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CONTENIDO

RESUMEN 3

I. INTRODUCCIÓN.- 5

II. METODOLOGIA 8

2.1. METODOLOGÍA DEL ANÁLISIS DE DECISIONES.- 82.2. PROCESO DE TRABAJO.- 9

III. RESULTADOS DE LA FASE DE ESTRUCTURACION.- 15

3.1 PROPÓSITO DEL ESTUDIO.- 153.2 ALCANCE Y DEFINICIÓN DE ESTRATEGIAS.- 163.2.1 ESTRATEGIAS PARA LA COSTA NORTE DEL PAÍS. 213.2.2 ESTRATEGIAS PARA LA SELVA CENTRAL.- 243.2.3 ESTRATEGIAS PARA LA AMAZONÍA.- 263.3 MAPAS DE CONOCIMIENTO.- 293.3.1. MAPA DE CONOCIMIENTO DE COSTOS.- 293.3.2. MAPA DE CONOCIMIENTO PARA EL NÚMERO DE MUERTES.- 403.4 DEFINICIÓN DE RANGOS DE INCERTIDUMBRE PARA LAS VARIABLES.- 43

IV. ANÁLISIS DETERMINISTICO.- 45

4.1 MODELO DETERMINÍSTICO.- 454.2 ANÁLISIS DETERMINÍSTICO DE LA COSTA NORTE 474.2.1 ANÁLISIS DEL CASO BASE – COSTA NORTE.- 474.2.3 CONCLUSIONES DEL ANÁLISIS DETERMINÍSTICO – COSTA NORTE.- 534.3 ANÁLISIS DETERMINÍSTICO DE LA SELVA CENTRAL.- 534.3.1 ANÁLISIS DEL CASO BASE – SELVA CENTRAL. 544.3.2 ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD DETERMINÍSTICO – SELVA CENTRAL.- 564.3.2 ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD DETERMINÍSTICO – SELVA CENTRAL.- 574.3.3 CONCLUSIONES DEL ANÁLISIS DETERMINÍSTICO – SELVA CENTRAL.- 594.4 ANÁLISIS DETERMINÍSTICO EN LA AMAZONÍA. 594.4.1 ANÁLISIS DEL CASO BASE - AMAZONÍA.- 594.4.2 ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD DETERMINÍSTICO - AMAZONÍA. 624.4.3 CONCLUSIONES DEL ANÁLISIS DETERMINÍSTICO - AMAZONÍA.- 64

V. RESULTADOS DEL ANÁLISIS PROBABILÍSTICO.- 65

5.1. MODELOS PROBABILÍSTICO.- 655.2. PERFILES DE RIESGO POR CADA ESTRATEGIA.- 675.2.1 PERFILES DE RIESGO PARA LA COSTA NORTE.- 675.2.2 PERFILES DE RIESGO PARA LA SELVA CENTRAL.- 70

Selección de una metodología de Evaluación Económica de las principales Intervenciones dePrevención y Contro de la Malaria utilizadas por el Ministerio de Salud

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5.2.3 PERFILES DE RIESGO PARA LA AMAZONÍA.- 71

VI. INTERPRETACIÓN DE RESULTADOS.- 74

6.1 ESTIMACIÓN DEL COSTO-EFECTIVIDAD POR ESTRATEGIA.- 746.1.1 ESTIMACIÓN DE COSTO-EFECTIVIDAD PARA LA COSTA NORTE 746.1.2 ESTIMACIÓN DE COSTO-EFECTIVIDAD PARA LA SELVA CENTRAL.- 756.1.3 ESTIMACIÓN DE COSTO-EFECTIVIDAD PARA LA AMAZONÍA.- 766.2 VALOR DE LA INFORMACIÓN Y EL CONTROL PERFECTO.- 776.2.1 VALOR DE LA INFORMACIÓN Y EL CONTROL PERFECTO - COSTA NORTE.- 776.2.2 VALOR DE LA INFORMACIÓN Y EL CONTROL PERFECTO – SELVA CENTRAL.- 796.2.3 VALOR DE LA INFORMACIÓN Y EL CONTROL PERFECTO - AMAZONÍA.- 806.3 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES.- 82

VII. DISCUSION.- 85

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS.- 89

ANEXOS 91

ANEXO A: MODELO DETERMINÍSTICO.- 91A.1 MODELO DE COSTOS.- 91A.2 MODELO DE EFECTIVIDAD.- 101A.3 MODELO DE COSTO EFECTIVIDAD.- 105ANEXO B. RESULTADOS DEL ANÁLISIS DETERMINÍSTICO: DIAGRAMAS DE TORNADO. 106B.1 DIAGRAMAS DE TORNADO ASOCIADOS A LOS COSTOS TOTALES.- 106B.2 DIAGRAMAS DE TORNADO ASOCIADOS AL NÚMERO DE CASOS.- 114ANEXO C: COSTOS UNITARIOS ASOCIADOS AL CASO BASE.- 120C.1 RESUMEN DE COSTOS UNITARIOS.- 120C.2 METODOLOGÍA PARA LA ESTIMACIÓN DE LAS PARTIDAS DE COSTOS UNITARIOS.- 122C.3 PARTIDAS DE COSTOS UNITARIOS.- 124ANEXO D: FLUJOS ASOCIADOS AL CASO BASE.- 136D.1 FLUJOS DE COSTOS ASOCIADOS AL CASO BASE. 136D.2 FLUJOS DE CASOS Y MUERTES ASOCIADOS AL CASO BASE. 144ANEXO E: DESCRIPCIÓN OPERATIVA DE LAS VARIABLES DE INCERTIDUMBRE.- 150


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RESUMEN

En el presente estudio se utilizó la metodología del Análisis de Decisiones paradesarrollar y evaluar estrategias alternativas en el control y prevención de lamalaria en el Perú, basándose en el criterio de costo-efectividad. Estametodología ha permitido considerar consistente e integralmente, tanto losfactores de control (decisiones) como los factores generadores deincertidumbre. Asímismo, se ha logrado cuantificar estas incertidumbresexplícitamente, usando los criterios de los expertos de salud, y de esa manerase ha evaluado cada estrategia, no solo en términos de los resultadosesperados, sino también del grado de incertidumbre asociado a cada una deellas.

Se evaluaron 5 estrategias alternativas respecto a medidas de control yprevención en 3 regiones del Perú afectadas por la malaria: costa norte(Tumbes y Piura), selva central (Junín y Pasco) y la amazonía (Iquitos).Participaron más de 80 expertos del sector, entre médicos, epidemiólogos,biólogos, otros profesionales de la salud, y los consultores en análisis dedecisiones.

Las estrategias alternativas para la prevención y control de la malaria sedefinieron escogiendo opciones en 5 variables de decisión: control vectorial,medidas de protección, fortalecimiento de diagnóstico y manejo de casos,vigilancia y promoción. Las estrategias fueron denominadas de acuerdo alénfasis que se le dio a las medidas de protección utilizadas, pero todasincorporan el diagnóstico y tratamiento oportuno de la enfermedad de acuerdoal esquema vigente, y otras medidas de control vectorial integrado. Lasestrategias fueron las siguientes:

q Actual: Implica las actividades que realiza actualmente el Ministerio deSalud, con el apoyo de la población y de las instituciones que larepresentan.

q Mosquiteros: Esta estrategia hace énfasis en el uso de mosquiterosimpregnados como medida de protección (MP) promovida por el Gobierno,excluyendo sólo el uso de insecticidas químico residuales.

q Insecticidas químico residuales: Como parte de las MP se realizanrociamientos residuales en forma intensiva, excluyendo sólo el uso demosquiteros impregnados y conservando otras medidas de control vectorialintegrado.

q Mosquiteros + Insecticidas químico residuales: Combina las dos estrategiasanteriores.

q Optima: Los expertos de cada área de estudio definieron una estrategiahíbrida que consideran “óptima” para su zona.

En la costa norte la estrategia 2 (“mosquiteros”) es la óptima, con un costototal esperado de US$ 16.67 millones en los próximos 5 años, según el criteriodel valor esperado de los costos totales. En términos del número esperado decasos, la estrategia 4 (“mosquiteros + insecticidas residuales”) es la preferida


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ya que arroja únicamente 52,261 casos esperados en los próximos 5 años.Finalmente, en términos del costo-efectividad, la estrategia Optima es la dos.Implica un ahorro para la sociedad de US$ 56 y 1,835,000 por caso y muerteevitada, respectivamente. Se logra un ahorro para el Gobierno de US$ 9 y297,000 por caso y muerte evitada, respectivamente.

En la selva central, según el número esperado de casos, la estrategia 5(“óptima para la selva central”) es la preferida ya que arroja únicamente 4,204casos en los próximos 5 años. Sin embargo, no es la óptima en términos decosto-efectividad. Usando el criterio del valor esperado de los costos, laestrategia 1 (“actual”) es la óptima, con un costo total esperado de US$ 6.04millones, y un costo de implementación de US$ 3.80 millones. En términos delcosto-efectividad, la Estrategia Optima es la dos. Implica un costo para lasociedad de US$ 66 por caso evitado, y un costo de US$ 133 para elGobierno por caso evitado.

Para la amazonía, la estrategia 5 (“óptima para la amazonía”) es la preferidaen términos del número esperado de casos, ya que arroja únicamente 187,625casos en los próximos 5 años. Usando el criterio del valor esperado de loscostos totales, la estrategia 5 es también la óptima, con un costo totalesperado de US$ 64.02 millones. Esta estrategia implica un ahorro para lasociedad de US$ 74 por caso evitado y de US$ 110 mil por muerte evitada.También tiene el menor costo para el Gobierno por caso y muerte evitada(US$ 58 y de US$ 86,660 respectivamente).

Otro aspecto importante del análisis es haber identificado los factores críticosespecíficos a cada región.

q En la costa norte y en la amazonía, los factores críticos están asociados,tanto a los aspectos relacionados a la malaria por P. falciparum, como a losrelacionados a la malaria por P. Vivax: número de infectados de malaria porreservorio, probabilidad de identificar un caso, efectividad del tratamiento,probabilidad de identificar un caso.

q En la selva central, los factores críticos están asociados a variablesrelacionadas a la malaria por P. vivax, y a la efectividad de las medidas deprotección y del control vectorial.

Un factor crítico en las tres regiones es el asociado a la reproducción de laenfermedad, es decir, el número de infectados por reservorio. Comorecomendación directa de esta relevancia, se sugiere hacer estudiosdetallados que permitan refinar los estimados obtenidos de los expertos encada área de estudio. Esto implicaría estructurar más esta área de análisis,identificando los factores críticos en la determinación de la tasa dereproducción de la enfermedad; como por ejemplo los movimientosmigratorios, las variaciones de temperatura, la biología del parásito, etc.


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I. INTRODUCCIÓN.-

En los años noventa, la Malaria ha re-emergido de manera alarmante y hallegado a convertirse en una seria amenaza, no solo para la salud, sinotambién para el desarrollo de la sociedad. Después de décadas de controlen especial en los 50´s, 60´s y 70´s a partir de 1990 se aprecia unincremento sostenido.

Este resurgimiento es explicado por fenómenos sociales, económicos,biológicos y ambientales. Algunos de los factores condicionantes de estaamenaza y que constituyen un enorme reto para el sistema de salud son:cambios en el medio ambiente, expansión de las fronteras agrícolas, sobrepoblación e incesante migración, constante modificación de la biología delparásito y comportamiento del vector involucrado en la transmisión de laenfermedad, y el limitado interés por el desarrollo de nuevas tecnologías yprocedimientos para su control.

El éxito de los programas de intervención de prevención y control de la malariano sólo depende de los esfuerzos de los funcionarios y expertos del área, sinotambién del apoyo que se logre a nivel político para lograr los recursosnecesarios para implementar sus estrategias. El Programa Nacional de Controlde Malaria logró disminuir notablemente la incidencia de casos en todo el paísentre 1960 y 1974, porque contaron con buenos recursos económicos ytécnicos, y tuvieron organizaciones adecuadas para lograr sus objetivos.

Para lograr el apoyo político, es necesario contar con una adecuadametodología de análisis para demostrar las bondades de las estrategiasalternativas desarrolladas por los funcionarios y expertos del área. Lametodología aquí planteada ha permitido entendimientos con respecto a laefectividad, costo y riesgo implícito en cada una de las estrategias analizadaspara cada una de las zonas de alto riesgo en el Perú. Estos entendimientospermitirán sustentar las bondades de las estrategias planteadas y así lograr elapoyo político necesario para su implementación.

Debemos señalar que este estudio se enmarca dentro del concepto de “hacerreducir la malaria”, cuyo objetivo es reducir significativamente la carga de estaenfermedad mediante la generación y evaluación de estrategias alternativas,que permita identificar la estrategia óptima de intervención adaptada a lasnecesidades de cada zona y con el esfuerzo del sector salud, y la colaboraciónde otros sectores para satisfacer las necesidades de prever y controlar lamalaria.

Es así, que en este estudio se han considerado las tres zonas de alto riesgo enel país: Costa Norte, que incluye a los departamentos de Piura y Tumbes; laSelva Central, representada por Junín y Pasco; y por último la Amazonía,considerando al departamento de Loreto. En cada una de estas zonas lascaracterísticas del comportamiento epidemiológico de la malaria sondiferentes. En la selva central predomina la malaria por P. vivax, mientras queen la costa norte y la amazonía predomina la malaria por P. falciparum.


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Con el apoyo de los técnicos de cada zona de estudio, se plantearonestrategias alternativas específicas a cada una de ellas, que consideran losdiferentes aspectos que influyen en los costos, el número de casos y muertespor malaria. Las áreas de decisión, que definen las estrategias, plantean unsistema integral que implica un aparato de salud eficaz con una participacióncomunitaria activa. Estas áreas de decisión están relacionadas a: controlvectorial, diagnóstico y manejo de casos, medidas de protección, vigilancia,promoción e investigación.

Vemos claramente, que la definición de las estrategias tiene un enfoqueintegral, que pretende utilizar herramientas combinadas para reducir ladependencia en un solo método antimalárico. Es decir que dada la complejidadde la epidemiología de la malaria, tendrá que usarse una combinación de losdiferentes métodos como el control vectorial, el diagnostico clínico temprano, yotros.

Además de identificar las áreas de decisión, también se identificaron losfactores que afectan a los costos, número de casos y muertes, pero que estánfuera del control del sistema (incertidumbres). Se han considerado factorescomo: resistencia de los parásitos a los medicamentos, los movimientosmigratorios, la efectividad de las actividades de prevención y control de lamalaria, etc.

En el capítulo II se especifica la metodología utilizada, describiendo lasprincipales herramientas que se utilizarán en cada una de las cuatro fases delAnálisis de Decisiones. También se detalla el proceso de trabajo utilizado, elcual tiene un enfoque participativo.

En la primera fase −estructuración− detallada en el capítulo III, se desarrolla el“marco” para el análisis, la tabla de estrategias específicas para cada zona, ylos mapas de conocimiento.

En el capítulo IV se presentan los resultados del análisis determinístico en elcual se describen los modelos basados en los mapas de conocimiento y laforma como se plasmó en una hoja de cálculo. El modelo sistematizadopermitió estimar eficientemente las variables de resultados y contiene lainformación que sustenta los resultados alcanzados.

Estos modelos permitieron analizar un escenario “base” donde todos losfactores de incertidumbre se fijaron en su valor central, permitiendo lograralgunos entendimientos iniciales sobre las variables de resultado. Además,facilitaron el análisis de sensibilidad determinístico utilizando los rangos de lasvariables inciertas, y se identificaron las variables críticas en la generación deincertidumbre, tanto para los costos como para el número de casos y muertes.

Los resultados del análisis probabilístico se detallan en el capítulo V. Seespecifica el modelo probabilístico utilizado, se analizan los perfiles de riesgoasociados a cada estrategia y se muestran los resultados del análisis de


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sensibilidad probabilístico, el cual mide el impacto que tiene la incertidumbrede las variables cruciales en los perfiles de Riesgo.

En el capítulo VI, se presentan los resultados del análisis del valor de lainformación y control perfecto, estimamos el costo-efectividad esperado porcada una de las estrategias evaluadas, y se resumen las conclusiones yrecomendaciones del estudio.

Por último, en el capítulo VII, se realiza la discusión de los entendimientosencontrados en el estudio, a la luz de otros estudios de costo–efectividad deestrategias e intervenciones para la prevención y control de la malaria.

En el anexo A se incluye el detalle de los modelos de costo, efectividad y costoefectividad utilizado en el estudio. El anexo B muestra los resultados delanálisis de sensibilidad determinístico para cada una de las estrategiasevaluadas. En el anexo C se presentan los costos unitarios asociados al casobase. El anexo D resume los flujos de costos, de casos y muertes arrojadospara la proyección del caso base para los próximos 5 años. El anexo Emuestra la definición operativa de las principales variables de incertidumbreincluidas en el modelo.


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II. METODOLOGIA

2.1. Metodología del Análisis de Decisiones.-

Usamos la metodología del análisis de decisiones para estructurar elproblema, generar estrategias alternativas para la prevención y control de lamalaria, y evaluarlas. Esta metodología para evaluar las estrategiasidentificadas y analizar el riesgo usa una variedad de herramientas, como semuestra en la Gráfica 2.1.

Gráfico 2.1: La Metodología del Análisis de Decisiones

En la fase de estructuración, se desarrolló el “marco” para el análisis, seestableció la jerarquía decisional y se generaron estrategias creativas yviables. Con la ayuda de expertos del sector se construyeron los mapas deconocimiento y se valorarán los rangos de las variables inciertas. El mapa deconocimiento permitió identificar, en forma integral, los factores generadoresde incertidumbre y sus interacciones, para una mejor comprensión delproblema.

Modelo Determinístico

Arbol de Probabilidades

Información del Sistema

SensibilidadDeterminística

Distribuciones deProbabilidades

Clasificaciónde riesgo

1234

5

A B C

EstructuraciónAnálisis

DeterminísticoAnálisis

ProbabilísticoInterpretaciónde Resultados

Situación Inicial

Iteración

Conclusiones

VerdeAmarillo

Rojo

Negro

Mapa de Riesgo

Entrevistas

Tabla de EstrategiasEST. A B C D

1

2

Modelo Determinístico

Arbol de Probabilidades

Información del Sistema

SensibilidadDeterminística

Distribuciones deProbabilidades

Clasificaciónde riesgo

1234

5

A B C1234

5

A B C

EstructuraciónAnálisis

DeterminísticoAnálisis

ProbabilísticoInterpretaciónde Resultados

Situación Inicial

Iteración

Conclusiones

VerdeAmarillo

Rojo

Negro

VerdeAmarillo

Rojo

Negro

Mapa de Riesgo

Entrevistas

Tabla de EstrategiasEST. A B C D

1

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EST. A B C D

1

2

EST. A B C D

1

2


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En el análisis determinístico, el equipo desarrolló un modelo formal, querepresenta las relaciones entre las decisiones y los factores de incertidumbre ysus interacciones basándose en el mapa de conocimiento. Luego este modelose plasmó en una hoja de cálculo, lo que permitió calcular el valor de losindicadores –flujo de caja futuro del costo y el número de casos y muertespara cada estrategia– sobre los cuales tienen impacto las distintasincertidumbres del entorno. Además, el modelo facilitó el análisis desensibilidad que permitió identificar los factores críticos en la generación deriesgo.

En la fase probabilística, se expandió el análisis para incorporar la evaluaciónprobabilística de las incertidumbres claves identificadas en el análisis desensibilidad; las cuales se combinaron en un árbol de probabilidades conmuchos escenarios que cubren un amplio rango de posibilidades futuras.Utilizamos el software Supertree para producir distribuciones de probabilidad(perfiles de riesgo) de los posibles valores de las diferentes variables deresultado.

En la interpretación de resultados, se logró hacer el análisis de información ycontrol perfecto, se estimó el costo-efectividad esperados para cada una de lasestrategias evaluadas, y se establecieron las conclusiones y recomendacionesdel estudio.

2.2. Proceso de trabajo.-

El enfoque que utilizamos, para la realización de este estudio es de carácterparticipativo. Los Consultores tuvieron la responsabilidad de liderar y coordinartodo el proceso, proporcionando la metodología y las herramientas adecuadaspara hacer el análisis de riesgo en cada una de las estrategias, trabajandodirectamente con dos equipos. Un equipo decisor (ED) formado porfuncionarios de alto nivel con capacidad de decisión de la Dirección General deSalud de las Personas, Instituto Nacional de Salud, Oficina General deEpidemiología y el Proyecto Vigía, quienes tuvieron el rol de supervisar elproceso, brindar guía y dirección, y revisar los resultados. Un segundo equipode trabajo (ET) conformado por los especialistas en los diferentes temas deeste estudio, quienes aportaron su entendimiento, criterio, y experiencia alanálisis. El equipo consultor se responsabilizó de asegurar el trabajo efectivode ambos grupos y facilitar la comunicación entre ellos para lograr los objetivosplanteados.

El gráfico 2.2 muestra en forma esquemática el proceso de trabajo utilizado enel estudio, en el cual se observa la interacción que los Consultores facilitanentre el ED y el ET. En cada una de las fases, los Consultores y el ET reportanal ED productos específicos para recibir su retroalimentación y aprobación. Deesta manera se propició que todos sean “dueños” de los resultados delestudio.


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Gráfico 2.2: El proceso participativo para el Análisis de Decisiones.

Proceso decisional diseñado por Strategic Decisions Group (SDG).

El proceso comenzó con la conformación del ED y el ET, y la definición de susmisiones. Estos equipos estuvieron integrados por las siguientes personas:

El Equipo Decisor estuvo integrado por:

q Dra, Cecilia Costa E., Directora DG de Salud de las Personas, MINSA.q Dr. Daniel Neyra Escalante, Director Programa de Malaria, MINSA.q Dr. Eduardo Falconí Rosadio, Jefe del Instituto Nacional de Salud.q Dr. Percy Minaya León, Director de la OGE.q Dr. Jaime Chang Neyra, Coordinador Proyecto Vigía USAID.q Dr. Víctor Zamora Mesia, Director Nacional del Proyecto Vigía.

El Equipo de Trabajo, tiene cuatro subgrupos, uno en cada área del estudio,más uno a nivel central.

1. Costa Norte (Tumbes y Piura)

q Dra. Ana María Palacios, Dir. Epidemiología y Programa Malaria, Piura 2q Dr. Víctor Alva Farfán (Epidemiólogo), Piura 2q Dr. Víctor Alva Dávalos, Director del laboratorio - Piura.q Dr. Luis Bengolea More ,Director de Epidemiología, Piura 1q Dr. Jaime Nombera Cornejo, (Malaria), Piura 1q Dr. Luis Miguel León (MINSA, Salud de Nutrición Básica), Piura 1q Dr. Juan Carlos Arrasco Alegre, Coordinador Programa de Malaria –

Tumbes.

EQUIPODE DECISIÓN

1. VALORARla Situación del programa

2. DESARROLLARAlternativas, Información y Valores

3. EVALUARRiesgo, costo y efectividad de las Estrategias

5. PLANIFICARpara la Acción

6. IMPLE-MENTAR

• Marco• Desafíos• Entendimiento

• Alternativas• Información

Mejorada• Valores

Decisión Plan

DECISOR(ES)APROBACIONDE LA MISION

ACORDAR LASALTERNATIVASA CONSIDERAR

REFINAR ELENFOQUE

APROBARPLAN Y

PRESUPUESTO

4. DECIDIREntre las Estrategias Alternativas

AlternativasEvaluadas

DECISION SOBRE LA MEJOR DIRECCION CAMBIO DE DIRECCION

Resultados a Entregar en Revisiones Mayores

EQUIPODE DECISIÓN

1. VALORARla Situación del programa

2. DESARROLLARAlternativas, Información y Valores

3. EVALUARRiesgo, costo y efectividad de las Estrategias

5. PLANIFICARpara la Acción

6. IMPLE-MENTAR

• Marco• Desafíos• Entendimiento

• Alternativas• Información

Mejorada• Valores

Decisión Plan

DECISOR(ES)APROBACIONDE LA MISION

ACORDAR LASALTERNATIVASA CONSIDERAR

REFINAR ELENFOQUE

APROBARPLAN Y

PRESUPUESTO

4. DECIDIREntre las Estrategias Alternativas

AlternativasEvaluadas

DECISION SOBRE LA MEJOR DIRECCION CAMBIO DE DIRECCIONDECISION SOBRE LA MEJOR DIRECCION CAMBIO DE DIRECCION

Resultados a Entregar en Revisiones Mayores


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q Dr. Fernando Quintana Infante, Coordinador PECT Dir Epidemiología –Tumbes.

q Dr. Carlos Gonzáles, Piura 1q Dr. Rodolfo Gonzáles Ramírez, DISA-Piura.q Dra. María Elena Baldeon Estares, Dir. Epidemiología, Sub Región Salud

“LCC”-Sullana.q Lic. Sabina Vidal Soto, Coordinador de Malaria - Sullanaq Dr. Pablo Gutiérrez Soplapuco, Jefe de Operaciones de Campo - Sullanaq Dr. Oswaldo Cabanillas, Epidemiólogo - Cajamarcaq Dr. Luis Canelo Dávila, Epidemiólogo - Lambayequeq Dr. Eduardo Vergara Wekselman., Director Epidemiología - Lambayequeq Bgo. Salvador Villegas Tirado, CICE – Sullana.

2. Selva Central (Junín y Pasco)

q Lic. Domitila Huamán Basalar, Programa Malaria, Junínq Lic. Esther Ospino, Programa Malaria, Junín.q Lic. María Helena Collao, Programa de Malaria, Pasco.q Lic. Luis Antonio Cruz, Programa de Malaria, Pasco.q Dr. Gustavo Rosell De Almeida, DISA Pasco.q Dra. Cora Acosta Aliaga, DISA Junín.q Dra. Ulalia Cárdenas Cruzatti, DISA Junín.q Dr. Jorge Pérez Dávila, DISA Huanuco.q Tec. José Pinto Nina, DISA Huanuco.q Dra. Luz Haydee Atencio Cruz, DISA Pasco.q Dr. Edgardo Nepo Linares, DISA Ayacucho.q Dr. Pablo Martín Vásquez Carbonell, DISA San Martín.

3. Selva Amazónica (Iquitos)

q Dr. César Ramal, Director del programa de control de malaria- DISA Loreto.q Dr. Luis Rodríguez Benavides, Director de epidemiología. – epidemiólogo

de la DISAq Dr. Carlos de la Puente, Médico internista del hospital regional de Loretoq Dr. Hugo Rodríguez, director del hospital de Yurimaguas - epidemiólogoq Dr. Javier Aramburú, EsSalud (Ex director de epidemiología de la DISA).q Bgo. Luis Sánchez, Coordinador del Programa de Malaria, Ucayali.q Dr. Ricardo Matutti, DIGESA, Ucayali.q Bgo. Joel Vásquez Bardales, Entomología DISA Loreto.q Bgo. Clara del Águila Morante, Entomología DISA Loreto.q Bgo. Adhemis Nacimiento Quevedo, Entomología DISA Loreto.q Bgo. Carlos Pacheco Pineda, Entomología DISA Loreto.q Bgo. Freddy Franco Alava Arévalo, Entomología DISA Loreto.q Bgo. Cristiam Carey Ángeles, Entomología DISA Loreto.q Bgo. Jorge Quintana, Entomología DISA Loreto.q Bgo. Gloria Alicia Díaz Rodríguez, Entomología- LRRL.q Bgo. Remberto García, Entomología DISA Loreto.


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q Lic. Juana Vela Valle, TBC y Lepra.q Bgo. Percy Cárdenas Claudio, DISA Loreto.q Dra. Luz Marina Olortegui, DISA Loreto.q Bgo. Miladi Gatty N., DISA – Loreto.q Bgo. Maribel Cristóbal Flores, DISA – Loreto.q Bgo. María P. Ponce Mendosa, DISA – Loreto.q Bgo. Roldán Cárdenas G., DISA-Loreto.q Bgo. Andrés Uribe Romero., Disa- Loreto.

4. Nivel Central (Lima)

q Dr. Winston Loyola, Programa de Malariaq Lic. Marisela Curisinchi, Programa de Malaria.q Lic. René Aquije, Programa de Malaria.q Bgo. Jorge Valle Toledo, PCMOEM-MINSA.q Dra. Gladys Ramirez, OGEq Dr. Salomón Durand, Proyecto Vigía.q Dr. César Cabezas, Proyecto Vigía.q Dr. Milton Zamora, Proyecto Vigíaq Bgo. Mauricio Rubin de Celis Casoni, DISA III – Lima Norte.q Dr. Carlos Soto Linares, DISA IV Lima Este.q Dr. Miguel A. Carrión Moncayo, DISA Lima Ciudad.

Consultores en Análisis de Decisiones:

q Dr. José Salinas Ortiz, Caldec Soc. Civil.q Ing. César Sánchez Módena, Caldec Soc. Civil.

Asesor del equipo consultor:

q Dr. Jorge Alarcón, Consultor.

Además, se contó con un equipo de apoyo, conformado por otros expertos delsector:

q Dr. Wilmer Marquiño Q., INS.q Bgo. Soledad Osorio, M.Sc, DIGESA.q Dr. Alejandro Ferrer Cruz, DIGESA.q Ing. Martha Gallo Celis, DIGESA.q Bgo. Ana María Sánchez, DIGESA.q Bgo. Elena Oguzuku, DIGESA.q Ing. Javier Hernández Campanella, DIGESA.q Ing. Francisco Guevara Robles, DIGESA.q Ing. Mabel Espinoza, DIGESA.


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Se realizó un “seminario de arranque” con los tres equipos para familiarizarloscon la metodología y las herramientas básicas del Análisis de DecisionesEstratégico. Esto facilitó la participación de los equipos en el proceso dediálogo propuesto. La misión del esfuerzo decisional incluyó una declaracióndel propósito, alcance y un cronograma definitivo. En este cronograma sefijaron la serie de reuniones donde el equipo de trabajo presentó resultadospreliminares del análisis para recibir retroalimentación del ED.

Como vemos, el proceso consiste de 4 grandes pasos. En el primer paso, losconsultores con el ET realizaron la valoración / diagnóstico de la situación delPrograma de Malaria, lo que permitió identificar el marco apropiado, losdesafíos claves y tener un entendimiento claro del alcance del trabajo arealizarse. Además, se comenzó a obtener la información relevante paracuantificar los resultados esperados y el riesgo implícito en el problema deprevención y control de la Malaria. Una herramienta poderosa que ayudó aidentificar en forma integral los factores generadores de riesgo, a ver cómo serelacionan entre sí, y como influyen en el comportamiento del Programa,fueron los “mapas de conocimiento”.

Todo esto fue compartido y mejorado con el ED, quien aprobó el marco, lajerarquía decisional, las estrategias preliminares y el mapa de conocimientodesarrollados por el ET. A través del intercambio de información se logró teneruna idea clara de las variables involucradas y la complejidad del problema atratar.

En un segundo paso, los consultores y el ET se enfocaron en la valoración derangos para las incertidumbres identificadas en el mapa de riesgo, y eldesarrollo del modelo determinístico en una hoja de cálculo –en el cual setraducen las relaciones explícitas entre las variables involucradas. Este modelopermitió realizar el análisis de sensibilidad, utilizando los rangos adecuados,para identificar los factores críticos en la generación de riesgo.

El proceso de diálogo continuo cuando el ET presenta los resultados delanálisis de sensibilidad al ED para su discusión.

En el tercer paso, los consultores y el ET evaluaron el riesgo potencial delPrograma, a la luz de la información relevante, y las variables de resultadoclaramente definidas. Para lograr esta evaluación, se analizó lasincertidumbres críticas en el mapa de conocimiento, identificadas en el análisisde sensibilidad. Los Consultores, mediante entrevistas con los expertos,refinaron los rangos de las variables críticas. Estos rangos se utilizaron paraaproximar las distribuciones de probabilidad que describen la incertidumbreespecífica en cada una de las variables críticas. Estos inputs se combinaron,utilizando el modelo en hoja de cálculo, para entender las consecuenciasglobales en cada una de las estrategias. El resultado de este paso es unaafirmación clara del valor esperado de los costos y de la efectividad de laestrategia –VAN del flujo de costos para la implementación de la estrategia ypara la población, así como el número de casos y muertes esperadas– enotras palabras, los perfiles de riesgo de dichas variables.


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Los perfiles de riesgo para cada estrategia se presentaron al ED para suanálisis y discusión. En esta reunión los dos equipos, con el soporte de losconsultores, lograron entendimientos claves con respecto a la generación deriesgo, y las estrategias preferidas bajo diferentes criterios de decisión.

En el último paso, los consultores con el equipo de trabajo refinaron elanálisis con las sugerencias del ED y se realizó el reporte final definitivo conlos resultados y entendimientos encontrados en el estudio, así como lasconclusiones y recomendaciones. Este informe se presentará al ED para suconocimiento y reafirmación de lo aprobado en los pasos anteriores.


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III. RESULTADOS DE LA FASE DE ESTRUCTURACION.-

3.1 Propósito del Estudio.-

Se estableció la Visión para definir el propósito del mismo. El equipo de trabajopropuso una visión que fue revisada y enriquecida con el equipo decisor. Estanos permitió contestar a tres preguntas críticas:

VISION DEL ESTUDIO

¿Qué vamos a hacer?

Identificar estrategias actuales y generar alternativas potenciales viables ysostenibles a nivel regional, evaluarlas en forma proactiva, coordinada y enequipo de expertos intra institucionales / multidisciplinarios, a fin de elegir lamejor opción en cuanto a costo efectividad.

¿Por qué lo vamos a hacer?

Queremos prevenir y controlar el problema de la Malaria en las áreas de riesgode transmisión a través de la aplicación de estrategias costo-efectivassostenibles, que permitan optimizar la utilización de recursos y mejorar lascondiciones de vida de las personas; además de fortalecer los instrumentos deanálisis en el sector.

¿Qué significará haber logrado éxito al final delproyecto?

Haber identificado estrategias viables y sostenibles, habiéndolas evaluado ysistematizado para elegir la más costo-efectiva y adecuada a cada área deriesgo de transmisión sujeta a estudio, y en el proceso lograr el compromisodel equipo decisor y de trabajo para su implementación.


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3.2 Alcance y Definición de Estrategias.-

Para establecer el alcance de este estudio, con el equipo de trabajo seidentificó un listado de cuestiones relevantes al problema de la Malaria en elPerú, seleccionando las que están bajo el control del MINSA, las cuales seconstituyen en decisiones. Estas se clasificaron en tres grandes categorías:

• Decisiones estratégicas tomadas, son las decisiones que se toman comodadas para este estudio.

• Decisiones estratégicas por tomar, son aquellas en las cuales se centró esteestudio, y en base a ellas se generaron las estrategias evaluadas.

• Decisiones operativas, son las que se tomarán posteriormente una vez que seelija la estrategia óptima en este estudio.

La gráfica 3.1 muestra estas decisiones en una jerarquía decisional. Estaherramienta permite definir claramente el alcance del estudio, pues nos señalacuales son las decisiones que tomamos por dadas, cuales son aquellas en lasque nos vamos a centrar, y cuales son las decisiones que dejamos paraoptimizar posteriormente.

Gráfica 3.1: JERARQUIA DECISIONAL DEL ESTUDIO DE MALARIA

Decisiones Estratégicas tomadas:

Decisiones Estratégicas por tomar:

Decisiones Operativas:

•Programa orientado hacia la Prevención y Control, con prioridad hacia las áreas de alto riesgo.

•Existencia de normas técnicas y disponibilidad de elementos técnicos (Normas y protocolos Dx y Tx)

•Multisectorialidad.

•Coordinaciones con países fronterisos

•Diagnóstico y Manejo de casos

•Medidas de protección

•Control Vectorial

•Investigación

•Promoción

•Vigilancia

Tomar

como dado.

Enfocar el análisis en

estas decisiones.

Optimizar detalles

posteriormente

•Actividades multisectoriales

•Sistemas de supervisión

•Sistema de registro e información

•Control de brotes

Decisiones Estratégicas tomadas:

Decisiones Estratégicas por tomar:

Decisiones Operativas:

•Programa orientado hacia la Prevención y Control, con prioridad hacia las áreas de alto riesgo.

•Existencia de normas técnicas y disponibilidad de elementos técnicos (Normas y protocolos Dx y Tx)

•Multisectorialidad.

•Coordinaciones con países fronterisos

•Diagnóstico y Manejo de casos



•Investigación

•Promoción

•Vigilancia

Tomar

como dado.

Enfocar el análisis en

estas decisiones.

Optimizar detalles

posteriormente

•Actividades multisectoriales

•Sistemas de supervisión

•Sistema de registro e información

•Control de brotes


17

Una vez identificadas las decisiones estratégicas a tomarse, con los equiposde trabajo se realizó un ejercicio de creatividad que permitió identificar lasdiferentes opciones existentes en cada una de estas áreas de decisión, paracada una de las regiones del estudio. La tabla 3.1 presenta en forma generaluna tabla de generación de estrategias, que no es sino una tabla de dobleentrada. En el encabezamiento de cada columna se muestra el área dedecisión estratégica identificada en la jerarquía decisional, y debajo de elladeberían estar las diferentes opciones para dicha decisión.

Dada la multidimensionalidad de las decisiones ha sido necesario utilizartablas desagregadas específicas para definir las alternativas en cada una delas áreas de decisión. Es decir, que en cada área de decisión existen sub-áreas con sus propias opciones. Estas se presentan en las tablas 3.2 a 3.6.

TABLA 3.1: TABLA DE GENERACION DE ESTRATEGIAS ALTERNATIVAS

En las secciones 3.2.1 a 3.2.3 se definen las estrategias específicasidentificadas para cada una de las tres regiones en términos de las alternativasen las áreas de decisión; y a su vez estas alternativas son definidasescogiendo una opción en cada una de las sub-áreas de decisión.

La tabla 3.2 muestra las sub-áreas de decisión asociadas al control vectorial(CV), y las opciones en cada una de ellas. Estas sub-áreas tienen que ver conla cobertura del CV, el control químico, biológico y físico larvario, así como elcontrol físico, control químico adulto o espacial residual.

Con el apoyo de los cuatro equipos de trabajo se logró identificar un buennúmero de opciones en cada sub-área, las que permitieron definir las

CONTROLVECTORIAL

MEDIDAS DEPROTECCION

DIAGNOSTICO YMANEJO DE

CASOSPROMOCION

Estrategia 1

Estrategia 2

Estrategia 3

Estrategia 4

Estrategia 5

ESTRATEGIASALTERNATIVAS

VIGILANCIA INVESTIGACION

Alt

ern

ati

vas d

efi

nid

as p

or

los E

T e

n c

ad

a á

rea d

e e

stu

dio

Alt

ern

ati

vas d

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los E

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Alt

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CONTROLVECTORIAL

MEDIDAS DEPROTECCION

DIAGNOSTICO YMANEJO DE

CASOSPROMOCION

Estrategia 1

Estrategia 2

Estrategia 3

Estrategia 4

Estrategia 5

ESTRATEGIASALTERNATIVAS

VIGILANCIA INVESTIGACION

Alt

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Alt

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los E

T e

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a á

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stu

dio


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alternativas de control vectorial específicas a cada región de análisis. Unaalternativa de control vectorial es definida escogiendo una alternativa en cadauna de las sub-áreas de decisión relacionadas al control vectorial.

Tabla 3.2: TABLA DE GENERACIÓN DE ALTERNATIVAS DE CONTROLVECTORIAL.

Existen algunas opciones de CV que no son aplicables a determinadasregiones. Por ejemplo en el control físico larvario, la opción de control depiscigranjas es relevante en la selva, más no en la costa norte. De igualmanera, la opción de desmonte en el control físico adulto es una actividad quese realiza en la amazonía para reducir el riesgo de los pobladores.

Por otro lado, las actividades de riego intermitente son relevantes en la costanorte, debido a la gran cantidad de zonas de cultivos de arroz que sirven decriaderos para el vector, pero no lo son en la selva central ni en la amazonía.

Las tablas 3.3 a la 3.6 presentan las sub-áreas de decisión con sus respectivasopciones, asociadas a: medidas de protección; al fortalecimiento deldiagnóstico y manejo de casos; a la vigilancia; y a las acciones de promoción.

