Implementação de análise de custo efetividade no R

Introdução: A análise de custo-efetividade (ACE) é uma técnica de avaliação econômica muito utilizada na tomada de decisão para melhoria da Saúde. Por meio da constituição de um problema de ACE é possível identificar, entre dois ou mais procedimentos, aquele que consegue obter o melhor resultado por unidade monetária aplicada. Em resumo, ela permite a comparação entre procedimentos levando em conta a relação entre custo e efetividade. Essa técnica tem se mostrado de fundamental importância, principalmente porque existe uma carência de recursos financeiros disponíveis à saúde, porquanto possibilita que esses recursos sejam aplicados de forma mais adequada, ou seja, com a finalidade de promover a saúde. Materiais e Métodos: O pacote arvoRe é uma implementação de ACE para o R, orientada a computar problemas que envolvam modelos de decisão simples e modelos de decisão com cadeias de Markov – usando simulação de primeira e/ou segunda ordem. O seu uso se dá exclusivamente por meio de uma Interface Gráfica para o Usuário (GUI) desenvolvida em Tcl/Tk. Essa interface gráfica simplifica a tarefa de criação da árvore de decisão e a sua manipulação. O pacote foi inicialmente desenvolvido em 2008 e contemplava somente os modelos envolvendo árvore de decisão simples ou modelos de cadeias de Markov em simulação de primeira ordem. Nesta primeira versão os parâmetros do modelo podiam apenas ser declarados em formato numérico, o que limitava muito a avaliação da incerteza em torno de resultados de custo e efetividade. Este trabalho apresenta ao leitor a evolução do arvoRe por meio de exemplos – partindo dos modelos mais simples para ACE até os modelos que se valem de simulação de segunda ordem, bem como a análise de sensibilidade e outras características que auxiliam o usuário na avaliação dos resultados. Resultados: O arvoRe é capaz de resolver problemas de custo-efetividade envolvendo árvores de decisão simples, árvores de decisão com cadeias de Markov – estando disponíveis simulação de primeira e segunda ordem. A construção de um modelo de decisão pode utilizar a declaração de variáveis e incorporar também expressões matemáticas na definição de seus parâmetros. Essa característica do programa possibilita que o usuário crie um modelo com estruturas mais complexas, e portanto mais realísticas para a avaliação econômica. Um exemplo é a análise de sensibilidade probabilística, que se torna possível com a associação de uma distribuição de probabilidade a um parâmetro do modelo. Ainda são oferecidas ao usuário as principais ferramentas de ACE, como razão de custo-efetividade, razão incremental de custo-efetividade, benefício líquido incremental e curva de aceitabilidade. A modelagem do problema e a análise estatística dos dados, realizadas totalmente por GUI em Tcl/Tk, é facilitada por meio de tabelas e gráficos. Os resultados obtidos para o problema e a sua árvore de decisão podem ser exportados para arquivos que poderão ser utilizados para criar gráficos e tabelas sem o uso do R. Conclusão: As novas implementações realizadas no arvoRe tornam possíveis a construção de modelos mais complexos e a avaliação estocástica da incerteza associada à modelagem - os quais passaram, nos últimos anos, a serem promovidos pelos guias de boas praticas de ACE e mostram crescente aplicação em estudos de avaliação econômica em saúde. Esses recursos, como a simulação de segunda ordem e a abordagem de resultados em termos de benefício líquido, já se encontravam disponíveis em aplicativos comerciais para ACE. Reconhecemos que há aplicativos comerciais que oferecem um leque de ferramentas, que proporcionam uma maior capacidade de personalização do modelo de decisão, não disponíveis no arvoRe. Entretanto, devido ao fato do arvoRe ter código fonte aberto e ter sido desenvolvido em R – ambiente livre e gratuito de grande popularidade no meio acadêmico – os usuários podem não apenas modificar as funcionalidades existentes, mas também criar novas funcionalidades, lançando mão de outros códigos ou pacotes já existentes para o R. No que tange a relação velocidade dos algoritmos de simulação e consumo de recursos computacionais, optou-se por favorecer a velocidade dos algoritmos. Esta escolha implicou uma maior necessidade de memória do tipo RAM - uma vez que o processo