คุ้มค่าไม่ได้แปลว่าจ่ายไหว มีประสิทธิภาพไม่ได้แปลว่าเป็นธรรม: ผลกระทบด้านงบประมาณและความเป็นธรรมทางสุขภาพ

อ่านฉบับภาษาอังกฤษ (English version)

บทคัดย่อ

คณะกรรมการของโรงพยาบาลอำเภอแห่งหนึ่งเห็นว่าการรักษาเชิงป้องกันแบบใหม่ C คุ้มค่า คือ 150,000 บาทต่อปีสุขภาวะ (quality-adjusted life year, QALY) ที่เพิ่มขึ้น ต่ำกว่า 160,000 บาทที่คณะกรรมการยินดีจ่ายต่อ QALY ที่เพิ่มหนึ่งหน่วย ซึ่งเรียกว่าเกณฑ์ (threshold) บทความนี้ถามสามคำถามที่ตัวเลขนั้นตอบไม่ได้ ผู้จ่ายจ่ายไหวหรือไม่ การวิเคราะห์ผลกระทบด้านงบประมาณแปลงผู้เข้าข่าย 10,000 คน สัดส่วนผู้ได้ C ที่เพิ่มขึ้น และต้นทุนที่เพิ่ม 50,000 บาทต่อคนต่อปี เป็นค่าใช้จ่ายรายปี 100, 200 และ 300 ล้านบาท เทียบกับงบปีละ 200 ล้านบาท เงินนี้เบียดอะไรออกไป ถ้าบริการที่ถูกแทนที่ได้หนึ่ง QALY ต่อ 160,000 บาท เงิน 600 ล้านบาทที่ซื้อได้ 4,000 QALY จาก C จะทำให้เสียไป 3,750 QALY ที่อื่น ได้เพิ่มสุทธิเพียง 250 QALY ใครได้ประโยชน์ การเริ่ม C ใกล้โรงพยาบาลก่อนทำให้ในเมืองได้ 925 QALY และชนบทเสีย 675 QALY ส่วนการกระจายเท่ากันทำให้แต่ละกลุ่มได้ 25 QALY จากนั้นน้ำหนักความเป็นธรรม ความรุนแรงของโรค ความเดือดร้อนทางการเงิน และข้อจำกัดของ QALY แสดงสิ่งที่คณะกรรมการต้องชั่งน้ำหนักและอธิบายเป็นคำพูด

🔍 คลิกเพื่อขยาย คลิกที่ใดก็ได้เพื่อปิด

คุ้มค่า แต่กองทุนจ่ายไหวไหม

คณะกรรมการของโรงพยาบาลอำเภอแห่งหนึ่งตัดสินว่า C ซึ่งเป็นการรักษาเชิงป้องกันแบบใหม่สำหรับผู้ใหญ่ที่เป็นโรคเรื้อรัง คุ้มค่า ต่อผู้ป่วยหนึ่งคน C แพงกว่าการดูแลตามปกติ 150,000 บาท และเพิ่ม 1.00 ปีสุขภาวะ (quality-adjusted life year, QALY) ซึ่งหมายถึงปีชีวิตที่ถ่วงน้ำหนักด้วยคุณภาพ ตั้งแต่ 1 สำหรับสุขภาพสมบูรณ์ถึง 0 สำหรับการเสียชีวิต ปีสุขภาวะ ปีสุขภาวะที่สูญเสีย และค่าอรรถประโยชน์: เรากำลังวัดอะไรกันแน่

ดังนั้น QALY ที่เพิ่มขึ้นแต่ละหน่วยมีราคา 150,000 บาท ราคาต่อ QALY ที่เพิ่มนี้คืออัตราส่วนต้นทุนประสิทธิผลส่วนเพิ่ม (incremental cost-effectiveness ratio, ICER) จำนวนเงินสูงสุดที่คณะกรรมการยินดีจ่ายเพื่อให้ได้ QALY เพิ่มหนึ่งหน่วยคือ 160,000 บาท เรียกว่าเกณฑ์ (threshold) C จึงผ่านเกณฑ์ อ่านบทเรียนเต็มได้ที่บทความเรื่อง ICER

คำตัดสินของคณะกรรมการส่งต่อไปที่ผู้จ่าย คือกองทุนสุขภาพที่จ่ายค่ารักษาทั่วทั้งจังหวัด ซึ่งมีผู้ใหญ่ 10,000 คนที่เข้าข่ายได้รับ C โดย C เป็นการรักษาต่อเนื่องสามปี แต่ละปีที่ได้ C กองทุนต้องจ่ายค่ายา 60,000 บาท และภาวะแทรกซ้อนที่ลดลงช่วยประหยัดค่ารักษาในโรงพยาบาลได้ 10,000 บาทในปีเดียวกัน

กองทุนจึงจ่ายเพิ่ม 50,000 บาทต่อคนสำหรับแต่ละปีที่ได้ C และ 150,000 บาทตลอดการรักษา ซึ่งเท่ากับ 150,000 บาทใน ICER กองทุนกันงบไว้ปีละ 200 ล้านบาทสำหรับการรักษาใหม่

ผู้จัดการกองทุนถามสามคำถามที่ ICER ตอบไม่ได้ C จะทำให้กองทุนต้องจ่ายเท่าไรในแต่ละปีของสามปีข้างหน้า กองทุนต้องเลิกจ่ายบริการอะไรเพื่อเปิดที่ให้ C และใครจะได้ C ก่อน ระหว่างคนในตัวเมืองใกล้โรงพยาบาลจังหวัดกับคนในอำเภอชนบท

