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Estimación del umbral de costo-efectividad en salud por año de vida ganado para Colombia:

Estimativa do limite de custo-efetividade em saúde por ano de vida ganho para a Colômbia: resultados de uma tese em Economia de Políticas Públicas

Foto Mateo Ceballos

Mateo Ceballos González
Economista
Mestre em Economia de Políticas Públicas
Pesquisador em Avaliação de Tecnologia em Saúde

Os resultados apresentados neste blog derivam exclusivamente dos resultados da dissertação de mestrado em Economia de Políticas Públicas da Universidad del Rosario. A obra completa pode ser encontrada em https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/20159.

Por várias décadas, os sistemas de saúde em todo o mundo enfrentaram um crescimento exponencial nos custos e nas necessidades de saúde da população. Isso tem gerado uma necessidade cada vez mais urgente de alternativas que promovam o uso eficiente e racional do orçamento disponível, com vistas à promoção da saúde da população, sustentabilidade financeira e equidade em saúde (1).

 

Nesse contexto, a avaliação econômica de tecnologias em saúde tem se tornado um importante insumo para a tomada de decisão em saúde, principalmente no que se refere ao financiamento de novas tecnologias e regulação de preços (2). Isso é definido como a análise comparativa de cursos de ação alternativos em termos de custos e consequências (3); Seu objetivo é quantificar os custos e benefícios de uma tecnologia em saúde (medicamento, procedimento, dispositivo médico, entre outros) em comparação com suas alternativas relevantes.

 

Para desenvolver uma avaliação econômica, são necessárias informações sobre vários insumos, entre os quais o limite de custo-efetividade. Isso pode ser interpretado de dois pontos de vista diferentes (4). A primeira, chamada de abordagem da oferta, a define como o custo de oportunidade de alocar recursos para uma nova tecnologia em termos dos benefícios à saúde deslocados em decorrência de sua indisponibilidade para financiar outras alternativas que competem pelo mesmo orçamento (5 -6). A segunda, denominada abordagem da demanda, a define como a taxa pela qual os indivíduos estariam dispostos a desistir de outras formas de consumo para melhorar a saúde, representando, assim, sua disposição a pagar (7-8).

 

Na Colômbia (assim como em muitos outros países), a tendência internacional de assumir um limite entre 1 e 3 vezes o PIB per capita do país foi adotada (9-11). Essa tendência surgiu a partir de uma interpretação errônea do relatório da Comissão de Macroeconomia e Saúde da Organização Mundial da Saúde (OMS) de 2001 (12), que se popularizou pela facilidade de implementação. No entanto, a mesma OMS e outros autores reiteraram que não tem respaldo teórico ou empírico, e que seu uso pode exacerbar as desigualdades e promover a redução da saúde da população (13-15).

 

O objetivo deste trabalho foi realizar uma estimativa empírica do limiar de custo-efetividade por Ano de Vida Ganhado (YLL) para o sistema de saúde colombiano, do lado da oferta, com base nas estimativas feitas para outros países (16-20). Uma estimativa do limiar a partir de um referencial teórico e empírico explícito, robusto e consistente, permitirá um maior alcance às avaliações econômicas das tecnologias em saúde que se desenvolvem no país, gerando melhores recomendações para a tomada de decisões que contribuam para promoção da saúde da população, sustentabilidade financeira e equidade em saúde.

 

A estimativa do limite de custo-efetividade, a partir da abordagem da oferta, parte da determinação da relação entre gasto e benefícios para a saúde para toda a população do país. Ou seja, parte de responder à seguinte questão: qual o efeito do gasto de uma unidade monetária com saúde sobre a própria saúde da população? Como medida da saúde da população, foram escolhidos os YLGs.

 

Para estabelecer essa relação entre gasto e saúde, foi construído um modelo econométrico do tipo dados em painel não balanceado em três dimensões: 1) As seguradoras ou EPS, que são responsáveis pela execução da maior parte dos gastos em saúde; 2) Doenças ou condições de saúde, uma vez que determinam a natureza e o nível da despesa, bem como o YLL que se pode esperar associado a essa despesa; 3) O tempo em que ocorreu o gasto, que por disponibilidade de informações foi definido entre 2012 e 2016. Para o cálculo do YLL foram utilizadas metodologias de tábuas de vida, expectativa de vida ajustada pelo estado de saúde e curvas de sobrevida. A endogeneidade esperada foi tentada resolver através da abordagem de variáveis instrumentais. A estimativa foi desenvolvida usando Mínimos Quadrados Ordinários em 2 estágios.

 

Para alimentar o modelo, foi construído um novo banco de dados a partir de múltiplas fontes de informações institucionais no país para o período 2012-2016: Estudos de Suficiência, Estatísticas Vitais, Cadastro de Prestação de Serviço Individual, Banco de Dados Único de Afiliados e as informações financeiras da Superintendência de Saúde. Devido à disponibilidade de informações, a estimativa limitou-se ao universo do regime contributivo e das tecnologias incluídas no Plano de Benefícios a cargo da Unidade de Pagamento por Capitação (PBS-UPC). Como variáveis instrumentais, as demonstrações financeiras dos Administradores de Planos de Benefícios (EAPB) para cada ano, e os gastos per capita com novas tecnologias incluídas no PBS-UPC nos anos 2012-2016, de cada EAPB, em cada grupo de condições de saúde , e para cada ano.

