OBJETIVOS: Construir uma avaliação de custo-efetividade do pertuzumabe para câncer de mama metastático HER2-positivo, reutilizando o banco de dados do sistema público de saúde brasileiro. MÉTODOS: Foram coletados registros de procedimentos realizados em pacientes com câncer de mama submetidas a bloqueio duplo de HER2. Por meio do cruzamento de dados, definiu-se o percurso completo do tratamento de cada paciente. Além disso, os custos de quimioterapia, radioterapia, internação, consultas e exames foram extraídos mensalmente para cada paciente, abrangendo o período em que ela permaneceu no banco de dados. Os dados de mortalidade foram extraídos para diferenciar entre pacientes censurados e aqueles que faleceram. Um modelo de microssimulação, utilizando dados individuais de cada paciente, foi construído para estimar o custo médio e os anos de vida ganhos ao longo de cada percurso de tratamento. A sobrevida dos pacientes censurados foi calculada com base na sobrevida da população geral, ajustada por idade. Os pacientes foram filtrados por local de atendimento, estadiamento no diagnóstico e presença de tratamento prévio para verificar a heterogeneidade da Razão de Custo-Efetividade Incremental (RCEI) entre esses subgrupos. RESULTADOS: Foram identificados 4.570 pacientes, com idade média inicial de 54 anos. O horizonte temporal do modelo foi de 73 anos, e o tempo médio de tratamento antes da censura ou óbito foi de 20 meses. Os pacientes que receberam pertuzumabe viveram, em média, 1,55 anos a mais e incorreram em um custo adicional médio de US$ 24.512,29. Considerando os preços de aquisição pública (US$ 1.023,50/frasco), o pertuzumabe apresentou uma razão de custo-efetividade incremental (RCEI) de US$ 15.483,09 por ano de vida salvo. Esse valor é inferior ao limiar de custo-efetividade estabelecido de US$ 19.090,90 por ano de vida salvo. CONCLUSÕES: Este estudo demonstrou a viabilidade de explorar o banco de dados do sistema de saúde por meio de microssimulação com dados individuais para a construção de modelos econômicos que auxiliem na tomada de decisões sobre a incorporação de tecnologias em saúde.
Notas
O registro foi originalmente publicado em inglês. A versão em português foi traduzida com o apoio de inteligência artificial.
Abstract
OBJECTIVES: To build a cost-effectiveness evaluation of Pertuzumab for Her2-positive metastatic breast cancer, reusing the Brazilian public health system database.
METHODS: Records of procedures for breast cancer patients who underwent HER2 dual blockade were collected. Through record linkage, the complete treatment path of each patient was defined. Furthermore, the costs of chemotherapy, radiotherapy, hospitalization, consultations, and exams were extracted for each patient on a monthly basis, covering the period the patient remained in the database. Mortality data were extracted to differentiate between censored patients and those who died. A microsimulation model, using individual patient-level data, was build to estimate the average cost and life-years gained along each treatment path. Censored patients had their survival calculated based on the general population's survival, adjusted for their age. Patients were filtered by place of care, staging at diagnosis, and presence of prior treatment to verify the heterogeneity of the Incremental Cost-Effectiveness Ratio (ICER) across these subgroups.
RESULTS: A total of 4,570 patients were identified, with a mean initial age of 54 years. The time horizon in the model was 73 years, and the mean treatment time before censoring or death was 20 months. Patients who received Pertuzumab lived an average of 1.55 years longer and incurred an average additional cost of U$24,512.29. Considering public procurement prices (U$1,023.50/vial), Pertuzumab yielded an ICER of U$15,483.09 per life-year saved. This value is lower than the established cost-effectiveness threshold of U$19,090.90 per life-year saved.
CONCLUSIONS: This study demonstrated the feasibility of exploring the health system database through microsimulation with individual data for the construction of economic models to support decision-making regarding health technology incorporation.
Notes
The record was originally published in English. The Portuguese version was translated with the support of artificial intelligence.
