Compreendendo Árvores de Decisão na Avaliação de Tecnologias de Saúde.

 

Prof. Dr. Leopoldino Vieira Neto, PhD.  

          Professor da Florida University USA       

 No mundo da avaliação de tecnologias de saúde, as árvores de decisão desempenham um papel crucial na análise e avaliação de diferentes opções de tratamento. Nesta postagem do blog, vamos nos aprofundar no que são árvores de decisão, como são estruturadas e como podem ser aplicadas no contexto da saúde.

O que é um modelo de árvore de decisão?

Uma árvore de decisão é uma representação gráfica dos principais componentes de um processo de tomada de decisão. Consiste em três elementos principais: a estrutura do modelo, as probabilidades associadas aos diferentes resultados e as consequências de cada caminho de decisão. As árvores de decisão fornecem uma maneira padronizada de representar visualmente vários pontos de decisão, probabilidades e resultados em um determinado cenário de saúde.

Componentes de uma árvore de decisão

1. Nó de Decisão : Representa o ponto de decisão onde é feita uma escolha entre diferentes caminhos.
2. Nó de probabilidade : indica a probabilidade de se mover ao longo de um caminho específico com base em probabilidades.
3. Nó Terminal : Reflete o resultado final ou consequência de um caminho de decisão específico, como sobrevivência do paciente ou efeitos adversos.

Aplicação na área da saúde: uma análise de custo-efetividade

Vamos explorar um cenário hipotético onde comparamos a relação custo-eficácia de duas opções de tratamento para uma determinada condição de saúde: medicação convencional versus intervenção cirúrgica. Ao considerar custos, probabilidades de sucesso e anos de vida ajustados pela qualidade (QALYs), podemos determinar qual via de tratamento é mais viável economicamente.

Calculando a relação custo-benefício

• Custos : O tratamento convencional custa US$ 500, enquanto a intervenção cirúrgica custa US$ 1.000.
• Probabilidades : O tratamento convencional tem uma taxa de sucesso de 50%, enquanto a intervenção cirúrgica apresenta uma taxa de sucesso de 95%.
• QALYs : Ajustes de qualidade de vida com base nos resultados do tratamento.

Ao calcular os custos esperados e a eficácia de cada ramo de tratamento, podemos determinar a relação custo-efetividade incremental (ICER) para avaliar o valor da intervenção cirúrgica em termos de QALYs adicionais ganhos por unidade de custo.

Conclusão

As árvores de decisão oferecem uma abordagem estruturada para avaliar decisões complexas de saúde, considerando custos, probabilidades e resultados. Embora as árvores de decisão sejam valiosas para condições agudas com objectivos claros, podem enfrentar limitações em condições crônicas com consequências a longo prazo. Nesses casos, modelos alternativos como os modelos de Markov podem ser mais adequados para análises abrangentes de longo prazo. Compreender as árvores de decisão é essencial para os profissionais de saúde que procuram otimizar estratégias de tratamento e alocação de recursos de forma rentável.

BRAZDIL, P. Construção de Modelos de Decisão a partir de Dados. Disponível por WWW em: <http://www.ncc.up.pt/~pbrazdil/Ensino/ML/DecTrees.html,>  1999. 

BREIMAN, L.; FRIEDMAN, J.H.; OLSHEN, R.A. Stone, Classification And Regression Trees, Wadsworth, 1984. R.Adm., São Paulo, v.40, n.3, p.225-234, jul./ago./set. 2005