Prstup k posudzovaniu nkladov pri hodnoten epidemiologickej situcie

Prístup k posudzovaniu nákladov pri hodnotení epidemiologickej situácie osýpok 1 Katedra I. 1 Waczulíková , P. 2 Slezák , Z. 1 Chladná , V. 3 Švihrová a H. 3 Hudečková jadrovej fyziky a biofyziky FMFI UK, 2Ústav simulačného a virtuálneho medicínskeho vzdelávania LF UK, 3 Katedra aplikovanej 4 matematiky a štatistiky FMFI UK Bratislava, Ústav verejného zdravotníctva JLF UK Martin, SR Pozadie: osýpky sú vysoko kontagiózne ochorenie prevažne detského veku. Ich závažnosť súvisí s častým výskytom komplikácií, ako sú pneumónie, otitídy a encefalitídy. Zaočkovanosť jednou dávkou vakcíny - 73 % až 99 %. Podľa odporúčaní WHO by proporcia vnímavých osôb nemala presiahnuť v skupine 1 - 4 ročných 15%, u 5 – 9 r. 10% a u 10 r. a starších v každej štandardnej vekovej kohorte 5%. Slovensko - pozorovaný pokles z dosiahnutej 99% zaočkovanosti detí. Cieľ : pre farmakoekonomické (FE) hodnotenie vplyvu rôznych modelových vakcinačných scenárov v 1. kroku identifikovať hlavné výstupy a navrhnúť metodológiu pre odhad výskytu úmrtí resp. komplikácií. Premyslieť spôsob hodnotenia klinicko-epidemiologických a humanitných výsledkov a ich vyjadrenia v monetárnych jednotkách pre analýzu účinnosti vynaložených nákladov (CEA) a analýzu užitočnosti vynaložených nákladov (CUA). Kroky pri vytváraní rozhodovacieho stromu Postup: Vzhľadom na nulový výskyt autochtónnych ochorení budeme riziko ochorenia, komplikácií, úmrtí a riziko závažných reakcií po očkovaní MMR vakcínou modelovať a porovnávať s dostupnými údajmi. Požadované údaje (časť už je k dispozícii): • Epidemiologické údaje: počty ochorení, jednotlivých komplikácií a úmrtí , údaje o zaočkovanosti podľa ročníkov narodenia, ai. • Demografické údaje: údaje o vekovom zložení obyvateľstva • Ekonomické údaje: priame (zdravotnícke aj nezdravotnícke), nepriame, vynaložené na prevenciu a liečbu • Matematické odhady z rozhodovacích stromov (RS) a z modelovania 1. 2. 3. 4. Koncept modelu, štrukturovanie problému, zadefinovanie výstupov (outcomes): počet prípadov (návštev lekára, hospitalizácií, úmrtí. . . ), náklady, QALY (napriek limitáciám preferovaný), DALY, náklady/počet zabránených prípadov (úmrtí. . . ) Náčrt stromu. Uzly označené štvorcom sú rozhodovacie a uzly označené krúžkom situačné. Uplatňujeme dve pravidlá: vetvy (tiež hrany, varianty) vychádzajúce z uzlu musia byť vyčerpávajúce a vzájomne sa vylučujúce, a v každom uzle sa súčet pravdepodobností (P) výskytu vo vetvách musí rovnať 1. Identifikácia pravdepodobností výskytu (objektívny, subjektívny prístup, jednoduché proporcie alebo výstupy komplexnejších analýz) Výpočet očakávaných hodnôt (najčastejšie spätná indukcia a spriemerovanie a pre každú stratégiu) očakávaná hodnota=p 1*výstup 1+p 2*výstup 2+p 3*výstup 3+. . . pn*výstupn 1. Vyhľadávanie podkladových klinicko-epidemiologických štúdií – identifikácia výsledných parametrov prínosov a rizík (outcomes) relevantných pre FE hodnotenie. 5. 2. Konštrukcia RS, modelovanie, analýza citlivosti 1. modelový príklad 3. Podklady pre hodnotenie utility – parametra, ktorý kvantifikuje kvalitu života (Qo. L-quality of life) a nadobúda spravidla hodnoty od 0 (kvalita života asociovaná so stavom s nulovou hodnotou zdravia - smrťou) do 1 (kvalita života asociovaná so stavom s maximálnou hodnotou zdravia). Hodnotenie zvolených stratégií (situačných/rozhodovacích) alternatív podľa zvolených kritérií. Odhad pravdepodobnosti úmrtia detí (8 -15 r. ) na osýpky pri epidémii pre 3 rôzne stratégie (Obr. 1, podľa Meta-Analysis, Decision Analysis, and CEA. . D. B. Petitti, 1999). 4. Voľba časového horizontu 5. Konštrukcia indikátora QALY - (Quality Adjusted Life Years), výsledného parametra prínosu v zmysle získaných rokov života v štandardnej kvalite. Využitie dotazníka EQ-5 D (5 dimenzií, každá má 3 hodnoty: 243 kombinácií, ku ktorým pridávame dve kategórie: smrť a bezvedomie) a EQ-VAS (visual analogue scale). Poznámka: zatiaľ chýba jednotná metodológia a dáta, na ktorých by sme mohli založiť kalkuláciu indikátora QALYs -t. j. vo finančných jednotkách. 6. Porovnanie stratégií v zmysle nákladov na 1 získaný QALY a v zmysle WTP (wilingness to pay) Obr. 1. Tab. 1. Výstup pre schému na obrázku 1. Počet simulácií 1 milión. 2. modelový príklad Obr. 2. Časť RS pre odhad nákladov pre výstupy vo vetve ochorenia na osýpky (koncept; Obr. 2). Záver: Výhodou používania RS na stanovenie rozdelenia pravdepodobnosti pre odhad rizika (napr. úmrtia) alebo benefitov (získané roky života, ušetrené náklady) a dôsledkov rizikových variantov je jednoduchosť jeho konštrukcie, prehľadnosť a zrozumiteľnosť, na druhej strane vyžaduje určité zjednodušenie riešených problémov. Z povahy RS tiež vyplýva, že sa môžu použiť len na zobrazenie diskrétnych faktorov rizika, resp. diskrétnych dôsledkov variantov. Čas zvyčajne nie je priamo modelovaný. Podporené grantom APVV-0096 -12