Post on 01-Jul-2015
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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