Hasta el momento hemos descrito cómo debemos analizar un análisis de la eficiencia en cuanto a los costes y las consecuencias de distintas alternativas terapéuticas. Los resultados obtenidos pueden, como ya se ha dicho, en algunos casos ser ordenados de mayor a menor y obtendremos así el coste por unidad de resultado de distintas intervenciones.

Sin embargo, cuando se plantea introducir una nueva tecnología en la práctica asistencial, la pregunta que debemos contestar no es su eficiencia sino cuanto más hay que pagar para cada unidad extra de resultado. Cuando realizamos este tipo de evaluación, estamos realizando un análisis marginal.

Supongamos que un programa de cribado de cáncer de cérvix en una zona apartada alcanza al 70% de la población y cuesta x. Desde el punto de vista del decisor en salud pública lo relevante no es sólo cuanto cuesta sino cuanto costaría que el programa alcanzase al 100% de la población, puesto que la relación no necesariamente será lineal. Pudiera ser que el 30% de la población restante viviera en zonas remotas y de difícil acceso, con lo que los costes crecerían de forma más rápida que los resultados.

Puesto que el efecto de cada una de ellas está determinado por sus características estructurales, lo que debemos hacer es comparar las distintas tecnologías que nos permiten obtener igual resultado o dicho de otra manera, comparar de forma independiente el coste extra que supone alcanzar un efecto extra.

Llamamos análisis incremental (AI) a la comparación (razón) de los incrementos de coste en relación a los incrementos de efecto.