当前位置： 经济学原理 > 经济学原理课本 > 连载三中国药物经济学评价指南201
当前位置： 经济学原理 > 经济学原理课本 > 连载三中国药物经济学评价指南201
指南6：模型分析
无论采用何种药物经济学评价方法，都必然基于对数据的统计分析。数据的统计分析可以是简易的描述性分析（DescriptiveAnalysis），也可以是较复杂的模型分析，这根据研究的数据和条件而定。模型分析有多种形式，其中的两大类包括：决策树模型和计量经济模型。前者是指通过对研究变量间的特征关系（如逻辑关系、数量关系或因果关系等）的经验观察和认知，建立变量间逻辑关系的模型框架，进而根据各种数据对模型进行赋值和量化分析（Stahl，）。计量经济模型主要是通过对原始数据的统计回归分析，直接估计变量函数关系的参数，亦即不同药物治疗的成本效果之差的区间估计值。
6.1决策树模型
构建药物经济学决策树模型应当遵循一些基本规范，特别重要的是关于模型的假设、结构和参数来源进行详细说明，并尽量解释其合理性。
6.1.1模型假设。研究者应对模型中的各种因果关系、使用的外推技术、模型范围、结构及数据等方面的假设进行解释和说明。对于重要的假设，应当进行不确定性分析。数据的外推应当建立在能够反映科学合理证据的有效的技术基础之上，并通过敏感性分析检验。
6.1.2模型结构。模型结构应当能够反映研究疾病的相关理论、疾病的进展（Progression）、疾病治疗方案的影响以及与研究有关的问题。模型结构应当既简洁明了，又能反映问题的主要方面。对模型结构的介绍要表达清楚，建议用模型结构图进行展示。研究者应当对模型结构进行验证，说明验证的过程和结果。
6.1.3参数来源。研究者应当系统地识别、收集和评价模型中使用的数据，详细说明模型中所有参数的来源和选择依据。
解释:
（1）除了常见的决策树模型（DecisionTreeModels）外，其他模型还包括离散事件模拟模型（DiscreteEventsSimulationModels,DES）、系统动力学模型（SystemDynamicsModels）和多主体模型（AgentBasedModels,ABM）等（Stahl，）。当需要将临床试验的结果外推（Extrapolation），研究时限很长，或研究预算受约束时，模型分析就更具优势。但在建立假设和模型时较易产生假设偏倚，因而结果的可信度和准确度相对较差。由于其省时省力，在较短的时间内能提供比较全面的信息，正逐渐被用于药品的报销申请及药厂的研发决策等过程。
（2）模型结构是指疾病的详细情况、治疗的临床路径、相关临床事件和因果关系等。在模型法评价中，模型结果决定于模型的结构、范围、假设、数据等各个方面，并且这些方面在一定程度上容易受到研究者主观意见的影响。因此，研究者应当尽量详细表述以上各个方面，解释其合理性，提高模型的透明度。从而，决策者可以根据实际面临的决策环境来判断该模型研究结果是否适用于当前的决策。
（3）成本数据必须来自本国的相关研究文献、数据库、临床病例、诊疗规范、价格标准或专家意见；临床产出数据可以来自国外的相关研究结果，但必须考虑各治疗方案是否可能在本国人群和数据来源的人群之间产生临床产出方面的差异，并指出相应的证据支持。
（4）模型既要能反映问题的主要方面，也要能够简化需要进行经济学评价的相关问题，并且允许进行足够的不确定性分析。模型应当具有一定的灵活性，允许使用更新数据对模型结果进行更新。
（5）模型结构不能仅仅定义为目前的治疗模式，因为模型需要用来评估治疗模式的变化。那些不符合逻辑的或者理论上在各干预措施之间不会产生差异的临床事件不需要包括在模型中。
（6）模型参数可以来自于各种来源，例如Meta分析、RCTs、观察性研究、数据库、病例资料、专家意见（ExpertOpinion）、医疗服务项目单价以及研究者假设或者指南中的规定（如贴现率）等。数据的选择应当适合于研究的问题以及研究结果的目标读者。数据应当与模型设计的特征相一致（如研究角度），并且与干预措施作用的人群相关。模型中所有的数据都应当明确报告其来源和选择理由。有关数据的详细背景信息也需要描述，例如数据来源的人群特征是否与模型中假设人群特征一致。当同一数据资料有多种来源时，应当参考循证医学证据分级标准选择证据等级较高的数据（李幼平，；见表2）。
