CC BY
152
Многокритериальный анализ как инструмент поддержки принятия решений: обзор методов и возможностей их применения в оценке технологий здравоохранения
В.К. Федяева1, В.В. Омельяновский1,2, О.Ю. Реброва1, 3
1 Академия при Президенте Российской Федерации, РАНХиГС, Москва, Россия
2 Научно-исследовательский финансовый институт Министерства финансов РФ, Москва, Россия
3 Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова Министерства здравоохранения РФ, Москва, Россия
Данная статья представляет собой обзор методов и применений многокритериального анализа, являющегося в настоящее время мировым трендом в инструментарии поддержки принятия решений в области оценки технологий здравоохранения. Предлагается применение многокритериального анализа в целях регулирования финансирования редких заболеваний в РФ.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: многокритериальный анализ, оценка технологий здравоохранения, принятие решений, редкие заболевания.
30
CL
О
LQ _0 Ш
X
ш
о ^
о
X
X
ш
о х
Принятие решений в здравоохранении представляет собой сложный и часто неструктурированный процесс, который опирается на разрозненные доказательства и оценочные суждения. Политика основанного на доказательствах здравоохранения как правило опирается на доказательные данные, предоставленные разработчиками медицинских технологий (фармацевтическими компаниями и др.). При этом большое количество и доступность разрозненных и порой неоднозначных доказательств не способствует облегчению процесса принятия решения [1]. Таким образом, представляется необходимым упорядоченный учет влияния тех или иных доказательств на процесс принятия решения.
В области оценки технологий здравоохранения (ОТЗ) традиционно доминирует анализ соотношения затрат и эффективности (cost-effectiveness analysis) как главный аргумент, используемый при принятии решения. Однако в последние несколько лет в области ОТЗ произошел подъем интереса к использованию анализа на основании большего числа критериев, или многокритериальному анализу (МКА), как инструмента поддержки принятия решений. В качестве таких критериев могут использоваться клиническая эффективность лекарственных препаратов, уровень инновационности, методологическое качество клинических исследований, качество досье (т.е. правильность организации и точность представленной информации), экономическая приемлемость, цена медицинской технологии и ее влияние на бюджет, а также некоторые другие [2].
Таким образом, МКА может быть определен как инструмент, поддерживающий и облегчающий процесс принятия решений, как подход, основанный на использовании нескольких критериев и обеспечивающий выбор той или иной альтернативы. Применение МКА в ОТЗ обеспечивает объективность и прозрачность оценки приемлемости различных вариантов решений [3].
МКА целесообразно использовать в следующих ситуациях:
• сравнение нескольких вариантов решения при анализе, в результате которого необходимо определить возможные как наиболее предпочтительные, так и неприемлемые варианты решений;
• сравнение вариантов решений при наличии нескольких, иногда противоречивых критериев;
• необходимость достижения компромиссного решения в ситуации, когда различные заинтересованные стороны имеют противоречивые цели или ценности [4].
Можно выделить следующие преимущества МКА как инструмента принятия решений перед традиционными инструментами принятия решения, широко используемыми в ОТЗ в настоящее время, такими как соотношение «затраты - эффективность», анализ влияния на бюджет и др.:
• МКА позволяет находить оптимальное решение в условиях избыточного количества неупорядоченных аргументов для принятия решения;
• обеспечивает последовательный и воспроизводимый процесс принятия решений путем использо-
вания единого подхода в различных контекстах принятия решений. Воспроизводимость процесса принятия решения подразумевает, что на основании определенного набора признаков различные группы лиц, принимающих решение (ЛИР), или тех же самых ЛИР на другом уровне принятия решения, учитывая одну и ту же информацию, приняли бы то же самое решение; • обеспечивает более прозрачный процесс принятия решений, т.к. на любом из уровней принятия решения внешним наблюдателям доступен набор используемых критериев и их значений. Ирозрач-ность принятия решения подразумевает, что доказательства и другие факторы, принятые во внимание, и процесс принятия решений понятны внешним наблюдателям [4, 5].
