Fortalecimento dos sistemas de assistência materna em países de baixa e média renda: Modelagem do impacto do teste sFlt-1/PlGF no acesso, na saúde e na economia para pré-eclâmpsia.
Fortalecimento dos sistemas de assistência materna em países de baixa e média renda: Modelagem do impacto do teste sFlt-1/PlGF no acesso, na saúde e na economia para pré-eclâmpsia.
Tipo de documento
Resumo
Descrição
Resumo apresentado na The Professional Society for Health Economics and Outcomes Research (ISPOR)
Strengthening maternal care systems in low- and middle-income countries: Modeling the access, health, and economic impact of sFlt-1/PlGF testing for preeclampsia
Document type
Abstract
Description
Abstract presented at The Professional Society for Health Economics and Outcomes Research (ISPOR)
OBJETIVOS: A pré-eclâmpsia é uma das principais causas de morbidade materna e neonatal em todo o mundo, com maior impacto em países de baixa e média renda (PBMR), onde a incerteza diagnóstica leva a partos prematuros evitáveis. Embora o biomarcador sFlt-1/PlGF esteja amplamente disponível em países de alta renda, o acesso a ele permanece limitado nos PBMR. Esta avaliação econômica examinou se a introdução desse teste poderia reduzir partos prematuros desnecessários, melhorar os desfechos neonatais e fortalecer a eficiência do sistema em diversos sistemas de saúde de PBMR. MÉTODOS: Dez países com a maior incidência de distúrbios hipertensivos maternos foram selecionados: seis de renda média-alta (Indonésia, China, Brasil, México, Colômbia e Turquia) e quatro de baixa/média-baixa renda (Índia, Nigéria, Etiópia e República Democrática do Congo). Um modelo de decisão estimou os desfechos neonatais e os custos decorrentes da redução de partos prematuros iatrogênicos. Os dados biológicos (probabilidade de parto por idade gestacional e gravidade neonatal) foram baseados em estudos dos EUA e da UE devido à forte transferibilidade entre populações. Em contraste, as distribuições de idade gestacional utilizaram estimativas de agências da ONU de 2023, e os custos da UTI neonatal utilizaram dados nacionais e da OMS-CHOICE. O impacto das orientações de cuidado foi dimensionado de 50% a 100% utilizando uma abordagem de calibração inovadora para transferibilidade entre países. RESULTADOS: Em todos os contextos, a modelagem mostrou uma redução de 17% a 22% nos partos antes de 34 semanas, levando a menor mortalidade e morbidade neonatal. Em todos os países de renda média-alta e na Índia, os testes geraram uma economia líquida de aproximadamente US$ 160 a US$ 700 por mulher hospitalizada com suspeita de pré-eclâmpsia. A economia persistiu mesmo quando o impacto das orientações de cuidado, ou seja, a extensão em que os resultados alteraram as decisões sobre o parto, foi reduzido para 50%. Em contextos de baixa renda, a prevenção de danos neonatais decorrentes da prematuridade foi o principal benefício; as menores compensações diretas de custos foram atribuídas à capacidade limitada das UTIs neonatais e às menores despesas de base. CONCLUSÕES: Os testes de sFlt-1/PlGF podem fortalecer os sistemas materno-neonatais em países de baixa e média renda, reduzindo partos prematuros e melhorando os resultados neonatais. Em contextos de renda média-alta, os benefícios em saúde e custo justificam a adoção baseada em valor. Em contextos de baixa renda, os resultados contribuem para os esforços globais e filantrópicos de ampliação do acesso equitativo. Esta análise demonstra como a avaliação econômica pode orientar decisões sistêmicas em saúde materna.
Notas
O registro foi originalmente publicado em inglês. A versão em português foi traduzida com o apoio de inteligência artificial.
Abstract
OBJECTIVES: Preeclampsia is a major cause of maternal and neonatal morbidity worldwide, with the greatest burden in low- and middle-income countries (LMICs) where diagnostic uncertainty leads to avoidable preterm deliveries. Although the sFlt-1/PlGF biomarker is widely available in high-income settings, access remains limited in LMICs. This economic evaluation examined whether introducing this test could reduce unnecessary early deliveries, improve neonatal outcomes, and strengthen system efficiency across diverse LMIC health systems.
METHODS: Ten countries with the highest maternal hypertensive disorder incidence were selected: six upper-middle-income (Indonesia, China, Brazil, Mexico, Colombia, Türkiye) and four low/lower-middle-income (India, Nigeria, Ethiopia, Democratic Republic of the Congo). A decision model estimated neonatal and cost outcomes from reducing iatrogenic preterm deliveries. Biologic inputs (delivery probability by gestational age and neonatal severity) leveraged US and EU studies due to strong cross-population transferability. In contrast, gestational-age distributions used 2023 UN-agency estimates, and NICU costs used national and WHO-CHOICE data. Care-guidance impact was scaled 50-100 percent using an innovative calibration approach for cross-country transferability.
RESULTS: Across all settings, modeling showed a 17-22% reduction in births before 34 weeks, leading to lower neonatal mortality and morbidity. In all upper-middle-income countries and India, testing generated net cost savings of approximately USD 160-700 per hospitalized woman with suspected preeclampsia. Cost savings persisted when care-guidance impact, the extent to which results changed delivery decisions, was reduced to 50 percent. In lower-income settings, avoided neonatal harm from prematurity was the dominant benefit, smaller direct cost offsets were due to limited NICU capacity and lower expenditure baselines.
CONCLUSIONS: sFlt-1/PlGF testing could strengthen maternal-neonatal systems in LMICs by reducing preterm births and improving newborn outcomes. In upper-middle-income settings, health and cost benefits support value-based adoption. In lower-income contexts, findings inform global and philanthropic efforts to expand equitable access. This analysis shows how economic evaluation can guide system-level decisions in maternal health.
Notes
The record was originally published in English. The Portuguese version was translated with the support of artificial intelligence.