Peces

BTI

BS

Hongos

Otros

predadoresNaturales

(OPN)

Bacterias+

Peces+ OPN

Ninguna

OPCIONESCONTROL

BIOLOGICOLARVARIO

Drenaje(D)

Relleno(R)

Limpieza (L)

Canalización(C)

Riego Intermitente (RI)

Ctrol de Pisci-granja

L + D

L + D +C+R

L+D+C+R+RI

Ninguna

FISICO LARVARIO

OrganosFosforados

(OF)

OF intensivo

Sustancias Hormonales

(SH)

OF + SH

Ninguna

CONTROLQUIMICO

LARVARIO

ULV (Nebulización

en frío)

Termo

Nebulización

ULV+Termo N.

ULV+Termo N.

en brote

Ninguna

CTRL QUIMICOADULTO

ESPACIAL

Alto riesgo

Alto ymedianoriesgo

Alto, Medio yBajo Riesgo

COBERTURA

Piretroides

Carbamatos

OrganosClorados

Organosfosforados

PiretroidesEn brote

Ninguna

CTRL QUIMICOADULTO

RESIDUAL

Desmonte

Trampasde Luz

Ninguna

CONTROL FISICO

ADULTO

Peces

BTI

BS

Hongos

Otros

predadoresNaturales

(OPN)

Bacterias+

Peces+ OPN

Ninguna

OPCIONESCONTROL

BIOLOGICOLARVARIO

Drenaje(D)

Relleno(R)

Limpieza (L)

Canalización(C)

Riego Intermitente (RI)

Ctrol de Pisci-granja

L + D

L + D +C+R

L+D+C+R+RI

Ninguna

FISICO LARVARIO

OrganosFosforados

(OF)

OF intensivo

Sustancias Hormonales

(SH)

OF + SH

Ninguna

CONTROLQUIMICO

LARVARIO

ULV (Nebulización

en frío)

Termo

Nebulización

ULV+Termo N.

ULV+Termo N.

en brote

Ninguna

CTRL QUIMICOADULTO

ESPACIAL

Alto riesgo

Alto ymedianoriesgo


COBERTURA

Piretroides

Carbamatos

OrganosClorados

Organosfosforados

PiretroidesEn brote

Ninguna

CTRL QUIMICOADULTO

RESIDUAL

Desmonte

Trampasde Luz

Ninguna

CONTROL FISICO

ADULTO


19

Tabla 3.3: TABLA DE GENERACIÓN DE ALTERNATIVAS DE MEDIDAS DEPROTECCION.

Tabla 3.4: TABLA DE GENERACIÓN DE ALTERNATIVAS DEFORTALECIMIENTO DEL DIAGNOSTICO Y MANEJO DE CASOS.

Actual

ImplementarNiveles deCapacidadresolutiva

FortalecerSistemas deReferencia y

ContraReferencia

Fortalecerseguimiento

de casos

Todas

OPCIONES CAPACIDAD DETRATAMIENTO

Servicio

Presencial

Presencial

en grupo +

en Servicio +

Pasantías

Pasantías

A distancia

CAPACITARPERSONAL*

Actual

Mejora sistemaInformaciónLogístico deDistribución

Ninguno

FORTALECERSISTEMA

LOGISTICO

Mantenimientopreventivo

y recuperativo

de equipos

Ampliar red

de diagnóstico

hasta zonas

de bajo riesgo

PruebasRápidas en Zonas pocoaccesibles

al diagnósticoy en brotes

Actual

Todas

CAPACIDADDIAGNOSTICA

Nota: * Capacitación clínica + epidemiológica del personal de salud y promotores

Actual

ImplementarNiveles deCapacidadresolutiva

FortalecerSistemas deReferencia y

ContraReferencia

Fortalecerseguimiento

de casos

Todas

OPCIONES CAPACIDAD DETRATAMIENTO

Servicio

Presencial

Presencial

en grupo +

en Servicio +

Pasantías

Pasantías

A distancia

CAPACITARPERSONAL*

Actual

Mejora sistemaInformaciónLogístico deDistribución

Ninguno

FORTALECERSISTEMA

LOGISTICO

Mantenimientopreventivo

y recuperativo

de equipos

Ampliar red

de diagnóstico

hasta zonas

de bajo riesgo

PruebasRápidas en Zonas pocoaccesibles

al diagnósticoy en brotes

Actual

Todas

CAPACIDADDIAGNOSTICA

Nota: * Capacitación clínica + epidemiológica del personal de salud y promotores

Mosquiteros Impregnados (C,D)+

Quimioprofilaxis (V,G)

Mosquiteros impregnados (Selectivo)

Quimioprofilaxis(V,G)

Mosquiteros impregnados (A,B,C,D)

Ropa especial impregnada (FA)

Mosquiteros (A,B,C, D)

Mosquiteros (A,B,C,D) +

Quimioprofilaxis (V,G,PR,FA)

Ninguna

OPCIONES PROTECCION PARA LA PERSONA

Mejora de vivienda - MV (C y D)

MV (C y D)+Mallas impregnas (A y B)

Cortinas impregnadas (A y B)

Rociamiento Residual- RR (A y B)

MV (Cy D) + RR (A,B)

MV (Cy D) + RR (Todos)

RR (A,B,C y D)

Rociamiento residual (selectivo)

Ninguna

PROTECCION DE VIVIENDA

Alto Riesgo

Alto y MedianoRiesgo


COBERTURA**

Nota:D= Casas cerradas, C=Vivienda con techo, paredes y piso con espacios abiertos, B=Techo + paredes incompletas, A=Sólo techo.V=Viajeros, G= Gestantes, GE= Gestantes Riesgo de enfermar, FA= Fuerzas armadas, PR=Personas de alto riesgo. PRL=Personas de AR laboral*Medidas promovidas por el Estado. Costo de su uso a cargo de lapoblación en riesgo.** El criterio de nivel de riesgo está dado por el IPA y presencia del vector.

Mosquiteros Impregnados (C,D)+

Quimioprofilaxis (V,G)

Mosquiteros impregnados (Selectivo)

Quimioprofilaxis(V,G)

Mosquiteros impregnados (A,B,C,D)

Ropa especial impregnada (FA)

Mosquiteros (A,B,C, D)

Mosquiteros (A,B,C,D) +

Quimioprofilaxis (V,G,PR,FA)

Ninguna

OPCIONES PROTECCION PARA LA PERSONA

Mejora de vivienda - MV (C y D)

MV (C y D)+Mallas impregnas (A y B)

Cortinas impregnadas (A y B)

Rociamiento Residual- RR (A y B)

MV (Cy D) + RR (A,B)

MV (Cy D) + RR (Todos)

RR (A,B,C y D)

Rociamiento residual (selectivo)

Ninguna

PROTECCION DE VIVIENDA

Alto Riesgo



COBERTURA**

Nota:D= Casas cerradas, C=Vivienda con techo, paredes y piso con espacios abiertos, B=Techo + paredes incompletas, A=Sólo techo.V=Viajeros, G= Gestantes, GE= Gestantes Riesgo de enfermar, FA= Fuerzas armadas, PR=Personas de alto riesgo. PRL=Personas de AR laboral*Medidas promovidas por el Estado. Costo de su uso a cargo de lapoblación en riesgo.** El criterio de nivel de riesgo está dado por el IPA y presencia del vector.


20

Tabla 3.5: TABLA DE GENERACIÓN DE ALTERNATIVAS DE VIGILANCIADE LA MALARIA.

Tabla 3.6: TABLA DE GENERACIÓN DE ALTERNATIVAS DE ACCIONESPROMOCION

Nota: AR = zona de alto riesgo, MR = zona de mediano riesgo, BR = zona de bajo riesgo, SR = zona sinriesgo.

Pruebas de

fármaco

resistencia

(PFR) in vivo

PFR in vitro

Todas

Ninguna

OPCIONESVIGILANCIAETIOLOGICA

Clima

Sist. Georefe-

rencial (SIG)

Flora y fauna

Clima+SIG

Cuerpos

de agua (CA)

Clima + flora y

Fauna + CA

Todas

Ninguna

VIGILANCIAAMBIENTAL

Susceptibilidad a

insecticidas(S)

Residualidad+

efectividad

Incriminación

Comportamiento

Susceptibilidad

a insecticidas +

Comportamiento

Todas

VIGILANCIAENTOMOLOGICAESPECIALIZADA

Alto Riesgo


Alto, Medianobajo riesgo

+ Sin Riesgo

COBERTURAACCIONES

NO ESPECIAL.

Monitoreo

de flujo

sociales +

Grupos

vulnerables

Movimientos

Extraordinarios

Combinación

Ninguna

VIGILANCIADEMOGRAFICA

Casos Severos

y complicados

Gestantes

Todas

Ninguna

VIGILANCIAEPIDEMIOLOGICA

Pruebas de

fármaco

resistencia

(PFR) in vivo

PFR in vitro

Todas

Ninguna

OPCIONESVIGILANCIAETIOLOGICA

Clima

Sist. Georefe-

rencial (SIG)

Flora y fauna

Clima+SIG

Cuerpos

de agua (CA)

Clima + flora y

Fauna + CA

Todas

Ninguna

VIGILANCIAAMBIENTAL

Susceptibilidad a

insecticidas(S)

Residualidad+

efectividad

Incriminación

Comportamiento

Susceptibilidad

a insecticidas +

Comportamiento

Todas

VIGILANCIAENTOMOLOGICAESPECIALIZADA

Alto Riesgo


Alto, Medianobajo riesgo

+ Sin Riesgo

COBERTURAACCIONES

NO ESPECIAL.

Monitoreo

de flujo

sociales +

Grupos

vulnerables

Movimientos

Extraordinarios

Combinación

Ninguna

VIGILANCIADEMOGRAFICA

Casos Severos

y complicados

Gestantes

Todas

Ninguna

VIGILANCIAEPIDEMIOLOGICA

CapacitarPromotores en

AR+MR

Campañas de Mov. Social

Capacitar mediosde difusión

Todos (AR+MR+BR+SR)

Ninguna

OPCIONESPARTICIPACIONCOMUNITARIA

Si

No

INTEGRACIONMULTI-

SECTORIAL

Educación

Sanitaria (ES)

Campañas

de IEC (C)

Capacitar Perso-

nal de salud

ES+C en AR

Todas en AR

Todas en

(AR+MR+BR+SR)

Ninguna

ACTIVIDADESIEC

CapacitarPromotores en

AR+MR

Campañas de Mov. Social

Capacitar mediosde difusión

Todos (AR+MR+BR+SR)

Ninguna

OPCIONESPARTICIPACIONCOMUNITARIA

Si

No

INTEGRACIONMULTI-

SECTORIAL

Educación

Sanitaria (ES)

Campañas

de IEC (C)

Capacitar Perso-

nal de salud

ES+C en AR

Todas en AR

Todas en

(AR+MR+BR+SR)

Ninguna

ACTIVIDADESIEC


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Respecto al área de decisión relacionada a las coordinaciones multisectorialesy con países fronterizos, éstas son de vital importancia para la lucha contra lamalaria e implica la definición de opciones de acción a nivel político que noson manejadas por los técnicos del equipo de trabajo. Sin embargo, el equipode trabajo resaltó en todo momento la importancia de estas coordinacionescomo un pre requisito para lograr la efectividad esperada de cada una de lasestrategias aquí planteadas, sobre todo para la Costa Norte y la Amazonía.

En el área de decisión de Investigación, la definición de opciones para lainvestigación operativa y aplicada mayormente se definen a nivel Central y esdifícil asignar costos y beneficios a una determinada área. Así mismo,encontramos poco consenso entre el equipo de trabajo para definir losestudios que se puedan realizar y para determinar no solo su influencia en laefectividad de las acciones de control de la Malaria, sino que el impacto seatangible en el periodo de análisis de este estudio. Por esta razón los costos deinvestigación se han modelado cualitativamente, pero no se han incorporado almodelo en hoja de cálculo.

Con el apoyo de cada uno de los equipos de trabajo se definió estrategiasespecíficas para cada región de análisis, escogiendo una alternativa en cadaárea de decisión, lo que a su vez implica escoger una opción en cada una delas sub-áreas de decisión respectivas. En las siguientes secciones definiremosestas estrategias.

3.2.1 Estrategias para la Costa Norte del País.

Con los equipos de trabajo de la Costa Norte, que comprenden a las DISAsPiura 1, Piura 2 y Tumbes, el equipo de trabajo generó cinco estrategias: laprimera denominada “Actual”, describe las acciones que el Ministerio de Saludviene realizando en el área de estudio para combatir la Malaria. Siguiendo lostérminos de referencia del estudio, se definieron 3 estrategias alternativasconcentradas en ciertas medidas de protección: “Mosquiteros”, “QuímicoResidual”, y “Mosquiteros + Químico Residual”. Para finalizar, el equipo detrabajo definió una estrategia híbrida que define aquella “óptima” de acuerdo asu experiencia.

A continuación se definen cada una de las cinco estrategias, con la ayuda delas tablas de generación de alternativas. Ver las tablas 3.2 a 3.6.

a) Estrategia Actual, la que es definida en términos de la opción escogida encada área de decisión:

• Control vectorial, centrada en zonas de alto riesgo, usa órganos fosforados enel control químico larvario y ULV junto con Termo Nebulización en condicionesde brote y alta densidad vectorial. Además, utiliza piretroides en condicionesde brote.


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• Medidas de protección, enfocada en las zonas de alto riesgo, realiza unrociamiento residual selectivo para la protección a la vivienda y usamosquiteros impregnados en forma selectiva para proteger a las personas.

• Diagnóstico y Manejo de Casos, capacita al personal de salud en formapresencial en grupo, en servicio y mediante pasantías. Usa la capacidaddiagnóstico y tratamiento actual. Cabe resaltar que esta estrategia utiliza lasnormas y protocolos de diagnóstico y tratamiento vigentes.

• Vigilancia de la Malaria, las acciones regulares, incluyendo la vigilancia decasos severos y complicados, se harán en todas las áreas de riesgo y sinriesgo; la vigilancia entomológica especializada hace susceptibilidad ainsecticidas en zonas de alto riesgo; no hace vigilancia etiológica nidemográfica. Se realiza vigilancia de clima y cuerpos de agua como parte dela vigilancia ambiental.

• Promoción, se realiza actividades de IEC: Educación sanitaria, campañas deIEC, capacitación de personal de salud en zonas de alto riesgo. Enparticipación comunitaria, se capacita a promotores en zonas de alto ymediano riesgo.

b) Estrategia de Mosquiteros: Esta estrategia es similar a la “EstrategiaActual”, pues escoge las mismas opciones en las áreas de control vectorial yen el diagnóstico y manejo de casos. Las únicas diferencias están en las áreasde medidas de protección, vigilancia y promoción:

• Medidas de protección, la cobertura de las medidas se enfocará sólo en zonasde alto riesgo; no se hará ninguna protección de viviendas; y se usaránmosquiteros impregnados para proteger a las personas en todos los tipos deviviendas.

• Vigilancia de la Malaria, las acciones regulares, incluyendo la vigilancia decasos severos y complicados, se harán en todas las áreas de riesgo y sinriesgo; la vigilancia entomológica especializada hace susceptibilidad ainsecticidas, residualidad, incriminación, comportamiento en zonas de altoriesgo; no hace vigilancia etiológica ni demográfica. Se realiza vigilancia declima y cuerpos de agua como parte de la vigilancia ambiental.

• Promoción, al igual que en la estrategia Actual, se realiza las mismasactividades de IEC: Educación sanitaria, campañas de IEC; en participacióncomunitaria, se capacita a promotores en todas las zonas, inclusive aquellassin riesgo.

c) Estrategia Químico Residual: Esta estrategia es similar a la demosquiteros en lo que respecta a control vectorial, diagnóstico y manejo decasos, vigilancia y promoción. En términos de medidas de protección tenemos:

• Medidas de protección, se realiza rociamiento residual en las viviendas tipo C yD, y no se realiza ninguna acción de protección a la persona.

d) Estrategia Mosquiteros + Químico residual: Como su nombre lo indicaesta estrategia es similar a la de mosquiteros y la de químico residual respecto


23

a las decisiones de control vectorial, diagnóstico y manejo de casos, vigilanciay promoción. La variación se presenta en las medidas de protección utilizadas.

• Medidas de protección, centradas en zonas de alto riesgo, se realizarociamiento residual en las viviendas tipo C y D, y se utiliza mosquiterosimpregnados en todos los tipos de vivienda.

e) Estrategia Optima para la Costa Norte: El equipo planteo esta estrategiacomo la más adecuada para el área de estudio, de acuerdo a su experiencia.

• Control vectorial, centrada en zonas de alto y mediano riesgo, usa órganosfosforados en el control químico larvario de una forma intensiva y ULV juntocon Termo Nebulización en condiciones de brote y alta densidad vectorial. Aligual que en las otras estrategias, se utiliza piretroides mayormente encondiciones de brote.

• Medidas de protección, enfocadas en las zonas de alto y mediano riesgo,realiza un rociamiento residual en las viviendas tipo C y D, además del uso demallas impregnadas en las viviendas tipo D. En lo que respecta a la proteccióna las personas, se emplean mosquiteros impregnados en todos los tipos devivienda.

• Diagnóstico y Manejo de Casos, se capacita al personal de salud en formapresencial en grupo, en servicio y mediante pasantías. Se asigna recursospara el mantenimiento preventivo y recuperativo de equipos, se busca ampliarla red de diagnóstico hasta zonas de bajo riesgo y se utiliza pruebas rápidasen zonas poco accesibles al diagnóstico y en aquellas áreas con problemas debrote. También se aplican las normas y protocolos de diagnóstico y tratamientovigentes.

• Vigilancia de la Malaria, las acciones regulares, incluyendo la vigilancia decasos severos y complicados, se harán en todas las áreas de riesgo y sinriesgo; en la vigilancia entomológica especializada, se hace susceptibilidad ainsecticidas, residualidad, incriminación, comportamiento en zonas de alto ymediano riesgo; en vigilancia etiológica, se realizan pruebas de farmacoresistencia en vivo e in vitro. Para la vigilancia ambiental se utiliza el sistemade información georeferencial y para la vigilancia demográfica se realizanmonitoreos de flujos sociales y grupos vulnerables, y también otrosmovimientos extraordinarios.

• Promoción, se realiza actividades de IEC: Educación sanitaria, campañas deIEC, capacitación de personal de salud en zonas de alto riesgo. Enparticipación comunitaria, se capacita a promotores en zonas de alto, mediano,bajo y sin riesgo.


24

3.2.2 Estrategias para la Selva Central.-

Al igual que en la Costa Norte, con el equipos de trabajo de la Selva Central sedefinieron 5 estrategias: la primera denominada “Actual”; las concentradas enciertas medidas de protección: “Mosquiteros”, “Químico Residual”, y“Mosquiteros + Químico Residual”; y una estrategia híbrida que define aquella“óptima” de acuerdo a su experiencia.

Cabe resaltar que si bien las estrategias tienen el mismo nombre que en lacosta norte, las acciones a realizarse, la cobertura, intensidad y rendimientovaría en las distintas áreas. A continuación se describen cada una de las 5estrategias para la selva central:

a) Estrategia Actual, esta estrategia describe las acciones que vienerealizando actualmente el Ministerio en coordinación con la población paraprevenir y controlar la Malaria.

• Control vectorial, centrada en todas las zonas de riesgo; se usa órganosfosforados (control químico), peces (control biológico) y se realizan accionesde drenaje y relleno (control físico) en el control larvario; se usa piretroides enel control químico adulto residual en condiciones de brote.

• Medidas de protección, enfocadas en las zonas de alto riesgo; en la protecciónde viviendas se hace rociamiento residual selectivo en condiciones de brote; yse usa mosquiteros impregnados en las viviendas A y B para proteger a laspersonas.

• Diagnóstico y Manejo de Casos, capacita al personal de salud en servicio; usala capacidad diagnóstico actual y se realizan acciones para fortalecer elseguimiento de casos. Se utilizan los procedimientos y protocolos actualmentevigentes para el diagnóstico y tratamiento de casos.

• Vigilancia, las acciones regulares se harán en todas las áreas de riesgo y sinriesgo; en la vigilancia entomológica especializada hace análisis decomportamiento; no hace vigilancia etiológica, ni epidemiológica especializada,ni ambiental, ni demográfica.

• Promoción: las acciones de IEC: educación sanitaria y campañas, sonenfocadas en las zonas de alto, mediano y bajo riesgo. Se capacitapromotores en zonas de alto y mediano riesgo, como parte de las acciones departicipación comunitaria.

b) Mosquiteros: Esta estrategia escoge las mismas opciones que la“Estrategia Actual”, en las áreas de control vectorial, y diagnóstico y manejo decasos, pero tiene diferentes opciones en las otras áreas de decisión.

• Medidas de protección, la cobertura de las MP se enfocará en zonas de alto ymediano riesgo, no se hará ninguna acción para la protección de viviendas, yse usarán mosquiteros impregnados para proteger a las personas en todos lostipos de viviendas.


25

• Vigilancia, implica hacer las acciones no especializadas en todas las zonas deriesgo y sin riesgo. Se realiza estudios de susceptibilidad a insecticidas ycomportamiento en las zonas de alto riesgo como parte de la vigilanciaentomológica especializada. Se monitorea el clima y los cuerpos de aguacomo parte de la vigilancia ambiental y se realizan estudios de los flujossociales y grupos vulnerables como parte de la vigilancia demográfica.

• Promoción, las actividades de IEC deben enfocarse en todas las zonas riesgo,haciendo educación sanitaria, campañas de salud y capacitando al personal desalud. Se capacita promotores, se realizan campañas de movilización social yse capacita al personal de medios de difusión en todas las zonas de riesgo,como parte de las acciones de participación comunitaria.

c) Estrategia Químico Residual: En términos de las áreas de decisión decontrol vectorial, diagnóstico y manejo de casos y promoción esta estrategiarealiza las mismas acciones que la anterior. En las otras áreas implica:

• Medidas de protección, se centran en zonas de alto y mediano riesgo,realizando rociado residual en todos los tipos de vivienda en formasistemática. No se utiliza mosquiteros impregnados.

• Vigilancia, implica realizar las acciones regulares en todas las zonas de riesgoy sin riesgo; en la vigilancia entomológica especializada se realizan análisis decomportamiento y susceptibilidad a insecticidas; en la vigilancia ambiental semonitorean el clima y los cuerpos de agua. No realiza mayor vigilanciademográfica.

d) Estrategia Mosquiteros + Rociamiento Residual: Implica tanto lasacciones de la estrategia de Mosquiteros como las de Rociamiento Residual,para las áreas de decisión de control vectorial, diagnóstico y manejo de casos,y promoción.

• Medidas de protección, centradas en zonas de alto y mediano riesgo,realizando rociamiento residual en viviendas C y D, y el uso de mosquiterospara las personas que vivan en viviendas tipo A y B.

• Vigilancia, implica hacer las acciones no especializadas en todas las zonas deriesgo y sin riesgo. Se realiza estudios de susceptibilidad a insecticidas ycomportamiento en las zonas de alto riesgo como parte de la vigilanciaentomológica especializada. Se monitorea el clima y los cuerpos de aguacomo parte de la vigilancia ambiental y se realizan estudios de los flujossociales y grupos vulnerables como parte de la vigilancia demográfica.


26

e) Estrategia Optima, esta estrategia describe las acciones que por consensoplantearon los expertos como óptimas para la Selva Central:

• Control vectorial, centrada en todas las zonas de riesgo; en el control larvariose usa órganos fosforados (control químico), peces y bacterias (controlbiológico); y se realizan acciones de limpieza, drenaje, canalización y relleno(control físico); realizan nebulización en frío y termo nebulización en zonas debrote y alta densidad vectorial. Se usa piretroides en el control químico adultoresidual en condiciones de brote.

• Medidas de protección, enfocadas en las zonas de alto, mediano y bajoriesgo; en la protección de viviendas se hace rociamiento residual en lasviviendas C y D, y se usa mosquiteros impregnados en las viviendas A, B, C yD. Se contempla la quimio profilaxis como medidas complementarias paraproteger a las personas.

• Diagnóstico y Manejo de Casos, se capacita al personal de salud a través deprogramas presénciales, en servicio y pasantías; se busca fortalecer lacapacidad diagnóstica a través del mantenimiento preventivo y recuperativo deequipos, y el uso de pruebas rápidas en zonas poco accesibles al diagnósticoy en aquellas con problemas de brote. Para fortalecer la capacidad detratamiento se busca implementar los niveles de capacidad resolutiva,fortalecer el sistema de referencia y contra referencia, y fortalecer elseguimiento de casos.

• Vigilancia, las acciones regulares se harán en todas las áreas de riesgo y sinriesgo; en la vigilancia entomológica especializada se hace análisis decomportamiento, residualidad, susceptibilidad a insecticidas e incriminación enzonas de alto, mediano y bajo riesgo; no hace vigilancia epidemiológica; en lavigilancia etiológica se realizan pruebas de fármaco resistencia in vivo e invitro; las condiciones ambientales se controlan a través del sistemageoreferencial. En la vigilancia demográfica se monitorea los flujos sociales yde grupos vulnerables.

• Promoción, las acciones de IEC: educación sanitaria, campañas, y lacapacitación de personal de salud son enfocadas en todas las zonas con y sinriesgo. Se capacita promotores, se realizan campañas de movilización social yse capacita al personal de medios de difusión en todas las zonas con y sinriesgo, como parte de las acciones de participación comunitaria.

3.2.3 Estrategias para la Amazonía.-

A continuación se definen las cinco estrategias identificadas para la Amazonía.

a) Estrategia Actual: Como su nombre lo indica, esta estrategia define lasacciones de prevención y control que se realizan actualmente en la amazonía:

• Control vectorial, centrada en zonas de alto y mediano riesgo; en el controllarvario se utilizan órganos fosforados (control químico), limpieza, relleno ydrenaje (control físico; se aplica nebulización en frío en el control químicoadulto espacial y piretroides en el control químico adulto residual. También se


27

realizan acciones de desmonte en el control físico de adultos con laparticipación activa de la comunidad.

• Medidas de protección, enfocadas en las zonas de alto, mediano y bajoriesgo; se realiza rociado residual en la protección de viviendas; y usamosquiteros impregnados brindando uno por casa en promedio.

• Diagnóstico y Manejo de Casos, capacita al personal de salud en formapresencial, en servicio y pasantías; usa la capacidad de diagnóstico ytratamiento actual. Se mantiene la capacidad del sistema logístico actual.Queda implícito que se utilizan los procedimientos y protocolos actualmenteestablecidos para el diagnóstico y tratamiento de casos. Esta es una decisiónya tomada, y no es motivo de evaluación en el presente estudio.

• Vigilancia de la Malaria: las acciones regulares se harán en todas las áreas deriesgo y sin riesgo; en la vigilancia entomológica especializada se hacenanálisis de susceptibilidad a insecticidas, residualidad y efectividad; se vigilalos casos severos y complicados junto con las gestantes. En la vigilanciaetiológica se realizan pruebas de fármaco resistencia in vivo; respecto a lavigilancia ambiental se monitorea el clima y los criaderos.

• Promoción, se realiza educación sanitaria, campañas de IEC, y se capacita apersonal de salud en todas las áreas de riesgo. En las actividades departicipación comunitaria se realizan campañas de movilización social,proyectos regulares de apoyo, se capacita a los promotores en todas lasáreas, incluyendo las sin riesgo.

b) Estrategia Mosquiteros:

Esta estrategia usa las mismas opciones en las áreas de diagnóstico y manejode casos y promoción de la “Estrategia Actual”. Escoge diferentes opciones enlas otras áreas de decisión.

• Control vectorial, se centra en las zonas alto y mediano riesgo; usa órganosfosforados (control químico) y limpieza, drenaje y relleno (control físico) para elcontrol larvario. No realiza control espacial ni residual contra el vector adulto,pero se llevan a cabo acciones de desmonte (control físico adulto).

• Medidas de protección, se usarán mosquiteros impregnados para proteger alas personas en todos los tipos de viviendas, en zonas de alto, mediano y bajoriesgo.

• Vigilancia: Las acciones se realizaran en todas las áreas con y sin riesgo paralas acciones regulares no especializadas. En la vigilancia entomológicaespecializada se realiza estudios de susceptibilidad a insecticidas, residualidady efectividad; en la vigilancia epidemiológica se monitorea los casos severos ycomplicados además de las gestantes. En la vigilancia etiológica se realizanpruebas de fármaco resistencia in vivo. En la vigilancia ambiental semonitorea el clima y los criaderos, y los movimientos extraordinarios en lavigilancia demográfica.


28

c) Estrategia Químico residual: Esta estrategia se define de la siguientemanera, de acuerdo a las opciones elegidas en cada área de decisión.

• Control vectorial, las actividades de esta estrategia son las mismas que en lade “mosquiteros” más el uso de piretroides en el control químico adulto.

• Medidas de protección, se realiza acciones de rociamiento residual en todoslos tipos de vivienda en las zonas de alto, mediano y bajo riesgo.

• Diagnóstico y manejo de casos, implica las mismas acciones que en laestrategia “actual” y de “mosquiteros”.

• Vigilancia, se realizan las mismas acciones que en la estrategia anterior.• Promoción: Idem a la estrategia de “mosquiteros”.

d) Estrategia Mosquiteros + Químico Residual: Esta estrategia es similar alas dos anteriores en las actividades a realizarse en las áreas de decisión decontrol vectorial, vigilancia, promoción, y diagnóstico y manejo de casos. Sólodifiere en las actividades de medidas de protección.

• Medidas de protección, centrada en zonas de alto, mediano y bajo riesgo,aplica rociamiento residual en viviendas del tipo C y D, y mosquiterosimpregnados las viviendas tipo A y B.

e) Estrategia Optima: Al igual que en las regiones anteriores, esta estrategiarefleja aquellas alternativas consideradas como las más adecuadas por elequipo de trabajo de la Amazonía.

• Control vectorial, centrada en zonas de alto y mediano riesgo; en el controllarvario se utilizan órganos fosforados (control químico), BTI (controlbiológico), limpieza, relleno, drenaje y control de piscigranjas (control físico).Se aplica piretroides en el control químico adulto residual; y se realizanacciones de desmonte en el control físico de adultos, con la activaparticipación de la comunidad.

• Medidas de protección, enfocada en las zonas de alto, mediano y bajo riesgo;se realiza rociado residual en la protección de viviendas tipo C y D; y usamosquiteros impregnados en las viviendas A y B, así como quimioprofilaxis enforma selectiva a ciertos grupos en riesgo.

• Diagnóstico y Manejo de Casos, capacita al personal de salud en formapresencial, en servicio y pasantías. Se busca mejorar la capacidad diagnósticoactual mediante el mantenimiento preventivo y recuperativo de equipos,ampliando la red de diagnóstico hasta zonas de bajo riesgo, y utilizandopruebas rápidas en zonas poco accesibles al diagnóstico y en situación debrotes. Se busca implementar los niveles de capacidad resolutiva detratamiento de casos, fortalece los sistemas de referencia y contra referencia, yfortalece el seguimiento de casos. Se mejora la capacidad del sistema logísticode distribución actual.

• Vigilancia de la Malaria: las acciones regulares se harán en todas las áreas deriesgo y sin riesgo. La vigilancia entomológica especializada hace análisis de


29

susceptibilidad a insecticidas, residualidad, incriminación, comportamiento yefectividad. Se vigila los casos severos y complicados junto con las gestante.En la vigilancia etiológica se realizan pruebas de fármaco resistencia in vivo ein vitro. La vigilancia ambiental monitorea el clima, los criaderos y los cuerposde agua. Se realiza seguimiento de los movimientos extraordinarios comoparte de la vigilancia demográfica.

• Promoción, se realiza educación sanitaria, campañas de IEC, y se capacita apersonal de salud en todas las áreas de riesgo. En las actividades departicipación comunitaria se realizan campañas de movilización social,proyectos regulares de apoyo, capacitar medios de difusión y a los promotoresen las áreas de riesgo.

3.3 Mapas de conocimiento.-

Para cumplir con los objetivos de este estudio, los modelos diseñados, debíanreflejar la experiencia de los expertos en el problema de la Malaria en lasdiferentes regiones del estudio. El desafío fue recoger este conocimiento enuna forma efectiva para representar fielmente la relación entre los diferentesfactores que influyen en los resultados de las estrategias de prevención ycontrol de la Malaria.

Los mapas de conocimiento identifican en forma gráfica los diferentes factoresde incertidumbre, las decisiones, relaciones entre ellos, y el impacto esperadoen los resultados en los procesos de control y prevención de fiebre amarilla.

3.3.1. Mapa de conocimiento de Costos.-

El primer factor para estimar el costo-efectividad de las estrategias deintervención contra la Malaria, es el costo total. Esta variable será cuantificadaen términos de su valor actual neto (VAN) del flujo de costos para un periodode 5 años. La cuantificación del costo es una medida relevante, no solo paraescoger una determinada estrategia, sino también para negociar sufinanciamiento y asegurar su sostenibilidad en el tiempo.

Se elaboraron varios mapas de conocimiento, desagregando el costo total encostos de implementación y costos para la población a causa de laenfermedad. El gráfico el gráfico 3.2 muestra una de las variables de salidadel modelo –VAN del flujo de costos– y los principales componentesmencionados.


30

Gráfico 3.2: COMPONENTES DEL COSTO TOTAL

Los costos de implementación para el gobierno dependen de los costosasociados a las medidas de protección, a los de investigación, a los deatención al paciente, a los de control vectorial, vigilancia, fortalecimiento deldiagnóstico y manejo de casos (DMC), y los costos de promoción, tal como semuestra en el gráfico 3.3.

Gráfico 3.3. COSTO DE IMPLEMENTACION DE LA ESTRATEGIA.

Costo de Implementación

(Gobierno)Costos para la

población

CostosTotales deLa Malaria

VAN del flujode costos

Tasa de descuento

intertemporal


(Gobierno)Costos para la

población


VAN del flujode costos

Tasa de descuento

intertemporal


Costos parala población


(Gobierno)

Atención alpaciente

Control vectorial

Vigilancia

Costos depromoción

Investigación

Medidasde protección

FortalecimientoDMC


Costos parala población


(Gobierno)

Atención alpaciente

Control vectorial

Vigilancia

Costos depromoción

Investigación


FortalecimientoDMC


31

Se desarrolló un mapa de conocimiento para cada componente del costo deimplementación, lo que permitió identificar los factores generadores de riesgoespecíficos a cada uno de ellos, las decisiones y sus interacciones. En elgráfico 3.4, se detalla los diferentes componentes asociados al costo de controlvectorial, los cuales dependen de los costos asociados al control larvario y alcontrol de adultos.

El costo de control vectorial ha sido diferenciado de acuerdo a su tipo: controlquímico, biológico y ordenamiento del medio (control físico). En el caso decontrol larvario, se realizan los tres tipos de control; mientras que en el controlde adultos se aplican básicamente controles químicos, aunque en la amazoníatambién se llevan a cabo acciones de desmonte que se incluyen en lasacciones de ordenamiento del medio.

Gráfico 3.4: COSTO DE CONTROL VECTORIAL

En el mapa de conocimiento asociado a los costos de las medidas deprotección −gráfico 3.5− vemos que éstos dependen los costos asociados a laprotección de la vivienda y los asociados a la protección de las personas. Encada una de estas medidas sus costos varían de acuerdo a la opciónescogida para lograr la protección adecuada.

Costo Control vectorialControl

larvarioControladultos

Control Químico i

M2 desuperficie atratar(i,j,k)

Costo x m2de superficie

Superficies Permanentes

positivas

Superficies Temporalpositivas

Alteracionesambientales

Control Biológico j

•Peces•Bacterias•Larvas•Plantas Costo

unitario j

Ordenamientodel medio k

Costounitario k

•Drenaje•Relleno•Limpieza•Canalización•Mejoras de tecnología.

Control Químico i

Áreasa cubrir

•Residual•Espacial

Controla realizarpor tipode área

Costosunitarios i,kx vivienda

Población acubrir

Existenciade brote

Nivel de riesgo

Númerode viviendas


Costo Control vectorialControl

larvarioControladultos

Control Químico i

M2 desuperficie atratar(i,j,k)

Costo x m2de superficie

Superficies Permanentes

positivas

Superficies Temporalpositivas

Alteracionesambientales

Control Biológico j

•Peces•Bacterias•Larvas•Plantas Costo

unitario j


Costounitario k

•Drenaje•Relleno•Limpieza•Canalización•Mejoras de tecnología.

Control Químico i

Áreasa cubrir

•Residual•Espacial

Controla realizarpor tipode área

Costosunitarios i,kx vivienda

Población acubrir

Existenciade brote

Nivel de riesgo

Númerode viviendas



32

Gráfico 3.5: COSTOS DE MEDIDAS DE PROTECCION

La quimioprofilaxis es un tipo de medida de protección a las personas, cuyocosto depende del número de dosis utilizada, y de los costos fijos y variables(por dosis de su aplicación, tal como se muestra en el gráfico 3.6. El númerode dosis está determinada por la decisión de la población a cubrir y lapoblación expuesta. El costo por dosis depende del esquema dequimioprofilaxis escogido y del tiempo de tratamiento.

Gráfico 3.6: MEDIDAS DE PROTECCION A LAS PERSONAS –QUIMIOPROFILAXIS.

Medidasde

protecciónCostos deprotección a

la vivienda

Número depersonas Costo

unitario j

•Mallas

•Cortinas impregnadas.

•Mejoramiento de viviendas

Costos deprotección alas persona

MedidasA tomar

•Mosquiteros

•Quimioprofilaxis

•Repelentes.

•Ropa especial

CostoFijo

•Insumos

•Seguimiento

•Mantenimiento

•Implementación

•Capacitación

•Promoción

Tipo parásito

Tipo de Protección j

Poblaciónen riesgo

Número de Viviendas

Protegidas.

Costounitario i

CostoFijo

Tipo de Protección i

Poblaciónexpuesta

Áreasa cubrir

Grupo de¨Población

proteger

Tipo de vivienda

Medidasde

protecciónCostos deprotección a

la vivienda

Número depersonas Costo

unitario j

•Mallas


•Mejoramiento de viviendas


MedidasA tomar

•Mosquiteros

•Quimioprofilaxis

•Repelentes.

•Ropa especial

CostoFijo

•Insumos

•Seguimiento

•Mantenimiento

•Implementación

•Capacitación

•Promoción

Tipo parásito


Poblaciónen riesgo


Protegidas.

Costounitario i

CostoFijo


Poblaciónexpuesta

Áreasa cubrir

Grupo de¨Población

proteger

Tipo de vivienda

Quimio-profilaxis

Costo pordosis

Número dedosis

Farmaco-Resistencia

Tiempo detratamiento

Poblaciónexpuesta•Cloroquina

•Mefloquina

•Etc

Esquemade quimio-profilaxis

Viajerosa zonasde AR

Poblaciónen elevado

riesgo

CostoFijo

•Implementación

•Capacitación

•PromociónPoblación a

cubrir

Viajeros (quimioprofilaxis)

•Turistas

•Trabajadores AR

•Fuerzas Armadas

•Personal de salud en intervenciones.

Población de Alto riesgo de salud

•Gestantes Alto Riesgo.

•Menores de 5 años

•Adultos > 60 años

•EsplenectomizadosEspecies y

Cepas plasmo-diales


33

Los costos de la actividad de atención, asociados a la localización, diagnóstico,y tratamiento se detallan en el gráfico 3.7. Los costos unitarios por tratamientose han diferenciado de acuerdo al nivel de complejidad.

Gráfico 3.7: COSTOS DE ATENCION

En el gráfico 3.8 se identifica los diferentes componentes de los costosasociados a las actividades de vigilancia que se realicen de acuerdo a laestrategia escogida.

Gráfico 3.8: COSTOS ASOCIADOS A LA VIGILANCIA.