ОПЫТ ЗАРУБЕЖНЫХ СТРАН ПО ИСПОЛЬЗОВАНИЮ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО АНАЛИЗА
Формально использование МКА для установления приоритетов в отношении медицинских вмешательств и технологий в последние годы происходит все чаще и чаще, например, для определения приоритетов в ОТЗ, совместного принятия решений пациентами и врачами, оптимизации перечней лекарственных препаратов и других направлений. Однако по-прежнему его использование ограничено - недавний обзор литературы сообщил лишь о 30 исследованиях, выполненных к 2011 г. [6].
Впервые использование нескольких критериев, аргументирующих принятие решения, в ОТЗ произошло в 1980-х гг. в Нидерландах, когда правительство ввело использование таких критериев как «эффективность», «безопасность», «экономическая эффективность» и «необходимость в ОТЗ» в процесс принятия решения. Однако эти критерии не были четко определены, и на практике их использование было существенно ограничено. В настоящее время Совет здравоохранения Нидерландов предлагает использовать такие критерии как «рентабельность» и «тяжесть заболевания» и ограничивает максимальную степень эффективности затрат в размере 80 тыс. евро в QALY для высокой тяжести заболевания и примерно 10-15 тыс. евро для низкой тяжести заболевания [7].
Обзор решений британского агентства NICE о возмещении затрат на медицинские технологии показал, что практика принятия решений на основе нескольких критериев уже существует: в то время как некоторые из рассматриваемых Агентством технологий имеют стоимость более 30 тыс. фунтов стерлингов в QALY и, следовательно, квалифицируются как нерентабельные, по ним все же принимаются положительные решения о возмещении затрат, т.к. они связаны с такими факторами, как тяжесть основного заболе-
вания, лечение в конце жизни, инновационность лечения, заболеваемость малоимущих групп населения или детей и др. [8].
Кроме того, NICE опубликовал документ «Social value judgements in HTA», в котором заявляется необходимость использования ряда критериев, таких как раса, пол, возраст, социально-экономический статус пациентов, инвалидность и некоторых других в дополнение к экономической эффективности в процессе ОТЗ в случае, если медицинская технология имеет ограниченные показания для определенных групп пациентов для недопущения их дискриминации [9]. Недавно Министерство здравоохранения Великобритании предложило понятие Value-Based Pricing (VBP) для использования в сфере принятия решений в ОТЗ, которое будет включать в себя более четкие критерии, чем QALY, такие как более широкие социальные льготы, бремя болезни и терапевтическую инноваци-онность. С 2014 г. VBP будет использоваться для установления цен на все новые лекарственные средства в Великобритании.
Некоторые последовательные, рациональные и прозрачные подходы, которые можно отнести к группе методов МКА, уже разработаны и опубликованы для использования в области принятия решений в здравоохранении. Например, Онкологический комитет провинции Онтарио разработал инструмент, который поддерживает совещательный процесс принятия решения, представив вариант структурированного обобщения информации по различным аспектам лекарственных препаратов [10]. Кроме того, разработан и опубликован подход EVIDEM, рассматриваемый ниже [1].
МЕТОДЫ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО АНАЛИЗА
В настоящее время разработаны два вида многокритериального анализа решений: качественный и количественный.
Качественный МКА использует только совещательный процесс для принятия решений на основе учета многих критериев. Качественный подход может рассматривать альтернативные варианты решений, однако сам процесс принятия решения не является формализованным, и влияние критериев на выработку решения остается в основном неочевидным. Потенциальная критика этого подхода состоит в том, что процесс принятия решений не является прозрачным и, вероятно, вряд ли будет воспроизводимым. При этом учет множества разнородных факторов не подчинен заранее определенному алгоритму, и процесс принятия решения все же по-прежнему носит субъективный характер.