de simulação é vetorial (abrindo mão de iterações) e todo desenrolar da coorte simulada é armazenado em memória para futura recuperação. A melhoria dos algoritmos de simulação, objetivando maior velocidade e menor consumo de recursos computacionais, e o desenvolvimento do conjunto de funcionalidades facilitadoras ausentes supracitadas são os próximos pontos a serem explorados em futuras versões do programa.Introduction: The cost-effectiveness analysis (CEA) is a decision making technique widely used for economic evaluation, to improve the Health. The purpose of a CEA problem is to identify, between two or more procedures, the best result for monetary unit applied. It provides, in a few words, a comparison of procedures taking into account the relationship between cost and effectiveness. This technique has been shown to be of fundamental importance, mainly because there is a lack of financial resources available to healthcare. CEA informs decision-makers who have to determine where to allocate limited healthcare resources. Materials and Methods: The package arvoRe is an implementation of CEA for the R. It is oriented to compute problems of simple decision models and decision models with Markov chains - using first and/or second order simulation. The software human interface is provided by Graphical User Interface (GUI) developed in Tcl/Tk. This graphical interface simplifies the decision tree assembly and its manipulation. The package was initially developed in 2008, providing to the user only simple decision tree models and Markov chain models in first order simulation. In this first version, model parameters could only be configured in numeric format. This limitation implies to be impossible an evaluation of uncertainty around outcomes and cost effectiveness. This paper introduces the reader to arvoRe package through examples - starting with the tree assembly up to a complex CEA model using second order simulation, as well sensitivity analysis and other features that help the user for results analysis. Results: The arvoRe package can solve cost-effectiveness problems using simple decision trees, decision trees with Markov chains - being available first and second order simulation. Variables declaration and mathematical expressions for parameters settings are available to decision model assembly. This feature allows the user to create a more complex structures model, and therefore a more realistic economic evaluation. For example, the probabilistic sensitivity analysis (possible with the association of a probability distribution to a model parameter), acceptability curve, the most popular CEA measures as cost-effectiveness ratio, incremental costeffectiveness ratio, and incremental net benefit. The problem concerning the modeling and statistical analysis, performed thought the GUI in Tcl/Tk, is simplified for charts and graphs. The analysis results and the decision tree can be exported to files, and these files can be used to create graphs and tables without R use. Conclusion: The new implementations added to arvoRe makes possible the assembly of complex models and the evaluation of the uncertainty associated with the stochastic modeling – promoted by good practices guides and with increasing application in economic healthcare evaluation studies. These features, such as second-order simulation and net benefit approach, already available in commercial applications for CEA. We recognize that there are comercial softwares offering a range of tools that provide a greater customization ability of the decision model, not available in the arvoRe. However, due to the fact the arvoRe have open source and has been developed in R – a free environment and widespread in academia - users can not only modify the existing features, but also create new features, making use of other codes or existing packages for R. Regarding the relative simulation algorithms speed and computational resource consumption, we chose to improve the algorithms speed. This choice led to a greater RAM memory use – because the simulation process uses a vectorized computation (avoiding iterations) and any simulated cohort is stored in memory for future analysis. The future software development is focused in faster simulation algorithms and lower resources consumption, as well all missing features cited above

