CC BY
71
Интерпретация результатов оценки медицинских технологий
С. Ч. Джалалов, Д. Х. Джалалова, Д. С. Хоч
Онкологический комитет провинции Онтарио, г. Торонто, Канада
Оценка медицинских технологий (ОМТ) предназначена для информирования ответственных лиц, включая врачей, о сравнительных характеристиках исследуемых технологий и, соответственно для принятия рациональных решений при распределении ресурсов здравоохранения. Эта статья знакомит читателя с часто встречающимися в медицинской экономической литературе понятиями, такими как инкрементный показатель экономической эффективности и анализ чувствительности, использующихся для интерпретации результатов ОМТ. В статье показана роль порога экономической эффективности затрат и важность одностороннего, многостороннего и вероятностного анализов чувствительности при изучении неопределенности параметров и структуры модели. В статье даются рекомендации по структуре раздела «Обсуждение» при публикации результатов экономической оценки, отвечающие требованиям журнала «Medical Decision Making» («Принятие решений в медицине»). Приводятся также различные примеры как системы координат «затраты-эффективность», так и анализа чувствительности, взятые из опубликованных работ.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: экономическая оценка, инкрементный показатель экономической эффективности (ICER), система координат «затраты-эффективность», пороговое значение, анализ чувствительности.
Interpreting the Results of Health Technology Assessment
S. Ch. Djalalov, D. K. Djalalova, J. S. Hoch
Cancer Care Ontario, Canadian Cancer Agency, Toronto, Canada
The goal of Health Technology Assessments (HTA) is to inform policymakers and clinicians to make more rational decisions with regard to health care resource allocation. This paper introduces the reader with a commonly performed and reported in medical economic literature terms used for HTA results interpretation such as Incremental Cost Effectiveness Ratio (ICER) and Sensitivity Analysis. The role of the cost-effectiveness threshold in decision making, and the importance of one-way, multiway and probabilistic sensitivity analyses for exploring and describing parameter and structural uncertainties presented in the paper. Importance of the "Discussion" section in economic analysis is considered, and Medical Decision Making journal requirements for this section are described in this paper. Illustrative examples of the cost-effectiveness plane and the results of sensitivity analysis from published studies are also discussed.
KEYWORDS: economic evaluation, ICER, cost-effectiveness plane, threshold value, sensitivity analysis.
Основной задачей экономической оценки в здравоохранении является информирование лиц, принимающих решение (ЛПР), о сравнительной экономической и клинической эффективности медицинских технологий. Результаты оценки медицинских технологий (ОМТ) должны быть представлены ЛПРам в стандартной форме и на понятном для лиц, не владеющими знаниями экономического анализа, языке. Интерпретация результатов ОМТ представлена в литературе в основном в двух видах: 1) в виде показателя приращения эффективности затрат, или инкрементного1 показателя экономической эффек-
тивности2 (incremental cost-effectiveness ratio, ICER) и 2) в виде анализа чувствительности (sensitivity analysis). В данной статье показаны различные способы интерпретации результатов анализа ОМТ, а именно: числовые выражения ICER и их размещение в системе координат «затраты-эффективность»; так называемые пороговые значения (threshold value) и их использование при принятии решений о финансировании медицинских технологий; разновидности анализа чувствительности, включая односторонний, многосторонний и вероятностный; а также критерии обсуждения экономической оценки в публикациях результатов ОМТ.
1 Инкрементный - производное от слова «инкремент», означающего прирост (продукции) или разницу (в стоимости). Широко используется в экономической и технической литературе.
2 Определение из Википедии. URL: http://en.wikipedia.org/wiki/ Incremental cost-effectiveness ratio.
H 2
d
о
CL <
X
>
d
*
ш S
20
1. ИНКРЕМЕНТНЫИ ПОКАЗАТЕЛЬ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ (1СЕР)
ЮЕЯ в системе координат «затраты-эффективность»
ICER3 представляет собой отношение изменения затрат к дополнительным выгодам от медицинского вмешательства:
где Сн - затраты на новую (исследуемую) технологию;
Ен - эффект от новой (исследуемой) технологии;
Сс - затраты на старую (сравниваемую или альтернативную) технологию;
Ес - эффект от старой (сравниваемой или альтернативной) технологии.
В экономических исследованиях ICER обычно выражается затратами на год качественной жизни4 (ГКЖ) в анализе «затраты-полезность» или затратами на год сохраненной жизни5 (ГСЖ) в анализе «затраты-эффективность». ICER можно представить графически с использованием системы координат, где на вертикальную ось откладываются инкрементные затра-ты6, а на горизонтальную - инкрементные эффекты,
CL
О
LQ _D
m
х
ш
О ^
О X
X
ш
о
X
m ш
выраженные в годах сохраненной или качественной жизни. Оси делят систему координат на четыре равные квадранта (рис. 1). Точка пересечения осей «0» представляет собой затраты и эффект альтернативной технологии, с которой сравниваются затраты и эффект исследуемой (новой) технологии.
