Líkanagerð

Hvers vegna þetta skiptir máli í heilsuhagfræði

Nánast sérhver mikilvæg fjármögnunarákvörðun í heilbrigðismálum verður að vera tekin á ófullkomnum sönnunargögnum. Rannsókn fylgir sjúklingum í tvö ár; lyfið verður tekið í tuttugu. Rannsókn er framkvæmd á sjúkrahúsum eins lands; ákvörðunin er fyrir heilsugæslustöðvar annars lands. Nýtt próf er borið saman við lyfleysu; raunverulega valið er gegn þremur meðferðum sem þegar eru í notkun. Líkan er skipulagða leiðin til að brúa þessi bil – að taka það sem er vitað og rökræða vandlega að magninu sem ákvarðanataki þarf í raun: ævilangan kostnað og heilsuafleiðingu þess að velja valkost A fram yfir valkost B. Án líkans er valkosturinn ekki „ólíkanuð vissa“; hann er óbeint, óskjalfest líkan í höfði einhvers, þar sem engar forsendur eru sýnilegar og engin þeirra prófanleg.

Fyrir stjórnanda er þetta þar sem opinbert fé er skuldbundið í stórum stíl. Þegar landsbundinn greiðandi ákveður að greiða fyrir lyf, fjármagna skimunaráætlun eða endurskipuleggja þjónustu kemur talan sem festir ákvörðunina – stigvaxandi kostnaður á hvert gæðaleiðrétt lífár (QALY) – nánast alltaf úr líkani, ekki rannsókn. Hagfræðilegu matshugtökin sem sú tala tjáir (QALY, stigvaxandi kostnaðarhagkvæmnihlutföll, viðmiðunarmörk, sjónarhorn) tilheyra Viðfangsefni 2.1 — Hagfræðilegt mat og er gert ráð fyrir hér; þetta viðfangsefni á vélbúnaðinn sem framleiðir matið. Ef vélbúnaðurinn er rangur er viðmiðunarmörkunum beitt á skáldskap.

Hagsmunirnir eru því bæði fjárhagslegir og siðferðilegir. Líkan sem ofmetur ávinning fjármagnar eitthvað sem víkur betri nýtingu sömu fjárlaga – fórnarkostnaðurinn fellur á ónefnda sjúklinga annars staðar. Líkan sem er ógagnsætt er ekki hægt að véfengja, og óvéfengjanleg greining er þar sem hertaka, óskhyggja og bjartsýni söluaðila fela sig. Agi líkanagerðar – að lýsa byggingu, prófa hverja forsendu og magngreina það sem þú veist ekki – er það sem breytir sannfærandi glæru í sönnunargögn sem opinber aðili getur varið.

Lykilhugtök

Ákvörðunargreining er formlegi rammi sem allt þetta hvílir á: að leggja út valkostina, tilviljunaratburðina sem fylgja hverjum, líkindi þeirra atburða og virði hverrar niðurstöðu, og reikna svo væntanlegt virði hvers valkosts. Heilsuhagfræðilegt líkan er ákvörðunargreining beitt á heilbrigðisval, þar sem kostnaður og heilsuárangur eru gildin sem eru vegin. Grundvallarritið á sviðinu er Decision Modelling for Health Economic Evaluation eftir Briggs, Sculpher og Claxton, en ramma þess fylgir þetta viðfangsefni.

Einfaldasta byggingin er ákvörðunartréð: greinótt skýringarmynd frá ákvörðunarhnúti gegnum tilviljunarhnúta að lokaniðurstöðum, þar sem hver grein ber líkindi og hver endapunktur kostnað og heilsuávinning. Tré eru skýr og fljótleg, og henta ákvörðunum sem leysast á stuttu, föstu tímahorfi – bráðatilviki, greiningarferli. Veikleiki þeirra er tími: tré hefur enga eðlilega leið til að tákna atburði sem endurtaka sig, ástönd sem haldast eða áhættu sem breytist ár frá ári, því sérhver möguleiki verður að vera teiknaður sem sífellt greinóttari leið.

Fyrir langvinna sjúkdóma er vinnuhesturinn Markov-keðjan, eða Markov-hópalíkan. Það táknar sjúkdóm sem mengi innbyrðis útilokandi heilsuástanda – til dæmis heilbrigður, fylgikvilli, látinn – og flytur ímyndaðan hóp milli þeirra í föstum tímalotum samkvæmt umskiptalíkindum. Að safna kostnaði og lífsgæðum yfir margar lotur gefur ævilanga heildarsummu. Skilgreinandi einföldun þess er Markov-forsendan: umskipti velta aðeins á núverandi ástandi, ekki sögu, svo staðlað líkan getur ekki „munað“ hversu lengi sjúklingur hefur verið veikur. Greinendur vinna í kringum þetta með göngustöðum (tunnel states) eða tímaháðum umskiptum, en forsendan er það fyrsta sem rýnir ætti að yfirheyra.