Pareamento de registros das grandes bases do SUS para permitir análises longitudinais de pacientes com câncer

OBJETIVO: gerar uma base de dados de pacientes com câncer construída por meio de pareamento de registros das grandes bases de dados do SUS para permitir análise longitudinal do diagnóstico ao tratamento dos casos mais suscetíveis a tratamento, com ênfase em um conjunto de canceres potencialmente tratáveis e/ou frequentes. MÉTODO: realizamos um estudo descritivo utilizando bases de dados do SUS com dados nominais, que foram disponibilizados pelo DATASUS. A organização da base de dados oncológicos iniciou com os dados da base de Autorização de Procedimentos de Alta Complexidade (SIA/APAC), do período de 2000 a 2012, para quimioterapia e radioterapia. Essas bases de APAC tiveram suas informações combinadas, formando uma única base oncológica. Os pacientes submetidos a tratamento de quimioterapia e/ou radioterapia receberam identificador único derivado da aplicação de pareamento probabilístico de registros. Essa identificação possibilitou a avaliação da trajetória do paciente ao longo do tratamento oncológico do SUS. Utilizamos o pareamento probabilístico de registros em outras duas etapas: 1) vinculação da base de químio-radioterapia com informações de hospitalização oriundas do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS); 2) vinculação de registros da base de oncologia com o Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) – corrigindo informação sobre óbito, importante para futura análise de sobrevida. A base de dados de oncologia foi desenvolvida e controlada no programa de computador Statistical Analysis SAS®. Realizamos os pareamentos de registros no FRIL versão 2.1.5. Sobre esta base final, computamos estatísticas descritivas para os cânceres passíveis de prevenção, detecção precoce e tratamento definidos por Farmer et al. 2010. Calculamos as tendências das medidas epidemiológicas desses cânceres por meio do programa de computador JoinPoint Regression, versão 4.5.0.0. RESULTADOS: construímos uma base de dados para oncologia, de âmbito nacional, orientada para análise epidemiológica, com informações de pacientes atendidos pelo SUS. Obtivemos estimativas de incidência de tratamentos e exploramos evolução do tempo entre diagnóstico e início de tratamento para o conjunto de canceres potencialmente tratáveis e/ou frequentes, no SUS. A análise epidemiológica do tratamento oncológico público no Brasil mostrou que o SUS ampliou o acesso ao 13 cuidado oncológico no âmbito de quimio e radioterapia nesse período. O tempo de espera entre diagnóstico e início do tratamento é longo e não se atenuou entre 2008 e 2012 consideravelmente. CONCLUSÃO: o pareamento de dados se mostrou um processo efetivo para criação de uma base nacional de pacientes com câncer em tratamento de quimio- e/ou radioterapia no SUS, entre 2000 e 2012. A base de dados APAC oncologia concentra importante informação epidemiológica sobre tratamento do câncer no SUS. Dessa forma, ela apresenta grande potencial para ser usada no sentido de prover informação de serviço e políticas públicas. Além disso, representa uma importante ferramenta para o Ministério da Saúde desenvolver indicadores e monitorar o câncer no País – itens importantes assumidos no Plano de Ações Estratégicas para o Enfrentamento das Doenças Crônicas Não Transmissíveis no Brasil e a definição das metas globais para o enfrentamento dessas doenças até 2025.OBJECTIVE: creation of a national database of cancer patients whose care was financed by the Brazilian national health system (SUS) through record linkage, in order to perform a longitudinal analysis of diagnosis through the treatment of cases most susceptible to treatment, with an emphasis on a set of potentially treatable cancers and / or frequent. METHODS: the data was obtained from SUS databases provided by the Ministry of Health with nominal data permitting linkage. The creation of this cancer database begins with the database of High Complexity Procedures Authorization (SIA / APAC), period from 2000 to 2012, including chemotherapy and radiotherapy. Chemo- and radiotherapy database information has been combined into a single cancer database. A unique identifier derived from the application of probabilistic matching records was set to each patient receiving these therapies. This identification process enabled an evaluation of the patient trajectory through oncological diagnosis and treatment financed by SUS. Probabilistic record linkage was also used in other two instances: 1) linking the APAC chemo-radiotherapy (oncology) database with hospitalization information from the SUS Hospital Information System (SIH / SUS to capture additional treatments; and 2) linking oncology database records with the Mortality Information System (SIM) in order to qualify information concerning patient deaths and well as provide information for survival analyses. The oncology database was developed and controlled by the Statistical Analysis System (SAS® 9.4). Record linkage was performed in FRIL (Fine-grained record linkage software) version 2.1.5. Descriptive statistics for treatment times for cancers considered potentially curable with early detection and treatment, as defined by Farmer et al. 2010(Farmer et al., 2010), were computed. Trend analysis of epidemiological measures for patients with these cancers were performed using Joinpoint Regression, version 4.1.1.3. RESULTS: a Brazilian national oncology database, designed for epidemiological analysis, with information from SUS cancer patients. We obtained estimates of incidence of treatments and described trends of time between diagnosis and treatment initiation of patients with a subset of cancers potentially treatable and/or frequent. CONCLUSION: record linkage showed to be an effective process for the creation of a national database of cancer patients in chemo- and/or radiotherapy treatment in the SUS between 2000 and 2012. APAC Oncology database concentrates important epidemiological information and can be useful to generate evidence to inform policy and services. SUS-APAC oncology database may be an important tool for the Ministry of Health, to construct indicators and monitoring, in accordance with Brazilian Strategic Action Plan to Combat Chronic Non-communicable Diseases and the global targets set to confront these diseases by 2025. Treatment of this group of cancers expanded notably over these 12 years. Time from diagnosis to treatment during this period of wider geographic reach and major expansion of coverage showed stable, emphasizing the necessity of continuous monitoring of this indicator to guide the implementation of public policies aimed at improving care of patients with cancer

