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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Costo-efectividad de políticas para el tamizaje de cáncer de mama en México]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[OBJECTIVE: Generate cost-effectiveness information to allow policy makers optimize breast cancer (BC) policy in Mexico. MATERIAL AND METHODS: We constructed a Markov model that incorporates four interrelated processes of the disease: the natural history; detection using mammography; treatment; and other competing-causes mortality, according to which 13 different strategies were modeled. RESULTS: Strategies (starting age, % of coverage, frequency in years)= (48, 25, 2), (40, 50, 2) and (40, 50, 1) constituted the optimal method for expanding the BC program, yielding 75.3, 116.4 and 171.1 thousand pesos per life-year saved, respectively. CONCLUSIONS: The strategies included in the optimal method for expanding the program produce a cost per life-year saved of less than two times the GNP per capita and hence are cost-effective according to WHO Commission on Macroeconomics and Health criteria.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[ <p align="right"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>ART&Iacute;CULO ORIGINAL</b></font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font size="4" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b><a name="add1"></a>Costo-efectividad de pol&iacute;ticas para el tamizaje de c&aacute;ncer de mama en M&eacute;xico</b></font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>Cost-effectiveness of breast cancer screening policies in Mexico</b></font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>Atanacio Valencia-Mendoza, MCES<sup>I</sup>; Gilberto S&aacute;nchez-Gonz&aacute;lez, MCF<sup>I</sup>; Sergio Bautista-Arredondo, MCES<sup>I</sup>; Gabriela Torres-Mej&iacute;a, MCES<sup>II</sup>; Stefano M Bertozzi, MD, PhD<sup>III,IV</sup></b></font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><sup>I</sup>Direcci&oacute;n de Econom&iacute;a de la Salud, Instituto Nacional de Salud P&uacute;blica    <br> <sup>II</sup>Direcci&oacute;n de Investigaci&oacute;n en Enfermedades Cardiovasculares, Diabetes Mellitus y C&aacute;ncer, Instituto Nacional de Salud P&uacute;blica    ]]></body>
<body><![CDATA[<br> <sup>III</sup>Centro de Investigaci&oacute;n en Evaluaci&oacute;n y Encuestas, Instituto Nacional de Salud P&uacute;blica    <br> <sup>IV</sup>Centro de Investigaci&oacute;n y Docencia Econ&oacute;micas, Haas School of Business, UC Berkeley</font></p>     <p><a href="#add"><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Solicitud de sobretiros</font></a></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>&nbsp;</p> <hr size="1" noshade> <font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>RESUMEN</b></font>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>OBJETIVO:</b> Generar informaci&oacute;n de costo-efectividad para optimizar las pol&iacute;ticas para el c&aacute;ncer de mama (CaMa) en M&eacute;xico.    <br> <b>MATERIAL Y M&Eacute;TODOS:</b> Se construy&oacute; un modelo Markov que incorpora cuatro procesos interrelacionados del CaMa: la evoluci&oacute;n natural, la detecci&oacute;n con mamograf&iacute;a, el tratamiento y la din&aacute;mica de mortalidad por otras causas, a partir del cual se modelaron 13 estrategias.     <br>   <b>RESULTADOS:</b> Las estrategias (edad de inicio, porcentaje de cobertura, periodicidad en a&ntilde;os)= (48, 25, 2), (40, 50, 2) y (40, 50, 1) representan la ruta &oacute;ptima de expansi&oacute;n del programa, con un costo por a&ntilde;o de vida ganado de 75.3, 116.4 y 171.1 (miles de pesos), respectivamente.    <br>   <b>CONCLUSIONES:</b> Las estrategias sobre la v&iacute;a &oacute;ptima de expansi&oacute;n del programa producen una raz&oacute;n de costo por a&ntilde;o de vida ganado menor a dos veces el PIB per c&aacute;pita, por lo que se encuentran dentro de lo que se considera una intervenci&oacute;n costo-efectiva seg&uacute;n los criterios de la OMS.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>Palabras clave:</b> neoplasias de mama; diagn&oacute;stico; evaluaci&oacute;n de costo-efectividad; M&eacute;xico</font></p> <hr size="1" noshade> <font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>ABSTRACT</b></font>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>OBJECTIVE:</b> Generate cost-effectiveness information to allow policy makers optimize breast cancer (BC) policy in Mexico.    <br> <b>MATERIAL AND METHODS: </b>We constructed a Markov model that incorporates four interrelated processes of the disease: the natural history; detection using mammography; treatment; and other competing-causes mortality, according to which 13 different strategies were modeled.     <br> <b>RESULTS:</b> Strategies (starting age, % of coverage, frequency in years)= (48, 25, 2), (40, 50, 2) and (40, 50, 1) constituted the optimal method for expanding the BC program, yielding 75.3, 116.4 and 171.1 thousand pesos per life-year saved, respectively.    <br> <b>CONCLUSIONS: </b>The strategies included in the optimal method for expanding the program produce a cost per life-year saved of less than two times the GNP per capita and hence are cost-effective according to WHO Commission on Macroeconomics and Health criteria.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>Key words:</b> breast neoplasms; diagnosis; cost-effectiveness evaluation; Mexico</font></p> <hr size="1" noshade>     <p>&nbsp;</p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">En el &aacute;mbito mundial, el c&aacute;ncer de mama (CaMa) es el tumor maligno m&aacute;s frecuente en las mujeres (23% del total de los tumores malignos).<sup>1</sup> Representa cerca de 10.6% de los 10.9 millones de tumores que se diagnostican cada a&ntilde;o entre ambos sexos<sup>1</sup> y es la principal causa de muerte por c&aacute;ncer entre las mujeres (14% del total de muertes por c&aacute;ncer en las mujeres).<sup>2</sup> Desde 1990 se ha observado un incremento en las tasas de incidencia de casi 0.5% anual. A este ritmo de crecimiento, se espera que para el a&ntilde;o 2010 habr&aacute; cerca de 1.4 millones de nuevos casos en el mundo.<sup>1</sup></font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">En M&eacute;xico, el c&aacute;ncer de mama representa ya la primera causa de muerte por c&aacute;ncer entre las mujeres de 25 y m&aacute;s a&ntilde;os. La tasa de mortalidad del c&aacute;ncer de mama ha superado a la del c&aacute;ncer cervicouterino y se ha incrementado en los &uacute;ltimos a&ntilde;os, desde una tasa ajustada por edad de 5.9 por 100 000 mujeres de 25 a&ntilde;os y mayores en 1980 hasta casi 9 a mediados del decenio de 1990 (Globocan 2008). </font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">La detecci&oacute;n temprana mediante el tamizaje con mamograf&iacute;a ha mostrado disminuir las tasas de mortalidad por esta enfermedad.<sup>3-5</sup> Una revisi&oacute;n de siete estudios mostr&oacute; una reducci&oacute;n de la tasa de mortalidad de 28 a 65% con una media de 46%.<sup>6</sup> Un programa de tamizaje para mujeres entre 50 y 69 a&ntilde;os en Estados Unidos registr&oacute; un incremento de la esperanza de vida de 12 d&iacute;as a un costo de 704 d&oacute;lares por mujer; extender este programa a mujeres de 40 a 49 a&ntilde;os incrementar&iacute;a la esperanza de vida por 2.5 d&iacute;as a un costo de 676 d&oacute;lares por mujer.<sup>7</sup> En Francia se realiz&oacute; un estudio de costo-efectividad que compar&oacute; un programa de tamizaje nacional con la ausencia de dicho programa y se encontr&oacute; que en un periodo de 20 a&ntilde;os se salvar&iacute;an 92 vidas y un total de 1 522 a&ntilde;os de vida ganados con una reducci&oacute;n de la mortalidad de 12.6%.<sup>8</sup> </font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">En 2002, la Agencia Internacional para la Investigaci&oacute;n del C&aacute;ncer (AIIC) concluy&oacute; que exist&iacute;a suficiente evidencia proveniente de ensayos cl&iacute;nicos sobre el efecto del tamizaje mediante mamograf&iacute;a para la reducci&oacute;n de la mortalidad por CaMa en mujeres de 50 a 69 a&ntilde;os.<sup>9</sup> Se notific&oacute; una reducci&oacute;n de 25% de la mortalidad por esta neoplasia debido al uso de la mamograf&iacute;a de tamizaje; con base en la intenci&oacute;n de tratamiento, la reducci&oacute;n fue de 35% en aquellas mujeres que se practicaron la mamograf&iacute;a de manera regular.<sup>10</sup> Sin embargo, la efectividad de la prueba ha mostrado ser mayor en el grupo de mujeres de 50 a 69 a&ntilde;os de edad que en las de 40 a 49, con una disminuci&oacute;n de la tasa de mortalidad de 16 a 35% y 15 a 20%, respectivamente.<sup>3-5 </sup> </font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">En cuanto a la frecuencia de tamizaje, en pa&iacute;ses como Inglaterra que tienen un programa de tamizaje organizado desde 1988, la mamograf&iacute;a se realiza ya no cada tres sino cada dos a&ntilde;os. La frecuencia de los c&aacute;nceres de intervalo, que son las tumoraciones que se detectan entre los periodos de tamizaje, es indicativa en parte de la calidad del tamizaje, ya que tumores que debieron diagnosticarse durante el tamizaje se reconocen durante el periodo entre dos tamizajes consecutivos.<sup>11</sup> </font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Son muchos los factores a considerar en el proceso de tomar decisiones en torno de la selecci&oacute;n de la estrategia de tamizaje m&aacute;s apropiada en un contexto determinado, como lo son la edad de inicio, edad de t&eacute;rmino, cobertura y frecuencia, as&iacute; como la epidemiolog&iacute;a, los costos de la enfermedad y el programa de tamizaje  Los estudios de costo-efectividad son una herramienta que sirve para generar informaci&oacute;n sobre los beneficios en salud y costos de diferentes estrategias de detecci&oacute;n de CaMa para ayudar a los tomadores de decisiones a seleccionar la medida que maximice las mejor&iacute;as en salud en relaci&oacute;n con un cierto nivel de recursos.