Engajamento público na avaliação de tecnologias em saúde no Brasil : o caso da consulta pública sobre o trastuzumabe

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Ciências da Saúde, Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva, 2018.Introdução: O engajamento social na Avaliação de Tecnologias em Saúde (ATS) vem aumentando mundialmente. As formas de engajamento social são variadas e nem sempre é possível identificar quais são as representações sociais que participam do processo de ATS, bem como de que forma elas contribuem. Objetivo: Investigar a tipologia das representações sociais nas contribuições da consulta pública para a incorporação do Trastuzumabe para o tratamento de câncer de mama inicial no Brasil, realizada pela Comissão Nacional de Incorporação de Tecnologias (CONITEC) em 2012. Metodologia: Foi utilizada uma abordagem de métodos mistos para analisar a representatividade social e a composição do corpus da consulta pública para a recomendação da incorporação do Trastuzumabe para o tratamento do câncer de mama inicial no SUS. Todas as contribuições foram incluídas (127 contribuições, de vários estados brasileiros) e organizadas em um único corpus, submetido a 5 tipos de análises (análise lexical clássica, análise de especificidades de grupo, classificação hierárquica descendente, análise de similitude e nuvem de palavras) realizadas com o auxílio software IRaMuTeQ (Interface de R pour les Analyses Multidimensionnelles de Textes et de Questionnaires). Resultados: O corpus geral consistiu de 114 textos, separados em 685 segmentos de texto (ST), com uso de 79,12 por cento do total de ST(684). As contribuições foram agrupadas de acordo com as principais categorias de discurso observadas, formando quatro categorias de representações sociais: 1) representação de pacientes/advocacy; 2) indústria farmacêutica/advocacy; 3) profissionais de saúde; e 4) contribuições individuais. A categoria 1 apresentou palavras relacionadas com o aumento da sobrevida devido ao uso do medicamento e um escore baixo para palavras relacionadas a estudos sobre o Trastuzumabe. A palavra ‘segurança’ apresentou escore positivo apenas na categoria 2, que também foi a única categoria a apresentar um escore negativo para a palavra ‘risco’. A categoria 3 apresentou os menores escores para as palavras ‘diagnóstico’ e ‘segurança’. A palavra ‘eficácia’ apresentou escore negativo apenas na categoria 4. Conclusões: Cada categoria de representação social apresentou diferentes resultados para palavras relacionadas ao Sistema de Saúde e aos conceitos-chave relacionados com a ATS, mostrando os pontos que tiveram maior destaque nas contribuições de cada categoria. Mesmo apresentando resultados promissores, é preciso que mais estudos sejam desenvolvidos para validar o uso do IRaMuTeQ como ferramenta para análises de consultas públicas.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).Introduction: The public engagement in Health Technology Assessment (HTA) has been increasing worldwide. the forms of social engagement are varied and it is not always possible to identify which social representations participate in the HTA process, or how they contribute. Objective: To investigate the typology of social representations in the contributions of the public consultation for the incorporation of Trastuzumab for the treatment of initial breast cancer in Brazil, carried out by the National Commission for the Incorporation of Technologies (CONITEC) in 2012. Methods: Our study deployed a mixed-methods approach to semi-quantitatively analyze the social representativeness and corpus composition of all the public consultation contributions for the recommendation of the Trastuzumab's incorporation for treatment of initial breast cancer within SUS. All contributions were included (127 contributions, from several Brazilian states) and organized into a single corpus, which was submitted to 5 types of analyzes (classical lexical analysis, analysis of group specificities, descending hierarchical classification; similitude analysis and word cloud) performed by IRAMUTEQ software (Interface de R pour les Analyses Multidimensionnelles de Textes et de Questionnaires). Results: The general corpus consisted of 114 texts, separated into 685 text segments (TS), with use of 79.12 percent of total TS (684). The contributions were grouped according to the main categories of discourse observed, forming four categories of social representations: 1) patient representation/advocacy; 2) pharmaceutical industry/advocacy; 3) health professionals; and 4) individual contributions. Category 1 presented words related to increased survival due to drug use and a low score for words related to studies on Trastuzumab. The word ‘safety’ presented a positive score only in category 2, which was also the only category to present a negative score for the word ‘risk’. Category 3 presented the lowest scores for the words ‘diagnosis’ and ‘safety’. The word ‘efficacy’ presented negative score only in category 4. Conclusions: Each category of social representation presented different results for words related to the Health System and to the key concepts related to ATS, showing the points that were most prominent in the contributions of each category. Even with promising results, more studies are needed to validate the use of IRaMuTeQ as a tool for analysis of public consultations