系统综述或者Meta分析能够产生高质量等级的证据，模型分析中采用这些数据可以提高经济学评价的可靠性。系统综述也能够为有关变量的不确定性的敏感性分析提供有用信息。需要特别注意模型中最为敏感的关键变量。采用专家意见法时需要谨慎，需要说明采用专家意见法的理由、意见的来源、获取方法以及意见结果等。并且需要进行敏感性分析。
（7）研究者应当尽量报告模型的局限性、模型是否经过验证、模型的方法和结果等信息。外部效度检验是用来核对基本模型结构、假设和参数是否能合理、精确反映疾病过程和干预方案的影响。可以用敏感性分析来评估模型结构假设的不确定性。模型的结果可以与其他模型的结果进行比较（即跨模型比较）。
（8）Markov模型是当前最流行的决策分析方法之一。当采用Markov模型进行评价时，需要明确阐述和定义模型中的各Markov状态、模型结构、循环周期（CycleLength）、循环终止条件等特征，并阐明其理由，以及指出进行Markov模型分析所使用的软件。循环周期建议采用病人疾病病理或症状期望发生变化的最小时间间隔。
6.2计量经济模型
6.2.1在药物经济学评价中，可采用计量经济模型进行总成本的参数估计和影响因素分析，以及不同干预措施和不同人群（亚组分析）的成本差异分析。如果健康产出的变量可以量化，也可以应用计量模型进行相应的分析。
6.2.2通过计量经济模型方法，也可以直接估计ICER，并得到其相关的区间估计值（IntervalEstimates）（Liuetal,）。其中，净效益回归模型（NetBenefitRegressionModel）是比较方便的方法（Hochetal,）。
6.2.3当采用净效益框架（NetBenefitFrame-work）的计量经济学模型进行评价时，应该详细阐述模型中的各变量，比较治疗手段对净效益的影响，特别是单位健康产出的货币值（λ）的设定等。λ的取值通常可以采用意愿支付法进行偏好调查得到，或者也可以采用经验值，后者需要进行敏感性分析。
解释:
（1）在无干预观察性药物经济学评价中，研究者通过非干预的随访观察来获得数据资料的研究。由于未经病人的选择和随机分组，将存在一些由于自选择而导致两组病人在各个方面非齐同可比。此时，采用计算成本效果（效用）比的方式进行评价已不合适，可以采用构建计量经济学模型的方法，以净效益作为因变量，控制各混杂因素，分析各治疗方案对净效益的影响。
（2）净效益框架的计量经济学模型可以用下式表示：
（3）在采用计量经济模型进行评价时，需要注意在模型中控制各重要混杂因素。由于某些疾病受到的影响因素很多，而且影响方式非常复杂，对模型的异方差、多重共线性等问题进行检验非常必要。
（4）由于成本数据通常不服从正态分布，λ取值的大小将对模型有效性带来很大的影响，因此研究者需要说明模型中λ取值的合理性，并报告采用多个λ取值进行分析的结果。
指南7：差异性和不确定性
7.1差异性分析
由于地区或背景差异造成的治疗方式的差异性应进行敏感性分析或情境分析处理；由于患者异质性造成的差异性应当在研究设计阶段，将患者划分为更小的同质性亚组进行处理。
解释：
差异性是指已经明确的可能影响评价结果的与治疗背景差异相关的参数差异，无法完全消除。产生差异性的原因可能是地区和治疗背景的差异、治疗方式的多样性以及不同患者亚组的差异（异质性）等。治疗方式的差异性可以进行敏感性分析或情境分析。由于患者异质性带来的差异性要进行亚组分析，因为不同亚组人群的成本效果可能不同。如果是模型研究，需要对不同亚组人群分别代入模型进行分析或为不同亚组人群设立不同的模型（CADTH,）。
7.2不确定性分析