<sup>12</sup> </font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Las estimaciones de la raz&oacute;n costo-efectividad de programas de tamizaje, expresadas en costo por a&ntilde;o de vida ganado (QALY, del ingl&eacute;s <i>quality-adjusted life  year</i>), que puede o no ajustarse por calidad de vida, han fluctuado de manera amplia: de casi 2 884 a 114 300 d&oacute;lares por QALY.<sup>13</sup> Entre los factores m&aacute;s importantes como determinantes de la variabilidad en los costos por QALY figuran los costos del programa de tamizaje; los costos de atenci&oacute;n y tratamiento; y la epidemiolog&iacute;a de la enfermedad.<sup>12</sup> Otra posible fuente de variabilidad en las estimaciones del costo por QALY proviene de diferencias en los modelos usados para predecir la raz&oacute;n de costo-efectividad.<sup>14,15</sup> </font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">El objetivo de este trabajo es contribuir al corpus bibliogr&aacute;fico de la evaluaci&oacute;n econ&oacute;mica mediante la provisi&oacute;n de un estudio cuyo contexto de inter&eacute;s es un pa&iacute;s de ingresos medios, y cuyos resultados son relevantes para tomar decisiones en pa&iacute;ses de nivel econ&oacute;mico similar. De manera espec&iacute;fica, se cre&oacute; un modelo de la evoluci&oacute;n natural de la enfermedad del c&aacute;ncer de mama que combina modelos biof&iacute;sicos del crecimiento tumoral con la modelaci&oacute;n de tipo Markov, alimentado con datos epidemiol&oacute;gicos y econ&oacute;micos de M&eacute;xico para estimar la raz&oacute;n de costo-efectividad de diferentes alternativas de programa de detecci&oacute;n del CaMa.</font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>Material y m&eacute;todos</b></font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Con el objetivo de generar informaci&oacute;n que permita optimizar la pol&iacute;tica para el control del CaMa en M&eacute;xico se dise&ntilde;&oacute; un modelo para evaluar la raz&oacute;n costo-efectividad de diferentes estrategias de tamizaje desde la perspectiva del sector p&uacute;blico de salud. En t&eacute;rminos de modelaci&oacute;n, los objetivos fueron: a) que el modelo reprodujera la mortalidad por c&aacute;ncer de mama espec&iacute;fica por edad observada en el a&ntilde;o 2007 en la poblaci&oacute;n de mujeres mexicanas; y b) que dicho modelo simulara el impacto de programas alternativos de tamizaje en la poblaci&oacute;n mexicana sobre costos y mortalidad.</font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>El modelo</b></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Se ide&oacute; un modelo de Markov con longitud de ciclos de un a&ntilde;o, el cual incorpora cuatro procesos interrelacionados: a) la evoluci&oacute;n natural del CaMa; b) la detecci&oacute;n del CaMa mediante tamizaje con mamograf&iacute;a; c) el tratamiento de CaMa; y d) la din&aacute;mica de mortalidad por otras causas (<a href="/img/revistas/spm/v51s2/a20fig01.jpg">figura 1</a>).  La informaci&oacute;n para alimentar los componentes primero, segundo y tercero del modelo se obtuvo mediante una revisi&oacute;n sistem&aacute;tica de las publicaciones sobre cada caso. La informaci&oacute;n del cuarto componente procedi&oacute; directamente de las tablas de mortalidad del Consejo Nacional de Poblaci&oacute;n (CONAPO).</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">El modelo se estim&oacute; mediante simulaciones de Monte Carlo. Para cada una de las simulaciones, al inicio del proceso, la edad de la mujer se eligi&oacute; aleatoriamente de la distribuci&oacute;n por edad de mujeres mexicanas mayores de 24 a&ntilde;os en el a&ntilde;o 2008.<sup>16</sup> La trayectoria de cada mujer se simul&oacute; hasta la muerte o los 99 a&ntilde;os de edad. Cada uno de los cuatro procesos simulados es estoc&aacute;stico y en conjunto determinan la epidemiolog&iacute;a del c&aacute;ncer de mama en M&eacute;xico.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><i><b>Evoluci&oacute;n natural de la enfermedad</b></i></font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Debido a que la capacidad de detecci&oacute;n de casos de c&aacute;ncer de mama mediante la mamograf&iacute;a depende en gran medida del tama&ntilde;o del tumor, m&aacute;s que del estadio, se simul&oacute; la evoluci&oacute;n natural de la enfermedad del c&aacute;ncer de mama mediante un modelo continuo de crecimiento tumoral basado en el trabajo previo de Weedon-Fekj&aelig;r. Dicho modelo se ha validado con datos poblacionales.<sup>17</sup> Este modelo de crecimiento tumoral est&aacute; configurado con la siguiente ecuaci&oacute;n: </font></p>     <p><img src="/img/revistas/spm/v51s2/a20for01.jpg" ></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">en donde </font>&#934;<font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><i>(t)</i><sub><i>G </i></sub>denota el tama&ntilde;o del tumor en el tiempo <i>t</i> para una mujer que pertenece al grupo G, donde G= 0.1, seg&uacute;n sea que la mujer est&eacute; en edad premenop&aacute;usica o en la menopausia (a partir de los 48 a&ntilde;os de edad).