% $ 4.058.212.576 0,00% Cáncer endometrio $ 1.824.003.709 0,02% $ 124.298.923 0,00% $ 2.585.893.183 0,00% Cáncer vía biliar $ 6.277.396.530 0,05% $ 761.889.474 0,00% $ 7.039.286.005 0,00% Cáncer renal $ 3.384.673.907 0,03% $ 390.726.314 0,00% $ 3.775.400.222 0,00% Cáncer páncreas $ 1.571.299.370 0,01% $ 78.882.153 0,00% $ 1.650.181.523 0,00% Cáncer esofágico $ 2.585.676.803 0,02% $ 48.667.058 0,00% $ 2.634.343.862 0,00% Cáncer ovario $ 192.638.810 0,00% $ 23.786.101 0,00% $ 216.424.911 0,00% Patología biliar benigna $ 69.408.310.262 0,59% $ 4.466.796.145 0,00% $ 73.875.106.408 0,05% Osteoartritis rodilla $ 4.333.610.444 0,04% $ 2.337.109.788 0,00% $ 6.670.720.232 0,00% Osteoartritis cadera $ 519.467.470 0,00% $ 329.022.826 0,00% $ 848.490.297 0,00% Lumbago $ 95.304.916 0,00% $ 2.685.630.338 0,00% $ 2.780.935.254 0,00% Mortalidad prematura $ 525.961.551.601 0,36% $ 525.961.551.601 0,36% Total $ 258.027.719.999 2,21% $ 556.586.100.466 0,38% $ 814.613.820.465 0,55%

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Tabla 3: Impacto presupuestario del sobrepeso – obesidad y enfermedades asociadas en Chile. 2010-203010.

10 Costos presentados en pesos nominales para cada año, no descontados.

Año Costos directos Costos indirectos Costos totales

Pesos ($2014) % GTSalud Pesos ($2014) %PIB Pesos ($2014) %PIB 2010 $95.940.573.650 0,96% $255.527.651.185 0,89% $351.468.224.836 0,32% 2011 $146.702.568.465 1,41% $292.234.326.192 0,92% $438.936.894.658 0,31% 2012 $181.887.674.673 1,68% $340.194.270.398 0,94% $522.081.945.071 0,40% 2013 $210.327.042.955 1,86% $389.340.312.026 1,07% $599.667.354.980 0,39%

2014 $236.185.012.199 2,01% $435.042.966.754 0,94% $671.227.978.952 0,45% 2015 $259.715.685.334 2,13% $485.679.207.929 0,97% $745.394.893.263 0,49% 2016 $299.468.366.241 2,36% $539.961.026.544 1,04% $839.429.392.785 0,54% 2017 $340.481.861.382 2,58% $633.795.887.108 1,13% $974.277.748.490 0,61% 2018 $368.730.851.129 2,69% $726.003.397.142 1,17% $1.094.734.248.271 0,67% 2019 $396.093.669.922 2,78% $815.774.321.837 1,21% $1.211.867.991.759 0,73% 2020 $424.456.778.780 2,86% $901.536.452.092 1,26% $1.325.993.230.872 0,77% 2021 $474.141.127.876 3,07% $983.330.353.017 1,33% $1.457.471.480.893 0,83% 2022 $513.591.127.986 3,20% $1.099.282.122.679 1,38% $1.612.873.250.665 0,90% 2023 $549.638.107.291 3,29% $1.211.431.136.152 1,43% $1.761.069.243.443 0,96% 2024 $591.716.112.664 3,41% $1.309.919.352.557 1,48% $1.901.635.465.221 1,01% 2025 $624.898.883.375 3,46% $1.414.423.092.856 1,51% $2.039.321.976.231 1,05% 2026 $679.183.515.476 3,62% $1.520.745.306.507 1,59% $2.199.928.821.983 1,11% 2027 $736.382.811.960 3,77% $1.776.119.562.320 1,73% $2.512.502.374.280 1,24% 2028 $774.034.779.119 3,81% $2.004.944.226.861 1,81% $2.778.979.005.981 1,33% 2029 $810.539.415.887 3,84% $2.197.686.855.705 1,87% $3.008.226.271.592 1,41% 2030 $848.313.458.501 3,86% $2.346.108.320.729 1,92% $3.194.421.779.230 1,46% Media $455.353.782.137 2,79% $1.032.337.149.933 1,31% $1.487.690.932.069 0,81%

