Introdução: As intervenções de saúde móvel (m-Health) fornecem estratégias significativas para melhorar o uso e o acesso aos serviços de saúde [1], oferecendo uma solução potencial para reduzir a lacuna do tratamento de saúde mental. A avaliação econômica pode contribuir com evidências para a política local e o desenvolvimento de programas de saúde mental. Objetivo: Este projeto apresenta o protocolo para uma avaliação econômica realizada juntamente com 2 ensaios clínicos randomizados (RCTs) para avaliar o custo-efetividade de uma intervenção psicológica realizada por meio de uma plataforma tecnológica (CONEMO) para tratar sintomas depressivos em pessoas com diabetes, hipertensão ou ambos. Método: A avaliação econômica analisa os custos incrementais e os resultados de saúde do CONEMO em comparação com o cuidado habitual aprimorado (CHA) na perspectiva da sociedade e do sistema de saúde. Os participantes foram recrutados nos sistemas públicos de saúde de São Paulo, Brasil (n = 880) e Lima, Peru (n = 432), e randomizados para o Grupo de intervenção ou de Cuidado Habitual Aprimorado como parte dos RCTs. Serão realizadas análises de custo-efetividade e custo-utilidade, fornecendo estimativas do custo para diminuir os sintomas depressivos em 50% ou mais e o custo por ano de vida ganho ajustado pela qualidade (QALY). Para efetividade, nosso principal resultado é a proporção de participantes com redução de 50% na pontuação do Patient Health Questionnaire (PHQ-9) em 3 meses. Isso será calculado por meio de regressão logística. Para utilidade, nosso principal resultado são os QALYs ganhos, medidos pelo EQ-5D-3L. Cada dimensão será avaliada nos 3 e 6 meses. Os custos incluem custos diretos e indiretos. O método de medição serão métodos mistos, com uma combinação das abordagens Top-down e Bottom-up. Horizonte temporal de 6 meses. Os custos unitários serão coletados dos RCTs e dos bancos de dados administrativos nacionais. As razões de custo-efetividade incrementais (ICERs - Incremental cost-effectiveness ratios) serão calculadas e exibidas com intervalos de confiança de 95% (CI) de bootstrapping não paramétrico (1000 réplicas). A taxa de custo-efetividade incremental será calculada, bem como uma análise de sensibilidade determinística e probabilística. Finalmente, uma Curva de Aceitabilidade de Custo-Efetividade (CEAC- Cost-Effectiveness Acceptability Curve) será desenhada para comparar uma gama de limites de custo-efetividade possíveis. Resultado: O projeto de avaliação econômica teve seu termo de abertura em junho de 2018 e a previsão de conclusão é dezembro de 2022. Os resultados finais estarão disponíveis no segundo semestre de 2023. Conclusão: Esperamos avaliar se o CONEMO mais o cuidado usual aprimorado é uma estratégia custo-efetiva para melhorar os sintomas depressivos nessa população em comparação com o cuidado habitual aprimorado. Este estudo contribuirá com a base de evidências para gerentes de saúde e formuladores de políticas na alocação de recursos adicionais para iniciativas de saúde mental. Também fornecerá uma base para pesquisas adicionais sobre como essa tecnologia emergente e os cuidados habituais aprimorados podem melhorar a saúde mental e o bem-estar em países de baixa e média renda

Introduction: Mobile health (m-Health) interventions provide significant strategies for improving use of and access to health services [1], offering one potential solution to reduce the mental health treatment gap. Economic evaluation can contribute with evidence to the local policy of and program development in mental health. Objective: This project presents the protocol for an economic evaluation conducted alongside 2 randomized controlled trials (RCTs) to evaluate the cost-effectiveness of a psychological intervention delivered through a technological platform (CONEMO) to treat depressive symptoms in people with diabetes, hypertension, or both. Methods: The economic evaluation uses a within-trial analysis to evaluate the incremental costs and health outcomes of CONEMO compared to enhanced usual care from society and public health system perspectives. Participants were recruited from the public health systems in Sao Paulo, Brazil (n=880), and Lima, Peru (n=432), and randomized to intervention or enhanced usual care groups as part of the RCTs. Cost-effectiveness and cost-utility analyses will be conducted, providing estimates of the cost to decrease depressive symptoms by 50% or more and the cost per quality-adjusted life-year (QALY) gained. For effectiveness, our main outcome is the proportion of participants with 50% reduction in the Patient Health Questionnaire (PHQ- 9) score at 3-month. This will be calculated through logistic regression. For utility, our main outcome are the QALYs gained, measured by the EQ-5D-3L. Each dimension was assessed at months 3 and 6. Costs will include both direct and indirect costs. The method of measurement will be mixed methods, with a combination of the Top-down and Bottom-up approaches. Time horizon 6 months. Unit costs will be collected from the RCTs and national administrative databases. Incremental cost-effectiveness ratios (ICERs) will be calculated and displayed with 95% confidence intervals (CI) from non-parametric bootstrapping (1000 replicates). The incremental cost-effectiveness rate will be calculated, as well as a deterministic and probabilistic sensitivity analysis. Finally, a Cost-Effectiveness Acceptability Curve (CEAC) will be drawn to compare a range of possible cost-effectiveness limits. Results: The economic evaluation project had its project charter in June 2018 and is expected to be completed in December 2022. The final results will be available in the second half of 2023. Conclusions: We expect to assess whether CONEMO plus enhanced usual care is a cost-effective strategy to improve depressive symptoms in this population compared with enhanced usual care. This study will contribute to the evidence base for health managers and policy makers in allocating additional resources for mental health initiatives. It also will provide a basis for further research on how this emerging technology and enhanced usual care can improve mental health and well-being in low- and middle-income countries