Количественный МКА позволяет разработать формализованный инструмент поддержки принятия
31
н 2
ч
о
о. <
X
>
ч
*
ш 2
32
о. О ш _0 ш
X
ш
о ^
О X
X
ш
о
X
решения (т.е. ранжирование альтернатив или отнесение альтернатив к той или иной категории) на основе предварительной оценки относительной важности различных критериев (весовых коэффициентов критериев) и с учетом их значений, также выраженных количественно. Разработка методики количественного МКА для решения конкретной задачи включает в себя следующие компоненты:
1) определение набора критериев, которые затем объединяются в единую математическую функцию,
2) вектора весовых коэффициентов для выбранных критериев,
3) шкал для измерения значений каждого из критериев,
4) метода отнесения полученной для каждого варианта решения оценки к соответствующему уровню приоритетности (в случае необходимости) [3].
Количественные методы МКА различаются способами вычисления относительных весов критериев и числовых значений критериев, которые затем используются для принятия решения. Существует несколько количественных методов МКА: элементарные модели, модели измерения ценности, модели предпочтения и модели референсного уровня.
Элементарные модели - это группа методов (максимин, максимакс, метод Гурвица и др.), которые требуют учета частичных субъективных предпочтений в рамках процесса принятия решений. Эти методы просты, быстро и относительно легко реализуемы как в разработке, так и применении, они не требует сложных математических навыков у исследователя, предполагают проведение анализа чувствительности, однако стоит отметить, что данный метод никогда не применялся в области ОТЗ [6].
Другая группа моделей - модели измерения ценности, к ним относятся простая линейная аддитивная модель, мультиатрибутивная модель ценности, муль-тиатрибутивная модель полезности и аналитическая иерархическая модель. Эти методы позволяют выбирать альтернативу путем сравнения итоговых оценок различных альтернатив. При этом сначала проставляются оценки по каждому критерию, а затем по ним вычисляется функция для каждой из альтернатив, подлежащих анализу. Это наиболее популярная группа методов МКА, в т.ч. в области ОТЗ. Эти методы являются интуитивно понятными и простыми в реализации. Следует заметить, однако, что в данной группе методов существует опасность компенсационного эффекта: низкий вклад одного критерия может быть компенсирован высоким вкладом другого критерия. Приведем пример. При оценке различных методов лечения рака лица, принимающие решения (ЛПР), будут искать альтернативы, которые являются достаточно эффективными с приемлемым профилем безопасности. Компенсационный эффект в этом случае
может возникнуть, если альтернатива, которая имеет очень высокие показатели критерия эффективности и низкие показатели критерия безопасности, будет предпочтительней по отношению к другой, которая имеет более низкие, однако достаточные показатели по критерию эффективности и приемлемые показатели безопасности на основе суммарного балла. Такой результат может быть не оптимальным, так как негативное влияние нежелательных явлений на пациентов не будет в достаточной степени учитываться [6].
В моделях предпочтения сначала попарно сравниваются альтернативы по каждому из критериев отдельно, и определяется степень (величина) предпочтения одной альтернативы перед другими. Затем эта информация объединяется по всем критериям для каждой из анализируемых альтернатив и вычисляется величина превосходства каждой альтернативы над другими. Таким образом, наиболее предпочтительной будет признана альтернатива с наибольшей величиной превосходства [6].
В моделях референсного уровня осуществляется выбор альтернатив, которые находятся ближе всего к достижению заранее определенного желательного или приемлемого значения [6].
Таким образом, количественный подход обеспечивает прозрачность процесса принятия решения, т.е. независимость решений от сложности предоставляемых доказательств, а также прозрачность в плане ясности процесса для других заинтересованных сторон. Кроме того, количественный подход обеспечивает согласованность между различными уровнями принятия решений в силу того, что все критерии, на основании которых принимается решение, являются количественными.
Однако у группы количественных методов МКА также существуют слабые стороны, а именно: данные подходы являются достаточно жесткими и не способствующими дискуссии в силу фиксированного количества критериев и их значений, на основании которых принимается решение. Кроме того, использование одного из количественных подходов может привести к увеличению потребности в фактических данных и доказательной базы для каждой из альтернатив.