抽样误差可以采用Bootstrap法和Fieller准则计算增量成本效果比95％的置信区间（ConfidenceInterval,CI）。数据收集和研究假定的不确定性可以采用敏感性分析，在参数较少时可以采用单因素、多因素或极值分析法，在参数较多和模型设计时采用MonteCarlo进行概率敏感性分析。在条件许可时，可以使用成本效果可接受曲线（Cost-EffectivenessAcceptabilityCurve，CEAC）表示不确定性分析的结果。
解释：
（1）药物经济学评价方法中的不确定性存在有三个原因：首先，药物经济学评价方法的许多方面还存在争议，如研究设计、研究角度、成本与治疗结果的测量与估价、贴现、统计分析和结果表述等等，这些不确定因素都会影响评价结果的可比性。其次，数据也存在相当大的不确定性，有抽样误差引起的，如样本大小、样本的代表性；有假设引起的，如针对模型的各种数据假设。最后，在递交和解释药物经济学评价结果时存在大量的主观性（Briggsetal,）。
（2）不确定性存在于经济评价过程的每个阶段。按性质可分为与数据有关的不确定性和与评价过程有关的不确定性。数据中的不确定性通常是由于抽样误差造成的，也就是说基于样本人群的估计与样本大小的不确定水平相关。评价过程中的不确定又可分为三类：评价结果外推中的不确定性，如从一个临床结果（如胆固醇降低）得到一个健康产出的测量（如发病率或死亡率的降低）；结果外推性中存在的不确定性，如从一个研究背景到另一个研究背景和病人群体；分析方法选择中的不确定性，如是否在分析中纳入间接成本和药物经济学模型的假设。
（3）从研究设计上有许多方法可以控制不确定性。前瞻性设计可以避免数据收集过程中的不确定性；随机化分组可以控制选择病人时的不确定性，确保治疗与对照的可比性。从分析方法上处理不确定的方法包括：抽样误差可以通过计算95%的置信区间，假设和数据收集引起的不确定性则采用敏感性分析（Wakkeretal,）。
（4）由于成本和成本效果数据通常呈偏态分布，直接计算95％置信区间就会产生偏倚。目前可用的方法包括Box法、Taylor分级法、椭圆法、Fieller准则和非参数的Bootstrap法。研究结果表明：Fieller法和Bootstrap法优于Taylor级数法和修正后的Box法，能够得到联合估计的95％的置信区间（Polskyetal,;Briggsetal,;杨莉，）。置信区间作为分析不确定性的方法至少有3个目的：检验成本、效果和成本效果比的方向和大小；让决策者知道分析结果有多大可信度。
（5）敏感性分析药物经济学处理不确定性的主要方法，用来评价改变假设和某些关键变量在一定范围内的估计值，如药品价格、住院天数、治愈率和贴现率等。敏感性分析方法主要包括：①单因素和多因素敏感性分析；②阈度分析法；③极端值分析法；④概率敏感性分析法。应根据不同的适用条件进行选择。敏感性分析有3个主要的局限性：①分析中变量及其变动范围由分析者决定，容易产生潜在偏倚；②敏感性分析的解释由于缺乏指南或标准通常比较主观武断；③单因素敏感性分析中不确定参数的单独变动忽略了参数间的相互作用（Agroetal,;Briggs,）。
指南8：公平性
在条件允许时，应对评价结果的公平性问题进行讨论。在阐明研究方法中存在的公平性假设时，应进行适当的敏感性分析，说明公平性假设对结果的影响。如果资料完备，应该确定主要的受益亚组和劣势亚组的公平性相关特征，如年龄、性别、种族、地区、社会经济地位或健康状态等群体特征。当不同亚组获益程度不同，且可以选择性地对不同亚组进行干预时，则应当报告每个亚组的成本效果信息。
解释：
（1）在任何会影响资源分配的经济评估中，公平性是决策者必须经常面对的问题。公平性是指一项干预活动所影响到的所有生命、生活年或质量调整生命年（QALY）的价值都（假设）是相等的，而不管目标群体的个人或种族的年龄、性别或社会状态等。
（2）公平性可以分为与需求有关的公平性和与使用服务可及程度有关的公平性（Haucketal,）。如下几个方面可能对研究结果产生公平性影响：①研究设计中的公平性假设，如目标人群、对照、研究时限、贴现、重要临床假设、专家意见等；②分析方法中的公平性假设，如模型设计中的参数假设；③与医疗可及性及可获得性相关的公平性假设。但对公平性的全面讨论超出了经济学指南的范畴。尽管如此，公平性的重要性促使研究者和决策者在做出医疗资源分配决策时应当顾及实施经济评估的时机，并将公平性分析与经济效率的分析分开。
