Il lavoro di ricerca, svolto in collaborazione con il centro di Economic Evaluation and HTA del CEIS Facoltà di Economia dell’Università di Roma di Tor Vergata, prevede lo sviluppo una analisi di sensibilità probabilistica legata alle stime di Cost of Illness delle maculopatie in Italia. All’interno delle valutazioni economiche uno degli aspetti di maggiore criticità è rappresentato dall’incertezza dei parametri utilizzati nel modello che possono compromettere l’attendibilità delle stime ottenute. A questo fine sono state sviluppate in letteratura differenti metodologie in grado di stimare l’incertezza dei modelli economici (One/multi-way deterministic sensitivity analysis, bootstrap simulation, Probabilistic sensitivity analysis ecc). Tuttavia, nell’ambito delle valutazioni economiche e nei modelli di Cost of Illness in particolare l’analisi di sensibilità probabilistica con simulazioni montecarlo rappresenta uno dei metodi maggiormente raccomandati e la stima di intervalli di confidenza al 95% uno degli indicatori più comprensibili per la comunicazione dell’incertezza dei risultati economici da presentare agli stakeholder del Sistema Sanitario

L’obiettivo dell’analisi è quello di stimare l’incertezza dei parametri utilizzati in un modello di Cost of Illness delle maculopatie in Italia già precedentemente sviluppo. In particolare l’obiettivo del progetto è quello di sviluppare un modello excel based in grado di stimare gli intervalli al 95% dei principali risultati ottenuti dal modello di CoI attraverso simulazioni montecarlo associando specifiche distribuzioni di probabilità a ciascun parametro utilizzato all’interno del modello

Andrea Marcellusi, Fabio Palazzo, collaborazione con EEHTA-CEIS. Facoltà di Economia Università degli studi di Roma “Tor Vergata”.