<sup>18</sup> </font>&#934;<font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><sub><i>max</i></sub> es el di&aacute;metro m&aacute;ximo del tumor (128 mm), </font>&#937;<font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">;= </font>&#934;<font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><sub><i>max </i></sub>/ </font>&#934;<font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><sub><i>0</i></sub>, </font>&#934;<font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><sub><i>0</i></sub> es el di&aacute;metro inicial del tumor que corresponde a 1 mm; <i>k</i> es una distribuci&oacute;n de probabilidad log-normal para cada grupo G cuyas caracter&iacute;sticas se detallan en el <a href="/img/revistas/spm/v51s2/a20cua01.jpg">cuadro I</a> y que define el ritmo de crecimiento tumoral individual; </font>&#947;<font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"> es un par&aacute;metro de ajuste y <i>t</i> es el tiempo medido en a&ntilde;os. El hecho de considerar una distribuci&oacute;n de probabilidad para el ritmo de crecimiento tumoral, que adem&aacute;s es distinta para cada grupo seg&uacute;n sea su estado de menopausia, permite reproducir dos hechos muy importantes de la evoluci&oacute;n natural del c&aacute;ncer de mama: a)existe variabilidad individual en el ritmo de crecimiento tumoral: casos de tumoraciones de lenta progresi&oacute;n que nunca llevar&aacute;n a la muerte incluso si no se los detecta contra casos de r&aacute;pida progresi&oacute;n; y b) como promedio, la menopausia lentifica el crecimiento tumoral.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Se presupone que la tasa de aparici&oacute;n de tumores de di&aacute;metro igual a 1 mm por edad, los cuales crecer&aacute;n seg&uacute;n la ecuaci&oacute;n 1, es igual a la incidencia de casos en su estadio <i>in situ</i> notificada por la Direcci&oacute;n General de Epidemiolog&iacute;a de la Secretar&iacute;a de Salud.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">La sobrevida por CaMa a trav&eacute;s del tiempo y los costos de tratamiento son funci&oacute;n de los estadios del c&aacute;ncer de mama, no tanto del tama&ntilde;o del tumor. Por esta raz&oacute;n, en este modelo los casos de c&aacute;ncer de mama se catalogaron de acuerdo con la clasificaci&oacute;n del sistema TNM, que a su vez se basa en el tama&ntilde;o del tumor simulado mediante el modelo de crecimiento tumoral y las probabilidades de n&oacute;dulos y met&aacute;stasis seg&uacute;n las estimaciones de Chan  y Schneider.<sup>19,20</sup> Una vez que un tumor simulado entra en la etapa 1, &eacute;ste ser&aacute; letal a una tasa acorde con los an&aacute;lisis de sobrevida llevados a cabo por Flores-Luna.<sup>21</sup> </font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><i><b>Detecci&oacute;n del c&aacute;ncer de mama</b></i></font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">En cualquier ciclo del modelo, un tumor oculto particular puede identificarse mediante el uso de la mamograf&iacute;a. Las mamograf&iacute;as se eval&uacute;an con el sistema BIRADS, cuyos valores de 4 a 6 se consideran sospechosos de c&aacute;ncer de mama y son indicaci&oacute;n para la pr&aacute;ctica de biopsia, cuya sensibilidad y especificidad se consideran de 100%. Una biopsia positiva define el inicio del tratamiento.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Cuando una mujer con un tumor se somete a tamizaje, la probabilidad de detecci&oacute;n con mamograf&iacute;a guarda relaci&oacute;n con el tama&ntilde;o de dicho tumor y con el estado de la mujer: premenop&aacute;usica o menop&aacute;usica. De acuerdo con Weedon-Fekj&aelig;r,<sup>17</sup> la sensibilidad <i>S</i>(</font>&#934;<font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">) de la mamograf&iacute;a se define mediante la siguiente ecuaci&oacute;n:</font></p>     <p ><img src="/img/revistas/spm/v51s2/a20for02.jpg" ></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">donde <i>S</i>(</font>&#934;<font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">) <sub><i>G</i></sub> es la sensibilidad de la mamograf&iacute;a para el tama&ntilde;o de tumor </font>&#934;<font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"> en el grupo de mujeres G; con G=0.1, seg&uacute;n sea que la mujer est&eacute; en edad premenop&aacute;usica o menop&aacute;usica.  </font>&#946;<font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><sub>1,G</sub> y </font>&#946;<font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><sub>2,G</sub> son par&aacute;metros que se ajustan a las observaciones para los grupos de edad y que, como lo indica el sub&iacute;ndice, dependen del estado de la menopausia (cuadro I). </font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">La especificidad de la mamograf&iacute;a es un par&aacute;metro importante en este modelo, toda vez que tiene un efecto considerable sobre costos de seguimiento a casos sospechosos de c&aacute;ncer de mama.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><i><b>Tratamiento del c&aacute;ncer de mama</b></i></font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">El modelo considera de manera impl&iacute;cita la efectividad de los tratamientos para los diferentes estadios del c&aacute;ncer de mama al momento de la detecci&oacute;n mediante la aplicaci&oacute;n de una letalidad anual estimada por los autores a partir de los an&aacute;lisis de sobrevida bajo tratamiento de Flores-Luna.