Antitrombóticos na síndrome coronariana

aguda

Marcelo Goulart Correia – Estatístico

Núcleo de Avaliação de Tecnologias em Saúde

INC - MS

Agenda

Tomada de decisão? Aplicações Avaliação de tecnologias em saúde (ATS) Contextualização do problema proposto Análises Conclusões

Tomada de decisão?

É o processo pelo qual são escolhidas algumas ou apenas uma entre muitas alternativas para ações a serem realizadas

A decisão é tomada baseada em informações obtidas através de: Coleta de informações textuais Análises estatísticas Experiências passadas Aleatoriedade

Tomada de decisão?

Seis elementos compõe um processo de decisão, são eles: Tomador de decisão Objetivos Preferências Estratégia Situação Resultado

Aplicações

Conforme for o problema estudado, existem diversas ferramentas que auxiliam na tomada de decisão, podemos citar entre elas: Mineração de dados Análise de séries temporais Análise multicritério Otimização e Simulação Árvore de Decisão Cadeias de Markov Etc

Aplicações – Árvore de decisão

É um instrumento de tomada de decisão que consiste de uma representação gráfica das alternativas geradas a partir de uma questão inicial

Uma grande vantagem do método é a possibilidade de transformação ou decomposição de um problema complexo em diversos sub-problemas mais simples

Aplicações – Árvore de decisão

Aplicações – Árvore de decisão

Juntamente com a árvore de decisão, a análise de sensibilidade é um importante passo para a verificação de diversos comportamentos do modelo decisório, tais como: Quais dados deverão ser revistos ou refinados Focar nos elementos críticos durante a implementação

da decisão Tomar melhores decisões

Aplicações – Árvore de decisão

As análises de sensibilidades podem ser desenvolvidas através de diversos gráficos, os principais são:

Diagrama de Tornado Gráfico de Teia (Spiderplot)

Aplicações – Árvore de decisão

Após a análise de sensibilidade das var Através desses gráficos poderemos visualizar, por

exemplo: Custo-efetividade de uma alternativa Distribuições dos dados simulados Gráficos do ICE Etc.

Avaliação de tecnologias em saúde (ATS)

“A ATS constitui um processo abrangente de investigação das consequências clínicas, econômicas e sociais da utilização das tecnologias em saúde, emergentes ou já existentes, desde a pesquisa e desenvolvimento até a obsolescência”

Apresenta como desfecho de resultados: Relações de custo Segurança e riscos Ética Eficácia ou Efetividade

Fonte: Portal da Saúde (MS)

Contextualização do problema

A comparação entre os medicamentos Enoxaparina e Fondaparinux é feita por conta de algumas afirmações: Acredita-se que a Enoxaparina possui uma grande

incidência de sangramentos Os sangramentos aumentam os riscos de certos eventos,

principalmente, em pacientes com SCA em especial na ausência de supra de ST

O Fondaparinux foi apresentado em estudos como uma droga que forneceria mais benefícios com menor risco de sangramento, porém com custos significativamente mais elevados

Formalização do problema

Avaliação de um antitrombótico proposto (Fondaparinux) contra o padrão (Enoxaparina)

O objetivo será encontrar o medicamento mais custo-efetivo através da montagem de uma árvore de decisão

Desenvolvimento de análises de sensibilidade e simulações para a obtenção das informações necessárias para a tomada de decisão

Formalização do problema

As probabilidades foram extraídas do OASIS-5 Os preços foram consultados no Banco de Preços do

Ministério da Saúde e da farmácia do INC As probabilidades condicionais de morte e IAM não fatal

dado sangramento, foram evocadas por dez especialistas utilizando a abordagem SHELF

OASIS-5

Formalização do problema - SHELF

É uma técnica que busca a evocação de probabilidades de eventos de um grupo de especialistas

Para a obtenção das probabilidades, os especialistas foram treinados nos conceitos básicos em probabilidades e após isso, os especialistas evocam valores máximos, mínimos e quartis para o ajuste da distribuição da probabilidade em questão

Formalização do problema

Foram desenvolvidas três árvores de decisão, cada uma delas com um objetivo específico: Árvore de decisão pontual → Obtenção do

medicamento com melhor custo-efetividade Árvore de decisão determinística → Montagem do

diagrama de tornado Árvore de decisão probabilística → Simulação de casos

para obtenção do gráfico de custo-efetividade

Análises A partir das premissas expostas nos slides anteriores,

desenvolvemos a seguinte árvore de decisão:

Análises Feita a montagem da árvore executamos as análises e encontramos :

Análises Feita a montagem da árvore determinística, buscaremos quais

informações geram incertezas:

Análises Como resultado do diagrama de tornado obtemos as seguintes

informações:

Análises Com as informações colhidas do diagrama de tornado, verificamos

que:

Probabilidades de morte sem sangramento para os dois medicamentos são as variáveis que mais interferem no resultado do modelo

O custo do Fondaparinux é a quinta variável a influenciar no resultado do modelo

O custo da Enoxaparina é a última variável a influenciar no resultado do modelo

Análises Após a montagem da nova árvore, executamos uma micro simulação com

dez mil observações, assim obtendo o seguinte gráfico de ICE:

C1

C6 C2

C5

Conclusões Podemos observar no gráfico do ICE aponta uma efetividade maior para

o Fondaparinux, porém essa diferença em relação a Enoxaparina é pequena e seus custos são mais elevados (Entre R$30,00 e R$50,00)

Conforme citado anteriormente vimos que:

Sangramento impõe um forte aumento na probabilidade de IAM – Não Fatal

As probabilidades de Morte sem sangramento para os dois medicamentos são as variáveis que mais influenciam na árvore de decisão

Concluímos que a Enoxaparina é mais custo-efetivo em relação ao Fondaparinux (R$ 94,78 / 0,904 U contra R$ 132,33 / 0,905 U)

ICER das estratégias → R$31.978,66