-
A qualidade das evidências e as recomendações sobre a incorporação de medicamentos no Sistema Único de Saúde: uma análise retrospectiva
- Voltar
Título
A qualidade das evidências e as recomendações sobre a incorporação de medicamentos no Sistema Único de Saúde: uma análise retrospectiva
Tipo de documento
Artigo original
Descrição
Artigo científico publicado na Revista Gestão & Saúde
Fonte
Rev. G&S
Ano de publicação
2015
Referência (Vancouver)
Zimmermann IR, Oliveira EF, Vidal AT, Santos VCC, Petramale CA. A qualidade das evidências e as recomendações sobre a incorporação de medicamentos no Sistema Único de Saúde: uma análise retrospectiva. Rev Gest Saúde. 2015 Oct;6(Suppl. 4):3043-65.
Identificador
2015RGS004
Title
Evidence quality and recommendations on medicine coverage in the Brazilian Public Health System: a retrospective analysis
Document type
Original article
Description
Scientific article published in the journal Gestão & Saúde
Source
Rev. G&S
Publication year
2015
Identifier
2015RGS004
Reference (Vancouver)
Zimmermann IR, Oliveira EF, Vidal AT, Santos VCC, Petramale CA. A qualidade das evidências e as recomendações sobre a incorporação de medicamentos no Sistema Único de Saúde: uma análise retrospectiva. Rev Gest Saúde. 2015 Oct;6(Suppl. 4):3043-65.
Resumo
Os processos de gestão e incorporação de tecnologias ao Sistema Único de Saúde (SUS) são amparados por conhecimentos específicos da área de Avaliação de Tecnologias em Saúde (ATS). O objetivo desse estudo foi estimar os fatores associados à qualidade das evidências e sua relação com as recomendações sobre a incorporação de medicamentos emitidas pela Comissão Nacional de Incorporação de Tecnologias no SUS (Conitec). Para tanto, foram avaliadas, por meio de modelos estatísticos bivariados e de regressão logística, a associação entre potenciais preditores da qualidade das evidências constantes nos relatórios, assim como sua relação com as recomendações emitidas pela comissão no período de 2012 a 2015. As análises bivariadas sugeriram a indicação em doença rara, a origem externa da demanda e o ano do relatório como potenciais preditores da baixa qualidade das evidências. No modelo ajustado pelo impacto orçamentário e ano da recomendação, a qualidade baixa das evidências demonstrou uma chance de cerca de quatro vezes maior de receber uma recomendação não favorável pela Conitec (OR ajustado: 4,33; IC95%: 1,26 a 14,93, p < 0,05). Os resultados demonstram a importância e consistência da avaliação da qualidade das evidências nas recomendações sobre incorporação de medicamentos no SUS.
Notas
O registro foi originalmente publicado em português. A versão em inglês foi traduzida com o apoio de inteligência artificial.
Abstract
The management and incorporation processes for technologies into the Brazilian Public Health System (SUS) are supported by specific knowledge from the Health Technology Assessment (HTA) area. The objective of this study was to estimate the factors associated with the quality of evidence and its relationship recommendations with regarding the the incorporation of drugs issued by the National Committee for Health Technology Incorporation (Conitec). Therefore, the relationship between potential quality predictors regarding the evidence presented in the reports was analyzed, together with the relationship to the recommendations issued by Conitec during the period of 2012-2015. The bivariate analyses suggest that the indication of a rare disease, the external origin of the demand, and the year of the report are all potential predictors of a low quality of evidence. In the model adjusted by the budget impact and the year of recommendation, the low quality of evidence shows a chance approximately four times greater of receiving a non favorable recommendation from Conitec (OR adjusted: 4.33; IC95%: 1.26 to 14.93, p < 0.05). The results show the importance and consistency of the quality evaluation of evidence regarding recommendation about incorporation of drugs into the SUS.
Keywords
Biomedical technology assessment | Brazilian Unified Health System (SUS) | Decision-making | Drug evaluation | Logistic models
Notes
The record was originally published in Portuguese. The English version was translated with the support of artificial intelligence.