Há informação suficente para tomada de decisão? Aplicação da análise do valor esperado da informação perfeita: um estudo de caso
Há informação suficente para tomada de decisão? Aplicação da análise do valor esperado da informação perfeita: um estudo de caso
Data
2025
Autores
Cardoso, Larissa Barbosa
Journal Title
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Volume Title
Publisher
Instituto Nacional de Cardiologia
Resumo
Introdução: A análise de Valor da Informação (VOI) tem se mostrado uma ferramenta essencial para embasar decisões sobre a adoção de novas tecnologias em saúde, principalmente no contexto de vacinas e outras intervenções de saúde pública. O uso de métricas como o valor esperado da informação perfeita (EVPI) e o valor esperado da informação perfeita parcial (EVPPI) permite avalia o custo da incerteza considerando as consequências de uma decisão baseada em informações limitadas. Apesar de sua relevância, a aplicação do VOI nas avaliações econômicas de tecnologias de saúde no Brasil ainda é incipiente, com desafios metodológicos e limitações de ferramentas analíticas. Objetivos: Estimar o EVPI e EVPPI a partir de um estudo de caso, com foco na avaliação da incorporação de uma vacina contra a COVID-19 no Sistema Único de Saúde (SUS), visando avaliar a incerteza na tomada de decisão sobre essa tecnologia no contexto brasileiro. Método: Foi utilizado um modelo de transição de estados (modelo de Markov) com ciclos semanais, que incluiu sete estados de transição: suscetível, doente, enfermaria, UTI, alta da UTI, recuperado e morte. Foram realizadas análises de sensibilidade determinística (DSA) e probabilística (PSA) com 10.000 simulações. A partir dos resultados da PSA, foram calculados o EVPI e o EVPPI. O EVPPI foi calculado para os grupos de parâmetros de probabilidade, custos e eficácia, utilizando o método de regressão de processo Gaussiano. As estimativas populacionais foram calculadas considerando o limiar de custo-efetividade de R$105.000/AVG e diferentes horizontes temporais (0, 5, 10 e 15 anos). Resultados: Os resultados indicaram que, para o limiar de custo-efetividade de R$105.000 por ano de vida ganho, as evidências disponíveis eram suficientes para a tomada de decisão sobre a incorporação da vacina contra a COVID-19, sem a necessidade de mais estudos para reduzir a incerteza. O EVPPI foi baixo, com a incerteza concentrada principalmente nas probabilidades de transição entre os estados de saúde. A análise de sensibilidade mostrou que os parâmetros de transição tinham o maior impacto nas estimativas, enquanto os parâmetros de custo e eficácia apresentaram uma influência menor. Conclusões: Os resultados sugerem que, no contexto do SUS, as evidências disponíveis são adequadas para justificar a incorporação imediata da vacina contra a COVID-19, sem a necessidade de mais investimentos em pesquisa para reduzir a incerteza. A aplicação das métricas de VOI podem contribuir para uma avaliação mais precisa da incerteza associada aos parâmetros de custo e eficácia.
