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    完美信息的期望價(jià)值理論及其在醫(yī)藥經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)價(jià)和決策中的應(yīng)用

    2018-06-23 06:42:38陶立波
    中國醫(yī)療保險(xiǎn) 2018年5期
    關(guān)鍵詞:平均數(shù)醫(yī)藥經(jīng)濟(jì)學(xué)

    陶立波

    (中山大學(xué)藥學(xué)院 廣州 510006)

    在傳統(tǒng)的醫(yī)藥經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)價(jià)中,由于現(xiàn)實(shí)條件約束,通常是采用抽樣調(diào)查、文獻(xiàn)研究等方法來得到參數(shù)的平均水平,然后據(jù)此建立經(jīng)濟(jì)學(xué)模型開展評(píng)價(jià)并支持相關(guān)決策[1]?;谄骄鶖?shù)的分析和決策,其實(shí)會(huì)掩蓋很多問題并導(dǎo)致不公平,因?yàn)閭€(gè)體間有差異,不同的參數(shù)取值會(huì)導(dǎo)致不同的取舍結(jié)果。因此,如果能獲得個(gè)體水平的“完美”信息,從而可針對(duì)具體情況進(jìn)行差異化決策,就可以比基于平均數(shù)的決策獲得更優(yōu)結(jié)果。這是信息所能帶來的價(jià)值,也即是“完美信息的期望價(jià)值(Expect Value of Perfect Information,EVPI)”理論[2]的基本思想。

    EVPI理論在工程建設(shè)、環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域已有長期的應(yīng)用[3],在近幾十年間被引入到衛(wèi)生決策領(lǐng)域,并在西方國家獲得推廣。但該理論方法在我國的傳播和應(yīng)用還很少。本文將對(duì)EVPI理論的基本思想及其在醫(yī)藥經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用方法進(jìn)行概括性闡述,以幫助我國研究者和決策者了解該理論并在工作中加以探索和應(yīng)用。

    1 基于平均數(shù)進(jìn)行決策的弊端

    基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論,平均數(shù)是表征一組數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)的常用指標(biāo)[4]。采用平均數(shù)進(jìn)行分析和決策是常用的方法,例如在一項(xiàng)醫(yī)藥經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)價(jià)中,分別計(jì)算醫(yī)藥技術(shù)A與B應(yīng)用于一組患者后的平均成本和平均健康效果,從而計(jì)算平均水平上的增量成本效果比:(平均成本A-平均成本B)/(平均效果A-平均效果B),來支持決策。

    但是,由于個(gè)體差異,這組患者中不同個(gè)體的最優(yōu)醫(yī)藥技術(shù)可能是不同的:某些人可能適宜采用A,另一些人更適宜采用B。無論基于平均水平選擇了A或是B,都只是對(duì)一部分人正確,而對(duì)另一部分人錯(cuò)誤,從而導(dǎo)致不公平和社會(huì)損失。

    因此,這促使人們思考:如果能獲得完全的信息,了解每個(gè)個(gè)體的適宜選擇,那就可以進(jìn)行個(gè)體化決策并在整體上達(dá)到最優(yōu)效果,其價(jià)值顯然會(huì)高于基于平均數(shù)的決策結(jié)果。

    2 EVPI基礎(chǔ)理論

    完美信息的期望價(jià)值理論的基本含義,就是完整詳細(xì)地掌握每個(gè)個(gè)體的具體信息,從而在決策中為每個(gè)個(gè)體量身定制適宜的方案,以獲得最優(yōu)結(jié)果[2]。在醫(yī)藥經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)價(jià)中就可以理解為:掌握每一位患者及其每一種可能的疾病發(fā)生發(fā)展路徑,對(duì)每位患者的每種可能路徑的衛(wèi)生成本和健康產(chǎn)出進(jìn)行科學(xué)的估算,從而為每位患者均選擇最適宜的醫(yī)藥技術(shù)。如此,每個(gè)個(gè)體都獲得最優(yōu)結(jié)果,其總和就是整體最優(yōu)結(jié)果,相比基于平均數(shù)的決策結(jié)果,就會(huì)有更高的社會(huì)價(jià)值。這個(gè)價(jià)值的增量,就是獲取完美信息所能產(chǎn)生的期望價(jià)值。

    EV PI理論可以作如下公式表達(dá):假定有K個(gè)醫(yī)藥技術(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià),其目標(biāo)人群有N人,NB表示凈收益(在醫(yī)藥經(jīng)濟(jì)學(xué)中通常采用“增量效果×成本效果比臨界值-增量成本”來計(jì)算)?;谄骄竭M(jìn)行評(píng)價(jià)的方法為:Max(Average(NB,K,N)),即對(duì)于N人群選擇K個(gè)技術(shù)中平均凈收益最大者?;贓VPI的評(píng)價(jià)方式則為:Average(Max(NB,K,N)),即對(duì)于N人群中的每個(gè)人都選擇K個(gè)技術(shù)中凈收益最大者,然后取其平均數(shù)。EVPI就是兩者的差值:Average(Max(NB,K,N))- Max(Average(NB,K,N))。