Las acciones de vigilancia entomológica se clasificaron en especializada y noespecializada, dependiendo del nivel de complejidad de las actividades arealizarse, tal como se muestra en el gráfico 3.9. La vigilancia no especializada

Costo deAtención

al pacienteCosto

LocalizaciónCosto

Diagnóstico

Costo Tratamiento

Sospechoso ID

CostoUnitario

Número dediagnósticos

Protocolode Dx

CostoUnitario

Febriles en población

Proporciónpor

malaria

Diagnósticoy

TratamientoPoblación En riesgo

Población infectada

Número decasos ID

ID Colaterales

Costo Tx por caso

Líneas deTx por zona

Proporciónde casos

Area deprocedencia

•Vivax

•Falciparum

-Complicados

-No Complicados

Por tipo, por complejidad, por línea de tratamiento.

•Gota gruesa y frotis

•Prueba rápida

•4 muestras por caso ID

•Vivax

•Falciparum

•Intra o extra muros.

Existenciade brote

febril

No febrilID

Búsquedaactiva

FebrilID

Costo deAtención

al pacienteCosto

LocalizaciónCosto

Diagnóstico

Costo Tratamiento

Sospechoso ID

CostoUnitario

Número dediagnósticos

Protocolode Dx

CostoUnitario

Febriles en población

Proporciónpor

malaria

Diagnósticoy

TratamientoPoblación En riesgo

Población infectada

Número decasos ID

ID Colaterales

Costo Tx por caso

Líneas deTx por zona

Proporciónde casos

Area deprocedencia

•Vivax

•Falciparum

-Complicados

-No Complicados

Por tipo, por complejidad, por línea de tratamiento.

•Gota gruesa y frotis

•Prueba rápida

•4 muestras por caso ID

•Vivax

•Falciparum

•Intra o extra muros.

Existenciade brote

febril

No febrilID

Búsquedaactiva

FebrilID

Costo de Vigilancia

Entomológica

Epidemiológica

Etiológica(Parásito)

Ambiental

Demográfica

Tipo, coberturae intensidad de vigilancia

a realizar

Costo de Vigilancia

Entomológica

Epidemiológica

Etiológica(Parásito)

Ambiental

Demográfica

Tipo, coberturae intensidad de vigilancia

a realizar


34

se realiza a nivel local tales como la colecta de larvas y adultos. La vigilanciaespecializada se realiza a nivel intermedio y regional, tales como estudios desusceptibilidad de resistencia a insecticidas, incriminación, comportamiento,etc.

Gráfico 3.9: COSTOS DE VIGILANCIA ENTOMOLOGICA.

De la misma forma, la vigilancia epidemiológica se ha estructurado en base alas acciones rutinarias y a estudios específicos. Ver gráfico 3.10. Para lavigilancia no especializada se consideró tanto la vigilancia activa como lapasiva de casos de Malaria, los cuales se realizan desde el nivel local alnacional. Dentro de la vigilancia especializada se realiza la determinación delíndice parasitario (IPA) y los estudios de casos severos y complicados.

En el gráfico 3.11, se muestra que los costos asociados a la vigilanciaetiológica está determinada por el número de pruebas por tipo (fármacoresistencia, biología molecular del parásito) y del costo unitario respectivo decada una de ellas; y ambos dependen del tipo de prueba que se escoja en laestrategia.

Los costos asociados a la vigilancia ambiental y demográfica consideranbásicamente los asociados a los reportes periódicos preparados en cadaDirección de Salud (DISA), tal como se muestra en los gráficos 3.12 y 3.13,respectivamente.

Costo de Vigilancia

Entomológica

ActividadDe colecta

Por tipo

Análisis de Laboratorio

Vigilanciaespecializada

Tipo de Estudio en

ÁreaEspecífica

Costo unitariopor acción

Vigilancia Noespecializada

•Larva

•Adulto•ID de

vector

ProcesamientoY análisis

•Colecta en criaderos (larvas)

•Atrayentes (adultos)

•Local•Intermedio

•Regional

Número De acciones

•Susceptibilidad y Resistencia a insecticidas.

•Incriminación

•Comportamiento.

•Biología (ciclo de vida)

•Residualidad

•Efectividad de insecticidas, etc.

Número de actividadesCosto

Unitario

PoblaciónTipo deÁrea porriesgo

Costo de Vigilancia

Entomológica

ActividadDe colecta

Por tipo

Análisis de Laboratorio


Tipo de Estudio en

ÁreaEspecífica

Costo unitariopor acción

Vigilancia Noespecializada

•Larva

•Adulto•ID de

vector

ProcesamientoY análisis

•Colecta en criaderos (larvas)

•Atrayentes (adultos)

•Local•Intermedio

•Regional

Número De acciones

•Susceptibilidad y Resistencia a insecticidas.

•Incriminación

•Comportamiento.

•Biología (ciclo de vida)

•Residualidad

•Efectividad de insecticidas, etc.

Número de actividadesCosto

Unitario

PoblaciónTipo deÁrea porriesgo


35

Gráfico 3.10: COSTOS DE LA VIGILANCIA EPIDEMIOLOGICA.

Gráfico 3.11: COSTOS DE LA VIGILANCIA ETIOLOGICA.

Costo de Vigilancia

Epidemiológica

Análisis y Reporte


Tipo xÁrea

Específica

Costo unitarioPor acción.

Vigilancia noespecializada

Recolecciónde información

•Local

•Disas

•Nacional

•IPA ( Indice parasitario)

•Casos severos y complicados.

Número De acciones

Frecuenciade reporte

CostoUnitario

Brote

Número de casos

Frecuenciapor actividad.

Costo de Vigilancia

Epidemiológica

Análisis y Reporte


Tipo xÁrea

Específica

Costo unitarioPor acción.

Vigilancia noespecializada

Recolecciónde información

•Local

•Disas

•Nacional

•IPA ( Indice parasitario)

•Casos severos y complicados.

Número De acciones

Frecuenciade reporte

CostoUnitario

Brote

Número de casos

Frecuenciapor actividad.

Costo de VigilanciaEtiológica

Costo depruebas

NúmeroDe pruebas

•Local

•Disas

•Nacional

Casos ID

TamañoDe muestras

Costo porTipo de pruebas

•Pruebas de fármaco resistencia.

•Biología molecular del parásito.

Tipo deEstudios a realizar

NúmeroDe estudios

Costo de VigilanciaEtiológica

Costo depruebas

NúmeroDe pruebas

•Local

•Disas

•Nacional

Casos ID

TamañoDe muestras

Costo porTipo de pruebas

•Pruebas de fármaco resistencia.

•Biología molecular del parásito.

Tipo deEstudios a realizar

NúmeroDe estudios


36

Gráfico 3.12: COSTOS DE LA VIGILANCIA AMBIENTAL.

Gráfico 3.13: COSTOS DE LA VIGILANCIA DEMOGRAFICA.

Los costos asociados a las acciones de promoción dependen de los tipos deactividades de IEC a realizar y de los costos de capacitación, tal como semuestra en el gráfico 3.14.

Costo de VigilanciaAmbiental

Costo deReportes

NúmeroDe reportes

•Local

•Disas

•Nacional

Costo porTipo de

información

•Climatológica.

•Condiciones de Agua.

•Flora y fauna.

•Localización mediante cartas geográfica.

•Características de vivienda.

•Saneamiento básico.

Tipo de Informacióna procesar

•Fuentes internas (primaria) y externas (terceros).

•SIG

FrecuenciaDe reportes

Puntosde vigilancia

Costo de VigilanciaAmbiental

Costo deReportes

NúmeroDe reportes

•Local

•Disas

•Nacional

Costo porTipo de

información

•Climatológica.

•Condiciones de Agua.

•Flora y fauna.

•Localización mediante cartas geográfica.

•Características de vivienda.

•Saneamiento básico.

Tipo de Informacióna procesar


•SIG

FrecuenciaDe reportes

Puntosde vigilancia

Costo de Vigilancia

Demográfica

Costo deReportes Número

De reportes

•Local

•Disas

•Nacional

Costo porTipo de

Reportes

•Monitoreo de flujo migratorio.

•Actividad económica y ocupacional.

•Tendencias demográficas.

Tipo de Información a

procesar


Frecuenciade reportes

Puntos devigilancia

Costo de Vigilancia

Demográfica

Costo deReportes Número

De reportes

•Local

•Disas

•Nacional

Costo porTipo de

Reportes

•Monitoreo de flujo migratorio.

•Actividad económica y ocupacional.

•Tendencias demográficas.

Tipo de Información a

procesar


Frecuenciade reportes

Puntos devigilancia


37

Gráfico 3.14: COSTOS DE PROMOCION

Los costos de investigación dependen de los estudios que se realicen deacuerdo al presupuesto asignado a la investigación operativa y aplicada, talcomo se muestra en el gráfico 3.15.

Gráfico 3.15: COSTOS DE INVESTIGACIÓN.

Los costos de la malaria para la población están determinados por los costosasociados a las medidas de protección, a la curación, a los costos deoportunidad y muerte, tal como se muestra en el gráfico 3.16.

Costo de Promoción

Costos porTipo de

Actividades

Costos Capacitación

Número deactividades

CostoVariable por

actividad

Costo Fijo•Campañas•Movilizaciones•Charlas•Paneles •Medios masivos•Impresiones

Tipo deActividadpor Área

•Profesionales de salud•Técnicos de salud•Formación de promotores

PoblaciónPersonalDe salud

•Alumnos•Promotores•Docentes•Padres de familia•Org. de base

PoblaciónA capacitar

Necesidadesde capaci-

tación

CostosX tipo deCapacitat.

Costo de Promoción

Costos porTipo de

Actividades

Costos Capacitación

Número deactividades

CostoVariable por

actividad

Costo Fijo•Campañas•Movilizaciones•Charlas•Paneles •Medios masivos•Impresiones

Tipo deActividadpor Área

•Profesionales de salud•Técnicos de salud•Formación de promotores

PoblaciónPersonalDe salud

•Alumnos•Promotores•Docentes•Padres de familia•Org. de base

PoblaciónA capacitar

Necesidadesde capaci-

tación

CostosX tipo deCapacitat.

Costo de Investigación

Ppto deInvestigación

Aplicada

Pto deInvestigación

Operativa

•Reservorio

•Vector

•Parásito

Vector

Reservorio Parásito

•Resistencia a insecticidad.

•Genotipificación del vector

•Respuesta inmunológica

Resistencia a la drogas.

•Pruebas in Vivo

•Pruebas in Vitro

•Pruebas Lab. Nivel molecular.

Genotipificacióndel plasmodium.

Polifmorfismo genético.

Nuevos esquemas de Tx

Diagnósticoy tratamiento

Prevención •IEC

•Participación social

•Estudios de cohortes.

•Pruebas rápidas.

Epidemioló-gica

•Factores de riesgo.

•Estudios de brote.

Registro einformación

Entomológico

•Estudios de comportamiento y habitat del vector.

•Resistencia del vector.

•Evaluación de métodos de control.

Costo de Investigación

Ppto deInvestigación

Aplicada

Pto deInvestigación

Operativa

•Reservorio

•Vector

•Parásito

Vector

Reservorio Parásito

•Resistencia a insecticidad.

•Genotipificación del vector

•Respuesta inmunológica

Resistencia a la drogas.

•Pruebas in Vivo

•Pruebas in Vitro

•Pruebas Lab. Nivel molecular.

Genotipificacióndel plasmodium.

Polifmorfismo genético.

Nuevos esquemas de Tx

Diagnósticoy tratamiento

Prevención •IEC

•Participación social

•Estudios de cohortes.

•Pruebas rápidas.

Epidemioló-gica

•Factores de riesgo.

•Estudios de brote.

Registro einformación

Entomológico

•Estudios de comportamiento y habitat del vector.

•Resistencia del vector.

•Evaluación de métodos de control.


38

Gráfico 3.16: COSTOS DE LA MALARIA PARA LA POBLACION

En el gráfico 3.17 se observa que los costos asociados a las medidas deprotección para la población también se diferencia en los asociados a laprotección personal y a la vivienda. Las acciones de promoción del gobiernoinfluyen directamente a la proporción de la población que está dispuesta ainvertir recursos y utilizar medidas de protección contra la malaria.

Gráfico 3.17: COSTOS DE LAS MEDIDAS DE PROTECCIÓN PARA LAPOBLACION

Los costos de curación para la población dependen del número de casos y delcosto de curación unitario promedio. Los componentes de este costo son: losgastos de transporte, medicinas, exámenes auxiliares, consultas y/ohospitalización y los cuidados personales necesarios. Ver gráfico 3.18.


Costos para lapoblación


(Gobierno)

Costos deoportunidad

Costos decuración


Costos pormuertes


Costos para lapoblación


(Gobierno)


Costos decuración


Costos pormuertes

Medidasde Protecciónpara la Pob.Costos de

protección a la vivienda

Número depersonas

Costounitario j

•Mallas


•Vivienda prefabricadas


•Mosquiteros

•Quimioprofilaxis

•Repelentes.

•Ropa especialTipo

de vector

Poblaciónen riesgo no

cubierta


Protegidas.

Costounitario i

PoblaciónEn riesgo

Proporciónque utilizaprevención



Promoción

Tipode vivienda

Medidasde Protecciónpara la Pob.Costos de

protección a la vivienda

Número depersonas

Costounitario j

•Mallas


•Vivienda prefabricadas


•Mosquiteros

•Quimioprofilaxis

•Repelentes.

•Ropa especialTipo

de vector

Poblaciónen riesgo no

cubierta


Protegidas.

Costounitario i

PoblaciónEn riesgo

Proporciónque utilizaprevención



Promoción

Tipode vivienda


39

Gráfico 3.18: COSTOS DE CURACIÓN PARA LA POBLACION

Los costos de oportunidad para la población dependen del tiempo empleadoen los viajes para diagnóstico y tratamiento, el tiempo de espera y atención, eltiempo empleado por un tercero en el cuidado del enfermo, el tiempo perdidopor incapacidad y otras perdidas generadas por la enfermedad. Ver gráfico3.19.

Gráfico 3.19: COSTOS DE OPORTUNIDAD PARA LA POBLACION

No se ha realizado una estructuración más detallada de los costos deoportunidad de la malaria ya que en el presente estudio se utilizan los

Costo unitariode curación.

Transporte

Medicinas Consultas y/ohospitalización

Cuidadospersonales

ExámenesAuxiliares

Costo porTipo

DistanciaGravedad y

complicación

Especies yCepas

plasmodiales

NúmeroDe casos

Costos deCuración depoblación

Diagnósticoy manejode casos

Condición delpaciente

Calidaddel servicio

de salud

•Eficiencia•Eficacia

Promoción

•Estado de salud•Condiciones Biológicas•Culturales

Costo unitariode curación.

Transporte

Medicinas Consultas y/ohospitalización

Cuidadospersonales

ExámenesAuxiliares

Costo porTipo

DistanciaGravedad y

complicación

Especies yCepas

plasmodiales

NúmeroDe casos

Costos deCuración depoblación

Diagnósticoy manejode casos

Condición delpaciente

Calidaddel servicio

de salud

•Eficiencia•Eficacia

Promoción

•Estado de salud•Condiciones Biológicas•Culturales

Tiempo deEspera yatención

Tiempo de viaje

Perdidas esp. por

incpacidad

Tiempo de Cuidado de

enfermo

Tiempo perdido por incapacidad

Costos Promedio x

caso


Número decasos

Tiempo deEspera yatención

Tiempo de viaje

Perdidas esp. por

incpacidad

Tiempo de Cuidado de

enfermo

Tiempo perdido por incapacidad

Costos Promedio x

caso


Número decasos


40

resultados del estudios previos del impacto económico de la malaria1, dondese han realizado encuestas de hogares para determinar el tiempo perdido porla población, y se ha valorado los costos generados.

En el presente estudio, por simplicidad, hemos valorado la vida humana entérminos económicos a fin de tener un valor base sobre el cual tomardecisiones. Se debe considerar en todo momento que la pérdida de producciónes lo mínimo con lo cual se puede valorar una muerte evitada, y que hay quetener en cuenta que el objetivo de las intervenciones es mejorar el estado desalud y las condiciones de vida de la población.

En el gráfico 3.20 se muestra la forma como se ha estructurado los costosgenerados por las muertes de malaria. Estos dependen de la producciónpromedio per capita para la zona de estudio y del número de años perdidospor la muerte a causa de la enfermedad. El estimado de los años perdidos sebasa en la distribución de edades de las defunciones y del promedio de vidaestimado para la población.

Gráfico 3.20: COSTOS POR MUERTES

3.3.2. Mapa de conocimiento para el Número de Muertes.-

La efectividad de las estrategias planteadas está dada por el número demuertes y casos evitados. Los factores que influyen en el número de muertesocasionadas por la Malaria son el número de casos complicados y la letalidadde los mismos como se muestra en el gráfico 3.21.

Gráfico 3.21: ESTIMACIÓN DEL NUMERO DE MUERTES Y NUMERO DECASOS.

1 Impacto Económico de la Malaria en el Perú. MINSA. Serie Vigía Nº 1. Lima Agosto 1999.

Númeromuertes

Distribuciónde edades

Esperanzade vida

promedio

Añosperdidos

Costos porMuertes

ProducciónAnual per

capita

Áreageográfica

Númeromuertes

Distribuciónde edades

Esperanzade vida

promedio

Añosperdidos

Costos porMuertes

ProducciónAnual per

capita

Áreageográfica


41

La letalidad de los casos complicados está en función del nivel de eficiencia delos servicios de salud, los cuales dependen de los recursos destinados alfortalecimiento de la capacidad de diagnóstico y manejo de casos. El númerode casos complicados depende de la proporción de casos complicados deltotal de casos de Malaria por tipo. Esta proporción de complicaciones en loscasos depende también de la eficiencia de servicios de salud y del diagnósticoy tratamiento tardío. Esta última variable está influenciada por el acceso a losservicios de salud, la cual a su vez depende de las acciones de promoción quese implementen.

El número de casos depende de la población infectada y de la probabilidadidentificar la enfermedad por parte de los servicios de salud. A su vez lapoblación infectada depende de la existencia de una población expuesta noprotegida, de la presencia de un vector infectado, del número de infectadosque puede generar un reservorio con determinada cepa plasmodial, y de ladisponibilidad de un tratamiento antimalárico efectivo. Este tratamientodepende de la disponibilidad de servicios de salud para su aplicación y de lafármaco resistencia existente, la cual está condicionada por la especie y cepaplasmodial involucrada.

La existencia del vector infectado depende la disponibilidad de reservoriohumano con la enfermedad, de la densidad del vector y de la capacidad detransmitir la enfermedad, que es específica a cada especie de vector, tal comose muestra en el gráfico 3.22.

NúmeroMuertes

NúmeroCasosx tipo

P. falciparumP. vivax

Letalidadde casos

complicados

Infectados x reservorio

Eficienciade servicios

de salud

Diagnóstico yManejo de

casos

VectorInfectado

Especies yCepas plasmo-

diales

PoblaciónExpuesta no

protegida

Casoscomplicados

Proporciónde Casos

complicados

Dx y Txtardío

Acceso a losServicios de

salud

Farmaco-resistencia

TratamientoAntimalárico

efectivo

Serviciosde salud

Poblacióninfectada

ReservorioHumano t-1

•Aspectos culturales•Geográficos•Administrativos•Económicos

Promoción

ProbilidadID un caso

NúmeroMuertes

NúmeroCasosx tipo

P. falciparumP. vivax

Letalidadde casos

complicados


Eficienciade servicios

de salud

Diagnóstico yManejo de

casos

VectorInfectado

Especies yCepas plasmo-

diales

PoblaciónExpuesta no

protegida

Casoscomplicados

Proporciónde Casos

complicados

Dx y Txtardío

Acceso a losServicios de

salud

Farmaco-resistencia

TratamientoAntimalárico

efectivo

Serviciosde salud

Poblacióninfectada

ReservorioHumano t-1

•Aspectos culturales•Geográficos•Administrativos•Económicos

Promoción

ProbilidadID un caso


42

Gráfico 3.22: MAPA DE CONOCIMIENTO DE LA EXISTENCIA DELVECTOR INFECTADO

La densidad del vector depende de su tipo y resistencia, de las acciones decontrol vectorial realizadas y su efectividad, y de las variaciones en lascondiciones del medio, tanto las ambientales como las generadas por elhombre, y la existencia de criaderos.

La resistencia del vector dependerá de la especie del mismo, del uso deinsecticidas en agricultura y del control vectorial realizado de acuerdo a laestrategia. Las acciones de control vectorial a realizar dependerá de laexistencia de servicios de salud y de las acciones de vigilancia entomológicaque se realicen. La efectividad del control vectorial dependerá en buenamedida de la respuesta de la población a las acciones de promoción que serealice el Gobierno.

En el gráfico 3.23 se observa que la población expuesta no protegida dependede la población expuesta, de las medidas de protección (a la vivienda y a lapoblación) que se realicen, de la adopción de la población de dichas medidas,y de los aspectos culturales de la población analizada.

La población expuesta depende de la actividad ocupacional predominante enla zona, los movimientos poblacionales y el crecimiento de la población. Losmovimientos de la población depende básicamente de las actividades socioeconómicas de la zona. Las medidas de protección para las viviendas,dependerán de su tipo y ubicación respecto al medio. Por último, la adopciónde medidas de protección dependerán de los aspectos culturales y de lasacciones de promoción que realice el gobierno.

Controlvectorial

VectorInfectado

VariacionesCondicionesambientales

ResistenciaVector

Densidad del vector

VariacionesCondicionesgeneradas

•F. Niño

•Desastres Naturales

•Pobreza

•Proyectos

•Act. Econ (cultivos y actividad extractiva)

•Ampliación frontera

Agrícola.

•Org. comunal

Vigilancia

Especiede vector

Respuestade la

Población

Promoción

ServiciosDe salud

Reservoriohumano

EfectividadControl

Vectorial

Uso deInsecticidas en

Agricultura •Cultura•Actitudes•Hábitos

Capacidadvectorial

Existencia de criaderos

Controlvectorial

VectorInfectado

VariacionesCondicionesambientales

ResistenciaVector

Densidad del vector

VariacionesCondicionesgeneradas

•F. Niño

•Desastres Naturales

•Pobreza

•Proyectos

•Act. Econ (cultivos y actividad extractiva)

•Ampliación frontera

Agrícola.

•Org. comunal

Vigilancia

Especiede vector

Respuestade la

Población

Promoción

ServiciosDe salud

Reservoriohumano

EfectividadControl

Vectorial

Uso deInsecticidas en

Agricultura •Cultura•Actitudes•Hábitos

Capacidadvectorial

Existencia de criaderos


43

Gráfico 3.23: MAPA DE CONOCIMIENTO PARA LA ESTIMACIÓN DE LAPOBLACIÓN EXPUESTA NO PROTEGIDA.

3.4 Definición de rangos de incertidumbre para las variables.-

Con los mapas de conocimiento se identificó 32 factores generadores deincertidumbre, que constituyen los “inputs” para el modelo cuantitativo en hojade cálculo. El equipo de trabajo, con apoyo de diferentes expertos del sector,valoró los rangos de estos factores. La definición operativa de cada uno deellos se detalla en el anexo E.

La tabla 3.3 muestra algunos de estos rangos, muchos de ellos no son valoresescalares sino escenarios que representan un conjunto de valores, como el“efecto Fenómeno del Niño”, que busca cuantificar el impacto de los diferentesgrados de intensidad del fenómeno en el número de casos. El total de estosrangos se encuentra en los “inputs” del modelo en la hoja de cálculo (seadjunta con este reporte una copia magnética de dicho modelo).

Los valores “bajo”, “base” y “alto”, son definidos usando el primer, quinto ynoveno decil de las probabilidades acumuladas asociadas a estos factores.Formalmente, la definición de estos valores esta dado por:

Ø Bajo: Hay un 10% de probabilidad de que el factor será menor que estevalor.

Ø Alto: Hay un 10% de probabilidad de que el factor será mayor que estevalor.

Ø Base: Hay un 50% de probabilidad de que el factor será menor que estevalor.

Los valores ingresados en el modelo se estimaron en base a una metodologianormativa descrita en el punto C.2 de los anexos.

Poblaciónexpuesta

Movimientospoblacionales

ActividadesSocio-

económicas

CrecimientoPoblación

Promoción

Medidasde

protección

Aspectosculturales

•Cond. de vivienda.•Hábitos.

PoblaciónExpuesta

No protegida

•Proyectos•Estacionalidad de act. Económica•Focos de desarrollo.

Actividadocupacional

Adopción deMedidas de protección

Serviciosde salud

•Actividades de exploración.•Militares.•Personal de salud.•Otros

•Coordinación con otros sectores.

Tipos devivienda

Ubicaciónde la

vivienda

Poblaciónexpuesta

Movimientospoblacionales

ActividadesSocio-

económicas

CrecimientoPoblación

Promoción

Medidasde

protección

Aspectosculturales

•Cond. de vivienda.•Hábitos.

PoblaciónExpuesta

No protegida

•Proyectos•Estacionalidad de act. Económica•Focos de desarrollo.

Actividadocupacional

Adopción deMedidas de protección

Serviciosde salud

•Actividades de exploración.•Militares.•Personal de salud.•Otros

•Coordinación con otros sectores.

Tipos devivienda

Ubicaciónde la

vivienda


44

Tabla 3.3: Rangos de las variables de incertidumbre.

Bajo Base Alto Bajo Base Alto Bajo Base Alto

1 Crecimiento Pob. % anual 1.10% 2.20% 2.80% 1.80% 2.10% 2.50% 1.50% 2.50% 3.50%

2Infectados por M. Falciparum x reservorio

Casos/Reservorio 4.00 6.03 8.00 0.00 0.00 0.00 6.00 8.50 11.00

3Infectados por M. Vivax x reservorio

Casos/Reservorio 8.00 12.15 16.00 4.00 5.65 8.00 4.00 5.85 8.00

4 Prob. ID Caso Falciparum Prob 0.92 0.95 0.98 0.8 0.9 0.9 0.8 0.85 0.9

5 Prob. ID Caso Vivax Prob 0.88 0.92 0.96 0.8 0.85 0.9 0.75 0.8 0.85

6 Sospechosos x Caso ID Sosp/Caso 8 10 12 8 10 12 8 10 12

7 Prop. Casos gestantes Gest/Caso 0.01 0.02 0.03 0.01 0.02 0.03 0.01 0.02 0.03

8Prop. Casos Falciparum complicados

Compl/caso 0.003 0.006 0.008 0 0 0 0.03 0.05 0.08

9Prop. Casos Vivax complicados

Compl/caso 0.0001 0.000125 0.0002 0.0001 0.000125 0.0002 0.0001 0.000125 0.0002

10Prop. Casos Falciparum q´ mueren

Mte/caso C 0.01 0.03 0.05 0 0 0 0.03 0.06 0.07

11 Prop. Casos vivax q´ mueren Mte/caso C 0 0 0 0 0 0 0 0 0

12 Protocolo Tx 1-2 1 2 2 1 2 2 1 2 2

13 Efec Tx Falciparum P. antiguo % casos curados 0.3 0.45 0.6 0 0 0 0.4 0.5 0.6

14 Efec Tx Vivax P. antiguo % casos curados 0.75 0.78 0.8 0.75 0.78 0.8 0.7 0.73 0.75

15 Efec Tx Falciparum P. Nuevo % casos curados 0.9 0.93 0.95 0 0 0 0.85 0.9 0.95

16 Efec Tx Vivax P. Nuevo % casos curados 0.85 0.9 0.95 0.8 0.87 0.95 0.75 0.8 0.85

17Reserv Falciparum x caso inicial

Reserv/caso 0.07 0.08 0.1 0 0 0.01 0.05 0.2 0.3

18 Reserv Vivax x caso inicial Reserv/caso 0.07 0.08 0.1 0.02 0.1 0.2 0.1 0.35 0.5

19 Promoción en efectividad CV Factor 1.1 1.2 1.3 1.1 1.2 1.3 1.1 1.2 1.3

20 Vigilancia en efectividad CV Factor 1.3 1.35 1.4 1.3 1.35 1.4 1.3 1.35 1.4

21 Prop. Pob protegida por CV Red. Riesgo 0.6 0.7 0.75 0.5 0.6 0.7 0.15 0.25 0.3

22 Crecimiento Cob SS % anual -0.02 0 0.02 -0.02 0 0.02 -0.02 0 0.02

23 Pob Riesgo para Brote F % 0.6 0.7 0.8 0.6 0.7 0.8 0.6 0.7 0.8

24 Pob Riesgo para Brote V % 0.6 0.7 0.8 0.6 0.7 0.8 0.6 0.7 0.8

25 Prop Pob afectada x Brote % 0.05 0.1 0.25 0.05 0.1 0.25 0.05 0.1 0.25

26 MP en reducción de riesgo 1-3 1 2 3 1 2 3 1 2 3

27Cobertura inical de MP_Población

1-3 1 2 3 1 2 3 1 2 3

28 Factor Ajuste costos Dx y Tx Factor0.9

1 1.20.9

1 1.20.9

1 1.2

29 Costo Oportunidad Pob 1-3 1 2 3 1 2 3 1 2 3

30 Producción Anual per Capita US$/año3200 3500 4000 1000 2000 2700 1000 2000 2700

31 Efecto Fenómeno del Niño Escenario 1-3 1 2 3 1 2 3 1 2 3

32 Tasa de descuento % anual 0.06 0.08 0.1 0.06 0.08 0.1 0.06 0.08 0.1

UnidadCosta Norte Selva Central Amazonía

Nombre corto#


45

IV. ANÁLISIS DETERMINISTICO.-

En el análisis determinístico, se desarrolló formalmente las relaciones entre lasvariables identificadas en los mapas de conocimiento y se plasmaron en unmodelo en hoja de cálculo, que permitió realizar la evaluación de lasestrategias identificadas en una forma eficiente. Este modelo calcula los flujosde costos, número de casos y muertes. Además, facilita el análisis desensibilidad utilizando los rangos de los valores de los factores inciertos y elsoftware apropiado (Supertree®).

4.1 Modelo determinístico.-

El modelo determinístico cuantifica las relaciones identificadas en los mapasde conocimiento. El detalle de estas ecuaciones, agrupadas por costos,efectividad y costo-efectividad se presenta en el anexo A.

Muchas de las ecuaciones son del tipo identidad, como por ejemplo el costototal, que es la suma del costo de implementación más el costo para lapoblación. Otras ecuaciones son funciones que describen las relaciones decomportamiento entre los factores considerados.

Las relaciones matemáticas del modelo para la estimación de los costos,número de casos y número de muertes se plamaron en una hoja de cálculo.Este modelo en hoja de cálculo tendré tiene grandes secciones. La sección deinputs, donde se especifica las estrategias identificadas y los factores deincertidumbre con sus rangos respectivos para cada región del estudio. En lasección de cálculos se describen en forma exhaustiva las relaciones al nivel delas áreas de análisis (distritos), y se calculan los costos unitarios en detalle, loque permitió recoger las opiniones de los expertos con un alto grado deconfianza; y realizar las operaciones que permiten establecer los flujos de losdiferentes tipos de costos, el número de casos y muertes para el horizonte deanálisis. Finalmente, en la sección de resultados se resumen las variables desalida e indicadores de desempeño de cada estrategia basándose en loscostos, efectividad y costo-efectividad.

Una característica importante de este modelo en hoja de cálculo es suflexibilidad para evaluar las diferentes estrategias en cada una de las regiones,bajo muchos escenarios en una forma eficiente. Usando el softwareSupertree, el modelo posibilitará el análisis de sensibilidad para identificar losfactores críticos en la generación de incertidumbre. Luego, en el análisisprobabilístico, permite el desarrollo de perfiles de riesgo para cada una de lasestrategias, a través de evaluar el modelo para cada uno de los muchosescenarios a generar.


46

Gráfico 4.1: Modelo en Hoja de Cálculo.

El modelo en hoja de cálculo cuenta con una detallada base de información delas variables relevantes y de los costos unitarios utilizados, que se obtuvo delas entrevistas con los expertos en cada una de las regiones, como se muestraen el gráfico 4.2

Gráfico 4.2: DIAGRAMA DE FLUJO DEL MODELO EN HOJA DE CALCULO(I).

Factores de incertidumbre

•Costos Unitarios de intervenciones.

•Reservorios humano

•Comportamiento de agentes.

•Prob. de la pob. expuesta de enfermar

•Niveles de eticiencia.

•Etc.

Resultados

•Nº casos.

•Nº de muertes

•Costos

•Costo-efectividad

Variables de decisión

•Cobertura.


•Vigilancia

•Coordinaciones

Modelo en hoja decálculo

Supertree®

12345

A B C

•Promoción

•Capacidad Diagnóstica y Manejo de casos.


Factores de incertidumbre

•Costos Unitarios de intervenciones.

•Reservorios humano

•Comportamiento de agentes.

•Prob. de la pob. expuesta de enfermar

•Niveles de eticiencia.

•Etc.

Resultados

•Nº casos.

•Nº de muertes

•Costos

•Costo-efectividad

Variables de decisión

•Cobertura.


•Vigilancia

•Coordinaciones

Modelo en hoja decálculo

Supertree®

12345

A B C12345

A B C

•Promoción

•Capacidad Diagnóstica y Manejo de casos.


Inicio

Fin

Si

No

¿∃ReservorioHumano?

Area sinRiesgo

¿∃Vector?

No

Si

ReservorioInicial local

¿Movimientode Pob. In-fectada?

No

Si

Area enRiesgoPotencial

ViajerosInfectados

ReservorioTotal -

Casos No ID t -1

Pob.Local

Casos IDt-1

¿AccionesPrevención

y Ctrl?No

Si

Areas y Población

a cubrir

¿Accionesde promo -

ción? No

Si

Población quetoman medidaspreven. y ctrl

1

¿AccionesVigilancia?

1

2

2

Areas y Población

a cubrir

Accionesde vigilancia

No

Si

EfectividadAcciones

Ctrl Vectores

¿Accionesde ControlVectorial? No

Si

Poblaciónen riesgo

con CV

Poblaciónen riesgo

sin CV

Accionesde Ctrl Vect

3

6

% Pob en riesgo

8

Inicio

Fin

Si

No

¿∃ReservorioHumano?

Area sinRiesgo

¿∃Vector?

No

Si

ReservorioInicial local

¿Movimientode Pob. In-fectada?

No

Si

Area enRiesgoPotencial

ViajerosInfectados

ReservorioTotal -

Casos No ID t -1

Pob.Local

Casos IDt-1

¿AccionesPrevención

y Ctrl?No

Si

Areas y Población

a cubrir

¿Accionesde promo -

ción? No

Si

Población quetoman medidaspreven. y ctrl

1

¿AccionesVigilancia?

1

2

2

Areas y Población

a cubrir

Accionesde vigilancia

No

Si

EfectividadAcciones

Ctrl Vectores

¿Accionesde ControlVectorial? No

Si

Poblaciónen riesgo

con CV

Poblaciónen riesgo

sin CV

Accionesde Ctrl Vect

3

6

% Pob en riesgo

8


47

Gráfico 4.2: DIAGRAMA DE FLUJO DEL MODELO EN HOJA DE CALCULO(II).

4.2 Análisis determinístico de la Costa Norte

En el análisis determinístico se analizó el caso base y se realizó el análisis desensibilidad para identificar las variables críticas para la Costa Norte, a la luzde la información recopilada del grupo de expertos de dicha región.

4.2.1 Análisis del caso base – Costa Norte.-

En el caso base del análisis determinístico, todas las variables de “input” sonfijadas en su valor base (ver tabla 3.3). Este escenario permitió lograrentendimientos iniciales con respecto a los resultados futuros de cadaestrategia, sin considerar la incertidumbre.

El gráfico 4.3 ilustra la variación de la estructura del costo total entre lasdiferentes estrategias en el caso base. La estrategia 5 (Optima Costa Norte) esla más costosa para la sociedad y para el Gobierno (US$ 57.8 y 55.3 millones,respectivamente), pero la menos costosa para la población (US$ 2.5millones). La menos costosa para la sociedad y para el Gobierno es laestrategia 2 (“Mosquiteros”) con US$ 16.4 y 13.7 millones respectivamente.

ProbabilidadID un caso

5

5

NúmeroCasos no ID

Número de diagnósticos

Si

Casos nocurados

ColateralesDx

Esquemas Tx

EfectividadTx

Fin

Númerode Muertes

Sospechospor caso

ID

¿CasoID?

NúmeroCasos ID

Reservorio

6

ColateralesX caso

Letalidad de casos graves

ProporciónCasos

complicados

NúmeroCasos ID

complicados

7

7

¿Medidas de Protec-

ción?

3

No

Si

Medidasde protec-

ción

Poblaciónprotegida

Poblaciónexpuesta no

protegida


Poblacióninfectada

4

8

ProbabilidadID un caso

5

5

NúmeroCasos no ID

Número de diagnósticos

Si

Casos nocurados

ColateralesDx

Esquemas Tx

EfectividadTx

Fin

Númerode Muertes

Sospechospor caso

ID

¿CasoID?

NúmeroCasos ID

Reservorio

6

ColateralesX caso

Letalidad de casos graves

ProporciónCasos

complicados

NúmeroCasos ID

complicados

7

7

¿Medidas de Protec-

ción?

3

No

Si

Medidasde protec-

ción

Poblaciónprotegida

Poblaciónexpuesta no

protegida


Poblacióninfectada

4

8


48

Gráfico 4.3

La estructura del costo de implementación en el caso base, varía entre lasdiferentes estrategias como lo muestra el gráfico 4.4. Sin embargo, en todasellas los costos asociados a las Medidas de Protección y a la Atención alpaciente son los más significativos.2.

Grafico 4.4:

2 En el anexo D se presentan el detalle de los flujos de caja de los costos de implementación,asociados al caso base, para cada una de las estrategias

Costo Total por Estrategia para el caso base

0

10

20

30

40

50

60

70

1 2 3 4 5

Estrategia

Mil

lon

es

US

$

Gobierno Población


0

10

20

30

40

50

60

70

1 2 3 4 5

Estrategia

Mil

lon

es

US

$

Gobierno Población

Costo de Implementación para el caso base

0

10

20

30

40

50

60

1 2 3 4 5Estrategia

Millo

nes U

S$

MP Atención Vigilancia CV Promoción Fortalecimiento


0

10

20

30

40

50

60

1 2 3 4 5Estrategia

Millo

nes U

S$



49

El costo de implementación de la estrategias 5 tiene un alto componenteasociado a las medidas de protección, debido a que la cobertura alcanza lasáreas de alto y mediano riesgo, mientras que las otras estrategias solo secentran en zonas de alto riesgo.

Con respecto a la estructura de los costos para la población, el gráfico 4.5 nosmuestra que los costos de oportunidad (perdidas de tiempo por atenciones,incapacidad, transporte, esperas, etc) representan más del 95% del costo total.Los costos por muertes (años de vida no producidos) y los costos por controlvectorial son muy pequeños. La estrategia 1 (Actual) es la más costosa parala población, mientras que la estrategia 5 (Optima) es la menos costosa con unvalor de US$ 2.5 Millones.

Gráfico 4.5:

En el gráfico 4.6, se observa que las estrategias alternativas, en el caso base,tienen diferente impacto en la generación de casos. La estrategia Actualproduce 113,211 casos. La estrategia 5, “optima”, resulta serlo pues genera elmenor número de casos en los próximos 5 años (46,852).

Costo para la población en el caso base

0

1

2

3

4

5

6

1 2 3 4 5Estrategia

Millo

nes U

S$

Oportunidad Muertes CV MP


0

1

2

3

4

5

6

1 2 3 4 5Estrategia

Millo

nes U

S$



50

Gráfico 4.6

El número de muertes generados por las diferentes estrategias, en el casobase, es muy pequeño debido a la baja tasa de letalidad existente en la costanorte. Del gráfico 4.7, vemos que la estrategia 1 es la que produce el mayornúmero de muertes.

Gráfico 4.7:

4.2.2 Análisis de Sensibilidad Determinístico – Costa Norte.-

Mediante el análisis de sensibilidad determinístico se identificaron lasincertidumbres más importantes en cada una de las estrategias en la costa

Número de casos en el caso base

0

20

40

60

80

100

120

1 2 3 4 5Estrategia

Miles d

e C

aso

sNúmero de casos en el caso base

0

20

40

60

80

100

120

1 2 3 4 5Estrategia

Miles d

e C

aso

s

Número de muertes en el caso base

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

1 2 3 4 5Estrategia

Mu

ert

es


0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

1 2 3 4 5Estrategia

Mu

ert

es


51

norte. Los resultados de este análisis se presentan gráficamente utilizando losdiagramas de tornado3.

a) Identificación de Variables Críticas en la determinación del Costo-Costa Norte.-

Los diagramas de tornado para cada estrategia analizada se muestran en elanexo B.1. Como ilustración se presenta el tornado asociado a la estrategia 5,“óptima costa norte”, en el gráfico 4.8.

