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J. bras. econ. saúde (Impr.) ; 15(3): 178-189, Dezembro/2023.
Artigo em Inglês, Português | LILACS, ECOS | ID: biblio-1553989

RESUMO

Objetivo: Desenvolver uma análise de custo-utilidade da implementação do teste farmacogenético como uma ferramenta adicional para orientar a escolha do melhor tratamento medicamentoso para indivíduos com depressão. Métodos: Para a realização desta análise, criou-se um modelo analítico de decisão baseado em um modelo de Markov. A avaliação foi realizada sob a perspectiva do Sistema de Saúde Suplementar brasileiro, com horizonte temporal de 10 anos, incluindo custos médicos diretos e custos da tecnologia utilizada, além de ter como comparador o tratamento empírico tradicional para a depressão. As probabilidades de transição foram obtidas por meio de análise da literatura disponível. Também foram realizadas análises de sensibilidade probabilística e univariada. Adicionalmente, foi realizada uma avaliação sob a perspectiva da sociedade, incluindo os custos de tratamento medicamentoso realizados pelos pacientes. Resultados: De acordo com a análise realizada, o emprego do teste farmacogenético como guia do tratamento para depressão mostrou-se favorável, proporcionando economia de -R$ 3.439,97 por paciente e aumento de 0,39 QALY ao longo do horizonte temporal. Assim, evidencia-se uma economia significativa a favor do teste farmacogenético, correspondendo a -R$ 8.776,78 por QALY salvo. Além disso, a robustez do modelo foi comprovada por meio das análises de sensibilidade. No cenário sob perspectiva da sociedade, o resultado foi ainda mais favorável, proporcionando economia de -R$ 9.381,49 por paciente e aumento de 0,39 QALY, correspondendo a -R$ 23.936,05 por QALY salvo. Conclusão: Os resultados encontrados neste estudo demonstraram que o uso de testes farmacogenéticos no tratamento da depressão é economicamente vantajoso, com aumento no valor de QALY e redução nos custos médicos diretos, em comparação ao tratamento empírico tradicional. Essa descoberta alinha-se à tendência atual de personalização no cuidado da saúde mental, sugerindo implicações práticas na reavaliação de protocolos, com potencial incorporação dos testes farmacogenéticos como padrão de cuidado.


Objective: To evaluate the cost-utility of pharmacogenetic testing incorporation as an additional tool in guiding the selection of optimal drug treatments for individuals with depression. Methods: A decision analytical model was created based on the Markov model for this analysis. The evaluation was conducted from the perspective of the Brazilian Supplementary Health System, with a time horizon of 10 years. The study included direct medical and technology costs and a comparison with traditional empirical treatment for depression was performed. Transition probabilities were derived from an analysis of available literature. Probabilistic and univariate sensitivity analyses were also carried out. Additionally, an evaluation was conducted from the perspective of Society, including the costs of drug treatment carried out by patients. Results: The application of pharmacogenetic testing as a guide for depression treatment demonstrated favorable outcomes, yielding savings of -R$ 3,439.97 per patient and an increase of 0.39 QALY over the specified time frame. Thus, significant savings were evident, corresponding to -R$ 8,776.78 per QALY saved. The sensitivity analyses confirmed the model's robustness. In the Society's perspective scenario, the outcome was even more favorable, resulting in savings of -R$ 9,381.49 per patient and a 0.39 increase in QALYs, equivalent to -R$ 23,936.05 per QALY saved. Conclusion: The study findings reveal that incorporating harmacogenetic tests in depression treatment offers economic benefits, evidenced by an increase in QALY value and a decrease in direct medical costs compared to conventional empirical treatment. This aligns with the ongoing trend towards personalized mental health care, implying practical considerations for protocol reassessment and the possible integration of pharmacogenetic tests as a standard of care.


Assuntos
Cadeias de Markov , Análise Custo-Benefício , Testes Farmacogenômicos , Análise de Custo-Efetividade
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