Разницу затрат и разницу эффекта откладывают на осях координат. Если точка пересечения находится в квадранте II или IV, то результат анализа очевиден. В квадранте II новая технология лучше и дешевле, чем сравниваемая; в экономической литературе такую технологию называют «доминантной» (dominant), и ее можно рекомендовать для внедрения. В квадранте IV новая технология менее эффективная и более затратная, чем сравниваемая, такую технологию называют «недоминантной» (being dominated), и ее внедрять не стоит.
Намного сложнее сделать вывод об эффективности внедрения технологии, если точка пересечения разности эффектов и затрат находится в I и III квадранте. В первом квадранте новая технология лучше, но более затратна, чем сравниваемая. В этом случае выбор зависит от того, какую величину ICER государство готово профинансировать. Величина ICER определяется по углу наклона линии, проведенной через пересечение координат 0 до точки пересечения разности затрат и эффекта (точка А) (рис. 1). На рисунке 1
Рис. 1. Система координат «затраты-эффективность».
3 Здесь и далее для обозначения инкрементного показателя экономической эффективности будет использована международная аббревиатура ICER.
4 Год качественной жизни - Quality-Adjusted Life Year (QALY).
5 Год сохраненной жизни - Life Year Saved (LYS).
6 Инкрементные затраты представляют собой прирост затрат относительно имеющегося уровня; это же относится и к эффектам. В данном случае это разница между двумя сравниваемыми технологиями.
ICER равен €30 000 за один дополнительный ГКЖ. В третьем квадранте технология дешевле, но менее эффективна, чем сравниваемая. Другими словами, технология в этом квадранте экономит ресурсы в ущерб здоровью. На практике основным условием финансирования является клиническая эффективность новой технологии. Прежде чем проводить экономическую
Рис. 2. Средние затраты и эффекты нескольких сравниваемых технологий в расчете на 1 пациента.
оценку новой технологии, ЛПРам требуется представить доказательства клинической эффективности новой технологии по сравнению с заменяемой. При отсутствии таковых оценка экономической эффективности от внедрения новой технологии даже не будет рассматриваться [1].
Формула ICER ограничивает сравнительный анализ только двумя технологиями: старой и новой. Что делать, если необходимо выбрать лучшую медицинскую технологию из 3 и более вариантов? Допустим, что мы сравниваем 4 технологии, различающиеся по затратам и эффектам для одной и той же популяции больных. Разместим их на рисунке 2. В отличие от системы координат, представляющих разницу затрат и эффектов между сравниваемыми технологиями (рис. 1), здесь на осях координат мы отложим затраты и эффекты на одного пациента (средние значения). В этом случае ICER будет представлять собой угол наклона отрезка, соединяющего любые две точки (медицинские вмешательства) [2]. Считается, что в квадранте I технология имеет наименьший ICER, а значит, экономически эффективнее та технология, которая находится в этом квадранте левее остальных, а отрезок, соединяющий сравниваемые технологии, расположен ниже других. На рисунке 2 наибольший эффект дает
технология «С», однако она и наиболее затратна. Среди сравниваемых технологий наименее затратной, но и менее эффективной является технология «А». Особым случаем на графике считается технология «D», которая эффективнее, но в то же время более затратна, чем технология «В». В экономике это называется продленным доминированием (extended dominance) [3]. Технологии «В» и «С» соединяет отрезок, лежащий ниже технологии «D»; это означает, что ICER, сравнивающий «В» и «С», меньше, чем ICER для «В» и «D» или «D» и «С». Технологию «D» следует исключить из рассмотрения, т.к. над ней доминируют технологии «В» и «С». Линия 0ABC называется границей экономической эффективности (cost-effectiveness frontier). Угол наклона границы экономической эффективности должен быть положительным и монотонно возрастающим [4].
Представление ICER в клинико-экономической литературе
В клинико-экономической литературе результаты ОМТ обычно представлены в табличной форме. Рекомендуется приводить результаты анализов «затраты-эффективность» и «затраты-полезность» с указанием инкрементных затрат и эффектов. Например, ре-
Таблица 1. Результаты анализов «затраты-эффективность» и «затраты-полезность»
Стратегии лечения Затраты ГКЖ ГСЖ ICER
Всего Инкрементные Всего Инкрементные Всего Инкрементные Затраты за 1 ГКЖ Затраты за 1 ГСЖ
Стандартное лечение $14 912 $2 725 0,302 0,011 0,62 0,018 $255 970 $160 583
Генетический тест EML4-ALK $17 638 0,313 0,64
21
Примечание. ГКЖ - год качественной жизни. ГСЖ - год сохраненной жизни. ICER (incremental cost-effectiveness ratio) - инкрементное соотношение «затраты-эффективность». Источник: Djalalov, et al. [5].
