La mitad de las mujeres con depresión posparto (PND) no se identifican en la atención de rutina. Nuestro objetivo fue estimar la rentabilidad de la detección de casos de PND en mujeres con factores de riesgo de PND.
Métodos
Se desarrolló un árbol de decisiones para representar los costos de un año y los resultados de salud asociados con la detección de casos y el tratamiento de PND.
La sensibilidad y la especificidad de los instrumentos de búsqueda de casos, y la prevalencia y la gravedad de la PND, para mujeres con ≥1 factor de riesgo de PND se calcularon a partir de una cohorte de mujeres posnatales.
Los factores de riesgo fueron antecedentes de ansiedad/depresión, edad < 20 años y eventos adversos de la vida. Otros parámetros del modelo se derivaron de la literatura publicada y la consulta de expertos. La detección de casos solo para mujeres de alto riesgo se comparó con la no detección de casos y la detección universal de casos.
Resultados
Más de la mitad de la cohorte tenía uno o más factores de riesgo de PND (57, 8 %; IC del 95 %: 52, 7 %–62, 7 %). La estrategia de búsqueda de casos más costo-efectiva fue la escala de depresión Postnatal de Edimburgo con un punto de corte de ≥10 (EPDS-10).
Entre las mujeres de alto riesgo, existe una alta probabilidad de que la detección de casos EPDS-10 para PND sea rentable en comparación con la ausencia de detección de casos (78, 5 % en un umbral de £20 000/QALY), con una ICER de £8146/ AVAC ganados. La detección universal de casos es incluso más rentable a £ 2945/QALY ganado (frente a la ausencia de detección de casos). Hay una mayor mejora de la salud con la detección de casos universal en lugar de la dirigida.
Limitaciones
El modelo incluye costos y beneficios para la salud de las madres en el primer año posparto , los impactos más amplios (p. ej. , familias, sociedad) ya largo plazo también son importantes.
Conclusiones
La detección universal de casos de PND es más rentable que la detección de casos específica, que en sí misma es más rentable que la no detección de casos.
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