Phân tích độ nhạy trong đánh giá kinh tế

Phân tích độ nhạy trong đánh giá kinh tế là tập hợp các phương pháp dùng để kiểm tra mức độ vững chắc của kết luận về hiệu quả chi phí đối với sự không chắc chắn trong các yếu tố đầu vào và giả định của nó. Bởi vì chi phí, hiệu quả và các lựa chọn cấu trúc thúc đẩy một mô hình được ước tính chứ không phải được biết chắc chắn, các nhà phân tích thay đổi chúng—đơn lẻ, cùng lúc hoặc theo xác suất—để cho thấy quyết định có thể thay đổi như thế nào và mức độ tin cậy của một kết luận có thể đạt được.

Definition

Phân tích độ nhạy trong đánh giá kinh tế là việc khám phá có hệ thống cách các kết quả của phân tích hiệu quả chi phí thay đổi khi các tham số không chắc chắn, các giả định cấu trúc hoặc các lựa chọn phương pháp luận được thay đổi, từ phân tích xác định một chiều đến phân tích xác suất hoàn toàn nhằm truyền tải sự không chắc chắn của tham số chung.

Scope

Mục này bao gồm các phương pháp tiếp cận xác định (phân tích một chiều và đa chiều, phân tích kịch bản, phân tích ngưỡng) và phân tích độ nhạy xác suất, cùng với các công cụ được sử dụng để tóm tắt sự không chắc chắn cho các nhà ra quyết định, chẳng hạn như mặt phẳng hiệu quả chi phí, đường cong chấp nhận hiệu quả chi phí và giá trị thông tin kỳ vọng. Đây là tài liệu tham khảo về phương pháp luận và không đưa ra lời khuyên về bất kỳ can thiệp cụ thể nào. Nút này khác biệt với mục dịch tễ học về phân tích độ nhạy đối với các yếu tố gây nhiễu không đo lường được, mà nó liên kết chéo như một nút lân cận.

Core questions

• Kết luận về hiệu quả chi phí phụ thuộc vào bất kỳ yếu tố đầu vào không chắc chắn nào đến mức nào?
• Sự không chắc chắn chung trong tất cả các tham số được truyền tải đến kết quả như thế nào?
• Sự không chắc chắn nên được tóm tắt như thế nào cho một nhà ra quyết định?
• Giá trị của việc thu thập thêm bằng chứng trước khi đưa ra quyết định là gì?

Key concepts

• Phân tích độ nhạy xác định (một chiều và đa chiều)
• Phân tích kịch bản và ngưỡng
• Phân tích độ nhạy xác suất
• Sự không chắc chắn về tham số, cấu trúc và phương pháp luận
• Mặt phẳng hiệu quả chi phí
• Đường cong chấp nhận hiệu quả chi phí
• Mô phỏng Monte Carlo
• Giá trị thông tin kỳ vọng

Mechanisms

Phân tích độ nhạy xác định thay đổi một hoặc một vài tham số trong các phạm vi hợp lý để xác định các yếu tố thúc đẩy kết quả, trong khi phân tích ngưỡng tìm giá trị đầu vào mà tại đó quyết định sẽ thay đổi. Ngược lại, phân tích độ nhạy xác suất gán các phân phối xác suất cho các tham số không chắc chắn và sử dụng mô phỏng Monte Carlo để rút ra nhiều tập hợp tham số, tạo ra một phân phối chi phí và hiệu quả gia tăng. Những điều này được hiển thị trên mặt phẳng hiệu quả chi phí và được tóm tắt dưới dạng đường cong chấp nhận hiệu quả chi phí cho thấy xác suất mỗi lựa chọn là hiệu quả chi phí ở các ngưỡng khác nhau. Phân tích giá trị thông tin đi xa hơn, định lượng lợi ích kỳ vọng của việc giảm sự không chắc chắn thông qua nghiên cứu bổ sung (Briggs et al., 2012; Fenwick et al., 2004; Claxton et al., 2005; Van Hout et al., 1994).

Clinical relevance

Phân tích sự không chắc chắn cho các nhà ra quyết định biết mức độ an toàn của một khuyến nghị hiệu quả chi phí và liệu có cần thêm bằng chứng trước khi cam kết nguồn lực hay không, do đó nó định hình sự tin cậy đặt vào các kết quả đánh giá công nghệ y tế. Chủ đề này mô tả phương pháp luận về sự không chắc chắn và cách đánh giá bằng chứng kinh tế; nó không phải là hướng dẫn cho các quyết định lâm sàng hoặc điều trị cá nhân.

Evidence & guidelines

Báo cáo thực hành tốt ISPOR-SMDM về ước tính tham số và sự không chắc chắn đưa ra các kỳ vọng về việc mô tả và truyền tải sự không chắc chắn, và các cơ quan như NICE yêu cầu phân tích độ nhạy xác suất trong đánh giá công nghệ; các bài báo phương pháp luận đã thiết lập đường cong chấp nhận hiệu quả chi phí và mặt phẳng hiệu quả chi phí làm các bản tóm tắt tiêu chuẩn (Briggs et al., 2012; Claxton et al., 2005; Fenwick et al., 2004; Van Hout et al., 1994).

History

Các đánh giá kinh tế ban đầu dựa vào các phân tích độ nhạy một chiều đơn giản, nhưng việc nhận ra rằng các tham số không chắc chắn cùng lúc đã dẫn đến, trong suốt những năm 1990, các phương pháp xác suất sử dụng mô phỏng Monte Carlo. Van Hout và các đồng nghiệp đã giới thiệu các công cụ đồ họa trên mặt phẳng hiệu quả chi phí vào năm 1994, các đường cong chấp nhận hiệu quả chi phí trở thành cách tiêu chuẩn để trình bày sự không chắc chắn, và đến giữa những năm 2000, các cơ quan hoàn trả đã yêu cầu phân tích độ nhạy xác suất như một mặc định chứ không phải là một lựa chọn (Van Hout et al., 1994; Fenwick et al., 2004; Claxton et al., 2005).

Debates

Phân tích độ nhạy xác suất là thiết yếu hay tùy chọn?

Một số người cho rằng các phân tích xác định là đủ, nhưng vì các tham số không chắc chắn cùng lúc và kết quả hiệu quả chi phí là phi tuyến tính, các công trình có ảnh hưởng đã cho rằng phân tích độ nhạy xác suất là cần thiết để mô tả đúng sự không chắc chắn của quyết định; quan điểm này đã trở thành tiêu chuẩn cho các cơ quan đánh giá lớn.

Key figures

• Andrew Briggs
• Karl Claxton
• Mark Sculpher
• Elisabeth Fenwick
• Ben van Hout

Seminal works

• briggs-2012-uncertainty
• fenwick-2004-ceac
• vanhout-1994

Frequently asked questions

Sự khác biệt giữa phân tích độ nhạy xác định và xác suất là gì?

Phân tích xác định thay đổi một hoặc một vài yếu tố đầu vào bằng tay trong các phạm vi đã chọn để xem kết quả thay đổi như thế nào, trong khi phân tích xác suất gán các phân phối xác suất cho tất cả các yếu tố đầu vào không chắc chắn và sử dụng mô phỏng để nắm bắt tác động chung của chúng lên kết quả.

Đường cong chấp nhận hiệu quả chi phí cho thấy điều gì?

Nó vẽ biểu đồ, trên một phạm vi các ngưỡng hiệu quả chi phí, xác suất một can thiệp là lựa chọn hiệu quả chi phí nhất định sự không chắc chắn trong phân tích, mang lại cho các nhà ra quyết định một cái nhìn trực tiếp về mức độ an toàn của kết luận.