（3）研究者必须清楚研究中暗含的公平性假设，例如，假设每1个患者的1个生命年都被赋予了同样的权重，而不管该病人的年龄、性别和社会经济状态；又如，假设很多人都获得小幅度QALY的增加与少数人获得大幅度QALY的增加具有相等的期望价值。
（4）当研究者需要进行敏感性分析时，应根据明确的或暗含的假设选择敏感性分析的指标。例如，评估一种卵巢癌新治疗方法所获得的生产力，采用人力资本法时，如果仅采用女性工资率去评估，其所得的价值将低于采用包括男性工资率在内的全体平均工资率所能获得的结果，因此，应采用全体工资率进行敏感性分析；又如，采用较高的贴现率能够降低未来产出的现值，进行敏感性分析时应采用较低的贴现率。
指南9：外推性
研究者应当考虑研究结果应用背景的三大方面：（1）区别疗效和效果的差异；（2）处理其他医疗环境（其他医疗服务区域或其他国家）下获得的产出（经济、临床和人文）；（3）处理一些跨国的多中心研究的数据。
研究者需要证明来自中国以外国家的所有成本、效果以及评价结果的适用性，并根据中国的医疗环境进行验证。如果根据中国的医疗环境调整数据，则需要描述所使用的方法，并证明其适用性。
解释：
（1）外推性指“能否将一种环境或群体中的结果应用于或外推至另外一种环境或群体（Willke,）”。外推性也称可转换性(Transferability)、可移植性（Transportability）、外部效度、相关性（Relevance）或适用性（Applicability）。经济评估中的外推性是研究结果的解释和推广时要考虑的问题。关于结果外推性的主要问题是在成本效果产生的有显著差异的不同环境或地点，例如，在中国国内不同区域间，或同一区域内不同群体间都有类似的外推性问题（例如男性与女性之间，年轻人与老年人之间）。讨论外推性时，通常涉及两个层面：（1）从原始研究的环境或研究群体所获得的治疗效果，能应用到另一实际临床环境或群体的程度；（2）将评估结果从某一国家或某一医疗体系，应用到其他国家或其他医疗体系的转移效度（ValidityofTransferring）。
（2）将经济评估从一个医疗系统外推到另一个医疗系统是由多方面的因素决定的，这与一个国家或地区的经济水平、资源状况、人文主义、疾病流行病学等相关，所以外推性是经济评估的一个难点（Sculpheretal,）。但不管采用什么方法，每项评估的主要参数在研究结果转化前都需要经当地证实。①效果。主要问题是临床试验条件下获得的疗效数据能否反映在更广泛“真实世界”条件下能够达到的效果。效果不同于疗效，效果是一个药品在真实世界执业环境下使用所表现的结果，即由一群不同科别的医师，针对某一病情或特质差异很大病患群，视病患的需要而给药。大多数研究认为临床适用性/可比性是研究外推性的首要标准。如果不能证明临床疗效/效果的可比性，转化其他需要的临床和成本数据也毫无意义。②经济学数据。我国不同地区及不同国家之间的成本数据有所差异，反映了资源使用类型和相对单位成本水平的差异。例如，不同国家手术患者的住院天数有差异；又如，健康状态偏好的差异通常取决于不同国家文化的差异。建议采用建模技术调整其他国家或环境下观察到的数据，将其应用于当地环境，然后在模型中采用当地单位成本。③跨国试验研究。核心问题在于究竟是汇总所有国家的数据，还是使用最适合于决策者所处情况的区域或国家的数据。如果研究使用了跨国试验的成本数据，那么应当以所使用资源数量和单位价格的形式报告国家间的差异，应当通过敏感性分析检验参数的适当范围。目前学术界正在建立针对处理跨国试验经济学数据问题的方法，包括采用多级建模，以试验为依据的贝叶斯模型，多参数回归分析和净效益回归分析。
指南10：预算影响分析
10.1基本作用
本指南不强制要求进行预算影响分析，但提供预算影响分析结果将更便于医保付费方做出决策。预算影响分析可以作为药物经济学评价的一个补充，而不是取代药物经济学评价。
解释：