Las incertidumbres claves en la generación de incertidumbre en el costo totalde la estrategia 5 son: el número de infectados de malaria por P. vivax ymalaria por P. falciparum que puede generar un reservorio si no se realizanacciones de control y prevención, la efectividad de las medidas de protecciónen la reducción de riesgo, la efectividad del tratamiento de malaria por P. vivaxy la probabilidad de identificar un caso vivax4. Estas 5 variables explican el99% total de la incertidumbre del costo total de la malaria.

Gráfico 4.8: Diagrama de Tornado para la Estrategia 5 (Optima Costa Norte), Costo Total

Del análisis de los 5 diagramas de tornado, podemos afirmar que los factorescríticos de riesgo en los costos totales son básicamente los mismos para todaslas estrategias analizadas, aunque su importancia relativa varía, como semuestra en la tabla 4.1.

3 Para una discusión amplia sobre el análisis de sensibilidad e interpretación de los diagramasde tornado, ver el articulo de Salinas “Análisis de Sensibilidad: Cómo Identificar los FactoresCríticos en un Problema de Decisiones”, en Punto de Equilibrio, Mayo-Junio 1999. Universidaddel Pacífico, Lima-Perú.4 Caso vivax = caso de malaria por P. vivax. Idem para los casos por P. falciparum

12.150.9

20.926.03

0.70.93

1.212

0.951.35

0.0220.1

0.0062

100.030.02

53.471.085.295.099.099.599.799.899.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0

Infectados por M. Vivax x reservorioEfec Tx Vivax P. Nuevo

MP en reducción de riesgoProb. ID Caso Vivax

Infectados por M. Falciparum x reservorioProp. Pob protegida por CV

Efec Tx Falciparum P. NuevoPromoción en efectividad CVFactor Ajuste costos Dx y Tx

Costo Oportunidad PobProb. ID Caso Falciparum

Vigilancia en efectividad CVCrecimiento Pob.

Prop Pob afectada x BroteProp. Casos Falciparum complicados

Efecto Fenómeno del NiñoSospechosos x Caso ID

Prop. Casos Falciparum q´ muerenProp. Casos gestantes

VAN del Costo Total (Millones US$)

40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90

Valor Base: US$57. 868 millones

8 16

0.95 0.853 1

0.96 0.884 8

0.75 0.6

0.95 0.91.3 1.1

0.9 1.2

1 30.98 0.921.4 1.3

0.011 0.028

0.05 0.250.003 0.008

1 38 12

0.01 0.05

0.01 0.03

ValorBase

% Var.explicada

12.150.9

20.926.03

0.70.93

1.212

0.951.35

0.0220.1

0.0062

100.030.02

53.471.085.295.099.099.599.799.899.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0




Efec Tx Falciparum P. NuevoPromoción en efectividad CVFactor Ajuste costos Dx y Tx







40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90


8 16

0.95 0.853 1

0.96 0.884 8

0.75 0.6

0.95 0.91.3 1.1

0.9 1.2

1 30.98 0.921.4 1.3

0.011 0.028

0.05 0.250.003 0.008

1 38 12

0.01 0.05

0.01 0.03

ValorBase

% Var.explicada


52

Tabla 4.1: Porcentaje Explicado de la incertidumbre en los costos totalespor estrategia, en la Costa Norte.

La incertidumbre de estos cinco factores serán considerados explícita ysimultáneamente en el análisis probabilístico.

b) Identificación de Variables Críticas en la determinación del Número deCasos - Costa Norte.-

Los resultados del análisis de sensibilidad determinístico asociado al Númerode Casos para cada estrategia, se muestra en el anexo B.2. El diagramaasociado a la estrategia 5 se muestra en el gráfico 4.9, que como dijimosanteriormente, es la estrategia “optima” en reducir el número de casos, pero lohace a un costo muy alto. En la gráfica vemos que el número de infectadosque pueden generar un reservorio de P. falciparum y de P. vivax, la efectividadde las medidas de protección y del tratamiento de malaria por P. vivax y laprobabilidad de identificar un caso vivax, explican el 97% de la incertidumbretotal en el número de casos.

Gráfico 4.9: Diagrama de Tornado para la Estrategia 5 (Optima Costa Norte)

12.150.9

0.922

6.030.71.2

1.350.930.95

20.022

63.881.989.895.497.098.699.9

100.0100.0100.0100.0100.0


Prob. ID Caso VivaxMP en reducción de riesgo


Promoción en efectividad CVVigilancia en efectividad CV

Efec Tx Falciparum P. NuevoProb. ID Caso Falciparum

Efecto Fenómeno del NiñoCrecimiento Pob.

Miles de Casos en 5 años

20 40 60 80 100

Valor Base: 48 004 casos

8 16

0.95 0.85

0.96 0.88

3 1

4 8

0.75 0.6

1.3 1.1

1.4 1.3

0.95 0.9

0.98 0.92

1 3

0.011 0.028

ValorBase

% Var.explicada

12.150.9

0.922

6.030.71.2

1.350.930.95

20.022

63.881.989.895.497.098.699.9

100.0100.0100.0100.0100.0








20 40 60 80 100


8 16

0.95 0.85

0.96 0.88

3 1

4 8

0.75 0.6

1.3 1.1

1.4 1.3

0.95 0.9

0.98 0.92

1 3

0.011 0.028

ValorBase

% Var.explicada

0.325.225.927.01.0Efectividad de las acciones de control vectorial.

4.01.61.51.32.3Infectados de malaria P. Falciparum por reservorio.

9.89.08.57.39.4Probabilidad de identificar un caso de malaria P. Vivax.

17.416.015.414.221.2Efectividad del tratamiento de malaria P. Vivax con el de tratamiento nuevo.

53.429.429.027.661.2Infectados de malaria P. Vivax por reservorio.

54321Factores de riesgo

0.325.225.927.01.0Efectividad de las acciones de control vectorial.

4.01.61.51.32.3Infectados de malaria P. Falciparum por reservorio.



53.429.429.027.661.2Infectados de malaria P. Vivax por reservorio.



53

Al igual que en el análisis de sensibilidad asociado al costo total, en el análisisdel número de casos vemos que los factores críticos de riesgo sonbásicamente los mismos para todas las estrategias, aunque su importanciarelativa varía. Aún más, al comparar los factores críticos generadores de riesgoen los costos totales y en el número de casos, vemos que son los mismos; loúnico que varía es su importancia relativa. Esto se explica por la grancorrelación que existe entre el número de casos y el costo total en todas lasestrategias consideradas. La incertidumbre de estos factores críticos sonconsiderados en forma explícita en el análisis probabilístico. Los otros factoresde riesgo, menos críticos, son parametrizados en su valor base.

4.2.3 Conclusiones del análisis determinístico – Costa Norte.-

El análisis determinístico para la Costa Norte brinda los siguientesentendimientos claves:

q A la luz de los valores del caso base:

§ La estrategia 2 (Mosquiteros) es la que tiene el menor VAN de flujo decostos totales: US$ 16.4 Millones en un periodo de 5 años.

§ Considerando el Número de Casos y el costo para la población, laEstrategia 5 (Optima Costa Norte) es la óptima con 46,852 casos y un VANdel flujo de costos para la población de US$ 2.5 millones en un periodo de 5años.

Pero estos resultados no consideran la incertidumbre en forma explicita.

q Las incertidumbres claves en la determinación de los resultados de lasestrategias contra la Malaria en la costa norte, son:

§ Número de infectados de malaria por P. vivax que puede generar unreservorio si no se realizan acciones de control y prevención.

§ Efectividad del tratamiento de malaria por P. vivax con el protocolo nuevo.§ Probabilidad de identificar un caso vivax.§ Número de infectados de malaria por P. falciparum que puede generar un

reservorio.§ Efectividad de las medidas de control vectorial para reducir la población en

riesgo.

4.3 Análisis determinístico de la Selva Central.-

Al igual que para la costa norte, se realizó el análisis del caso base, y elanálisis de sensibilidad determinístico, en el cual se evalúan los escenarios delvalor bajo y alto para cada variable, mientras el resto permanece en su valorbase. Esto nos permitió identificar aquellas variables que explican la mayorparte de la incertidumbre en los costos y en el número de casos, con lafinalidad de incorporarlas en el análisis probabilístico.


54

4.3.1 Análisis del Caso Base – Selva Central.

El gráfico 4.10 ilustra la estructura del VAN del costo total en un periodo 5 añospara las cinco estrategias generadas. Se observa que la estrategia 5 (OptimaSelva Central) es la más costosa para la sociedad (US$ 18.4 millones) y parael gobierno (US$ 17.9 milones), pero es la más barata para la población (US$251 mil).

En todas las estrategias el mayor componente del costo es el asumido por elGobierno en su implementación. El costo para la población fluctúa entre 251 y365 mil dólares, salvo en la estrategia Actual donde supera los 1.2 millones dedólares. Esto puede ser explicado por la menor cobertura en las medidas deprotección aumentando el número de casos y los costos para la población.

Por otro lado, la estrategia 1 (Actual) es la menos costosa para el Gobierno,debido a que las medidas de protección solo se concentran en las zonas dealto riesgo.

Gráfico 4.10

En el gráfico 4.11 observamos que la estructura del costo de implementaciónvaría significativamente entre las diferentes estrategias. A excepción de laestrategia 1, el mayor componente del costo está dado por las Medidas deProtección. En la estrategia 5, existe una importante inversión enfortalecimiento del diagnóstico y tratamiento de casos.


0

5

10

15

20

1 2 3 4 5

Estrategia

Mil

lon

es

US

$

Gobierno Población


0

5

10

15

20

1 2 3 4 5

Estrategia

Mil

lon

es

US

$

Gobierno Población


55

Como mencionamos anteriormente, la estrategia 1 (Actual) es la menoscostosa para el Gobierno, siendo el mayor componente el costo de vigilancia(US$ 1.2 millones), seguido por los costos de atención (US$ 0.7 millones).

Los costos para la población, están dados por los costos de oportunidad por eltiempo perdido a causa de la enfermedad, como se aprecia en el gráfico 4.12.La estrategia 1 es la más costosa para la población, lo que se explica por unamenor cobertura, que hace que surja una mayor cantidad de casos, yconsecuentemente un mayor costo de oportunidad por el tiempo perdido acausa de la enfermedad.

En lo que respecta al número de casos, existe una marcada diferencia entre laestrategia 1 (Actual) y el resto de alternativas, tal como se puede observar enel gráfico 4.13. Al parecer, una mayor cobertura en la implementación de lasmedidas de protección reducen significativamente el número de casos en laselva central.

Gráfico 4.11


0

5

10

15

20

1 2 3 4 5Estrategia

Mil

lon

es

US

$



0

5

10

15

20

1 2 3 4 5Estrategia

Mil

lon

es

US

$



56

Gráfico 4.12

Gráfico 4.13

Costo para la población en el caso baseCosto para la población en el caso base

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1 2 3 4 5Estrategia

Millo

nes U

S$

Muertes Oportunidad CV MP

Costo para la población en el caso baseCosto para la población en el caso base

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1 2 3 4 5Estrategia

Millo

nes U

S$

Muertes Oportunidad CV MP


0

5

10

15

20

1 2 3 4 5Estrategia

Miles d

e C

aso

s


0

5

10

15

20

1 2 3 4 5Estrategia

Miles d

e C

aso

s


57

4.3.2 Análisis de sensibilidad determinístico – Selva Central.-

a) Identificación de variables críticas para los costos totales – SelvaCentral.

Al igual que para la Costa Norte, los diagramas de tornado para cadaestrategia analizada en la Selva Central se muestran en el anexo B.1. Comoilustración se presenta el tornado asociado a la estrategia 2, “Mosquiteros”, enel gráfico 4.14. Esta estrategia es la segunda menos costosa en el caso base,y la tercera más efectiva en términos del número de casos.

Las variables claves en la determinación de los costos totales en la estrategia2 (Mosquiteros) son: el número de infectados que puede generar un reservoriodel P. vivax si no se realizan acciones de prevención y control, la efectividadde las medidas de control vectorial en términos de la reducción de riesgo de lapoblación, la efectividad del tratamiento de malaria por P. vivax con el nuevoprotocolo, el impacto de la promoción en la efectividad de las medidas decontrol vectorial, y la probabilidad de identificar un caso vivax. Estas variablesen conjunto explican el 91.5% de la variación del VAN del costo total para unperiodo de 5 años.

Gráfico 4.14: Diagrama de Tornado para la Estrategia 2(Mosquiteros Selva Central)

b) Identificación de variables críticas para el número de casos – SelvaCentral.

Las incertidumbres en el número de casos de la estrategia 2 (Mosquiteros)está explicada por las mismas variables que explican la incertidumbre en elVAN del costo total de dicha estrategia, como lo muestra el gráfico 4.15.

5.650.6

0.871.2

0.8502

1.352

0.02112

100.000125

43.769.079.787.191.594.998.199.1

100.0100.0100.0100.0100.0100.0

Infectados por M. Vivax x reservorioProp. Pob protegida por CV

Efec Tx Vivax P. NuevoPromoción en efectividad CV

Prob. ID Caso VivaxCrecimiento Cob SS

MP en reducción de riesgoVigilancia en efectividad CV

Costo Oportunidad PobCrecimiento Pob.

Factor Ajuste costos Dx y TxEfecto Fenómeno del Niño

Sospechosos x Caso IDProp. Casos Vivax complicados


6 7 8 9 10 11

Valor Base: US$ 8. 050 millones

4 8

0.7 0.5

0.95 0.8

1.3 1.1

0.9 0.8

0.02 –0.02

3 1

1.4 1.3

1 3

0.018 0.025

0.9 1.2

1 3

8 12

0.0001 0.0002

ValorBase

% Var.explicada

5.650.6

0.871.2

0.8502

1.352

0.02112

100.000125

43.769.079.787.191.594.998.199.1

100.0100.0100.0100.0100.0100.0






Factor Ajuste costos Dx y TxEfecto Fenómeno del Niño

Sospechosos x Caso IDProp. Casos Vivax complicados


6 7 8 9 10 11


4 8

0.7 0.5

0.95 0.8

1.3 1.1

0.9 0.8

0.02 –0.02

3 1

1.4 1.3

1 3

0.018 0.025

0.9 1.2

1 3

8 12

0.0001 0.0002

ValorBase

% Var.explicada


58

Gráfico 4.15: Diagrama de Tornado para la Estrategia 2(Mosquiteros Selva Central)

Del análisis de los 5 diagramas de tornado asociados a los costos, podemosafirmar que los factores críticos de riesgo en los costos totales sonbásicamente los mismos para todas las estrategias analizadas, aunque suimportancia relativa varía, como se muestra en la tabla 4.2

Tabla 4.2: Porcentaje Explicado de la incertidumbre en el Costo Total porestrategia, en la Selva Central.

5.650.6

0.871.2

20

0.851.35

2

63.182.388.092.596.497.899.1

100.0100.0



MP en reducción de riesgoCrecimiento Cob SSProb. ID Caso Vivax

Vigilancia en efectividad CVEfecto Fenómeno del Niño


2 3 4 5 6 7 8 9 10


4 8

0.7 0.5

0.95 0.8

1.3 1.1

3 1

0.02 –0.02

0.9 0.8

1.4 1.3

1 3

ValorBase

% Var.explicada

5.650.6

0.871.2

20

0.851.35

2

63.182.388.092.596.497.899.1

100.0100.0






2 3 4 5 6 7 8 9 10


4 8

0.7 0.5

0.95 0.8

1.3 1.1

3 1

0.02 –0.02

0.9 0.8

1.4 1.3

1 3

ValorBase

% Var.explicada


27.823.126.125.30.5Efectividad de las medidas de control vectorial en la reducción de la población en riesgo.

0.81.20.23.42.6Efectividad de las medidas de protección en la reducción de riesgo para contraer la enfermedad.


53.644.342.843.782.1Infectados de malaria de P. Vivax por reservorio.



27.823.126.125.30.5Efectividad de las medidas de control vectorial en la reducción de la población en riesgo.

0.81.20.23.42.6Efectividad de las medidas de protección en la reducción de riesgo para contraer la enfermedad.


53.644.342.843.782.1Infectados de malaria de P. Vivax por reservorio.



59

4.3.3 Conclusiones del análisis determinístico – Selva Central.-

El análisis determinístico para la Selva Central brinda los siguientesentendimientos claves:


§ La estrategia 1 (Actual) es la que tiene el menor VAN de flujo de costostotales: US$ 4.6 millones en un periodo de 5 años.

§ Considerando el Número de Casos, la Estrategia 5 (Optima Selva Central)es la óptima con 2,994 casos en un periodo de 5 años.

q Las incertidumbres claves en los resultados de las estrategias contra la Malariaen la selva central, están dadas por:


§ Probabilidad de identificar un caso vivax.§ Efectividad de las medidas de protección para reducir la población en

riesgo§ Efectividad del tratamiento de malaria por P. vivax con el protocolo nuevo.§ Efectividad de las medidas de control vectorial para reducir la población en

riesgo.

4.4 Análisis determinístico en la Amazonía.

Para la Amazonía analizamos el caso base e identificamos las variables clavesa través del análisis de sensibilidad determinístico, tal como se realizó en lasotras áreas de estudio.

4.4.1 Análisis del Caso Base - Amazonía.-

La variación de la estructura del VAN del costo total para las diferentesestrategias se observa en el gráfico 4.16. La estrategia 2 (“mosquiteros”) es lamás costosa, tanto para el Gobierno como para la población.

La estrategia 5 (“Optima”) es la menos costosa para la sociedad (US$ 51millones), como para la población (US$ 18.2 millones). La estrategia 4(“Mosquiteros + Insecticidas químico residuales”) es la menos costosa para elGobierno (US$ 25.8 millones), pero es la segunda más costosa para lapoblación (US$ 25.6 millones).


60

Gráfico 4.16

La estructura de los costos de implementación por parte del Gobierno semuestran en el gráfico 4.17. Observamos que el mayor componente en todaslas estrategias es el incurrido en la atención de los casos de malaria, seguidopor las medidas de protección.

Gráfica 4.17

En el gráfico 4.18 se muestra la distribución de los costos para la población.Se puede apreciar que para todas las estrategias, el mayor componente es elcosto de oportunidad por tiempo perdido a causa de la malaria. Encontramos


0

50

100

150

200

250

1 2 3 4 5

Estrategia

Mil

lon

es

US

$

Gobierno Población


0

50

100

150

200

250

1 2 3 4 5

Estrategia

Mil

lon

es

US

$

Gobierno Población


0

20

40

60

80

100

1 2 3 4 5Estrategia

Millo

nes U

S$



0

20

40

60

80

100

1 2 3 4 5Estrategia

Millo

nes U

S$



61

que en la amazonía la población invierte importantes recursos en medidas deprotección, a diferencia de las otras áreas.

Gráfico 4.18:

En lo que respecta al número de casos, el gráfico 4.19 muestra que laestrategia 2 (“mosquiteros”) es la que genera el mayor número de casos(1,265,123) . La estrategia 5 (“Optima”) es la más efectiva en términos delnúmero de casos, (117,752) a generarse en los próximos cinco años.

Gráfico 4.19:


0

20

40

60

80

100

120

140

1 2 3 4 5Estrategia

Millo

nes U

S$



0

20

40

60

80

100

120

140

1 2 3 4 5Estrategia

Millo

nes U

S$



0

200

400

600

800

1,000

1,200

1,400

1 2 3 4 5Estrategia

Miles d

e C

aso

s


0

200

400

600

800

1,000

1,200

1,400

1 2 3 4 5Estrategia

Miles d

e C

aso

s


62

El gráfico 4.20 muestra el número de muertes por estrategia. Como se puedeobservar, esta variable está muy correlacionada con el número de casos.

Grafico 4.20:

4.4.2 Análisis de sensibilidad determinístico - Amazonía.

a) Identificación de variables críticas para los costos totales - Amazonía.

Al igual que en las áreas analizadas anteriormente, los diagramas de tornadopara cada estrategia analizada en la amazonía se muestran en el anexo B.1.Como ilustración se presenta el tornado asociado a la estrategia 5, “óptimaamazonía”, en el gráfico 4.21. Esta estrategia es la más efectiva (produce elmenor número de casos) y es la menos costosa para la sociedad, es decir, quea la luz de los datos del caso base esta es la preferida en términos de costos yefectividad.

El 95% de la incertidumbre en el costo total está explicado por la efectividad delas medidas de protección en la reducción de riesgo, el número de infectadosde malaria por P. vivax y P. falciparum que puede generar un reservorio si nose realizan acciones de control y prevención, la efectividad del tratamiento demalaria por P. falciparum con el nuevo protocolo y la probabilidad de identificarun caso falciparum.


0

200

400

600

800

1000

1 2 3 4 5Estrategia

Mu

ert

es


0

200

400

600

800

1000

1 2 3 4 5Estrategia

Mu

ert

es


63

Gráfico 4.21: Diagrama de Tornado para la Estrategia 5 (Optima Amazonía)

Del análisis de los 5 diagramas de tornado asociado a las estrategias,podemos afirmar que los factores críticos en la generación de riesgo en loscostos totales son básicamente los mismos para todas las estrategiasanalizadas, aunque su importancia relativa varía, como se muestra en la tabla4.3.

Tabla 4.3: Porcentaje Explicado de la incertidumbre en el Costo Total porestrategia, en la Amazonía

b) Identificación de variables críticas para el número de casos -Amazonía.

Los resultados del análisis de sensibilidad determinístico asociado al númerode casos para cada estrategia, se muestra en el anexo B.2. El diagrama

2.42.72.93.82.7Efectividad del tratamiento de malaria P. Falciparum con el de tratamiento nuevo.

1.92.22.42.12.2Probabilidad de identificar un caso de malaria P. Falciparum.

17.817.818.522.017.8Infectados por malaria P. Falciparum por reservorio.

44.929.325.13.929.2Efectividad de las medidas de protección en reducir el riesgo de contraer la enfermedad.

29.343.146.261.643.1Infectados por malaria P. Vivax por reservorio.


2.42.72.93.82.7Efectividad del tratamiento de malaria P. Falciparum con el de tratamiento nuevo.

1.92.22.42.12.2Probabilidad de identificar un caso de malaria P. Falciparum.

17.817.818.522.017.8Infectados por malaria P. Falciparum por reservorio.

44.929.325.13.929.2Efectividad de las medidas de protección en reducir el riesgo de contraer la enfermedad.

29.343.146.261.643.1Infectados por malaria P. Vivax por reservorio.


25.858.50.9

0.850.050.8

20.8

0.081

20000.06

00.025

1022

0.020.000125

44.874.091.794.195.997.097.998.498.899.299.799.899.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0

MP en reducción de riesgoInfectados por M. Vivax x reservorio

Infectados por M. Falciparum x reservorioEfec Tx Falciparum P. Nuevo

Prob. ID Caso FalciparumProp. Casos Falciparum complicados

Efec Tx Vivax P. NuevoCosto Oportunidad Pob

Prob. ID Caso VivaxTasa de descuento

Factor Ajuste costos Dx y TxProducción Anual per Capita

Prop. Casos Falciparum q´ muerenCrecimiento Cob SS

Crecimiento Pob.Sospechosos x Caso ID

Cobertura inical de MP_PoblaciónEfecto Fenómeno del Niño

Prop. Casos gestantesProp. Casos Vivax complicados


30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80

Valor Base: US$ 51.172 millones

3 14 86 11

0.95 0.850.9 0.80.03 0.080.85 0.75

1 30.85 0.750.1 0.060.9 1.2

1000 27000.03 0.07–0.02 0.020.015 0.035

8 121 31 3

0.01 0.030.0001 0.0002

ValorBase

% Var.explicada

25.858.50.9

0.850.050.8

20.8

0.081

20000.06

00.025

1022

0.020.000125

44.874.091.794.195.997.097.998.498.899.299.799.899.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0












30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80


3 14 86 11

0.95 0.850.9 0.80.03 0.080.85 0.75

1 30.85 0.750.1 0.060.9 1.2

1000 27000.03 0.07–0.02 0.020.015 0.035

8 121 31 3

0.01 0.030.0001 0.0002

ValorBase

% Var.explicada


64

asociado a la estrategia 5 se muestra en el gráfico 4.22, que como dijimosanteriormente, esta es la estrategia “optima” en reducir el número de casos yes la que presente el menor costo total. En la gráfica vemos queprácticamente el 100% de la incertidumbre en el número de casos estáexplicado por la efectividad de las medidas de protección en la reducción deriesgo, el número de infectados de malaria por P. vivax y P. falciparum quepuede generar un reservorio si no se realiza acciones de control y prevención,la efectividad del tratamiento, y la probabilidad de identificar un caso vivax.

Gráfico 4.22: Diagrama de Tornado para la Estrategia 5 (Optima Amazonía)

4.4.3 Conclusiones del análisis determinístico - Amazonía.-

El análisis determinístico brinda los siguientes entendimientos claves:


§ La estrategia 5 (Optima) es la que tiene el menor VAN de flujo de costostotales: US$ 51 millones en un periodo de 5 años.

§ Considerando el Número de Casos, la Estrategia 5 también es la óptimacon solamente 118 mil casos en 5 años.

q Las incertidumbres claves en los resultados de las estrategias contra laMalaria en la Amazonía, están dadas por:


§ Efectividad de las medidas de protección para reducir la población enriesgo.

§ Número de infectados de malaria por P. falciparum que puede generarun reservorio si no se realizan acciones de control y prevención.

§ Efectividad del tratamiento de malaria por P. vivax con el protocolonuevo.

§ Probabilidad de identificar un caso vivax

5.852

8.50.80.80.9

0.852

57.993.596.498.299.299.7

100.0100.0

Infectados por M. Vivax x reservorioMP en reducción de riesgo

Infectados por M. Falciparum x reservorioEfec Tx Vivax P. Nuevo

Prob. ID Caso VivaxEfec Tx Falciparum P. Nuevo

Prob. ID Caso FalciparumEfecto Fenómeno del Niño


0 100 200 300 400

Valor Base: 118 mil casos

4 8

3 1

6 11

0.85 0.75

0.85 0.75

0.95 0.85

0.9 0.8

1 3

ValorBase

% Var.explicada

5.852

8.50.80.80.9

0.852

57.993.596.498.299.299.7

100.0100.0






0 100 200 300 400


4 8

3 1

6 11

0.85 0.75

0.85 0.75

0.95 0.85

0.9 0.8

1 3

ValorBase

% Var.explicada


65

V. RESULTADOS DEL ANÁLISIS PROBABILÍSTICO.-

En la fase probabilística, se expande el análisis para incorporar la evaluaciónprobabilística de las incertidumbres claves identificadas en el análisis desensibilidad determinístico. En el análisis determinístico se consideró un valorpara cada variable de entrada. En el probabilístico consideramos la distribuciónde probabilidades para cada una de las variables claves identificadas.

La valoración de las distribuciones de probabilidades de las incertidumbresclaves se aproximó refinando los valores asociados al primer decil (Bajo), alquinto decil (Medio) y al noveno decil (Alto). Las otras incertidumbres delsistema fueron parametrizadas en sus valores base, y su efecto se refleja en elflujo de caja neto resultante.

5.1. Modelos Probabilístico.-

Las 5 incertidumbres claves en el Costo Total y el Número de casos para cadauna las Estrategias de las 3 áreas de estudio se muestran en tres árboles dedecisiones genéricos en los gráficos 5.1, 5.2 y 5.3 para la costa norte, selvacentral y amazonía, respectivamente. Al combinarse los 5 factores claves encada área de estudio –con los valores de cada rama– se generan muchosescenarios (243) que cubren el rango de posibilidades futuras para cadaestrategia evaluada. Al tener “inputs” inciertos, los “outputs” (VAN del flujo decostos y Número de Casos) del modelo también serán inciertos.

Gráfico 5.1: Modelo Probabilístico para el Costo Total y Número deCasos de cada estrategia, en la Costa Norte.

Del gráfico 5.1 vemos que los factores críticos en la costa norte estánasociados a los aspectos relacionados a la reproducción de la enfermedad(número de infectados por reservorio), a la probabilidad de identificar un caso

Estrategia

1

2

3

4

5

Probabilidad De ID un caso

Vivax

8

0.25

0.25

4

6.03

0.50

Infectados de M.Falciparum por

Reservorio.

16

0.25

0.25

8

12.15

0.50

VA

N d

e lo

s C

ost

os

To

tale

sC

aso

s en

5 a

ño

s

Efectividad del Control

Vectorial

0.95

0.25

0.25

0.85

0.9

0.50

0.96

0.25

0.25

0.88

0.92

0.50

0.75

0.25

0.25

0.6

Efectividad delTx vivaxnuevo

0.50

0.7

Infectados de M.Vivax por

Reservorio.Estrategia

1

2

3

4

5

Probabilidad De ID un caso

Vivax

8

0.25

0.25

4

6.03

0.50


Reservorio.

16

0.25

0.25

8

12.15

0.50

VA

N d

e lo

s C

ost

os

To

tale

sC

aso

s en

5 a

ño

s

Efectividad del Control

Vectorial

0.95

0.25

0.25

0.85

0.9

0.50

0.96

0.25

0.25

0.88

0.92

0.50

0.75

0.25

0.25

0.6


0.50

0.7


Reservorio.


66

vivax, a la efectividad del control vectorial y del tratamiento de la malaria vivaxcon el protocolo nuevo.

Gráfico 5.2: Modelo Probabilístico para el Costo Total y Número deCasos de cada estrategia, en la Selva Central.

Los factores claves en la selva central están asociados a los aspectosrelacionados a la malaria por P. vivax, como era de esperarse, dado que noexiste malaria por P. falciparum en esta zona. Estos factores incluyen elnúmero de infectados de malaria vivax por reservorio, la probabilidad deidentificar un caso vivax, la efectividad del tratamiento de malaria por P. vivaxcon el protocolo nuevo. Otros factores relevantes son la efectividad en elcontrol vectorial y en las medidas de protección.

Gráfico 5.3: Modelo Probabilístico para el Costo Total y Número deCasos de cada estrategia para la Amazonía.

Estrategia

1

2

3

4

5


Reservorio.

8

0.25

0.25

4

5.85

0.50

Probabilidad deIdentificar un

Caso M. Falciparum

11

0.25

0.25

6

8.5

0.50

VA

N d

e lo

s C

ost

os

To

tale

sC

aso

s en

5 a

ño

s

0.95

0.25

0.25

0.85

0.9

0.50

0.9

0.25

0.25

0.8

0.85

0.50

Efectividad del Medidas de Protección

3

0.25

0.25

1

Efectividad delTx Falciparum

nuevo

0.50


Reservorio.

2

Estrategia

1

2

3

4

5


Reservorio.

8

0.25

0.25

4

5.85

0.50

Probabilidad deIdentificar un

Caso M. Falciparum

11

0.25

0.25

6

8.5

0.50

VA

N d

e lo

s C

ost

os

To

tale

sC

aso

s en

5 a

ño

s

0.95

0.25

0.25

0.85

0.9

0.50

0.9

0.25

0.25

0.8

0.85

0.50


3

0.25

0.25

1

Efectividad delTx Falciparum

nuevo

0.50


Reservorio.

2

Estrategia

1

2

3

4

5

Infectados de M.vivax por

Reservorio.

8

0.25

0.25

4

5.65

0.50

Probabilidad deIdentificar unCaso M. Vivax

0.9

0.25

0.25

0.8

0.85

0.50

VA

N d

e lo

s C

ost

os

To

tale

sC

aso

s en

5 a

ño

s

Efectividad del Control Vectorial

0.7

0.25

0.25

0.5

0.6

0.50

3

0.25

0.25

1

2

0.50


0.95

0.25

0.25

0.8


0.50

0.87

Estrategia

1

2

3

4

5

Infectados de M.vivax por

Reservorio.

8

0.25

0.25

4

5.65

0.50

Probabilidad deIdentificar unCaso M. Vivax

0.9

0.25

0.25

0.8

0.85

0.50

VA

N d

e lo

s C

ost

os

To

tale

sC

aso

s en

5 a

ño

s

Efectividad del Control Vectorial

0.7

0.25

0.25

0.5

0.6

0.50

3

0.25

0.25

1

2

0.50


0.95

0.25

0.25

0.8


0.50

0.87


67

En la amazonía vemos que los factores críticos en la generación deincertidumbre están asociados a los aspectos relacionados a la reproducciónde la malaria por P. vivax, como a la malaria por P. falciparum, a laprobabilidad de identificar un caso de malaria falciparum y a la efectividad deltratamiento de malaria falciparum con el nuevo protocolo. Otro factorimportante es la efectividad de las medidas de protección.

5.2. Perfiles de Riesgo por cada Estrategia.-

Utilizando el modelo determinístico y un software especializado para elanálisis de riesgo y decisiones Supertree® generamos el perfil de riesgo(distribución de probabilidades acumulada) del VAN del Costo Total y delnúmero de casos asociados a los 243 escenarios para cada estrategia y paracada área de estudio. Esta distribución de probabilidad acumulada muestra elrango de los posibles valores del VAN y la probabilidad que el VAN sea menoro igual a cada uno de ellos.

El cálculo de la distribución de probabilidades implica un proceso sistemático:primero, utilizando el modelo en hoja de cálculo, se estima el valor asociado acada escenario y su probabilidad de ocurrencia; luego, ordena los valores enforma ascendente y calcula las probabilidades acumuladas. La tabla 5.1muestra este proceso esquemáticamente.

Tabla 5.1: Ilustración del proceso de cálculo de las probabilidadesacumuladas del VAN del Flujo de Costos Totales.

5.2.1 Perfiles de Riesgo para la Costa Norte.-

De los perfiles de riesgo asociados a los costos totales, que se muestran en elgráfico 5.4, vemos claramente que la estrategia preferida sería la número 2 (es

EscenarioVAN (US$ Millones)

Probabilidad VAN ProbabilidadProbabilidad Acumulada

1 29.33 0.0000610 26.32 0.000860 0.000860

2 35.29 0.0001200 27.34 0.000110 0.000970

3 38.12 0.0000820 29.33 0.000610 0.001580

241 1075.82 0.0001720 1158.89 0.000080 0.999820

242 1082.71 0.0002010 1196.33 0.000060 0.999880

243 1158.89 0.0000610 1197.23 0.000120 1.000000

Calcula el VAN y la probabilidad conjunta para cada escenario.

Luego, ordena los valores del VAN y calcula las probabilidad acumuladas.

......

......

......

EscenarioVAN (US$ Millones)

Probabilidad VAN ProbabilidadProbabilidad Acumulada

1 29.33 0.0000610 26.32 0.000860 0.000860

2 35.29 0.0001200 27.34 0.000110 0.000970

3 38.12 0.0000820 29.33 0.000610 0.001580

241 1075.82 0.0001720 1158.89 0.000080 0.999820

242 1082.71 0.0002010 1196.33 0.000060 0.999880

243 1158.89 0.0000610 1197.23 0.000120 1.000000

Calcula el VAN y la probabilidad conjunta para cada escenario.

Luego, ordena los valores del VAN y calcula las probabilidad acumuladas.

......

......

......


68

la que se encuentra más a la izquierda), ya que domina estocásticamente5 alresto y por lo tanto, tiene el menor valor esperado (VE= 16.67 millones dedólares), y además es la menos incierta (el rango del VAN es el máspequeño). En el otro extremo está la estrategia 5, que es la más incierta y tieneel mayor valor esperado (US$ 64.96 millones).

Gráfico 5.4: Perfiles de Riesgo para el VAN del Costo Total en la CostaNorte.

El gráfico 5.5a muestra los perfiles de riesgo para el número de casos. Losperfiles de las estrategias 2, 3 y 4 son muy similares, así como sus valoresesperados (52,620; 52,609 y 52,261 casos esperados en los próximos 5 años).Los perfiles de las estrategias 1 y 5 son más inciertos (sus rangos deincertidumbre son mucho mayores, en especial la estrategia 1, “actual”), ytienen valores esperados mayores, sobre todo el de la estrategia actual(131,353 casos esperados), que es más de el doble de las otras estrategias.

El gráfico 5.5b nos muestra en mayor detalle la diferencia entre los perfiles delnúmero de casos, y podemos ver cuan similares son los perfiles de lasestrategias 2, 3 y 4. Usando el criterio del valor esperado del número de casos,la estrategia preferida sería la 4 (“mosquiteros + insecticidas químicoresiduales), y la menos preferida la 1, pues tiene un número de casos muy altoy una gran incertidumbre.

5 Para una revisión de los conceptos de perfiles de riesgo, dominación estocástica ydeterminística, ver el artículo de J. Salinas “Cómo cuantificar e interpretar los perfiles derentabilidad/riesgo de los negocios”, en Punto de Equilibrio, Julio-Agosto 1999. Universidad delPacífico, Lima-Perú.

VAN del Costo Total(Millones US$)

Pro

bab

ilid

ad

A

cu

mu

lad

a

0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

.7

.8

.9

1.0

0 20 40 60 80 100 120 140

116.67224.34930.67564.957

Estrategia Valor Esperado21. 077

2345


Pro

bab

ilid

ad

A

cu

mu

lad

a

0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

.7

.8

.9

1.0

0 20 40 60 80 100 120 140

116.67224.34930.67564.957

Estrategia Valor Esperado21. 077

2345


69

Gráfico 5.5a: Perfiles de Riesgo para el Número de Casos en la CostaNorte.

Gráfico 5.5b: Perfiles de Riesgo para el Número de Casos en la CostaNorte.

Miles de casos

0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

.7

.8

.9

1.0

0 180 360 540 720 900

Pro

ba

bil

ida

d

Ac

um

ula

da

1

52 60952 620

52 26165 264

Estrategia Valor Esperado131 353

2345

Miles de casos

0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

.7

.8

.9

1.0

0 180 360 540 720 900

Pro

ba

bil

ida

d

Ac

um

ula

da

1

52 60952 620

52 26165 264


2345

1

52 60952 620

52 26165 264


2345

0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

.7

.8

.9

1.0

0 60 120 180 240 300

Miles de casos

Pro

ba

bilid

ad

A

cu

mu

lad

a

1

52 60952 620

52 26165 264


2345

0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

.7

.8

.9

1.0

0 60 120 180 240 300

Miles de casos

Pro

ba

bilid

ad

A

cu

mu

lad

a


70

5.2.2 Perfiles de Riesgo para la Selva Central.-

En el gráfico 5.6 se muestran los perfiles de riesgo para el VAN del costo totalpara las estrategias de la Selva Central. Usando el criterio del valor esperadode los costos, la estrategia óptima es la estrategia 1 (“actual”), seguida de laestrategia 2 (“mosquiteros”). La diferencia fundamental entre estas dosestrategias es el alto grado de incertidumbre en la estrategia 1; si bien estatiene un 85% de probabilidad de producir costos menores que la estrategia 2,también tiene 15% de producir mayores costos a ésta, y además existe un10% de probabilidad de producir mayores costos que el máximo de laestrategia 2. La estrategia con el mayor costo esperado es la 5 (“óptima selvacentral”), pero es la menos incierta.

Gráfico 5.6: Perfiles de Riesgo para el VAN del Costo Total en la SelvaCentral

A la luz del número de casos, la estrategia 5 (Optima para la Selva Central) esla preferida con 4,204 casos esperados para los próximos 5 años, tal como semuestra en el gráfico 5.7a. Además, vemos que esta estrategia dominaestocásticamente a las otras (para cualquier número de casos, siempre tieneuna mayor probabilidad de producir ese número de casos o menos), como seaprecia más claramente en el gráfico 5.7b. Debemos resaltar el alto grado deincertidumbre que genera la estrategia 1, lo que se ve reflejado en el númerode casos esperados, que es 8 veces mayor al valor esperado en la estrategia5.


