Análise de custo-efetividade da priorização de pacientes para cirurgia bariátrica baseada em escore preditor de sucesso cirúrgico

Abstract

A obesidade é um problema crescente de saúde pública, associado a diversas comorbidades, incluindo doenças cardiovasculares, diabetes tipo 2 e redução da expectativa de vida. A cirurgia bariátrica tem se mostrado uma das intervenções mais eficazes no tratamento da obesidade, proporcionando perda de peso sustentada e melhora dos parâmetros metabólicos. No Brasil, o Sistema Único de Saúde (SUS) oferece esse procedimento como parte do manejo terapêutico da obesidade, juntamente com orientações dietéticas e incentivo à atividade física. No entanto, a alta demanda pelo procedimento e a limitação de recursos impõem desafios à alocação eficiente no sistema de saúde. Embora já exista ampla literatura avaliando os benefícios clínicos e a viabilidade econômica da cirurgia bariátrica, há uma lacuna na definição de critérios para priorização de pacientes quando os recursos são escassos. Atualmente, a fila para o procedimento no SUS segue a ordem de chegada, o que pode não ser a estratégia mais eficiente para maximizar os benefícios populacionais. Dessa forma, a introdução de um sistema de pontuação preditiva pode otimizar a seleção de candidatos com maior probabilidade de sucesso pós-operatório. Um estudo anterior do grupo buscou identificar preditores pré-operatórios de sucesso da cirurgia bariátrica, e o objetivo desse estudo é avaliar a custo-efetividade da utilização desse escore. Para isso, desenvolvemos um modelo Markoviano de microssimulação para a projeção de anos de vida ajustados pela qualidade e estimativa de custos associados pela perspectiva do SUS. Realizamos análise de sensibilidade em 6 cenários diferentes, comparando uma coorte com cirurgia realizada pela posição na fila com uma coorte utilizando o escore. Os resultados indicaram que, em todos os cenários analisados, a priorização de pacientes com base no escore preditivo apresentou razão incremental de custo-efetividade (RICE) variando entre R$ 227 e R$ 2883, valores abaixo dos limiares comumente utilizados para decisões de alocação de recursos em saúde. Além disso, pacientes selecionados pelo escore apresentaram maior expectativa de vida total e menor mortalidade cardiovascular, ainda que os custos associados às intervenções cirúrgicas e ao manejo de doenças crônicas tenham sido ligeiramente mais altos. Estes achados sugerem que a implementação de um sistema de priorização baseado em critérios preditivos pode contribuir para uma alocação mais eficiente dos recursos públicos destinados à cirurgia bariátrica, maximizando os benefícios em saúde para a população.

Obesity is a growing public health concern, associated with many comorbidities, including cardiovascular disease. Type 2 diabetes and lifespan reduction. Bariatric surgery has been one of the most efficacious interventions for the treatment of obesity, resulting in weight loss and improvement of metabolic parameters. In Brazil, the public healthcare system (Sistema Único de Saúde – SUS) offers this procedure as part of the therapeutic management of obesity, along with dietary counseling and physical activity. However, the high demand for the procedure and the scarcity of resources imposes challenges to healthcare resource allocation. While there is ample literature regarding the clinical benefits and economic viability of the surgery, there exists a gap in research about criteria to prioritize patients when resources are scarce. Currently, the queue for the procedure in the healthcare system follows a first in, first out approach, which may not be the most efficient strategy to maximize populational benefits. Thus, the introduction of a predicted success score may optimize the selection of patients with a higher likelihood of post-operative success. A previous study from these research groups sought to identify preoperative predictors of surgical success, and this study aims to evaluate the cost-effectiveness of the implementation of this score. To do so, we developed a Markov microsimulation model for the projection of quality-adjusted life-years and the estimation of costs, under the perspective of the healthcare system. We performed sensitivity analysis in 6 different scenarios, comparing a cohort that received surgery based in the queue position with a cohort that would be ranked according to the success score. Our results show that, in every scenario, prioritizing patients based on the predicted success score resulted in an incremental cost-effectiveness ratio ranging between R$ 227 and R$ 2883, values well below commonly used thresholds for healthcare resource allocation. Furthermore, selecting patients via score resulted in a higher total life expectancy and less cardiovascular mortality, with costs associated with surgical interventions and chronic disease management slightly higher. These results suggest that the implementation of a prioritization system based on predictive criteria may contribute to a more efficient allocation of public resources, maximizing populational benefits.