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Gráfico 4: Análisis de sensibilidad determinístico

Costos directos como porcentaje del gasto total en salud (arriba); costos indirectos (al centro) y costos totales(abajo) como porcentaje del Producto Interno Bruto (2014). Se presentan los principales parámetros para cada tipo de costo y su influencia en las estimaciones. En naranjo se presenta los efectos de un aumento de 30% y en azul el efecto de una disminución de un 30% en el parámetro de interés. En el caso de la tasa de descuento, se presentan resultados para una tasa de 0% (azul) y 6% (naranjo).

Análisis de sensibilidad Con el objetivo de poner a prueba los supuestos paramétricos del modelo y su impacto en las estimaciones se realiza un análisis de sensibilidad determinístico (ver gráfico 4). En el caso de los costos directos de forma predecible se observa que los resultados son muy sensibles a los valores de costos de tratamiento adoptados para cada estado de salud incorporado en el modelo, variando entre un 1,5% y un 2,9% los costos directos al modificar en más o menos 30% el parámetro. Similarmente, modificar la incidencia en un 30% o considerar valores alternativos como tasa de descuento en menor medida generan modificaciones de la estimación de costos directos entre un 1,6 y 2,7% del total del gasto en salud. Por otro lado, los supuestos de cobertura de tratamiento, mortalidad, letalidad y prevalencia modifican de forma marginal la estimación de costos directos. Los costos indirectos se ven influidos de forma importante al modificar parámetros determinantes de la mortalidad prematura en el modelo, principalmente el riesgo relativo de mortalidad en personas con índice de masa corporal aumentado versus personas normopeso y el valor estadístico de la vida. En el caso del RR de mortalidad, su efecto modificación en un 30% genera modificaciones de entre un 60 y 80% de los costos estimados. La incidencia (11-12% de variación) y la tasa de descuento (30-48% de efecto) también resultan parámetros influyentes en los resultados finales obtenidos. Finalmente, al analizar las estimaciones de costos totales, encontramos que el RR de mortalidad, la tasa de descuento, el valor estadístico de la vida adoptado y los valores de incidencia para las enfermedades incluidas en el modelo modifican en más de un 10% los resultados finales obtenidos en el análisis de sensibilidad univariado. Con el fin de explorar los efectos de modificar los distintos parámetros de forma simultánea, considerando las distribuciones de probabilidad de cada uno de los parámetros se realiza un análisis de

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sensibilidad probabilístico multivariado a través de una simulación de Monte Carlo. Los principales resultados se presentan en las tablas 3 y 4. Destaca que los intervalos de credibilidad para la estimación de costos directos van entre 1,6% y 2,9% del gasto total en salud, con una esperanza matemática similar a la estimación determinística equivalente a un 2,2% del gasto total en salud. En tanto los costos indirectos y costos totales tienden a ser mayores, con una esperanza matemática mayor a la estimación determinística, con un intervalo de credibilidad 95% entre un 0,59 y un 0,7% del producto interno bruto para los costos totales.

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Tabla 4: Resultados análisis de sensibilidad probabilístico: costos.

