Extrapolação de dados curvas de sobrevida em saúde: uma abordagem metodológica ajuste direto com dados agregados

Introduction: Economic evaluation models often adopt long time horizons, making it necessary to extrapolate data from clinical research for economic evaluation models. The common methodological proposals available are strongly based on individual patient data (IPD), a scenario not always feasible for the daily routine of the Health Technology Assessment (HTA). Thus, the objective of this study was to propose a method for extrapolation with survival curves with direct fitting to aggregated data. Methods: The case study consisted of the application of parametric models of survival analysis with the main recommended distributions: exponential, Weibull, log-normal, log-logistics, generalized gamma and Gompertz. The models were adjusted to data from a randomized clinical trial testing therapies (anastrozole and fulvestrant) in the context of metastatic breast cancer with 10 years of follow-up on progression-free survival (PFS) and overall survival (OS). After making the adjustments to the individualized data, obtained by contacting the authors, we sought to validate the application of the adjustment to the aggregated data using nonlinear regressions and optimization algorithms. Both methods were compared in terms of visual inspection and quality of fit (Akaike Information Criteria – AIC and Bayesian Information Criteria – BIC). Results: In the two treatment arms, the Weibull and generalized gamma distributions were the ones that best fitted the OS data, both in the individualized and in the aggregated approach, according to statistical and visual inspection criteria. For PFS, log-logistic and log-normal curves were used for anastrozole. In the case of fulvestrant, the best choices would be the log-normal and generalized gamma curves for the individualized data and Gompertz and generalized gamma curves for the aggregated data. In terms of visual inspection, the difference was barely perceptible between the use of the individualized and aggregated models. Conclusion: Direct fitting data with survival curves to aggregated data is feasible. Despite differences in the choice of some curves, visual inspection suggests that it is unlikely that these differences have an impact on decision making. The algorithm presented here may be useful in situations where access to IPD is not possible.Introdução: Os modelos de avaliação econômica frequentemente adotam longos horizontes temporais. Contudo, a pesquisa clínica geralmente tem um curto tempo de seguimento dos participantes, tornando-se necessária a extrapolação de dados para alimentar os modelos de avaliação econômica. As propostas metodológicas disponíveis trabalham fortemente com os dados em sua forma individualizada, cenário nem sempre factível ao cotidiano da Avaliação de Tecnologias em Saúde (ATS). Assim, o objetivo deste estudo foi replicar um método para extrapolação com curvas de sobrevida aplicável a dados agregados. Métodos: O estudo de caso consistiu nas aplicações de modelos paramétricos de análise de sobrevivência com as principais distribuições recomendadas: Exponencial, Weibull, Log-normal, Log-logística, Gama generalizada e Gompertz. Os modelos foram ajustados aos dados de um ensaio clínico randomizado de duas terapias (anastrozol e fulvestranto) no contexto do câncer de mama metastático com 10 anos de seguimento nos desfechos de sobrevida livre de progressão (SLP) e sobrevida global (SG). Após a condução dos ajustes aos dados individualizados, obtidos mediante contato com os autores, buscou-se validar a aplicação do ajuste aos dados agregados com uso de regressões não lineares e algoritmos de otimização. Ambos os métodos foram comparados em termos de inspeção visual e qualidade do ajuste (Akaike Information Criteria – AIC). Resultados: Na verificação da aplicação no estudo de caso nos dados dos dois braços de tratamentos, as distribuições Weibull e gama generalizada foram as que melhor se ajustaram aos dados de SG, seja na abordagem individualizada quanto na agregada, segundo critérios estatísticos e de inspeção visual. Para a SLP foram as curvas log-logística e log-normal para o anastrozol. No caso do tratamento com fulvestranto, as melhores escolhas seriam as curvas log-normal e gama generalizada para os dados individualizados e Gompertz e gama generalizada nos dados agregados. Em termos de inspeção visual, a diferença foi pouco perceptível entre o uso do modelo individualizado e agregado. Conclusão: O ajuste de dados com curvas de sobrevida a dados agregados se mostra factível. Apesar de diferenças na escolha algumas curvas, a inspeção visual sugere que é pouco provável que estas diferenças tenham impacto para a tomada de decisão. O algoritmo aqui apresentado pode ser útil nas situações de impossibilidade de acesso aos dados individualizados