Þegar saga sjúklings, einstaklingseinkenni eða víxlverkun skipta of miklu máli til að sleppa þeim grípa líkanagerðarmenn til einstaklingsstigshermunar. Örhermun (microsimulation) keyrir sjúklinga í gegnum líkanið einn í einu, hver með eiginleika (aldur, áhættuþætti, atburðasögu) sem móta feril hans, svo breytileiki og minni eru varðveitt. Þar sem sjúklingar keppa líka um sameiginlegar, takmarkaðar auðlindir – rúm, skurðstofur, starfsfólk, biðlista eftir ígræðslu – bætir stakatburðahermun (discrete-event simulation) við biðröðum og tímasetningu, og líkanar kerfið frekar en einn sjúkling. Þessar aðferðir kaupa raunsæi á verði gagnasvelti, keyrslutíma og erfiðara verki við að útskýra niðurstöðuna.

Engin líkanaúttak er ein viss tala, og að þykjast annað er höfuðsynd fagsins. Næmigreining spyr hvernig niðurstaðan hreyfist þegar inntök breytast. Ákvörðunarfræðileg (deterministic) næmigreining breytir einni eða fáum færibreytum yfir trúverðug bil (oft sýnt sem tornado-skýringarmynd). Líkindafræðileg (probabilistic) næmigreining úthlutar hverri óvissri færibreytu líkindadreifingu og keyrir líkanið, með Monte Carlo úrtaki, þúsundir sinnum til að framleiða dreifingu niðurstaðna – dregna saman sem líkindin á að valkostur sé kostnaðarhagkvæmur við tiltekin viðmiðunarmörk. Óvissa sem eftir stendur má verðmeta: upplýsingavirðisgreining (value of information) metur hvers virði það væri að panta meiri rannsóknir áður en ákveðið er, og breytir „við erum ekki viss“ í tölu sem rannsóknarfjárlög geta brugðist við.

Líkan er aðeins jafn traust og staðfesting þess. Andlitsgildi (face validity) spyr hvort byggingin og niðurstöðurnar séu skynsamlegar klínískt; innra gildi (sannprófun) athugar að líkanið geri það sem jöfnur þess ætla, laust við kóðavillu; krossgildi ber niðurstöður saman við önnur líkön af sama vandamáli; og ytra gildi prófar spár gegn raunverulegum árangri sem líkanið notaði ekki sem inntak. Að lokum situr líkanagerðarverkfærakistan innan víðari vélbúnaðar heilbrigðistæknimats (HTA) – ferlisins sem aðilar eins og NICE í Englandi, IQWiG í Þýskalandi, CDA-AMC í Kanada, PBAC í Ástralíu og ICER í Bandaríkjunum nota til að vega sönnunargögn fyrir fjármögnunarákvarðanir um allan heim.

Bestu starfsvenjur

1. Ákveddu rannsóknarbyggt eða líkanabyggt áður en þú byggir nokkuð. Mat innan rannsóknar samhliða slembiraðaðri samanburðarrannsókn er rétta tækið þegar tímahorf, samanburður og þýði rannsóknarinnar passa við ákvörðunina. Líkan er nauðsynlegt þegar – eins og venjulega – ákvörðunin nær út fyrir rannsóknina: ævilangar afleiðingar, samanburður sem aldrei var prófaður beint, eða markþýði ólíkt þeim sem voru skráð. Flestar raunverulegar ákvarðanir þurfa bæði: rannsóknin festir skammtímaáhrif, líkanið framreiknar þau. Segðu hvort þú ert að gera og hvers vegna á fyrstu síðu.

2. Láttu ákvörðunarvandamálið velja líkanagerðina, aldrei öfugt. Stutt, bráð, óendurtekin ákvörðun hentar ákvörðunartré; langvinnt ástand með endurteknum atburðum hentar Markov-líkani; sterkur breytileiki sjúklinga eða atburðaminni ýtir að örhermun; takmarkaðar sameiginlegar auðlindir og biðraðir ýta að stakatburðahermun. Að velja byggingu því hún er kunnugleg, eða því söluaðili á þegar eina, er hvernig líkön koma til að passa illa við spurninguna sem þau eiga að svara.

3. Festu tímahorfið nógu langt til að ná öllum viðeigandi mun. Tímahorfið verður að ná þar til ekki safnast frekari marktækur munur á kostnaði eða heilsu milli valkostanna – fyrir ævilangt ástand þýðir það ævi. Að stytta of snemma smjaðrar fyrir inngripum þar sem kostnaður fellur fyrst og ávinningur kemur seint (forvarnir, lækning), og það er ein algengasta leiðin sem líkan hallar hljóðlega eigin svari. Réttlættu tímahorfið skýrt gegn náttúrusögu sjúkdómsins.

