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Valores de utilidade da saúde na miastenia gravis: uma revisão sistemática de evidências sobre qualidade de vida relacionada à saúde e estimativas para modelos econômicos brasileiros
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Título
Valores de utilidade da saúde na miastenia gravis: uma revisão sistemática de evidências sobre qualidade de vida relacionada à saúde e estimativas para modelos econômicos brasileiros
Tipo de documento
Artigo original
Descrição
Artigo científico publicado no periódico HTA Journal
Fonte
HTA Journal
Ano de publicação
2026
Referência (Vancouver)
Santos M, Costa MGS, Yoshida LF, Kanevsky GA, Coelho LTE. Health utility values in myasthenia gravis: a systematic review of health-related quality of life evidence and estimations for Brazilian economic models. HTA Journal. 2026;1(1):19.
Identificador
2026HTAJ002
Title
Health utility values in myasthenia gravis: a systematic review of health-related quality of life evidence and estimations for Brazilian economic models
Document type
Original article
Description
Scientific article published in the HTA Journal
Publication year
2026
Reference (Vancouver)
Santos M, Costa MGS, Yoshida LF, Kanevsky GA, Coelho LTE. Health utility values in myasthenia gravis: a systematic review of health-related quality of life evidence and estimations for Brazilian economic models. HTA Journal. 2026;1(1):19.
Identifier
2026HTAJ002
Resumo
Introdução: A miastenia grave (MG) é uma doença autoimune rara caracterizada por um distúrbio neuromuscular que leva à fraqueza nos membros, músculos oculares ou músculos respiratórios. Objetivo: Realizar uma revisão sistemática da literatura para identificar e sintetizar evidências sobre qualidade de vida e dados de utilidade em indivíduos com miastenia gravis. Metodologia: Conduzida de acordo com as diretrizes PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) e registrada no PROSPERO (CRD420251137166), esta revisão envolveu uma busca abrangente nas bases de dados Embase, LILACS, MEDLINE, Cochrane Library e Google Scholar. Os estudos elegíveis incluíram revisões sistemáticas, ensaios clínicos e estudos observacionais (de coorte e caso-controle) que relataram desfechos de utilidade utilizando instrumentos validados como SF-6D, MG-QOL15 e EQ-5D. O risco de viés foi avaliado utilizando o ROBINS-I V2, enquanto a certeza da evidência foi avaliada por meio da metodologia GRADE. Resultados: Dos 334 registros identificados, quatro foram incluídos na revisão sistemática. Um estudo apresentou um delineamento de coorte transversal, enquanto os três restantes foram estudos de coorte prospectivos. Os valores de utilidade disponíveis foram estratificados de acordo com diversos fatores, incluindo gravidade da doença, idade, sexo, comorbidades e condições de moradia; contudo, não foram identificadas estimativas de utilidade estratificadas por tratamento farmacológico. Com base nas evidências disponíveis e considerando sua aplicabilidade ao contexto brasileiro, selecionou-se um valor médio de utilidade de 0,761 para indivíduos com miastenia gravis (MG), correspondendo a um decremento absoluto de utilidade de 0,089 em comparação com as normas populacionais. A evidência foi avaliada com alto risco de viés e baixa certeza da evidência. Conclusões: Embora as evidências sobre valores de utilidade em MG ainda sejam limitadas e heterogêneas, os resultados desta revisão sistemática fornecem dados essenciais para orientar futuras avaliações econômicas no Brasil. O valor de utilidade selecionado apoia o desenvolvimento de modelos de custo-utilidade e pode contribuir para avaliações de tecnologias em saúde mais robustas e precisas para MG.
Palavras-chave
Análise de custo-utilidade | Brasil | miastenia grave | Qualidade de vida
Notas
O registro foi originalmente publicado em inglês. A versão em português foi traduzida com o apoio de inteligência artificial.
Abstract
Introduction: Myasthenia gravis (MG) is a rare autoimmune disease characterized by a neuromuscular disorder that leads to weakness in the limbs, ocular muscles, or respiratory muscles. Objective: To perform a systematic review of the literature to identify and synthesize evidence on quality of life and utility data among individuals with MG. Methodology: Conducted according to Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines and registered in PROSPERO (CRD420251137166), this review involved a comprehensive search across Embase, LILACS, MEDLINE, the Cochrane Library, and Google Scholar. Eligible studies included systematic reviews, clinical trials, and observational studies (cohort and case-control) that reported utility outcomes using validated instruments such as SF-6D, MG-QOL15, and EQ-5D. Risk of bias was assessed using ROBINS-I V2, while the certainty of evidence was evaluated via the GRADE framework. Results: Of the 334 records identified, four were included in the systematic review. One study had a cross-sectional cohort design, while the remaining three were prospective cohort studies. Available utility values were stratified according to several factors, including disease severity, age, sex, comorbidities, and housing conditions; however, no utility estimates stratified by pharmacological treatment were identified. Based on the available evidence and considering its applicability to the Brazilian context, a mean utility value of 0.761 was selected for individuals with MG, corresponding to an absolute utility decrement of 0.089 compared with population norms. The evidence was assessed with a serious risk of bias and a low certainty of the evidence. Conclusions: Although evidence on utility values in MG remains limited and heterogeneous, the findings of this systematic review provide essential data to inform future economic evaluations in Brazil. The selected utility value supports the development of cost–utility models and may contribute to more robust and accurate health technology assessments for MG.
Keywords
Brazil | Cost-utility analysis | myasthenia gravis | Quality of life
Notes
The record was originally published in English. The Portuguese version was translated with the support of artificial intelligence.