Early palliative care for improving quality of life and survival in patients with advanced cancer: a systematic review and meta-analysis

Objective: The main goal was to evaluate the effectiveness of early palliative care in patients with advanced cancer. Methods: The search in the MEDLINE/PubMed, CRD, Cochrane Library, CINAHL, EMBASE, Google Scholar, ICTRP and ClinicalTrials.gov databases was conducted in June 2017. Two reviewers independently screened titles and abstracts with consensus agreement. We undertook quality assessment according to GRADE criteria. Randomized Controlled Trials (RCT) that assessed the effectiveness of EPC in adult patients with a diagnosis- advanced cancer were included. The quantitative evidence was summarized in a meta-analysis using random effect models. Results: The selection phase retrieved 14,026 records, 7 papers were included in the meta-analysis. The standardized mean difference the outcomes assessed were: improvement quality of life (0.17 higher; 95% CI; 0.05, 0.29) after 3 months, (0.42 higher; 95% CI; 0.21, 0.63) after 6 months, and (0.16 higher; 95% CI; -0.20, 0.53) after 12 months; improvement of symptom intensity (-0.13 lower; 95% CI; -0.26, 0.00) after 3 months, (-0.27 lower; 95% CI; -0.53, -0.01) after 6 months, and (-0.39 lower; 95% CI; -0.76, -0.03) after 12 months; improve depressive mood (-0.19 lower; 95% CI; - 0.36, -0.01) after 3 months, (-0.21 lower; 95% CI; -0.45, 0.04) after 6 months, and (-0.09 lower; 95% CI; -0.81, 0.63) after 12 months; and survival (OR = 0.71 higher; 95% CI; 0.51, 0.99). Conclusion: Our findings suggest that EPC effectively improves quality of life and consequently increases the likelihood of survival of patients with advanced or metastatic cancer. However, due to worsening of the disease stage over time, a limited effect was observed after 12 months of follow-up

Lidando com as lacunas da pesquisa clínica na esclerose múltipla:: o uso da comparação indireta nas recomendações sobre o fingolimode no Sistema Único de Saúde

Relata-se aqui o estudo de comparação indireta sobre a eficácia e segurança dos fármacos natalizumabe e fingolimode, utilizado como subsídio pela Comissão Nacional de Incorporação de Tecnologias no Sistema Único de Saúde (Conitec) em recomendações sobre o tratamento de esclerose múltipla. Foram selecionados quatro ensaios clínicos randomizados, sobre a forma remitente-recorrente da esclerose múltipla (n = 3.364), após buscas nas bases MEDLINE, CENTRAL e Clinicaltrials.gov. Foi adotada uma abordagem bayesiana, com a Análise de Múltiplos Tratamentos (MTC), e uma abordagem frequentista, com o método de Bucher. Na eficácia, os modelos bayesianos apresentaram o natalizumabe como o melhor tratamento nos nove desfechos avaliados, com uma probabilidade média de 73,6% (amplitude: 52,7 a 95,6 %). Os desfechos relacionados à ausência de lesões apresentaram melhores resultados com o natalizumabe: Odds Ratio de 3,77 (IC 95%: 2,07 a 6,87) e 2,34 (IC 95%: 1,46 a 3,77), avaliados em T1-gadolínio e T2, respectivamente. Os desfechos de segurança avaliados não apresentaram significância estatística. As análises de sensibilidade com os potenciais modificadores de efeito não implicaram impactos substanciais sobre as estimativas. O natalizumabe parece ter benefícios iguais ou até superiores ao fingolimode em relação aos desfechos de eficácia na esclerose múltipla remitente-recorrente

Demanda por leitos de UTI pela COVID-19 no Distrito Federal, Brasil: uma análise do impacto das medidas de distanciamento social com simulações de Monte Carlo