4. Veldu líkanabyggingu sem endurspeglar sjúkdóminn, og nefndu forsendurnar sem hún neyðir. Heilsuástönd verða að vera klínískt merkingarbær, innbyrðis útilokandi og saman tæmandi; lotulengd verður að vera nógu stutt til að ná hraðasta mikilvæga atburðinum. Sérhver bygging leggur á einfaldanir – Markov-minnisleysisforsendan er klassískt dæmi – svo skráðu þær þar sem rýnir sér og sýndu að þær sem skipta máli hafa verið prófaðar eða slakaðar.

5. Fáðu sérhverja færibreytu af ásetningi og gefðu sönnunargögnum hennar einkunn. Umskiptalíkindi, kostnaður og lífsgæðavigtir ættu hver að rekja til tilgreindrar heimildar, þar sem sterkustu sönnunargögnin eru notuð fyrir færibreyturnar sem knýja niðurstöðuna. Vertu skýr þar sem kerfisbundin yfirlitsrannsókn, ein rannsókn, skrá eða sérfræðimat vinnur verkið, og veldu hlutfallsleg áhrif úr slembiröðuðum sönnunargögnum samsett við grunnáhættu úr staðbundnum athugunargögnum – að blanda heimildum er lögmætt, að fela blönduna er það ekki.

6. Líkanaðu samanburðina sem ákvörðunin stendur frammi fyrir í raun, á raunverulegum skömmtum og verði. Kostnaðarhagkvæm niðurstaða gegn lyfleysu eða úreltum staðli er nánast merkingarlaus ef læknar velja í raun milli þriggja núverandi valkosta. Taktu með alla viðeigandi samanburði, notaðu verðin og fylgnimynstrin sem munu gilda í reynd og vertu heiðarlegur þegar beinn samanburður hvílir á óbeinum eða netsamanburði frekar en beinum rannsóknarsönnunargögnum.

7. Framreiknaðu umfram rannsóknina með yfirlýstum, prófuðum lifunarforsendum. Þar sem líkanið varpar áhrifum út fyrir mæld gögn – nánast alltaf – getur val framreiknings (hvaða lifunarferill, hvort meðferðaráhrif haldast, dvína eða hætta) ráðið svarinu. Aðlagaðu aðra stikaða ferla, sýndu þá gegn mældum gögnum og ytri sönnunargögnum og settu fram bilið frekar en að smygla bjartsýnustu aðlöguninni inn sem punktmati.

8. Einkenndu óvissu líkindafræðilega, ekki bara eina færibreytu í einu. Ákvörðunarfræðileg einstefnugreining og tornado-skýringarmyndir sýna hvaða inntök skipta máli, en aðeins líkindafræðileg næmigreining, sem miðlar allri óvissu saman gegnum Monte Carlo-hermun, gefur líkindin á að ákvörðun sé rétt. Greindu frá kostnaðarhagkvæmnimóttökuferlinum samhliða punktmatinu; hagstætt hlutfall með 55% líkindum á kostnaðarhagkvæmni er önnur ákvörðun en sama hlutfall við 95%.

9. Aðgreindu tegundir óvissu og meðhöndlaðu hverja á eigin forsendum. Færibreytuóvissa (við þekkjum ekki raunverulegt gildi) er meðhöndluð með líkindafræðilegri greiningu; byggingaróvissa (við erum ekki viss um að líkanið sé rétt byggt) þarfnast sviðsmyndagreiningar yfir aðrar byggingar; breytileiki (svarið er raunverulega ólíkt eftir undirhópum) þarfnast undirhópaniðurstaðna, ekki meðaltals sem passar engum. Að rugla þeim – til dæmis að fela byggingarefa innan breiðrar færibreytudreifingar – misframsetur hvað er í raun óþekkt.

10. Staðfestu á hverju stigi, og skrifaðu staðfestinguna niður. Athugaðu andlitsgildi með læknum sem byggðu ekki líkanið; sannprófaðu kóðann með óháðum prófunum og öfgagildaathugunum; krossstaðfestu gegn birtum líkönum af sama sjúkdómi og útskýrðu frávik; og, þar sem einhver ytri árangursgögn eru til, prófaðu spár líkansins gegn þeim. Líkan sett fram fyrir fjármögnunarákvörðun án staðfestingarskýrslu ætti ekki að treysta, hversu fágað sem það lítur út.

11. Gerðu líkanið gagnsætt og endurgerðanlegt nógu mikið til að andstæðingur gæti endurbyggt það. Skjalfestu byggingu, hvert inntak með heimild þess og hverja forsendu, svo efins rýnir gæti í grundvallaratriðum endurbyggt niðurstöðuna. Gagnsæi er ekki kurteisi; það er vélbúnaðurinn sem bjartsýnar villur eru gripnar með áður en opinbert fé hreyfist, sem er ástæða þess að HTA-aðilar krefjast í auknum mæli keyranlegra líkana og fullra færibreytutaflna frekar en samantektarhlutfalls.