В то же время качественный подход к МКА позволяет использовать больше возможностей для формирования рекомендаций в силу использования более широкого (неограниченного) набора критериев и нефиксированного набора их значений, а также позволяет применять специфические критерии для каждого конкретного случая. Недостатками качественного подхода является то, что решения могут быть недостаточно согласованными как между различными уровнями принятия решений, так и внутри каждого уровня. По сравнению с группой количественных методов при использовании качественного подхода
ниже прозрачность и воспроизводимость процесса принятия решения в силу трудности понимания аргументации принимаемых решений лицами, находящимися вне процесса [3].
Резюмируя вышесказанное, отметим, что различные виды методов МКА, имея свои достоинства и недостатки, обеспечивают максимальный охват инструментов принятия решения в различных направлениях ОТЗ и при правильном применении значительно повышают объективность принимаемых решений.
EVIDEM КАК ИНСТРУМЕНТ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО АНАЛИЗА В ОТЗ
Одним из наиболее разработанных инструментов, относящихся к количественным методам МКА в ОТЗ, является БУШЕМ, разработанный для поддержки процесса принятия решения в области здравоохранения и обеспечивающий доступ к аргументации (доказательной базе, используемой при принятии решения) и взаимосвязь критериев принятия решения с помощью весовых коэффициентов [1]. Данный инструмент включает 4 блока критериев:
• Критерии, относящиеся к качеству доказательств:
■ Соблюдение требований органа, принимающего решение, к предоставлению аргументов.
■ Полнота и отсутствие противоречивости всех опубликованных доказательств.
■ Актуальность и обоснованность доказательств.
• Критерии, относящиеся к заболеванию:
■ Тяжесть заболевания.
■ Размер затрагиваемой заболеванием популяции.
• Критерии, относящиеся к вмешательству (медицинской технологии):
■ Текущие клинические рекомендации.
■ Ограничения медицинской технологии.
■ Доказательства клинической эффективности.
■ Доказательства безопасности.
■ Доказательства наличия исхода у пациентов.
■ Преимущества для пациентов на уровне популяции.
■ Тип выгоды, получаемой пациентом в результате лечения.
• Экономические критерии:
■ Влияние на бюджет.
■ Фармакоэкономическое соотношение «затраты/ эффективность».
■ Влияние на другие расходы.
Каждый критерий, включенный в данный опросник, имеет свой весовой коэффициент, а также соответствующую шкалу значений. Значения критериев объединяются с помощью простой линейной аддитивной модели.
Для обеспечения минимального уровня предвзятости при выявлении значений каждого из критериев была разработана пошаговая методика синтеза этих
доказательств для каждого критерия, основная цель которой заключается в том, чтобы обеспечить доступ ЛПР к информации, необходимой и достаточной для выявления значения каждого из критериев, что в свою очередь обеспечит прозрачность методики.
Несмотря на то, что данный инструмент является максимально формализованным, структурированным, обеспечивающим прозрачный доступ к доказательствам, процесс принятия решения с использованием БУШЕМ тем не менее во многом основан на достижении консенсуса среди ЛПР.
МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ И РЕДКИЕ ЗАБОЛЕВАНИЯ
Одной из наиболее сложных областей принятия решений в области финансирования здравоохранения в РФ и во всем мире является область редких заболеваний (РЗ). Лекарственное обеспечение пациентов с РЗ является одной из наиболее дорогостоящих областей медицинской помощи во всем мире, что связано с ограниченным количеством показаний, по которым могут назначаться лекарственные препараты (ЛП), предназначенные для лечения РЗ, а также ограниченной потребностью в ЛП, связанной с крайне малым количеством пациентов, и сложностью технологии изготовления ЛП. Рынок ЛП для лечения РЗ крайне узок, в связи с этим спецификой таких ЛП является крайне высокая стоимость, поскольку затраты фармацевтических компаний не могут быть компенсированы другим способом.