Objectives: to analyze the impact of social distance policies on the spread of COVID-19 and the need for beds in intensive care units. Methods: based on a dynamic transition compartmental model and Monte Carlo simulations, propagation scenarios were built according to the level of adherence of the social distance measures in the context of the Federal District, Brazil. The parameter values ​​were based on official sources, indexed databases and public data repositories. Results: maintaining adherence to the 58% isolation level was the only favorable scenario, with a peak of up to 792 (IQR: 447 to 1,262) ICU admissions between 11/05/2020 and 1/15/2021. The absence of social distance would imply a peak of up to 7,331 (IQR: 5,427 to 9,696) ICU admissions. Conclusion: the projections corroborate the positive effect of social distance measures and the applicability of indicators in their monitoring.Objetivos: analizar el impacto de las políticas de distancia social en la propagación de COVID-19 y la necesidad de camas en unidades de cuidados intensivos. Métodos: con un modelo de transición dinámica y simulaciones de Monte Carlo, los escenarios de propagación se construyeron de acuerdo con el nivel de adherencia de las medidas de distancia social en el Distrito Federal, Brasil. Los parámetros se basaron en fuentes oficiales, bases de datos indexadas y repositorios de datos. Resultados: mantener la adherencia al nivel de aislamiento del 58% fue el único escenario favorable, con un pico de hasta 792 (IQR: 447 a 1,262) admisiones en la UCI entre el 11/05/2020 y el 15/1/2021. La ausencia de distancia implicaría un pico de 7,331 (IQR: 5,427 a 9,696) admisiones en la UCI. Conclusión: las proyecciones corroboran el efecto positivo de las medidas de distancia social y la aplicabilidad de los indicadores en su seguimiento.Objetivos: analisar o impacto das políticas de distanciamento social sobre a propagação da COVID-19 e a necessidade de leitos de unidades de terapia intensiva. Métodos: com um modelo compartimental de transição dinâmica e simulações de Monte Carlo foram construídos cenários de propagação de acordo com o nível de adesão das medidas de distanciamento social no contexto do Distrito Federal, Brasil. Os valores dos parâmetros foram baseados em fontes oficiais, bases indexadas e repositórios públicos de dados. Resultados: a manutenção da adesão ao nível de 58% de isolamento foi o único cenário favorável, com um pico de até 792 (IQR: 447 a 1.262) internações em UTI entre 05/11/2020 e 15/01/2021. A ausência do distanciamento implicaria um pico de até 7.331 (IQR: 5.427 a 9.696) internações em UTI. Conclusão: as projeções corroboram o efeito positivo das medidas de distanciamento social e a aplicabilidade de indicadores no seu monitoramento

Projection of COVID-19 intensive care hospitalizations in the Federal District, Brazil: an analysis of the impact of social distancing measures

Objetivo: Construir cenários e analisar o impacto das políticas de distanciamento social na propagação da COVID-19 e a necessidade de leitos de unidades de terapia intensiva (UTI). Métodos: Sobre modelo compartimental de transição dinâmica e simulações de Monte Carlo, construíram-se três cenários de propagação conforme o nível de adesão às medidas de distanciamento social no Distrito Federal, Brasil. Os valores dos parâmetros do modelo fundamentaram-se em fontes oficiais, bases com indexação bibliográfica e repositórios públicos de dados. Resultados: O cenário favorável, com manutenção constante de 58% de adesão ao distanciamento social, estimou pico de 189 (intervalo interquartil [IIQ]: 57 a 394) internações-UTI em 7/3/2021. A ausência do distanciamento implicaria grave cenário, com pico de 6.214 (IIQ: 4.618 a 8.415) internações-UTI já na data provável de 14/7/2020. Conclusão: as projeções indicam alto impacto das medidas de distanciamento social e reforçam a aplicabilidade de indicadores públicos no monitoramento da COVID-19.Objective: To build scenarios and analyze the impact of social distancing policies on the spread of COVID-19 and the need for intensive care unit beds. Methods: Three dissemination scenarios were built according to level of adherence to social distancing measures in the context of Brazil's Federal District, based on a dynamic transition compartmental model and Monte Carlo simulations. The model's parameter values were based on official sources, indexed bibliographic databases and public data repositories. Results: The favorable scenario, with constant 58% adherence to social distancing, estimated a peak of 189 (interquartile range [IQR]: 57 – 394) ICU hospitalizations on March 3rd2021. Absence of social distancing would result in an unfavorable scenario with a peak of 6,214 (IQR: 4,618 – 8,415) ICU hospitalizations probably as soon as July 14th2020. Conclusion: The projections indicate the high impact of social distancing measures and emphasize the applicability of public indicators for COVID-19 monitoring.Objetivo: Construir escenarios y analizar el impacto de las políticas de distanciamiento social en la propagación de Covid-19 y la necesidad de camas en unidades de cuidados intensivos (UCI). Métodos: Con un modelo compartimental de transición dinámica y simulaciones de Monte Carlo, los escenarios de propagación se construyeron de acuerdo al nivel de adhesión de las medidas de distanciamiento social en el Distrito Federal, Brasil. Los parámetros se basaron en fuentes oficiales, bases de datos indexadas y repositorios de datos. Resultados: La adhesión al nivel de distanciamiento social con manutención constante de 58% fue el único escenario favorable, con un pico de 189 (intervalo intercuartil IIC: 57 a 394) admisiones en la UCI el 7/3/2021. La ausencia de distanciamiento implicaría en grave escenario, con un pico de 6.214 (IIC: 4.618 a 8.415) admisiones en UCI ya en la fecha probable de 14/7/2020. Conclusión: Las proyecciones muestran el alto impacto de las medidas de distanciamiento social y la aplicabilidad de indicadores públicos en el monitoreo

