Infectologia

“Decisions have to be made and if
they are not made actively, they will
be made by default.”

Milton C. Weinstein, Henry J. Kaiser.
Professor of Health Policy and Management and Biostatistics,
Harvard School of Public Health

Um dos maiores dilemas para médicos, gestores e formuladores de políticas de saúde é decidir no presente sobre doenças que apresentam complicações no futuro. O tratamento da infecção crônica pelo vírus da hepatite C é um exemplo atual desse dilema. A infecção pelo vírus da hepatite C evolui de maneira subclínica, silenciosa, mas progressiva durante vários anos. Após esse período latente, a doença manifesta-se com cirrose, hepatocarcinoma e necessidade de transplante em significativo percentual de pacientes infectados. Após a descompensação, a qualidade de vida dos pacientes deteriora-se rapidamente e os custos econômicos com o tratamento elevam-se dramaticamente.

O uso recente de modelos econômicos de apoio à decisão, que comparam custos e desfechos clínicos de diferentes alternativas terapêuticas, tem contribuído para uma análise mais quantitativa sobre o tratamento desses pacientes.

Os modelos de análise de decisão clínica são elaborados pela seqüência cronológica de identificação do problema; estruturação do problema (árvore de decisão, modelo de Markov, modelo de microssimulação); parametrização do modelo de decisão (probabilidades de ocorrências dos desfechos, de acordo com análise crítica da literatura); análise do modelo (estimativa dos custos, desfechos e riscos) e análise de sensibilidade.⁽¹⁾

O modelo de Markov tornou-se útil na análise de decisão clínica quando o problema envolve evolução no risco de desfechos ao longo do tempo e quando o evento clínico pode ocorrer repetidamente no horizonte de tempo analisado. O modelo foi descrito pelo Professor Andrei A. Markov da Universidade de S. Petersburgo, Rússia, em 1886. Trata-se de um modelo de transição de estados de saúde, no qual eventos incertos são modelados para transitar entre estados definidos de saúde.⁽²⁾

O modelo de Markov é ideal para análise das alternativas do tratamento da hepatite C. Permite análise do tempo de evolução da história natural da doença (aproximadamente 30 anos), estimativa das probabilidades de evolução entre os vários estados de saúde relacionados à infecção crônica pelo vírus da hepatite C (cirrose compensada, cirrose descompensada, complicações da cirrose, hepatocarcinoma, óbito relacionado à hepatite C) e compara o desfecho final entre alternativas terapêuticas. A limitação do modelo de Markov aplicado à saúde é inerente à incerteza do fenômeno biológico, que pode ser minimizado com análise de sensibilidade para identificar o intervalo de confiança do resultado. A figura 1 representa graficamente o modelo de Markov na hepatite C.

Recentemente, utilizamos o modelo de Markov com objetivo de comparar os custos diretos e desfechos clínicos relacionados a uma coorte hipotética de pacientes com hepatite crônica C sem tratamento específico para o vírus da hepatite C (VHC) versus os custos diretos e desfechos clínicos relacionados aos pacientes tratados com terapia farmacológica específica.⁽³⁾

O modelo utilizado foi análise de custo-efetividade para comparar os custos do tratamento da hepatite C com peginterferon alfa-2a associado a ribavirina versus o não tratamento da doença, valorando os recursos médicos utilizados com parâmetros de custos na perspectiva do Sistema Suplementar de Saúde Brasileiro.

Para estimativa da história natural da doença, utilizamos o estudo de Wong e cols.⁽⁴⁾Os estágios clínicos (estados de Markov) basearam-se na histologia hepática, formas de descompensação da cirrose, câncer de fígado e transplante de fígado (fig. 1). A Resposta Virológica Sustentada, que é o objetivo primário do tratamento específico da hepatite C, foi obtida de ensaio clínico fase 3.⁽⁵⁾Os pacientes foram estratificados de acordo com o genótipo. Utilizou-se o conceito de resposta virológica precoce com PCR na 12ª semana e adotou-se o teste como critério de interrupção do tratamento. A efetividade foi avaliada na forma de “vida salva” e “anos de vida ganhos”.

Foram coletados os custos médicos diretos anuais relacionados a cada estágio clínico da hepatite C crônica e os custos do tratamento com peginterferon alfa-2a, ribavirina e os custos dos exames de PCRs, de uma coorte hipotética de pacientes infectados com o vírus da hepatite crônica C, em horizonte de tempo de 35 anos, utilizando o método de Markov para simular os desfechos de saúde no tempo. Os custos futuros foram descontados à taxa de 3% ao ano.

No modelo de Markov a população se desloca, de acordo com as probabilidades (probabilidades de transição) entre estados predefinidos (estados de Markov) ao longo de períodos de tempo (ciclos de Markov). Durante a simulação são atribuídos custos e desfechos de saúde aos diversos estados e transições pelos quais a população se desloca, possibilitando estimativas futuras sobre custos, morbidade, mortalidade e outros resultados de saúde relacionados à hepatite C crônica.

Considerando a taxa de resposta virológica total, a efetividade do tratamento com peginterferon alfa-2a + ribavirina em termos de vidas salvas é de 0,72 vidas e em termos de anos de vida ganhos (AVG) é de 27,31. Os custos totais em 35 anos, não descontados, são de R$ 92.756 com o tratamento com peginterferon alfa-2a + ribavirina versus R$ 94.330 do não tratamento. Assim, a relação de custo-efetividade é de R$ 3.396/AVG contra R$ 4.188/AVG da opção de não tratar.

Para os genótipos 2 e 3, a efetividade em 35 anos foi de 0,88 vidas salvas e 28,91 anos de vida ganhos. Os custos totais são de R$ 54.400 e a relação de custo-efetividade para o peginterferon alfa-2a + ribavirina é de R$ 1.882, de onde se conclui que para estes genótipos o tratamento é ainda mais vantajoso.

A opção de não tratar demonstrou efetividade de 0,25 vidas salvas, 22,52 anos de vida ganhos em 35 anos e custo total do tratamento de R$ 94.330, não descontados.

Foram realizadas análises de sensibilidade, mediante simulação de Monte Carlo, em relação aos seguintes parâmetros: custos por estágios, custos de medicamentos, probabilidade de transição e taxas de desconto. A relação de custo-efetividade do peginterferon alfa-2a + ribavirina mostrou-se favorável em todos os cenários.

O modelo de Markov possibilitou estimar que o tratamento com peginterferon alfa-2a + ribavirina aumenta a expectativa de vida dos pacientes e reduz os custos relacionados às complicações crônicas da doença, no cenário do Sistema Suplementar de Saúde Brasileiro.

REFERÊNCIAS

1. Hunink MGM, Glasziou PP. Decision Making in Health and Medicine. Integrating the Evidence and Values. London: Cambridge University Press; 2001.
2. Birkmeyer JD, Liu JY. Decision analysis models: opening the black box. Surgery 2003;133:1-4.
3. Vianna Araújo D, Cirrincione A, Vasconcelos L, Pessoa M. Análise de custo-efetividade do peginterferon alfa 2a (40KD) associado a ribavirina no tratamento da hepatite crônica do tipo C. XVIII Congresso Brasileiro de Hepatologia. Campos do Jordão, São Paulo, 2005.
4. Wong JB et al. Estimating future hepatitis C morbidity, mortality and costs in the United States. American Journal of Public Health, October 2000, v. 90, n. 10.
5. Fried MW, Shiffman ML, Reddy KR, et al. Peginterferon alfa-2a plus ribavirin for chronic hepatitis C virus infection. N Engl J Med 2002 Sep 26;347(13):975-982.