Adesão e sobrevida de pacientes em um programa de assistência medicamentosa para doença de Alzheimer no Rio de Janeiro: um estudo baseado em relacionamento de bases de dados

A doença de Alzheimer (DA) afeta mais de um milhão de habitantes no Brasil com grande impacto tanto na saúde como social e financeiro. O uso adequado de medicamentos e os programas de cuidado integrado são recomendados como as melhores práticas nesta doença. Em 2002, o Ministério da Saúde criou o Programa de Assistência Farmacêutica aos Portadores de doença de Alzheimer que garante aos portadores desta patologia acesso à avaliação por especialistas e tratamento medicamentoso de alto custo. Mas, para um melhor planejamento das ações relacionadas ao programa, é importante entender os padrões de morbi-mortalidade da população alvo, qualidade da assistência oferecida e o seu impacto. Com foco nesse cenário, esta tese teve como objetivo o estudo da adesão, mortalidade e sobrevida em uma população portadora de doença de Alzheimer assistida nesse programa de assistência farmacêutica. Para apresentação dessa pesquisa, dividiram-se os resultados em três artigos. No primeiro artigo, o objetivo foi avaliar a viabilidade de se utilizar as informações de reabastecimento de receitas coletadas por esse programa na construção de medidas de adesão, uma metodologia já explorada na literatura internacional, mas com experiência limitada no Brasil. Os dados foram acessados nos formulários de Autorização de Procedimentos de Alto Custo (APAC) armazenados na base de dados do programa de acesso de medicamentos excepcionais do Sistema de Informação Ambulatorial (SIA). Como resultado, foram criadas várias medidas de adesão com potencial aplicação no campo da farmacoepidemiologia e planejamento em saúde. No segundo artigo, o foco foi entender que fatores individuais, terapêuticos ou relacionados à assistência, poderiam estar relacionados com um aumento do risco de abandono do programa. Fatores como o sexo feminino, o número de comorbidades na APAC, o tipo de inibidor de colinesterase iniciado e a irregularidade nos reabastecimentos foram associados a um maior risco de abandono do programa. No terceiro artigo, pelas técnicas de relacionamento probabilístico de base de dados, agregaram-se os dados presentes no Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM) para avaliação dos padrões de mortalidade desta patologia. Cerca de 40% dos pacientes foram a óbito durante todo o período de seguimento e principal causa básica de mortalidade foi a doença de Alzheimer (19%). Idade mais avançada e sexo masculino foram as únicas variáveis associadas com uma menor sobrevida. A persistência no programa em seis meses e os diferentes níveis de adesão, medidos pela proporção de posse da medicação, não mostraram associação com a sobrevida. Conclui-se que os dados disponíveis nas bases possibilitaram a investigação do padrão de mortalidade e utilização de um programa de assistência na doença de Alzheimer. E, a possibilidade de analisar grandes populações, em caráter contínuo, com medidas objetivas e com um custo relativamente baixo suplanta o caráter limitado das informações individuais e da doença. Políticas que suportem o aumento na disponibilidade, qualidade e escopo da informação e o avanço nas metodologias de pesquisa em bases de dados devem ser uma prioridade da saúde, pois contribuem com a criação de informações relevantes para um uso racional de recursos e melhora nas práticas de cuidado.

Using experiments and expert judgment to model catchability of Pacific rockfishes in trawl surveys, with application to bocaccio (Sebastes paucispinis) off British Columbia

The time series of abundance indices for many groundfish populations, as determined from trawl surveys, are often imprecise and short, causing stock assessment estimates of abundance to be imprecise. To improve precision, prior probability distributions (priors) have been developed for parameters in stock assessment models by using meta-analysis, expert judgment on catchability, and empirically based modeling. This article presents a synthetic approach for formulating priors for rockfish trawl survey catchability (qgross). A multivariate prior for qgross for different surveys is formulated by using 1) a correction factor for bias in estimating fish density between trawlable and untrawlable areas, 2) expert judgment on trawl net catchability, 3) observations from trawl survey experiments, and 4) data on the fraction of population biomass in each of the areas surveyed. The method is illustrated by using bocaccio (Sebastes paucipinis) in British Columbia. Results indicate that expert judgment can be updated markedly by observing the catch-rate ratio from different trawl gears in the same areas. The marginal priors for qgross are consistent with empirical estimates obtained by fitting a stock assessment model to the survey data under a noninformative prior for qgross. Despite high prior uncertainty (prior coefficients of variation ≥0.8) and high prior correlation between qgross, the prior for qgross still enhances the precision of key stock assessment quantities.