Autor/autores:
Jiri Benacek, Nayra A. Martin-Key, Benedetta Spadaro...(et.al)
Los pacientes con trastorno bipolar a menudo no son reconocidos y reciben un diagnóstico erróneo de trastorno depresivo mayor, lo que genera mayores costos directos y presión sobre el sistema médico. Las nuevas herramientas de detección pueden mitigar el problema. Este estudio tuvo como objetivo investigar los costos directos del diagnóstico erróne...
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Los pacientes con trastorno bipolar a menudo no son reconocidos y reciben un diagnóstico erróneo de trastorno depresivo mayor, lo que genera mayores costos directos y presión sobre el sistema médico. Las nuevas herramientas de detección pueden mitigar el problema.
Este estudio tuvo como objetivo investigar los costos directos del diagnóstico erróneo del trastorno bipolar en la población general, evaluar el impacto de un nuevo algoritmo de detección del trastorno bipolar y compararlo con el cuestionario de trastorno del estado de ánimo establecido.
Se construyó un modelo de análisis de decisiones para cuantificar la utilidad de la detección única del trastorno bipolar en adultos de atención primaria que presentan un episodio depresivo. Una población hipotética de interés comprendía un sistema sanitario de un millón de usuarios, correspondiente a 15. 000 buscadores de ayuda diagnosticados con trastorno depresivo mayor anualmente, seguidos durante cinco años.
El modelo se utilizó para calcular el impacto de la detección del trastorno bipolar, en comparación con la ausencia de detección, en términos de precisión y costos directos totales para un tercero pagador en diferentes límites de diagnóstico. Se utilizó el análisis de la curva de decisión para evaluar la utilidad clínica.
En comparación con la ausencia de detección, la detección única del trastorno bipolar mediante el uso del algoritmo redujo la cantidad de diagnósticos erróneos de 680 a 260 y los costos directos generales de $50 936 a $49 513 por paciente, lo que representa un ahorro de $21, 3 millones durante el período de cinco años. El algoritmo superó al cuestionario de Trastornos del Estado de Ánimo, que arrojó 367 diagnósticos erróneos y un ahorro de $18, 3 millones durante el mismo tiempo. El análisis de la curva de decisión mostró que el modelo de selección era beneficioso.
La utilización de estrategias de detección del trastorno bipolar podría conducir a una reducción sustancial del sufrimiento humano al reducir los diagnósticos erróneos y también disminuir los costos de atención médica.
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