（1）预算影响分析旨在测算纳入新的一个医药产品将对医保支出的综合影响（CADTH，）。一般而言，狭义的药物经济学评价主要评估不同干预措施间的经济效率差异（EconomicEfficiency），也即孰优孰劣的问题；广义的药物经济学评价可以进行进一步的预算影响分析，估计如果增加新干预措施后，医保开支的可负担性（Affordability）（Mauskopfetal,）。
（2）药物经济学评价与预算影响分析的区别。两者都是进行完整经济学评价的一部分。药物经济学评价通过测量干预措施的成本和产出来判断具有经济效率的干预措施；而预算影响分析通过测量医保基金对新干预措施的可负担性来判断新干预措施是否应纳入医保报销目录。此外，药物经济学评价和预算影响分析在研究角度、目标人群、研究类型、研究时限、成本测量等方面等也均有不同。
（3）若药物经济学评价得到新干预措施更具经济效率，预算影响分析认为医保资金对新干预措施可负担，医保付费方应该将新干预措施纳入医保报销目录；若药物经济学评价得到新干预措施不具经济效率，预算影响分析认为医保资金对新干预措施不可负担，医保付费方不应该将新干预措施纳入医保报销目录；若药物经济学评价和预算影响分析得到的结果相反，医保付费方是否应该将新干预措施纳入医保报销目录学术界目前还没有定论（Neumann,）。
10.2操作细则
10.2.1确定市场容量，也即新药所治疗领域的患者数量。市场容量应根据疾病患病率（Prevalence）与发病率（Incidence）的变化，以及自然因素（如出生率与死亡率）和迁移因素（如移民与迁徙等）等进行预测。
10.2.2明确两种市场情形：对照情形为新药未列入报销目录的市场状态，新药情形为新药列入报销目录的市场状态。两种情形均应考虑到预期的市场变化，包括其他新干预方式的上市、同类药品的撤市以及替代治疗方式等。
10.2.3市场份额（MarketShare），也即研究的药品所占患者市场的份额。市场份额可参照该疾病领域已发表的权威文献进行估算，也可以依据医保或第三方数据库进行预测。
10.2.4治疗成本：药品价格可以通过多种渠道获取，如定价机构、医院、药店以及厂商等。计算治疗成本应依据治疗路径，单一用药或多种药物联合的治疗成本应根据两种情形下报销比例的不同而进行调整。
10.2.5时间范围：预算影响分析的预测时间应根据分析的角度和疾病的类型予以确定，通常在3-5年之间（Marshalletal,）。
10.2.6敏感性分析：为评价假设条件导致的不确定性，应在分析中进行单因素或多因素敏感性分析，以评价通过改变模型中一个或多个参数对模型结果产生的影响。以下参数应考虑作为敏感性分析的检验对象：（1）两种情形下的药品市场份额；（2）新药从竞争药品中抢占的市场份额；（3）刚列入报销目录的药品价格。
解释：
（1）对预算影响分析的分析框架与输入数据进行描述，推荐以MicrosoftEXCEL作为分析工具。应确保数据与假设的透明度与可靠性，数据来源于观察资料（如历史数据）或者预期结果（新干预方式上市后的市场目标）。
（2）考虑到中国医保统筹单位以省市级为主，各地的医保补偿政策比较复杂，有时难以明确一个确定的补偿比例，预算影响分析也可以省市为单位，收集省市范围内的市场容量、市场预测与在地区的药品销售价格，分析新的治疗方式对该省市范围的基金的影响。
参考文献
中文参考文献
[1]陈洁,刘国恩,高丽敏.药物经济学[M].北京:人民卫生出版社,.
[2]陈文,高继明,毕康宁.国内药物经济学评价研究文献的系统评估[J].中国药房,,15(01):28-31.
[3]陈文,胡善联.药物经济学研究设计与分析方法[J].中国医药导刊.,2(4):48-50.
[4]F.兰迪.瓦要伯格.应用药物经济学[M].俞雄,周琦奕,陈扬,林峰,译.北京:化学工业出版社,.
[5]国家发改委,建设部.建设项目经济评价方法与参数[M].北京:中国计划出版社,.
[6]国家卫生部.中国卫生统计年鉴.常见的白癜风发病原因北京白癜风医院怎么样
转载请注明：http://www.deudeguo.com/jykb/390.html