    以下以一個(gè)簡(jiǎn)單的醫(yī)藥經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)價(jià)虛擬案例來對(duì)EVPI進(jìn)行說明。假定要對(duì)醫(yī)藥技術(shù)A和B進(jìn)行經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)價(jià),目標(biāo)人群共有3人,每個(gè)人經(jīng)A和B治療后的成本(萬元)和效果(QALY)如表1所示。從結(jié)果來看,根據(jù)每個(gè)患者的成本和效果,第1、3號(hào)患者的最優(yōu)策略是A(因?yàn)槠湓隽砍杀拘Ч葹?萬/QALY,低于5.5萬/QALY的界值),而第2號(hào)患者的最優(yōu)策略是B。然而,基于全部患者的平均成本和效果進(jìn)行計(jì)算,得到增量成本效果比是7.7萬/QALY,高于界值,因此最終評(píng)價(jià)結(jié)論是拒絕A而選擇B。顯然,這對(duì)于第1、3號(hào)患者都是錯(cuò)誤的決策,他們因此錯(cuò)過了性價(jià)比更高的醫(yī)藥技術(shù)A。

    在這個(gè)虛擬案例中,如果因?yàn)樾畔⒂邢藁蛴?jì)算能力不足而基于平均數(shù)進(jìn)行決策,最終會(huì)選擇B應(yīng)用于整個(gè)群體:其平均成本20萬,平均健康效果為7.7個(gè)QALY。但如果獲得了完美的信息,就可以讓第1、3號(hào)患者使用A,而讓第2個(gè)患者使用B,這樣得到的平均成本是27萬、平均健康效果是9個(gè)QALY。人均多花7萬而多獲得1.3個(gè)QALY,增量成本效果比為5.3萬/QALY(低于界值,具有經(jīng)濟(jì)性),而其凈收益為1.3QALY×5.5萬/QALY -7萬 = 0.15萬。這就是完美信息的價(jià)值,即:相比平均數(shù)決策,基于完美信息進(jìn)行個(gè)體化最優(yōu)決策,在臨界值5.5萬/QALY的情況下,能為群體增加0.15萬的額外收益。

    3 EVPI的局部分析

    上述的EVPI是對(duì)所有個(gè)體的所有可能性進(jìn)行全面掌握后(即完美信息)所能獲取的額外價(jià)值。這可以看作是增加信息能夠獲取的額外收益的上限,因?yàn)橐呀?jīng)窮盡了所有可能的個(gè)體變化信息。在具體研究和決策中,還可以對(duì)EVPI中不同的部分進(jìn)行細(xì)分,從而可獲得不同方面的信息、解決不同的問題。這其中比較常用的是參數(shù)信息的期望價(jià)值(Expect Value of Perfect Information for Parameters,EVPPI)和抽樣信息的期望價(jià)值(Expect Value of Sample Information,EVSI)。

    表1 醫(yī)藥技術(shù)A與B進(jìn)行比較的醫(yī)藥經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)價(jià)

    EVPPI是指獲得了研究中某一個(gè)或某一組參數(shù)的完美信息所得到的期望價(jià)值。在信息不充分時(shí),人們會(huì)選擇參數(shù)的某一個(gè)值(通常為平均數(shù))進(jìn)入分析和計(jì)算,得到的是該參數(shù)值水平下的結(jié)果。而在完美信息的情境下,可以對(duì)該參數(shù)所有可能的取值進(jìn)行分析,獲取在不同取值下的適宜選擇,從而達(dá)到最優(yōu)結(jié)果。類似于EVPI,EVPPI的公式表達(dá)為:EVPPI=Average(Max(NB,K,P))-Max(Average(NB,K,P))(其中P為參數(shù)值的集合),此處EVPPI的含義即為:不同參數(shù)值下K個(gè)技術(shù)中凈收益最大者的均數(shù),減去不同參數(shù)值下K個(gè)技術(shù)中凈收益平均數(shù)最大者。

    需要指出的是,EVPPI分析一般不推薦僅對(duì)單個(gè)參數(shù)開展,而是應(yīng)該選擇有關(guān)聯(lián)的一組參數(shù)。例如,研究中各種衛(wèi)生成本、各個(gè)狀態(tài)下的健康效用,或患者的各種基線情況等。推薦成組分析EVPPI的原因,一方面是變量間有關(guān)聯(lián),應(yīng)該一起分析;一方面是開展某個(gè)研究可以同時(shí)得到一組參數(shù)的情況,從而可以對(duì)不同研究的優(yōu)先度進(jìn)行分析,例如,開展成本研究可以得到一組成本參數(shù)信息,而開展健康效用調(diào)查可以得到一組健康效用值,通過分別計(jì)算成本參數(shù)組和效用參數(shù)組的EVPPI及其開展研究的成本,就可以判斷哪個(gè)研究的成本和收益更佳,從而決定哪個(gè)研究應(yīng)該優(yōu)先開展。