н 2
d
о
о. <
X
>
d
*
ш 5
22
зультаты экономической оценки генетического теста EML4-ALK и последующего лечения кризотинибом позитивных больных раком легких в стадии метастазов можно интерпретировать следующим образом: генетическое тестирование ЕМЬ4-АЬК с последующим лечением позволит получить выгоду в виде дополнительных 0,11 ГКЖ при дополнительных затратах $2725 в среднем на одного пациента (табл.1).
Методологические проблемы при расчете ЮЕЯ
Хотя ICER и получил широкое распространение во многих странах мира как критерий для принятия решений, он не лишен недостатков методологического характера [1]:
1. Сравнение ICER для различных медицинских технологий возможно только при условии, если числитель (затраты) и знаменатель (эффекты) для различных технологий будут выражены в одинаковых единицах. Затраты обычно выражаются в денежных единицах, эффекты выражаются в ГКЖ или ГСЖ.
2. Методология расчета ICER, включая расчет ин-крементных затрат и эффектов для различных вмешательств, должна быть одинакова. В противном случае результаты сравниваемых технологий будут несопо-
CL
О
LO -О
m
х
ш
О ^
О X
X
ш
о
X
а)
Инкрементный эффект, t ICER распространен на несколько квадрантов.
б) ICER сосредоточен в одном квадранте
о: Рис. 3. Система координат и неопределенность ICER.
■5 Источник: а) Djalalov, et al. [6], б) Cleemput, et al. [1].
ставимы, а само сравнение бесполезно для принятия решений.
3. Отрицательный ICER трудно интерпретировать, если не использовать систему координат «затраты-эффективность», т. к. сравниваемый вариант может располагаться как во втором (доминирующем), так и в четвертом (недоминирующем) квадранте.
4. Данные, используемые для определения инкре-ментных затрат и эффектов при расчете ICER, являются оценочными, а значит, в какой-то степени неопределенными. Неопределенность ICER может быть выражена в виде доверительного интервала (confidence interval) эмпирических данных. Проблема заключается в том, что ICER в пределах доверительного интервала может распространиться на другие квадранты и это очень затрудняет интерпретацию результатов (рис. 3a).
Пороговое значение ICER
Пороговое значение ICER представляет собой максимальные затраты за единицу исхода (годы качественной или сохраненной жизни), которые готов оплатить плательщик в лице государства или страховой компании. На рисунке 1 порог эффективности показан в виде пунктирной линии, делящей квадранты I и III. В случае если ICER вмешательства будет находиться выше этой линии, то данное вмешательство является экономически неэффективным. Причиной этому могут служить: 1) данная технология не является доминантной, или подавляется (dominated) альтернативной; 2) ICER находится в 4 квадранте (технология относительно менее эффективна и более затратна).
Для определения порогового значения ICER необходимы следующие условия [1]:
• фиксированный бюджет, выделенный на здравоохранение;
• оптимизация здоровья населения при фиксированном бюджете как основная задача ЛПРов;
• наличие всеобъемлющей информации о затратах и эффектах по всем медицинским технологиям;
• независимость программ здравоохранения (медицинских технологий) друг от друга и возможность их внедрения по частям;
• независимость ICER от сокращения программы здравоохранения.
Если новая технология потребует меньше ресурсов в расчете на один ГКЖ, чем последняя (по рангу) при выполнении перечисленных условий строится таблица, где технологии ранжируют по величине ICER - от наименьшего значения к наибольшему. ICER последней профинансированной технологии будет рассматриваться как пороговое значение для новых технологий. Если новая технология затратит меньше ресурсов на производство одного ГКЖ (QALY), чем последняя (по рангу) профинансированная технология, то экономически более выгодно профинансиро-
Вид медицинского Вмешательства ДС ДЕ ДС/iE Кол-во больных, получивших лечение, N Инкрементный Эффект N x ДЕ Полные инкрементные Затраты N x ДС Необходимый бюджет на текущий год*
А 100 000 20 5 000 10 200 1 000 000 300 000
В 300 000 30 10 000 20 600 6 000 000 600 000
С 50 000 2 25 000 30 60 1 500 000 100 000
ДС - прирост затрат; &Е - прирост эффективности. *Определяется ЛПРами, исходя из наличия ресурсов.
вать новую технологию вместо старой. Если новое вмешательство более затратно в плане обеспечения дополнительного ГКЖ, то следует оставить существующую технологию, так как замена приведет к снижению общего здоровья населения [1].
Рассмотрим использование ICER при распределении ресурсов в системе здравоохранения на примере трех медицинских технологий (табл. 2), примененных для лечения трех различных заболеваний.
