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Note: This guideline is for information purposes and should not replace the clinical judgment of a physician, who must ultimately determine the appropriate treatment for each patient.

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Resumo Fundamento Atualmente o sistema de saúde público brasileiro (SUS) não contempla a angiotomografia de coronárias. Objetivos Ranquear sob a perspectiva do SUS, a custo-efetividade de estratégias diagnósticas combinando teste ergométrico, cintilografia miocárdica, ecocardiograma por estresse e angiotomografia de coronárias para o diagnóstico de doença arterial coronariana em uma coorte hipotética de pacientes com probabilidade pré-teste intermediária. Métodos Análise de custo-efetividade por meio de árvore de decisão. Foram analisados a relação de custo-efetividade incremental e o benefício líquido em saúde das estratégias diagnósticas, com a adoção de múltiplos limiares de disposição a pagar entre 0,05 e 1 PIB per capita por diagnóstico correto. Nos casos de testes sequenciais, um segundo teste confirmatório era realizado quando o primeiro fosse positivo. Resultados Após exclusão das estratégias diagnósticas dominadas ou com dominância estendida, a fronteira de eficiência foi composta por três estratégias: teste ergométrico, teste ergométrico seguido de ecocardiograma de estresse, e ecocardiograma de estresse seguido de angiotomografia de coronárias, sendo esta última a estratégia mais custo-efetiva. Pelo critério do benefício líquido, o ranqueamento das estratégias mais custo-efetivas variou conforme a disposição a pagar. Conclusão Utilizando conceitos atuais de avaliação de tecnologias em saúde, este estudo fornece um ranqueamento para a tomada de decisão sobre qual estratégia diagnóstica utilizar, em uma população com risco pré-teste intermediário para DAC. Com estimativa factível de custos para a ATC, o impacto da inclusão desta ao rol do arsenal diagnóstico representaria uma estratégia custo-efetiva na maioria dos cenários avaliados nas variações de disposição a pagar.

Objective:to verify the association between the prognostic scores and the quality of life of candidates for heart transplantation. Method:a descriptive cross-sectional study with a convenience sample of 32 outpatients applying to heart transplantation. The prognosis was rated by the Heart Failure Survival Score (HFSS) and the Seattle Heart Failure Model (SHFM); and the quality of life by the Minnesota Living With Heart Failure Questionnaire (MLHFQ) and the Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire (KCCQ). The Pearson correlation test was applied. Results:the correlations found between general quality of life scores and prognostic scores were (HFSS/MLHFQ r = 0.21), (SHFM/MLHFQ r = 0.09), (HFSS/KCCQ r = -0.02), (SHFM/KCCQ r = -0.20). Conclusion:the weak correlation between the prognostic and quality of life scores suggests a lack of association between the measures, i.e., worse prognosis does not mean worse quality of life and the same statement is true in the opposite direction.