Carla Rognoni

Carla Rognoni è Researcher di Health Economics & HTA presso la divisione Government, Health and Not for Profit della SDA Bocconi School of Management.

Ha iniziato a collaborare con il CERGAS Bocconi nel 2008. In SDA Bocconi Carla coordina e lavora attivamente su diversi progetti di ricerca nell'ambito dell'economia sanitaria che coinvolgono trattamenti farmacologici o dispositivi medici con Abbvie, BD, Boston Scientific, Johnson & Johnson, Novartis, Sanofi e molte altre aziende. Sviluppa frequentemente proposte progettuali con particolare attenzione al coinvolgimento dei pazienti e gestione degli aspetti etici.

Le sue attività di ricerca si concentrano su una varietà di argomenti relativi all'Health Technology Assessment (HTA) sia in sanità pubblica sia in medicina clinica: valutazioni economiche, valutazione della qualità della vita, analisi costo-efficacia e di impatto sul budget, modelli decisionali (compresa la modellizzazione di processi di Markov) e preparazione di dossier ai fini di market access.

Ha pubblicato su temi di economia sanitaria più di 140 articoli/abstract (più di 65 indicizzati su Pubmed, H-index 23) e alcuni capitoli di libro. I suoi lavori sono stati pubblicati in Value in Health, Pharmacoeconomics, Clinical Therapeutics, Clinical Drug Investigation, Lancet Oncology, Scientific Reports, Medical Decision Making e molte altre riviste. Carla è revisore di numerose riviste scientifiche internazionali.

È membro dell'Associazione Italiana di Economia Sanitaria (AIES) e dell'International Society for Pharmacoeconomics and Outcome Research (ISPOR). È stata inoltre nominata dal 2016 al 2019 membro (esperto in farmacoeconomia) della Commisione Farmaci presso l'IRCCS Policlinico San Matteo di Pavia, Italia.

Carla ha conseguito la laurea magistrale in Ingegneria Informatica presso l'Università degli Studi di Pavia e un Dottorato di Ricerca in Bioingegneria e Bioinformatica (cum laude), ottenuti sulla base di ricerche su temi di analisi decisionale (analisi costo-efficacia, analisi costo-utilità e modellizzazione di processi di Markov) nella prevenzione delle morti improvvise causate dalla sindrome del QT lungo.