 

Os resultados do modelo econométrico, sem ajuste para variáveis instrumentais, mostram um coeficiente entre gasto e YLL de 0,0933, não estatisticamente significativo, o que implica um limiar de custo-efetividade de $8,772,177 por YLL. A exploração das duas variáveis instrumentais analisadas não gerou resultados coerentes ou não estatisticamente significantes. Apesar da impossibilidade de encontrar um instrumento adequado para corrigir a endogeneidade, a estimativa de $8.772.177 da AVG é considerada a primeira estimativa empírica do limiar da AVG na perspectiva de abastecimento para Colômbia e América Latina.

 

As principais limitações deste trabalho, que vão surgindo como focos de pesquisas futuras, estão associadas à limitação da estimativa ao universo do regime contributivo e das tecnologias incluídas no PBS-UPC; a não inclusão de outras medidas de saúde além do YLL, como Anos de Vida Ajustados pela Qualidade (QALY) e Anos de Vida Ajustados por Incapacidade (DALY); e a impossibilidade de identificar e quantificar um bom instrumento que corrija a endogeneidade esperada entre gastos e benefícios à saúde.

 

Para ler esta informação atualizada, convidamos você a visitar esta entrada: Colômbia, o primeiro país de renda média a ter sua própria estimativa de Limiar de Custo-efetividade

 

 


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Referências

1. Fuchs V. O futuro da economia da saúde. Leituras de economia. 2001; 55: 9-30.

2. Wagstaff A, Culyer AJ. Quatro décadas de economia da saúde por meio de lentes bibliométricas. J Health Econ. 2012; 31(2): 406-439

3. Drummond MF, Sculpher MJ, Claxton K, et al. Métodos de avaliação econômica de programas de saúde. 4ª Ed, Nova York, Oxford University Press.

4. Vallejo-Torres L, García-Lorenzo B, Castilla I, et al. Sobre a estimativa do limite de custo-efetividade: por que, o quê, como? Valor Saúde. 2016; 19(5): 558-566.

5. Paulden M, O'Mahony J, McCabe C. Determinants of Change in the Cost-effective Threshold. Tomada de decisão médica. 2017; 37(2): 264-276.

6. Culyer AJ. Limites de custo-efetividade em saúde: um guia de estante para seu significado e uso. Lei de Política Econômica da Saúde. 2016; 11 (4): 415-432.

7. Bobinac A., Van Exel NJ, Rutten FF, et al. Disposição a pagar por um ano de vida ajustado pela qualidade: a perspetiva individual. Valor Saúde. 2010; 13(8): 1046-1055.

8. Ryen L, Svensson M. A vontade de pagar por um ano de vida com qualidade ajustada: Uma revisão da literatura empírica. Health Econ. 2015; 24(10): 1289-1301.

9. Guerrero R, Guevara C, Paródia E. Guia metodológico para a realização de avaliações econômicas no âmbito das Diretrizes de Prática Clínica. 2014; Grupo de Pesquisa PROESA, Ministério da Saúde e Proteção Social, Colômbia, Bogotá DC

10. Instituto de Avaliação Tecnológica em Saúde - IETS. Manual para elaboração de avaliações econômicas em saúde. Instituto de Avaliação Tecnológica em Saúde.2014, IETS, Colômbia, Bogotá DC

11. Atehortúa S, Ceballos M, Gaviria CF, et al. Avaliação da qualidade metodológica da literatura sobre avaliação econômica em saúde na Colômbia: uma revisão sistemática. Biomédica. 2013; 33(4): 615-630.

12. Organização Mundial de Saúde. Macroeconomia e Saúde: Investindo na saúde para o desenvolvimento econômico. Relatório da Comissão de Macroeconomia e Saúde. 2001. Genebra: Organização Mundial da Saúde.

13. Revill P, Sculpher M. Custo-eficácia das intervenções para combater doenças não transmissíveis, BMJ. 2012; 344: d: 7883.

14. Organização Mundial de Saúde. Usando avaliação de tecnologia de saúde para cobertura universal de saúde e sistemas de reembolso. Genebra, Suíça. Disponível em: http://www.who.int/health-technology-assessment/HTA_November_meeting_report_Final.pdf [Acessado em junho de 2019].

15. Griffiths UK, Legood R, Pitt C. Comparação de métodos de avaliação econômica em países de baixa, média e alta renda: quais são as diferenças e por quê? Health Econ. 2016; 25 Suplemento 1: 29-41.

16. Claxton K, Martin S, Soares M, et al. Métodos para a estimativa do limite de custo-efetividade do National Institute for Health and Care Excellence. Health Technol Assess. 2015; 19 (14): 1-vi.

17. Vallejo-Torres L, García-Lorenzo B, Serrano-Aguilar P. Estimativa de um limite de custo-efetividade para o NHS espanhol. Health Econ. 2018; 27(4): 746-761.

18. Ariste R, Di Matteo L. Value for money: uma avaliação dos gastos com saúde no Canadá. Int J Health Econ Manag. 2017; 17(3): 289-310.

19. Edney LC, Haji Ali Afzali H, Cheng TC, et al. Estimativa da Razão de Custo-Efetividade Incremental de Referência para o Sistema de Saúde Australiano. Farmacoeconomia. 2018; 36(2): 239-252.

20. Siverskog J, Henriksson M. Estimativa do custo marginal de um ano de vida no setor público de saúde da Suécia. Eur J Health Econ. 2019; 20(5): 751-762.

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