<sup>21</sup> La ecuaci&oacute;n utilizada en el modelo que define la tasa de supervivencia por c&aacute;ncer de mama al tiempo </font>&#964;<font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"> despu&eacute;s de establecer un diagn&oacute;stico de estadio <i>j</i> es la siguiente: </font></p>     <p ><img src="/img/revistas/spm/v51s2/a20for03.jpg" ></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">donde </font>&#955;<font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"> es un par&aacute;metro definido para cada estadio en el que las mujeres se detectan y cuyos valores se muestran en el cuadro I. Se presupone que 100% de las mujeres detectadas en el estadio 0 sobrevive al c&aacute;ncer de mama, por lo que no est&aacute; incluido dentro de los valores que puede tomar <i>j</i>.  Tambi&eacute;n se asume que las mujeres que sobreviven 10 a&ntilde;os despu&eacute;s del diagn&oacute;stico de c&aacute;ncer de mama de cualquier estadio se consideran sobrevivientes de c&aacute;ncer de mama.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><i><b>Mortalidad por otras causas</b></i></font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">El modelo considera la mortalidad espec&iacute;fica por edad por causas diferentes al c&aacute;ncer de mama. Para lo anterior se ajustaron al modelo tablas de mortalidad por todas las causas por edad de las mujeres mexicanas del a&ntilde;o 2008, notificadas por el CONAPO,<sup>22</sup> a las que se les sustrajo la mortalidad espec&iacute;fica por edad por c&aacute;ncer de mama informada por la Secretar&iacute;a de Salud.<sup>23</sup></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>&nbsp;</p>     <p><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>Costos</b></font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Adem&aacute;s de los efectos en salud de las estrategias de tamizaje evaluadas, tambi&eacute;n se modelaron los costos de cada una de ellas.  Los costos totales de cada estrategia se componen de los costos del programa de tamizaje (mamograf&iacute;as, biopsias y dem&aacute;s insumos de diagn&oacute;stico de seguimiento) m&aacute;s los costos de atenci&oacute;n m&eacute;dica por los casos de enfermedad.  En el cuadro I se presenta la informaci&oacute;n de costos a precios de 2007 utilizada en el modelo.</font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>Estrategias modeladas y m&eacute;todo de estimaci&oacute;n</b></font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Se model&oacute; la raz&oacute;n de costo-efectividad de 13 estrategias de tamizaje para c&aacute;ncer de mama que corresponden a la combinaci&oacute;n de tres edades de inicio (40, 48 y 50 a&ntilde;os de edad) con dos niveles de cobertura (25 y 50%), con dos periodicidades (anual y bianual), todas las anteriores con una edad de t&eacute;rmino de tamizaje de 69 a&ntilde;os de edad, m&aacute;s la estrategia de cero cobertura.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Para lograr la convergencia en el modelo se simularon los cuatro procesos que lo componen para las 13 estrategias sobre un mill&oacute;n de mujeres virtuales mayores de 24 a&ntilde;os de edad que transitan individualmente bajo las condiciones del modelo ya descrito.  Para cada simulaci&oacute;n se registran todos los sucesos relevantes de la enfermedad y muerte, as&iacute; como los costos acumulados relacionados con tamizaje y atenci&oacute;n m&eacute;dica por c&aacute;ncer de mama.  Por &uacute;ltimo, tanto los costos como los efectos en salud se descontaron mediante una tasa de descuento de 3% y se expresaron en t&eacute;rminos de costo por a&ntilde;o de vida ganado a precios de 2007.</font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>Calibraci&oacute;n y validaci&oacute;n</b></font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Para validar los resultados arrojados por el modelo, se simul&oacute; un escenario que reproduce las condiciones actuales en t&eacute;rminos de cobertura de tamizaje, incidencia y prevalencia. Dado que la ecuaci&oacute;n de crecimiento tumoral es un insumo del modelo, que no fue directamente observable en las mujeres mexicanas, es un insumo sujeto de calibraci&oacute;n en la b&uacute;squeda de reproducibilidad de la epidemiolog&iacute;a observada en el modelo.  El par&aacute;metro de ajuste </font>&#947;<font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"> de la ecuaci&oacute;n 1 lo ajustaron los autores hasta reproducir de manera muy cercana la mortalidad por c&aacute;ncer de mama de la poblaci&oacute;n mexicana (<a href="#fig2">figura 2</a>).