12. Magngreindu hvort meiri rannsóknir séu þess virði að kaupa áður en þú skuldbindur þig. Þegar óvissa er mikil og upphæðirnar stórar metur upplýsingavirðisgreining væntanlegt virði þess að leysa þá óvissu – stundum réttlætir hún „samþykkja með rannsókn“ eða „aðeins í rannsókn“ ákvörðun frekar en einfalt já eða nei. Hún endurrammar pattstöðu („sönnunargögnin eru óþroskuð“) í hagfræðilega spurningu („er rannsókn kostnaðar síns virði, miðað við ákvörðunina sem er í húfi?“).

Spurningar til að ræða með teyminu

1. Þarfnast þessi ákvörðun í raun líkans, og ef svo er, hvað er líkanið að gera sem rannsóknin getur ekki? Eðlishvötin í mörgum skipulagsheildum er að grípa til líkans ósjálfrátt, eða að vantreysta líkönum í heild sem „uppdiktuðum tölum“ – hvort tveggja er rangt. Gagnlega spurningin er hvaða sértæka bil líkanið brúar: að framreikna tveggja ára rannsókn að ævi, bera saman við meðferð sem aldrei var prófuð beint eða flytja sönnunargögn úr einu heilbrigðiskerfi í ykkar. Að nefna bilið agar líkanið, því það segir hvaða hluti byggingarinnar ber ákvörðunina og verðskuldar því mestu rýni og sterkustu gögnin. Það segir líka hvenær líkan er ekki réttlætt – þar sem gott mat innan rannsóknar passar þegar við ákvörðunina bætir flókið líkan við forsendum án þess að bæta við sannleika. Heiðarlegt svar segir mikilvægasta einstaka hlutinn sem líkanið framreiknar og hversu mikið af niðurstöðunni ríður á þeim framreikningi.

2. Hvaða ein eða tvær forsendur, ef rangar, myndu snúa niðurstöðu okkar – og hversu viss erum við um einmitt þær? Sérhvert líkan hefur handfylli burðarforsendna og langan hala inntaka sem skipta varla máli; hættan er að dreifa rýni jafnt í stað þess að beita henni á liðina sem bera þungann. Tornado-skýringarmynd eða einstefnunæmigreining greinir drifkraftana vélrænt, en teymissamtalið snýst um gæði sönnunargagna fyrir nákvæmlega þá drifkrafta: er mikilvæga umskiptalíkindið úr sterkri safngreiningu eða einni lítilli rannsókn, er lifunarframreikningurinn festur við ytri gögn eða vonaríka ferilaðlögun? Óþægilega mynstrið er sjálfsörugg fyrirsagnartala sem hvílir á færibreytu þar sem sönnunargögn eru þunn. Heiðarlegt svar fullyrðir ekki að líkanið sé traust almennt; það nefnir sértæku forsendurnar sem ákvörðunin hangir á og gefur sönnunargögnunum að baki hverri einkunn, og ákveður svo hvort það sé nóg til að bregðast við eða ástæða til að safna meiru.

3. Hver byggði þetta líkan, hvers mál hjálpar það, og myndi óháð endurbygging ná sama svari? Mörg líkön sem lögð eru fyrir greiðendur eru byggð af, eða fjármögnuð af, aðila með beinan hag af niðurstöðunni – framleiðanda sem leitar greiðsluþátttöku, þjónustu sem leitar fjárfestingar. Það gerir þau ekki röng, en það gerir óháða rýni óumsemjanlega, og vekur sértækar spurningar: voru samanburðir valdir til að smjaðra, var bjartsýnasti framreikningurinn valinn, er líkanið gagnsætt nóg til að vera yfirheyrt yfirleitt? Spennan er að fólkið með gögnin og líkanagerðargetuna er oft hagsmunaaðilinn, svo svarið er sjaldan að hafna líkani þeirra alfarið heldur að krefjast gagnsæis, keyra eigin næmigreiningar á líkani þeirra og krossstaðfesta gegn óháðu starfi. Heiðarlegt svar er hreinskilið um uppruna og hagsmunaárekstra, og meðhöndlar líkan sem ekki er hægt að opna og endurkeyra sem viðvörunarmerki frekar en sem eignarrétt til að veifa í gegn.