На основании инкрементных затрат и эффектов рассчитаем ICER для каждой медицинской технологии. Затем проранжируем ICER от самого низкого значения к самому высокому. Следует иметь в виду, что самый высокий ICER означает наименее экономически эффективную технологию. Выбор технологии зависит от бюджета. Распределение ресурсов начинается с выделения средств на технологии с наименьшим ICER к наибольшему и т. д., пока бюджет не будет полностью исчерпан. В нашем примере, если фиксированный бюджет на текущий год составит 850 000, то будут профинансированы технологии «А» и «В», а также часть медицинской технологии «С», Необходимый бюджет на текущий год определяется ЛПРами, задачей экономистов, проводящих анализ, является определение приоритетности внедрения и полного объема ресурсов для получения максимального эффекта от внедрения технологий. Для каждой новой технологии, при фиксированном бюджете, рассчитывается ICER и по этому показателю сравнивают последнюю по ранжированию технологию с новой.
Использование пороговых значений
Пороговые значение ICER для экономических расчетов «затраты-эффективность» и «затраты-полезность» определяются или решением ЛПРов, или путем анализа последних принятых решений по финансированию технологий. В таблице 3 представлен обзор пороговых значений ICER в различных странах. В США используют пороговые значения в $50 000/ГКЖ. Считается, что эта цифра отражает результат экономической оценки проведения диализа при острой почечной недостаточности. Однако некоторые исследования показывают, что $50 000/ГКЖ - это, скорее всего, некое округленное эмпирическое значение, представляющее собой готов-
ность платить за новые технологии («willingness to pay») и их альтернативную стоимость («opportunity cost») [7].
^стема здравоохранения Англии и Уэльса - единственная в мире, где рекомендации органа по оценке медицинских технологий - Национального института здоровья и кинического совершенствования (National Institute for Health and Clinical Excellence, NICE) являются обязательными для обоснования принятия решений о финансировании. Стараясь придерживаться фиксированного бюджета, ЛПР в NICE считают, что финансирование новой медицинской технологии должно базироваться на том, что прирост здоровья населения, обеспечиваемый новой технологией, должен превысить недополученное (forgone) здоровье от неиспользования старой технологии, поскольку при фиксированном бюджете старая технология финансироваться не будет. Другими словами, пороговое значение представляет собой оценку недополученного населением здоровья в условиях недостатка средств при фиксированном бюджете [9]. Объясним это на примере. Допустим, у нас имеется фиксированный бюджет в $100. За эти деньги старая технология «А» даст прирост здоровья (или эффект) в 1 ГКЖ; а новая технология «В» - в 1,1 ГКЖ. Естественно, ЛПР будут финансировать технологию «В», обеспечивающую более высокую отдачу от вложенных средств, тогда как старая технология «А» из-за отсутствия лишних средств финансироваться не будет.
В Канаде пороговые значения варьируются в широком диапазоне, т. к. на принимаемые решения влияют политические силы, общественное мнение, социальные и другие факторы. Онкологические препараты и средства паллиативного лечения имеют более высокие пороговые значения, чем другие лекарства.
Следует отметить, что использование экономической оценки при принятии решений о финансировании имеет некоторые ограничения институционального характера. Так, в европейских странах расходы на здравоохранение разделены на несколько бюджетов. Это означает, что ЛПР рассматривают каждый бюджет по отдельности и не учитывают полное влияние технологии на все бюджеты. Между тем использование нового лекарства может увеличить бюджет на препараты, но в тоже время сократить расходы на другие медицинские ресурсы [9].
23
н 2 с о
S 2 х ч
о
о. <
X
>
4
*
ш
5
Таблица 3. Пороговые значения ICER при использовании анализа «затраты-эффективность» и «затраты-полезность»
Страна Пороговые значения в местной валюте Пороговые значения в евро
Австралия 42 000 - 76 000 AUS $ за ГСЖ 24 700-44 700 € за ГСЖ
Канада 20 000 - 100 000 CAN $ за ГКЖ 12 700 - 63 300 € за ГКЖ
Англия и Уэльс 20 000 - 30 000 £ за ГКЖ 22 800 - 34 100 € за ГКЖ
Голландия 20 000 - 80 000 € за ГКЖ 20 000 - 80 000 € за ГКЖ
Новая Зеландия 3000 - 15 000 NZ $ за ГКЖ 1400 - 7200 € за ГКЖ
США 50 000 US $ за ГКЖ 34 000 € за ГКЖ
24
Примечание: ГСЖ - год сохраненной жизни, ГКЖ - год качественной жизни. Использован обменный курс евро за 14 сентября 2009 г. Источник: Э1тоепв [8].
CL
О
L0 _ü m
х
ш
О ^
О X
X
ш
о
X
ш
2. АНАЛИЗ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ (АЧ)
Как было отмечено ранее, в моделях ОМТ результаты анализа выражаются в виде соотношения инкре-ментных затрат и эффектов. Как следствие, результаты в значительной степени зависят от уровня достоверности, неопределенности, или погрешности (uncertainty) различных факторов7. Это может относиться к методологии построения модели, т. е. к так называемой структурной погрешностью (structural uncertainties), или к значениям, используемым в моделях и называемым погрешностью параметров (parameter uncertainty). Для определения влияния различных видов погрешности на результаты модели используется анализ чувствительности (sensitivity analysis), составляющий важную часть экономической оценки. Анализ чувствительности (АЧ) позволяет оценить достоверность выводов, представленных в ОМТ, и рассматривает степень сопоставимости результатов исследований, выполненных в различных странах.