Поиск подходов к решению проблемы недостаточности финансирования РЗ является общемировой задачей. Одним из способов ее решения является объективное ранжирование РЗ в соответствии с уровнем приоритетности для финансирования. В настоящее время ранжирование РЗ в РФ отсутствует, т.к. применение существующих подходов к оценке технологий в здравоохранении, а также применение методики ЕУШЕМ невозможно для решения данной задачи в силу следующих причин:
• Отсутствие надежной информации о числе больных в силу несовершенства и неполноты регистров больных с РЗ.
• Отсутствие/ограниченность доказательств эффективности лекарственных препаратов, связанное с отсутствием клинических исследований высокого методологического качества.
• Невозможность использования фармакоэкономи-ческого соотношения «затраты/эффективность» из-за высокой стоимости лекарственных препаратов, предназначенных для лечения РЗ.
Таким образом, нам представляется целесообразной разработка методики МКА применительно к проблеме регулирования РЗ с использованием специфических критериев для оценки РЗ, основанных на
33
н 2
d
о
о. <
X
>
d
*
ш 5
34
характеристиках заболевания, предназначенного для него лечения, а также с учетом преимуществ, получаемых пациентом в результате лечения.
В настоящее время опубликованы результаты британского исследования применения МКА для оценки РЗ в контексте предусмотренных для их лечения ЛП [5]. Целью данного исследования было выявление критериев, важных при принятии решения по финансированию РЗ, и их относительной важности. Исследование проводилось с использованием фокус-групп, которые включали в себя представителей врачебных специальностей, специалистов экономики здравоохранения и представителей пациентских организаций. Следует отметить, что данная методика в настоящее время разработана, но не внедрена для целей поддержки принятия решения о финансировании РЗ.
Применительно к проблеме регулирования РЗ в РФ использование метода МКА, как мы полагаем, позволит решать следующие задачи:
• Сформировать научно обоснованный ранжированный список РЗ.
• Пересматривать этот список при появлении новых лекарственных препаратов (ЛП) и других медицинских технологий (МТ).
• Обоснованно включать РЗ в список либо исключать из него.
• Сравнивать конкурирующие ЛП и МТ в рамках одного РЗ.
• Осуществлять поддержку принятия решений о целесообразности государственных закупок ЛП для патогенетического лечения РЗ на федеральном и региональном уровнях.
Данная методика может быть положена в основу стратегии регулирования РЗ, число которых неуклонно увеличивается в последние годы и будет продолжать расти в будущем.
8. Rawlins M., Barnett D., Stevens A. Pharmacoeconomics: NICE's approach to decision-making. Br J Clin Pharmacol. 2010; 70(3): 346-349.
9. Devlin N., Sussex J. Incorporating Multiple Criteria in HTA: Methods and processes, Office of Health Economics, London. 2011.
10. NICE. Social value judgements: principles for the development of NICE guidance (second edition), 2008. [Электронный ресурс] // URL: http://www.nice.org.uk/media/C18/30/SVJ2PUBLICA-TI0N2008.pdf (Дата обращения 01.02.2014)
11. Martin D.K., Pater J.L., Singer PA: Priority-setting decisions for new cancer drugs: a qualitative case study. Lancet 2001; 358: 1676-1681.
Сведения об авторах:
Федяева Влада Константиновна
научный сотрудник Центра оценки технологий в здравоохранении Института прикладных экономических исследований РАНХиГС, Москва, Россия
Адрес для переписки:
117335, Москва, а/я 90 Телефон: +7 (499) 956-9528 E-mail: vlada.fedyaeva@gmail.com
Омельяновский Виталий Владимирович
директор Центра оценки технологий в здравоохранении Института прикладных экономических исследований РАНХиГС, руководитель Центра финансов здравоохранения Научно-исследовательского финансового института Министерства финансов РФ, д-р мед. наук, профессор
Адрес для переписки:
117335, Москва, а/я 90 Телефон: +7 (499) 956-9528 E-mail: vvo@hta-rus.ru
Реброва Ольга Юрьевна
профессор кафедры медицинской кибернетики и информатики РНИМУ им. Н.И. Пирогова, заместитель директора Центра оценки технологий в здравоохранении Института прикладных экономических исследований РАНХиГС, д-р мед. наук
Адрес для переписки:
117997, Москва, ул. Островитянова, д. 1 Телефон: +7 (495) 434-5478 E-mail: o.yu.rebrova@gmail.com
CL
О
LQ _0 m
х
ш
О ^
О X
X
ш
о
X
ЛИТЕРАТУРА
1. Goetghebeur M. M. et al. Evidence and Value: Impact on DEcision-Making - the EVIDEM framework and potential applications //BMC Health Services Research. 2008. - Т. 8; №.1: 270.