4. Hefur sjúkdómurinn valið líkanabyggingu okkar, eða hefur þægindi valið hana fyrir okkur? Byggingin – ákvörðunartré, Markov-hópur, örhermun, stakatburðahermun – ætti að fylgja af klíníska vandamálinu: hvernig ástandið þróast, hvort atburðir endurtaka sig, hvort saga sjúklings eða sameiginlegar, takmarkaðar auðlindir skipta máli. Bilunarmynstrið er bygging tekin upp því hún er kunnugleg, því söluaðili á þegar eina eða því hún er fljótleg að byggja, og svo beygð til að passa við sjúkdóm sem hún hentar ekki. Teymissamtalið er áþreifanlegt: endurtekur ástandið sig eða helst það á þann hátt sem ákvörðunartré nær ekki yfir; flatar Markov-minnisleysisforsendan áhættu sem raunverulega veltur á sögu; keppa sjúklingar um rúm eða skurðstofur á þann hátt sem hópalíkan hunsar? Hver bygging kaupir skýrleika á verði sértækra einfaldana, svo gagnlega spurningin er ekki „er þetta besta líkanið“ heldur „hvaða einfaldanir hefur þessi bygging neytt upp á okkur, og snertir einhver þeirra þann hluta sjúkdómsins sem ákvörðunin snýst um?“ Heiðarlegt svar nefnir byggingarforsendurnar sem valið leggur á og sýnir að þær sem skipta máli hafa verið prófaðar, frekar en að verja bygginguna því hún er þegar byggð.

5. Hvaða tegund óvissu stöndum við í raun frammi fyrir hér, og meðhöndlum við hverja á eigin forsendum? Auðvelt er að þjappa „við erum ekki viss“ í eina breiða skekkjustiku, en fagið aðgreinir þrjá ólíka hluti: færibreytuóvissu (við þekkjum ekki raunverulegt gildi inntaks), byggingaróvissu (við erum ekki viss um að líkanið sé rétt byggt) og breytileika (svarið er raunverulega ólíkt milli undirhópa). Hver krefst ólíkra viðbragða – líkindafræðileg greining fyrir færibreytur, sviðsmyndagreining yfir aðrar byggingar fyrir hina aðra, undirhópaniðurstöður frekar en meðaltal fyrir þá þriðju – og að rugla þeim misframsetur hvað er óþekkt. Klassíska bragðið er að fela byggingarefa innan feitrar færibreytudreifingar, svo fyrirsögnin greini enn frá einum róandi líkindum á kostnaðarhagkvæmni. Teymið ætti að spyrja hver af þremur knýr raunverulega efann í þessari ákvörðun, og hvort greiningin fyrir framan það tekur á þeirri tegund eða aðeins þeirri þægilegustu. Heiðarlegt svar aðgreinir þrennt skýrt og viðurkennir hvar efinn er byggingarlegur – sú tegund sem er erfiðust að magngreina og auðveldust að grafa.

6. Miðað við það sem við vitum enn ekki, ættum við að ákveða núna eða borga fyrir að læra meira fyrst? Þegar óvissa er mikil og upphæðin sem er skuldbundin stór eru „já“ og „nei“ ekki einu valkostirnir: „samþykkja með rannsókn“ eða „aðeins í rannsókn“ ákvörðun heldur dyrunum opnum á meðan sönnunargögnin þroskast. Upplýsingavirðisgreining breytir pattstöðunni – „sönnunargögnin eru óþroskuð“ – í hagfræðilega spurningu: hvers virði væri að leysa óvissuna áður en ákveðið er, og fer það fram úr trúverðugum kostnaði rannsóknarinnar sem myndi leysa hana? Spennan er raunveruleg, því seinkun hefur sinn eigin kostnað í heilsu sem sjúklingar fara á mis við meðan þeir bíða, og því framleiðandi eða þjónusta hefur alla hvata til að leggja inn snemmbúið já frekar en að skuldbinda sig til að afla gagna. Teymið ætti að vega hvar leifaróvissan er þétt, hvort framkvæmanleg rannsókn gæti í raun þrengt hana á gagnlegum tíma og hvað skilyrt fyrirkomulag myndi krefja hagsmunaaðilann um. Heiðarlegt svar meðhöndlar „ákveða núna eða kaupa meiri sönnunargögn“ sem magngreinanlegt val frekar en spurningu um kjark, og er fús að mæla með skilyrtu já þegar virði þess að læra réttlætir það.

Í reynd: dæmi úr heilsuhagfræði

Landssjúkratryggingasjóður hins skáldaða félagstryggingalands Solenne er að ákveða hvort greiða eigi fyrir nýja inntökumeðferð við langvinnri hjartabilun. Umsókn framleiðandans greinir frá hagstæðu stigvaxandi kostnaðarhagkvæmnihlutfalli, vel undir yfirlýstum viðmiðunarmörkum sjóðsins. Mikilvægu sönnunargögnin eru ein slembiröðuð samanburðarrannsókn: 18 mánaða eftirfylgni sem sýnir að lyfið dregur úr innlögnum vegna hjartabilunar og bætir lifun lítillega gegn staðalumönnun. Matsnefnd sjóðsins biður hagfræðiteymi sitt að meta líkanið að baki tölunni, ekki bara töluna.