Методика проведения АЧ
Ниже приведены этапы проведения АЧ [10]: Этап 1. Определение всех параметров и методов моделирования, требующих проведения АЧ. Параметры, выбранные для АЧ, должны соответствовать одной из следующих характеристик:
• являются наиболее важными с точки зрения ЛПРов;
• оказывают наибольшее влияние на ICER;
• имеют наибольшую погрешность;
• отличаются от полученных в ранее опубликованных работах.
В экономическом анализе должно быть представлено обоснование того, почему те или иные параметры не были включены в АЧ. Причинами невключения может быть отсутствие погрешности либо минимальное влияние параметра на результат анализа [3].
Этап 2. Определение интервала возможных значений параметров, которые будут представлены в
7 Uncertainty в контексте ОМТ переводится как неопределенность
или погрешность. В технической литературе modeling uncertainties означают погрешности моделирования.
основном варианте анализа. Интервал значений, используемых при АЧ, определяется исходя из данных литературы и экспертной оценки и с учетом вариаций элементов выборки, а также мнения исследователей.
При определении погрешности параметров должно быть рассмотрено следующее:
• для детерминированного (факторного) анализа8 -наибольшее и наименьшее значение каждого ключевого параметра;
• для вероятностного (стохастического) анализа - диапазон вариаций клинических данных, стандартное отклонение и 95% доверительный интервал для ключевых параметров.
При определении структурных погрешностей (погрешностей моделирования) должно быть рассмотрено следующее:
• использование альтернативой структуры модели путем включения или исключение отдельных блоков модели;
• включение или исключение определенных видов затрат и эффектов;
• результаты подобного анализа, проведенного с теми же данными, но другими исследователями. Этап 3. Выбор метода для анализа погрешности и
использование АЧ для оценки. Вначале рекомендуется провести односторонний АЧ, чтобы понять влияние каждого параметра на результаты модели, после чего можно перейти к многостороннему или вероятностному АЧ, если этого требуют цели и задачи экономической оценки.
Этап 4. Последним этапом АЧ является интерпретация результатов. Исследователь должен дать ответы на следующие вопросы: 1) какие параметры оказывают наибольшее и наименьшее влияние на результат,
2) насколько достоверны полученные результаты и
3) насколько значимы полученные результаты для внедрения оцениваемой медицинской технологии.
8 Детерминированный факторный анализ — это методика изучения влияния на конечный показатель различных факторов, связь между которыми имеет функциональный характер. URL: http://economuch.com/finansovo-hozyaystvennoy-anaHz/determi-nirovannyiy-faktomyiy-analiz-sposob-8251.html.
Односторонний АЧ
Наиболее распространенным методом АЧ является односторонний анализ, при котором изменяют один параметр и определяют влияние этого изменения на результат модели. Изменение параметра на возмож-
на рисунке 6 показано, что ICER данной медицинской технологии будут меньше порогового значения в £20 000^А1У, если стоимость технологии ниже £270. Если же стоимость технологии увеличится, она станет экономически неэффективной.
Распространенность АРОЕеД у пациентов с УКН Частота прогрессирования БА при лечении донепезилом Частота прогрессирования БА при лечении альтернативной технологией
Стоимость лечения донепезилом Стоимость лечения ривастигмином Стоимость генетического теста АРОЕе4
f- -п
1 ^—
i ■ш
CT
г ь-1
$0 $100,000 $200,000 $300,000 $400,000
Рис. 4. Пример диаграммы торнадо: односторонний анализ чувствительности.
УКН - умеренные когнитивные нарушения; БА - болезнь Альцгеймера.
ную величину доверительного интервала производится при условии неизменности остальных параметров. Для того чтобы определить, какой параметр модели оказывает наибольшее влияние на результат, следует изменить каждый параметр на одинаковую величину, например на 20%, и сравнить результаты модели для всех параметров графически с помощью так называемой диаграммы торнадо. На рисунке 4 показаны результаты одностороннего АЧ экономической оценки превентивного лечения донепезилом больных с умеренными когнитивными нарушениями (УКН) и мутацией АРОЕе49. Односторонний АЧ показал, что результаты модели более чувствительны к частоте прогрессирования УКН в легкую форму болезни Альцгеймера (БА) и к стоимости лечения донепези-лом, но менее чувствительны к распространенности мутации и стоимости генетического теста АРОЕе4.
Односторонний анализ может также выявить значимость динамических изменений одного параметра. На рисунке 5 показана зависимость ICER от распространенности мутации EML4-ALK у больных раком легких. Из графика можно сделать вывод, что чем меньше распространенность мутации EML4-ALK, тем выше ICER, а значит, какое-либо новое вмешательство будет в этих условиях экономически малоэффективным.