Aplicação de simulação para minimização de erro de um estimador de sequências ocultas em cadeias de Markov ocultas

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Pareamento de registros das grandes bases do SUS para permitir análises longitudinais de pacientes com câncer

OBJETIVO: gerar uma base de dados de pacientes com câncer construída por meio de pareamento de registros das grandes bases de dados do SUS para permitir análise longitudinal do diagnóstico ao tratamento dos casos mais suscetíveis a tratamento, com ênfase em um conjunto de canceres potencialmente tratáveis e/ou frequentes. MÉTODO: realizamos um estudo descritivo utilizando bases de dados do SUS com dados nominais, que foram disponibilizados pelo DATASUS. A organização da base de dados oncológicos iniciou com os dados da base de Autorização de Procedimentos de Alta Complexidade (SIA/APAC), do período de 2000 a 2012, para quimioterapia e radioterapia. Essas bases de APAC tiveram suas informações combinadas, formando uma única base oncológica. Os pacientes submetidos a tratamento de quimioterapia e/ou radioterapia receberam identificador único derivado da aplicação de pareamento probabilístico de registros. Essa identificação possibilitou a avaliação da trajetória do paciente ao longo do tratamento oncológico do SUS. Utilizamos o pareamento probabilístico de registros em outras duas etapas: 1) vinculação da base de químio-radioterapia com informações de hospitalização oriundas do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS); 2) vinculação de registros da base de oncologia com o Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) – corrigindo informação sobre óbito, importante para futura análise de sobrevida. A base de dados de oncologia foi desenvolvida e controlada no programa de computador Statistical Analysis SAS®. Realizamos os pareamentos de registros no FRIL versão 2.1.5. Sobre esta base final, computamos estatísticas descritivas para os cânceres passíveis de prevenção, detecção precoce e tratamento definidos por Farmer et al. 2010. Calculamos as tendências das medidas epidemiológicas desses cânceres por meio do programa de computador JoinPoint Regression, versão 4.5.0.0. RESULTADOS: construímos uma base de dados para oncologia, de âmbito nacional, orientada para análise epidemiológica, com informações de pacientes atendidos pelo SUS. Obtivemos estimativas de incidência de tratamentos e exploramos evolução do tempo entre diagnóstico e início de tratamento para o conjunto de canceres potencialmente tratáveis e/ou frequentes, no SUS. A análise epidemiológica do tratamento oncológico público no Brasil mostrou que o SUS ampliou o acesso ao 13 cuidado oncológico no âmbito de quimio e radioterapia nesse período. O tempo de espera entre diagnóstico e início do tratamento é longo e não se atenuou entre 2008 e 2012 consideravelmente. CONCLUSÃO: o pareamento de dados se mostrou um processo efetivo para criação de uma base nacional de pacientes com câncer em tratamento de quimio- e/ou radioterapia no SUS, entre 2000 e 2012. A base de dados APAC oncologia concentra importante informação epidemiológica sobre tratamento do câncer no SUS. Dessa forma, ela apresenta grande potencial para ser usada no sentido de prover informação de serviço e políticas públicas. Além disso, representa uma importante ferramenta para o Ministério da Saúde desenvolver indicadores e monitorar o câncer no País – itens importantes assumidos no Plano de Ações Estratégicas para o Enfrentamento das Doenças Crônicas Não Transmissíveis no Brasil e a definição das metas globais para o enfrentamento dessas doenças até 2025.OBJECTIVE: creation of a national database of cancer patients whose care was financed by the Brazilian national health system (SUS) through record linkage, in order to perform a longitudinal analysis of diagnosis through the treatment of cases most susceptible to treatment, with an emphasis on a set of potentially treatable cancers and / or frequent. METHODS: the data was obtained from SUS databases provided by the Ministry of Health with nominal data permitting linkage. The creation of this cancer database begins with the database of High Complexity Procedures Authorization (SIA / APAC), period from 2000 to 2012, including chemotherapy and radiotherapy. Chemo- and radiotherapy database information has been combined into a single cancer database. A unique identifier derived from the application of probabilistic matching records was set to each patient receiving these therapies. This identification process enabled an evaluation of the patient trajectory through oncological diagnosis and treatment financed by SUS. Probabilistic record linkage was also used in other two instances: 1) linking the APAC chemo-radiotherapy (oncology) database with hospitalization information from the SUS Hospital Information System (SIH / SUS to capture additional treatments; and 2) linking oncology database records with the Mortality Information System (SIM) in order to qualify information concerning patient deaths and well as provide information for survival analyses. The oncology database was developed and controlled by the Statistical Analysis System (SAS® 9.4). Record linkage was performed in FRIL (Fine-grained record linkage software) version 2.1.5. Descriptive statistics for treatment times for cancers considered potentially curable with early detection and treatment, as defined by Farmer et al. 2010(Farmer et al., 2010), were computed. Trend analysis of epidemiological measures for patients with these cancers were performed using Joinpoint Regression, version 4.1.1.3. RESULTS: a Brazilian national oncology database, designed for epidemiological analysis, with information from SUS cancer patients. We obtained estimates of incidence of treatments and described trends of time between diagnosis and treatment initiation of patients with a subset of cancers potentially treatable and/or frequent. CONCLUSION: record linkage showed to be an effective process for the creation of a national database of cancer patients in chemo- and/or radiotherapy treatment in the SUS between 2000 and 2012. APAC Oncology database concentrates important epidemiological information and can be useful to generate evidence to inform policy and services. SUS-APAC oncology database may be an important tool for the Ministry of Health, to construct indicators and monitoring, in accordance with Brazilian Strategic Action Plan to Combat Chronic Non-communicable Diseases and the global targets set to confront these diseases by 2025. Treatment of this group of cancers expanded notably over these 12 years. Time from diagnosis to treatment during this period of wider geographic reach and major expansion of coverage showed stable, emphasizing the necessity of continuous monitoring of this indicator to guide the implementation of public policies aimed at improving care of patients with cancer