</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><a name="fig2"></a></p>     <p>&nbsp;</p>     <p align="center"><img src="/img/revistas/spm/v51s2/a20fig02.jpg" ></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>Resultados</b></font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">En el <a href="/img/revistas/spm/v51s2/a20cua02.jpg">cuadro II</a> se presentan los resultados de 12 escenarios; todos ellos tienen como referencia el escenario basal que corresponde a la ausencia de un programa de tamizaje. </font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">La mayor reducci&oacute;n de la tasa de mortalidad se logra con el programa (edad de inicio, porcentaje de cobertura, periodicidad en a&ntilde;os)= (40, 50, 1), que es el programa con la menor edad de inicio, la mayor tasa de cobertura y la mayor frecuencia y con el que se obtendr&iacute;a una reducci&oacute;n de 21% de la tasa de mortalidad. En un segundo rango de reducci&oacute;n de mortalidad pueden identificarse los programas de las columnas 1, 8, 9 y 10, con los cuales se obtiene una reducci&oacute;n de 10 a 14%. El resto de los programas arroja una reducci&oacute;n de 3 a 8%.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">En general, conforme aumenta la edad de inicio del programa, tambi&eacute;n lo hace el costo incremental por a&ntilde;o de vida ganado. Lo contrario ocurre con la disminuci&oacute;n de la frecuencia del tamizaje. En este caso, los costos por a&ntilde;o de vida decrecen si el tamizaje se realiza cada dos a&ntilde;os respecto del escenario equivalente con frecuencia anual. </font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">La &uacute;ltima fila del cuadro II presenta los resultados del an&aacute;lisis de costo-efectividad en t&eacute;rminos de estrategias dominadas, es decir, aquellas estrategias que resultan m&aacute;s costosas y menos efectivas que otra(s) de las existentes. La <a href="#fig03">figura 3</a> ayuda a observar estos resultados de una manera m&aacute;s clara.</font></p>     <p><a name="fig03"></a></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>&nbsp;</p>     <p align="center"><img src="/img/revistas/spm/v51s2/a20fig03.jpg"></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Como se observa en la <a href="#fig03">figura 3</a>, que grafica las intervenciones en t&eacute;rminos de a&ntilde;os de vida ganados contra los costos totales del programa, la mitad de los escenarios son dominados de manera estricta (representados por tri&aacute;ngulos) por el conjunto de los escenarios restantes (representados por rombos). Es decir, para cada uno de los escenarios representados por tri&aacute;ngulos existe al menos uno representado por rombos, que es al mismo tiempo menos costoso y m&aacute;s efectivo. Fuera del escenario con el cual se logra la mayor ganancia en mortalidad (40, 50, 1), pero que tambi&eacute;n implica el mayor costo total, todos los escenarios no dominados de manera estricta son aqu&eacute;llos con menor frecuencia de tamizaje (cada dos a&ntilde;os). </font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Dentro del conjunto de los escenarios representados por rombos, tres de ellos son dominados de manera extendida: (40, 25, 2), (50, 50, 2) y (48, 50, 2), es decir, para cada uno de estos tres escenarios existe un escenario m&aacute;s efectivo con una raz&oacute;n de costo-efectividad menor. En consecuencia, (48, 25, 2), (40, 50, 2) y (40, 50, 1) representan la ruta &oacute;ptima de expansi&oacute;n del programa de tamizaje en M&eacute;xico. Lo anterior queda m&aacute;s claro al analizar la alternativa que debe elegirse de acuerdo con los resultados presentados. Esta decisi&oacute;n depende de dos variables, adem&aacute;s de las presentadas en el cuadro I: disponibilidad social a pagar por a&ntilde;o de vida ganado y presupuesto disponible para el programa de c&aacute;ncer de mama.</font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Por lo que respecta a la disponibilidad de pago, la Comisi&oacute;n sobre Macroeconom&iacute;a y Salud, de la Organizaci&oacute;n Mundial de la Salud (OMS), se basa en el producto interno bruto (PIB) para establecer umbrales a partir de los cuales puede considerarse una intervenci&oacute;n como costo-efectiva.<sup>24</sup> La comisi&oacute;n propone las siguientes tres categor&iacute;as para una intervenci&oacute;n: altamente costo-efectiva si la raz&oacute;n de costo por a&ntilde;o de vida ganado es menor a una vez el PIB per c&aacute;pita, costo-efectiva si se encuentra entre una y tres veces el PIB per c&aacute;pita, y no costo-efectiva si es mayor que tres veces el PIB per c&aacute;pita.  Estos dos l&iacute;mites est&aacute;n representados por las l&iacute;neas negras punteadas iso-costo-efectividad que parten del origen en la <a href="#fig03">figura 3</a>. Con este criterio, el an&aacute;lisis arroja un escenario que es altamente costo-efectivo: (48, 25, 2). El resto de los escenarios resulta costo-efectivo y, obviamente, los escenarios representados por rombos resultan mejor costo-efectivos que los representados por tri&aacute;ngulos.  Sin embargo, la elecci&oacute;n del escenario &oacute;ptimo depende tambi&eacute;n de la cantidad de recursos disponibles para el programa en cuesti&oacute;n. </font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>Discusi&oacute;n</b></font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Las estimaciones de costo-efectividad de las estrategias no dominadas oscilaron entre 75 y 171000 pesos; estas estimaciones son menores a las efectuadas en Estados Unidos de Am&eacute;rica (entre 28600 y 47900 d&oacute;lares), se hallan dentro del intervalo de las realizadas en pa&iacute;ses europeos (entre 2450 y 14790 d&oacute;lares) y son superiores a las de la India (902 a 1946 d&oacute;lares).