Introdução: No Brasil, o impacto orçamentário estimado (BI) de uma tecnologia, baseado em diversos parâmetros, orienta a tomada de decisão. A Comissão Nacional de Incorporação de Tecnologias no SUS (Conitec) avalia os custos incrementais de uma tecnologia para recomendar sua incorporação, enquanto o governo utiliza essas estimativas para o planejamento orçamentário. Este estudo tem como objetivo compreender a precisão das estimativas de BI por meio da comparação com dados do mundo real sobre a aquisição de tecnologias que foram incorporadas e implementadas. Métodos: Esta análise incluiu tecnologias incorporadas ao sistema público de saúde ou que tiveram seu uso ampliado para uma população mais ampla entre 2019 e 2020, e que foram implementadas até agosto de 2024. Para os medicamentos incluídos, foram coletados, a partir das estimativas de BI nos relatórios da Conitec e dos bancos de dados administrativos do sistema de saúde, os seguintes dados: preço unitário, número de pacientes e quantidade de medicamentos. O BI estimado e suas variáveis foram comparados com os dados observados no mundo real e com o BI real. Resultados: O BI real para os 17 medicamentos que atenderam aos critérios de inclusão diferiu das estimativas entre -93% e 229% (mediana de 75%). A maioria dos valores observados foi inferior ao estimado (82%, n=14). As diferenças de preço variaram de -61% a 206% (mediana de -4%). Para 16 tecnologias (94%), os preços estimados e reais foram os mesmos. Para 7 tecnologias (41%), o número estimado e real de pacientes foi semelhante (diferença < 15%). As diferenças variaram de -85% a 237% (mediana de -10%). Para 14 tecnologias (82%), a quantidade anual de medicamentos observada foi menor do que a estimada. As diferenças variaram de 267% a -93% (mediana de -76%). Conclusões: Foi observada grande variabilidade entre o BI e seus parâmetros ao comparar valores estimados e observados no mundo real. Isso sugere que a reavaliação do BI das tecnologias após sua implementação deve ser contínua, a fim de aprimorar as estimativas e apoiar a tomada de decisão informada.
Notas
O registro foi originalmente publicado em inglês. A versão em português foi traduzida com o apoio de inteligência artificial.
Abstract
lntroduction: ln Brazil, the estimated budget impact (BI) of a technology, based on various parameters, informs decision-making. The National HTA Committee (CONITEC) evaluates the incremental costs of a technology to recommend its incorporation, while the government uses the estimates for budget planning. This study aims to understand how accurate BI estimates are by comparing them with real-world data on the purchase of technologies that were incorporated and implemented. Methods This analysis included technologies that were incorporated to the public health system or had their use expanded to a broader population from 2019 and 2020, and that were implemented until August 2024. For the medicines included, following data was collected from the BI estimates at CONITEC's reports and the health system's administrative databases: unit price, number of patients, and quantity of medicines. The estimated BI and its variables were compareci to real-world observation and the actual BI. Results he actual BI for the 17 medicines that met the inclusion criteria differed from the estimates from -93% to 229% (median 75%). Most observed values were under the estimated (82%, n=14). Prices differences ranged from -61% to 206% (median -4%). For 16 technologies (94%), estimated and actual prices were sarne. For 7 technologies (41%), the estimated and actual number of patients were similar (differences < 15%). Differences ranged from -85% to 237% (median -10%). For 14 technologies (82%), the annual quantity of medicines observed was lower than the estimated. Differences ranged from 267% to -93% (median -76%). Conclusions Great variability was observed between the BI and its parameters when comparing the estimated and observed values in the real world. lt suggests that the reassessment of BI of technologies after their implementation should be continuous, in order to improve BI estimates and support well-informed decision-making.
Notes
The record was originally published in English. The Portuguese version was translated with the support of artificial intelligence.