Health-related quality of life and self-reported long-term conditions : a population-based survey

Objective: to estimate and compare the effect of self-reported long-term health conditions and sociodemographic factors on perceived health-related quality of life (HRQoL). Methods: a population-based survey of adults (18 to 65 years) living in Brasilia, Brazil, was conducted in 2012. Descriptive and multivariate analyses using a Tobit model were performed with data on sociodemographic variables, self-reported conditions, and the European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) health states, providing utility scores (preferred health state) between 0 and 1 for HRQoL estimates. Results: the mean utility of 1,820 adults interviewed (mean age: 38.4±12.6 years) was 0.883 (95% confidence interval [95%CI] 0.874-0.892), with 76.2% in the highest utility range (0.8 to 1.0). EQ-5D dimensions with moderate problems were pain/discomfort (33.8%) and anxiety/depression (20.5%). Serious problems were reported by only 0.3% of the sample in the mobility and self-care domain and by 3.1% in the pain/discomfort domain. Multivariate analysis revealed reduced HRQoL in individuals with depression, diabetes, and hypertension. Living in satellite towns (outside the city core), belonging to a lower economic class, or not being formally employed were also associated with decreased HRQoL. Beta coefficients for these impacts ranged from -0.033 (not formally employed) to -0.141 (depression), reflecting the strongest impact. Conclusion: of the long-term health conditions studied, depression had the greatest impact on HRQoL. Social class, employment status, and place of residence also affected HRQoL

Demanda de camas de UCI por COVID-19 en el Distrito Federal, Brasil : un análisis del impacto de las medidas de distancia social con simulaciones de Monte Carlo

Objetivos: analisar o impacto das políticas de distanciamento social sobre a propagação da COVID-19 e a necessidade de leitos de unidades de terapia intensiva. Métodos: com um modelo compartimental de transição dinâmica e simulações de Monte Carlo foram construídoscenários de propagação de acordo com o nível de adesão das medidas de distanciamento social no contexto do Distrito Federal, Brasil. Os valores dos parâmetros foram baseados em fontes oficiais, bases indexadas e repositórios públicos de dados. Resultados:a manutenção da adesão ao nível de 58% de isolamento foi o único cenário favorável, com um pico de até 792 (IQR: 447 a 1.262) internações em UTI entre 05/11/2020 e 15/01/2021. A ausência do distanciamento implicaria um pico de até 7.331 (IQR: 5.427 a 9.696) internações em UTI. Conclusão: as projeções corroboram o efeito positivo das medidas de distanciamento social e a aplicabilidade de indicadores no seu monitoramento.Objectives: to analyze the impact of social distance policies on the spread of COVID-19 and the need for beds in intensive care units. Methods: based ona dynamic transitioncompartmentalmodeland Monte Carlo simulations, propagation scenarios were built according to the level of adherence of the social distance measures in the context of the Federal District, Brazil. The parameter values were based on official sources, indexed databases and public data repositories. Results: maintaining adherence to the 58% isolation level was the only favorable scenario, with a peak of up to 792 (IQR: 447 to 1,262) ICU admissions between 11/05/2020 and 1/15/2021.The absence of social distance would imply a peak of up to 7,331 (IQR: 5,427 to 9,696) ICU admissions. Conclusion: the projections corroborate the positive effect of social distance measures and the applicability of indicators in their monitoring.Objetivos: analizar elimpacto de las políticas de distancia social en la propagación de COVID-19 y la necesidad de camas en unidades de cuidados intensivos.Métodos: con un modelo de transición dinámica y simulaciones de Monte Carlo, los escenarios de propagación se construyeron de acuerdo con el nivel de adherencia de las medidas de distancia social en el Distrito Federal, Brasil. Los parámetros se basaron en fuentes oficiales, bases de datos indexadas y repositorios de datos. Resultados: mantener la adherencia al nivelde aislamiento del 58% fue el único escenario favorable, con un pico de hasta 792 (IQR: 447 a 1,262) admisiones en la UCI entre el 11/05/2020 y el 15/1/2021. La ausencia de distancia implicaría un pico de 7,331 (IQR: 5,427 a 9,696) admisiones en la UCI. Conclusión: las proyecciones corroboran el efecto positivo de las medidas de distancia social y la aplicabilidad de los indicadores en su seguimiento