0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

.7

.8

.9

1.0

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Pro

bab

ilid

ad

A

cu

mu

lad

a

1

14.9887.844

12.08018.329

Estrategia Valor Esperado6.041

2345


0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

.7

.8

.9

1.0

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Pro

bab

ilid

ad

A

cu

mu

lad

a

1

14.9887.844

12.08018.329

Estrategia Valor Esperado6.041

2345


71

Gráfico 5.7a: Perfil de Riesgo para el Número de Casos en la SelvaCentral.

Gráfico 5.7b: Perfil de Riesgo para el Número de Casos en la SelvaCentral.

5.2.3 Perfiles de Riesgo para la Amazonía.-

De los perfiles de riesgo asociados a los costos de las estrategias alternativaspara la amazonía, mostrados en el gráfico 5.8 a y b, se concluye que lapreferida es la estrategia 5 (Optima de la Amazonía), ya que tiene el menor

Miles de Casos

0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

.7

.8

.9

1.0

0 100 200 300 400 500

Pro

ba

bil

ida

d

Ac

um

ula

da

1

7 2975 271

5 0054 204


2345

Miles de Casos

0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

.7

.8

.9

1.0

0 100 200 300 400 500

Pro

ba

bil

ida

d

Ac

um

ula

da

1

7 2975 271

5 0054 204


2345

Miles de Casos

0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

.7

.8

.9

1.0

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Pro

ba

bil

ida

d

Ac

um

ula

da

1

7 2975 271

5 0054 204

Estrategia Valor Esperado

32 6872345

Miles de Casos

0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

.7

.8

.9

1.0

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Pro

ba

bil

ida

d

Ac

um

ula

da

1

7 2975 271

5 0054 204


32 6872345


72

costo esperado (US$ 64.02 millones) y domina estocásticamente a las otras,como se aprecia más claramente en el gráfico 5.8b. Se observa también que laestrategia con mayor incertidumbre y costo esperado es la estrategia 2 (US$360.9 millones).

Gráfico 5.8a: Perfiles de Riesgo para el VAN del Costo Total en laAmazonía

Gráfico 5.8b: Perfiesl de Riesgo para el VAN del Costo Total en laAmazonía


0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

.7

.8

.9

1.0

0 400 800 1200 1600 2000

1

91.557360.936

69.75964.016


72.8332345

Pro

ba

bil

ida

d

Ac

um

ula

da


0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

.7

.8

.9

1.0

0 400 800 1200 1600 2000

1

91.557360.936

69.75964.016


72.8332345

Pro

ba

bil

ida

d

Ac

um

ula

da


0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

.7

.8

.9

1.0

0 100 200 300 400 500

Pro

ba

bil

ida

d

Ac

um

ula

da

1

91.557360.936

69.75964.016


72.8332345


0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

.7

.8

.9

1.0

0 100 200 300 400 500

Pro

ba

bil

ida

d

Ac

um

ula

da

1

91.557360.936

69.75964.016


72.8332345


73

En el gráfico 5.9 a y b se muestran los perfiles de riesgo para el número decasos de las estrategias para la amazonía. Vemos que la estrategia preferidaes también la denominada “Optima”. Tiene el menor número de casosesperados para los próximos cinco años (187,625), y además dominaestocásticamente a las otras (para cualquier número de casos, tiene la másalta probabilidad de generar ese número o menos), como se ve másclaramente en la gráfica 5.9b.

Al igual que en el análisis de costos, la estrategia 2 es la más incierta, y tieneel mayor número de casos esperados (2,176,510 casos).

Gráfico 5.9a: Perfiles de Riesgo para el Número de Casos en la Amazonía.

Gráfico 5.9b: Perfiles de Riesgo para el Número de Casos en la Amazonía.

Miles de Casos

0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

.7

.8

.9

1.0

0 2000 4000 6000 8000 10000

Pro

bab

ilid

ad

A

cu

mu

lad

a

1

434 8792 176 510

307 491187 625


2345

Miles de Casos

0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

.7

.8

.9

1.0

0 2000 4000 6000 8000 10000

Pro

bab

ilid

ad

A

cu

mu

lad

a

1

434 8792 176 510

307 491187 625


2345

Miles de Casos

0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

.7

.8

.9

1.0

0 600 1200 1800 2400 3000

1

434 8792 176 510

307 491187 625


2345

Pro

bab

ilid

ad

A

cu

mu

lad

a

Miles de Casos

0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

.7

.8

.9

1.0

0 600 1200 1800 2400 3000

1

434 8792 176 510

307 491187 625


2345

Pro

bab

ilid

ad

A

cu

mu

lad

a


74

VI. INTERPRETACIÓN DE RESULTADOS.-

6.1 Estimación del Costo-Efectividad por Estrategia.-

Para cada área de estudio, la efectividad de una estrategia se ha estimadobasándose en el número esperado de casos y muertes que se evitan encomparación con la estrategia actual. El número esperado de casos y muertesevitadas tiene que ser comparado con el costo incremental esperado de laestrategia evaluada con respecto a la estrategia tomada como referencia(actual).

6.1.1 Estimación de Costo-Efectividad para la Costa Norte

En la Costa Norte fue posible hacer un análisis de costo-efectividad tanto parael número de casos como para el número de muertes. Algunos de estos ratiosde costo-efectividad resultan negativos, dado que algunas de las estrategiasalternativas a la “actual” tiene un menor costo esperado.

La estrategia 2, “Mosquiteros”, es la más costo-efectiva en la costa norte, conun ahorro para la sociedad (Global) de 56 dólares por caso evitado y 1.8millones por muerte evitada; también implica un ahorro para el Gobierno de 9 y297,000 dólares por caso y muerte evitada, respectivamente.

Tabla 6.1: Estimación del Costo-Efectividad Esperado por Caso Evitadopara cada Estrategia en la Costa Norte.

TotalImplemen-

taciónTotal Evitados Global

Implemen-tación

GlobalImplemen-

tación

1 21.08 14.94 131,353

2 16.67 14.22 52,620 78,733 -4.41 -0.71 -55.95 -9.04

3 24.35 21.90 52,609 78,744 3.27 6.97 41.55 88.45

4 30.68 28.24 52,261 79,092 9.60 13.31 121.35 168.25

5 64.96 61.74 65,264 66,089 43.88 46.80 663.95 708.15

Costo Efectividad ( US$)

Estrategia

Costos Esperados (Millones US$)

Casos esperadosCosto Adicional (Millones US$)


75

Tabla 6.2: Estimación del Costo-Efectividad Esperado por Muerte Evitadapara cada Estrategia en la Costa Norte.

6.1.2 Estimación de Costo-Efectividad para la Selva Central.-

En la región de la Selva Central, no se producen muertes, por lo que el análisisde costo-efectividad se limita al número de casos. La estrategia 5 “optima parala selva central”, es la más efectiva en la reducción del número de casos (soloproduce 4,204 casos en los próximos 5 años), pero no es la más costoefectiva. Ver tabla 6.3.

La estrategia 2, “mosquiteros”, es la más costo-efectiva, con un costo de 66dólares por caso evitado para la sociedad, y un costo de 133 dólares para elGobierno por caso evitado, que son menores que en las otras alternativas. Porlo tanto, en términos del costo-efectividad, la estrategia 2 es la preferida parala selva central.

Tabla 6.3: Estimación del Costo-Efectividad Esperado por Caso Evitadopara cada Estrategia la Selva Central.

TotalImplemen-


Implemen-tación

GlobalImplemen-

tación

1 6.04 3.80 32,687

2 7.84 7.44 5,271 27,416 1.80 3.64 65.76 132.92

3 14.99 14.45 7,297 25,390 8.95 10.65 352.38 419.50

4 12.08 11.69 5,005 27,682 6.04 7.90 218.16 285.28

5 18.33 18.00 4,204 28,483 12.29 14.20 431.42 498.51


Estrategia



TotalImplemen-


Implemen-tación

GlobalImplemen-

tación

1 21.08 14.94 4

2 16.67 14.22 1 2 -4.41 -0.71 -1,835 -297

3 24.35 21.90 1 2 3.27 6.97 1,363 2,902

4 30.68 28.24 1 2 9.60 13.31 3,999 5,545

5 64.96 61.74 2 1 43.88 46.80 33,754 36,001

Costo Efectividad (Miles US$)

Estrategia


Muertes esperadasCosto Adicional (Millones

US$)


76

6.1.3 Estimación de Costo-Efectividad para la Amazonía.-

Al igual que en la selva central, la estrategia 5, “optima para la amazonía”, esla más efectiva (produce el menor número de casos y muertes). Además, enesta región es la más costo efectiva, pues implica un ahorro para la sociedadde 74 dólares por caso evitado y 110,210 dólares por muerte evitada. Para elGobierno en su implementación implica un costo de 58 y 86,600 dólares porcaso y muerte evitada respectivamente. Ver tablas 6.4 y 6.5.

Tabla 6.4: Estimación del Costo-Efectividad Esperado por Caso Evitadopara cada Estrategia en la Amazonía.

Tabla 6.5: Estimación del Costo-Efectividad Esperado por Muerte Evitadapara cada Estrategia en la Amazonía.

TotalImplemen-


Implemen-tación

GlobalImplemen-

tación

1 72.83 32.26 307,491

2 360.94 149.22 2,176,510 -1,869,019 288.10 116.96 (*) (*)

3 91.56 42.73 434,879 -127,388 18.72 10.47 (*) (*)

4 69.76 33.19 307,491 0 -3.07 0.93 (*) (*)

5 64.02 39.19 187,625 119,866 -8.82 6.93 -73.56 57.80

Nota: (*) Indicador no aplicable.

Estrategia




TotalImplemen-


Implemen-tación

GlobalImplemen-

tación

1 72.83 32.26 208

2 360.94 149.22 1,441 -1,233 288.10 116.96 (*) (*)

3 91.56 42.73 292 -84 18.72 10.47 (*) (*)

4 69.76 33.19 208 0 -3.07 0.93 (*) (*)

5 64.02 39.19 128 80 -8.82 6.93 -110.21 86.60

Nota: (*) Indicador no aplicable.

Estrategia


Muertes esperadasCosto Adicional (Millones

US$)Costo Efectividad

(Miles US$)


77

6.2 Valor de la Información y el Control Perfecto.-

Dos conceptos que nos ayudan a entender la importancia relativa de losfactores de incertidumbre son el “valor de la información perfecta” y el “valordel control perfecto”.

El “valor de información perfecta” indica cuánto mejor estaríamos siresolvemos la incertidumbre -con respecto a un factor critico- antes de tomar ladecisión. En otras palabras, el valor de la información perfecta es una medidade cuanto valor añadirá la información. Debemos recordar que la informaciónes valiosa sólo si cambia nuestra decisión.

El “valor del control perfecto” indica cuánto mejor estaríamos si fuéramoscapaces de controlar el resultado de una variable incierta; o en otras palabras,cuanto valor añadirá el control perfecto a nuestra estrategia.

El valor esperado del control perfecto (VECP) se calcula por sustracción, elvalor esperado con control perfecto (VECCP), menos el valor esperado sincontrol perfecto (VESCP).

6.2.1 Valor de la Información y el Control Perfecto - Costa Norte.-

El valor de la información perfecta con respecto al número de infectados demalaria por P. vivax por reservorio en la Costa Norte es cero porque no cambiala decisión original, tal como se muestra en la gráfica 6.1. Sin embargo, elvalor del control perfecto con respecto al numero de casos de vivax porreservorio es:

VECCP –VESCP = 11.76 – 16.67= - 4.91. Un ahorro de casi US$ 5 millones.

Es decir, si pudiéramos garantizar que la capacidad de reproducción de lamalaria por P. vivax en los próximos 5 años fuese de 8 infectados porreservorio de P. vivax que quede sin ser detectado, el costo total esperado dela estrategia 2 se reduciría de US$ 16.67 a 11.76 millones, logrando un ahorroesperado de casi US$ 5 millones.


78

Gráfica 6.1: Estimación del Valor de la Información Perfecta respecto alnúmero de infectados por reservorio vivax – Costa Norte

De igual manera se calculó el valor de información perfecta para los otrosfactores críticos, y a pesar de que el costo total es sensible a varios de ellos, elvalor de la información perfecta es cero para todos. Sin embargo, los valoresde control son diferentes para cada factor, tal como se muestra en la tabla 6.6.

Tabla 6.6:

Del análisis de valor de la información y control perfecto en la Costa Norte,podemos obtener algunas recomendaciones.

q El valor esperado de la información perfecta con respecto a todos losfactores de riesgo, es cero. Por lo tanto, no vale la pena recaudar

Infectados xReservorio Vivax

Valor EsperadoMillones US$

Estrategia

1 13.620> 2 11.758

3 16.4234 20.1995 50.510.250

8 11.758

1 20.355> 2 17.115

3 25.0054 31.5305 62.367.500

12.1517.115

1 29.979> 2 20.699

3 30.9654 39.4415 84.585

.250

1620.699




Estrategia

1 13.620> 2 11.758

3 16.4234 20.1995 50.510.250

8 11.758

1 20.355> 2 17.115

3 25.0054 31.5305 62.367.500

12.1517.115

1 29.979> 2 20.699

3 30.9654 39.4415 84.585

.250

1620.699


Factor de RiesgoVE Con Control

PerfectoVE Sin Control

PerfectoVE del Control

Perfecto

Infectados de malaria P. Falciparum por reservorio.

16.111 16.672 0.561

Infectados de malaria P. Vivax por reservorio. 11.758 16.672 4.914

Probabilidad de identificar un caso de malaria P. Vivax.

14.639 16.672 2.033

Efectividad de las acciones de control vectorial. 12.393 16.672 4.279

Efectividad del tratamiento de malaria P. Vivax con el de tratamiento nuevo.

13.839 16.672 2.833

US$ MillonesValor del Control Perfecto con respecto a las variables críticas - Costa Norte


79

información adicional (que no es perfecta) ya que no cambiaría la decisiónoriginal.

q Con respecto al análisis del valor del control perfecto podemos decir que sepodría añadir mucho valor si pudiéramos crear mecanismos para fijarciertos factores de riesgo a sus valores óptimos. Así por ejemplo:§ Si pudiéramos asegurar que el número de infectados de malaria por P.

vivax por reservorio fuera de 8, el costo total esperado de la estrategia 2se reduciría en US$ 4.9 millones

§ Si la efectividad del tratamiento de malaria por P. vivax fuera del 95%, elcosto total esperado de la estrategia 2 se reduciría en US$ 2.8 millones.

6.2.2 Valor de la Información y el Control Perfecto – Selva Central.-

El valor de la información perfecta con respecto al número de infectados demalaria por P. vivax por reservorio es US$ 0.4 millones. Si el número deinfectados fuera de 8 se cambia la decisión original, y se preferirá la estrategia2. Ver gráfica 6.2

El valor del control perfecto con respecto al numero de infectados de malariapor P. vivax por reservorio es:

VECCP –VESCP = 3.164 – 6.041 = - 2.877. Un ahorro de US$ 2.9 millones.

Es decir, si pudiéramos controlar que el número de infectados de malaria porP. vivax por reservorio fuera 4, el costo esperado sería de 3.164 millones. (Verfigura 6.2). Si lo comparamos con el costo esperado sin control, 6.041millones, estamos añadiendo un valor de 2.9 millones.

Gráfica 6.2: Estimación del Valor de la Información Perfecta respecto alnúmero de infectados por reservorio de malaria vivax – Selva Central.


ValorEsperado

Millones US$

Estrategia

>1 3.164

2 6197

3 11.554

4 9.379

5 17.952.250

4 3.164

>1 4.806

2 7.698

3 14.830

4 11.943

5 18.220.500

5.65 4.806

1 11.389

>2 9.781

3 18.740

4 15.055

5 18.922.250

8 9.781

ValorEsperado

Millones US$Infectados x

Reservorio Vivax

ValorEsperado

Millones US$

Estrategia

>1 3.164

2 6197

3 11.554

4 9.379

5 17.952.250

4 3.164

>1 4.806

2 7.698

3 14.830

4 11.943

5 18.220.500

5.65 4.806

1 11.389

>2 9.781

3 18.740

4 15.055

5 18.922.250

8 9.781

ValorEsperado

Millones US$


80

El valor de información perfecta para los otros factores críticos es cero. Sinembargo, los valores de control son diferentes para cada factor, como semuestra en la tabla 6.7.

Tabla 6.7:

Del análisis de valor de la información y control perfecto en la Selva Central,podemos obtener algunas recomendaciones.

q El valor esperado de la información perfecta con respecto al número deinfectados de malaria por P. vivax por reservorio es de US$ 0.4 millones; ypara los otros factores de riesgo es cero. Por lo tanto, solo valdría la penarecaudar información adicional con respecto al número de infectados demalaria vivax por reservorio

q Con respecto al análisis del valor del control perfecto podemos decir que sepodría añadir mucho valor si pudiéramos crear mecanismos para fijarciertos factores de riesgo a sus valores óptimos. Así por ejemplo:§ Si pudiéramos asegurar que el número de infectados de malaria por P.

vivax por reservorio fuera 4, el costo total de la estrategia 1 se reduciríaen US$ 2.9 millones

§ Si la efectividad del tratamiento de malaria por P. vivax fuera del 95%, elcosto total esperado de la estrategia 1 se reduciría en US$ 2 millones.

6.2.3 Valor de la Información y el Control Perfecto - Amazonía.-

En la amazonía, el valor de la información perfecta con respecto al número deinfectados de malaria por P. vivax por reservorio es US$ 0.5 millones. Si elnúmero de infectados por reservorio fuera de 4 se cambia la decisión original,y se preferirá la estrategia 4, en vez de la estrategia 5. Ver gráfico 6.3.

El valor del control perfecto con respecto al número de infectados de malariapor P. vivax por reservorio es:

VECCP –VESCP = 47.5 – 64.0 = - 16.5. Un ahorro de US$ 16.5 millones.




Perfecto

Infectados de malaria de P. Vivax por reservorio. 3.164 6.041 2.877

Probabilidad de identificar un caso de malaria P. Vivax.

4.763 6.041 1.278

Efectividad de las medidas de protección en la reducción de riesgo para contraer la enfermedad.

4.562 6.041 1.479

Efectividad de las medidas de control vectorial en la reducción de la población en riesgo.

5.674 6.041 0.367

Efectividad del tratamiento de malaria P. Vivax con el de tratamiento nuevo.

4.028 6.041 2.013

Valor del Control Perfecto con respecto a las variables críticas - Selva CentralUS$ Millones


81

Es decir, si pudiéramos controlar el número de infectados de malaria por P.vivax por reservorio, y hacer que tome el valor de 4, el costo esperado sería deUS$ 47.5 millones, que resulta ser US$ 16.4 millones menos que el costoesperado sin control (US$ 64.0 millones).

Gráfica 6.3: Estimación del Valor de la Información Perfecta respecto alnúmero de infectados por reservorio vivax – Amazonía.

El valor de la información perfecta de los otros factores críticos es cero. Sinembargo, los valores de control son diferentes para cada factor, tal como semuestra en la tabla 6.8.

Tabla 6.8:


Valor Esperado

Millones US$

Estrategia

1 50.5982 194.1613 59.579

>4 47.5255 49.576.250

447.525

1 63.9972 282.1203 78.2744 60.924

>5 58.689.500

5.8558.689

1 112.7382 685.3413 150.1024 109.664

>5 89.109.250

8 89.109

Valor Esperado

Millones US$Infectados xReservorio Vivax

Valor Esperado

Millones US$

Estrategia

1 50.5982 194.1613 59.579

>4 47.5255 49.576.250

447.525

1 63.9972 282.1203 78.2744 60.924

>5 58.689.500

5.8558.689

1 112.7382 685.3413 150.1024 109.664

>5 89.109.250

8 89.109

Valor Esperado

Millones US$




Perfecto

Infectados por malaria P. Vivax por reservorio. 47.525 64.020 16.495

Infectados por malaria P. Falciparum por

reservorio.50.400 64.020 13.620

Probabilidad de identificar un caso de malaria P.

Falciparum.57.300 64.020 6.720

Efectividad de las medidas de protección en

reducir el riesgo de contraer la enfermedad.37.900 64.020 26.120

Efectividad del tratamiento de malaria P.

Falciparum con el de tratamiento nuevo.56.800 64.020 7.220

US$ Millones

Valor del Control Perfecto con respecto a las variables críticas - Amazonía.




Perfecto

Infectados por malaria P. Vivax por reservorio. 47.525 64.020 16.495

Infectados por malaria P. Falciparum por

reservorio.50.400 64.020 13.620

Probabilidad de identificar un caso de malaria P.

Falciparum.57.300 64.020 6.720

Efectividad de las medidas de protección en

reducir el riesgo de contraer la enfermedad.37.900 64.020 26.120

Efectividad del tratamiento de malaria P.

Falciparum con el de tratamiento nuevo.56.800 64.020 7.220

US$ Millones

Valor del Control Perfecto con respecto a las variables críticas - Amazonía.


82

Del análisis de valor de la información y control perfecto en la Selva Central,podemos obtener algunas recomendaciones.

q El valor esperado de la información perfecta con respecto al número deinfectados de malaria por P. vivax por reservorio es de US$ 0.5 millones; ypara los otros factores de riesgo es cero. Por lo tanto, solo valdría la penarecaudar información adicional.

q Con respecto al análisis del valor del control perfecto podemos decir que sepodría añadir mucho valor si pudiéramos crear mecanismos para fijarciertos factores de riesgo a sus valores óptimos. Así por ejemplo:§ Si pudiéramos asegurar que la efectividad de las medidas de protección

fuera el optimo, el costo total de la estrategia 5 se reduciría en US$ 26.1millones.

§ Si pudiéramos asegurar que el número de infectados de malaria por P.vivax por reservorio fuera 4, el costo total de la estrategia 5 se reduciríaen US$ 16.5 millones.

6.3 Conclusiones y Recomendaciones.-

Del análisis probabilístico podemos obtener algunos entendimientos yconclusiones generales del análisis, así como para cada una de las regionesdel estudio.

Región Costa Norte:

§ Usando el criterio del valor esperado de los costos totales, la estrategia 2(“mosquiteros”) es la óptima , con un costo total esperado de US$ 16.67millones en los próximos 5 años.

§ En términos del Número Esperado de Casos, la estrategia 4 (“mosquiteros+ insecticidas residuales”) es la preferida ya que arroja únicamente 52,261casos esperados los próximos 5 años.

§ Finalmente, en términos del costo-efectividad, la Estrategia Optima es lados. Implica un ahorro para la sociedad de US$ 56 y 1,83,000 por caso ymuerte evitada, respectivamente. Así como también un ahorro para elGobierno de US$ 9 y 297,000 por caso y muerte evitada, respectivamente.

Región Selva Central:

§ En términos del número esperado de casos, la estrategia 5 (“óptima para laselva central”) es la preferida ya que arroja únicamente 4,204 casos en lospróximos 5 años. Pero no es la óptima en términos de costo-efectividad.

§ Usando el criterio del valor esperado de los costos, la estrategia 1 (“actual”)es la óptima, con un costo total esperado de US$ 6.04 millones, y un costode implementación de US$ 3.80 millones.

§ En términos del costo-efectividad, la Estrategia Optima es la dos. Implicaun costo para la sociedad de US$ 66 por caso evitado, y un costo de US$133 para el Gobierno por caso evitado.


83

Región Amazonía:

§ Al igual que en la selva central, la estrategia 5 (“óptima para la amazonía”)es la preferida en términos del número esperado de casos, ya que arrojaúnicamente 187,625 casos en los próximos 5 años. También, arroja elmenor número de muertes (128).

§ Usando el criterio del valor esperado de los costos totales, la estrategia 5es también la óptima, con un costo total esperado de US$ 64.02 millones.Por lo que esta estrategia es realmente la “Optima” para la Amazonía.Implica un ahorro para la sociedad de US$ 74 por caso evitado y de US$110 mil por muerte evitada. También tiene el menor costo para el Gobiernode por caso y muerte evitada (US$ 58 y de US$ 86,660 respectivamente).

Conclusiones Generales:

§ Podemos decir que las estrategias definidas como las “óptimas”, por losexpertos en cada región, resultan serlo en la selva central y la amazonía,desde la perspectiva de minimizar el número de casos. En cambio, en lacosta norte, la estrategia más efectiva es la 2 (“mosquiteros”).

§ En la costa norte y en la selva central, las estrategias más costo-efectivason las definidas como “mosquiteros”. Es decir, que las estrategias queenfatizan el uso de esa medida de protección, son las recomendadas paraestas regiones, y no las definidas como “óptimas” por los expertos. En laamazonía, la estrategia 5, “optima””, es la preferida y recomendada.

§ Otro aspecto importante del análisis es haber identificado los factorescríticos específicos a cada región.

q En la costa norte y en la amazonía, los factores críticos están asociadostanto a los aspectos relacionados a la malaria por P. falciparum, como alos relacionados a la malaria por P. vivax.

q En la selva central, los factores críticos están asociados a los aspectosrelacionados a la malaria por P. vivax, y a la efectividad de las medidasde protección y del control vectorial.

Esto es consistente con las opiniones de los expertos, y las observaciones enel pasado con respecto al tipo de malaria predominante en cada una de lasregiones de análisis.

§ Un factor crítico en las tres regiones es el asociado a la reproducción de laenfermedad, es decir, el número de infectados por reservorio.

q En la costa norte, este factor, asociado a la malaria por P. vivax y P.falciparum, explica entre el 29 y 63% de la incertidumbre total en loscostos, dependiendo de la estrategia que se escoja.

q En la selva central, este factor explica entre el 43 y 82% de laincertidumbre total en el costo total.


84

q En la amazonía este factor explica entre el 47% y 84% de laincertidumbre total en los costos.

Como recomendación directa de esta relevancia, se sugiere hacer estudiosdetallados que permitan refinar los estimados obtenidos de los expertos encada área de estudio. Esto implicaría estructurar más esta área de análisis,identificando los factores críticos en la determinación de la tasa dereproducción de la enfermedad; como por ejemplo los movimientosmigratorios, las variaciones de temperatura, la biología del parásito, etc.


85

VII. DISCUSION.-

En la literatura hemos encontrado diferentes experiencias en la estimación decosto-efectividad de programas e intervenciones para la prevención y controlde la malaria. Resaltan los estudios de “Costo-Efectividad del Programa deControl de la Malaria en la Cuenca del Amazonas en Brasil”. (1997) y “Costo-efectividad del Control de la malaria en sub-Saharan Africa” (1999). Losresultados de estos estudios no son comparables con el análisis aquí realizadodebido a que los objetivos son distintos. Sin embargo, vale la pena discutir ycomparar los enfoques metodológicos utilizados. Ver tabla 7.1.

El estudio “Costo-Efectividad del Programa de Control de la Malaria en laCuenca del Amazonas en Brasil” se basa en las evidencias del proyecto decontrol de la malaria en la cuenca del amazonas en el periodo de 1989-1996.El estudio provee una evaluación del proyecto durante un periodo de 7 años,que es el periodo del crédito que otorgó en Banco Mundial para la lucha contrala malaria en Brasil. Se compararon los resultados del proyecto versus losescenarios en ausencia de este, a través de la proyección de tres variablesclaves: incidencia, severidad y letalidad. Se evaluó la estrategia elegida por elproyecto, con el cual a finales de 1992, se reorienta el programa en la líneade la Estrategia Global de Control de la Malaria (OMS), la cual tiene un énfasisen la administración o manejo de la enfermedad en lugar de la erradicación. Elcosto efectividad total del programa fue de US$ 2,672 por muerte evitada.

El estudio realizado en Brasil es de carácter retrospectivo, y llega aentendimientos respecto al costo efectividad de la inversión de recursos en lasmedidas tomadas en el programa sin considerar los costos para la población,como se hizo en este estudio. Por tener como objetivo la evaluación deresultados, no se evaluaron estrategias alternativas. Además, el enfoquemetodológico es determinístico, por lo que no se cuantifica la incertidumbre delentorno, y por lo tanto, no se logra estimar rangos de incertidumbre en lasvariables de resultado.

El estudio de “Costo-efectividad del Control de la malaria en sub-SaharanAfrica” si considera la incertidumbre del entorno en forma explícita. Se estimóel costo efectividad de las principales intervenciones de prevención ytratamiento utilizando un modelo basado en análisis de sensibilidadprobabilístico. Este estudio tuvo como objetivo suministrar entendimientos parala toma de decisiones, a pesar de las imperfecciones de los datos disponibles.El análisis fue restringido, por la disponibilidad datos de costo efectividad, a ungrupo de intervenciones para prevenir la malaria en niños, en gestantes y paramejorar el tratamiento de malaria no complicada.


86

Se combinó DALYs (años de vida ajustados por discapacidad) evitados concostos, para producir un rango de costos por DALYs evitados para cadaintervención. Para lidiar con el alto grado de incertidumbre de la mayoría de lasvariables, se asignó distribuciones de probabilidades a las variables de ingresoal modelo y se desarrolló un modelo de árboles de decisiones. Se estimaronlas probabilidades basándose en datos publicados y no publicados, y si la datano era disponible, se recurrió a la discusión con expertos. Los modelos fueroniterados de acuerdo a una simulación Monte Carlo, (con el software Palisade@RISK ver. 3.5) y el ratio costo-efectividad fue expresado como unadistribución de probabilidades en lugar de un simple valor determinístico.

Los resultados arrojaron que el costo-efectividad de una determinadaintervención depende de un conjunto de incertidumbres y de las decisionesque se tomen en su implementación. Por ejemplo, se encontró que el costoefectividad de los mosquiteros impregnados depende de sí es necesariodistribuir los mosquiteros, y del tipo de insecticida utilizado en la impregnación.El costo efectividad del rociamiento residual depende del número de rociadosrequeridos por año.

A diferencia de los estudios anteriores, el principal aporte de éste es laaplicación de la metodología del Análisis de Decisiones para desarrollar yevaluar estrategias alternativas en el control y prevención de la malaria en elPerú, en base al criterio de costo-efectividad y en concordancia con la visión yobjetivos del Programa de Malaria6.

Esta metodología ha permitido considerar consistente e integralmente, tantolos factores de control (decisiones) como los factores generadores deincertidumbre. Así mismo, se ha logrado cuantificar estas incertidumbresexplícitamente, usando los criterios de los expertos de salud, y de esa manerase ha evaluado cada estrategia, no solo en términos de los resultadosesperados, sino también del grado de incertidumbre asociado a cada una deellas.

Las estrategias alternativas para la prevención y control de la malaria sedefinieron escogiendo opciones en 5 variables de decisión: control vectorial,medidas de protección, fortalecimiento de diagnóstico y manejo de casos,vigilancia y promoción. Las estrategias fueron denominadas de acuerdo alénfasis que se le dio a las medidas de protección utilizadas, pero todasincorporaron el diagnóstico y tratamiento oportuno de la enfermedad deacuerdo al esquema vigente, y otras medidas de control y prevención de lamalaria en forma integrada.

6 Propuesta de la doctrinas normas y procedimientos para la prevención y control de la malariaen el Perú (2000).


87

Tabla 7.1 Cuadro comparativo de los estudios de costo-efectividadmencionados, con el análisis realizado en el Perú.

Como se observa en la tabla, los dos últimos tienen un enfoque prospectivo, adiferencia del estudio realizado en Brasil. Existen ventajas de un análisisprospectivo respecto a un análisis estadístico tradicional (retrospectivo). Lasherramientas basadas en métodos estadísticos no nos brindarán indicadoresconfiables cuando existen limitaciones en la disponibilidad y confiabilidad dedatos históricos y cuando nos enfrentamos a un entorno incierto, cambiante ycomplejo. Sin embargo, estos enfoques no deben ser consideradosexcluyentes, sino por el contrario, son complementarios.

Una de las diferencias con el estudio de sub-Saharan Africa, es que ésteevalúa el costo-efectividad de intervenciones específicas de prevención ycontrol de la malaria, tal como el costo-efectividad del rociamiento residual ode los mosquiteros impregnados. Aquí se evaluó estrategias integrales queinvolucraron un conjunto de intervenciones de medidas de protección, controlvectorial, vigilancia, promoción, etc, tal como sucede en la realidad.

Los resultados arrojaron que en la costa norte y en la selva central, lasestrategias más costo-efectiva son las definidas como “mosquiteros”. Es decir,que las estrategias que enfatizan el uso de esta medida de protección, son lasrecomendadas para estas regiones, y no las definidas como “óptimas” por losexpertos. En la amazonía, la estrategia 5, “optima”, es la preferida yrecomendada utilizando el criterio de costo-efectividad.

En la costa norte observamos que las medidas que hemos definido dentro delcontrol vectorial son las que tiene un impacto importante en el número decasos, a diferencia de las medidas de protección (donde incluimos los

Tema Costo-Efectividad en Brasil

Costo-Efectividad en Sub-Saharan Africa

Este estudio

Enfoque Retrospectivo Prospectivo Prospectivo

Objetivo Evaluar resultados de un programa.

Evaluar medidas de protección y tratamiento

específicas.

Evaluar estrategias de control y prevención de la malaria en 3 regiones

del Perú.Alternativas evaluadas. Estrategia actual vs

previa.Variaciones operativas

en intervenciones.5 Estrategias integrales

Desarrollo de estrategias alternativas

No No Si

Variables incertidumbres principales

3 8 32

Número de Variables de decisión

Ninguna Ninguna 5

Tipo de Modelo Determinístico Probabilístico Determinístico y probabilístico

Análisis de sensibilidad Si Si Si

Escenarios evaluados 3 No disponible 243


88

mosquiteros y el rociamiento residual). El uso de mosquiteros tiene un menorcosto que el rociamiento residual, lo que explica la razón por la cual laestrategia que hace énfasis en mosquiteros es la preferida, a pesar de que laefectividad de esta medida es menor debido a los hábitos de los pobladores deesa zona.

El estudio en sub-Saharan Africa incorporó en forma explícita la incertidumbrede entorno a través de un modelo probabilístico, como se ha realizado en esteestudio. Esto permitió expresar los resultados a través de perfiles de riesgo, enlugar de valores determinísticos. También se coincide en reconocer que lainformación relevante es la del futuro, y que la mejor fuente de entendimientoes la opinión de expertos cuando no existen datos disponibles.

Otro aspecto importante del análisis, es haber identificado los factores críticosespecíficos a cada región a través del análisis de sensibilidad. En la costanorte y en la amazonía, los factores críticos están asociados tanto a losaspectos relacionados a la malaria por P. falciparum, como a los relacionadosa la malaria por P. vivax. En la selva central, los factores críticos estánasociados a los aspectos relacionados a la malaria por P. vivax, y a laefectividad de las medidas de protección y del control vectorial.

Esto es consistente con las opiniones de los expertos, y las observaciones enel pasado con respecto al tipo de malaria predominante en cada una de lasregiones de análisis. Un factor crítico en las tres regiones es el asociado a lareproducción de la enfermedad, es decir, el número de infectados porreservorio. Como recomendación directa de esta relevancia, se sugiere hacerestudios detallados que permitan refinar los estimados obtenidos de losexpertos en cada área de estudio. Esto implicaría estructurar más esta área deanálisis, identificando los factores críticos en la determinación de la tasa dereproducción de la enfermedad; como por ejemplo los movimientosmigratorios, las variaciones de temperatura, la biología del parásito, etc.

Otra fortaleza del enfoque del análisis de decisiones es que ha permitido lacreación de un modelo en hoja de cálculo, capaz de evaluar las estrategias endiferentes escenarios. Este modelo cuenta con una detallada base de datosque puede ser modificada y actualizada, a fin de ajustar los resultados antecambios en los rangos de las variables al modificarse el estado de información.El modelo en hoja de cálculo es una poderosa herramienta que puede servirde base para realizar análisis posteriores, a la luz de los entendimientosgenerados respecto a las variables inciertas.

Finalmente, consideramos que los resultados de este estudio pueden seraplicables para la toma de decisiones en relación con la prevención y controlde la malaria en el Perú, y que la metodología puede ser utilizada en laevaluación de estrategias para combatir otros problemas de salud en el país.


89

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS.-

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90

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SUAREZ, Rubén Módulos de Análisis de Costo-Efectividad Aplicado aServicios de Salud, en Análisis de Costos, Demanda yPlanificación de Servicios de Salud. Editado porPaganini, José María, Rubén Suares y Humberto deMoraes Novaes. Washington D.C. PAHO. 1990.


91

ANEXOS

Anexo A: Modelo determinístico.-

En esta sección describiremos matemáticamente las relaciones entre losdiferentes factores que influyen en los resultados de costos, número demuertes (efectividad) y el costo-efectividad.

A.1 Modelo de costos.-

Comenzaremos describiendo las relaciones agregadas para cada año delhorizonte de análisis, para luego ir detallando los componentes asociados a lasdiferentes estrategias de prevención y control de la Malaria.

A.1.1 Costo Total.-

El costo total anual de cada estrategia está dado por el costo deimplementación de la misma y el costo para la población a causa de laenfermedad (ver gráfico 3.2):

CT = CTImple + CTPob (C.1)

donde:

CT : Costo total por estrategiaCTImple : Costo total de implementación por estrategia para el

Gobierno.CTPob : Costo total para la población

Como se muestra en el gráfico 3.3, los costos de implementación de laestrategia tienen 7 componentes: el costo de las medidas de control vectorial,medidas de protección, costos de atención al paciente, vigilancia, promoción,investigación y gestión y monitoreo del programa.

CTImple = CTMPImple + CTCVImple + CTATEImple + CTVIGImple+ CTPROMImple

+ CTINVImple + CTGESPImple (C.2)

donde:

CTMPImple : Costo total de implementación de medidas de protecciónCTCVImple : Costo total de implementación de medidas de control

vectorial.CTATEImple : Costo total de acciones de atención al pacienteCTVIGImple : Costo total de implementación de acciones de vigilanciaCTPROMImple : Costo total de acciones de promoción.CTINVImple : Costo total de implementación de investigaciónCTGESPImple : Costo total de fortalecimiento del Programa de Malaria.


92

Los costos en que incurrirá la población se clasificaron en costos asociados alos costos de curación, medidas de protección, costos por oportunidad ymuerte, tal como se muestra en el gráfico 3.16.

CTPob = CTCURPob + CTMPPob+ CTOPPob+ CTMTEPob (C.3)

donde:

CTCURPob : Costo total de curación para la poblaciónCTMPPob : Costo total de medidas de protección de la poblaciónCTOPPob : Costo de oportunidad por enfermedad de la poblaciónCTMTEPob : Costo por muertes

A.1.2 Costos Totales para la Población.-

Los costos para la población por la Malaria se han clasificado de acuerdo a lasconsecuencias que origina la enfermedad. Los costos por pérdidas temporalesen las actividades productivas de la población se han denominado “costo deoportunidad”, mientras que los costos por pérdida de vida se han denominado“costo por muerte”.

En este análisis hemos utilizado un enfoque netamente económico,cuantificando el valor del tiempo de vida de una persona en función a lo queésta puede producir en promedio para la sociedad. Desde nuestra perspectivaesto es válido, como un estimado inicial, ya que permite medir el impacto deesta variable en los resultados a través del análisis de sensibilidad. Si loscostos para la población son relevantes, lo serán con mayor razón si tenemosen cuenta que existen muchos intangibles que elevan el valor del tiempo y dela vida de una persona.

Los costos de oportunidad totales para la población por Malaria se modelanconsiderando un costo promedio por caso según nivel de complejidad demalaria y el número de casos asociados a cada nivel. Ver gráfico 3.19.

CTOPPob = CPROMop, *CASOS (C.4)

donde:

CPROMop,l : Costos promedio de oportunidad para la población pormalaria .

CASOSl : Número de casos Malaria

De la misma forma, los costos para la población por muertes se estiman enbase a un costo promedio y el número de muertes para la malaria, tal como semuestra en el gráfico 3.20.


93

65

CTMTEPob = ∑ ( CPROMMte,a * MTESa ) (C.5) 1

donde:

CPROMMte,a : Costos promedio para la población por muerte de lapersona por malaria a los a años.

MTESa : Número muertes por malaria de a años

El costo promedio de oportunidad se estima en base al número esperado dedías no producidos por las personas que hacen la enfermedad −lo cual varíade un caso leve a un caso grave− y de la producción promedio diaria porhabitante correspondiente a la zona.

