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Diretriz nacional brasileira para esclerose múltipla (EM) – um estudo exploratório sobre o impacto da adesão do paciente nos custos de tratamento
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Título
Diretriz nacional brasileira para esclerose múltipla (EM) - um estudo exploratório sobre o impacto da adesão do paciente nos custos de tratamento
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)
Suzuki C, Bueno RLP, Godoy MR. Brazilian national guideline for multiple sclerosis (MS)- an exploratory study about the impact of the patient's adherence in the treatment costs [Internet]. In: ISPOR 2009; Orlando, FL, USA. Disponível em: https\://www\.ispor.org/heor-resources/presentations-database/presentation/ispor-14th-annual-international-meeting/brazilian-national-guideline-for-multiple-sclerosis-ms-an-exploratory-study-about-the-impact-of-the-patients-adherence-in-the-treatment-costs
Identificador
2009ISPOR004
Title
Brazilian National Guideline For Multiple Sclerosis (MS): An Exploratory Study About the Impact of the Patient's Adherence in the Treatment Costs
Document type
Presentation
Description
Abstract presented at The Professional Society for Health Economics and Outcomes Research (ISPOR)
Source
ISPOR
Publication year
2009
Reference (Vancouver)
Suzuki C, Bueno RLP, Godoy MR. Brazilian national guideline for multiple sclerosis (MS)- an exploratory study about the impact of the patient's adherence in the treatment costs [Internet]. In: ISPOR 2009; Orlando, FL, USA. Available from: https\://www\.ispor.org/heor-resources/presentations-database/presentation/ispor-14th-annual-international-meeting/brazilian-national-guideline-for-multiple-sclerosis-ms-an-exploratory-study-about-the-impact-of-the-patients-adherence-in-the-treatment-costs
Identifier
2009ISPOR004
Resumo
Objetivos: Avaliar o impacto da adesão dos pacientes às diretrizes nacionais nos custos de tratamento. Métodos: Foi realizada uma busca retrospectiva em banco de dados de um ano (de janeiro de 2007 a dezembro de 2007) para identificar os medicamentos utilizados, custos, adesão dos pacientes e provisão. A fonte de dados foi o banco de dados público do Ministério da Saúde, chamado DATASUS. O estudo foi conduzido em quatro etapas: 1) Determinar os códigos dos medicamentos na lista pública; 2) Estabelecer as relações entre medicamentos e uso pelos pacientes; 3) Analisar o padrão de adesão a nível nacional, com base no consumo de medicamentos; e 4) Estimar o impacto da adesão nos custos do tratamento. Resultados: Medicamentos para esclerose múltipla foram responsáveis por 12,9% dos medicamentos de alto custo fornecidos pelo Setor Público no Brasil. Durante o período de análise, uma média de 34,4% dos pacientes aderiu ao tratamento por 10 a 12 meses. Os pacientes tratados estavam distribuídos entre alternativas terapêuticas da seguinte forma: 60,66% para interferon-1a (duas marcas), 20,5% para interferon-1b e 18,85% para acetato de glatirâmer. Foi possível detectar um aumento na associação de medicamentos. Encontramos a seguinte adesão por tratamento: 36,9% para acetato de glatirâmer, 33,67% para interferon-1a (duas marcas) e 32,3% para interferon-1b. Devido a esses níveis de adesão, o custo anual por paciente tratado foi de US$27.824 para acetato de glatirâmer, US$42.151 para interferon-1a (duas marcas) e US$34.038 para interferon-1b. O custo total de tratamento foi superior a US$92 milhões por ano (R$2,5 / USD1,0), e a distribuição dos custos começa a divergir da distribuição dos pacientes devido à terapia combinada. Conclusões: As diretrizes nacionais padronizam o atendimento, mas a análise dos padrões de tratamento aponta para baixa adesão ao tratamento. Devido aos níveis atuais de adesão, os custos por paciente tratado foram três vezes superiores ao esperado. Ações para alterar esses níveis terão um impacto considerável na redução do custo por paciente tratado.
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 of the patient's adherence to national guideline in the treatment costs. Methods A one-year (January 2007 to December 2007) retrospective database search was conducted to identify medication used, costs, patient adherence and provision. The source of data was the Ministry of Health public available database, called DATASUS. The study were conduct in four steps: 1) Determine the medicines codes in the public list; 2) Establish the relationships among drugs and patients usage; 3) Analyze adherence pattern at country level, based on medication consumption; and 4) Estimate the impact of adherence in the treatment costs. Results Medication for MS was responsible by 12.9% of high cost medication supplied by Public Sector in Brazil. During the period of analysis an average of 34.4% of patients adhere to treatment from 10 to 12 months. Patients treated were distributed among therapeutics alternative as follow: 60.66% to interferon-1a (two brands), 20.5% to interferon-1b and 18.85 to glatiramer acetate. It was possible to detect an increase in drugs association. We found the following adherence per treatment: 36.9% to glatiramer acetate, 33.67% to interferon-1a (two brands) and 32.3% to interferon-1b. Due to these levels of adherence the annual costs per patient treated was USD 27,824 to glatiramer acetate, US$42,151 to interferon-1a (two brands) and US$34,038 to interferon-1b. Total treatment costs was higher than USD92 millions per year (R$2.5 / USD1.0), the distribution of costs begins to diverge from patients distribution due to combination therapy. Conclusions National guidelines standardize care, but the analysis of treatment patterns points to low treatment adherence. Due to actual levels of adherence the costs per patient treated was three times higher than the expected. Actions taken to change these levels will have a considerable impact to reduce the cost per patient treated.
Notes
The record was originally published in English. The Portuguese version was translated with the aid of artificial intelligence.