治療順序/経路モデルは医療技術の評価に役割を果たしますか? – ヘルスケアエコノミスト

それは、のタイトルです ISPORヨーロッパ 私はヒューゴ・ペダー、ジェロン・ジャンセン、ドーン・リー、マーク・ハリーズと一緒にパネル展を見ました。逐次経路モデルの目標は、(i) 新しい治療法が一連の治療の中で患者の費用と有効性にどのような影響を与えるか、または (ii) どの順序が健康上の利点の点で最高の価値を提供するか、などの質問に答えられるようにすることです。そして治療費。

Jansen 博士は、現在は Innovation and Value Initiative (IVI) として知られる、関節リウマチと EGFR+ 非小細胞肺がんに関する 2 つのオープンソースの逐次モデルについて話しました。 イノベーション＆バリューリサーチセンター。実際に私も両方の制作に参加させていただきました IVI-RA そして IVI-NSCLC モデル。ほとんどのモデルは、決定論的感度分析 (DSA) または確率論的感度分析 (PSA) を通じてパラメーターの不確実性を調べることを意味します。ただし、IVI モデルから学んだ重要な点の 1 つは、逐次モデルのモデル構造によって治療価値の推定値が大きく異なるということです。 2 番目の学習は、モデル構造が証拠合成構造を反映する必要があるということでした。第三に、治療歴の違いが予後因子または効果修飾因子である場合、分析には偏りが生じます。言い換えれば、後の治療段階での治療の有効性が治療の初期に受けた治療に依存する場合、治療順序モデルでそれらの影響を明示的にモデル化することが重要です。そうしないと、結果に偏りが生じます。

Lee 博士と Marries 博士は、NICE 経路パイロットの一環として腎細胞癌 (RCC) を検査しました。重要な学びの 1 つは、これらのモデルが複雑であるということです。研究者らは 3 つの異なるリスク集団に対して 4 つの治療法を検討しました。 744 の治療シーケンスと 90 のシナリオ分析が実施されました。第 2 に、逐次モデルは標準モデルよりもはるかに時間がかかり、通常はより多くの計算能力を必要とします。 Excel は使用できないだけでなく、著者らは大学のスーパーコンピューターを利用して感度分析を実行しました。第三に、初期の治療は後のラインの治療選択肢に影響を与えます。ただし、仮定を単純化するための 1 つの重要な仮定は効果の独立性です (つまり、治療効果は以前の治療とは独立しています)。第 4 に、さらに、推定するパラメーターが多数あるため、シーケンス モデルにはさらに多くのデータが必要です。データへのアクセスが鍵となります。実際のデータと臨床試験のより詳細な結果の両方です。第 5 に、決定の質問を明確に指定する必要があります。上で説明したように、現在の標準治療の一連の治療に治療を追加することが費用対効果が高いかどうかを判断するための質問が 1 つあります。もう 1 つは、どの治療順序が最も費用効果が高いかを特定することです。第 6 に、このモデルでは、状態遷移モデルと分割生存モデルのどちらが使用されたかに応じて、大きく異なる結果が得られます。これは、主に推定される健康増進の違いによるものです。当然のことながら、発表者らは、治療経路が非常に不確実な場合に比べて、治療経路が広く知られている場合には推定値のばらつきが少ないと指摘しました。完全な経路パイロットの逐次モデルが公開されました。 リーら。 (2024年)。

どちらのプレゼンテーションでも、治療順序モデルは Excel ではほとんど実現不可能であり、R で実行する必要があることが指摘されました。R は Excel よりもはるかに強力なツールですが、関係者は Excel ベースのモデルと比較して結果に対してやや懐疑的でした。ジャンセン博士は次のように述べています。 ヘシム R のパッケージは、これらの逐次モデルの開発に役立ちます。