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Q2404823 Farmácia

De acordo com o livro "Ciências Farmacêuticas: Farmácia Clínica e Atenção Farmacêutica" (2008), a farmacoeconomia é uma área da economia da saúde que estuda a relação entre medicamentos e aspectos econômicos. Assim, assinale a opção que apresenta um modelo de análise utilizado na farmacoeconomia que parte do pressuposto que, na prática, não é possível conhecer todos os valores (monetários, clínicos) necessários para realizar uma avaliação, pois ocorre certo grau de incerteza nas suposições e estimativas feitas pelo pesquisador e testa até que ponto as modificações nas variáveis (custos, outcomes) relevantes do estudo podem afetar as conclusões.

Alternativas

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Vamos analisar a questão proposta, que envolve o conceito de farmacoeconomia, uma área que avalia a relação entre medicamentos e aspectos econômicos. O enunciado menciona um modelo de análise que considera a incerteza nas estimativas feitas durante um estudo.

A alternativa correta é a E - Análise de Sensibilidade. Este modelo é utilizado justamente para testar até que ponto as alterações nas variáveis, como custos e outcomes (resultados), podem impactar as conclusões de um estudo. A análise de sensibilidade permite explorar a incerteza ao modificar parâmetros e observar os efeitos dessas mudanças nos resultados finais, o que é essencial em farmacoeconomia devido às incertezas inerentes a dados clínicos e econômicos.

Agora, vamos entender por que as demais alternativas estão incorretas:

A - Análise de Minimização de Custo: Este tipo de análise é usado quando os tratamentos comparados têm eficácia equivalente, ou seja, os outcomes são idênticos, e o foco é encontrar a opção de menor custo. Não há consideração sobre incerteza em variáveis, portanto não é a resposta correta.

B - Análise Custo-Benefício: Esta análise envolve a comparação de custos e benefícios dos tratamentos, traduzindo ambos em valores monetários. Apesar de útil, ela não foca na incerteza das estimativas como a análise de sensibilidade.

C - Análise Custo-Efetividade: Foca na avaliação de custos em relação aos resultados não monetários, como anos de vida salvos. Embora importante, não aborda diretamente a incerteza nas variáveis como a análise de sensibilidade.

D - Análise de Decisão: Utilizada para tomar decisões com base em modelos que consideram as probabilidades de diferentes outcomes. Pode lidar com incertezas, mas não é especificamente uma análise de sensibilidade.

Resumindo, a análise de sensibilidade é usada para verificar como a incerteza nas variáveis afeta os resultados de um estudo, sendo essencial para áreas como farmacoeconomia.

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"não é possível conhecer todos os valores (monetários, clínicos) necessários para realizar uma avaliação, pois ocorre certo grau de incerteza nas suposições e estimativas feitas pelo pesquisador e testa até que ponto as modificações nas variáveis (custos, outcomes) relevantes do estudo podem afetar as conclusões."

a) Análise de Minimização de Custo.

  • Utilizada quando as alternativas têm o mesmo resultado (outcome), ou seja, o objetivo é comparar apenas os custos de diferentes opções, sem levar em consideração as diferenças nos benefícios.

b) Análise Custo-Benefício.

  • Compara os custos de uma intervenção com seus benefícios, ambos expressos em termos monetários. Ela ajuda a determinar se os benefícios financeiros de uma intervenção superam os custos.

c) Análise Custo-Efetividade.

  • Comparação entre os custos e os resultados clínicos (ou efetividade) de diferentes intervenções. A efetividade pode ser, por exemplo, a redução da mortalidade ou melhora em condições clínicas específicas.

d) Análise de Decisão.

  • Utilizada para ajudar a tomar decisões entre diferentes opções, considerando as possíveis consequências e probabilidades, mas não foca especificamente nas incertezas dos dados como a análise de sensibilidade.

e) Análise de Sensibilidade.

  • é um modelo utilizado na farmacoeconomia e em outros campos da análise econômica que busca entender como as incertezas ou variações nos valores estimados para custos, benefícios e outros dados impactam os resultados do estudo. Ela testa a robustez das conclusões de um modelo diante dessas incertezas, ou seja, verifica como pequenas mudanças nos parâmetros podem alterar a conclusão final sobre a viabilidade ou eficiência de uma intervenção.

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