Palavras-chave: EVPI, EVPPI, incerteza, Vacina BNT162
Introduction: Value of Information (VOI) analysis has proven to be an essential tool for supporting decisions regarding the adoption of new health technologies, particularly in the context of vaccines and other public health interventions. The use of metrics such as the expected value of perfect information (EVPI) and the expected value of partial perfect information (EVPPI) allows for the assessment of the cost of uncertainty by considering the consequences of decisions based on limited information. Despite its relevance, the application of VOI in economic evaluations of health technologies in Brazil remains incipient, facing methodological challenges and analytical tool limitations. Objectives: To estimate EVPI and EVPPI based on a case study focusing on the assessment of incorporating a COVID-19 vaccine into the Brazilian Unified Health System (SUS), aiming to evaluate decision-making uncertainty regarding this technology in the Brazilian context. Method: A state-transition model (Markov model) with weekly cycles was used, including seven transition states: susceptible, infected, general ward, ICU, ICU discharge, recovered, and death. Deterministic sensitivity analysis (DSA) and probabilistic sensitivity analysis (PSA) were conducted with 10,000 simulations. Based on PSA results, EVPI and EVPPI were calculated. EVPPI was estimated for probability, cost, and efficacy parameter groups using the Gaussian process regression method. Population-level estimates were calculated considering a cost-effectiveness threshold of R$105,000 per quality-adjusted life year (QALY), and different time horizons (0, 5, 10, and 15 years). Results: The findings indicated that, given the cost-effectiveness threshold of R$105,000 per QALY, the available evidence was sufficient for decision-making regarding the incorporation of the COVID-19 vaccine, without the need for further studies to reduce uncertainty. EVPPI was low, with uncertainty primarily concentrated in transition probabilities between health states. Sensitivity analysis showed that transition parameters had the greatest impact on estimates, while cost and efficacy parameters had a smaller influence. Conclusions: The results suggest that, within the SUS context, the available evidence is adequate to justify the immediate incorporation of the COVID-19 vaccine without requiring further research investment to reduce uncertainty. The application of VOI metrics can contribute to a more precise assessment of uncertainty associated with cost and efficacy parameters. Keywords: EVPI, EVPPI, uncertainty, BNT162 vaccine
Introduction: Value of Information (VOI) analysis has proven to be an essential tool for supporting decisions regarding the adoption of new health technologies, particularly in the context of vaccines and other public health interventions. The use of metrics such as the expected value of perfect information (EVPI) and the expected value of partial perfect information (EVPPI) allows for the assessment of the cost of uncertainty by considering the consequences of decisions based on limited information. Despite its relevance, the application of VOI in economic evaluations of health technologies in Brazil remains incipient, facing methodological challenges and analytical tool limitations. Objectives: To estimate EVPI and EVPPI based on a case study focusing on the assessment of incorporating a COVID-19 vaccine into the Brazilian Unified Health System (SUS), aiming to evaluate decision-making uncertainty regarding this technology in the Brazilian context. Method: A state-transition model (Markov model) with weekly cycles was used, including seven transition states: susceptible, infected, general ward, ICU, ICU discharge, recovered, and death. Deterministic sensitivity analysis (DSA) and probabilistic sensitivity analysis (PSA) were conducted with 10,000 simulations. Based on PSA results, EVPI and EVPPI were calculated. EVPPI was estimated for probability, cost, and efficacy parameter groups using the Gaussian process regression method. Population-level estimates were calculated considering a cost-effectiveness threshold of R$105,000 per quality-adjusted life year (QALY), and different time horizons (0, 5, 10, and 15 years). Results: The findings indicated that, given the cost-effectiveness threshold of R$105,000 per QALY, the available evidence was sufficient for decision-making regarding the incorporation of the COVID-19 vaccine, without the need for further studies to reduce uncertainty. EVPPI was low, with uncertainty primarily concentrated in transition probabilities between health states. Sensitivity analysis showed that transition parameters had the greatest impact on estimates, while cost and efficacy parameters had a smaller influence. Conclusions: The results suggest that, within the SUS context, the available evidence is adequate to justify the immediate incorporation of the COVID-19 vaccine without requiring further research investment to reduce uncertainty. The application of VOI metrics can contribute to a more precise assessment of uncertainty associated with cost and efficacy parameters. Keywords: EVPI, EVPPI, uncertainty, BNT162 vaccine
Description
Palavras-chave
Análise de Valor da Informação, EVPI, EVPPI, BNT162 vaccine, Vacina BNT162
Citação
Cardoso LB. Há informação suficente para tomada de decisão? Aplicação da análise do valor esperado da informação perfeita: um estudo de caso. Rio de Janeiro. Dissertação [Mestrado Profissional em Avaliação de Tecnologias em Saúde] Instituto Nacional de Cardiologia - INC; 2025.