DR. FERNANDO ALARID-ESCUDERO


Formación académica:

  • 2017 – Doctorado, Health Services Research, Policy & Administration, University of Minnesota.
  • 2009 – Maestría en Economía, CIDE.
  • 2006 – Ingeniería biomédica, Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa

Nombramientos académicos: 

  • Professor-investigador en el Programa de Políticas de Drogas (PPD) en el Centro para la Investigación y la Enseñanza en Economía (CIDE) Región Centro en Aguascalientes, México.
  • Miembro de la Red de Modelado de Intervención y Vigilancia del Cáncer (CISNET por sus siglas en inglés).
  • Investigador afiliado a CISIDAT.
  • Nivel 1 en el Sistema Nacional de Investigadores (SNI)
  • Socio fundador del grupo de trabajo Decision Analysis in R for Technologies in Health (DARTH; http://darthworkgroup.com/)

Líneas de investigación:

  • Aplicación y el desarrollo de modelos epidemiológicos, computacionales, económicos, estadísticos y de análisis de decisiones para problemas en políticas de salud y salud pública.
  • Desarrollo de métodos novedosos para cuantificar el valor de la investigación futura.

Proyectos destacados:

  • Evaluación de impacto de diferentes políticas de detección y tratamiento para cánceres colorrectales, cervicales y gástricos, y agentes de enfermedades infecciosas como precursores de cánceres tales como el virus del papiloma humano (VPH) y Helicobacter pylori (H. pylori) en la salud y calidad de vida de la población.
  • Análisis de costo-efectividad de diferentes intervenciones de prevención del VIH / SIDA en América Central.
  • Trabajo metodológico: co-desarrolló un nuevo método eficiente para realizar análisis del valor de la información (VOI) usando un enfoque de aproximación Gaussiana. Definió el problema de la no identificabilidad en la calibración modelos de simulación y sus implicaciones para la toma de decisiones en salud. Implementó nuevas metodologías de calibración bayesianas para cuantificar y propagar la incertidumbre de los parámetros de un modelo de historia natural del cáncer colorrectal para evaluar su impacto en el análisis de políticas de salud. También ha desarrollado software de código abierto para cuantificar el valor de la investigación futura y estimar el precio basado en el valor de las tecnologías sanitarias. Desarrolló un marco de código abierto para construir análisis de costo-efectividad basados en modelos de decisión. Cuantificó el sesgo de extrapolación por utilizar parámetros de ensayos clínicos utilizados para extrapolar la efectividad de tecnologías sanitarias más allá del período de evaluación y propuso un método nuevo para eliminar este sesgo.

Selección de publicaciones

  • Alarid-Escudero F∗, Kuntz KM. Potential bias associated with modeling the effectiveness of health- care interventions in reducing mortality using an overall hazard ratio. PharmacoEconomics, 2019 (Forthcoming). The code implementing these methods can be found in the R package dshr (https://github.com/feralaes/dshr).
  • Attanasio L, Alarid-Escudero F, Kozhimannil KB. Midwife-led care and obstetrician-led care for low-risk pregnancies: A cost comparison Birth, 2019 (Online First).
  • Alarid-Escudero F∗, Krijkamp E, Pechlivanoglou P, Jalal H, Kao SY, Yang A, Enns EA. A need for change! A coding framework for improving transparency in decision modeling. PharmacoEconomics, 2019 (Online First). The coding template is implemented in the R package darthpack (https://github.com/DARTH-git/darthpack).
  • Alarid-Escudero F∗, Enns EA, Kuntz KM, Michaud TL, Jalal H. “Time Traveling Is Just Too Dangerous” But Some Methods Are Worth Revisiting: The Advantages of Expected Loss Curves Over Cost-Effectiveness Acceptability Curves and Frontier. Value in Health, 2019; 22(5):611-618. Use these methods with the R package dampack (https://github.com/DARTH-git/dampack).
  • Sawaya G, Sanstead E, Alarid-Escudero F, Smith-McCune K, Gregorich SE, Silverberg M, Leyden W, Huchko MJ, Kuppermann M, Kulasingam S Estimated Quality of Life and Economic Outcomes Associated With 12 Cervical Cancer Screening Strategies: A Cost-effectiveness Analysis. JAMA Internal Medicine, 2019;179(7):867-878.
  • Kunst N, Alarid-Escudero F, Paltiel D, Wang SY. A value of information analysis of research on the 21-gene assay for breast cancer management. Value in Health, 2019;22(10):1102-1110.
  • Jutkowitz E, Alarid-Escudero F∗, Kuntz KM, Jalal H. The Curve of Optimal Sample Size (COSS): a Graphical Representation of the Optimal Sample Size from a Value of Information Analysis. PharmacoEconomics, 2019;37(7):871-877. Download code at https://github.com/feralaes/COSS.
  • Sathianathen NJ, Alarid-Escudero F, Kuntz KM, Lawrentschuk NL, Bolton DM, Murphy DG, Kim SP, Konety BR. A Cost-effectiveness Analysis of Systemic Therapy for Metastatic Hormone- sensitive Prostate Cancer. European Urology Oncology, 2019 ;2(6):649-755.
  • Sathianathen NJ, Konety BR, Alarid-Escudero F, Lawrentschuk NL, Bolton DM, Murphy DG, Weight CJ, Kuntz KM. Cost-effectiveness Analysis of Active Surveillance Strategies for Men with Low-risk Prostate Cancer. European Urology, 2019;75(6):910-917.
  • Alarid-Escudero F∗, MacLehose RF, Peralta Y, Kuntz KM, Enns EA. Non-identifiability in model calibration and implications to medical decision making. Medical Decision Making, 2018;38(7):810- 21.
  • Easterly CA, Alarid-Escudero F∗, Enns EA, Kulasingam S. Revisiting Assumptions about Age- Based Mixing Representations in Mathematical Models of Sexually Transmitted Infections. Vaccine, 2018;36(37):5572-5579. Download code at https://zenodo.org/record/1322780#.Xcn4Yy2ZPOQ
  • Alarid-Escudero F∗, Enns EA, MacLehose R, Parsonnet J, Torres J, Kuntz KM. Force of infection of H. pylori in Mexico: Evidence from a national survey using a hierarchical Bayesian model. Epidemiology and Infection, 2018;146(8):961-9.
  • Sathianathen NJ, Kuntz KM, Alarid-Escudero F, Lawrentschuk NL, Bolton DM, Murphy DG, Weight CJ, Konety BR. Incorporating biomarkers into the primary prostate biopsy setting: a cost- effectiveness analysis. The Journal of Urology, 2018;200(6):1215-1220.
  • Krijkamp EM, Alarid-Escudero F, Enns EA, Jalal H, Hunink MGM, Pechlivanoglou P. Microsimulation modeling for health decision sciences using R: A tutorial. Medical Decision Making, 2018;38(3):400- 422. Download code at https://github.com/DARTH-git/Microsimulation-tutorial.
  • Jalal H, Alarid-Escudero F. A Gaussian Approximation Approach for Value of Information Analysis. Medical Decision Making, 2018;38(2):174-188. Download code at https://github.com/feralaes/VOI-Gaussian-Approximation.