Dinâmica e estrutura de acordos inovadores: uma avaliação dos casos de oncologia e imunologia

Abstract

Introdução: Em meio a um cenário econômico desafiador, os acordos inovadores (AI) vem ganhando espaço no mercado farmacêutico brasileiro ao prometer maior controle sobre o orçamento. Historicamente, é possível observar dinâmicas discrepantes nas duas áreas com maior número de acordos: Oncologia (n=153, 41%) e doenças autoimune (n=57, 15%). Objetivos: Caracterizar os acordos inovadores descritos na base da IQVIA quanto a sua natureza e estrutura em cada área terapêutica. Ademais, analisar se desfechos mensurados e custo dos medicamentos são barreiras para a utilização de AI em doenças autoimunes e oncologia. Métodos: Foi realizada uma revisão dos acordos registrados com fontes de informação públicas nas áreas terapêuticas citadas com registros entre 1994 e 2018. Tais AIs foram caracterizados quanto à sua indicação terapêutica e natureza de acordo. Em seguida, foram levantados os desfechos mensurados nos AIs, e os custos relacionados aos medicamentos foram calculados através de bases de auditoria IQVIA, nos canais institucional e varejo, entre jan/18 e dez/18, nos países de origem. Foram consideradas as 5 moléculas mais presentes na base de AI de cada área terapêutica. O custo de medicamento/dia de cada área terapêutica foi calculado através da média ponderada das vendas multiplicada pela dose diária definida e dividida pelo volume em kg. Resultados: Em doenças auto-imunes, golimumabe, interferon beta-1a, interferon beta-1b, tocilizumabe e ustekquinumabe foram os alvos mais comuns para AIs, enquanto em oncologia azacitidine, bevacizumabe, gefitinibe, pazopanibe e sunitinibe foram os mais comuns. Quanto a modelos de acordo, na oncologia, predominam AI baseados em valor (n=51, 33%) e em seguida AI financeiros (n=36, 24%); em doenças autoimune, predominam acordos financeiros tradicionais (n=23, 40%) e após aparecem AI baseados em valor (n=18, 32%). Quanto às indicações, para a oncologia prevalecem indicações não identificadas publicamente (8%), carcinoma avançado de células renais (8%) e câncer de mama (6%); em doenças autoimune, são mais prevalentes esclerose múltipla (33%) e artrite reumatoide (28%). Os desfechos mensurados encontrados, em oncologia, foram progressão da doença, resposta ao tratamento e adesão. Em doenças autoimune, os desfechos foram adesão do paciente, troca ou adição de medicamentos à terapia, aumento da dose, intervenções com esteroides, hospitalização, atendimentos de emergência evitados e Escala de Status de Incapacidade Expandida. Com relação ao custo por dia de tratamento, para oncologia o preço médio foi USD 164 e para doenças autoimune foi USD 54. Conclusão: As evidências levantadas indicam maiores obstáculos na aplicação de AI em doenças autoimune face à oncologia. Isso é apontado pela maior escassez de AI em doenças autoimune e quando realizados, geralmente, têm natureza mais simples. Tal fenômeno pode ser explicado pela maior complexidade dos desfechos mensurados dessas áreas terapêuticas e pelo menor custo de tratamento.