Teymið staðfestir fyrst að líkan sé óhjákvæmilegt. Hjartabilun er ævilöng; rannsóknin stóð í 18 mánuði; ákvörðunin varðar kostnað og ávinning yfir ólifin ár sjúklinga. Mat innan rannsóknar myndi svara röngu spurningunni. Framleiðandinn hefur, réttilega, byggt Markov-hópalíkan með ástöndum fyrir stöðugan sjúkdóm, innlagðan og látinn, sem fer í lotum mánaðarlega til að fanga tíðar innlagnir. Hingað til passar byggingin við sjúkdóminn. Rýni teymisins beinist síðan að liðunum sem bera niðurstöðuna.

Tvær forsendur ráða. Fyrri er lifunarframreikningur: handan 18 mánaða varpar líkanið dánartíðniávinningi sem helst óminnkaður ævilangt, með stikaða ferlinum sem hefur bjartsýnustu langtímaaðlögun. Þegar teymið endurmátar aðra ferla og prófar sviðsmynd þar sem meðferðaráhrif dvína eftir fimm ár – í samræmi við ytri skrársönnunargögn um svipuð lyf – skreppur ævilangur QALY-ávinningur saman og hlutfallið hækkar yfir viðmiðunarmörkin. Seinni er samanburðurinn: líkanið ber saman við eldri staðalumönnun, en leiðbeiningar Solenne mæla nú með nýrri samsetningu sem rannsóknin tók ekki með, aðeins aðgengilegri gegnum óbeinan samanburð með mikilli óvissu. Teymið tekur líka eftir að Markov-minnisleysisforsendan flatar hærri endurinnlagnaráhættu sjúklinga sem nýlega voru lagðir inn, sem þeir taka á með stuttu göngustigi.

Teymið endurkeyrir líkanið líkindafræðilega, og miðlar allri færibreytuóvissu gegnum Monte Carlo-hermun. Kostnaðarhagkvæmnimóttökuferillinn sýnir um 50% líkindi á kostnaðarhagkvæmni við viðmiðunarmörk sjóðsins – myntkast, ekki sjálfsöruggu rökin sem punktmatið gaf í skyn. Þar sem ákvörðunin er stór og óvissan þétt í lifunarframreikningnum keyra þeir upplýsingavirðisgreiningu: væntanlegt virði þess að leysa þá óvissu fer fram úr trúverðugum kostnaði lengri eftirfylgnirannsóknar. Tillaga nefndarinnar er hvorki hreint já né hreint nei. Hún greiðir fyrir meðferðina undir stýrðu-aðgengis fyrirkomulagi með trúnaðarafslætti sem bætir hlutfallið, með skilyrði um að framleiðandinn leggi fram lengri lifunargögn innan þriggja ára – „samþykkja með rannsókn“ ákvörðun sem líkanagerðin, ekki innsæi, gerði verjanlega. Verðlagningarvélbúnaður þess fyrirkomulags tilheyrir Viðfangsefni 2.4 — Lyfjahagfræði.

Fjögur geirasjónarhorn

Sprotafyrirtæki

Stafrænt heilbrigðis- eða tækjasprotafyrirtæki byggir yfirleitt fyrsta líkan sitt til að afla fjár eða til að komast inn í HTA-ferli sem það hefur aldrei staðið frammi fyrir, oft með strjál sönnunargögn – litla eins arms rannsókn, staðgengilsendapunkta, sterka sannfæringu stofnanda. Freistingin er líkan hannað til að ná viðmiðunarmörkunum, með stuttu tímahorfi sem felur seinan kostnað og bjartsýnum framreikningi settum fram sem staðreynd. Vitrari leiðin er snemmbúið, vísvitandi íhaldssamt líkan sem leiðir í ljós hvaða sönnunargagnabil ógnar virðisrökunum mest, svo af skornum skammti rannsóknarfé sé varið í að loka einmitt því bili. Gagnsætt líkan sem sýnir heiðarlega mikla óvissu er fjármögnunarhæfara og trúverðugra fyrir greiðanda en fágað sem enginn rýnir getur opnað.

Lítil fyrirtæki

Lítill en rótgróinn veitandi, stofa eða birgi – sérgreinastofa, greiningarfyrirtæki, tækjadreifingaraðili með rótgróna vöru – mætir yfirleitt líkanagerð ekki til að afla fjármagns heldur til að svara raunverulegri innkaupa- eða greiðsluþátttökuspurningu: mun greiðandi fjármagna þetta, er þjónustulína þess virði að halda áfram, borgar tækjauppfærsla sig? Ólíkt sprotafyrirtæki hefur hann raunveruleg rekstrargögn – raunverulegan kostnað, afköst, staðbundinn árangur – en sjaldan heilsuhagfræðing innanhúss, svo hagnýta áhættan er annaðhvort að útvista líkaninu til söluaðilans þar sem varan er metin, eða að byggja töflureikni sem prófar aldrei eigin forsendur. Skynsamlega leiðin er hóflegt, gagnsætt líkan sem styðst við eigin raunveruleikagögn fyrir inntökin sem hann getur fengið staðbundið og fær að láni birt möt, heiðarlega gefin einkunn, fyrir restina, með einfaldri næmigreiningu á tveimur eða þremur færibreytum sem hreyfa svarið. Trúverðugleiki hans hvílir minna á fágun en á að vera opinn um hvaðan tölurnar koma og að geta endurkeyrt málið þegar verð eða viðmiðunarmörk greiðanda breytast.

