Uma abordagem MCDA para identificar lacunas e perspectivas sobre o tratamento de asma no Brasil
DOI:
https://doi.org/10.22563/2525-7323.2024.v9.n.2.p.33-39Palavras-chave:
Asma;, CONITEC, relatórios de recomendação;, classificação de critérios;, MCDA;Resumo
Introdução: A asma é uma doença respiratória crônica que tem chamado a atenção pelo número de casos no Brasil e no mundo. Diferentes tecnologias para asma têm sido submetidos a Comissão Nacional de Incorporação de Tecnologias (Conitec) para incorporação no Sistema Único de Saúde do Brasil. Objetivo: Este artigo tem como objetivo analisar os relatórios de recomendação sobre tecnologias para tratamento de
asma disponibilizados pela Conitec no período de fevereiro de 2012 a maio de 2021 para classificar os principais critérios de análise como ponto forte ou fraco para cada tecnologia. Métodos: Uma busca por relatórios de recomendação sobre tecnologias para tratamento de asma submetidos para incorporação no período descrito acima foi performada na base de dados da Conitec. A partir disso, uma estrutura de análise de decisão multicritério (MCDA) foi estabelecida para classificar cada critérios como ponto forte ou fraco. Resultados: Foram encontrados nove relatórios de recomendação sobre asma representando a submissão de dez tecnologias, formando um conjunto de alternativas: omalizumabe (três submissões: 2013; 2016; 2019), fluticasona (duas submissões: 2013; 2015); budesonida+formoterol (duas submissões: 2015; 2021), tiotrópio, ben-
ralizumabe, mepolizumabe (2021). Além disso, o seguinte conjunto de critérios foi estabelecido: eficácia; segurança; avaliação econômica; e impacto orçamentário. Tiotrópio e benralizumabe obtiveram todos os critérios classificados como ponto forte. Fluticasona (2013) obteve todos os critérios classificados como ponto fraco. Conclusão: Foi possível
classificar os quatro critérios como ponto forte ou fraco para cada tecnologia submetida à Conitec. A análise proposta pode ser facilmente aprimorada para apoiar o processo de tomada de decisão a partir de diferentes características.
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