Condición

Costos directos Costos indirectos Costos totales

Pesos (MM$) IC 95% %GTS IC 95%

Pesos (MM$) IC 95% %PIB IC 95%

Pesos (MM$) IC 95% %PIB IC 95%

Obesidad 39520 30333 50591 0,34% 0,26% 0,43% 3037 1228 5891 0,00% 0,00% 0,00% 42557 31561 56482 0,03% 0,02% 0,04%

HTA 12165 8218 17055 0,10% 0,07% 0,15% 500 196 1138 0,00% 0,00% 0,00% 12665 8414 18193 0,01% 0,01% 0,01%

DM2 24880 17478 32892 0,21% 0,15% 0,28% 969 404 1848 0,00% 0,00% 0,00% 25849 17882 34740 0,02% 0,01% 0,02%

Enfermedad renal crónica 61641 42130 84753 0,53% 0,36% 0,72% 2444 867 5820 0,00% 0,00% 0,00% 64085 42997 90573 0,04% 0,03% 0,06%

ACV 13247 10245 15854 0,11% 0,09% 0,14% 11532 4378 24316 0,01% 0,00% 0,02% 24779 14623 40170 0,02% 0,01% 0,03%

SCA 10940 8614 13042 0,09% 0,07% 0,11% 2148 781 4651 0,00% 0,00% 0,00% 13088 9395 17693 0,01% 0,01% 0,01%

Cáncer mama 2336 961 3187 0,02% 0,01% 0,03% 218 57 655 0,00% 0,00% 0,00% 2554 1018 3842 0,00% 0,00% 0,00%

Cáncer colorrectal 3878 2706 5716 0,03% 0,02% 0,05% 308 115 571 0,00% 0,00% 0,00% 4186 2821 6287 0,00% 0,00% 0,00%

Cáncer endometrio 1840 1005 3053 0,02% 0,01% 0,03% 136 24 368 0,00% 0,00% 0,00% 1976 1029 3421 0,00% 0,00% 0,00%

Cáncer vía biliar 6356 3784 9778 0,05% 0,03% 0,08% 841 263 1933 0,00% 0,00% 0,00% 7197 4046 11711 0,00% 0,00% 0,01%

Cáncer renal 3376 2129 4954 0,03% 0,02% 0,04% 417 147 931 0,00% 0,00% 0,00% 3793 2276 5884 0,00% 0,00% 0,00%

Cáncer páncreas 1550 1154 2071 0,01% 0,01% 0,02% 91 29 243 0,00% 0,00% 0,00% 1641 1183 2314 0,00% 0,00% 0,00%

Cáncer esofágico 2589 1635 3931 0,02% 0,01% 0,03% 58 12 216 0,00% 0,00% 0,00% 2647 1648 4147 0,00% 0,00% 0,00%

Cáncer ovario 180 25 406 0,00% 0,00% 0,00% 30 2 107 0,00% 0,00% 0,00% 210 28 514 0,00% 0,00% 0,00%

Patología biliar benigna 69310 53660 87028 0,59% 0,46% 0,74% 5112 1873 10529 0,00% 0,00% 0,01% 74421 55533 97557 0,05% 0,04% 0,07%

Osteoartritis rodilla 4402 2838 6590 0,04% 0,02% 0,06% 2367 812 4786 0,00% 0,00% 0,00% 6769 3651 11376 0,00% 0,00% 0,01%

Osteoartritis cadera 536 318 700 0,00% 0,00% 0,01% 358 138 555 0,00% 0,00% 0,00% 894 456 1255 0,00% 0,00% 0,00%

Lumbago 95 69 130 0,00% 0,00% 0,00% 3013 1351 5390 0,00% 0,00% 0,00% 3109 1420 5520 0,00% 0,00% 0,00%

Mortalidad prematura 639113 615816 663709 0,43% 0,42% 0,45% 639113 615816 663709 0,43% 0,42% 0,45%

Total 258839 187385 342276 2,21% 1,60% 2,93% 672694 669755 686341 0,46% 0,46% 0,47% 931533 863838 1027588 0,63% 0,59% 0,70%

