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Desigualdades territoriais na cobertura do tratamento da esclerose múltipla no Sistema Único de Saúde (SUS)
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Título
Desigualdades territoriais na cobertura do tratamento da esclerose múltipla no Sistema Único de Saúde (SUS)
Tipo de documento
Pôster
Descrição
Pôster apresentado na Health Technology Assessment international (HTAi)
Fonte
HTAi
Ano de publicação
2026
Referência (Vancouver)
Mosegui GBG, Vianna C, Antoñanzas F, Oliveira F, Lucietto D, Rodrigues M. Territorial inequalities in multiple sclerosis treatment coverage within the Brazilian Universal Health System. In HTAi Annual Meeting Abstract Book; 2026 Jun; Istanbul, Türkiye. Health Technology Assessment International, HTAi; 2026. PP34.
Identificador
2026HTAi007
Title
Territorial inequalities in multiple sclerosis treatment coverage within the Brazilian Universal Health System
Document type
Poster
Description
Poster presented at Health Technology Assessment international (HTAi)
Source
HTAi
Publication year
2026
Reference (Vancouver)
Mosegui GBG, Vianna C, Antoñanzas F, Oliveira F, Lucietto D, Rodrigues M. Territorial inequalities in multiple sclerosis treatment coverage within the Brazilian Universal Health System. In HTAi Annual Meeting Abstract Book; 2026 Jun; Istanbul, Türkiye. Health Technology Assessment International, HTAi; 2026. PP34.
Identifier
2026HTAi007
Resumo
Introdução Os sistemas universais de saúde devem assegurar não apenas o acesso, mas também a equidade na distribuição de medicamentos de alto custo. A esclerose múltipla, condição crônica incapacitante, representa um grande desafio para a equidade farmacêutica. Este estudo avalia as desigualdades socioeconômicas e territoriais no acesso às terapias modificadoras de doença (TMD) de primeira linha para esclerose múltipla remitente-recorrente (EMRR) no Sistema Único de Saúde (SUS) brasileiro em 2024.Métodos Foi conduzido um estudo ecológico observacional utilizando dados administrativos nacionais do sistema de Autorização de Procedimento Ambulatorial do SUS (Apac). O consumo (em Doses Diárias Definidas, DDD) e o gasto per capita com terapias modificadoras de doença (TMD) foram estimados para cada estado. A prevalência epidemiológica e a população elegível foram derivadas de estimativas oficiais. A posição socioeconômica foi aproxidada pelo Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) estadual. A desigualdade foi mensurada por meio do Índice de Desigualdade de Inclinação (SII) e do Índice Relativo de Desigualdade (RII), quantificando gradientes absolutos e relativos na cobertura de tratamento, no consumo em DDD e no gasto por paciente elegível.Resultados Em 2024, apenas 35,3% dos pacientes elegíveis com EMRR receberam tratamento. A cobertura regional variou de 50,9% no Centro-Oeste a 34,3% no Nordeste. Foram observadas fortes disparidades socioeconômicas: SII = 0,2082 e RII = 2,58 para a cobertura de pacientes (PT/PATSUS). O consumo de medicamentos em DDD apresentou gradiente semelhante (SII = 61,65; RII = 2,50), revelando maior intensidade de tratamento nos estados com IDH mais elevado. Não foi observada desigualdade consistente no gasto per capita (SII = −99,18; RII = 0,96), indicando desalinhamento entre a alocação de recursos financeiros e a necessidade terapêutica.Conclusão Apesar dos princípios de cobertura universal, persistem desigualdades substanciais no acesso ao tratamento da EMRR no Brasil. A integração de índices de desigualdade (SII, RII) ao monitoramento farmacêutico de rotina fornece métricas acionáveis para a justiça distributiva. A incorporação desses indicadores nos processos de ATS e de reembolso pode reorientar os sistemas de saúde para uma governança sensível à equidade e reforçar a função estruturante da ATS em contextos de renda média.
Notas
O registro foi originalmente publicado em inglês. A versão em português foi traduzida com o apoio de inteligência artificial.
Abstract
Introduction Universal health systems must not only ensure access but also equity in distribution of high-cost medicines. Multiple sclerosis, a chronic disabling condition, poses major challenges to pharmaceutical equity. This study evaluates socioeconomic and territorial inequalities in access to first-line disease-modifying therapies for relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS) within Brazil's Unified Health System (SUS) in 2024 Methods An observational ecological study was conducted using nationwide administrative data from the SUS Outpatient Procedure Authorization system (Apac). Consumption (in Defined Daily Doses, DDD) and per capita expenditure on disease-modifying therapies (DMT) were estimated for each state. Epidemiological prevalence and eligible population were derived from official estimates. Socioeconomic position was proxied by the state-level Human Development Index (HDI). Inequality was measured using the Slope Index of Inequality (Sll) and Relative Index of Inequality (RII), quantifying absolute and relative gradients in treatment coverage, DDD consumption, and spending per eligible patient. Results In 2024, only 35.3% of eligible RRMS patients received treatment. Regional coverage ranged from 50.9% in the Center-West to 34.3% in the Northeast. Strong socioeconomic disparities were observed: Sll = 0.2082 and RII = 2.58 for patient coverage (PT/PATSUS). Drug consumption in DDD showed a similar gradient (Sll = 61.65; RII = 2.50), revealing higher treatment intensity in states with higher HDI. No consistent inequality was observed for per capita spending (Sll = -99.18; RII = 0.96), indicating resource misalignment between financial allocation and therapeutic need. Conclusion Despite universal coverage principles, substantial inequalities persist in RRMS treatment access in Brazil. Integrating inequality indices (Sll, RII) into routine pharmaceutical monitoring provides actionable metrics for distributive justice. Embedding these indicators within HTA and reimbursement processes can reorient health systems toward equity-sensitive governance and reinforce HTA'S System-shaping function in middle-income settings.
Notes
The record was originally published in English. The Portuguese version was translated with the support of artificial intelligence.