Другим видом одностороннего АЧ является анализ пороговых значений (threshold analysis). Пороговым называют такое значение параметра, при котором выводы экономического анализа меняются. К примеру,
Рис. 5. Пример динамического изменения одного параметра при одностороннем АЧ.
9 Исследования показали (Petersen et al 2005), что генетическая мутация АРОЕе4 у людей старшего возраста с УКН увеличивает риск развития болезни Альцгеймера. Превентивное лечение донепези-лом позволяет отсрочить на некоторое время начало этой болезни.
Рис. 6. Анализ пороговых значений.
Примечание: Base case - основной вариант исследования. Источник: Taylor, et al. [11].
Многосторонний АЧ
Односторонний анализ полезен для демонстрации влияния одного параметра на результаты модели. Однако бывают случаи, когда ЛПР необходимо знать, как одновременное изменение двух или трех параметров
25
н 2
d
о
о. <
X
>
d
*
ш 5
26
CL
О
LQ _0 ш
X
ш
о ^
о
X
X
ш
Рис. 7. Пример двустороннего анализа чувствительности.
модели могут повлиять на результат. Пример двухстороннего АЧ приведен на рисунке 7, показывающем зависимость ICER от распространенности генетической мутации ЕМЬ4-ЛЬК и от стоимости лечения кризоти-нибом. ICER основного варианта модели находится далеко от пороговых значений, что объясняется высокой стоимостью лекарства и низкой распространенностью мутации у больных раком легких. Данный анализ позволяет определить, насколько нужно снизить стоимость кризотиниба при одновременном увеличении частоты мутации, чтобы ICER находился в границах пороговых значений и, соответственно, чтобы данную технологию можно было рекомендовать к финансированию. Исследования показали, что частота мутации ЕМЬ4-ЛЬК увеличивается до 20-30% у некурящих женщин азиатской национальности, страдающих несквамозным немелкоклеточным раком легких [12]. Следует, однако, отметить, что с увеличением числа параметров в многостороннем АЧ представление и интерпретация результатов становятся затруднительными.
Одним из методов определения достоверности всех параметров модели является проведение экстремального АЧ, иногда называемого анализом сценариев. В этом случае рассматривается один сценарий с самыми оптимистичными показателями параметров и другой сценарий с наименее благоприятными показателями. Значения для сценариев выбираются из доверительного интервала параметров.
из других источников. В медицинской литературе это значение часто сопровождает информация о доверительном интервале (ДИ). Например, вероятность прогрессирования у больных раком молочной железы составляет 50% (95% ДИ 37-78%). Доверительный интервал показывает распределение возможных значений данного параметра и отражает вероятную погрешность модели.
Вероятностный АН позволяет рассмотреть возможные погрешности одновременно для всех параметров путем выборки потенциальных параметров из распределения ДИ. Погрешности параметров, определяемые по доверительному интервалу, образуют вероятность распределения. Для проведения вероятностного АЧ необходимы следующие данные:
• среднее значение;
• стандартное отклонение;
• конфигурация (shape) распределения анализируемых данных.
Вероятностный АЧ осуществляется с помощью компьютерных программ Macros в Excel, в специальных программах по моделированию TreeAge, WinBUGS и т.д. Процесс заключается в случайной выборке одного из значений в пределах доверительного интервала для каждого параметра10. Количество повторений может в некоторых случаях превышать 100 000. В системе координат «затраты-эффектив-ность» результаты вероятностного анализа будут выражаться в виде «облака». Расположение и концен-
о
X
ш
Вероятностный анализ чувствительности
Каждому параметру модели соответствует значение, определенное по результатам систематического обзора, клинического исследования или по данным
10 Другое название этого метода - симуляция Монте-Карло второго порядка. Симуляция Монте-Карло первого порядка, или микросимуляция рассматривает стохастические погрешности, вызванные гетерогенностью характеристик пациентов.
трация облака определяют характер погрешности: 1) если облако рассредоточено (рис. 3а), то имеется много погрешностей, или неопределенности параметров, и 2) если облако сосредоточено вокруг какого-то центра (рис. 3б), то, соответственно, неопределенностей меньше.
3. ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ОМТ
Раздел «Обсуждение» (Discussion) является неотъемлемой частью публикаций по ОМТ. Авторы обзоров экономической литературы основное внимание уделяют разделам «Результаты» и «Обсуждение», где сосредоточены основные суждения и интерпретация данных. В разделе «Обсуждение» количественным результатам анализа «затраты-эффективность» дается качественная оценка в контексте гипотезы, определившей цель и задачи данного исследования и послужившей мотивацией для его проведения. Обсуждение результатов экономической оценки имеет определенную структуру, следование которой отражает уровень и качество опубликованной работы.