Stórfyrirtæki

Stór framleiðandi, sjúkrahúsasamsteypa eða tryggingafélag rekur líkanagerð sem iðnaðargetu: endurnýtanlega líkanavettvanga, staðlaðar færibreytusöfn og sérhæfð heilsuhagfræði- og árangursrannsóknarteymi sem undirbúa umsóknir fyrir mörg lögsagnarumdæmi í einu. Styrkurinn er nákvæmni, endurgerðanleiki og geta til að laga eitt hnattrænt líkan að aðferðaleiðbeiningum hvers lands; áhættan er að stærð og eiginhagsmunir sameinast til að framleiða fáguð líkön fínstillt til að sannfæra, með byggingarvölum sem hygla hljóðlega styrktaraðilanum. Trúverðugleiki stórfyrirtækis veltur á stjórnarháttum sem aðgreina líkanagerðarmennina frá viðskiptaþrýstingi, á að leggja fram að fullu keyranleg og gagnsæ líkön og á að bjóða frekar en standa gegn óháðri endurgerð.

Hið opinbera

Landsbundinn greiðandi, HTA-aðili eða ráðuneyti er neytandi og dómari líkana oftar en smiður, og agi þess er gagnrýnin yfirferð í stórum stíl: birtar aðferðaleiðbeiningar sem takmarka tímahorf, sjónarhorn, afvöxtun og óvissuskýrslugjöf, og getan til að endurkeyra og véfengja líkan styrktaraðila frekar en að samþykkja fyrirsögn þess. Aðilar eins og NICE, IQWiG, PBAC, CDA-AMC og ICER eru til nákvæmlega til að leggja á þennan aga, og byggja eða panta í auknum mæli óháð líkön til að krossstaðfesta umsóknir iðnaðarins. Ríkisvald ber líka ákvarðanirnar sem líkanagerð gerir mögulegar en getur ekki tekið ein – samþykkja, hafna eða samþykkja með rannsókn – og ábyrgðarskylduna fyrir fórnarkostnaðinum sem sérhvert já leggur á sjúklinga sem sjá aldrei nefndina.

Algeng mistök

• Að byggja líkan þegar rannsókn svarar þegar spurningunni. Að bæta við forsendum þar sem gott mat innan rannsóknar passar við ákvörðunina og flytja inn hlutdrægni fyrir engan ávinning. Lagfæring: veldu rannsóknarbyggt eða líkanabyggt af ásetningi, og líkanaðu aðeins bilið sem rannsóknin nær ekki yfir.

• Að stytta tímahorfið. Að enda líkanið áður en seinn ávinningur eða kostnaður safnast, sem smjaðrar fyrir inngripum með kostnað fyrst eins og forvörnum. Lagfæring: keyrðu tímahorfið þar til enginn marktækur munur er eftir – ævi fyrir ævilöng ástönd – og réttlættu það gegn náttúrusögu.

• Bjartsýnn framreikningur smyglað inn sem punktmat. Að velja lifunarferilinn eða áhrifaþrautseigjuforsenduna sem smjaðrar mest fyrir niðurstöðunni og setja hana fram sem grunntilfelli. Lagfæring: aðlagaðu aðra, prófaðu dvínun áhrifa, sýndu bilið gegn ytri gögnum.

• Að greina frá punktmati án óvissu. Eitt hlutfall sem gefur í skyn falska nákvæmni. Lagfæring: keyrðu alltaf líkindafræðilega næmigreiningu og greindu frá móttökuferlinum samhliða punktmatinu.

• Að rugla tegundum óvissu. Að fela byggingarefa innan breiðrar færibreytudreifingar, eða meðaltalsleggja yfir raunverulegan breytileika. Lagfæring: meðhöndlaðu færibreytuóvissu líkindafræðilega, byggingaróvissu með sviðsmyndum og breytileika með undirhópum.

• Veikir eða fjarverandi samanburðir. Að sýna kostnaðarhagkvæmni gegn lyfleysu eða úreltum staðli þegar læknar velja meðal núverandi valkosta. Lagfæring: taktu með alla viðeigandi samanburði á raunverulegu verði og fylgni, og vertu heiðarlegur um óbeinan samanburð.

