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Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.60.2020.tde-19122019-082946
Documento
Autor
Nome completo
Maurilio de Souza Cazarim
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Ribeirão Preto, 2019
Orientador
Banca examinadora
Pereira, Leonardo Régis Leira (Presidente)
Guidoni, Camilo Molino
Schmidt, Andre
Itria, Alexander
Silva, Emília Vitória da
Varallo, Fabiana Rossi
Título em português
Desenvolvimento e validação de uma ferramenta farmacoeconômica para tomada de decisão na implantação do cuidado farmacêutico para pacientes hipertensos no sistema de saúde público
Palavras-chave em português
Atenção farmacêutica
Farmacoeconomia
Hipertensão
Proteômica
Resumo em português
Introdução e objetivo: A hipertensão arterial sistêmica (HAS) é fator de risco para 9,4 milhões de mortes em todo o mundo. No Brasil, a HAS atribuiu um custo anual de aproximadamente um bilhão e meio ao Sistema Único de Saúde (SUS). O cuidado farmacêutico (CF) é capaz de evitar complicações da HAS e reduzir custos em saúde. A análise em longo prazo do CF mostrou que o retorno líquido do investimento nesta prática farmacêutica pode chegar à R$ 3.791.111,13 em dez anos. Com a metodologia desenvolvida para esta análise foi possível elaborar uma ferramenta farmacoeconômica para a implementação do CF no SUS. Contudo, para esta ferramenta tornar-se aplicável na sociedade há necessidade de desenvolvê-la e validá-la. Em adição, é possível aprimorá-la, acrescentando a mensuração do retorno monetário ao avaliar as morbidades associadas às complicações da HAS. Este trabalho tem como objetivo desenvolver e validar a ferramenta farmacoeconômica para auxiliar a tomada de decisão na implantação do CF no SUS incorporando Human Netwok Disease para prever o impacto epidemiológico e o retorno de investimento desta prática farmacêutica. Métodos: Trata-se de um estudo farmacoeconômico com aplicação de modelagens, aninhado a uma revisão sistemática. Os resultados da revisão sistemática foram tabulados e aplicados na reestruturação e desenvolvimento da ferramenta farmacoeconômica. Adicionalmente, o modelo de Markov foi reestruturado para mensurar o efeito de tratamento do CF em dez anos e seu impacto sobre as doenças cardiovasculares (DCV) e doença renal crônica (DRC) e morbidades associadas às mesmas, por estudos de proteômicas que abordam o Human Netwok Disease. Em adição, a ferramenta foi programada com os dados deste estudo e então validada, em duas etapas: validação de conteúdo de um questionário para validação de softwares e validação douso daferramenta para análise do constructo. Resultados: Foram recuperados 41 estudos na revisão sistemática. O modelo de CF mais prevalente foi aquele desenvolvimento pelo próprio autor, 27 estudos (65,9%). A qualidade dos estudos que mostraram piora nos valores da pressão arterial foi pior que os demais, w= 7,00 [p= 0,036]. A redução média na pressão arterial sistólica (PAS) e pressão arterial diastólica (PAD) no grupo de intervenção em relação ao grupo controle foi de -7,71 (IC95%, -10,93 a -4,48) e -3,66 (IC95%, -5,51 a -1,80), [p<0,001]. Quanto ao risco cardiovascular o CF funcionou como fator de proteção RR = RR = 0,570 (IC95% 0,431 - 0,750). O funnel Plot mostrou que não houve assimetria para suportar um viés p= 0,4949. Quando comparados aos cuidados convencionais o CF foi uma estratégia custo efetiva em 78,0% das simulações para os anos de vida ganhos (AVGs) e 69,0% para anos de vida ajustados pela qualidade (AVAQs). Destaca-se que houve 64,3% e 59,5% de chances do CF ser mais custo-efetivo que os cuidados convencionais para AVGs e AVAQs, respectivamente. Houve o retorno no investimento para o CF igual a R$ 268,53,o que representou a redução para R$ 251,47 no custo do paciente hipertenso por ano para o SUS. O Numero Necessário para Tratar em dez anos foi o CF tratar quatro e oito pacientes para se evitar a óbito por DCV e DRC, respectivamente. A redução em mortes por morbidades associadas às complicações foi mensurada no RR de 0,92 (0,90 - 0,93; IC95%) [p<0,05]. Após programada, a ferramenta foi registrada com o nome Pharmatool®. A programação da ferramenta possibilitou o planejamento para o investimento em programas de CF e, com isso foi possível planejar metas, em dez anos, para o atendimento populacional pelo CF, controle pressórico, complicações da HAS a serem evitadas e o retorno financeiro da aplicação monetária realizada na estruturação do CF. O questionário para validação do Pharmatool® mostrou-se satisfatório para a validade de conteúdo. Apresentou a interpretabilidade confiável, mais de 50% das respostas consideradas satisfatórias em todas as questões. A análise da consistência interna mostrou o alfa de Cronbach igual a 0,819. A satisfação dos usuários do Pharmatool® foi maior que 75%. Conclusão: Os dados da revisão sistemática e meta-análise incorporados no modelo de Markov mostraram resultados mais robustos para a projeção de custos e desfechos, os quais evidenciaram que o CF foi uma estratégia custo efetiva ao SUS quanto a expectativa de vida e qualidade de vida e, capaz de haver retorno no investimento reduzindo o custo do paciente hipertenso para o SUS. Em adição, o istrumento de validação para a ferramenta farmacoeconômica foi considerado validado e a factibilidade do Pharmatool® foi aferida pela satisfação da maior parte dos usuários.