Implementação de análise de custo efetividade no R

Introdução: A análise de custo-efetividade (ACE) é uma técnica de avaliação econômica muito utilizada na tomada de decisão para melhoria da Saúde. Por meio da constituição de um problema de ACE é possível identificar, entre dois ou mais procedimentos, aquele que consegue obter o melhor resultado por unidade monetária aplicada. Em resumo, ela permite a comparação entre procedimentos levando em conta a relação entre custo e efetividade. Essa técnica tem se mostrado de fundamental importância, principalmente porque existe uma carência de recursos financeiros disponíveis à saúde, porquanto possibilita que esses recursos sejam aplicados de forma mais adequada, ou seja, com a finalidade de promover a saúde. Materiais e Métodos: O pacote arvoRe é uma implementação de ACE para o R, orientada a computar problemas que envolvam modelos de decisão simples e modelos de decisão com cadeias de Markov – usando simulação de primeira e/ou segunda ordem. O seu uso se dá exclusivamente por meio de uma Interface Gráfica para o Usuário (GUI) desenvolvida em Tcl/Tk. Essa interface gráfica simplifica a tarefa de criação da árvore de decisão e a sua manipulação. O pacote foi inicialmente desenvolvido em 2008 e contemplava somente os modelos envolvendo árvore de decisão simples ou modelos de cadeias de Markov em simulação de primeira ordem. Nesta primeira versão os parâmetros do modelo podiam apenas ser declarados em formato numérico, o que limitava muito a avaliação da incerteza em torno de resultados de custo e efetividade. Este trabalho apresenta ao leitor a evolução do arvoRe por meio de exemplos – partindo dos modelos mais simples para ACE até os modelos que se valem de simulação de segunda ordem, bem como a análise de sensibilidade e outras características que auxiliam o usuário na avaliação dos resultados. Resultados: O arvoRe é capaz de resolver problemas de custo-efetividade envolvendo árvores de decisão simples, árvores de decisão com cadeias de Markov – estando disponíveis simulação de primeira e segunda ordem. A construção de um modelo de decisão pode utilizar a declaração de variáveis e incorporar também expressões matemáticas na definição de seus parâmetros. Essa característica do programa possibilita que o usuário crie um modelo com estruturas mais complexas, e portanto mais realísticas para a avaliação econômica. Um exemplo é a análise de sensibilidade probabilística, que se torna possível com a associação de uma distribuição de probabilidade a um parâmetro do modelo. Ainda são oferecidas ao usuário as principais ferramentas de ACE, como razão de custo-efetividade, razão incremental de custo-efetividade, benefício líquido incremental e curva de aceitabilidade. A modelagem do problema e a análise estatística dos dados, realizadas totalmente por GUI em Tcl/Tk, é facilitada por meio de tabelas e gráficos. Os resultados obtidos para o problema e a sua árvore de decisão podem ser exportados para arquivos que poderão ser utilizados para criar gráficos e tabelas sem o uso do R. Conclusão: As novas implementações realizadas no arvoRe tornam possíveis a construção de modelos mais complexos e a avaliação estocástica da incerteza associada à modelagem - os quais passaram, nos últimos anos, a serem promovidos pelos guias de boas praticas de ACE e mostram crescente aplicação em estudos de avaliação econômica em saúde. Esses recursos, como a simulação de segunda ordem e a abordagem de resultados em termos de benefício líquido, já se encontravam disponíveis em aplicativos comerciais para ACE. Reconhecemos que há aplicativos comerciais que oferecem um leque de ferramentas, que proporcionam uma maior capacidade de personalização do modelo de decisão, não disponíveis no arvoRe. Entretanto, devido ao fato do arvoRe ter código fonte aberto e ter sido desenvolvido em R – ambiente livre e gratuito de grande popularidade no meio acadêmico – os usuários podem não apenas modificar as funcionalidades existentes, mas também criar novas funcionalidades, lançando mão de outros códigos ou pacotes já existentes para o R. No que tange a relação velocidade dos algoritmos de simulação e consumo de recursos computacionais, optou-se por favorecer a velocidade dos algoritmos. Esta escolha implicou uma maior necessidade de memória do tipo RAM - uma vez que o processo