Ekonomik Modelleme ve Simülasyon
Sağlık alanında ekonomik modelleme ve simülasyon, rekabet eden müdahalelerin uzun vadeli maliyetlerini ve sağlık sonuçlarını tahmin etmek ve kanıtları sentezlemek için matematiksel yapılar kullanmaktadır. Çalışmalar nadiren her karşılaştırıcıyı, her sonucu veya yaşam boyu bir zaman ufkunu kapsadığından, karar-analitik modeller, kaynak kararlarını bilgilendiren maliyet-etkililik tahminlerini üretmek için birçok kaynaktan gelen verileri ekstrapole etmekte ve birleştirmektedir.
Tanım
Ekonomik model, birden fazla kaynaktan elde edilen maliyetler ve sağlık sonuçlarına ilişkin kanıtları sentezleyen matematiksel bir çerçevedir ve tanımlanmış bir zaman ufku boyunca alternatif müdahalelerin beklenen maliyetlerini ve etkilerini tahmin etmek ve karşılaştırmak için simülasyon kullanmaktadır.
Kapsam
Bu madde, ekonomik modellerin rolünü ve ana ailelerini — karar ağaçları, durum-geçiş (Markov) modelleri ve bireysel düzeyde mikro simülasyon ile ayrık olay simülasyonu — modelin kavramsallaştırılması, doğrulanması ve şeffaf raporlanması ilkeleriyle birlikte ele almaktadır. Bu, modellerin nasıl inşa edildiğini ve değerlendirildiğini açıklayan metodolojik bir referans materyalidir; belirli bir müdahaleye yönelik bir tavsiye değildir.
Temel sorular
- Tek bir çalışma tabanlı analiz yerine bir modele ne zaman ihtiyaç duyulur?
- Hastalığı ve karar problemini en iyi hangi model yapısı temsil eder?
- Geçiş olasılıkları, maliyetler ve faydalar nasıl tahmin edilir ve modele girilir?
- Başkalarının sonuçlarına güvenebilmesi için bir model nasıl doğrulanır ve raporlanır?
Anahtar kavramlar
- Karar ağacı
- Durum-geçiş (Markov) modeli
- Mikro simülasyon
- Ayrık olay simülasyonu
- Geçiş olasılığı
- Kohort ve bireysel düzeyde simülasyon
- Model kavramsallaştırması
- İçsel ve dışsal doğrulama
Mekanizmalar
Bir model öncelikle karar problemini kavramsallaştırır ve bir yapı seçer: kısa ufuklu problemler için bir karar ağacı, sağlık durumları ve tekrarlayan döngülerle tanımlanan durumlar için bir durum-geçiş modeli veya hasta geçmişi veya etkileşimli olaylar önemli olduğunda bireysel düzeyde simülasyon. Geçiş olasılıkları, maliyetler ve sağlık durumu faydalarına ilişkin kanıtlar yapıyı doldurur ve model, her seçenek için beklenen maliyetleri ve sonuçları üretmek üzere kohort modelleri için analitik olarak veya bireysel düzeydeki modeller için Monte Carlo simülasyonu ile çalıştırılır. Model daha sonra doğrulanır, harici verilere karşı valide edilir ve varsayımları ile sınırlamaları görünür olacak şekilde şeffaf bir şekilde raporlanır (Caro ve diğerleri, 2012; Siebert ve diğerleri, 2012; Eddy ve diğerleri, 2012).
Klinik önem
Model tabanlı ekonomik değerlendirmeler, sağlık teknolojisi değerlendirmesinin merkezinde yer almaktadır ve bir sağlık sisteminin hangi müdahaleleri finanse edeceğini sıklıkla belirlemektedir; bu nedenle modellerin nasıl çalıştığını anlamak, bu tür kanıtların eleştirel değerlendirmesini desteklemektedir. Bu konu, modelleme metodolojisini açıklamaktadır ve bireysel klinik veya tedavi önerileri kaynağı değildir.
Kanıt ve kılavuzlar
ISPOR-SMDM Modelleme İyi Araştırma Uygulamaları Görev Gücü serisi, model kavramsallaştırması, durum-geçiş modellemesi, bireysel düzeyde simülasyon ile model şeffaflığı ve doğrulaması üzerine özel raporlarla birlikte başlıca metodolojik rehberliği sağlamaktadır; Drummond ve diğerleri ile Briggs, Claxton ve Sculpher'ın standart ders kitapları temel yaklaşımları sunmaktadır (Caro ve diğerleri, 2012; Siebert ve diğerleri, 2012; Eddy ve diğerleri, 2012; Drummond ve diğerleri, 2005; Briggs, Claxton, & Sculpher, 2006).
Tarihçe
Karar-analitik modelleme, 1980'ler ve 1990'lar boyunca klinik karar analizinden sağlık ekonomisine geçmiştir; değerlendiriciler, çalışma sonuçlarını yaşam boyu ufuklara ekstrapole etmeye ve doğrudan karşılaştırılmamış müdahaleleri kıyaslamaya çalıştıkça. Durum-geçiş modelleri ana yapı haline gelmiş, bireysel düzeyde simülasyon bilgisayar gücüyle birlikte genişlemiş ve 2012 ISPOR-SMDM iyi uygulama raporları, modellerin inşası ve raporlanması için ortak standartları pekiştirmiştir (Caro ve diğerleri, 2012; Siebert ve diğerleri, 2012).
Tartışmalar
- Kohort durum-geçiş modelleri ile bireysel düzeyde simülasyon
- Basit kohort Markov modelleri şeffaf ve hızlıdır ancak hasta geçmişini veya etkileşimli olayları kolayca temsil edemez; bireysel düzeyde mikro simülasyon ve ayrık olay simülasyonu daha esnektir ancak doğrulanması daha zordur ve daha fazla veri gerektirir ve aralarında seçim yapmak tekrarlayan bir modelleme kararıdır.
Öne çıkan isimler
- Andrew Briggs
- Karl Claxton
- Mark Sculpher
- Uwe Siebert
- David Eddy
İlgili konular
Temel eserler
- caro-2012-overview
- siebert-2012-statetransition
- briggs-claxton-sculpher-2006
Sıkça sorulan sorular
- Neden doğrudan bir klinik çalışmayı analiz etmek yerine bir model kullanılır?
- Çalışmalar genellikle sınırlı bir takip süresine sahiptir, bazı ilgili karşılaştırıcıları atlar ve nihai sağlık sonuçlarını ölçmeyebilir; bir model, çalışmanın ötesine ekstrapole eder, ara sonuçları nihai sonuçlara bağlar ve tam karar problemini ele almak için çeşitli kaynaklardan kanıtları birleştirir.
- Durum-geçiş (Markov) modeli nedir?
- Bir hastalığı, hastaların geçiş olasılıklarına göre sabit zaman döngüleri boyunca durumlar arasında hareket ettiği, karşılıklı olarak dışlayıcı sağlık durumları kümesi olarak temsil eder; döngüler boyunca maliyetlerin ve sonuçların birikimi, her strateji için beklenen maliyetleri ve etkileri vermektedir.