「治癒」モデルを使って生存率を推定すべきか？ – ヘルスケアエコノミスト

臨床試験は短期間ですが、多くの薬剤のメリットは、これらの試験期間を超えて数か月、あるいは数年にわたって持続します。治療の全体的なコストとメリットを時間経過とともに定量化するには（たとえば、HTA の目的で使用される場合）、この臨床メリットを外挿する必要があります。通常、この外挿は、パラメトリック関数を使用して行われます（NICE の意思決定支援ユニット (DSU) の生存分析に関する技術サポート ドキュメントで推奨されているように（TSD14 …）。1つの課題は、生存率を推定するために使用されるパラメトリック関数が通常あまり柔軟ではないことです。 ラティマーとラザフォード（2024） これらの制限について記述します。

特に、指数モデル、ワイブルモデル、ゴンペルツモデル、ガンマモデルは、ハザード関数の時間の経過に伴う転換点（つまり、関心のあるイベントが時間の経過と共に発生する割合）に対応できず、対数ロジスティックモデル、対数正規モデル、一般化ガンマモデルは、1つの転換点しか対応できない。

長期にわたる持続的な生存率向上をもたらす新しい治療法（CAR T、免疫腫瘍学など）では、これらの標準的なパラメトリックアプローチでは、予想される生存プロファイルを十分に捉えられない可能性があります。完全に治癒する治療法がない場合でも、治癒モデルが有用である理由があるかもしれません。具体的には、

最も予後が悪い参加者が最初に死亡する可能性が高く、追跡調査に残っている参加者の予後構成が変わります。これにより、ハザード関数に転換点が生じ、中期的には死亡のハザードが減少する可能性があります。長期的には、ハザードは引き続き低下し、一般集団で予想されるレベルまで低下する可能性もあり、その場合、残っている患者は治癒したとみなされる可能性があります。

あるいは、（i）治癒がどのくらい続くか、（ii）何パーセントの患者が「治癒」するかについてのデータが限られている場合、支払者は「治癒」モデルの使用をためらう可能性があります。しかし、更新されたNICE技術サポート文書（TSD21) では、これらのより柔軟な方法のいくつかについて説明します。

著者らは、治癒モデルを、全原因ハザード h

硬化モデルには、混合硬化モデル（MCM）と非混合硬化モデル（NMC）の2種類があります。著者は次のように説明しています。 MCMC（ミシガン大学医学部） 次のように：

MCM では、病気が治癒した人と治癒していない人の 2 つのグループが存在すると想定しています。相対生存フレームワークに当てはめると、一般人口の死亡率がモデルに直接組み込まれ、モデルはこれらを、治癒していない患者を表すために選択されたパラメトリック分布と組み合わせて、治癒率を推定します。一般人口の死亡率は、適切な暦年の死亡率を使用して、関連する生命表から取得され、年齢や性別などの特性によってさらに階層化されるため、各試験参加者に予想される背景死亡率を割り当てることができます。

MCM は治癒した集団と治癒していない集団を混合し、治癒した集団には一般集団の死亡率があります。ただし、モデル作成者が治癒率を「決定」するのではなく、データから推定されることに注意してください。具体的には、データセット内の各個人は治癒するかどうかに割り当てられるのではなく、治癒する確率が割り当てられます。集団レベルで治癒率を推定できるのは、集団全体でこれらの治癒確率を平均化することだけです。

MCMをコード化するには、 strsmix Stataまたは フレックスサーブ そして 治す Rで。

国立医療センター対照的に、人口を治癒したグループと治癒していないグループに直接分割します。むしろ、「治癒」は次のように定義されます。

NMC では、ベースラインで「治癒」した患者グループが存在するとは想定していません。治癒が発生する時点は、モデル化されたハザードが一般集団で観察されるハザードと収束する時期によって異なります。標準パラメトリック モデルを使用して適合する場合、この収束がいつ発生するかについて制約はありません。

これらの異なるアプローチにもかかわらず、著者らは、MCM と NMC を同様のパラメトリック分布に適合させると、治癒率が同様になることが多いと指摘しています。

NCMをコード化するには、次のようにします。 strsnmix または stpm2 Stataでは、または フレックスサーブ、 治す そして rstpm2 Rで。

ぜひ読んでみてください 全文論文の残りの部分には、経験的な応用、治癒モデルをいつ使用すべきか（または使用すべきでないか）に関するヒントなどが記載されています。非常に興味深い読み物です。