Resultados de Simulación Monte Carlo (n=10.000) para los costos directos, indirectos y totales atribuibles al sobrepeso y obesidad en Chile, 2014. Valores expresados en millones de pesos del año 2014 y como porcentaje del gasto total en salud (%GTS) y el porcentaje del producto interno bruto (%PIB) del mismo año. IC95%: Intervalo de credibilidad del 95% de la distribución de resultados

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CONCLUSIONES Describa el o los análisis efectuados sobre los resultados obtenidos e incorpore un análisis de las proyecciones, aplicabilidad y recomendaciones para aumentar el impacto de los resultados. Máximo 3 páginas, tamaño carta, espacio seguido. Los estudios de costos de enfermedad, pese a sus limitaciones, permiten entregar información relevante para apoyar procesos políticos de toma de decisión, visibilizando la magnitud de determinados problemas de salud, además de permitir el monitoreo de la respuesta del sistema de salud y la organización de la prestación de servicios de salud(60). Este estudio constituye la primera aproximación a la estimación de la carga económica asociada a la obesidad en Chile. Tal como en otros contextos(2,7,61–67), en Chile la obesidad representa un porcentaje importante de los costos en salud, siendo el tratamiento de la obesidad y las enfermedades cardiovasculares asociadas a ella el factor más importante en términos de los costos totales atribuibles al sobrepeso y la obesidad. Las estimaciones de los costos asociados al sobrepeso y obesidad llegan a dar cuenta de un 2,4% del total de gastos en salud en el año 2016, con una tendencia al alza. El potencial uso alternativo de dichos recursos, en tanto se trata de un factor de riesgo modificable, es un elemento relevante a ser considerado por los tomadores de decisión y planificadores sanitarios. Dentro de la literatura internacional, destacan algunas revisiones sistemáticas recientes que estiman los costos atribuibles al sobrepeso y obesidad en torno al 0,7 y 2,8% del gasto total en salud(7) y un 0,09 y 0,61% del PIB(68). En Latinoamérica, los estudios publicados que estiman costos directos atribuibles a obesidad van rango entre un 0,1% y un 3,2% del gasto total en salud (2,61,62,66,67,69–71), en tanto los costos indirectos fluctúan entre un 0,11 y un 0,42% del PIB(69,70) similar a lo observado en nuestro estudio. El único estudio publicado en Chile sobre la influencia de la obesidad en costos en salud, se trata de un estudio de tipo bottom-up en una población especifica (hombres trabajadores de la minería) donde observaron gastos promedios en salud 65% mayores en población obesa en relación a la población estado nutricional normal(12), muy similar a lo estimado por nuestro modelo. Las principales limitaciones de este estudio son las inherentes al tipo de datos disponibles y el método utilizado para la estimación. La ausencia de datos prospectivos de nivel individual para estimar las probabilidades transición requirió el uso de un método alternativo para estimar las probabilidades de transición estratificadas por sexo y edad, sin poder ajustar por otras co-variables de potencial interés, impidiendo el desarrollo de un modelo de micro-simulación para la estimación. Por otro lado, la utilización de riesgos relativos de otras poblaciones puede generar sesgos en la estimación, ante la ausencia de riesgos relativos calculados en población chilena, esta limitación fue abordada sensibilizando los riesgos relativos utilizados, los cuales no variaron las estimaciones globales presentadas en los resultados. Por otro lado, el modelo presenta varias fuentes de subestimación: 1) Exclusión de ciertos costos al no poder ser medidos, por ejemplo los costos ambulatorios de hipertensión arterial y diabetes mellitus 2 basados en canastas GES las cuales según expertos consultados representan una subestimación de los costos reales de tratamiento al no incluir determinados costos de fármacos utilizados en el tratamiento. 2) No se realizó una diferenciación de costos por eventos entre población obesa y no obesa, pese a que existe evidencia internacional que indica que los costos de una determinada