CPROMOp,l = ƒ(Días de recuperación, Producción promedio diaria percápita ), para ∀ l ∈ [complicado y no complicado] (C.6)

En el modelo aplicado en la hoja de cálculo hemos considerado un costopromedio para ambos tipos de malaria7, el cual contempla los tiemposperdidos por viaje, espera y atención, cuidado de enfermos, perdida porincapacidad, etc.

Los costos por muertes para la población se han estimado en base a laproducción perdida, desde el momento de la muerte hasta la 65 años edad,periodo en que se estima que la persona es económicamente activa.

CPROMMte,a = ƒ(Años de vida perdidos, Producción promedio anual percápita ) (C.7)

Los costos de las medidas de protección para la población por Malaria, tantopara la vivienda como para la persona, se modelan considerando un costopromedio por medida de protección y el número medidas tomadas, tal comose muestra en el gráfico 3.17. 4 J K

CTMPPob = ∑ ∑ (CPROMMpv,i,j * VIVIENDASi,j) + ∑ (CPROMMpp,k * PERSONAk)

1 1 1

(C.8)donde:

CPROMMpv,i,j : Costos promedio de medida de protección a la viviendapara la población según tipo de vivienda i, y tipo deprotección j (i= A, B, C, D)

VIVIENDASi,j Número de viviendas tipo i con protección jCPROMMpp,k Costo promedio para la población de la medida de

protección k.PERSONAk : Número personas utilizando la medida de protección k.

7 Encuesta de hogares afectados por la malaria. Instituto Apoyo.


94

El número de viviendas y personas que se protejan dependerán de laproporción de la población en riesgo que adopten medidas de protección,motivados por la promoción del uso de las misma que implemente el Gobierno.

VIVIENDASi,j = ƒ(Población en riesgo, proporción que utiliza medidas)(C.9)

PERSONAk = ƒ(Población en riesgo, proporción que utiliza medidas)(C.10)

En el gráfico 3.18 observamos que los costos de curación de la poblacióndependen del costo unitario promedio de cada curación y del número total decasos.

2 2

CTCUPob = ∑ ∑ (CPROMCu l,t * CASOSl,t) (C.11)

1 1

donde:

CPROMCu l,t : Costos promedio de curación para la población, por nivelde complejidad l, y por tipo de malaria t.

CASOSl,t Número de casos por tipo de malaria t y nivel decomplejidad l.

Los costos unitarios de curación dependen e los gastos incurridos entransporte, medicinas, exámenes auxiliares, consultas y/o hospitalización ycuidados personales.

CPROMCu l,t = ƒ(nivel de complejidad, tipo de malaria) (C.12)

En el modelo en hoja de cálculo hemos asumido que los costos de diagnósticoy tratamiento son asumidos íntegramente por el Gobierno, por lo que loscostos de curación para la población son nulos.

A.1.3 Costos de Implementación.-

La magnitud de los costos de implementación dependerán de la estrategia aelegir, pero en todo caso, tendrán siete componentes tal como se muestra enel gráfico 3.3 y se expresa en la ecuación C.2.

Tal como se muestra en el gráfico 3.4, los costos de control vectorial dependenbásicamente de los tipos de acciones que se realicen, y su costo unitariorespectivo, tanto en el caso de control larvario, como en el de adultos. Loscostos se verán incrementadas por una mayor intensidad ante la presencia deun brote.

CTCVImple = CCVLarv + CCVAdul (C.13)


95

Para el caso de los costos de control larvario:

K L

CCVLarv = ∑ ∑ (CCVULarv,i * NCVLarv,i,k) (C.14) 1 1

donde:

CCVLarv : Costo por control vectorial larvarioCCVULarv,i Costo de control vectorial por tipo de actividad i (drenaje,

relleno, limpieza, uso de peces, bacterias, abatización, etc)NCVLarv,i,k : Número de acciones de control vectorial larvario por tipo i

y por área k.

El número acciones de cada tipo dependerá de la estrategia, de la existenciao no del vector, del índice parasitario del periodo anterior.

NCVLarv,l,k = ƒ(Estrategia, ∃ del vector, IPAt-1) (C.15)

Para el caso de los costos de control adulto:

K M

CCVAdul = ∑ ∑ (CCVUAdul,m * NCVAdul,i,m) (C.16) 1 1

donde:

CCVAdul : Costo por control vectorial de adultos.CCVUAdul,m Costo de control vectorial por tipo de actividad i (ULV,

Termo Nebulización, desmonte,etc.)NCVLarv,m,k : Número de acciones de control vectorial por tipo m y por

área k.

El número acciones de cada tipo dependerá de la estrategia, de la existenciao no del vector, del índice parasitario del periodo anterior, y de las acciones decontrol larvario.

NCVLarv,l,k = ƒ(Estrategia, ∃ del vector, IPAt-1, NCVLarv) (C.17)

Por simplicidad, en el modelo en hoja de cálculo se considera que el númerode acciones de control de adultos es independiente de las acciones de controllarvario.

En el gráfico 3.5 se muestran los costos de implementación las medidas deprotección para la malaria, tanto para la vivienda como para la persona. Aligual que en el caso de la población, los costos de implementación se hanestructurado considerando un costo promedio por medida de protección y elnúmero medidas tomadas. 4 J K


96

CTMPImple = ∑∑ (CPROMMpv,i,j * VIVIENDASi,j) + ∑ (CPROMMpp,k * PERSONAk)

1 1 1

(C.18)donde:

CPROMMpv,i,j : Costos promedio de medida de protección a la viviendapara la población según tipo de vivienda i, y tipo deprotección j (i= A, B, C, D)

VIVIENDASi,j Número de viviendas tipo i con protección jCPROMMpp,k Costo promedio para la población de la medida de

protección k.PERSONAk : Número personas utilizando la medida de protección k.

El número de viviendas y personas a proteger dependerán de la estrategiaelegida, la cual involucra la mezcla de acciones a realizar y la cobertura enfunción de las áreas de riesgo.

VIVIENDASi,j = ƒ(Estrategia de cobertura, tipo de acciones a realizar) (C.19)

PERSONAk = ƒ( Estrategia de cobertura, tipo de acciones a realizar) (C.20)

Los costos anuales de atención están dados por los costos de diagnóstico ypor los costos de manejo de casos, tal como se muestra en el gráfico 3.7.

K

CTATEImple = ∑ (CLOCk + CDXk + CTXk) (C.21) 1

CLOCk : Costo de localización de casos en el área k.CDXk : Costo por diagnóstico en el área k.CTXk : Costo por tratamiento de casos en el área k.

El costo por localización tiene dos componentes: el costo de localización desospechosos de malaria y el costo de identificación de colaterales. RCLOCk = Σ CLOCUSosp,r,k * NSOSPr,k + CLOCUColat,k * NColat,k (C.22) 1

donde:

CLOCUSosp,r,k : Costo unitario de localización de sospechosos por tipo deacción r (activa o pasiva) por área k.

NSOSPr,k : Número de sospechosos identificados en forma activa opasiva por área geográfica k.

CLOCUColat,k Costo unitario de localización de colaterales por área k.NColat,k : Número de colaterales identificados por área k.


97

NColat,k =_(Casos identificados) (C.23)

El costo por diagnóstico tiene dos componentes: el costo variable, dado por elnúmero de casos y el costo unitario por diagnóstico (que incluye consultamédica, pruebas de laboratorio, etc); y el costo fijo de diagnóstico que esfunción de la capacidad de diagnóstico y manejo de casos fijada en laestrategia.

CDXk = CDXU * NCASOS,k + CFDXk (C.24)

donde:CDXU : Costo unitario promedio por diagnóstico.NCASOS,k : Número de casos por área geográfica k.CFDXk : Costo fijo por capacidad instalada de diagnóstico, en cada

área k.

CFDXk =ƒ(Capacidad instalada) (C.25)

El costo por tratamiento de casos también tiene un componente variable y otrofijo. El componente variable es el producto del número de casos por tipo ynivel de complejidad y su costo unitario relacionado. El costo fijo depende delnivel de capacidad instalada para el manejo de casos de acuerdo a laestrategia planteada.

T L

CTXk = ∑∑ (CTXUl,t * NCASOSl,t,k) + CFTXk (C.26) 1 1

donde:

CTXUl,t : Costo unitario promedio por tratamiento de casos segúnnivel de complejidad l y tipo de malaria t.

NCASOSl,t,k : Número de casos de malaria por nivel de complejidad, portipo y por área geográfica k.

CFTXk : Costo fijo por capacidad instalada de tratamiento de porárea k.

CFTXk = ƒ(Capacidad de manejo de casos x estrategia) (C.27)

El número de casos de malaria está en función de la probabilidad de brote y suintensidad.

NCASOS,l,

k

= ƒ(Número de reservorios, infectados x reservorio, probabilidade intensidad de brote) (C.28)


98

Los componentes del costos de la vigilancia, especificados de acuerdo al tipode actividad que se realiza, se muestra en el gráfico 3.8.

CTVIGImple =(CVIGEP + CVIGEN + CVIGETI + CVIGDE + CVIGAMk) (C.29)

donde:

CVIGEP : Costo de vigilancia epidemiológica.CVIGEN : Costo de vigilancia entomológica.CVIGETI : Costo de vigilancia etiológica.CVIGDE : Costo de vigilancia demográficaCVIGAM : Costo de vigilancia ambiental.

Cada uno de los costos de vigilancia depende del número de actividadesrealizadas, específicas para cada tipo j, y del costo unitario relacionado a cadauna de ellas.

Cabe recordar que las acciones de vigilancia no contribuye a modificar lasituación epidemiológica sino solo a explicarla. En el caso de brote, lavigilancia etiológica, demográfica y ambiental no modifican su intensidad, cosaque si sucede con la vigilancia epidemiológica y entomológica.

Los costos de vigilancia epidemiológica se clasifican en costos regulares ycostos en condiciones de brote para cada área de análisis. Ver gráfico 3.10. KCVIGEP = ∑ CVIGEPR,k + CVIGEPB,k (C.30) 1

JCVIGEPR,k = ∑ (CVIGEPU,j * NVIGEPj,k) (C.31) 1

JCVIGEPBk = ∑ (CVIGEPU,j * NVIGEPj,k)* ƒ(Prob. Brotek) (C.32) 1

De igual manera, los costos de vigilancia entomológica se estiman porregulares y en condiciones de brote por área de análisis. Ver gráfico 3.9.

KCVIGEN = ∑ (CVIGENRk + CVIGENBk ) (C.33) 1

JCVIGENRk = ∑ (CVIGENU,j * NVIGENj,k) (C.34) 1

JCVIGENBk = ∑ (CVIGENU,i* NVIGENi.k)* ƒ(Prob. Brotek) (C.35) 1

donde:

CVIGEPUj : Costo promedio unitario de vigilancia epidemiológica por tipo


99

de actividad j.NVIGEPj,k : Número de actividades de vigilancia epidemiológica por tipo

j y por área k.CVIGENU,j : Costo promedio unitario de vigilancia entomológica por tipo

de actividad j.NVIGENj,k : Número de actividades de vigilancia entomológica por tipo j

y por área k.ƒ(Prob. Brotek) : Factor de ajuste asociado a la probabilidad de brote en el

área k.

Los costos de la vigilancia etiológica dependen del número de pruebas y elcosto unitario de cada una de ellas. El número de pruebas está en función delos estudios que se realicen, lo cual depende a su vez ce la estrategia. Vergráfico 3.11.

K J

CVIGETI = ∑ ∑ (CVIGETIUj * NVIGET,j,k) (C.36) 1 1

Los costos de vigilancia demográfica (gráfico 3.13) y ambiental (gráfico 3.12),al no variar la intensidad de los esfuerzos ante la presencia de un brote, seexpresan de la siguiente forma:

K J

CVIGDE = ∑ ∑ (CVIGDEUj * NVIGDE,j,k) (C.37) 1 1

K J

CVIGAM = ∑ ∑ (CVIGAMUj * NVIGAMj,k) (C.38) 1 1

donde:

CVIGETIUj : Costo promedio unitario de vigilancia etiológica por tipo depruebas j.

NVIGETj,k : Número de actividades de vigilancia etiológica por tipo deprueba j.

CVIGDEUj : Costo promedio unitario de vigilancia demográfica por tipode actividad j.

NVIGDEj,k : Número de actividades de vigilancia demográfica por tipo j ypor área k.

CVIGAMUj : Costo promedio unitario de vigilancia ambiental por tipo deactividad j.

NVIGAMj,k : Número de actividades de vigilancia ambiental por tipo j ypor área k.

El costo total de promoción depende de los costos por las actividades de IECy los de capacitación, tal como se muestra en el gráfico 3.14. Ambos se hanestructurado en función al costo unitario de cada acción dependiendo de sutipo y del número de estas acciones que se lleven a cabo de acuerdo a laestrategia. Para el caso de IEC las acciones se han diferenciado en: educación


100

sanitaria, campañas de salud, y movilización de organizaciones de base. Lacapacitación implica actividades dirigidas al personal de salud, promotores, ala población. K

CTPROMImple = ∑ (CIECk + CCAPk ) (C.39) 1

El costo de capacitación está en función del costo unitario de cada actividad decapacitación por el número de actividades a realizar de acuerdo a la estrategia. I

CCAPk = ∑ (CCAPUi * NCAPi,k) (C.40) 1

De la misma forma se han estructurado los costos de IEC.

J

CIECk = ∑ (CIECUj * NIECj,k) (C.41) 1

CIECk : Costo por actividades de IEC para cada área geográfica.CCAPk : Costo por capacitación para cada área geográfica.CCAPUi : Costo unitario por tipo de actividad de capacitación.CIECUj : Costo unitario por tipo de actividad de IECNCAPi,k : Número de actividades de capacitación por tipo y área.NIECj,k : Número de acciones IEC por tipo y por área.

Como se mencionó anteriormente, el número de actividades de capacitación yde IEC dependen de la estrategia escogida.

NCAPi,k = ƒ(Estrategia escogida) (C.42)

NIECj,k = ƒ(Estrategia escogida) (C.43)

El gráfico 3.15 nos muestra que los costos de investigación dependen delpresupuesto asignado a investigación operativa y de la investigación aplicada.

CTINVImple = PTOINVOP + PTOINVAPL (C.44)

PTOINVOP : Presupuesto de investigación operativa.PTOINVAPL : Presupuesto de investigación aplicada.

Ambos presupuestos dependen de la estrategia elegida.

PTOINVOP = ƒ(Estrategia escogida) (C.45)

PTOINVOP = ƒ(Estrategia escogida) (C.46)


101

A.2 Modelo de efectividad.-

Como se muestra en el gráfico 3.21, el número total de muertes Malaria es lasuma de las muertes ocasionadas por los diferentes tipos de cepasplasmodiales de acuerdo a su capacidad para generar complicaciones, en lasdiferentes áreas geográficas. K T

MTES = Σ Σ MTESt,k (E.1) 1 1

MTESt,k = ƒ(Estrat, Nº casos complicados, la letalidad de casoscomplicados) (E.2)

La letalidad de casos complicados está en función de la eficiencia de losservicios de salud, la cual depende de la estrategia establecida en elfortalecimiento del la capacidad de diagnóstico y manejo de casos.

TMTESt = Σ NCASOSComp t * LETCOMPt (E.3)

1

LETCOMPt = ƒ(Eficiencia Servicios de salud/Estrategia) (E.4)

El número de casos complicados por área k está influenciado por el númerode casos de malaria y la proporción de casos que se complica. TNCASOSComp t = Σ NCASOS t * PROPCOMPt (E.5) 1

donde:

NCASOSComp t : Número casos complicados por tipo de malariaNCASOS t : Número de casos por tipo de malariaPROPCOMPt : Proporción de casos complicados por tipo.

La proporción de casos complicados depende de los diagnósticos ytratamientos tardíos, originados por un acceso de a los servicios de saluddeficientes.

PROPCOMPt = ƒ(Diagnóstico y tratamiento tardío/Acceso a Servicios desalud) (E.6)


102

El número de casos malaria por tipo (t) depende del número de reservorioshumanos existentes, del número de infectados que se pueden generar por laexistencia de un reservorio y de la proporción de la población protegida.

POBINFt,k = NRESERVt,k * CASOS_x_RESERVt,k * POBNPROT/POBRIESGOk

(E.7)donde:

POBINFt,k : Número infectados complicados por tipo demalaria

NRESERVt,k : Número de reservorios por tipo de malariaCASOS_x_RESERVt,k : Infectados generados por reservorio en un

periodo, si no se realizan acciones de prevencióny control de la malaria.

POBNPROTk : Población expuesta no protegida por acciones decontrol vectorial y medidas de protección.

POBRIESGOk : Población en riesgo de contraer la enfermedad.

El número de reservorios por tipo de malaria en un periodo es igual al númerode infectados en el periodo menos los pacientes efectivamente tratados ycurados.

NRESERVt = POBINFt(t-1) - NCASOSt(t-1)*EFECTTXt (E.8)

donde:

NCASOSt(t-1) : Numero de casos por tipo de malariaidentificados y tratados

EFECTTXt : Efectividad del tratamiento de malaria por tipo.

El número de casos en un determinado periodo depende del número deinfectados por la probabilidad de identificarlo. En el modelo en hoja de cálculoasumimos que toda persona que manifiesta la enfermedad es identificada porlos servicios de salud, donde exista acceso.

NCASOSt = POBINFt * PROBIDINFt (E.9)

donde:

POBINF t : Población infectada por tipo de malaria.PROBIDINFt : Probabilidad de identificar un infectado por tipo de

malaria.La probabilidad de infectarse depende de la existencia del vector infectado.

PROBIDINFt =ƒ(Existencia de servicios de salud, estrategia defortalecimiento) (E.10)


103

En el gráfico 3.22 se muestra el mapa de conocimiento de la existencia delvector infectado, lo cual depende de la disponibilidad de reservorio humano yde la densidad del vector.

VECTORt = RESERVt * CAPVECTt * DVECTORt (E.11)

VECTORt : Existencia del vector con capacidad de transmitir lamalaria tipo t.

RESERVt : Reservorio humano infectado con malaria tipo t.CAPVECTt : Capacidad del vector para transmitir la malaria tipo t.DVECTORt : Densidad del vector con malaria tipo t.

La densidad del vector depende de la especie del vector, de la resistencia, delcontrol vectorial su efectividad y de las variaciones tanto ambientales comogeneradas.

DVECTORt =ƒ(Especie de vector, existencia de criaderos, resistencia,acciones de control vectorial, efectividad del control,variaciones ambientales y generadas) (E.12)

La población expuesta no protegida depende de la población en riesgo decontraer la malaria y de la población protegida a través de medidas de controlvectorial y las medidas de protección. En el modelo en hoja de cálculo seconsidera que una misma población puede ser protegida con ambos tipos demedidas –Control vectorial y Medidas de protección– por lo que se toma elmáximo entre ambos valores.

POBEXPNPk = POBRIESGOk – MAX(POBPROTCVk, POBPROTMPk) (E.13)

donde:

POBPROTCV k : Población protegida con medidas de control vectorialPOBPROTMPk : Población protegida con medidas de protección, tanto a

la vivienda como a la persona.

La población cubierta con medidas de control vectorial depende de lapoblación cubierta de acuerdo a la estrategia, de la proporción máxima de lapoblación en riesgo que puede ser protegida con control vectorial, del peso enesa proporción que tienen tanto las medidas de control vectorial larvario yadulto. También se considera el efecto que pueden tener la promoción y lavigilancia en mejorar la proporción que puede ser protegida por las labores decontrol vectorial.

POBPROTCV k = POBCUBCVk*EF_CV*((1-CRIA_NO_TXk)*P_CVL+P_CVA)*F_PROM_CV*F_VIG_CV (E.14)

donde:


104

POBCUBCV k : Población cubierta con las medidas de control vectorialde acuerdo a la estrategia en el área k

EF_CV : Proporción máxima de la población cubierta que puedeser efectivamente protegida por las acciones de controlvectorial.

CRIA_NO_TXk : Proporción de criaderos no tratados en el área k.P_CVL : Proporción de EF_CV debida a las acciones de control

vectorial larvarioP_CVA : Proporción de EF_CV debida a las acciones de control

vectorial adultosF_PROM_CV : Factor de impacto en EF_CV debido a las acciones de

promoción contempladas en la estrategia.F_VIG_CV : Factor de impacto en EF_CV debido a las acciones de

vigilancia contempladas en la estrategia.

La población protegida con medias de protección a la vivienda y a la personadepende de la cobertura de las acciones de acuerdo a la estrategia y a lapropoción máxima que se pueda proteger con esas acciones de acuerdo a laefectividad de cada una.

POBPROTMPk = I

Σ POBCUBMPi,k *EF_MPi,k (E.15) 1

La efectividad de las medias de protección dependerán de las acciones depromoción que se planteen en la estrategia y de los factores culturales del áreade estudio.

EF_MPi, =ƒ(Estrategia y aspectos culturales) (E.16)


105

A.3 Modelo de Costo Efectividad.-

Para efectos de poder comparar las diferentes estrategias y escoger la óptimarequerimos calcular el ratio de costo/efectividad para cada una de ellas.

Los costos serán estimados utilizando el modelo especificado en las seccionesanteriores para efecto de calcular efectividad de cada estrategia debemoscalcular el número esperado muertes y casos evitados en cada estrategia.

El número de muertes y casos evitados en cada estrategia se calculará enrelación a la estrategia implícita actual. Es decir:

Número demuertes evitadascon estrategia i

= Número de muertes conla estrategia actual

- Número de muertes con laestrategia i

Número de casosevitados conestrategia i

= Número de casos con laestrategia actual

- Número de casos con laestrategia i

De igual manera, calculamos los costos adicionales de cada estrategiarespecto a la estrategia actual:

Costosadicionales de laestrategia i

= Costos totalesasociados a la estrategiai

- Costos totales asociados ala estrategia actual.

Estos números nos permitirán calcular los ratios de costo efectividad pornúmero de muertes evitadas y casos evitados.

Costo efectividadde la estrategia i

= Costos adicionales de laestrategia i. / Número de muertes

evitadas con la estrategia i

Costo efectividadde la estrategia i

= Costos adicionales de laestrategia i. / Número de casos evitados

con la estrategia i


106

Anexo B. Resultados del Análisis Determinístico: Diagramasde Tornado.

B.1 Diagramas de Tornado Asociados a los Costos Totales.-

a) Costa Norte

Los gráficas B.1 a B.5 nos muestran los resultados del análisis de sensibilidaddeterminístico con respecto al costo total para cada una de las estrategias enla Costa Norte. Las variables críticas en todas ellas son básicamente lasmismas y solo varían en su orden de importancia. Estas variables generadorasde incertidumbre están asociadas a la capacidad de propagación de laenfermedad (número de infectados generados por un reservorio), a laefectividad de los esquemas de tratamiento antimalárico, a la capacidad desistema de salud para identificar casos de malaria, y a la efectividad de lasmedidas de protección y del control vectorial.

Gráfico B.1: Diagrama de Tornado para la Estrategia 1 (Actual) – CostaNorte

12.150.9

0.926.03

22

0.080.7

11.2

1.350.93

0.10.95

100.006

20.03

0.0220.02

35000.000125

60.781.691.093.395.096.197.197.998.799.399.499.699.799.899.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0


Prob. ID Caso VivaxInfectados por M. Falciparum x reservorio

MP en reducción de riesgoCosto Oportunidad Pob

Tasa de descuentoProp. Pob protegida por CV

Factor Ajuste costos Dx y TxPromoción en efectividad CV

Vigilancia en efectividad CVEfec Tx Falciparum P. Nuevo

Prop Pob afectada x BroteProb. ID Caso Falciparum

Sospechosos x Caso IDProp. Casos Falciparum complicados

Efecto Fenómeno del NiñoProp. Casos Falciparum q´ mueren

Crecimiento Pob.Prop. Casos gestantes

Producción Anual per CapitaProp. Casos Vivax complicados

VAN del Costo Total (Millones de US$)

10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30


8 160.95 0.85

0.96 0.884 8

3 11 3

0.1 0.060.75 0.6

0.9 1.21.3 1.1

1.4 1.30.95 0.90.05 0.250.98 0.92

8 120.003 0.008

1 30.01 0.05

0.011 0.0280.01 0.033200 4000

0.0001 0.0002

ValorBase

% Var.explicada

12.150.9

0.926.03

22

0.080.7

11.2

1.350.93

0.10.95

100.006

20.03

0.0220.02

35000.000125

60.781.691.093.395.096.197.197.998.799.399.499.699.799.899.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0



MP en reducción de riesgoCosto Oportunidad Pob

Tasa de descuentoProp. Pob protegida por CV


Vigilancia en efectividad CVEfec Tx Falciparum P. Nuevo

Prop Pob afectada x BroteProb. ID Caso Falciparum

Sospechosos x Caso IDProp. Casos Falciparum complicados

Efecto Fenómeno del NiñoProp. Casos Falciparum q´ mueren

Crecimiento Pob.Prop. Casos gestantes

Producción Anual per CapitaProp. Casos Vivax complicados

VAN del Costo Total (Millones de US$)

10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30


8 160.95 0.85

0.96 0.884 8

3 11 3

0.1 0.060.75 0.6

0.9 1.21.3 1.1

1.4 1.30.95 0.90.05 0.250.98 0.92

8 120.003 0.008

1 30.01 0.05

0.011 0.0280.01 0.033200 4000

0.0001 0.0002

ValorBase

% Var.explicada


107

Gráfico B.2: Diagrama de Tornado para la Estrategia 2 (Mosquiteros) –Costa Norte

Gráfico B.3: Diagrama de Tornado para la Estrategia 3 (Insecticidas Químico Residuales) – Costa Norte

12.150.71.20.9

0.921.356.030.080.930.95

212

0.110

0.0220.0060.030.023500

0.0001250.7

27.654.672.086.293.596.898.198.799.199.599.899.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0


Promoción en efectividad CVEfec Tx Vivax P. Nuevo

Prob. ID Caso VivaxVigilancia en efectividad CV

Infectados por M. Falciparum x reservorioTasa de descuento


Costo Oportunidad PobFactor Ajuste costos Dx y Tx

Efecto Fenómeno del NiñoProp Pob afectada x Brote

Sospechosos x Caso IDCrecimiento Pob.

Prop. Casos Falciparum complicadosProp. Casos Falciparum q´ mueren

Prop. Casos gestantesProducción Anual per Capita

Prop. Casos Vivax complicadosPob Riesgo para Brote F


10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30

ValorBase: US$ 16.730 millones

8 160.75 0.61.3 1.1

0.95 0.850.96 0.88

1.4 1.34 8

0.1 0.060.95 0.90.98 0.92

1 30.9 1.2

1 30.05 0.25

8 120.011 0.0280.003 0.008

0.01 0.050.01 0.033200 4000

0.0001 0.00020.8 0.6

ValorBase

% Var.explicada

12.150.71.20.9

0.921.356.030.080.930.95

212

0.110

0.0220.0060.030.023500

0.0001250.7

27.654.672.086.293.596.898.198.799.199.599.899.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0







Efecto Fenómeno del NiñoProp Pob afectada x Brote



Prop. Casos gestantesProducción Anual per Capita

Prop. Casos Vivax complicadosPob Riesgo para Brote F


10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30

ValorBase: US$ 16.730 millones

8 160.75 0.61.3 1.1

0.95 0.850.96 0.88

1.4 1.34 8

0.1 0.060.95 0.90.98 0.92

1 30.9 1.2

1 30.05 0.25

8 120.011 0.0280.003 0.008

0.01 0.050.01 0.033200 4000

0.0001 0.00020.8 0.6

ValorBase

% Var.explicada

12.150.70.91.2

0.921.356.030.930.950.08

212

0.0220.110

0.0060.03

20.02

29.054.970.385.493.997.098.599.099.499.899.999.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0





Prob. ID Caso FalciparumTasa de descuento



Prop Pob afectada x BroteSospechosos x Caso ID


MP en reducción de riesgoProp. Casos gestantes


10 15 20 25 30 35 40

Valor Base : US$ 23.643 millones

8 160.75 0.6

0.95 0.851.3 1.1

0.96 0.881.4 1.3

4 80.95 0.90.98 0.920.1 0.06

1 30.9 1.2

1 30.011 0.028

0.05 0.258 12

0.003 0.0080.01 0.05

1 30.01 0.03

ValorBase

% Var.explicada

12.150.70.91.2

0.921.356.030.930.950.08

212

0.0220.110

0.0060.03

20.02

29.054.970.385.493.997.098.599.099.499.899.999.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0










MP en reducción de riesgoProp. Casos gestantes


10 15 20 25 30 35 40

Valor Base : US$ 23.643 millones

8 160.75 0.6

0.95 0.851.3 1.1

0.96 0.881.4 1.3

4 80.95 0.90.98 0.920.1 0.06

1 30.9 1.2

1 30.011 0.028

0.05 0.258 12

0.003 0.0080.01 0.05

1 30.01 0.03

ValorBase

% Var.explicada


108

Gráfico B.4: Diagrama de Tornado para la Estrategia 4 (Mosquiteros + Insecticidas Químico Residuales) – Costa Norte

Gráfico B.5: Diagrama de Tornado para la Estrategia 5(Optima) – Costa Norte

b) Selva Central

Los gráficos B.6 a B.10 nos muestran los resultados del análisis desensibilidad determinístico con respecto al costo total para cada una de lasestrategias en la Selva Central. Las variables críticas en esta región estánrelacionados a la malaria por P. vivax, a la capacidad de identificar un caso, a

12.150.70.91.2

0.921.356.030.930.950.08

221

0.0220.110

20.006

0.030.02

29.454.670.684.993.996.598.198.899.699.899.999.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0






Costo Oportunidad PobEfecto Fenómeno del Niño

Factor Ajuste costos Dx y TxCrecimiento Pob.


MP en reducción de riesgoProp. Casos Falciparum complicados



10 15 20 25 30 35 40 45 50


8 160.75 0.6

0.95 0.851.3 1.1

0.96 0.88

1.4 1.34 8

0.95 0.90.98 0.92

0.1 0.061 31 3

0.9 1.20.011 0.028

0.05 0.258 123 1

0.003 0.008

0.01 0.050.01 0.03

ValorBase

% Var.explicada

12.150.70.91.2

0.921.356.030.930.950.08

221

0.0220.110

20.006

0.030.02

29.454.670.684.993.996.598.198.899.699.899.999.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0






Costo Oportunidad PobEfecto Fenómeno del Niño

Factor Ajuste costos Dx y TxCrecimiento Pob.


MP en reducción de riesgoProp. Casos Falciparum complicados



10 15 20 25 30 35 40 45 50


8 160.75 0.6

0.95 0.851.3 1.1

0.96 0.88

1.4 1.34 8

0.95 0.90.98 0.92

0.1 0.061 31 3

0.9 1.20.011 0.028

0.05 0.258 123 1

0.003 0.008

0.01 0.050.01 0.03

ValorBase

% Var.explicada

12.150.9

20.926.030.08

0.70.93

1.212

0.951.35

0.0220.1

0.0062

100.030.02

53.471.085.295.099.099.399.599.799.899.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0




Prop. Pob protegida por CVEfec Tx Falciparum P. NuevoPromoción en efectividad CVFactor Ajuste costos Dx y Tx







40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90


8 160.95 0.85

3 10.96 0.88

4 8

0.1 0.060.75 0.60.95 0.91.3 1.1

0.9 1.21 3

0.98 0.921.4 1.3

0.011 0.028

0.05 0.250.003 0.008

1 3

8 120.01 0.050.01 0.03

ValorBase

% Var.explicada

12.150.9

20.926.030.08

0.70.93

1.212

0.951.35

0.0220.1

0.0062

100.030.02

53.471.085.295.099.099.399.599.799.899.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0




Prop. Pob protegida por CVEfec Tx Falciparum P. NuevoPromoción en efectividad CVFactor Ajuste costos Dx y Tx







40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90


8 160.95 0.85

3 10.96 0.88

4 8

0.1 0.060.75 0.60.95 0.91.3 1.1

0.9 1.21 3

0.98 0.921.4 1.3

0.011 0.028

0.05 0.250.003 0.008

1 3

8 120.01 0.050.01 0.03

ValorBase

% Var.explicada


109

la efectividad del tratamiento y de las medidas de protección y de controlvectorial.

Gráfico B.6: Diagrama de Tornado para la Estrategia 1(Actual) – Selva Central

Gráfico B.7: Diagrama de Tornado para la Estrategia 2(Mosquiteros) – Selva Central

5.650.870.85

22

0.080.10.6

11.2

210

1.350

82.192.796.498.999.499.799.899.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0



Costo Oportunidad PobTasa de descuento

Prop Pob afectada x BroteProp. Pob protegida por CV



Vigilancia en efectividad CVCrecimiento Cob SS


3 4 5 6 7 8 9 10 11


4 8

0.95 0.8

0.9 0.8

3 1

1 3

0.1 0.06

0.05 0.25

0.7 0.5

0.9 1.2

1.3 1.1

1 3

8 12

1.4 1.3

–0.02 0.02

ValorBase

% Var.explicada

5.650.870.85

22

0.080.10.6

11.2

210

1.350

82.192.796.498.999.499.799.899.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0




Prop Pob afectada x BroteProp. Pob protegida por CV



Vigilancia en efectividad CVCrecimiento Cob SS


3 4 5 6 7 8 9 10 11


4 8

0.95 0.8

0.9 0.8

3 1

1 3

0.1 0.06

0.05 0.25

0.7 0.5

0.9 1.2

1.3 1.1

1 3

8 12

1.4 1.3

–0.02 0.02

ValorBase

% Var.explicada

5.650.6

0.871.2

0.8502

1.350.08

20.021

12

100.000125

43.769.079.787.191.594.998.199.199.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0





Tasa de descuentoCosto Oportunidad Pob

Crecimiento Pob.Factor Ajuste costos Dx y Tx


Prop. Casos Vivax complicados


6 7 8 9 10 11


4 8

0.7 0.5

0.95 0.8

1.3 1.1

0.9 0.8

0.02 –0.02

3 1

1.4 1.3

0.1 0.06

1 3

0.018 0.025

0.9 1.2

1 3

8 12

0.0001 0.0002

ValorBase

% Var.explicada

5.650.6

0.871.2

0.8502

1.350.08

20.021

12

100.000125

43.769.079.787.191.594.998.199.199.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0






Crecimiento Pob.Factor Ajuste costos Dx y Tx




6 7 8 9 10 11


4 8

0.7 0.5

0.95 0.8

1.3 1.1

0.9 0.8

0.02 –0.02

3 1

1.4 1.3

0.1 0.06

1 3

0.018 0.025

0.9 1.2

1 3

8 12

0.0001 0.0002

ValorBase

% Var.explicada


110

Gráfico B.8: Diagrama de Tornado para la Estrategia 3(Insecticidas Químico Residuales) – Selva Central

Gráfico B.9: Diagrama de Tornado para la Estrategia 4(Mosquiteros + Insecticidas Químico Residuales) – Selva Central

5.650.6

0.871.2

0.850

1.350.08

20.021

221

100.000125

42.868.980.488.393.598.399.2

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0




Vigilancia en efectividad CVTasa de descuento


MP en reducción de riesgoEfecto Fenómeno del Niño

Factor Ajuste costos Dx y TxSospechosos x Caso ID



11 12 13 14 15 16 17 18 19 20


4 8

0.7 0.5

0.95 0.8

1.3 1.1

0.9 0.8

0.02 –0.02

1.4 1.3

0.1 0.06

1 3

0.018 0.025

3 1

1 3

0.9 1.2

8 12

0.0001 0.0002

ValorBase

% Var.explicada

5.650.6

0.871.2

0.850

1.350.08

20.021

221

100.000125

42.868.980.488.393.598.399.2

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0




Vigilancia en efectividad CVTasa de descuento


MP en reducción de riesgoEfecto Fenómeno del Niño




11 12 13 14 15 16 17 18 19 20


4 8

0.7 0.5

0.95 0.8

1.3 1.1

0.9 0.8

0.02 –0.02

1.4 1.3

0.1 0.06

1 3

0.018 0.025

3 1

1 3

0.9 1.2

8 12

0.0001 0.0002

ValorBase

% Var.explicada

5.650.6

0.871.2

0.8502

1.350.08

20.021

21

100.000125

44.367.479.387.792.996.998.199.2

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0






Crecimiento Pob.Efecto Fenómeno del Niño



VAN del Costo Total (Millones US$)9 10 11 12 13 14 15 16


4 8

0.7 0.5

0.95 0.8

1.3 1.1

0.9 0.8

0.02 –0.02

3 1

1.4 1.3

0.1 0.06

1 3

0.018 0.025

1 3

0.9 1.2

8 12

0.0001 0.0002

ValorBase

% Var.explicada

5.650.6

0.871.2

0.8502

1.350.08

20.021

21

100.000125

44.367.479.387.792.996.998.199.2

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0






Crecimiento Pob.Efecto Fenómeno del Niño



VAN del Costo Total (Millones US$)9 10 11 12 13 14 15 16


4 8

0.7 0.5

0.95 0.8

1.3 1.1

0.9 0.8

0.02 –0.02

3 1

1.4 1.3

0.1 0.06

1 3

0.018 0.025

1 3

0.9 1.2

8 12

0.0001 0.0002

ValorBase

% Var.explicada


111

Gráfico B.10: Diagrama de Tornado para la Estrategia 5(Optima) – Selva Central

c) Amazonía

Los resultados del análisis de sensibilidad determinístico asociado al costototal para cada una de las estrategias para la Selva Central, se muestran enlos gráficos B.11 a B.15.

Los factores críticos en esta región están relacionados tanto a la malaria por P.vivax como a la malaria por P. falciparum, y a la efectividad de las medidasprotección y del tratamiento antimalárico.