    EVSI是指對(duì)所需參數(shù)進(jìn)行抽樣研究所能得到信息的價(jià)值,例如開展一項(xiàng)臨床研究所得到的療效和安全性的價(jià)值。EVSI分析可探討不同樣本量所對(duì)應(yīng)的價(jià)值:如果樣本量較小,則其能體現(xiàn)的參數(shù)變化較少,因而樣本信息的價(jià)值(即EVSI)也就較??;當(dāng)樣本量足夠大時(shí),參數(shù)的所有變化都能獲得體現(xiàn),此時(shí)EVSI就是所研究參數(shù)的EVPPI。所以說,隨著抽樣研究的樣本量增加,EVSI也會(huì)不斷增加,其上限就是對(duì)應(yīng)參數(shù)的EVPPI。另一方面,樣本量增加會(huì)導(dǎo)致研究的成本也增加,當(dāng)研究成本超過收益(EVSI)時(shí)就意味著開展該研究是“不經(jīng)濟(jì)”的。基于這樣的方法,就可以從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度來探討抽樣研究的最佳樣本含量。

    基于上述EVPI理論的思想,還可以對(duì)不同方面的信息價(jià)值進(jìn)行分析,例如探討不同研究設(shè)計(jì)或不同對(duì)象人群的信息價(jià)值,從而可從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度來幫助決策:研究是否值得開展,何種研究設(shè)計(jì)更合理,等等。具體的技術(shù)方法請(qǐng)參見相關(guān)文獻(xiàn)和著作[5-7]。

    4 總結(jié)與討論

    在傳統(tǒng)的研究和決策方法中,通常是采用人群平均水平來開展分析,但EVPI理論提示我們,如果能掌握個(gè)體的完美信息、從而為每個(gè)個(gè)體選擇適宜的決策,就能獲得最優(yōu)的結(jié)果。這事實(shí)上和“精準(zhǔn)醫(yī)療”的思想是完全一致的,即應(yīng)該為不同的個(gè)體量身定做適宜的醫(yī)療衛(wèi)生方案以追求最優(yōu)結(jié)果,這也是醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)未來的發(fā)展方向。

    基于EVPI理論的思想,在醫(yī)藥經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)價(jià)及其相關(guān)的衛(wèi)生、醫(yī)保決策中,也不應(yīng)該滿足于僅根據(jù)人群平均水平進(jìn)行評(píng)估和決策,而是應(yīng)該盡可能獲取信息、分析信息,為社會(huì)民眾提供差異化乃至個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)和管理方案,從而追求社會(huì)獲益的最大化。在衛(wèi)生大數(shù)據(jù)的積累和分析能力不斷提高的今天,事實(shí)上這方面的技術(shù)難度正在快速降低,更主要的困難可能會(huì)來自制度和管理方面。此外,EVPI理論也為相關(guān)的研究管理提供了啟示,因?yàn)樗梢蕴崾静煌芯糠较?、不同研究設(shè)計(jì)方法的期望價(jià)值,結(jié)合開展研究的所需成本,就可以對(duì)研究設(shè)計(jì)和方案選擇進(jìn)行更精細(xì)化的管理。

    完美信息的期望價(jià)值理論在歐美國家的衛(wèi)生體系中已有多年的應(yīng)用,例如英國NICE就曾對(duì)不同衛(wèi)生技術(shù)評(píng)估及相關(guān)的參數(shù)研究項(xiàng)目進(jìn)行過分析,以探討不同研究設(shè)計(jì)的期望價(jià)值和經(jīng)濟(jì)性[8]。我國這方面的探索和應(yīng)用還較少,在全社會(huì)對(duì)衛(wèi)生和醫(yī)保的管理水平提出越來越高期望的今天,我們有必要對(duì)這方面的理論和技術(shù)進(jìn)行深入的學(xué)習(xí)、研究和應(yīng)用。

    [1]中國藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)價(jià)指南課題組,劉國恩,胡善聯(lián),等. 中國藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評(píng)價(jià)指南(2011版)[J]. 中國藥物經(jīng)濟(jì)學(xué) ,2011(03):6-9.

    [2]Briggs A, Claxton K, Sculpher M. Decision modelling for health economic evaluation[M].Oxford University Press,2006.

    [3]Thompson M K, Evans J S. The value of improved national exposure information for perchloroethylene (perc): a case study for dry cleaners[J]. Risk Anal,1997(17):253-271.

    [4]丁元林,王彤 . 衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué) (第 2 版 )[M]. 北京:科學(xué)出版社,2017,434.

    [5]Wilson E C, Mugford M, Barton G, et al.Efficient Research Design: Using Value-of-Information Analysis to Estimate the Optimal Mix of Top-down and Bottom-up Costing Approaches in an Economic Evaluation alongside a Clinical Trial[J]. Med Decis Making,2016,36(3):335-348.

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    [8]Claxton K, Eggington S, Ginnelly L, et al.A Pilot Study of Value of Information Analysis to Support Research Recommendations for NICE[M]. London:National Institute for Health and Care Excellence (NICE),2005.

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