de simulação é vetorial (abrindo mão de iterações) e todo desenrolar da coorte simulada é armazenado em memória para futura recuperação. A melhoria dos algoritmos de simulação, objetivando maior velocidade e menor consumo de recursos computacionais, e o desenvolvimento do conjunto de funcionalidades facilitadoras ausentes supracitadas são os próximos pontos a serem explorados em futuras versões do programa.Introduction: The cost-effectiveness analysis (CEA) is a decision making technique widely used for economic evaluation, to improve the Health. The purpose of a CEA problem is to identify, between two or more procedures, the best result for monetary unit applied. It provides, in a few words, a comparison of procedures taking into account the relationship between cost and effectiveness. This technique has been shown to be of fundamental importance, mainly because there is a lack of financial resources available to healthcare. CEA informs decision-makers who have to determine where to allocate limited healthcare resources. Materials and Methods: The package arvoRe is an implementation of CEA for the R. It is oriented to compute problems of simple decision models and decision models with Markov chains - using first and/or second order simulation. The software human interface is provided by Graphical User Interface (GUI) developed in Tcl/Tk. This graphical interface simplifies the decision tree assembly and its manipulation. The package was initially developed in 2008, providing to the user only simple decision tree models and Markov chain models in first order simulation. In this first version, model parameters could only be configured in numeric format. This limitation implies to be impossible an evaluation of uncertainty around outcomes and cost effectiveness. This paper introduces the reader to arvoRe package through examples - starting with the tree assembly up to a complex CEA model using second order simulation, as well sensitivity analysis and other features that help the user for results analysis. Results: The arvoRe package can solve cost-effectiveness problems using simple decision trees, decision trees with Markov chains - being available first and second order simulation. Variables declaration and mathematical expressions for parameters settings are available to decision model assembly. This feature allows the user to create a more complex structures model, and therefore a more realistic economic evaluation. For example, the probabilistic sensitivity analysis (possible with the association of a probability distribution to a model parameter), acceptability curve, the most popular CEA measures as cost-effectiveness ratio, incremental costeffectiveness ratio, and incremental net benefit. The problem concerning the modeling and statistical analysis, performed thought the GUI in Tcl/Tk, is simplified for charts and graphs. The analysis results and the decision tree can be exported to files, and these files can be used to create graphs and tables without R use. Conclusion: The new implementations added to arvoRe makes possible the assembly of complex models and the evaluation of the uncertainty associated with the stochastic modeling – promoted by good practices guides and with increasing application in economic healthcare evaluation studies. These features, such as second-order simulation and net benefit approach, already available in commercial applications for CEA. We recognize that there are comercial softwares offering a range of tools that provide a greater customization ability of the decision model, not available in the arvoRe. However, due to the fact the arvoRe have open source and has been developed in R – a free environment and widespread in academia - users can not only modify the existing features, but also create new features, making use of other codes or existing packages for R. Regarding the relative simulation algorithms speed and computational resource consumption, we chose to improve the algorithms speed. This choice led to a greater RAM memory use – because the simulation process uses a vectorized computation (avoiding iterations) and any simulated cohort is stored in memory for future analysis. The future software development is focused in faster simulation algorithms and lower resources consumption, as well all missing features cited above