• Svarta kassa líkanið. Niðurstaða sem ekki er hægt að opna, endurkeyra eða endurgera, einkum frá hagsmunaaðila. Lagfæring: krefstu keyranlegra líkana, fullra færibreytutaflna og skriflegrar staðfestingarskýrslu fyrir nokkra ákvörðun.

• Að sleppa staðfestingu. Að treysta fáguðu útlítandi líkani án andlits-, innri, kross- eða ytri athugana. Lagfæring: staðfestu á hverju stigi og skjalfestu það; meðhöndlaðu óstaðfest líkan sem óprófað.

Þroskalíkan

Gátlisti

• Segðu skýrt hvort matið er rannsóknarbyggt, líkanabyggt eða hvort tveggja, og hvers vegna.
• Réttlættu líkanagerðina (tré, Markov, örhermun, stakatburðahermun) gegn ákvörðunarvandamálinu og sjúkdómnum.
• Settu tímahorfið nógu langt til að enginn frekari marktækur kostnaðar- eða heilsumunur safnist, og réttlættu það.
• Skráðu sérhverja byggingarforsendu, þar með talda Markov-minnisleysisforsenduna þar sem við á, og prófaðu þær sem skipta máli.
• Raktu sérhverja færibreytu til tilgreindrar heimildar og gefðu sönnunargögnum að baki drifkröftum niðurstöðunnar einkunn.
• Taktu með alla viðeigandi raunverulega samanburði á raunhæfu verði og fylgni.
• Sýndu aðrar framreikningsforsendur og áhrif þeirra á niðurstöðuna, ekki aðeins grunntilfellið.
• Keyrðu líkindafræðilega næmigreiningu og greindu frá kostnaðarhagkvæmnimóttökuferli samhliða punktmatinu.
• Aðgreindu færibreytu-, byggingar- og breytileikaóvissu og taktu hverja fyrir á viðeigandi hátt.
• Staðfestu líkanið (andlits-, innri, kross- og þar sem hægt er ytri) og skrifaðu staðfestingarskýrsluna niður.
• Tryggðu að líkanið sé gagnsætt og endurgerðanlegt nóg fyrir óháðan rýni til að endurbyggja.
• Þar sem óvissa er mikil og ákvörðunin stór, keyrðu upplýsingavirðisgreiningu til að vega hvort panta eigi meiri rannsóknir.

Helstu heimildir

• Andrew Briggs, Mark Sculpher & Karl Claxton, Decision Modelling for Health Economic Evaluation (Oxford University Press) — hefðbundni ramminn fyrir ákvörðunargreiningarlíkanagerð í heilsuhagfræði.
• Alastair Gray, Philip Clarke, Jane Wolstenholme & Sarah Wordsworth, Applied Methods of Cost-Effectiveness Analysis in Health Care (Oxford University Press) — hagnýt líkanasmíði og kostnaðarhagkvæmniaðferðir.
• Henry Glick, Jalpa Doshi, Seema Sonnad & Daniel Polsky, Economic Evaluation in Clinical Trials (Oxford University Press) — rannsóknarbyggt mat og val milli innan-rannsóknar og líkanabyggðs.
• Skýrslur ISPOR–SMDM Modelling Good Research Practices Task Force — leiðbeiningar um góða starfsvenju við hugmyndavinnu líkana, ákvörðunartré, Markov-líkön, örhermun, stakatburðahermun og gagnsæi og staðfestingu líkana.
• Handbók NICE um heilbrigðistæknimat (PMG36) — aðferðakröfur til líkana sem lögð eru fyrir landsbundinn HTA-aðila — https://www.nice.org.uk/process/pmg36
• Economics Network, Health Economics for Teachers — eining um líkanagerð — https://economicsnetwork.ac.uk/health/teachers

Tilvísanir

1. Decision analysis — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Decision_analysis
2. Decision tree — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree
3. Markov chain — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Markov_chain
4. Microsimulation — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Microsimulation
5. Discrete-event simulation — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Discrete-event_simulation
6. Sensitivity analysis — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Sensitivity_analysis
7. Monte Carlo method — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method
8. Value of information — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Value_of_information
9. Statistical model validation — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_model_validation
10. Health technology assessment — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Health_technology_assessment
11. Randomized controlled trial — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Randomized_controlled_trial
12. Andrew Briggs, Mark Sculpher & Karl Claxton, Decision Modelling for Health Economic Evaluation — Oxford University Press, 2006.
13. Alastair Gray, Philip Clarke, Jane Wolstenholme & Sarah Wordsworth, Applied Methods of Cost-Effectiveness Analysis in Health Care — Oxford University Press, 2011.
14. NICE health technology evaluations manual (PMG36) — National Institute for Health and Care Excellence — https://www.nice.org.uk/process/pmg36
15. Economics Network — Health Economics for Teachers — https://economicsnetwork.ac.uk/health/teachers