Gráfico B.11: Diagrama de Tornado para la Estrategia 1(Actual) – Amazonía

5.650.61.2

0.870.0211.350.85

2210

0.110

53.681.489.093.496.297.598.699.499.699.899.9

100.0100.0



Crecimiento Pob.Vigilancia en efectividad CV

Prob. ID Caso VivaxCosto Oportunidad Pob

MP en reducción de riesgoFactor Ajuste costos Dx y Tx

Crecimiento Cob SSProp Pob afectada x Brote

Sospechosos x Caso ID


17.9 18.15 18.4 18.65 18.9


4 8

0.7 0.5

1.3 1.1

0.95 0.8

0.018 0.025

1.4 1.3

0.9 0.8

1 3

3 1

0.9 1.2

–0.02 0.02

0.05 0.25

8 12

ValorBase

% Var.explicada

5.650.61.2

0.870.0211.350.85

2210

0.110

53.681.489.093.496.297.598.699.499.699.899.9

100.0100.0



Crecimiento Pob.Vigilancia en efectividad CV

Prob. ID Caso VivaxCosto Oportunidad Pob

MP en reducción de riesgoFactor Ajuste costos Dx y Tx

Crecimiento Cob SSProp Pob afectada x Brote

Sospechosos x Caso ID


17.9 18.15 18.4 18.65 18.9


4 8

0.7 0.5

1.3 1.1

0.95 0.8

0.018 0.025

1.4 1.3

0.9 0.8

1 3

3 1

0.9 1.2

–0.02 0.02

0.05 0.25

8 12

ValorBase

% Var.explicada

ValorBase

5.852

8.50.9

0.850.8

0.050.8

20.08

120000.06

00.025

1022

0.020.000125

% Var.explicada

43.172.390.192.895.096.497.798.599.199.499.699.8

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0



Prob. ID Caso FalciparumEfec Tx Vivax P. Nuevo

Prop. Casos Falciparum complicadosProb. ID Caso Vivax





Efecto Fenómeno del NiñoCobertura inical de MP_Población



30 44 58 72 86 100

Valor Base: 54.671 Millones US$

4 83 1

6 110.95 0.85

0.9 0.80.85 0.750.03 0.080.85 0.75

1 30.1 0.060.9 1.2

1000 27000.03 0.07–0.02 0.020.015 0.035

8 121 31 3

0.01 0.030.0001 0.0002

ValorBase

5.852

8.50.9

0.850.8

0.050.8

20.08

120000.06

00.025

1022

0.020.000125

% Var.explicada

43.172.390.192.895.096.497.798.599.199.499.699.8

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0












30 44 58 72 86 100

Valor Base: 54.671 Millones US$

4 83 1

6 110.95 0.85

0.9 0.80.85 0.750.03 0.080.85 0.75

1 30.1 0.060.9 1.2

1000 27000.03 0.07–0.02 0.020.015 0.035

8 121 31 3

0.01 0.030.0001 0.0002


112

Gráfico B.12: Diagrama de Tornado para la Estrategia 2(Mosquiteros) – Amazonía

Gráfico B.13: Diagrama de Tornado para la Estrategia 3(Insecticidas Químico Residuales) – Amazonía

5.858.5

20.9

0.850.80.8

0.052

0.081

20000.06

210

0.020

61.683.687.591.394.896.998.399.199.499.699.899.9

100.0100.0100.0100.0100.0

Infectados por M. Vivax x reservorioInfectados por M. Falciparum x reservorio

MP en reducción de riesgoEfec Tx Falciparum P. Nuevo


Prob. ID Caso VivaxProp. Casos Falciparum complicados



Prop. Casos Falciparum q´ muerenEfecto Fenómeno del Niño

Sospechosos x Caso IDProp. Casos gestantes

Crecimiento Cob SS


100 200 300 400 500 600 700

Valor Base: 224. 434 Millones de US$

4 86 113 10.95 0.850.9 0.80.85 0.750.85 0.750.03 0.08

1 30.1 0.060.9 1.2

1000 27000.03 0.07

1 38 12

0.01 0.03–0.02 0.02

ValorBase

% Var.explicada

5.858.5

20.9

0.850.80.8

0.052

0.081

20000.06

210

0.020

61.683.687.591.394.896.998.399.199.499.699.899.9

100.0100.0100.0100.0100.0


MP en reducción de riesgoEfec Tx Falciparum P. Nuevo


Prob. ID Caso VivaxProp. Casos Falciparum complicados



Prop. Casos Falciparum q´ muerenEfecto Fenómeno del Niño

Sospechosos x Caso IDProp. Casos gestantes

Crecimiento Cob SS


100 200 300 400 500 600 700

Valor Base: 224. 434 Millones de US$

4 86 113 10.95 0.850.9 0.80.85 0.750.85 0.750.03 0.08

1 30.1 0.060.9 1.2

1000 27000.03 0.07

1 38 12

0.01 0.03–0.02 0.02

ValorBase

% Var.explicada

5.852

8.50.9

0.850.8

0.050.8

20.08

120000.06

0102

0.0252

0.020.000125

46.271.389.892.795.196.697.898.799.299.599.799.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0








Sospechosos x Caso IDEfecto Fenómeno del Niño

Crecimiento Pob.Cobertura inical de MP_Población



40 60 80 100 120

Valor Base: US$ 64.7 Millones

4 83 1

6 110.95 0.85

0.9 0.80.85 0.750.03 0.080.85 0.75

1 30.1 0.060.9 1.2

1000 27000.03 0.07–0.02 0.02

8 121 3

0.015 0.0351 3

0.01 0.030.0001 0.0002

ValorBase

% Var.explicada

5.852

8.50.9

0.850.8

0.050.8

20.08

120000.06

0102

0.0252

0.020.000125

46.271.389.892.795.196.697.898.799.299.599.799.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0








Sospechosos x Caso IDEfecto Fenómeno del Niño

Crecimiento Pob.Cobertura inical de MP_Población



40 60 80 100 120

Valor Base: US$ 64.7 Millones

4 83 1

6 110.95 0.85

0.9 0.80.85 0.750.03 0.080.85 0.75

1 30.1 0.060.9 1.2

1000 27000.03 0.07–0.02 0.02

8 121 3

0.015 0.0351 3

0.01 0.030.0001 0.0002

ValorBase

% Var.explicada


113

Gráfico B.14: Diagrama de Tornado para la Estrategia 4(Mosquiteros + Insecticidas Químico Residuales) – Amazonía

Gráfico B.15: Diagrama de Tornado para la Estrategia 5(Optima) – Amazonía

5.852

8.50.9

0.850.8

0.050.8

20.08

120000.06

010

0.02522

0.020.000125

43.172.490.292.895.096.497.798.599.199.499.699.8

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0












30 40 50 60 70 80 90 100


4 83 1

6 110.95 0.85

0.9 0.80.85 0.750.03 0.080.85 0.75

1 30.1 0.060.9 1.2

1000 27000.03 0.07–0.02 0.02

8 120.015 0.035

1 31 3

0.01 0.030.0001 0.0002

ValorBase

% Var.explicada

5.852

8.50.9

0.850.8

0.050.8

20.08

120000.06

010

0.02522

0.020.000125

43.172.490.292.895.096.497.798.599.199.499.699.8

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0












30 40 50 60 70 80 90 100


4 83 1

6 110.95 0.85

0.9 0.80.85 0.750.03 0.080.85 0.75

1 30.1 0.060.9 1.2

1000 27000.03 0.07–0.02 0.02

8 120.015 0.035

1 31 3

0.01 0.030.0001 0.0002

ValorBase

% Var.explicada

25.858.50.9

0.850.050.8

20.8

0.081

20000.06

00.025

1022

0.020.000125

44.874.091.794.195.997.097.998.498.899.299.799.899.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0












30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80


3 14 86 11

0.95 0.850.9 0.80.03 0.080.85 0.75

1 30.85 0.750.1 0.060.9 1.2

1000 27000.03 0.07–0.02 0.020.015 0.035

8 121 31 3

0.01 0.030.0001 0.0002

ValorBase

% Var.explicada

25.858.50.9

0.850.050.8

20.8

0.081

20000.06

00.025

1022

0.020.000125

44.874.091.794.195.997.097.998.498.899.299.799.899.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0












30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80


3 14 86 11

0.95 0.850.9 0.80.03 0.080.85 0.75

1 30.85 0.750.1 0.060.9 1.2

1000 27000.03 0.07–0.02 0.020.015 0.035

8 121 31 3

0.01 0.030.0001 0.0002

ValorBase

% Var.explicada


114

B.2 Diagramas de Tornado asociados al Número de Casos.-

Los resultados del análisis de sensibilidad determinístico con respeto alnúmero de casos, se muestra en las gráficas B.16 a la B.30, para cada una delas estrategias en cada región de análisis.

a) Costa Norte

Las gráficas B.16 a B.20 nos muestran los resultados del análisis desensibilidad determinístico asociado al número de casos para cada estrategiaen la costa norte. De estos gráficos vemos que los factores críticos en la costanorte son básicamente los mismos para las diferentes estrategias, y estánrelacionados a la capacidad de propagación de la enfermedad (número deinfectados de malaria por reservorio), a la efectividad de las medidas de controlvectorial, a la efectividad del tratamiento y la capacidad del sistema de saludpara identificar los casos.

Gráfico B.16: Diagrama de Tornado para la Estrategia 1 (Actual)- CostaNorte

Gráfico B.17: Diagrama de Tornado para la Estrategia 2(Mosquiteros) – Costa Norte

12.150.9

0.926.03

20.71.2

1.350.930.95

20.022

65.287.596.997.998.799.599.899.999.9

100.0100.0100.0



MP en reducción de riesgoProp. Pob protegida por CV





60 80 100 120 140 160 180 200


8 16

0.95 0.85

0.96 0.88

4 8

3 1

0.75 0.6

1.3 1.1

1.4 1.3

0.95 0.9

0.98 0.92

3 1

0.011 0.028

ValorBase

% Var.explicada

12.150.9

0.926.03

20.71.2

1.350.930.95

20.022

65.287.596.997.998.799.599.899.999.9

100.0100.0100.0



MP en reducción de riesgoProp. Pob protegida por CV





60 80 100 120 140 160 180 200


8 16

0.95 0.85

0.96 0.88

4 8

3 1

0.75 0.6

1.3 1.1

1.4 1.3

0.95 0.9

0.98 0.92

3 1

0.011 0.028

ValorBase

% Var.explicada

0.71.2

12.150.9

0.921.356.03

20.930.95

28.456.079.891.295.799.699.899.999.9

100.0

Prop. Pob protegida por CVPromoción en efectividad CV



Infectados por M. Falciparum x reservorioEfecto Fenómeno del Niño



20 30 40 50 60 70 80 90


0.75 0.6

1.3 1.1

8 16

0.95 0.85

0.96 0.88

1.4 1.3

4 8

1 3

0.95 0.9

0.98 0.92

ValorBase

% Var.explicada

0.71.2

12.150.9

0.921.356.03

20.930.95

28.456.079.891.295.799.699.899.999.9

100.0




Infectados por M. Falciparum x reservorioEfecto Fenómeno del Niño



20 30 40 50 60 70 80 90


0.75 0.6

1.3 1.1

8 16

0.95 0.85

0.96 0.88

1.4 1.3

4 8

1 3

0.95 0.9

0.98 0.92

ValorBase

% Var.explicada


115

Gráfico B.18: Diagrama de Tornado para la Estrategia 3(Insecticidas Químico Residuales) – Costa Norte

Gráfico B.19: Diagrama de Tornado para la Estrategia 4(Mosquiteros + Insecticidas Químico Residuales) – Costa Norte

Gráfico B.20: Diagrama de Tornado para la Estrategia 5(Optima) – Costa Norte

0.71.2

12.150.9

0.921.356.03

22

0.930.95

28.355.979.791.195.799.599.799.899.999.9

100.0




Infectados por M. Falciparum x reservorioMP en reducción de riesgoEfecto Fenómeno del Niño



20 30 40 50 60 70 80


0.75 0.6

1.3 1.1

8 16

0.95 0.85

0.96 0.88

1.4 1.3

4 8

1 3

1 3

0.95 0.9

0.98 0.92

ValorBase

% Var.explicada

0.71.2

12.150.9

0.921.356.03

22

0.930.95

28.355.979.791.195.799.599.799.899.999.9

100.0




Infectados por M. Falciparum x reservorioMP en reducción de riesgoEfecto Fenómeno del Niño



20 30 40 50 60 70 80


0.75 0.6

1.3 1.1

8 16

0.95 0.85

0.96 0.88

1.4 1.3

4 8

1 3

1 3

0.95 0.9

0.98 0.92

ValorBase

% Var.explicada

0.71.2

12.150.9

0.921.356.03

22

0.950.93

0.022

29.157.581.391.796.299.699.899.9

100.0100.0100.0100.0




Infectados por M. Falciparum x reservorioEfecto Fenómeno del NiñoMP en reducción de riesgo

Prob. ID Caso FalciparumEfec Tx Falciparum P. Nuevo

Crecimiento Pob.


20 30 40 50 60 70 80 90


0.75 0.6

1.3 1.1

8 16

0.95 0.85

0.96 0.88

1.4 1.3

8 4

1 3

1 3

0.98 0.92

0.95 0.9

0.011 0.028

ValorBase

% Var.explicada

0.71.2

12.150.9

0.921.356.03

22

0.950.93

0.022

29.157.581.391.796.299.699.899.9

100.0100.0100.0100.0




Infectados por M. Falciparum x reservorioEfecto Fenómeno del NiñoMP en reducción de riesgo

Prob. ID Caso FalciparumEfec Tx Falciparum P. Nuevo

Crecimiento Pob.


20 30 40 50 60 70 80 90


0.75 0.6

1.3 1.1

8 16

0.95 0.85

0.96 0.88

1.4 1.3

8 4

1 3

1 3

0.98 0.92

0.95 0.9

0.011 0.028

ValorBase

% Var.explicada

12.150.9

0.922

6.030.71.2

1.350.930.95

20.022








20 40 60 80 100


8 16

0.95 0.85

0.96 0.88

3 1

4 8

0.75 0.6

1.3 1.1

1.4 1.3

0.95 0.9

0.98 0.92

1 3

0.011 0.028

ValorBase

% Var.explicada

63.881.989.895.497.098.699.9

100.0100.0100.0100.0100.0

12.150.9

0.922

6.030.71.2

1.350.930.95

20.022








20 40 60 80 100


8 16

0.95 0.85

0.96 0.88

3 1

4 8

0.75 0.6

1.3 1.1

1.4 1.3

0.95 0.9

0.98 0.92

1 3

0.011 0.028

ValorBase

% Var.explicada

63.881.989.895.497.098.699.9

100.0100.0100.0100.0100.0


116

b) Selva Central

Los resultados del análisis de sensibilidad determinístico asociados al númerode casos para cada estrategia en la Selva Central, se muestran en los gráficosB.21 a B.25.

Los factores críticos en esta área están relacionados a la malaria por P. vivax,a la probabilidad de identificar un caso, y a la efectividad del tratamiento de lasmedidas de protección y control vectorial.

Gráfico B.21: Diagrama de Tornado para la Estrategia 1(Actual) – Selva Central

Gráfico B.22: Diagrama de Tornado para la Estrategia 2(Mosquiteros) – Selva Central

5.650.870.85

20.6

01.2

21.35

0.021

84.494.497.999.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0



Prop. Pob protegida por CVCrecimiento Cob SS

Promoción en efectividad CVEfecto Fenómeno del Niño



0 10 20 30 40 50 60 70


4 8

0.95 0.8

0.9 0.8

3 1

0.7 0.5

0.02 –0.02

1.3 1.1

1 3

1.4 1.3

0.018 0.025

ValorBase

% Var.explicada

5.650.870.85

20.6

01.2

21.35

0.021

84.494.497.999.9

100.0100.0100.0100.0100.0100.0



Prop. Pob protegida por CVCrecimiento Cob SS

Promoción en efectividad CVEfecto Fenómeno del Niño



0 10 20 30 40 50 60 70


4 8

0.95 0.8

0.9 0.8

3 1

0.7 0.5

0.02 –0.02

1.3 1.1

1 3

1.4 1.3

0.018 0.025

ValorBase

% Var.explicada

5.650.6

0.871.2

20

0.851.35

2

63.182.388.092.596.497.899.1

100.0100.0






2 3 4 5 6 7 8 9 10


4 8

0.7 0.5

0.95 0.8

1.3 1.1

3 1

0.02 –0.02

0.9 0.8

1.4 1.3

1 3

ValorBase

% Var.explicada

5.650.6

0.871.2

20

0.851.35

2

63.182.388.092.596.497.899.1

100.0100.0






2 3 4 5 6 7 8 9 10


4 8

0.7 0.5

0.95 0.8

1.3 1.1

3 1

0.02 –0.02

0.9 0.8

1.4 1.3

1 3

ValorBase

% Var.explicada


117

Gráfico B.23: Diagrama de Tornado para la Estrategia 3(Insecticidas Químico Residuales) – Selva Central

Gráfico B.24: Diagrama de Tornado para la Estrategia 4(Mosquiteros + Insecticidas Químico Residuales) – Selva Central

Gráfico B.25: Diagrama de Tornado para la Estrategia 5(Optima) – Selva Central

5.650.6

0.871.2

00.85

21.35

2

74.684.792.094.396.498.499.5

100.0100.0



Crecimiento Cob SSProb. ID Caso Vivax


Efecto Fenómeno del Niño


0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20


4 8

0.7 0.5

0.95 0.8

1.3 1.1

0.02 –0.02

0.9 0.8

3 1

1.4 1.3

1 3

ValorBase

% Var.explicada

5.650.6

0.871.2

00.85

21.35

2

74.684.792.094.396.498.499.5

100.0100.0



Crecimiento Cob SSProb. ID Caso Vivax




0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20


4 8

0.7 0.5

0.95 0.8

1.3 1.1

0.02 –0.02

0.9 0.8

3 1

1.4 1.3

1 3

ValorBase

% Var.explicada

5.650.6

0.87

1.20

20.851.35

2

68.883.589.6

94.796.2

97.699.0

100.0

100.0


Efec Tx Vivax P. Nuevo

Promoción en efectividad CVCrecimiento Cob SS


Vigilancia en efectividad CV



2 3 4 5 6 7 8 9 10


4 8

0.7 0.5

0.95 0.8

1.3 1.1

0.02 –0.02

3 1

0.9 0.8

1.4 1.3

1 3

ValorBase

% Var.explicada

5.650.6

0.87

1.20

20.851.35

2

68.883.589.6

94.796.2

97.699.0

100.0

100.0


Efec Tx Vivax P. Nuevo

Promoción en efectividad CVCrecimiento Cob SS


Vigilancia en efectividad CV



2 3 4 5 6 7 8 9 10


4 8

0.7 0.5

0.95 0.8

1.3 1.1

0.02 –0.02

3 1

0.9 0.8

1.4 1.3

1 3

ValorBase

% Var.explicada

5.650.61.2

0.870

1.350.85

22

59.184.790.595.497.198.299.2

100.0100.0



Crecimiento Cob SSVigilancia en efectividad CV

Prob. ID Caso VivaxMP en reducción de riesgoEfecto Fenómeno del Niño


1 2 3 4 5 6 7


4 8

0.7 0.5

1.3 1.1

0.95 0.8

0.02 –0.02

1.4 1.3

0.9 0.8

3 1

1 3

ValorBase

% Var.explicada

5.650.61.2

0.870

1.350.85

22

59.184.790.595.497.198.299.2

100.0100.0



Crecimiento Cob SSVigilancia en efectividad CV

Prob. ID Caso VivaxMP en reducción de riesgoEfecto Fenómeno del Niño


1 2 3 4 5 6 7


4 8

0.7 0.5

1.3 1.1

0.95 0.8

0.02 –0.02

1.4 1.3

0.9 0.8

3 1

1 3

ValorBase

% Var.explicada


118

c) Amazonía

Los gráficos B.25 a B.30 nos muestran los resultados del análisis desensibilidad determinístico asociado al número de casos para cada estrategiaen la Amazonía.

Los factores críticos en todas las estrategias son básicamente los mismos, yestán relacionados a la capacidad de propagación de la enfermedad (númerode infectados por reservorio), a la efectividad del tratamiento antimalárico y a laefectividad de las medidas de protección.

Gráfico B.26: Diagrama de Tornado para la Estrategia 1(Actual) – Amazonía

Gráfico B.27: Diagrama de Tornado para la Estrategia 2(Mosquiteros) – Amazonía

5.852

8.50.80.80.9

0.852

69.792.195.497.799.099.6

100.0100.0





Miles de Casos de Malaria en 5 años

0 100 200 300 400 500 600

Valor Base: 191 091 Casos

4 8

3 1

6 11

0.85 0.75

0.85 0.75

0.95 0.85

0.9 0.8

1 3

ValorBase

% Var.explicada

5.852

8.50.80.80.9

0.852

69.792.195.497.799.099.6

100.0100.0





Miles de Casos de Malaria en 5 años

0 100 200 300 400 500 600

Valor Base: 191 091 Casos

4 8

3 1

6 11

0.85 0.75

0.85 0.75

0.95 0.85

0.9 0.8

1 3

ValorBase

% Var.explicada

5.858.50.8

20.80.9

0.852

87.491.094.096.798.899.4

100.0100.0


Efec Tx Vivax P. NuevoMP en reducción de riesgo




0 1000 2000 3000 4000 5000 6000

Valor Base : 1 283 miles de casos

4 8

6 11

0.85 0.75

3 1

0.85 0.75

0.95 0.85

0.9 0.8

1 3

ValorBase

% Var.explicada

5.858.50.8

20.80.9

0.852

87.491.094.096.798.899.4

100.0100.0


Efec Tx Vivax P. NuevoMP en reducción de riesgo




0 1000 2000 3000 4000 5000 6000

Valor Base : 1 283 miles de casos

4 8

6 11

0.85 0.75

3 1

0.85 0.75

0.95 0.85

0.9 0.8

1 3

ValorBase

% Var.explicada


119

Gráfico B.28: Diagrama de Tornado para la Estrategia 3(Insecticidas Químico Residuales) – Amazonía

Gráfico B.29: Diagrama de Tornado para la Estrategia 4(Mosquiteros + Insecticidas Químico Residuales) – Amazonía

Gráfico B.30: Diagrama de Tornado para la Estrategia 5(Optima) – Amazonía

5.852

8.50.80.80.9

0.852

72.991.795.097.499.099.5

100.0100.0






100 200 300 400 500 600 700 800 900

Valor Base: 262 Mil casos

4 8

3 1

6 11

0.85 0.75

0.85 0.75

0.95 0.85

0.9 0.8

1 3

ValorBase

% Var.explicada

5.852

8.50.80.80.9

0.852

72.991.795.097.499.099.5

100.0100.0






100 200 300 400 500 600 700 800 900

Valor Base: 262 Mil casos

4 8

3 1

6 11

0.85 0.75

0.85 0.75

0.95 0.85

0.9 0.8

1 3

ValorBase

% Var.explicada

5.852

8.50.80.80.9

0.852

69.792.195.497.799.099.6

100.0100.0






0 100 200 300 400 500 600


4 8

3 1

6 11

0.85 0.75

0.85 0.75

0.95 0.85

0.9 0.8

1 3

ValorBase

% Var.explicada

5.852

8.50.80.80.9

0.852

69.792.195.497.799.099.6

100.0100.0






0 100 200 300 400 500 600


4 8

3 1

6 11

0.85 0.75

0.85 0.75

0.95 0.85

0.9 0.8

1 3

ValorBase

% Var.explicada

5.852

8.50.80.80.9

0.852

57.993.596.498.299.299.7

100.0100.0






0 100 200 300 400


4 8

3 1

6 11

0.85 0.75

0.85 0.75

0.95 0.85

0.9 0.8

1 3

ValorBase

% Var.explicada

5.852

8.50.80.80.9

0.852

57.993.596.498.299.299.7

100.0100.0






0 100 200 300 400


4 8

3 1

6 11

0.85 0.75

0.85 0.75

0.95 0.85

0.9 0.8

1 3

ValorBase

% Var.explicada


120

Anexo C: Costos unitarios asociados al Caso Base.-

C.1 Resumen de Costos Unitarios.-

A continuación se presentan los resúmenes de las partidas de costos unitariosutilizadas en la estimación de costos para el caso base.

Tabla C.1

Partida Descripción Comentario Unidad Costo US$

P_DMC_01 Diagnóstico de Malaria por gota gruesa Diagnóstico 1.20P_DMC_02 Localización y pruebas de colaterales Prueba 5.70

P_DMC_03Tratamiento de casos complicados de Malaria Falciparum (Nuevo Protocolo)

Escenario Base Caso 2,842.55

P_DMC_04Tratamiento de casos de Malaria Falciparum no complicada para el Norte del Perú.

Nuevo Protocolo Caso 9.60

P_DMC_05Tratamiento de casos de Malaria Falciparum no complicada en la cuenca amazónica

Nuevo Protocolo Caso 21.10

P_DMC_06Tratamiento de casos de Malaria Vivax no complicada (Esquema Cortado)

Caso 7.17

P_DMC_07Tratamiento de casos Malaria Falciparum en Gestantes

Caso 262.75

P_DMC_08Tratamiento de casos complicados de Malaria Vivax

Escenario Base Caso 812.95

P_DMC_09Tratamiento de casos de Malaria Falciparum no complicada

Antiguo protocolo Caso 12.77

P_DMC_010Tratamiento de casos de Malaria Vivax no complicada


P_DMC_11Tratamiento de casos de Malaria Falciparum no complicada para el Norte del Perú.


Costo Unitarios de Atención


121

Tabla C.2

Tabla C.3


P_MP_01aCosto de rociamiento residual por vivienda en la Amazonía

Para la amazoníaAcción por vivienda por vez

26.75

P_MP_01bCosto de rociamiento residual por vivienda en la Costa Norte

Para la Costa NorteAcción por vivienda por vez

10.65

P_MP_01cCosto de rociamiento residual por vivienda en la Selva Central

Para la selva centralAcción por vivienda por vez

13.51

P_MP_02 Mosquiteros unipersonales impregnadoUtilizado en la costa norte

Mosquitero por vivienda por año

23.39

P_MP_03 Mosquiteros multifamiliar impregnadoUtilizado en la amazonía y en la selva central


28.04

P_MP_04Mosquiteros multifamiliar Local impregnado

Utilizado en la amazonía y costeado por la población


19.04

P_MP_05Mosquiteros multifamiliar Local no impregnado

Utilizado en la selva central y la amazonía


6.44

P_MP_06 Mallas Impregnadas en viviendas tipo DUtilizado en la Costa Norte

Mallas x vivienda año

24.65

P_MP_07 Quimioprofilaxis Tratamiento 25.80

Costo Unitarios de Medidas de Protección


P_CV_01Control químico larvario con Organos Fosforados

Acción por km2 por vez

1,845.05

P_CV_02 Control biológico larvario con peces Para la selva centralAcción por Km2 por vez

175.17

P_CV_03Control biológico larvario con bacterias (BTI)

Para la amazonía y selva central

Acción por Km2 por vez

124.53

P_CV_04aNebulización en frio (ULV) con Mochila Motorizada

Para la AmazoníaAcción por vivienda por vez

1.21

P_CV_04bNebulización en frio (ULV) con Mochila Motorizada

Para la selva centralAcción por vivienda por vez

4.24

Costo Unitarios de Medidas de Control Vectorial


122

Tabla C.4

C.2 Metodología para la estimación de las Partidas de Costos Unitarios.-

La metodología para estimar los costos unitarios utilizados en el modelo sigueun procedimiento de cinco pasos, con la cual se busca minimizar los sesgosmotivacionales y cognoscitivos de los expertos:

1. Motivación2. Estructuración3. Asignación4. Verificación

En los dos primeros pasos se conseguirá la motivación y estructuración de laevaluación. Los objetivo del primer paso, Motivación, son:

q Explicar el objetivo, la metodología y la importancia de la estimación de loscostos para el estudio.

q Enfatizar la comunicación, es decir, lograr que el experto entienda que senecesita su conocimiento, y no promesas ni objetivos con respecto a losposibles valores de la incertidumbre.

q Descalificar, si el experto muestra sesgos cognoscitivos mejor es buscarotro experto.

En el segundo paso, Estructuración, se busca:

q Definir y describir la actividad a costear con claridad para el experto.q Escoger una escala o unidad conocida por el experto. En realidad el

experto debe escoger la escala a la cual está familiarizado.q Explicitar supuestos, establecer una lista de todos los supuestos que el

experto está considerando para la evaluación, y así evitarcondicionamientos innecesarios.

q Establecer los componentes de la estructura del costo en términos demateriales, procedimientos, personal, equipos, gastos generales etc.


P_VIG_01a Colecta de larvas Para la AmazoníaAcción por criadero

9.98

P_VIG_01b Colecta de larvasPara la Selva Central y la Costa Norte

Acción por criadero

8.29

P_VIG_02a Caracterización de criaderos Para la amazoníaAcción por criadero

9.59

P_VIG_02b Caracterización de criaderosPara la Selva Central y la Costa Norte

Acción por criadero

10.07

P_VIG_03Colecta de adultos (IPHH): Indice de picadura hombre-hora

Actividad de colecta

103.65

P_VIG_04Estudio de Comportamiento del Vector IPHN (Índice picadura hombre noche)

Estudio 316.78

Costo Unitarios de Acciones de Vigilancia


123

Los dos pasos siguientes, se cuantifican las opiniones y criterios del experto.

En el tercer paso, Asignación, se valora cada componente del costo -rendimiento del personal; las cantidades de materiales, procedimientos,personal, equipos; precios de los insumos; gastos generales, etc. Estos costosse incorporan en el modelo en hoja de cálculo que posibilita:

q Evaluar los casos extremos (bajo y alto) y un valor base para realizar unanálisis de sensibilidad de los costos unitarios.

q Analizar el impacto en los costos totales de la malaria al variar loscomponentes del costo unitario: materiales y procedimientos, mano deobra, gastos generales.

q Actualizar el modelo al variar cantidades y costos.

El último paso, verificación, se comprueban los resultados de la asignación decostos, para esto debe:

q Hacer preguntas de “comprobación”, que permitan demostrar si el expertoes consistente con sus aseveraciones del paso anterior.

q Mostrar los resultados, al experto para recibir retroalimentación, y si elexperto no estuviera de acuerdo con dichos resultados se deberá repetir elproceso.


124

C.3 Partidas de Costos Unitarios.-

Los costos unitarios presentados a continuación son costos normativos, loscuales se estimaron en base al conocimiento y la experiencia de los expertosque han participado en este estudio.

Las partidas de costos unitarios se encuentran en el modelo en hoja de cálculo(ver copia magnética), donde cada una de ellas ha sido evaluada en diferentesescenarios.

a) Partidas de costos unitarios de atención a pacientes.-

Partida: P_DMC_01Descripción: Diagnóstico de Malaria por gota gruesaUnidad: DiagnósticoComentarios:Rendimiento: 1 HH por caso.

Cod. Descripción Unid. Cant. P.U. Subtotal Total1.0 Materiales y procedimientos

X-0010 Gota gruesa incluye todo Proc 2.0 0.57 1.141.14

2.0 Mano de Obra0.00 0.00

3.0 Equipo0.00 0.00

4.0 Otros GastosMovilización Glb 0.00 0.00 0.00Gastos Generales % 5.00 1.14 0.06 0.06

Total US$ P_DMC_01 1.20

Partida: P_DMC_02Descripción: Localización y pruebas de colateralesUnidad: PruebaComentario: 5 colaterales por casoRendimiento: 1 HH por colateral


X-0010 Gota gruesa incluye todo Proc 2.0 0.57 1.141.14

2.0 Mano de ObraP-0010 Personal de Salud HH 2.0 1.43 2.86 2.86

3.0 EquipoE-0010 Equipo clínico HE 1.0 1.43 1.43 1.43




125

Partida: P_DMC_03Descripción: Tratamiento de casos complicados de Malaria Falciparum (Nuevo Protocolo)Unidad: CasoComentario: Cantidad 1=Min, 2= Prom, 3= Max Elegir 2Rendimiento: 104 HH por caso


X-0010 Gota gruesa incluye todo Proc 6.0 0.57 3.43X-0020 Hemograma simple Proc 5.0 1.43 7.14X-0030 Hemoglobina o hematocrito Proc 5.0 0.86 4.29X-0040 Plaquetas Proc 5.5 1.43 7.86X-0050 Reticulocitos Proc 5.5 1.43 7.86X-0060 Tiempo de protombina Proc 4.0 2.29 9.14X-0070 Tiempo parcial de tromboplastina Proc 5.5 2.29 12.57X-0080 Grupo sanguineo y factor Rh Proc 1.0 1.43 1.43X-0090 Glicemia Proc 4.5 2.29 10.29X-0100 Urea Proc 4.0 1.43 5.71X-0110 Creatinina Proc 4.0 2.00 8.00X-0120 Depuración de creatinina Proc 1.0 5.71 5.71X-0130 Bilirrubinas (D+I) Proc 2.0 1.43 2.86X-0140 Transaminasas (TGO, TGP) Proc 2.0 2.86 5.71X-0150 Fosfatasa alcalina Proc 2.0 2.29 4.57X-0160 Electrolíticos séricos Proc 3.5 3.43 12.00X-0170 Gases arteriales Proc 3.5 3.43 12.00X-0180 Rx de torax Proc 4.0 4.29 17.14X-0190 Exámen Orina Proc 2.0 0.57 1.14X-0200 Líquido Cefalo raquídeo Proc 0.5 8.57 4.29X-0210 Dialisis Sesión 0.0 171.43 6.86M-0010 Dextrosa 5% AD, 1000 ml x fco Frasco 12.0 2.29 27.43M-0020 Quinina 600mg ampollas 13.0 1.71 22.29M-0030 Quinina 300 mg x tableta tabletas 24.0 0.12 2.94M-0040 Hipersodio al 20% ampollas 24.0 0.71 17.14M-0050 Kalium ampollas 1.5 0.71 1.07M-0060 Clindamicina 600 mg ampollas 14.5 5.71 82.86M-0070 Clindamicina 300 mg x tableta tabletas 4.0 0.43 1.71M-0080 Cloruro de sodio 9 0/00, 1000 ml x fco Frasco 1.5 0.64 0.96M-0090 Equipo de venoclisis bolsa equipo 4.0 1.43 5.71M-0100 Abocath No 18 Un 4.0 1.71 6.86M-0110 Cateter de vias central Un 0.5 8.57 4.29M-0120 Volutrol Un 4.0 2.86 11.43M-0130 Dextrosa 33 1/3% ampollas 5.0 0.00 0.00M-0140 Dextrosa 10% lt 1.5 2.86 4.29M-0150 Gluconato de calcio ampollas 1.0 0.49 0.49M-0160 Bicarbonato de sodio ampollas 3.0 0.57 1.71M-0170 Metamizol, 10 mg x ampolla ampollas 3.5 0.51 1.80M-0180 Diazepan, 10 mg por ampolla ampollas 2.5 0.57 1.43M-0190 Fenitoina ampollas 2.5 1.43 3.57M-0200 Furosemida, 40 mg x amp. ampollas 5.0 0.57 2.86M-0210 Dimenhidrinato ampollas 3.0 0.43 1.29M-0220 Jeringa 10 cc x 21 1/2 con aguja Un 40.0 0.14 5.71M-0230 Agujas 20 x 1 1/2 Un 10.0 0.06 0.57M-0240 Bolsa de transfusión Un 1.5 11.43 17.14M-0250 Bolsas de sangre con pruebas Unidad 1.5 42.86 64.29M-0260 Equipos de transfusión bolsa equipo 1.5 4.29 6.43M-0270 Sonda Foley bolsa equipo 1.5 1.43 2.14M-0280 Sonda Naso gástrica Un 1.0 1.71 1.71M-0290 Termómetro Un 1.5 1.43 2.14M-0300 Mascara de oxígeno Un 0.5 2.29 1.14M-0310 Berotec Frasco 0.5 0.57 0.29M-0320 Dopamina ampollas 10.0 5.71 57.14M-0330 Dobutamina ampollas 10.0 5.71 57.14M-0340 Paracetamol 500 mg tabletas 8.0 0.14 1.14M-0350 Aguja para punción lumbar Un 0.5 1.71 0.86M-0360 Ranitidina ampollas 12.0 0.43 5.14 575.12

2.0 Mano de ObraP-0020 Médico HH 28.8 3.43 98.74P-0030 Enfermera HH 64.0 1.14 73.14P-0040 Auxiliar de enfermería HH 128.0 0.86 109.71 281.60

3.0 EquipoE-0010 Equipo clínico HE 64.0 1.43 91.43E-0020 Hospitalización Dia-Cama 9.0 71.43 642.86E-0030 Sala de cuidados intensivos Dia-Sala 4.0 257.14 1,028.57 1,762.86

4.0 Otros GastosMovilización Glb 0.20 460.00 92.00Gastos Generales % 5.00 2,619.57 130.98 222.98

Total US$ P_DMC_03 2,842.55


126

Partida: P_DMC_04Descripción: Tratamiento de casos de Malaria Falciparum no complicada para el Norte del Perú.Unidad: CasoComentario: Nuevo ProtocoloRendimiento: 0.833 HH por caso


X-0010 Gota gruesa incluye todo Proc 2.0 0.57 1.14M-0370 Antipirético (Metamizol) ampollas 1.0 0.43 0.43M-0340 Paracetamol 500 mg tabletas 6.0 0.14 0.86M-0380 Sulfadoxina/pirimetamina, 500/25 mg x tabletatabletas 3.0 0.40 1.19M-0390 Artesunato 50 mg x tableta tabletas 15.0 0.20 3.04 6.66





Partida: P_DMC_05Descripción: Tratamiento de casos de Malaria Falciparum no complicada en la cuenca amazónicaUnidad: CasoComentario: Nuevo ProtocoloRendimiento: 0.17 HH por caso


X-0010 Gota gruesa incluye todo Proc 2.0 0.57 1.14M-0370 Antipirético (Metamizol) ampollas 1.0 0.43 0.43M-0340 Paracetamol 500 mg tabletas 6.0 0.14 0.86M-0400 Mefloquina 250 mg x tableta tabletas 5.0 2.43 12.14M-0390 Artesunato 50 mg x tableta tabletas 15.0 0.20 3.04 17.61






127

Partida: P_DMC_06Descripción: Tratamiento de casos de Malaria Vivax no complicada (Esquema Cortado)Unidad: CasoComentario:Rendimiento: 0.17 HH por caso


X-0010 Gota gruesa incluye todo Proc 3.0 0.57 1.71M-0370 Antipirético (Metamizol) ampollas 1.0 0.43 0.43M-0340 Paracetamol 500 mg tabletas 6.0 0.14 0.86M-0410 Cloroquina 150 mg tabletas 10.0 0.03 0.29M-0420 Primaquina de 15 mg Capsulas 14.0 0.03 0.40 3.69





Partida: P_DMC_07Descripción: Tratamiento de casos Malaria Falciparum en GestantesUnidad: CasoComentario:Rendimiento: 0.17 HH por caso


X-0010 Gota gruesa incluye todo Proc 5.0 0.57 2.86X-0020 Hemograma simple Proc 1.0 1.43 1.43X-0030 Hemoglobina o hematocrito Proc 1.0 0.86 0.86X-0080 Grupo sanguineo y factor Rh Proc 1.0 1.43 1.43X-0190 Exámen Orina Proc 1.0 0.57 0.57X-0090 Glicemia Proc 1.0 2.29 2.29X-0110 Creatinina Proc 1.0 2.00 2.00M-0370 Antipirético (Metamizol) ampollas 1.0 0.43 0.43M-0340 Paracetamol 500 mg tabletas 6.0 0.14 0.86M-0030 Quinina 300 mg x tableta tabletas 42.0 0.12 5.15M-0070 Clindamicina 300 mg x tableta tabletas 10.0 0.43 4.29 22.15


3.0 EquipoE-0010 Equipo clínico HE 7.50 1.43 10.71E-0020 Hospitalización Dia-Cama 3.00 71.43 214.29 225.00




128

Partida: P_DMC_08Descripción: Tratamiento de casos complicados de Malaria VivaxUnidad: CasoComentario: Cantidad 1=Min, 2= Prom, 3= Max Elegir 2Rendimiento: 152 HH por caso


X-0010 Gota gruesa incluye todo Proc 6.0 0.57 3.43X-0020 Hemograma simple Proc 3.0 1.43 4.29X-0030 Hemoglobina o hematocrito Proc 5.0 0.86 4.29X-0040 Plaquetas Proc 3.5 1.43 5.00X-0050 Reticulocitos Proc 3.5 1.43 5.00X-0080 Grupo sanguineo y factor Rh Proc 1.0 1.43 1.43X-0090 Glicemia Proc 2.0 2.29 4.57X-0110 Creatinina Proc 1.5 2.00 3.00X-0130 Bilirrubinas (D+I) Proc 1.0 1.43 1.43X-0140 Transaminasas (TGO, TGP) Proc 1.0 2.86 2.86X-0150 Fosfatasa alcalina Proc 1.0 2.29 2.29X-0180 Rx de torax Proc 1.5 4.29 6.43X-0190 Exámen Orina Proc 1.5 0.57 0.86M-0010 Dextrosa 5% AD, 1000 ml x fco Frasco 7.0 2.29 16.00M-0410 Cloroquina 150 mg tabletas 10.0 0.03 0.29M-0420 Primaquina de 15 mg Capsulas 14.0 0.03 0.40M-0040 Hipersodio al 20% ampollas 7.0 0.71 5.00M-0050 Kalium ampollas 3.5 0.71 2.50M-0080 Cloruro de sodio 9 0/00, 1000 ml x fco Frasco 1.0 0.64 0.64M-0090 Equipo de venoclisis bolsa equipo 2.5 1.43 3.57M-0100 Abocath No 18 Un 2.5 1.71 4.29M-0110 Cateter de vias central Un 0.5 8.57 4.29M-0170 Metamizol, 10 mg x ampolla ampollas 3.5 0.51 1.80M-0210 Dimenhidrinato ampollas 3.0 0.43 1.29M-0220 Jeringa 10 cc x 21 1/2 con aguja Un 5.0 0.14 0.71M-0230 Agujas 20 x 1 1/2 Un 5.0 0.06 0.29M-0240 Bolsa de transfusión Un 1.5 11.43 17.14M-0250 Bolsas de sangre con pruebas Unidad 1.5 42.86 64.29M-0260 Equipos de transfusión bolsa equipo 1.5 4.29 6.43M-0270 Sonda Foley bolsa equipo 0.5 1.43 0.71M-0280 Sonda Naso gástrica Un 0.5 1.71 0.86M-0290 Termómetro Un 1.5 1.43 2.14M-0340 Paracetamol 500 mg tabletas 8.0 0.14 1.14M-0360 Ranitidina ampollas 7.5 0.43 3.21 181.84


3.0 EquipoE-0010 Equipo clínico HE 64.0 1.43 91.43E-0020 Hospitalización Dia-Cama 5.5 71.43 392.86 484.29




129

Partida: P_DMC_09Descripción: Tratamiento de casos de Malaria Falciparum no complicada en Amazonía.Unidad: CasoComentario: Antiguo protocoloRendimiento: 0.833 HH por caso


X-0010 Gota gruesa incluye todo Proc 3.0 0.57 1.71M-0370 Antipirético (Metamizol) ampollas 1.0 0.43 0.43M-0340 Paracetamol 500 mg tabletas 6.0 0.14 0.86M-0430 Quinina 300 mg x tableta tabletas 42.0 0.06 2.40M-0070 Clindamicina 300 mg x tableta tabletas 10.0 0.43 4.29 9.69





Partida: P_DMC_010Descripción: Tratamiento de casos de Malaria Vivax no complicadaUnidad: CasoComentario: Antiguo protocoloRendimiento: 0.17 HH por caso


X-0010 Gota gruesa incluye todo Proc 3.0 0.57 1.71M-0370 Antipirético (Metamizol) ampollas 1.0 0.43 0.43M-0340 Paracetamol 500 mg tabletas 6.0 0.14 0.86M-0410 Cloroquina 150 mg tabletas 10.0 0.03 0.29M-0420 Primaquina de 15 mg Capsulas 14.0 0.03 0.40 3.69






130

b) Partidas de costos unitarios de medidas de protección.-

Partida: P_DMC_11Descripción: Tratamiento de casos de Malaria Falciparum no complicada para el Norte del Perú.Unidad: CasoComentario: Antiguo protocoloRendimiento: 0.833 HH por caso


X-0010 Gota gruesa incluye todo Proc 2.0 0.57 1.14M-0370 Antipirético (Metamizol) ampollas 1.0 0.43 0.43M-0340 Paracetamol 500 mg tabletas 6.0 0.14 0.86M-0380 Sulfadoxina/pirimetamina, 500/25 mg x tabletatabletas 3.0 0.40 1.19 3.62





Partida: P_MP_01aDescripción: Costo de rociamiento residual por vivienda en la AmazoníaUnidad: Acción por vivienda por vezFrecuencia 2 veces por añoComentario: Para la amazoníaRendimiento: 10 viviendas por día Equipo 01 rociador (6 horas de trabajo/día)


M-0500 Piretroides: Lambdacyalotrina 10% PM gr 62.5 0.33 20.54M-0510 Vestuario de fumigación Set 0.0033 57.14 0.19 20.72

2.0 Mano de ObraP-0050 Jefe de brigada de fumigación HH 0.060 4.21 0.25P-0060 Rociador / Fumigador HH 0.600 4.21 2.53 2.78

3.0 EquipoE-0040 Aspersor Hudson HM 1.000 0.07 0.07 0.07


Total US$ P_MP_01a 26.75


131

Partida: P_MP_01bDescripción: Costo de rociamiento residual por vivienda en la Costa NorteUnidad: Acción por vivienda por vezFrecuencia 4 veces por añoComentario: Para la Costa NorteRendimiento: 8 viviendas por día Equipo 01 rociador (6 horas de trabajo/día)


M-0580 Piretroides gr 100.0 0.06 5.71M-0510 Vestuario de fumigación Set 0.0017 57.14 0.10 5.81




Total US$ P_MP_01b 10.65

Partida: P_MP_01cDescripción: Costo de rociamiento residual por vivienda en la Selva CentralUnidad: Acción por vivienda por vezFrecuencia 4 veces por añoComentario: Para la selva centralRendimiento: 6 viviendas por día Equipo 01 rociador (6 horas de trabajo/día)


M-0580 Piretroides gr 100.0 0.06 5.71M-0510 Vestuario de fumigación Set 0.0022 57.14 0.13 5.84




Total US$ P_MP_01c 13.51

Partida: P_MP_02Descripción: Mosquiteros unipersonales impregnadoUnidad: Mosquitero por vivienda por añoFrecuencia Reimpregnación cada 6 meses. Duración del mosquitero 5 añosComentario: Utilizado en la costa norteRendimiento: 4 mosquiteros por vivienda. Protección a 6 personas por vivienda


M-0520 Mosquitero impregnado con Deltametrina 25 mg/m tamaño personal 10,2 m2, Mesh 156, Denier 100, Malla polyester de fibra multifilamentosa.Un/año 4.0 2.00 8.00M-0530 Impregnación con piretroide Deltametrina en CNVez 8.0 1.67 13.36 21.36

2.0 Mano de ObraP-0070 Personal de Salud-en campo HH 0.100 4.21 0.42 0.42

3.0 Equipo


Total US$ P_MP_02 23.39


132

Partida: P_MP_03Descripción: Mosquiteros multifamiliar impregnadoUnidad: Mosquitero por vivienda por añoFrecuencia Reimpregnación cada 6 meses. Duración del mosquitero 3 añosComentario: Utilizado en la amazonía y en la selva centralRendimiento: 2 mosquiteros por vivienda. Protección a 6 personas por vivienda}


M-0540

Mosquitero impregnado con Deltametrina 25 mg/m tamaño familiar 20 m2, Mesh 156, Denier 100, Malla polyester de fibra multifilamentosa. Un/año 2.0 6.67 13.33

M-0550 Impregnación con piretroide Deltametrina en AMVez 4.0 3.00 12.00 25.332.0 Mano de Obra

P-0070 Personal de Salud-en campo HH 0.100 4.21 0.42 0.423.0 Equipo



Partida: P_MP_04Descripción: Mosquiteros multifamiliar Local impregnadoUnidad: Mosquitero por vivienda por añoFrecuencia Reimpregnación cada 6 meses. Duración del mosquitero 3 añosComentario: Utilizado en la amazonía y costeado por la poblaciónRendimiento: 2 mosquiteros por vivienda. Protección a 6 personas por vivienda.