<sup>25</sup> Expresadas en t&eacute;rminos del PIB per c&aacute;pita de M&eacute;xico del a&ntilde;o 2007, las estimaciones oscilaron entre 0.7 y 1.6 veces, cifras que se encuentran en el rango de costo por a&ntilde;o de vida ganado considerado como costo-efectivo, seg&uacute;n las recomendaciones de la OMS.<sup>24</sup></font></p>     <p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">Estas estimaciones deben tomarse con precauci&oacute;n toda vez que corresponden a escenarios optimistas en cuanto a la instituci&oacute;n del programa de tamizaje. En primer lugar, se presupone que las mujeres que entran al programa de tamizaje tienen un apego perfecto, es decir, que acuden con la periodicidad indicada y se adhieren perfectamente cuando el seguimiento es necesario.  Por otro lado, suponer datos de sensibilidad y especificidad de la bibliograf&iacute;a internacional es equivalente a suponer que la realizaci&oacute;n de las mamograf&iacute;as y la evaluaci&oacute;n de &eacute;stas con el sistema BIRADS se llevar&aacute;n a cabo de acuerdo con est&aacute;ndares internacionales, lo cual puede ser un supuesto s&oacute;lido en relaci&oacute;n con lo que pudiera pasar al inicio del programa.  Adem&aacute;s, se asume que la efectividad de los tratamientos contra el c&aacute;ncer de mama permanecer&aacute; constante a lo largo de la vida de las mujeres simuladas, presuposici&oacute;n que puede invalidarse en la medida que nuevos tratamientos m&aacute;s efectivos puedan surgir.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">En conclusi&oacute;n, los resultados muestran que todas las estrategias sobre la ruta &oacute;ptima de expansi&oacute;n del programa de tamizaje en M&eacute;xico producen una raz&oacute;n de costo por a&ntilde;o de vida ganado menor a dos veces el PIB per c&aacute;pita del pa&iacute;s y, por lo tanto, se encuentran dentro del rango de lo que se considera una intervenci&oacute;n costo-efectiva seg&uacute;n los criterios de la OMS.<sup>25</sup> Aunque la diferencia en cuanto a muertes evitables por las estrategias sobre la ruta &oacute;ptima de expansi&oacute;n es considerable, la decisi&oacute;n de la estrategia a considerar depender&aacute; en buena medida de la disponibilidad de recursos financieros y humanos para aplicarla, as&iacute; como de la factibilidad para alcanzar las coberturas.</font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font size="3" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif"><b>Referencias</b></font></p>     <!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">1. Parkin DM, Bray F, Ferlay J, Pisani P. Global cancer statistics, 2002. CA Cancer J Clin 2005;55(2):74-108.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9287438&pid=S0036-3634200900080002000001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">2. Althuis MD, Dozier JM, Anderson WF, Devesa SS, Brinton LA. Global trends in breast cancer incidence and mortality 1973-1997. Int J Epidemiol 2005;34(2):405-412. </font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9287439&pid=S0036-3634200900080002000002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">3. Humphrey LL, Helfand M, Chan BK, Woolf SH. Breast cancer screening: a summary of the evidence for the U.S. Preventive Services Task Force. Ann Intern Med 2002;137(5 part 1):347-360.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9287440&pid=S0036-3634200900080002000003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">4. Fletcher SW, Elmore JG. Clinical practice. Mammographic screening for breast cancer. N Engl J Med 2003;348(17):1672-1680.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9287441&pid=S0036-3634200900080002000004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">5. Pisano ED, Gatsonis C, Hendrick E, Yaffe M, Baum JK, Acharyya S, <i>et al</i>. Diagnostic performance of digital versus film mammography for breast-cancer screening. N Engl J Med 2005;353(17):1773-1783. &#91;Epub 2005 Sep 16&#93;.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9287442&pid=S0036-3634200900080002000005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">6. Berry DA, Cronin KA, Plevritis SK, Fryback DG, Clarke L, Zelen M, <i>et al</i>. Effect of screening and adjuvant therapy on mortality from breast cancer. N Engl J Med 2005;353(17):1784-1792.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9287443&pid=S0036-3634200900080002000006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">7. Saltzmann P, Kerlikowske K, Phillips K. Cost effectiveness of extending screening mammography guidelines to include women 40 to 49 years of age. Ann Intern Med 1997;127(11):955-965.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9287444&pid=S0036-3634200900080002000007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">8. Arveux P, Wait S, Schaffer P. Building a model to determine the cost-effectiveness of breast cancer screening in France. Eur J Cancer Care (Engl) 2003;12(2):143-153.