A tomografia por emissão de pósitrons com 2-[18F]-fluoro-2-desoxi-D-glicose é custo-efetiva em pacientes com câncer de pulmão não pequenas células no Brasil

OBJETIVO: Comparar a acurácia e a custo-efetividade do estadiamento metabólico (EM) com o FDG-PET em relação ao estadiamento convencional (EC) no estadiamento inicial de pacientes com câncer de pulmão não pequenas células (CPNPC). MATERIAIS E MÉTODOS: Noventa e cinco pacientes com diagnóstico inicial de CPNPC foram estadiados antes do início do tratamento. Os resultados do EC e EM foram comparados quanto a definição do tratamento e incidência de toracotomia fútil em cada estratégia. RESULTADOS: O EM com FDG-PET classificou 48,4% dos pacientes como estádio mais avançado e 5,3% como menos avançado. O resultado do EM modificaria o tratamento em 41% dos pacientes. A toracotomia foi considerada fútil em 47% dos pacientes com EC e em 19% dos casos com EM. O custo das toracotomias fúteis em oito pacientes no EM foi de R$ 79.720, enquanto em 31 pacientes no EC seria de R$ 308.915. Apenas esta economia seria mais que suficiente para cobrir os custos de todos os exames de FDG-PET nos 95 pacientes (R$ 126.350) ou de FDG-PET/CT (R$ 193.515). CONCLUSÃO: O EM com FDG-PET tem maior acurácia que o EC em pacientes com CPNPC. A FDG-PET e FDG-PET/CT são custo-efetivas e sua utilização se justifica economicamente na saúde pública no Brasil.

Uma abordagem evolutiva para o problema de custo médio a longo prazo com saltos não-observados

Neste artigo propomos uma adaptação de um algoritmo baseado na evolução biológica para a obtenção do controle ótimo do problema do custo médio a longo prazo para sistemas lineares com saltos markovianos. Não há na literatura um método que forneça, comprovadamente, o controle ótimo do problema, nem estudos comparativos de diferentes métodos. O algoritmo empregado diferencia-se dos algoritmos genéticos básicos por substituir os operadores evolutivos por um sorteio de acordo com uma distribuição probabilística. Comparamos o algoritmo proposto com um método bastante utilizado para esta classe de problema, levando em consideração a relação entre os custos obtidos, o tempo de CPU e a quantidade de problemas em que o critério de parada estabelecido foi atingido.