Análise de impacto orçamentário do dasatinibe em pacientes com leucemia mieloide crônica (LMC) resistente ao imatinibe no Brasil
Tipo de documento
Apresentação
Descrição
Resumo apresentado na The Professional Society for Health Economics and Outcomes Research (ISPOR)
Fonte
ISPOR
Ano de publicação
2009
Referência (Vancouver)
Asano E, Nita M, Moellmann-Coelho A, Rached R, Donato B, Rahal E. Budget impact analysis of dasatinib in patients with imatinib-resistant chronic myeloid leukemia (CML) in Brazil [Internet]. In: ISPOR Europe 2009; Paris, France. Disponível em: https\://www\.ispor.org/heor-resources/presentations-database/presentation/ispor-12th-annual-european-congress/budget-impact-analysis-of-dasatinib-in-patients-with-imatinib-resistant-chronic-myeloid-leukemia-cml-in-brazil
Budget Impact Analysis of Dasatinib in Patients with Imatinib-resistant Chronic Myeloid Leukemia (CML) in Brazil
Document type
Presentation
Description
Abstract presented at The Professional Society for Health Economics and Outcomes Research (ISPOR)
Source
ISPOR
Publication year
2009
Reference (Vancouver)
Asano E, Nita M, Moellmann-Coelho A, Rached R, Donato B, Rahal E. Budget impact analysis of dasatinib in patients with imatinib-resistant chronic myeloid leukemia (CML) in Brazil [Internet]. In: ISPOR Europe 2009; Paris, France. Available from: https\://www\.ispor.org/heor-resources/presentations-database/presentation/ispor-12th-annual-european-congress/budget-impact-analysis-of-dasatinib-in-patients-with-imatinib-resistant-chronic-myeloid-leukemia-cml-in-brazil
Objetivos: Avaliar o impacto no orçamento do Sistema Único de Saúde (SUS) do Brasil ao incluir o dasatinibe para pacientes recém-diagnosticados com leucemia mieloide crônica (LMC) que se tornam resistentes ao imatinibe. A análise de impacto orçamentário foi realizada para três anos consecutivos. Métodos: Devido à evolução rápida da doença, um modelo de Markov com ciclos mensais foi desenvolvido incorporando dados clínicos e epidemiológicos para determinar a população-alvo ao longo do tempo de análise. No caso base, pacientes com LMC resistentes ao imatinibe foram comparados quanto aos custos entre imatinibe (600-800 mg/dia) e dasatinibe (100-140 mg/dia). A progressão da doença dependeu das taxas de melhor resposta ao tratamento retiradas dos ensaios clínicos START. Os custos farmacêuticos foram obtidos de acordo com o preço oficial e procedimentos padrão de desconto governamental, com cenários de custo alternativos também avaliados. Fontes de dados para as variáveis de entrada de distribuições epidemiológicas e regimes de tratamento incluem relatórios do Instituto Nacional de Câncer (INCA) e literatura publicada. Uma análise de sensibilidade probabilística (PSA) foi conduzida para considerar incertezas do modelo. Foi considerado um período de três anos adequado, pois a aprovação do nilotinibe no futuro próximo afetará a estrutura da participação de mercado para pacientes com LMC resistentes ao imatinibe nos anos seguintes. Resultados: A incidência anual de LMC foi estimada em 1431 casos. Dentro de um ano, espera-se que 481 pacientes com LMC se tornem resistentes ao imatinibe. No caso base, o impacto líquido no orçamento foi uma economia de cerca de € 1.900.000 em 2009, aumentando para cerca de € 3.300.000 em 2011, com uma economia total de aproximadamente € 8.000.000 ao longo de três anos. O impacto líquido nos cenários de custo alternativos permaneceu negativo. A curva de aceitabilidade gerada pela PSA mostrou uma probabilidade de 100% de economia no caso base. Conclusões: A inclusão do dasatinibe como terapia de segunda linha para pacientes recém-diagnosticados com LMC que se tornaram resistentes ao imatinibe no Brasil resultaria em economias significativas crescentes, mesmo após considerar as incertezas do modelo.
Notas
O registro foi originalmente publicado em inglês. A versão em português foi traduzida com o apoio de inteligência artificial.
Abstract
Objetives: To evaluate the impact, on Brazilian Public Health Care System (SUS) budget, of reimbursing for dasatinib for newly diagnosed CML patients who become imatinib-resistant. The budget impact analysis is conducted for three consecutive years. Methods: Due to the rapid evolution of the disease, a monthly-cycle Markov model incorporating clinical and epidemiological data was developed to determine the target population throughout the analysis time. The base case analysis for imatinib-resistant CML patients compared the costs of imatinib (600-800mg/day), versus dasatinib (100-140mg/day). Disease progression depended on the best treatment response rates taken from START clinical trials. Pharmaceutical costs were obtained according to the official price and standard government discounting procedures, but alternative costing scenarios were also evaluated. Data sources for the epidemiological and treatment regimen distributions input variables include reports from the Brazilian National Cancer Institute (INCA) and published literature. Probability sensitivity analysis (PSA) was conducted to account for uncertainties of the model. The three-year time period was considered adequate as approval of nilotinib in the near future will impact the market share structure for imatinib-resistant CML patients for later years. Results: Annual incidence of CML was estimated as 1431. Within one year’s time, 481 CML patients are expected to become imatinib-resistant. In the base case, the net budget impact was a savings of about €1,900,000 in 2009 to savings around €3,300,000 in 2011, with a total savings of approximately €8,000,000/three years time frame. The net impact on the alternative costing scenarios remained negative. The acceptability curve generated from the PSA showed a 100% probability of savings on the base case. Conclusions: The inclusion of dasatinib as 2nd line therapy for newly diagnosed CML patients who have become imatinib-resistant in Brazil would result in increasingly and significant savings, even after accounting for uncertainties of the model.
Notes
The record was originally published in English. The Portuguese version was translated with the aid of artificial intelligence.