Título em inglês
Development and validation of a pharmacoeconomic tool for decision-making in the implementation of pharmaceutical care for hypertensive patients in the public health system
Palavras-chave em inglês
Economics
Hypertension
Pharmaceutical
Pharmaceutical services
Proteomic
Resumo em inglês
Introduction and Objective: Systemic arterial hypertension (SAH) is a risk factor for 9.4 million deaths worldwide. In Brazil, SAH has attributed an annual cost of approximately one and a half billion to the Brazilian Public Health System (BPHS). Pharmaceutical Care (PC) is able to avoid complications of SAH and reducing health costs. In the long-term analysis of PC was showed that the net return on investment in this pharmaceutical practice may reach R$ 3,791,111.13 over ten years. Alongside the methodology developed for this analysis was possible to elaborate a pharmacoeconomic tool for the implementation of PC in BPHS. However, for this tool becomes applicable in society there is a need for programming and validate it. In addition, it is possible to improve itself by adding the measurement of the monetary return when evaluating the morbidities associated with the complications of SAH. Then, this study aims to programme and validates the pharmacoeconomic tool to assist the decision-making process in the implementation of the PC in the BPHS incorporating Human Network Disease to predict the epidemiological impact and return of investment of this pharmaceutical practice. Methods: It is a pharmacoeconomic study with application of modeling, nested to a systematic review. The results of the systematic review were tabulated and applied in the restructuring and development of the pharmacoeconomic tool. In addition, the Markov model was restructured to measure the effect of CF treatment in ten years and its impact on cardiovascular diseases (CVDs) and chronic kidney disease (CKD) and morbidities associated with them, by studies of proteomics that address Human Netwok Disease. In addition, the tool was programmed with the data from this study and then validated in two steps: content's validation of a questionnaire for validation of software and double validation of the tool's feasibility for analysis of the construct. Results: 41 studies were retrieved in the systematic review. The most prevalent PC model was the development by the author himself, 27 studies (65.9%). The quality of studies that showed worsening in blood pressure values was worse than the others, w = 7.00 [p = 0.036]. The mean reduction in systolic blood pressure (SBP) and diastolic blood pressure (DBP) in the intervention group compared to the control group was -7.71 (95% CI, -10.93 to -4.48) and -3, 66 (95% CI, -5.51 to -1.80), [p <0.001]. Regarding cardiovascular risk, the PC functioned as a protection factor RR = RR = 0.570 (95% CI 0.431 - 0.750). The Plot funnel showed that there was no asymmetry to support a bias p = 0.4949. When compared to conventional care, PC was a cost-effective strategy in 78.0% of the simulations for the life-years gained (LYGs) and 69.0% for quality-adjusted life years (QALYs). It is worth noting that there was a 64.3% and 59.5% chance of PC being more cost-effective than conventional care for LYGs and QALYs, respectively. There was a return on investment for PC of R$ 268.53, which represented a reduction to R$ 251.47 in the cost of the hypertensive patient per year for the SUS. The number needed to treat in 10 years means that PC must treat four and eight patients to avoid death due to CVD and CKD, respectively. The reduction in morbidities associated with complications was measured in the RR of 0.92 (0.90 - 0.93, 95% CI) [p <0.05]. After being programmed, the tool was registered as Pharmatool®. The programming of the tool made possible the planning for the investment in PC programs and, thus, it would be possible to plan goals, in ten years, for population followed-up by PC, indicators as blood pressure control, SAH complications to be avoided and financial return of monetary application carried out in the structuring of the CF. The validation questionnaire for Pharmatool® was satisfactory for content validity. It presented reliable interpretability, more than 50% of the answers considered satisfactory in all the questions. The internal consistency analysis showed the Cronbach's alpha equal to 0.819. The satisfaction of Pharmatool® users was greater than 75%.Conclusion: The systematic review and meta-analysis data incorporated in the Markov model showed more robust results for the projection of costs and outcomes, which evidenced that the FC was a cost-effective strategy to SUS regarding life expectancy and quality of life and, able to have a return on investment reducing the cost of hypertensive patients to SUS. In addition, the validation tool for the pharmacoeconomic tool was considered validated and the feasibility of Pharmatool® was measured by the satisfaction of most users.
 
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Data de Liberação
2021-12-18
Data de Publicação
2020-05-12
 
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