Economic analysis of high compression bandage therapies compression and Unna boot in the treatment of venous ulcers in users of primary health care
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: A terapia compressiva (TC) é o tratamento mais indicado para úlcera venosa (UV), mas não é uma prática sistematizada na Atenção Primária à Saúde (APS) e não há evidências suficientes sobre qual TC apresenta melhor relação custo-efetividade. Estudos de avaliação econômica (AE) de TCs podem contribuir no direcionamento de políticas públicas, na tomada de decisão quanto à alocação de recursos, na assistência prestada por enfermeiros, e na melhora da qualidade de vida relacionada à saúde (QVRS) dos indivíduos portadores de UV. Objetivos: Realizar revisão sistemática (RS) sobre estudos de AE de TCs para o tratamento de UV; Avaliar as razões custo-efetividade e custo-utilidade incremental (RCEI, RCUI) das TCs bandagem de alta compressão (BAC) e bota de Unna (BU) para UV na APS, na perspectiva do Sistema Único de Saúde (SUS) em um horizonte temporal de 26 semanas; avaliar o efeito desses tratamentos na QVRS dos participantes. Métodos: A elaboração da tese envolveu duas etapas: RS e estudo de AE. A RS foi conduzida em oito bases de dados, a seleção dos estudos foi realizada por dois revisores, com avaliação da qualidade metodológica e da AE. A AE, com dados de um ensaio clínico randomizado (ECR), com usuários de 22 unidades de saúde de Porto Alegre/RS com UV, desenvolvido entre 2020 e 2023. 52 UVs foram randomizadas para tratamento com BAC e 49 com BU. Enfermeiras aplicaram a TC semanalmente até a cicatrização da UV ou, no máximo, 26 semanas, contabilizando os recursos utilizados. Avaliadores cegos às TCs mensuraram a planimetria das UVs no 1o dia e quinzenalmente, e aplicaram o questionário Short-Form 6 Dimension (SF-6D) na primeira e na última avaliação. Realizou-se análise descritiva e de sensibilidade probabilística. Resultados: A RS incluiu 16 estudos, desenvolvidos predominantemente no Reino Unido, com bandagem de quatro camadas. Apenas um estudo foi avaliado com baixo risco de viés e dois com mais de 75% dos itens na AE. Na AE, houve maior prevalência de homens, caucasianos com média de idade 64,6 (±12), baixa escolaridade e renda e alto índice de massa muscular. O grupo BAC teve custo médio de R$ 1.118,74/UV, redução média de 64,82% da área da UV e quality-adjusted life year (QALY) médio de 0,187, enquanto o grupo BU incorreu em R$ 1.078,74/UV, redução média de 27,56% e QALY médio de 0,164. A RCEI foi de 1,07 e a RCUI foi de 1.739,13. Quanto ao índice SF-6D, o grupo BAC teve aumento médio de 0,093 (±0,090) e tamanho do efeito 0,9, enquanto o grupo BU teve aumento médio de 0,060 (±0,100) e tamanho do efeito 0,8. Os participantes com UV cicatrizada tiveram um aumento de 0,109 (±0,084) no grupo BAC (tamanho do efeito= 1,1) e 0,113 (±0,115) no grupo BU (tamanho do efeito= 1,2). Aqueles com melhora da UV tiveram aumento médio de 0,072 (±0,114) no grupo BAC (tamanho do efeito= 0,6) e 0,073 (±0,065) no grupo BU (tamanho do efeito= 1,2). Aqueles com piora da UV tiveram um aumento de 0,024 (±0,042) no grupo BAC (tamanho do efeito= 0,9), enquanto uma diminuição de 0,038 (±0,038) no grupo BU (tamanho do efeito= 0,7). No início do estudo, todos os participantes relataram problemas com sua QVRS, enquanto no final do estudo diminuiu para 78,1% no grupo BAC e 95,8% no grupo BU. A dor afetou 93,7% (grupo BAC) e 95,8% (grupo BU) dos participantes no início do estudo e 50% (grupo BAC) e 62,5% (grupo BU) no final. Conclusão: A RS identificou baixa qualidade dos estudos, sendo necessário estudos de AE com outras TC, em diversos contextos, com rigor e transparência nos relatórios. A AE identificou melhor relação custo-efetividade da BAC, com um adicional de R$ 1,07 para cada percentual de redução na área da UV ou R$ 1.739,13 por QALY ganho. Ambos os tratamentos tiveram impacto positivo comparável na QVRS dos participantes, com melhorias que atingiram a diferença minimamente importante e um grande tamanho de efeito. Inicialmente, a dor foi o domínio mais afetado, mas melhorou nos participantes com UV cicatrizadas ou melhoradas com ambos os tratamentos. Os resultados deste estudo têm potencial de informar políticas baseadas em evidências e práticas de saúde, beneficiando os pacientes acometidos por UV, os profissionais que prestam cuidados de saúde e todo o sistema de saúde no Brasil.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».