How long does it take to translate research findings into routine healthcare practice? : the case of biological drugs for rheumatoid arthritis in Brazil

Background: The literature reports long time lags between the several processes involved in the translation of drug research and development into clinical application. To expedite these processes, translational research has emerged as a process that can be applied to reduce the lag between scientific discoveries and their practical application. Thus, the objective of this study was to estimate the time lag in translational research of biological drugs for the treatment of rheumatoid arthritis included in the Brazilian Unified Health System [Sistema Único de Saúde (SUS)]. Methods: A descriptive retrospective study was conducted based on secondary data loaded by SUS users in public sources and systems to estimate the time lag between the publication of phase I clinical trial results to drug use in clinical settings. The dates of translational research activities were identified from markers and steps. Structured searches were conducted in the literature and reports from the National Commission for the Incorporation of Technologies in the SUS (Conitec) as well as from health authorities, and analyzed. Results: Between 2012 and 2019, SUS included five biological agents for the treatment of rheumatoid arthritis. The mean time lag from clinical development to use of these agents was 11.13 years (range, 8.57 to 12.90 years). The mean time lag for the stages of translational research were 5.30 (T1—basic research to clinical research), 5.08 (T2—clinical research to research synthesis), and 0.75 (T3—research synthesis to evidence-based practice) years. A shorter time lag was observed in the Brazilian case when it was possible to compare with other studies. Conclusions: The estimated time lag of biological drugs used in the treatment of rheumatoid arthritis was determined based on the translational research steps model adapted to the Brazilian context. Brazil has instituted legal frameworks that set deadlines for sanitary registration, health technology assessment (HTA), and the availability of drugs in the SUS, thus, allowing for a reduced stage T2 time lag. Nevertheless, improvements are still required in stages T1 and T2, especially in publishing the results of clinical trials

A qualidade das evidências e as recomendações sobre a incorporação de medicamentos no sistema único de saúde:: uma análise retrospectiva

Os processos de gestão e incorporação de tecnologias ao Sistema Único de Saúde (SUS) são amparados por conhecimentos específicos da área de Avaliação de Tecnologias em Saúde (ATS). O objetivo desse estudo foi estimar os fatores associados à qualidade das evidências e sua relação com as recomendações sobre a incorporação de medicamentos emitidas pela Comissão Nacional de Incorporação de Tecnologias no SUS (Conitec). Para tanto, foram avaliadas, por meio de modelos estatísticos bivariados e de regressão logística, a associação entre potenciais preditores da qualidade das evidências constantes nos relatórios, assim como sua relação com as recomendações emitidas pela comissão no período de 2012 a 2015. As análises bivariadas sugeriram a indicação em doença rara, a origem externa da demanda e o ano do relatório como  potenciais preditores da baixa qualidade das evidências. No modelo ajustado pelo impacto orçamentário e ano da recomendação, a qualidade baixa das evidências demonstrou uma chance de cerca de quatro vezes maior de receber uma recomendação não favorável pela Conitec (ORajustado: 4,33; IC95%: 1,26 a 14,93, p < 0,05). Os resultados demonstram a importância e consistência da avaliação da qualidade das evidências nas recomendações sobre incorporação de medicamentos no SUS