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condición son mayores a mayor IMC; no fue posible obtener datos a nivel nacional para desagregar estas diferencias de costos. 3) Se asumió como supuesto que las coberturas de tratamiento y la tasa de mortalidad general y letalidades por enfermedad se mantienen estables en el tiempo, lo cual no es necesariamente cierto, en tanto en los últimos años las coberturas han ido al aumento, al tiempo que mortalidad y letalidad han ido a la baja para un número importante de enfermedades. Esto implica que el modelo puede subestimar costos, en particular los costos de tratamiento en patologías crónicas, ya que tanto el aumento de cobertura como aumento del tiempo de vida de los enfermos aumenta los costos totales de tratamiento para el sistema. El resultado global de estas limitaciones hace esperable que los resultados representen un escenario conservador de los verdaderos costos asociados a la obesidad. Entre los gastos en salud, la obesidad y sus patologías asociadas representan una proporción importante. Es esperable que dichos costos aumenten a futuro, en tanto las prevalencias poblacionales de sobrepeso y obesidad se mantienen en alza en Chile, asociado a un envejecimiento poblacional que aumenta la probabilidad de observar algunas de las consecuencias más importantes producidas por la obesidad como factor de riesgo a mediano y largo plazo en términos de enfermedades cardiovasculares y cánceres. Los costos crecientes en salud, la importante magnitud del gasto en obesidad y el aumento en la prevalencia de estas condiciones deben ser objeto de atención por parte de los tomadores de decisiones. Esto, dado que ambas tendencias pueden tener un impacto importante tanto en el financiamiento como en el acceso de la población a los sistemas de salud, e incluso transformarse potencialmente en una seria amenaza para la sostenibilidad del sistema.

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OTROS LOGROS DEL PROYECTO Describa, si los hay, cualquier otro logro no contemplado en los ítem anteriores y que Ud. quiera destacar. Un logro destacable del proyecto ha sido la visibilización de su desarrollo y resultados en distintas instancias académicas. Destacamos algunas de las presentaciones y actividades de difusión del proyecto realizadas o planificadas:

• Presentación ISPOR 5th Latin America Conference, 6-8 September 2015. Santiago de Chile. Impacto económico de la obesidad: desafíos metodológicos para Latinoamérica. Presentación disponible en: http://www.ispor.org/Event/GetReleasedPresentation/412

• Seminario de validación metodológico: “Medición de la carga económica actual de la obesidad en Chile y proyección al año 2030: propuesta de un modelo de análisis validado para la realidad del país” 5 Noviembre 2015. Santiago de Chile. Ministerio de Salud.

• Presentación Seminario: “Impacto de la obesidad en Chile: una perspectiva comparada de la OECD” 12 Mayo 2016, Santiago de Chile. http://www.saludpublica.uchile.cl/fotos/121545/esp-recibio-la-visita-de-experto-en-obesidad-de-la-oecd. Cobertura en prensa: http://www.saludpublica.uchile.cl/noticias/121550/no-existe-una-politica-unica-a-implementar-contra-la-obesidad

• PAHO Expert Meeting Advancing Economics for the Prevention and Control of Noncommunicable Diseases in the Americas. August 31st – September 1st. “Projecting costs of obesity in Chile and Latin America: data and method issues”.

• Presentación ISPOR 19th Annual European Congress, 29 October-2 November 2016. Viena, Austria (Abstract adjunto). The health and economic burden of obesity in Chile – an epidemiological and economic simulation model, http://www.ispor.org/Event/ProgramList/2016Vienna?type=Poster&sess=III&acode=PSY

• IV Congreso Chileno de Salud Pública y VI Congreso Chileno de Epidemiología. 1-2 Diciembre 2016. Coquimbo, Chile.

o Carga económica y epidemiológica de la obesidad en Chile – un estudio de simulación. (Premio al tercer lugar en categoría presentación oral; Abstract adjunto).

o Costos directos atribuibles a las enfermedades asociadas al sobrepeso y la obesidad en el nivel hospitalario del sistema de salud en Chile. (Abstract adjunto).