M-0560Mosquitero fabricación local tamaño familiar 20 m2, de algodón

Un/año 2.0 2.38 4.76

M-0550Impregnación con piretroide Deltametrina en AM Vez 4.0 3.00 12.00 16.76


3.0 Equipo



Partida: P_MP_05Descripción: Mosquiteros multifamiliar Local no impregnadoUnidad: Mosquitero por vivienda por añoFrecuencia Duración del mosquitero 3 añosComentario: Utilizado en la selva central y la amazoníaRendimiento: 2 mosquiteros por vivienda. Protección a 6 personas por vivienda.


M-0560Mosquitero fabricación local tamaño familiar 20 m2, de algodón Un/año 2.0 2.38 4.76 4.76


3.0 Equipo




133

c) Partidas de costos unitarios de acciones de control vectorial.-

Partida: P_MP_06Descripción: Mallas Impregnadas en viviendas tipo DUnidad: Mallas x vivienda añoFrecuencia Reimpregnación cada 6 meses. Duración del mosquitero 5 añosComentario: Utilizado en la Costa NorteRendimiento: Protección a 6 personas por vivienda.


M-0570Mallas impregnadas en bastidor de madera - instalado m2/año 10.0 1.50 15.00

M-0530Impregnación con piretroide Deltametrina en CN Vez 4.0 1.67 6.68 21.68


3.0 Equipo



Partida: P_MP_07Descripción: QuimioprofilaxisUnidad: TratamientoFrecuencia Dosis por 2 1/2 mesesComentario:Rendimiento:


M-0400 Mefloquina 250 mg x tableta tabletas 10.0 2.43 24.29 24.292.0 Mano de Obra

P-0010 Personal de Salud HH 0.200 1.43 0.29 0.293.0 Equipo




134

Partida: P_CV_01Descripción: Control químico larvario con Organos FosforadosUnidad: Acción por km2 por vezFrecuencia 4 veces por añoComentario: Basado en una Mina para el control de 2 metros lineales (0.319 m2).

Considerando un aproximado de 2000 Minas por kilómetro cuadradoRendimiento:


M-0590 Themephos al 1% gr 40000.00 0.00 160.00M-0600 Organza un 2000.00 0.14 285.71M-0610 Nylon m 1000.00 0.04 42.86M-0620 Estacas un 2000.00 0.14 285.71 774.29

2.0 Mano de ObraP-0010 Personal de Salud-Preparación HH 66.67 1.43 95.24P-0010 Personal de Salud-Colocación HH 500.00 1.43 714.29 809.52

3.0 EquipoE-0050 Implementos varios Set 2000.00 0.03 57.14 57.14


Total US$ P_CV_01 1,845.05

Partida: P_CV_02Descripción: Control biológico larvario con pecesUnidad: Acción por Km2 por vezFrecuencia 6 veces por añoComentario: Para la selva central

Basado en un criadero típico de 20 m2Rendimiento: Nº criaderos EQ a 1 km2 100


M-0630 Peces Gupys un 20,000 0.00 0.00 0.002.0 Mano de Obra

P-0010 Personal de Salud-Limpieza HH 100 1.43 142.86 142.863.0 Equipo

E-0050 Implementos varios Set 1 0.03 0.03 0.034.0 Otros Gastos

Movilización Glb 6 3.00 18.00Gastos Generales % 10.00 142.89 14.29 32.29

Total US$ P_CV_02 175.17

Partida: P_CV_03Descripción: Control biológico larvario con bacterias (BTI)Unidad: Acción por Km2 por vezFrecuencia 6 veces por añoComentario: Para la amazonía y selva central

Basado en un criadero típico de 20 m2Rendimiento: Nº criaderos de EQ a 1 km2 100


M-0640 Bioinsecticida ml 2,000 0.00010 0.20 0.202.0 Mano de Obra

P-0080 Supervisión-Limpieza HH 7.00 1.43 10.00P-0010 Personal de Salud-Limpieza HH 66.67 1.43 95.24 105.24

3.0 EquipoE-0040 Aspersor Hudson HM 33.33 0.07 2.19E-0050 Implementos varios Set 100.00 0.03 2.86 5.05

4.0 Otros GastosMovilización Glb 1 3.00 3.00Gastos Generales % 10.00 110.49 11.05 14.05

Total US$ P_CV_03 124.53


135

Partida: P_CV_04aDescripción: Nebulización en frio (ULV) con Mochila MotorizadaUnidad: Acción por vivienda por vezFrecuencia Solo en broteComentario: Para la AmazoníaRendimiento: 100 viviendas por día Equipo de 02 fumigadores (6 horas de trabajo/día-turnos)


M-0650 Piretroide: Cifluthrina ml 2.86 0.02 0.06M-0660 Petroleo (solvente) ml 17.14 0.0004 0.01M-0510 Vestuario de fumigación Set 0.0003 57.14 0.02 0.08


3.0 EquipoE-0060 Motomochila HM 0.12 0.30 0.04 0.04


Total US$ P_CV_04a 1.21

Partida: P_CV_04bDescripción: Nebulización en frio (ULV) con Mochila MotorizadaUnidad: Acción por vivienda por vezFrecuencia Solo en broteComentario: Para la selva centralRendimiento: 30 viviendas por día Equipo de 02 fumigadores (6 horas de trabajo/día-turnos)


M-0650 Piretroide: Cifluthrina ml 6.00 0.02 0.12M-0660 Petroleo (solvente) ml 54.00 0.0004 0.02M-0510 Vestuario de fumigación Set 0.0003 57.14 0.02 0.16


3.0 EquipoE-0060 Motomochila HM 0.40 0.30 0.12 0.12


Total US$ P_CV_04b 4.24


136

Anexo D: Flujos asociados al Caso Base.-

D.1 Flujos de Costos asociados al caso base.

a) Costa Norte

Tabla D.1 Flujo de Costos asociado al caso base de la Estrategia 1-

Costa Norte.

0 1 2 3 4 5

1.0 Gobierno1.1 Promoción 158 115 91 124 196 2231.2 Vigilancia 508 508 508 508 508 5081.3 Control Vectorial 277 207 134 238 342 3621.4 Medidas de Protección 819 584 360 623 1,025 1,0991.5 Costos de atención al paciente 1,279 842 891 1,074 1,110 9291.6 Fortalecimiento del Dx y Tx 285 285 285 285 285 285

Total Gobierno 3,325 2,541 2,270 2,852 3,466 3,407

2.0 Población2.1 Oportunidad del tiempo perdido 992 757 898 1,148 1,214 1,0282.2 Oportunidad por Muertes 103 43 22 11 5 12.3 Control Vectorial 40 33 20 35 36 392.4 Medidas de Protección 0 0 0 0 0 0

Total Población 1,135 833 940 1,193 1,255 1,069

Costo Total de la Malaria (US$) 4,460 3,374 3,210 4,046 4,721 4,476

Valor Actual Neto del Flujo de Costos (Miles US$) 20,065 14,755

5,310

Cod. DescripciónCostos por año (Miles US$)

VAN del Flujo de Costos (Miles US$) para el Gobierno

VAN del Flujo de Costos (Miles US$) para la Población


137

Tabla D.2 Flujo de Costos asociado al caso base de la Estrategia 2-Costa Norte.


0 1 2 3 4 5

1.0 Gobierno1.1 Promoción 206 101 102 109 183 1491.2 Vigilancia 543 543 543 543 543 5431.3 Control Vectorial 277 7 4 43 205 791.4 Medidas de Protección 3,168 76 67 266 2,260 9711.5 Costos de atención al paciente 291 307 434 717 672 9711.6 Fortalecimiento del Dx y Tx 285 285 285 285 285 285

Total Gobierno 4,771 1,318 1,436 1,964 4,148 2,998

2.0 Población2.1 Oportunidad del tiempo perdido 225 274 438 767 737 1,0742.2 Oportunidad por Muertes 24 16 11 7 2 12.3 Control Vectorial 40 1 1 4 18 132.4 Medidas de Protección 0 0 0 0 0 0

Total Población 289 291 449 778 757 1,088



2,859




0 1 2 3 4 5

1.0 Gobierno1.1 Promoción 206 101 102 109 183 1491.2 Vigilancia 543 543 543 543 543 5431.3 Control Vectorial 277 7 4 43 205 791.4 Medidas de Protección 6,926 166 146 582 4,941 2,1221.5 Costos de atención al paciente 291 307 434 717 672 9711.6 Fortalecimiento del Dx y Tx 285 285 285 285 285 285

Total Gobierno 8,528 1,408 1,515 2,280 6,829 4,149


Total Población 289 291 449 778 757 1,088



2,859





138



b) Selva Central.-

0 1 2 3 4 5

1.0 Gobierno1.1 Promoción 206 101 102 109 180 1521.2 Vigilancia 543 543 543 543 543 5431.3 Control Vectorial 277 7 4 43 202 821.4 Medidas de Protección 10,094 241 213 848 6,991 3,3081.5 Costos de atención al paciente 291 304 428 709 693 9811.6 Fortalecimiento del Dx y Tx 285 285 285 285 285 285

Total Gobierno 11,696 1,481 1,575 2,538 8,895 5,351


Total Población 289 289 443 769 780 1,101



2,869




0 1 2 3 4 5

1.0 Gobierno1.1 Promoción 395 401 406 412 418 4241.2 Vigilancia 402 402 402 402 402 4021.3 Control Vectorial 87 76 57 45 49 491.4 Medidas de Protección 17,273 13,912 10,937 1,200 1,047 1,0631.5 Costos de atención al paciente 2,227 916 505 390 391 3591.6 Fortalecimiento del Dx y Tx 935 935 935 935 935 935

Total Gobierno 21,319 16,641 13,243 3,384 3,242 3,232

2.0 Población2.1 Oportunidad del tiempo perdido 864 478 343 310 331 3122.2 Oportunidad por Muertes 89 27 8 3 1 02.3 Control Vectorial 40 31 17 4 3 32.4 Medidas de Protección 0 0 0 0 0 0

Total Población 993 536 368 316 335 316



2,472





139

Tabla D.6 Flujo de Costos asociado al caso base de la Estrategia 1-Selva Central

0 1 2 3 4 5

1.0 Gobierno1.1 Promoción 45 40 41 41 42 431.2 Vigilancia 247 248 249 250 251 2521.3 Control Vectorial 0 0 0 0 0 01.4 Medidas de Protección 129 84 62 87 89 911.5 Costos de atención al paciente 144 144 147 148 157 1591.6 Fortalecimiento del Dx y Tx 135 135 135 135 135 135

Total Gobierno 699 651 634 662 675 681


Total Población 253 254 259 261 277 280

Costo Total de la Malaria (US$) 952 905 893 924 952 961


1,311





140



0 1 2 3 4 5

1.0 Gobierno1.1 Promoción 86 79 79 80 81 821.2 Vigilancia 329 330 323 308 303 2841.3 Control Vectorial 0 0 0 0 0 01.4 Medidas de Protección 1,244 1,270 1,206 870 746 3121.5 Costos de atención al paciente 84 49 28 17 10 61.6 Fortalecimiento del Dx y Tx 135 135 135 135 135 135

Total Gobierno 1,877 1,862 1,771 1,411 1,275 819


Total Población 148 86 50 29 18 11

Costo Total de la Malaria (US$) 2,025 1,948 1,821 1,440 1,294 830


314




0 1 2 3 4 5

1.0 Gobierno1.1 Promoción 186 179 179 180 181 1821.2 Vigilancia 319 319 313 299 293 2751.3 Control Vectorial 0 0 0 0 0 01.4 Medidas de Protección 2,875 2,936 2,788 2,013 1,724 7201.5 Costos de atención al paciente 87 53 34 24 19 161.6 Fortalecimiento del Dx y Tx 135 135 135 135 135 135

Total Gobierno 3,602 3,622 3,450 2,650 2,353 1,328





367





141



0 1 2 3 4 5

1.0 Gobierno1.1 Promoción 186 179 179 180 181 1821.2 Vigilancia 329 330 323 308 303 2841.3 Control Vectorial 0 0 0 0 0 01.4 Medidas de Protección 2,265 2,313 2,190 1,559 1,299 4951.5 Costos de atención al paciente 84 48 28 16 10 61.6 Fortalecimiento del Dx y Tx 135 135 135 135 135 135

Total Gobierno 2,998 3,005 2,856 2,200 1,928 1,102





311




0 1 2 3 4 5

1.0 Gobierno1.1 Promoción 196 197 198 199 201 2021.2 Vigilancia 319 323 280 264 244 2361.3 Control Vectorial 6 1 0 0 0 01.4 Medidas de Protección 2,138 2,183 2,229 2,276 2,323 2,3721.5 Costos de atención al paciente 87 45 23 13 7 41.6 Fortalecimiento del Dx y Tx 835 835 835 835 835 835

Total Gobierno 3,582 3,584 3,566 3,587 3,611 3,650





252





142

c) Amazonía.-

Tabla D.11: Flujo de Costos asociado al caso base de la Estrategia 1-Amazonía


0 1 2 3 4 5

1.0 Gobierno1.1 Promoción 76 77 79 81 83 851.2 Vigilancia 124 125 126 126 127 1281.3 Control Vectorial 46 47 48 49 50 521.4 Medidas de Protección 2,265 2,321 2,379 2,439 2,500 2,5621.5 Costos de atención al paciente 2,786 2,799 2,815 2,832 2,924 2,9461.6 Fortalecimiento del Dx y Tx 305 305 305 305 305 305

Total Gobierno 5,601 5,675 5,752 5,832 5,989 6,077

2.0 Población2.1 Oportunidad del tiempo perdido 3,063 3,136 3,211 3,290 3,447 3,5352.2 Oportunidad por Muertes 899 885 871 856 868 8542.3 Control Vectorial 182 187 191 196 201 2062.4 Medidas de Protección 779 798 818 839 860 881

Total Población 4,924 5,006 5,091 5,181 5,376 5,476



25,715




0 1 2 3 4 5


Total Gobierno 6,107 8,686 12,756 19,186 30,068 46,611

2.0 Población2.1 Oportunidad del tiempo perdido 4,820 7,764 12,511 20,170 33,257 53,6662.2 Oportunidad por Muertes 1,415 2,191 3,392 5,251 8,372 12,9602.3 Control Vectorial 182 187 191 198 203 2082.4 Medidas de Protección 779 798 818 839 860 881

Total Población 7,197 10,940 16,912 26,457 42,692 67,716



130,295





143



0 1 2 3 4 5


Total Gobierno 5,499 5,836 6,203 6,604 7,154 7,645

2.0 Población2.1 Oportunidad del tiempo perdido 3,336 3,717 4,145 4,624 5,276 5,8912.2 Oportunidad por Muertes 979 1,049 1,124 1,204 1,328 1,4232.3 Control Vectorial 182 187 191 196 201 2062.4 Medidas de Protección 779 798 818 839 860 881

Total Población 5,276 5,752 6,278 6,863 7,665 8,401



32,783




0 1 2 3 4 5


Total Gobierno 5,020 5,079 5,141 5,206 5,348 5,420


Total Población 4,924 5,006 5,091 5,181 5,376 5,476



25,715





144


D.2 Flujos de Casos y Muertes asociados al caso base.

a) Costa Norte:

Tabla D.16: Flujo de Casos y Muertes asociado al caso base de laEstrategia 1- Costa Norte.

0 1 2 3 4 5


Total Gobierno 7,306 6,907 6,572 6,292 6,114 5,916


Total Población 4,401 4,014 3,679 3,388 3,187 2,964



18,321




0 1 2 3 4 51.0 Casos1.1 Casos de Malaria Falciparum ID 10,404 4,336 2,249 1,147 492 1471.2 Casos de Malaria Vivax ID 7,651 9,445 14,096 19,743 21,605 18,559

Total Casos de Malaria 18,055 13,781 16,345 20,889 22,097 18,706

2.0 Muertes2.1 Muertes por Malaria Falciparum ID 2 1 0 0 0 02.2 Muertes por Malaria Vivax ID 0 0 0 0 0 0

Total Muertes 2 1 0 0 0 0

Número de Casos en 5 años 109,874

Número de Muertes en 5 años 3

Cod. DescripciónCasos por año


145




0 1 2 3 4 5

1.0 Casos1.1 Casos de Malaria Falciparum ID 2,401 1,611 1,099 742 248 1421.2 Casos de Malaria Vivax ID 1,691 3,383 6,867 13,218 13,167 19,401




Número de Casos en 5 años 63,969Número de Muertes en 5 años 1


0 1 2 3 4 51.0 Casos1.1 Casos de Malaria Falciparum ID 2,401 1,611 1,099 742 248 1421.2 Casos de Malaria Vivax ID 1,691 3,383 6,867 13,218 13,167 19,401






0 1 2 3 4 5

1.0 Casos1.1 Casos de Malaria Falciparum ID 2,401 1,597 1,085 734 257 1441.2 Casos de Malaria Vivax ID 1,691 3,356 6,771 13,061 13,576 19,618







146


b) Selva Central:

Tabla D.21: Flujo de Casos y Muertes asociado al caso base de laEstrategia 1- Selva Central.


0 1 2 3 4 5

1.0 Casos1.1 Casos de Malaria Falciparum ID 9,035 2,706 837 278 107 361.2 Casos de Malaria Vivax ID 6,691 5,989 5,409 5,357 5,917 5,644






0 1 2 3 4 5

1.0 Casos1.1 Casos de Malaria Falciparum ID 0 0 0 0 0 01.2 Casos de Malaria Vivax ID 2,878 2,895 2,953 2,977 3,156 3,191







0 1 2 3 4 5

1.0 Casos1.1 Casos de Malaria Falciparum ID 0 0 0 0 0 01.2 Casos de Malaria Vivax ID 1,684 977 570 335 208 124

Total Casos de Malaria 1,684 977 570 335 208 124







147




0 1 2 3 4 5

1.0 Casos1.1 Casos de Malaria Falciparum ID 0 0 0 0 0 01.2 Casos de Malaria Vivax ID 1,736 1,066 686 472 374 322

Total Casos de Malaria 1,736 1,066 686 472 374 322






0 1 2 3 4 5







0 1 2 3 4 5









148

c) Amazonía:

Tabla D.26: Flujo de Casos y Muertes asociado al caso base de laEstrategia 1- Amazonía.



0 1 2 3 4 5

1.0 Casos1.1 Casos de Malaria Falciparum ID 11,997 18,572 28,751 44,509 70,970 109,8661.2 Casos de Malaria Vivax ID 34,803 56,804 92,713 151,321 251,918 411,168



Total Muertes 36 56 86 134 213 330

Número de Casos en 5 años 1,283,391Número de Muertes en 5 años 854


0 1 2 3 4 5

1.0 Casos1.1 Casos de Malaria Falciparum ID 8,302 8,893 9,526 10,204 11,258 12,0601.2 Casos de Malaria Vivax ID 24,082 27,198 30,717 34,691 39,962 45,132



Total Muertes 25 27 29 31 34 36



0 1 2 3 4 51.0 Casos1.1 Casos de Malaria Falciparum ID 7,624 7,501 7,379 7,260 7,356 7,2371.2 Casos de Malaria Vivax ID 22,118 22,941 23,795 24,682 26,113 27,085



Total Muertes 23 23 22 22 22 22





149






Total Muertes 23 23 22 22 22 22










150

Anexo E: Descripción operativa de las variables deincertidumbre.-

E.1) Crecimiento Poblacional (Crecimiento Pob.).-

Tasa de crecimiento anual de la población por cada una de las regiones bajoestudio. Se tomó como referencia el promedio de las proyecciones del INEpara el año 2000 de cada uno de los departamentos que conforman las áreasanalizadas en el estudio (Tumbes y Piura, Pasco y Junín, Loreto). Sinembargo, las áreas de riesgo de Malaria no cubren todos los distritos deldepartamento. Los valores del INE fueron ajustados según los distritos quefueron incluidos en el análisis.

Infectado: Persona que tiene en su organismo el Plasmodium que produce lamalaria. Esta persona puede o no manifestar la enfermedad. Se incluye enesta definición a los sintomáticos y a los asintomáticos.

Reservorio: Persona que tiene el Plasmodium que produce la malaria y no hasido detectado por el sistema de salud en un determinado periodo(asintomático, caso tratado y no curado adecuadamente, y caso noreportados), y que será capaz de transmitir la enfermedad a otras personas enun periodo futuro.

E.2) Número de infectados promedio de malaria que puede generar unreservorio de malaria por P. falciparum. (Infectados por M. Falciparum xreservorio).-

Número de infectados con el Plasmodium falciparum que puede generar unreservorio inicial en una población durante el periodo de un año. Este valorconsidera condiciones en las que no se realizan medidas de protección niacciones de control vectorial en forma sistemática por parte de las autoridadesde salud.

E.3) Número de infectados promedio de malaria que puede generar unreservorio de malaria por P. vivax. (Infectados por M. Vivax x reservorio).-

Número de infectados con el Plasmodium vivax que puede generar unreservorio inicial en una población durante el periodo de un año. Al igual queen la variable anterior, se considera condiciones en las que no se realizanmedidas de protección ni acciones de control vectorial en forma sistemáticapor parte de las autoridades de salud.

Estas dos últimas variables representan la capacidad de propagación de laenfermedad, y dependen de muchos factores tales como la capacidad detransmisión del vector, la biología del Plasmodium involucrado en laenfermedad, las migraciones poblacionales, variaciones climáticas, etc. Existeuna dinámica en el tiempo, causada por los factores anteriores, que no ha sidocaptada en el modelo.


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Los valores de esta variable que fueron ingresados en el modelo han sidoobtenidos por calibración. A partir del número de casos del año 1,999, semodificó las variables E.1 y E.2 –mientras el resto permanecía en su valorbase– hasta lograr que el modelo arroje el número de casos y muertesocasionados por la malaria en el año 2000.

E.4) Probabilidad Actual de identificar un caso de malaria por P.falciparum (Prob. ID Caso Falciparum).-

Nos indica la proporción actual de infectados de malaria por P. falciparum queson detectados por el sistema de salud para ser tratados con el esquemavigente.

El valor de esta variable es producto de la opinión de los expertos de cada unade las regiones analizadas, tomando en cuenta las actuales condiciones de losservicios de salud, las condiciones geográficas y socioculturales. Los valoresde la variable son ajustadas de acuerdo a la estrategia elegida en elfortalecimiento del diagnóstico y manejo de casos.

E.5) Probabilidad Actual de identificar un caso de malaria por P. vivax(Prob. ID Caso Vivax).-

Nos indica la proporción actual de infectados de malaria por P. vivax que sondetectados por el sistema de salud para ser tratados con el esquema vigente.

El valor de esta variable es producto de la opinión de los expertos de cada unade las regiones analizadas, tomando en cuenta las actuales condiciones de losservicios de salud, las condiciones geográficas y socioculturales. Los valoresde la variable son ajustados de acuerdo a la estrategia elegida en elfortalecimiento del diagnóstico y manejo de casos.

Sospechos de malaria: Persona que probablemente puede estar infectado demalaria de acuerdo al criterio del personal de salud que realiza la evaluación.

E.6) Sospechosos de malaria por caso identificado (Sospechosos xcasos ID).-

Relación entre el número de personas que han sido evaluadas con una pruebade descarte de malaria (gota gruesa) y el número de pruebas positivasencontradas en una región. Es el valor inverso del índice positividad de gotagruesa. Los valores base han sido obtenidos de reportes internos del programade malaria en el año 1999.


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E.7) Proporción de casos de malaria en gestantes (Prop. Casosgestantes).-

Relación entre el número de gestantes y el número total de casos de malaria.Los valores base han sido obtenidos de reportes internos del programa demalaria del año 2000.

Caso de malaria complicada: Caso de malaria que requiere internamientohospitalario. No se incluye a las gestantes, que de acuerdo al esquema detratamiento vigente, requieren internamiento.

E.8) Proporción de casos de malaria por P. falciparum que se complican(Prop. Casos Falciparum complicados).-

Relación entre el número de casos complicados de malaria por P. falciparum yel número total de casos de malaria por P. falciparum. Los valores base hansido obtenidos de reportes internos del programa de malaria del año 2000.

E.9) Proporción de casos de malaria por P. vivax que se complican (Prop.Casos Vivax complicados).-

Relación entre el número de casos complicados de malaria por P. vivax y elnúmero total de casos de malaria por P. vivax. Los valores base han sidoobtenidos de reportes internos del programa de malaria del año 2000.

E.10) Proporción de casos de malaria por P. falciparum complicada quemueren (Prop. Casos Falciparum q´ mueren).-

Letalidad de casos de malaria por P. falciparum complicada. Relación entre elnúmero de pacientes con malaria falciparum complicada que mueren y elnúmero total de pacientes con malaria por P. falciparum complicada. Losvalores base han sido obtenidos de reportes internos del programa de malariadel año 2000.

E.11) Proporción de casos de malaria por P. vivax complicada quemueren (Prop. Casos Vivax q´ mueren).-

Letalidad de casos de malaria por P. vivax complicada.

E.12) Protocolo de tratamiento (Protocolo Tx).-

Se refiere al esquema de tratamiento por cada tipo de malaria que esta siendoevaluado en el modelo.

Protocolo antiguo (Tx = 1), se refiere al protocolo para tratamiento de malariapor P. vivax y P. falciparum vigente:


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Sulfadoxina/Pirimetamina (tratamiento de malaria por P. falciparum en la costanorte), Quinina + Clindamicina (tratamiento de malaria por P. falciparum en laamazonía), y Cloroquina + Primaquina (tratamiento de malaria por P. vivax).

Protocolo nuevo (Tx = 2), se refiere al nuevo esquema de tratamiento:

Sulfadoxina/Piremetamina + Artesunato (tratamiento de malaria por P.falciparum en la Costa Norte), Mefloquina + Artesunato (tratamiento de malariapor P. falciparum en la Amazonía), Cloroquina – Primaquina en esquemaacortado (tratamiento de malaria por P. vivax).

Las fuentes para la definición del tratamiento fueron los esquemas delPrograma de Malaria, complementados con las prácticas operacionales deacuerdo a la experiencia de los médicos participantes en el proyecto.

E.13) Efectividad del Tx de M. Falciparum con protocolo antiguo (Efec TxFalciparum P. antiguo).-

Es la relación entre los pacientes efectivamente curados y el total de tratadospor malaria falciparum con el protocolo antiguo. Los rangos evaluados son unpromedio de la efectividad proyectada en el periodo analizado. Se tomó comobase los resultados del estudio de “resistencia del Plasmodium faciparum amedicamentos antimaláricos en el Perú” (MINSA, 1999). Los valores deeficiencia del esquema fueron ajustados de acuerdo a la proyección de laefectividad estimada por los expertos participantes en el estudio.

E.14) Efectividad del tratamiento de malaria por P. vivax con protocoloantiguo (Efec Tx Vivax P. antiguo).-

Es la relación entre los pacientes efectivamente curados y el total de tratadospor malaria por P. vivax con el esquema de tratamiento antiguo. Los valoresimputados son un promedio de la efectividad proyectada en el periodoanalizado.

E.15) Efectividad del tratamiento de malaria por P. falciparum conprotocolo nuevo (Efec Tx Falciparum P. nuevo).-

Es la relación entre los pacientes efectivamente curados y el total de tratadospor malaria por P. falciparum con el protocolo nuevo. Los rangos evaluadosson un promedio de la efectividad proyectada en el periodo analizado. Se tomócomo base los resultados del estudio de “resistencia del Plasmodiumfalciparum a medicamentos antimaláricos en el Perú” (MINSA, 1999).

E.16) Efectividad del tratamiento de malaria por P. vivax con protocolonuevo (Efec Tx Vivax P. nuevo).-

Es la relación entre los pacientes efectivamente curados y el total de tratadospor malaria por P. vivax con el esquema de tratamiento nuevo. Los rangos


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evaluados son un promedio de la efectividad proyectada en el periodoanalizado.

E.17) Reservorios de malaria por P. falciparum por caso inicial (ReservFalciparum x caso inicial).-

Es la estimación de la relación entre el número de infectados con malaria porP. falciparum al inicio del año 2000, por caso identificado en el periodo de1999.

E.18) Reservorios de malaria por P. vivax por caso inicial (Reserv Vivax xcaso inicial).-

Es la estimación de la relación entre el número de infectados con malaria porP. vivax al inicio del año 2000, por caso identificado en el periodo de 1999.

Estas variables “arrancan” el modelo, ya que representan al número dereservorios existentes al inicio del año 2000, que generarán la enfermedaddurante ese periodo. Se estimó un rango en base a los entendimientosobtenidos de los expertos participantes, luego de realizar barridos hemáticosen sus respectivas áreas de estudio.

E.19) Efecto máximo de las acciones de promoción en la efectividad delas acciones de control vectorial. (Promoción en efectividad CV).-

Es un factor que representa el impacto de realizar medidas óptimas depromoción en la efectividad de las acciones de control vectorial. Este factor esajustado en el modelo de acuerdo al impacto específico que puede tener cadatipo de promoción en una acción de control vectorial Los factores son productode la experiencia de los expertos en cada área de estudio..

E.20) Efecto máximo de las acciones de vigilancia en la efectividad delcontrol vectorial. (Vigilancia en efectividad CV).-

Es un factor que representa el impacto de realizar medidas óptimas devigilancia en la efectividad de las acciones de control vectorial. Este factor esajustado en el modelo de acuerdo al impacto específico que puede tener cadatipo de vigilancia en una acción de control vectorial. Al igual que en la variableanterior, los factores son producto de la experiencia de los expertos en cadaárea de estudio.

E.21) Proporción máxima de población protegida por medidas de controlvectorial. (Prop. Pob protegida por CV).-

Es la efectividad máxima que se puede lograr al proteger a las personas conlas acciones de control vectorial. La pregunta realizada en la reunión deexpertos en cada área fue: “De no realizar medidas de protección a la personay a la vivienda, ¿qué proporción de la población se puede protegerefectivamente con medidas óptimas de control vectorial?”. Se pidió que los


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participantes dieran un rango tal, que la probabilidad de que el parámetro seencuentre en el rango explicitado sea de 90%.

En el modelo esta medida de efectividad es ajustada de acuerdo a laestrategia utilizada, tomando en cuenta los impactos que pueden tener lasdiferentes variables de decisión en esta variable de incertidumbre.

E.22) Crecimiento de la capacidad de cobertura de los servicios de salud.(Crecimiento Cob SS).-

La cobertura de los servicios de salud esta dada por la proporción de lapoblación de cada distrito que es susceptible de atención ante un problema demalaria, en lo que respecta a tratamiento y diagnóstico de casos, controlvectorial, medidas de protección, etc.

Se estimó con los participantes en las reuniones de expertos en las regiones laproporción estimada de cobertura en cada distrito, y luego se utiliza esta tasade crecimiento para proyectar la cobertura de los servicios de salud.

E.23) Proporción de la población en riesgo mínima para brote de malariapor P. falciparum. (Pob riesgo para Brote F).-

El modelo simula la existencia de brotes en los distritos de cada región. Estavariable indica la proporción de la población que tendría que estar en riesgo enun determinado distrito para que se genere un brote de malaria por P.falciparum, con la frecuencia estimada en el modelo.

E.24) Proporción de la población en riesgo mínima para brote de malariapor P. vivax. (Pob riesgo para Brote V).-

Al igual que en el caso anterior, esta variable indica la proporción de lapoblación que tendría que estar en riesgo en un determinado distrito para quese genere un brote de malaria por P. vivax, con la frecuencia estimada en elmodelo.

E.25) Proporción de la población de un distrito afectado por brote. (PropPob afectada x Brote).-

El modelo no cuenta con información al nivel de localidades. Un brote demalaria no afecta a toda la población del distrito. Esta variable da un rango dela proporción de la población del distrito afectada por un brote de malaria. Losrangos considerados en el modelo son lo suficientemente amplios como paraevaluar su sensibilidad en los resultados.

E.26) Impacto en la reducción de riesgo por medidas de protección. (MPen reducción de riesgo).-

Es la efectividad máxima que se puede lograr al proteger a las personas conlas medidas de protección incluidas en el análisis. La pregunta realizada en la


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reunión de expertos en cada área fue: “De no realizar medidas de controlvectorial, ¿qué proporción de la población se puede proteger efectivamentecon cada medida de protección?”. Se pidió que los participantes dieran unrango tal, que la probabilidad de que el parámetro se encuentre en el rangoexplicitado sea de 90%.

En el modelo esta medida de efectividad es ajustada de acuerdo a laestrategia utilizada, tomando en cuenta los impactos que pueden tener lasdiferentes variables de decisión en esta variable de incertidumbre.

E.27) Cobertura inicial de medidas de protección por cuenta de lapoblación. (Cobertura inicial de MP_Población).-

Por cada tipo de medida de protección costeada por la población, esta variablerepresenta diferentes escenarios respecto a la proporción de la población quela utiliza adecuadamente.

E.28) Factor de ajuste de costos Diagnóstico y Tratamiento de casos.(Factor Ajuste costos Dx y Tx).-

Este factor incrementa o reduce los costos de diagnóstico y tratamiento decasos a fin de medir su impacto en los resultados.

E.29) Costo de Oportunidad para la población. (Costo Oportunidad Pob).-

El costo de oportunidad de la población incluye el tiempo perdido por lapoblación a causa la malaria. Se ha considerado los tiempos de viaje, tiempode espera y atención, tiempo destinado al cuidado de enfermos, tiempo porincapacidad, y otras perdidas especiales. Los costos han sido estimados enbase al estudio de “Impacto económico de la malaria en el Perú”. Minsa, 1999.

E.30) Producción anual per cápita promedio del área de estudio.(Producción Anual per Capita).-

Producción promedio anual per cápita por cada región analizada. Estavariable es utilizada para estimar las pérdidas económicas por muertes acausa de la malaria.

E.31) Efecto fenómeno del niño. (Efecto Fenómeno del Niño).-

Escenario que implica el año de ocurrencia del fenómeno del niño y laintensidad en términos del incremento en el número de infectados en el año deimpacto. Las fuentes para la descripción de los escenarios son lasnotificaciones semanales de las direcciones de salud.

E.32) Tasa de descuento intertemporal. (Tasa de descuento).-

Tasa que representa el valor del dinero en el tiempo para la sociedad. No seincluye un componente de riesgo en esta tasa. Por ello se ha definido un rango


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que va desde el monto mínimo de un crédito blando, hasta la tasa de uncrédito privado (sin componente de riesgo). Recordemos que el riesgo ha sidoincorporado en forma explícita en el análisis.

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