Aplicação de simulação para minimização de erro de um estimador de sequências ocultas em cadeias de Markov ocultas

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Loss of potassium in food for patients with Chronic Kidney Disease (CKD): A systematic review.

Individuals with chronic kidney disease (CKD) usually due to their treatment need to reduce the consumption of food sources of potassium or use culinary processes to reduce potassium. However, the most effective cooking methods have not been determined in the literature. Therefore, our objective was to synthesize all information about potassium loss in the various foods studied and to evaluate the most valid culinary processes for this purpose. Nine databases were searched from April to July 2017 from May to June 2018, we included all articles that reported the amount of potassium after cooking. We included 59 articles with great food heterogeneity, methods cooking, food preparation and other characteristics in evaluations. Results showed that the water cooking with heating provides potassium reduction in most studies, and in the case of vegetables, it can be done in the microwave. And we have identified that dry heat does not seem to be a suitable method for this purpose. Therefore, this systematic review suggests that water cooking promotes a greater loss of potassium, possibly due to leaching, but it is necessary to consider the domestic applicability and that more studies are needed to standardize the research in this area

Construção de base de dados nacional de pacientes em tratamento dialítico no Sistema Único de Saúde, 2000-2012

OBJETIVO: descrever os procedimentos de criação da base de dados nacional dos pacientes em tratamento dialítico pelo Sistema Único de Saúde (SUS). MÉTODOS: efetuou-se relacionamento determinístico e probabilístico dos registros de Autorização de Procedimentos de Alta Complexidade (APAC) entre 2000 e 2012, utilizando-se o Statistical Analysis System (SAS) e o Fine-Grained Records Integration and Linkage Tool (FRIL). RESULTADOS: concatenou-se 14.200 arquivos e identificou-se 38.038.040 registros; destes, 17.534 (0,046%) foram excluídos por não preenchimento das variáveis 'Cadastro de Pessoa Física' (CPF) e 'Cartão Nacional de Saúde' (CNS) e 100.432 (0,264%) por referirem a campanha de cirurgia de catarata; no período, 351.076 indivíduos iniciaram tratamento dialítico e 280.667 (79,9%) permaneceram no SUS por três meses ou mais de tratamento. CONCLUSÕES: a metodologia utilizada permitiu a construção de uma base de dados para monitoramento dos indivíduos em tratamento dialítico no SUS, podendo ser útil para outras enfermidades cujos tratamentos são registrados na APAC