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9287445&pid=S0036-3634200900080002000008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">9. International Agency for Research on Cancer. Breast Cancer Screening. IARC. Handbooks of Cancer Prevention, vol. 7. Lyon: IARC Press, 2002.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9287446&pid=S0036-3634200900080002000009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">10. Advisory Committee on Breast Cancer Screening. Screening for breast cancer in England: past and future. NHSBSP Publication No 61. February 2006. Typeset by Prepress Projects Ltd, Perth. &#91;Consultado: octubre 2008&#93;. Disponible en: <a href="http://www.prepress-projects.co.uk" target="_blank">www.prepress-projects.co.uk</a>.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9287447&pid=S0036-3634200900080002000010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">11. Moss S, Blanks R. Calculating appropriate target cancer detection rates and expected interval cancer rates for the UK NHS breast screening programme. J Epidemiol Community Health 1998;52(2):111-115.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9287448&pid=S0036-3634200900080002000011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">12. Andersen MR, Urban N, Ramsey S, Briss PA. Examining the cost-effectiveness of cancer screening promotion. Cancer 2004;101(Suppl 5):1229-1238.</font></p>     <!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">13. Oortmarssen GJ, Habbema JD, van der Maas PJ, de Koning HJ, Collette HJ, Verbeek AL, <i>et al</i>. A model for breast cancer screening. 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Breast Cancer Res 2008;10(3):R41. &#91;Epub 2008 May 8.&#93;</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9287454&pid=S0036-3634200900080002000017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">18. Bassol S. La edad de la menopausia en M&eacute;xico. Rev Endocrinol Nut 2006; 14(3):133-136.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9287455&pid=S0036-3634200900080002000018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">19. Chan GS, Ho GH, Yeo AW, Wong CY. Correlation between breast tumour size and level of axillary lymph node involvement. Asian J Surg 2005;28(2):97-99.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9287456&pid=S0036-3634200900080002000019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">20. Schneider C, Fehr MK, Steiner RA, Hagen D, Haller U, Fink D. Frequency and distribution pattern of distant metastases in breast cancer patients at the time of primary presentation. Arch Gynecol Obstet 2003;269(1):9-12.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9287457&pid=S0036-3634200900080002000020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">21. Flores-Luna L, Salazar-Mart&iacute;nez E, Duarte-Torres RM, Torres-Mej&iacute;a G, Alonso-Ruiz P, Lazcano-Ponce E. Factores pron&oacute;sticos relacionados con la supervivencia del c&aacute;ncer de mama. Salud Publica Mex 2008;50:119-125.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9287458&pid=S0036-3634200900080002000021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">22. Consejo Nacional de Poblaci&oacute;n. Rep&uacute;blica Mexicana: Probabilidades de fallecer por sexo y edad, 2005-2050. &#91;Consultado: enero 2008&#93;. Disponible en: <a href="http://www.conapo.gob.mx/00cifras/proy/RM.xls" target="_blank">http://www.conapo.gob.mx/00cifras/proy/RM.xls</a>.</font></p>     <!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">23. Secretar&iacute;a de salud. Direcci&oacute;n General de Informaci&oacute;n en Salud. Bases de datos del SINAIS. &#91;Consultado: agosto 2008&#93;. Disponible en: <a href="http://sinais.salud.gob.mx" target="_blank">http://sinais.salud.gob.mx</a>.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9287460&pid=S0036-3634200900080002000023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">24. Organizaci&oacute;n Mundial de la Salud (OMS). Eligiendo intervenciones que son costo efectivas, umbrales de costo efectividad. &#91;Consultado: octubre 2008&#93;. Disponible en: <a href="http://www.who.int/choice/costs/CER_thresholds/en/index.htm" target="_blank">http://www.who.int/choice/costs/CER_thresholds/en/index.html</a>. </font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9287461&pid=S0036-3634200900080002000024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font size="2" face="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif">25. Laxminarayan R, Chow J, Shahid-Salles SA. Intervention Cost-Effectiveness: Overview of Main Messages. In: Jamison DT (eds).  Disease control priorities in developing countries. 2nd ed. Oxford: Oxford University Press, 2006:35-86.</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9287462&pid=S0036-3634200900080002000025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><p>&nbsp;</p>     <p>&nbsp;</p>     ]]></body>
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