El artículo de Mchenga et al. (2025) subraya la importancia de incorporar la perspectiva de género en los análisis de coste-efectividad para orientar decisiones de financiación y priorización sanitaria de forma más eficiente y equitativa, garantizando una distribución justa de recursos y servicios. Analiza cómo la intersección entre sexo y género influye en los resultados de salud, tanto en el análisis clínico como en la estimación de costes y resultados. Las diferencias de sexo, vinculadas a características fisiológicas, pueden hacer que hombres y mujeres respondan de manera distinta a los tratamientos, presenten síntomas diferentes o tengan riesgos desiguales ante ciertas enfermedades. Por otro lado, las diferencias de género, asociadas a normas sociales y culturales, afectan aspectos como la calidad de la atención recibida o la búsqueda de atención médica.

El artículo expone cómo los análisis de coste-efectividad presentan sesgos de sexo y género en distintas etapas. En relación con la estimación de los costes, señala que existen diferencias según el sexo y el género en cuanto a los costes para el proveedor, mostrando evidencias de que las mujeres tienden a utilizar más recursos sanitarios que los hombres, mientras que estos últimos suelen hacer un uso más agudo de los servicios. También se identifican problemas en la forma de contabilizar tanto el trabajo remunerado como el no remunerado al definir los costes de oportunidad, ya que el trabajo de las trabajadoras comunitarias a menudo se encuentra distorsionado en su valoración y el trabajo doméstico no remunerado, realizado mayoritariamente por mujeres, suele quedar excluido de los análisis económicos. Asimismo, se destaca la existencia de costes indirectos para las usuarias, que enfrentan en muchos casos mayores gastos de bolsillo que los hombres debido a los costes adicionales vinculados con la mayor responsabilidad que suelen tener en los cuidados del hogar. A esto se suma el hecho de que, en los análisis de coste-efectividad, no se suelen contabilizar las pérdidas de productividad asociadas al trabajo no remunerado, lo que conduce a sobrevalorar intervenciones que benefician principalmente a los hombres. Incluso las pérdidas de productividad del resto del hogar, cuando enferma la figura cuidadora principal —generalmente una mujer—, tienden a ignorarse, lo que limita la precisión de las estimaciones de coste reales.

En cuanto a la estimación de los resultados, también se observan importantes sesgos. En primer lugar, respecto a los beneficios y riesgos de las intervenciones, se argumenta que las diferencias biológicas por sexo afectan todas las etapas, desde la prevalencia de una enfermedad, su gravedad y trayectoria clínica, hasta la respuesta al tratamiento y los efectos adversos. También se identifican diferencias ligadas al género, mostrando evidencias de que las mujeres suelen recibir servicios de menor calidad, mientras que los hombres presentan una menor adherencia a los tratamientos. La menor calidad en la atención que reciben las mujeres podría explicarse por la presencia de sesgos clínicos, discriminación o una menor credibilidad atribuida a sus síntomas, y la baja adherencia por parte de los hombres podría estar relacionada con normas culturales que desincentivan el cuidado de la salud. Además, se argumenta que el modo en que las personas valoran un determinado estado de salud en escalas como la EQ-5D varía según el sexo y el género, y que el uso de promedios poblacionales para calcular los QALYs puede ocultar estas diferencias, lo que puede llevar a sobrestimar o subestimar los beneficios de ciertas intervenciones y, en consecuencia, afectar negativamente la financiación de tratamientos dirigidos a condiciones que afectan principalmente a mujeres. También se observa una clara heterogeneidad en las preferencias, ya que hombres y mujeres tienden a priorizar distintos tratamientos y presentan diferentes disposiciones a pagar por una misma intervención, siendo generalmente más elevada en los hombres. Asimismo, el artículo señala los efectos indirectos o “spillover effects” que recaen sobre los miembros del hogar y cuidadores, ya que en la estimación de resultados no suele contemplarse el impacto que tiene la ausencia de la figura cuidadora principal cuando enferma, lo que, como han planteado Jones y Flick (2008), puede generar un efecto multiplicador que, al no ser tenido en cuenta, lleva a subestimar los costes reales asociados a una enfermedad o intervención. El artículo también destaca la importancia de incorporar un enfoque interseccional y de no limitar las evaluaciones únicamente a los resultados en salud, especialmente cuando se trata de intervenciones que abordan determinantes sociales.

No adoptar una perspectiva de género en los análisis coste-efectividad llevaría a ignorar que mujeres y hombres enfrentan impactos y costes diferentes, lo que puede conducir a políticas públicas o programas mal diseñados o ineficientes. En algunos países, esta falta de enfoque ha llevado a que servicios esenciales de salud sexual y reproductiva, necesarios principalmente para mujeres, no se incluyan en los paquetes de cobertura de salud universal, debido a la ausencia de evidencia robusta sobre su coste-efectividad. Como resultado, la investigación y la financiación terminan priorizando enfermedades que afectan mayoritariamente a hombres, perpetuando así la escasa inversión en salud femenina.

El artículo concluye con tres recomendaciones prácticas. La primera es promover la disponibilidad de datos que permitan adoptar una perspectiva de género, lo que incluye contar con datos desagregados por sexo no solo en los análisis económicos, sino también desde las primeras etapas de generación de datos clínicos. La segunda recomendación se centra en la importancia de reconocer la heterogeneidad entre pacientes sin comprometer la equidad en la asignación de recursos, lo que implica considerar diferencias clínicas sin segmentar las intervenciones exclusivamente por sexo, pero utilizando la evidencia sobre diferencias de coste-efectividad entre subgrupos para fundamentar decisiones de priorización y garantizar una distribución transparente de los beneficios, con el objetivo de alcanzar un equilibrio que optimice tanto la eficiencia como la equidad. La tercera y última recomendación es utilizar metodologías que permitan evaluar la distribución desigual de resultados y costes entre subgrupos, algo que los métodos tradicionales de análisis coste-beneficio no suelen contemplar y que resulta crucial para avanzar hacia evaluaciones económicas más justas e inclusivas.