경제 모델링 및 시뮬레이션

건강 분야의 경제 모델링 및 시뮬레이션은 수학적 구조를 사용하여 증거를 종합하고 경쟁 개입의 장기적인 비용 및 건강 결과를 예측합니다. 임상 시험이 모든 비교 대상, 모든 결과 또는 평생의 기간을 포착하는 경우는 드물기 때문에, 의사결정 분석 모델은 많은 출처의 데이터를 외삽하고 결합하여 자원 결정에 정보를 제공하는 비용-효과성 추정치를 생성합니다.

Definition

경제 모델은 여러 출처의 비용 및 건강 결과에 대한 증거를 종합하고 시뮬레이션을 사용하여 정의된 시간 범위에 걸쳐 대안적 개입의 예상 비용과 효과를 추정하고 비교하는 수학적 프레임워크입니다.

Scope

이 항목은 경제 모델의 역할과 주요 유형(의사결정 나무, 상태-전이(마르코프) 모델, 개별 수준 미시 시뮬레이션 및 이산 사건 시뮬레이션)을 다루며, 모델 개념화, 검증 및 투명한 보고 원칙을 함께 설명합니다. 이는 모델이 어떻게 구축되고 평가되는지를 설명하는 방법론적 참조 자료이며, 특정 개입에 대한 조언이 아닙니다.

Core questions

• 단일 임상 시험 기반 분석 대신 모델이 필요한 경우는 언제인가?
• 어떤 모델 구조가 질병과 의사결정 문제를 가장 잘 나타내는가?
• 전이 확률, 비용 및 효용은 어떻게 추정되어 모델에 입력되는가?
• 다른 사람들이 모델의 결론을 신뢰할 수 있도록 모델은 어떻게 검증되고 보고되는가?

Key concepts

• 의사결정 나무
• 상태-전이 (마르코프) 모델
• 미시 시뮬레이션
• 이산 사건 시뮬레이션
• 전이 확률
• 코호트 대 개별 수준 시뮬레이션
• 모델 개념화
• 내부 및 외부 검증

Mechanisms

모델은 먼저 의사결정 문제를 개념화하고 구조를 선택합니다. 단기 문제에는 의사결정 나무, 건강 상태와 반복 주기로 설명되는 조건에는 상태-전이 모델, 환자 이력 또는 상호작용하는 사건이 중요한 경우에는 개별 수준 시뮬레이션을 사용합니다. 전이 확률, 비용 및 건강 상태 효용에 대한 증거가 구조에 채워지고, 모델은 코호트 모델의 경우 분석적으로 또는 개별 수준 모델의 경우 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 실행되어 각 옵션에 대한 예상 비용과 결과를 생성합니다. 그런 다음 모델은 검증되고, 외부 데이터에 대해 유효성이 검사되며, 가정과 한계가 명확하게 보이도록 투명하게 보고됩니다 (Caro et al., 2012; Siebert et al., 2012; Eddy et al., 2012).

Clinical relevance

모델 기반 경제성 평가는 보건 기술 평가의 핵심이며, 보건 시스템이 어떤 개입에 자금을 지원할지 자주 결정하므로, 모델이 어떻게 작동하는지 이해하는 것은 그러한 증거에 대한 비판적 평가를 지원합니다. 이 주제는 모델링 방법론을 설명하며, 개별적인 임상 또는 치료 권장 사항의 출처가 아닙니다.

Evidence & guidelines

ISPOR-SMDM 모델링 우수 연구 관행 태스크포스 시리즈는 모델 개념화, 상태-전이 모델링, 개별 수준 시뮬레이션, 모델 투명성 및 검증에 대한 전용 보고서를 포함하여 주요 방법론적 지침을 제공합니다. Drummond et al.과 Briggs, Claxton, Sculpher의 표준 교과서는 기초적인 내용을 다룹니다 (Caro et al., 2012; Siebert et al., 2012; Eddy et al., 2012; Drummond et al., 2005; Briggs, Claxton, & Sculpher, 2006).

History

의사결정 분석 모델링은 평가자들이 임상 시험 결과를 평생의 기간으로 외삽하고 직접 비교되지 않은 개입을 비교하려고 함에 따라 1980년대와 1990년대에 임상 의사결정 분석에서 보건 경제학으로 이동했습니다. 상태-전이 모델은 주요 작업 구조가 되었고, 컴퓨팅 파워의 증가와 함께 개별 수준 시뮬레이션이 확장되었으며, 2012년 ISPOR-SMDM 우수 관행 보고서는 모델 구축 및 보고를 위한 공유 표준을 통합했습니다 (Caro et al., 2012; Siebert et al., 2012).

Debates

코호트 상태-전이 모델 대 개별 수준 시뮬레이션

단순 코호트 마르코프 모델은 투명하고 빠르지만 환자 이력이나 상호작용하는 사건을 쉽게 나타낼 수 없습니다. 개별 수준 미시 시뮬레이션 및 이산 사건 시뮬레이션은 더 유연하지만 검증하기 어렵고 더 많은 데이터를 요구하며, 이들 중 하나를 선택하는 것은 반복되는 모델링 판단입니다.

Key figures

• Andrew Briggs
• Karl Claxton
• Mark Sculpher
• Uwe Siebert
• David Eddy

Seminal works

• caro-2012-overview
• siebert-2012-statetransition
• briggs-claxton-sculpher-2006

Frequently asked questions

임상 시험을 직접 분석하는 대신 모델을 사용하는 이유는 무엇인가?

임상 시험은 일반적으로 추적 관찰 기간이 제한적이고, 일부 관련 비교 대상을 생략하며, 최종 건강 결과를 측정하지 않을 수 있습니다. 모델은 임상 시험을 넘어 외삽하고, 중간 결과를 최종 결과와 연결하며, 여러 출처의 증거를 결합하여 전체 의사결정 문제를 다룹니다.

상태-전이 (마르코프) 모델이란 무엇인가?

이는 질병을 상호 배타적인 건강 상태의 집합으로 나타내며, 환자는 전이 확률에 따라 고정된 시간 주기 동안 상태 간을 이동합니다. 주기에 걸쳐 비용과 결과를 누적하면 각 전략에 대한 예상 비용과 효과가 산출됩니다.