Introdução As doenças ultrarraras frequentemente envolvem morbidade ao longo da vida, mortalidade substancial e tecnologias de custo extremamente elevado, enquanto as evidências clínicas costumam ser escassas e heterogêneas. Essas características desafiam os métodos convencionais de custo-efetividade e levantam questões sobre como incorporar gravidade, equidade e incerteza à tomada de decisão. Nosso objetivo foi sintetizar as abordagens atuais de modelagem econômica para doenças ultrarraras e examinar em que medida elas se alinham aos princípios estabelecidos nas diretrizes brasileiras de avaliação econômica para o sistema público nacional de saúde. Métodos Realizamos uma revisão de escopo de avaliações econômicas e artigos focados em condições ultrarraras, definidas pela prevalência ou pela classificação explícita como ultrarraras ou ultrórfãs. Em 26 de julho de 2025, pesquisamos as bases MEDLINE, Cochrane, Embase e Epistemonikos, além de literatura cinzenta de agências de avaliação de tecnologias em saúde. Um revisor examinou títulos, resumos e textos completos. Com um formulário estruturado, extraímos dados sobre estrutura dos modelos, horizonte temporal, extrapolação, efetividade, utilidades, custos, desconto, análise de incerteza e critérios de decisão, comparando esses elementos com as recomendações das diretrizes brasileiras de avaliação econômica em ATS. Os achados foram sintetizados descritivamente; não foi planejada nem realizada metanálise. O protocolo foi registrado na Open Science Framework (DOI: 10.17605/OSF.lO/Z9F6W). Resultados Dezessete publicações atenderam aos critérios de inclusão. Predominaram os modelos de Markov e outras estruturas de transição entre estados; modelos de sobrevida particionada foram usados principalmente em oncologia, e a microssimulação em nível individual foi utilizada em algumas terapias gênicas. Horizontes temporais ao longo da vida foram comuns, e a extrapolação recorreu frequentemente a curvas paramétricas, ocasionalmente a modelos de mistura e cura e a dados externos de mundo real ou de história natural da doença. As utilidades geralmente se basearam no EQ-5D, por vezes mapeadas a partir de instrumentos sem preferência. Utilidades dos cuidadores e elementos mais amplos de valor ampliado foram raramente relatados. O relato das análises de sensibilidade foi inconsistente; análises probabilísticas e análises de valor da informação foram utilizadas em uma minoria dos estudos. Em comparação com as diretrizes brasileiras, várias práticas foram convergentes, mas o relato dos métodos e a aplicação de taxas de desconto frequentemente foram menos robustos ou divergiram do recomendado. Conclusão Não há um único modelo econômico preferencial para doenças ultrarraras. As decisões exigem estruturas clinicamente plausíveis, extrapolações transparentes e tratamento explícito da incerteza profunda, incluindo análises de cenários para horizontes temporais, preços, utilidades e taxas de desconto. A comparação das práticas atuais com as diretrizes brasileiras evidencia oportunidades para fortalecer a padronização, o relato dos métodos, as considerações de equidade e o planejamento explícito da coleta de dados após o lançamento e da reavaliação dos modelos na avaliação rotineira de tecnologias em saúde.
Notas
O registro foi originalmente publicado em inglês. A versão em português foi traduzida com o apoio de inteligência artificial.
Abstract
Introduction Ultra-rare diseases often involve lifelong morbidity, substantial mortality, and extremely costly technologies, yet clinical evidence is typically sparse and heterogeneous. These features strain conventional cost-effectiveness methods and raise questions about how to reflect severity, equity and uncertainty in decision-making. We aimed to summarize current economic modelling approaches for ultra-rare diseases and examine how far they align with principles outlined in Brazilian economic evaluation guidelines for the national public health system. Methods We conducted a scoping review of economic evaluations and papers focused on ultra-rare conditions (prevalence or explicitly labelled ultra-rare/ultra-orphan). On 26 July 2025 we searched MEDLINE, Cochrane, Embase, Epistemonikos and grey literature from health technology assessment agencies. One reviewer screened titles, abstracts and texts. Using a structured template, we extracted data on model structure, time horizon, extrapolation, effectiveness, utilities, costs, discounting, uncertainty analysis and decision criteria, and compared these elements with recommendations from Brazilian HTA economic evaluation guidelines. Findings were synthesized descriptively; no meta-analysis was planned or undertaken. The protocol was registered in the Open Science Framework (DOI 10.17605/OSF.lO/Z9F6W). Results Seventeen publications met inclusion criteria. Markov and other state-transition structures predominated, with partitioned survival models mainly in oncology and patient-level microsimulation in selected gene therapies. Lifetime horizons were usual, and extrapolation commonly used parametric curves, occasionally mixture-cure models and external real-world or natural-history data. Utilities generally relied on EQ-5D, sometimes mapped from non-preference-based instruments; caregiver utilities and broader extended value elements were rarely reported. Sensitivity analysis reporting was inconsistent, with probabilistic analyses and value-of-information used in only a minority of studies. Compared with Brazilian guidelines, several practices were convergent, but reporting and discounting were often weaker or misaligned than recommended. Conclusion There is no single preferred economic model for ultra-rare diseases. Decisions require clinically credible structures, transparent extrapolations and explicit handling of deep uncertainty, including scenario analyses for horizons, prices, utilities and discount rates. Comparing current practice with Brazilian guidelines highlights opportunities to strengthen standardization, reporting, equity considerations and explicit Plans for post-launch data collection and model reappraisal in routine HTA.
Notes
The record was originally published in English. The Portuguese version was translated with the support of artificial intelligence.