• Presentación Seminario: “Obesidad un Problema País: Evaluación de la Ley Sobre Composición Nutricional de los Alimentos y su Publicidad” 4 Enero 2017, Santiago de Chile. http://web.minsal.cl/wp-content/uploads/2017/01/0-Programa-Seminario-Evaluación-Ley-Alimentos.pdf

• Presentación Foro Diabetes Chile 2016: “Impacto económico y epidemiológico de la obesidad en Chile” http://www.soched.cl/miembros/foro-dia-mundial-diabetes.asp

• Cobertura en prensa de los resultados del estudio: o Estudio calcula que este año Chile gastará 0,5% del PIB por causa de la obesidad

http://www.latercera.com/noticia/estudio-calcula-este-ano-chile-gastara-05-del-pib-causa-la-obesidad/

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o Investigación estima que 14 mil personas mueren al año en Chile por obesidad. http://diario.latercera.com/2016/11/14/01/contenido/tendencias/16-226952-9-investigacion-estima-que-14-mil-personas-mueren-al-ano-en-chile-por-obesidad.shtml

En segundo lugar, el proyecto incorporó a equipos en formación en distintas etapas a lo largo de sus fases de desarrollo. Por un lado, dos de los investigadores del proyecto se encuentran realizando estudios de doctorado en Salud Pública (Cristóbal Cuadrado y José Luis García), por lo que este proyecto significo un espacio relevante en el desarrollo de sus carreras académicas. Otros estudiantes de postgrado Magister en Salud Pública Universidad de Chile (Bárbara Aguirre) y Magister en Ciencias de la Ingeniería Universidad de Santiago (Denisse Ávalos), desarrollando parte de sus tesis de grado en el contexto del proyecto de investigación. Estudiantes de medicina (Daniela Toro, Javiera Menay, Cristian González, Raúl Parada, Caterina Contreras, Fernanda Acevedo, Alejandro Riquelme, Marcos Rojas) fueron incorporados como ayudantes alumnos ad honorem del proyecto, colaborando en las fases de búsqueda y síntesis de evidencia, realizándose talleres de formación en revisiones sistemáticas para ellos, buscando complementar su formación de pregrado con herramientas específicas para la investigación. Así mismo, en el contexto de la visita del Prof. Michele Cecchini (OECD / Imperial College London) realizó un workshop abierto titulado “Estudios de costos en salud: aproximaciones metodológicas y usos prácticos para la investigación en sistemas de salud” con la asistencia de 27 estudiantes de posgrado e investigadores del área, actividad que permitió avanzar en la generación de capacidades locales en la investigación aplicada en economía de la salud en Chile (invitación y programa del taller en adjuntos). Otro logro destacable ha sido la adjudicación de un nuevo fondo de investigación, esta vez internacional, a través del RCUK-CONICYT Newton-Picarte, proyecto en cierta medida de continuación del proyecto financiado por FONIS y que permitirá avanzar hacia la evaluación económica de diversas políticas públicas para la prevención de la obesidad en Chile, en particular a través de los instrumentos fiscales. Tanto la experiencia de investigación, así como el trabajo avanzado en el contexto de este proyecto FONIS ha sido de invaluable contribución para avanzar hacia la postulación de otros fondos, estableciendo así una línea de investigación incipiente en el ámbito de la economía de la prevención de la obesidad y otras enfermedades no transmisibles en Chile. En la misma línea destacar que el proyecto FONIS permitió constituir una alianza entre dos Universidades estatales (UChile – USACH), reuniones investigadores de disciplinas (Economía de la Salud e Ingeniería Industrial) distintas pero con alta complementariedad, lo que ha sido un activo de gran valor y ha estado en el centro de los nuevos proyectos que se inician, en los cuales además se ha avanzado hacia la internacionalización con la colaboración con centros de investigación en Reino Unido (Centre for Health Economics – CHE – University of York).

