Estimativa do impacto financeiro do dupilumabe para DPOC utilizando dados reais de sinistros: uma análise probabilística de impacto orçamentário no sistema privado de saúde brasileiro.
Estimativa do impacto financeiro do dupilumabe para DPOC utilizando dados reais de sinistros: uma análise probabilística de impacto orçamentário no sistema privado de saúde brasileiro.
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Resumo
Descrição
Resumo apresentado na The Professional Society for Health Economics and Outcomes Research (ISPOR)
Estimating the financial impact of dupilumab for COPD using real-world claims data: A probabilistic budget impact analysis in the Brazilian private health system
Document type
Abstract
Description
Abstract presented at The Professional Society for Health Economics and Outcomes Research (ISPOR)
OBJETIVOS: Estimar o impacto financeiro da incorporação do dupilumabe para o tratamento da Doença Pulmonar Obstrutiva Crônica (DPOC) em um plano de saúde privado no Ceará, Brasil. MÉTODOS: Foi realizada uma análise de impacto orçamentário sob a perspectiva do pagador, utilizando dados reais não identificados de registros médicos. A população elegível foi composta por 350 mil pessoas seguradas, selecionadas com base nos códigos J44 a J44.9 da CID-10 e nas diretrizes regulatórias. Essas diretrizes incluem pelo menos uma hospitalização por exacerbação e o uso de medicação específica. O modelo considerou um crescimento populacional anual de 0,69% e uma adoção progressiva do dupilumabe pelo mercado, variando de 50% (Ano 1) a 90% (Ano 5). As taxas de hospitalização foram modeladas como variáveis estocásticas, variando de 1,05 a 1,60 eventos/ano (tratamento padrão) e de 0,7 a 1,06 eventos/ano (dupilumabe), com base em revisão sistemática da literatura. Uma Análise de Sensibilidade Probabilística (ASP) foi realizada utilizando uma simulação de Monte Carlo com 5.000 iterações para avaliar a incerteza. Os custos do tratamento foram estimados com base no custo anual de um único tratamento. O preço de compra do dupilumabe foi utilizado e o custo de 26 doses, ou 1 ano de tratamento, foi calculado. RESULTADOS: Um total de 34 pacientes elegíveis foram identificados na linha de base. No cenário de tratamento padrão, os custos de hospitalização permaneceram o principal fator determinante. A ASP estimou um impacto orçamentário incremental cumulativo médio de USD 2.272.385 ao longo de cinco anos. O intervalo de confiança de 95% variou de USD 2.018.681 a USD 2.522.729. Apesar da redução nos eventos de hospitalização, o custo de aquisição da terapia imunobiológica permaneceu o fator dominante no aumento do orçamento. CONCLUSÕES: A análise de sensibilidade probabilística indica que os custos incrementais associados ao dupilumabe superam substancialmente as compensações de custos obtidas por meio da redução das internações hospitalares. Essas descobertas destacam a importância das análises de impacto orçamentário para apoiar a tomada de decisões baseada em evidências e para orientar o desenvolvimento de estratégias sustentáveis de reembolso e implementação.
Notas
O registro foi originalmente publicado em inglês. A versão em português foi traduzida com o apoio de inteligência artificial.
Abstract
OBJECTIVES: To estimate the financial impact of incorporating dupilumab for the treatment of Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) within a Private Health Insurance plan in Ceará, Brazil.
METHODS: A budget impact analysis was conducted from the payer perspective using real-world unidentified data from medical claims. The eligible population was composed of 350 thousand insured people, who were sampled based on ICD-10 codes J44 to J44.9 and regulatory guidelines. These guidelines include at least one hospitalization for exacerbation and specific medication use. The model considered a 0.69% annual population growth and a progressive market uptake of dupilumab ranging from 50% (Year 1) to 90% (Year 5). Hospitalization rates were modeled as stochastic variables ranging from 1.05-1.60 events/year (standard care) and 0.7-1.06 events/year (dupilumab) based of systematic literature review. A Probabilistic Sensitivity Analysis (PSA) was performed using a Monte Carlo simulation with 5,000 iterations to assess uncertainty. Treatment costs were estimated based on the year cost of a single treatment. The purchase price of dupilumab was used and the cost of 26 doses, or 1 year of treatment, was calculated.
RESULTS: A total of 34 eligible patients were identified at baseline. In the standard care scenario, hospitalization costs remained the primary driver. The PSA estimated a mean cumulative incremental budget impact of USD 2,272,385 over five years. The 95% confidence interval ranged from USD 2,018,681 to USD 2,522,729. Despite the reduction in hospitalization events, the acquisition cost of the immunobiological therapy remained the dominant factor in the budget increase.
CONCLUSIONS: The probabilistic sensitivity analysis indicates that the incremental costs associated with dupilumab substantially outweigh the cost offsets achieved through avoided hospital admissions. These findings highlight the importance of budget impact analyses to support evidence-based decision making and to inform the development of sustainable reimbursement and implementation strategies.
Notes
The record was originally published in English. The Portuguese version was translated with the support of artificial intelligence.
