Economic analysis of high compression bandage therapies compression and Unna boot in the treatment of venous ulcers in users of primary health care
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".