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4 PRODUCTOS CIENTÍFICO TECNOLÓGICOS Y DIFUSIÓN Indique en el siguiente cuadro cuales son los productos generados al término del proyecto y detalle lo señalado: Otros Resultados C&T cantidad Otros Resultados C&T cantidad Artículos revista nacional, ISSN Capítulos libro nacional, ISBN Artículos revista internacional, ISSN Capítulos libro nacional Artículos revista nacional, ISI Capítulos libro internacional, ISBN Artículos revista internacional, ISI 3* Capítulos libro internacional Libros publicación nacional Libros publicación internacional Seminarios nacionales 3 Proyectos I&D Seminarios internacionales Tesis doctorales Congresos nacionales Tesis magíster 2** Congresos internacionales 3 Incorporación alumnos becados ó

profesional en formación 10

Simposios nacionales Proyectos de títulos Simposios internacionales Talleres 1

Cursos 1 Otro (especificar)

*En fases de revisión de manuscritos. ** 1 completada, 1 en curso.

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5 AUTOEVALUACIÓN

5.1 Fortalezas del proyecto Señale aquellos elementos que facilitaron la implementación del proyecto (conformación del equipo, asociación con otras instituciones o establecimientos, apoyo de autoridades, asesorías, capacitación específica). Dentro de las fortalezas del proyecto cabe destacar la incorporación de un equipo mixto combinando a una persona de gran experiencia (Investigador alterno) con investigadores en formación (Investigador principal y co-investigadores). La conformación de equipo en asociación con la Universidad de Santiago fortaleció el proceso de desarrollo del proyecto, al igual que el apoyo del Ministerio de Salud a todo lo largo de su realización, facilitando los vinculos con diversas instituciones a cargo de bases de datos públicos. Las instancias de dialogo y retro-alimentación con expertos de organismos internacionales (CEPAL, OECD y OPS/OMS) representaron una contribución significativa, fortaleciendo tanto el proceso, así como la calidad de los resultados.

5.2 Debilidades del proyecto Señale aquellos elementos que dificultaron la implementación del proyecto (problemas con la gestión financiera, dificultades para alcanzar la muestra, falta de coordinación con otros grupos, etc.) Una de las principales debilidades del proyecto y que dificultaron su implementación se relacionan con la inexperiencia del investigador principal en relación a los procesos administrativos y vinculados a la gestión del proyecto. Por otro lado, uno de los co-investigadores se trasladó a vivir fuera de Santiago, mientras que una co-investigadora pasó a tener funciones completas en el Ministerio de Salud por lo que su participación en el proyecto disminuyó. Esto fue subsanado a través de la incorporación de nuevas personas al equipo de investigación. Finalmente, vale la pena destacar las dificultades en torno a la obtención de datos por parte de las instituciones a cargo de su procesamiento y administración, cuestión que se discute en mayor detalle en el documento anexo “Análisis de los sistemas de información disponibles para la estimación de costos en salud por enfermedad”

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6 ANEXOS Incluya una lista de los Anexos que acompañan el informe, incorporando publicaciones, tesis, bases de datos.

Nª Anexo Título 1 Revisión de consecuencias asociadas al sobrepeso y obesidad 2 Estimación de parámetros epidemiológicos de las enfermedades asociadas a la obesidad en Chile 3 Análisis de los sistemas de información disponibles para la estimación de costos en salud por

enfermedad 4 Modelamiento dinámico del índice de masa corporal de la población en Chile (tesis) 5 Costos directos en salud atribuibles al sobrepeso y la obesidad en Chile 6 Economic impact of obesity in Latin-America: a systematic review 7 Projecting costs of obesity in Chile and Latin America: data and method issues (presentation) 8 The Health And Economic Burden of Obesity In Chile – An Epidemiological And Economic

Simulation Model (Abstract) 9 Costos directos atribuibles a las enfermedades asociadas al sobrepeso y la obesidad en el nivel

hospitalario del sistema de salud en Chile (abstract) 10 Carga económica y epidemiológica de la obesidad en Chile – un estudio de simulación (abstract)

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