Раздел «Обсуждение» рекомендуется представлять, придерживаясь следующей последовательности изложения [13]:
1. Краткое резюме ключевых результатов. Основной упор должен быть сделан на вклад, который полученные данные вносят в имеющиеся знания.
2. Обсуждение методов получения данных и их интерпретация.
3. Сравнение полученных данных с соответствующими результатами других опубликованных работ.
4. Обсуждение ограничений (недостатков) данного исследования. Что было предпринято для минимизации ограничений модели?
5. Рекомендации, касающиеся направлений будущих исследований.
6. Клиническое значение проведенного исследования (представляется в заключении).
Обсуждение ограничений (недостатков) экономической оценки является ключевым моментом исследования, т. к. позволяет объяснить ЛПР возможную сопоставимость результатов, потенциальные ошибки и допустимые отклонения. Например, экономическая оценка превентивного лечения донепезилом больных с умеренными когнитивными нарушениями (УКН) и мутацией АРОЕе4, о котором говорилось ранее, имеет существенные ограничения из-за отсутствия общепринятых и обоснованных критериев диагностики УКН, что ставит под сомнение использование показателей клинической эффективности в некоторых исследованиях. Отдельные медицинские технологии, например пренатальное генетическое тестирование для определения маркеров возможных заболеваний, поднимают этические вопросы, не связанные с экономической оценкой. Обсуждение подобных проблем
улучшает имидж исследования и не допускает упрощенного толкования результатов анализа «затраты-эффективность».
В заключении экономической оценки следует остановиться на том, является ли исследуемая технология экономически эффективной. Поскольку «затра-ты-эффективность» - понятие относительное, нужно избегать абсолютных утверждений. Лучше использовать более нейтральные выражения, такие, как «более (или менее) экономически эффективна, чем сравниваемая технология», за исключением тех редких случаев, когда новая технология сберегает затраты [14].
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Результаты экономической оценки медицинской технологии должны быть представлены в стандартной форме, включающие ICER, анализ чувствительности и обсуждение полученных данных. Различия в представлении результатов усложняют поиск, интерпретацию и использование информации. Экономические модели должны быть прозрачными, достоверными и дающими возможность для воспроизводства результатов. Такой подход позволит ЛПРам правильно интерпретировать результаты ОМТ, определить важность принятых допущений и имеющихся погрешностей. Кроме того, данные экономической оценки должны быть представлены последовательно и подробно и включать детальное описание не только ICER, но и других исходов. Важной частью экономического анализа является анализ чувствительности, и его отсутствие свидетельствует о низком качестве исследования. АЧ помогает оценить достоверность сделанных выводов и возможность использования результатов работы другими исследователями.
ЛИТЕРАТУРА
1. Cleemput I, Neyt M, Thiry N, De Laet C, Leys M. Threshold values for cost-effectiveness in health care. Health Technology Assessment (HTA). Brussels: Belgian Health Care Knowledge Centre (KCE); 2008. KCE reports 100C (D/2008/10.273/96).
2. Weinstein MC. Principles of cost-effective resource allocation in health care organizations. Int J Technol Assess Health Care. 1990; 6(1): 93-103.
3. Drummond MF, Sculpher MJ, Torrance GW, O'Brien BJ, Stoddart GL. Methods for the economic еvaluation of health oare рrogrammes. Oxford University Press 2005, third edition, p. 128.
4. Krahn M. PPT Slides for HPME Advance modeling course iHPME UofT 2012.
5. Djalalov S, Beca J, Hoch JS, Krahn M, Tsao MS, Cutz JC, Leighl NB. Cost effectiveness of EML4-ALK fusion testing and first-line crizotinib treatment for patients with advanced ALK-positive non-small-cell lung cancer. J Clin Oncol. 2014; 32(10): 1012-1019.
6. Djalalov S, Yong J, Beca J, Black S, Saposnik G, Musa Z, Simino-vitch K, Moretti M, Hoch JS. Genetic testing in combination with preventive donepezil treatment for patients with amnestic mild cognitive impairment: an exploratory economic evaluation of personalized medicine. Mol Diagn Ther. 2012; 16(6): 389-399.
7. Grosse S. Assessing cost-effectiveness in healthcare: history of the $50,000 per QALY threshold. Expert Review of Pharmacoeconomics & Outcomes Research. 2008; 8(2): 165-178.
27
28
CL
О
LO _ü m
8. Simoens S. How to assess the value of medicines? Frontiers in pharmacology. September 2010; Volume 1; Article 115.
9. Claxton K., et al. Methods for estimation of the NICE cost-effectiveness threshold. URL: https://www.york.ac.uk/che/research/teehta/ thresholds/.
10. Walker D, Fox-Rushby J. Allowing for uncertainty in economic evaluations: qualitative sensitivity analysis. Health Policy Plan. 2001; 16(4): 435-443.
