建立标准化医药经济学评估模型 促进医保高质量循证决策

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2018-06-15 来源:中国医疗保险 作者:陶立波 浏览:

  来源:中国医疗保险

  作者:陶立波 中山大学医药经济研究所研究员

  医药经济学评估,是对医药产品的成本和收益进行综合分析的科学技术。它能够帮助医保管理部门制定合理的采购价格或支付标准、优选适宜的卫生技术、提高资源的使用效率,因此日益获得重视。在近期我国医保的谈判准入中,也开始正式要求厂商提交经济学评估资料。

  但是,医药经济学评估是一项繁复的研究工作,其中包含大量的数据采集和计算,要做出高质量,殊为不易。同时,医药经济学评估经常被应用于定价、准入、招标采购等环节,牵涉的利益巨大,其研究过程也容易受到干扰。因此,医药经济学评估的结果,往往不容易获得决策者的认可。

  要提高医药经济学评估的可靠性,研究规范必不可少,世界上很多国家都制定了技术指南,我国也有发布。但技术指南的内容往往比较原则性,而经济学评估“魔鬼都在细节中”,即使遵循指南,具体过程中依然会存在模糊空间,从而导致结果的不确定性甚至可操纵性。

  有鉴于此,由医保部门牵头来建立标准化模型,将评估计算过程透明化、固定化,是可行的方法之一。

  什么是标准化评估模型

  医药经济学评估模型的本质,是对疾病发生发展过程的模拟,由此可以帮助人们推算医药方案的长期成本和收益,从而进行评估。

  例如

  高血压评估模型,是通过推算患者在不同血压水平及其他危险因素下,未来发生严重并发症的可能性、发生时间、卫生成本、生命质量、生存时间等内容,从而对高血压疾病发生发展情况进行模拟。建立了这样的模型后,对于不同的高血压治疗技术,只需了解其降压效果及对其他危险因素的影响,就可以推算长期的成本和收益,从而进行科学的评估。

  由于评估模型中数据众多而计算复杂,容易导致研究结果的不确定性,如果能针对不同疾病制定并发布标准化的评估模型供人们使用,就能显著提高评估的质量和可靠性。这就是标准化评估模型的内涵和意义所在。

  如何制定标准化评估模型

  由于评估模型是对疾病发展进程的模拟,因此构建模型必须基于疾病的长期随访数据,对不同疾病事件的发生概率、发生时间、资源消耗等进行数据计算,从而获得模型参数、组建高质量的评估模型。

  以高血压为例

  目前国内外使用的高血压风险预测评估模型,很大一部分参数都来自美国Framingham研究。这是一个自上世纪中叶开始的长期队列随访研究,学者们在波士顿附近的Framingham小镇建立了约5千人的研究队列,通过长期的随访,观察人们出现各种心血管事件的概率、时间、影响因素,从而获得了建立预测和评估模型的各种参数。在糖尿病领域,类似的里程碑式研究是UKPDS研究。

  对于中国,虽然目前我国还缺乏类似的长期随访队列研究结果,但通过汇总医保管理系统和医院病案信息系统的数据,也可以回顾性建立类似的患者长期随访数据库,从而对疾病发生发展的各种参数进行计算。这是目前情况下在我国建立标准化评估模型的可行策略之一。

  如何使用标准化评估模型

  当标准化模型建立起来后,相关各方就可以围绕模型来开展研究和决策工作。

  对于医药厂商

  可以基于模型输入参数的要求,有针对性的开展临床研究、制定价格水平,并将少量关键数据提交给医保决策者,而不需要提供太过复杂的研究报告。

  对于医保决策者

  只需将厂商提交的临床研究数据和价格数据(这些数据的质量是比较容易把控的)输入标准化模型,就可以得到可靠的分析结果,从而帮助科学决策。

  而对于研究人员

  其工作可以聚焦于标准化模型工具的建立、维护、验证,而不必太多卷入厂商定价和医保准入的博弈中。

  在这样的体系下,各方责权明确,利益纠葛较少,经济学评估结果比较可信,医保决策也能更科学、更少争议。上述标准化评估模型的应用方式,可见下图所示:

  总结

  医药经济学评估在我国医保管理中有着重要的应用,但复杂的评估过程削弱了研究结果的可信度、也影响了其在决策中的应用。如果能建立标准化评估模型,让厂商只需提供少量价格和临床研究数据、而医保可以获得可靠的评估结果从而支持循证决策,这显然是提高我国医保决策质量的有效方法,值得相关管理部门参考。

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