2. PausJenssen A.M., Singer P.A., Detsky A.S. Ontario's formulary committee: how recommendations are made. Pharmacoeconomics 2003; 21: 285-294.
3. Thokala P., Duenas A. Multiple Criteria Decision Analysis for Health Technology Assessment. Value in Health. 15(2012), 1172-1181.
4. ГОСТ Р ИСО/МЭК 31010-2011 Менеджмент риска. Методы оценки риска [Электронный ресурс] // URL: http://docs.cntd.ru/ document/gost-r-iso-mek-31010-2011 (Дата обращения 01.02.2014)
5. Sussex J., Rollet P., Garau M., Schmitt C., Kent A., Hutchings A. A pilot study of multicriteria decision analysis for valuing orphan medicines Value Health. 2013 Dec; 16(8): 1163-9.
6. Diaby V., Campbell K., Goeree R. Multi-criteria decision analysis (MCDA) in health care: A bibliometric analysis. Operations Research for Health Care. 2013; 2: 20-24.
7. Zoetermeer: Council for Public Health and Health Care. Council for Public Health and Health Care. Sensible and sustainable care. (English summary of report on www.rvz.net). 2006.
About the authors:
Fedyaeva, Vlada Konstantinovna
Researcher at the Center for Healthcare Funding of the Financial Scientific Research Institute at the Ministry of Finance of Russia, Moscow, Russia
Correspondence address:
117335, Moscow, p/o 90 Telephone: +7 (499) 956-9528 E-mail: vlada.fedyaeva@gmail.com
Omelyanovsky, Vitaly Vladimirovich
Director of the Center for Health Technology Assessment of the RANEPA, head of the Center for Healthcare Funding of the Financial Scientific Research Institute at the Ministry of Finance of Russia, PhD (Doctor of Medical Sciences), Professor
Correspondence address:
117335, Moscow, p/o 90 Telephone: +7 (495) 956-9528 E-mail: vvo@hta-rus.ru
Rebrova, Olga Yuryevna Correspondence address:
Professor at the Department of Medical Cybernetics and Informatics of 1 Ostrovityanova St., Moscow 117997
the N.I. Pirogov Russian National Research Medical University, Moscow, Telephone: +7 (495) 434-5478
Russia; deputy director of the Center for Health Technology Assessment E-mail: o.yu.rebrova@gmail.com of the Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (RANEPA); PhD, DHab
INTERNATIONAL EXPERIENCE
Multi-Criteria Decision Analysis as a Tool to Support Decision Making: a Review of its Methods and Their Applicability to Health Technology Assessment
V.K. Fedyaeva1, V.V. Omelyanovsky1 2, O.Yu. Rebrova1, 3
1 Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (RANEPA), Moscow, Russia
2 Financial Scientific Research Institute of the Ministry of Finance of Russia, Moscow, Russia
3 N.I. Pirogov Russian National Research Medical University of the Ministry of Health of Russia, Moscow, Russia
This is a review of the methods and applicability of multi-criteria decision analysis, which is at present a world-wide trend in the toolbox of methods that provide support for decision-making in the sphere of health technology assessment. We suggest that multi-criteria analysis should be used to regulate the funding of rare diseases in the Russian Federation.
KEYWORDS: multi-criteria decision analysis, health technology assessment, decision-making, rare diseases.
35