11. Taylor M. What is sensitivity analysis? URL: https://www.whatis-series.co.uk.
12. Kwak EL, Bang YJ, Camidge DR, et al. Anaplastic lymphoma ki-nase inhibition in non-small-cell lung cancer. N Engl J Med. 2010; 363: 1693-1703.
13. Submitting a manuscript to medical decision making - Information for authors. URL: http://www.sagepub.com/upm-data/21560_ mdm_subguide.pdf.
14. Siegel JE, Weinstein MC, Russell LB, Gold MR. Recommendations for reporting cost-effectiveness analyses. Panel on cost-effectiveness in health and medicine. JAMA. 1996; 276(16): 1339-1341.
REFERENCE
1. Cleemput I, Neyt M, Thiry N, De Laet C, Leys M. Threshold values for cost-effectiveness in health care. Health Technology Assessment (HTA). Brussels: Belgian Health Care Knowledge Centre (KCE); 2008. KCE reports 100C (D/2008/10.273/96).
2. Weinstein MC. Principles of cost-effective resource allocation in health care organizations. Int J Technol Assess Health Care. 1990; 6(1): 93-103.
3. Drummond MF, Sculpher MJ, Torrance GW, O'Brien BJ, Stoddart GL Methods for the economic evaluation of health care programmes. Oxford University Press 2005, third edition, p. 128.
4. Krahn M. PPT Slides for HPME Advance modeling course iHPME UofT 2012.
5. Djalalov S, Beca J, Hoch JS, Krahn M, Tsao MS, Cutz JC, Leighl NB. Cost effectiveness of EML4-ALK fusion testing and first-line crizotinib treatment for patients with advanced ALK-positive non-small-cell lung cancer. J Clin Oncol. 2014; 32(10): 1012-1019.
6. Djalalov S, Yong J, Beca J, Black S, Saposnik G, Musa Z, Simino-vitch K, Moretti M, Hoch JS. Genetic testing in combination with preventive donepezil treatment for patients with amnestic mild cognitive impairment: an exploratory economic evaluation of personalized medicine. Mol Diagn Ther. 2012; 16(6): 389-399.
7. Grosse S. Assessing cost-effectiveness in healthcare: history of the $50,000 per QALY threshold. Expert Review of Pharmacoeconom-ics & Outcomes Research. 2008; 8(2): 165-178.
8. Simoens S. How to assess the value of medicines? Frontiers in pharmacology. September 2010; Volume 1; Article 115.
9. Claxton K., et al. Methods for estimation of the NICE cost-effectiveness threshold. URL: https://www.york.ac.uk/che/research/teehta/ thresholds/.
10. Walker D, Fox-Rushby J. Allowing for uncertainty in economic evaluations: qualitative sensitivity analysis. Health Policy Plan. 2001; 16(4): 435-443.
11. Taylor M. What is sensitivity analysis? URL: https://www.whatis-series.co.uk.
12. Kwak EL, Bang YJ, Camidge DR, et al. Anaplastic lymphoma kinase inhibition in non-small-cell lung cancer. N Engl J Med. 2010; 363: 1693-1703.
13. Submitting a manuscript to medical decision making - Information for authors. URL: http://www.sagepub.com/upm-data/21560_ mdm_subguide.pdf.
14. Siegel JE, Weinstein MC, Russell LB, Gold MR. Recommendations for reporting cost-effectiveness analyses. Panel on cost-effectiveness in health and medicine. JAMA. 1996; 276(16): 1339-1341.
Сведения об авторах:
Джалалов Санджар Чингизович
старший аналитик, фармакоэкономическая группа онкологического комитета провинции Онтарио, д-р экон. наук
Джалалова Дильфуза Хамидовна
научный ассистент, фармакоэкономическая группа онкологического комитета провинции Онтарио, к-т пед. наук
Джефри Стюарт Хоч
директор фармакоэкономической группы онкологического комитета провинции Онтарио, профессор Университета Торонто, Ph. D
Адрес для переписки:
30 Bond Street, St. Michael Hospital, Health Economics Department M5B 1W8 Toronto Canada 416-864-6060 ext. 2194
E-mail: HochJ@smh.ca; sandjar.djalalov@cancercare.on.ca
Writing committee:
Djalalov Sandjar Chingizovich
Senior Analyst, Pharmacoeconomics Research Unit, Cancer Care Ontario, Doctor of Economics
Djalalova Dilfuza Khamodovna
Research Assistant, Pharmacoeconomics Research Unit, Cancer Care Ontario, Candidate of Pedagogy
Jeffrey Stewart Hoch
Director of Pharmacoeconomics Research Unit, Cancer Care Ontario, Associate Professor, University of Toronto, Ph. D
Contact information:
30 Bond Street, St. Michael Hospital, Health Economics Department M5B 1W8 Toronto Canada 416-864-6060 ext. 2194
E-mail: HochJ@smh.ca; sandjar.djalalov@cancercare.on.ca
X
Ш
о ^
О X
X
ш
о
X
m ш