ทางลัดที่พบบ่อยคืออ่าน "ต่ำกว่า 160,000 บาทต่อ QALY" ว่า "จ่ายให้ทุกคน" แต่ ICER เป็นราคาต่อผู้ป่วยหนึ่งคน ไม่รู้ว่ามีผู้ป่วยกี่คน ค่าใช้จ่ายมาถึงเมื่อไร หรือใครได้รับการรักษา บทความนี้จึงตอบสามคำถามด้วยตัวเลขของจังหวัดนี้

จากผู้ป่วยหนึ่งคนสู่ค่าใช้จ่ายรายปี

อ่านก่อนในเว็บไซต์นี้:

• กองทุนนับจำนวนผู้เข้าข่ายทีละปีก่อนนับเงินอย่างไร
• เหตุใดผู้ที่อยู่กับโรคในวันนี้จึงเป็นแอ่งที่ผู้ป่วยใหม่ไหลเข้ามาเติม

เริ่มจากจำนวนคนที่ได้ C ในแต่ละปี คลินิกในจังหวัดเริ่มให้ C ได้ปีละ 2,000 คน และแต่ละคนได้ C ต่อเนื่องสามปี จึงมีคนได้ C 2,000 คนในปีที่ 1, 4,000 คนในปีที่ 2 และ 6,000 คนในปีที่ 3 คิดเป็น 20%, 40% และ 60% ของผู้เข้าข่าย 10,000 คน สัดส่วนของผู้เข้าข่ายที่ได้รับการรักษาจริงเรียกว่าสัดส่วนการใช้ (uptake)

แต่ละคน-ปีที่ได้ C คือคนหนึ่งคนที่ได้รับการรักษาหนึ่งปี ทำให้กองทุนจ่ายมากกว่าการดูแลตามปกติ 50,000 บาท กองทุนจึงจ่าย 2,000 × 50,000 = 100 ล้านบาทในปีที่ 1, 200 ล้านบาทในปีที่ 2 และ 300 ล้านบาทในปีที่ 3 รวม 600 ล้านบาทในสามปี ปีที่ 3 ต้องใช้เงินมากกว่างบของกองทุน 100 ล้านบาท

ค่าใช้จ่ายแต่ละปีมาจากเงินสองก้อน ในปีที่ 3 ค่ายาอย่างเดียวคือ 6,000 × 60,000 = 360 ล้านบาท และประหยัดค่าดูแลภาวะแทรกซ้อนได้ 6,000 × 10,000 = 60 ล้านบาท กองทุนจึงจ่าย 360 − 60 = 300 ล้านบาท C ให้เพิ่มจากการดูแลตามปกติและไม่ได้มาแทนยาตัวอื่น จึงไม่มีอะไรต้องหักออกอีก ถ้า C มาแทนยาตัวใด ค่ายาตัวนั้นจะถูกหักออกแบบเดียวกับเงินที่ประหยัดได้

ค่าใช้จ่ายรายปีนี้มีชื่อเรียก การวิเคราะห์ผลกระทบด้านงบประมาณ (budget impact analysis) คือการประมาณว่ารายจ่ายของผู้จ่ายเปลี่ยนไปเท่าไรในแต่ละปีเมื่อรับการรักษาใหม่เข้ามา [1, 2] การวิเคราะห์นี้ใช้มุมมองของผู้จ่าย (payer perspective) คือนับเฉพาะเงินที่กองทุนนี้จ่าย ไม่นับค่าเดินทางหรือรายได้ที่ผู้ป่วยเสียไป และมักครอบคลุมหนึ่งถึงห้าปี เพราะงบประมาณตั้งเป็นรายปี

สำหรับแต่ละปี t ให้ B_t คือค่าใช้จ่ายของกองทุนในปี t, N คือจำนวนผู้เข้าข่าย s_t คือสัดส่วนการใช้ในปี t, d คือค่ายาต่อคนต่อปี และ o คือค่าดูแลที่ประหยัดได้ต่อคนต่อปี

$$B_t = N \times s_t \times (d - o)$$

ในปีที่ 3 ได้ 10,000 × 60% × (60,000 − 10,000) = 300 ล้านบาท

นับเงินที่ประหยัดได้เพียงครั้งเดียว

ค่าดูแลภาวะแทรกซ้อน 10,000 บาทที่ C ประหยัดได้ในแต่ละปีเรียกว่าเงินที่ประหยัดได้ (cost offset) คือเงินที่ผู้จ่ายไม่ต้องจ่ายในส่วนอื่นอีกเพราะมีการรักษาใหม่ เงินนี้รวมอยู่ใน 50,000 บาทแล้ว ซึ่งคือค่ายาลบเงินที่ประหยัดได้ ถ้าหัก 60 ล้านบาทของปีที่ 3 ซ้ำอีกครั้งเป็นเงินประหยัดแยก จะเหลือ 300 − 60 = 240 ล้านบาท และซ่อนส่วนที่เกินงบไปเกือบหมด

ทุกปีนับเต็มจำนวน

แบบจำลองตลอดชีวิต เช่นแบบจำลองที่อยู่เบื้องหลัง ICER มักลดค่าของเงินที่มาถึงทีหลัง การปรับลดค่าตามเวลา (discounting) คือการแปลงต้นทุนหรือผลทางสุขภาพในอนาคตเป็นมูลค่าวันนี้ โดยลดลงตามอัตราการปรับลดในแต่ละปี ที่อัตรา 3% ต้นทุน 1,834 บาทที่ต้องจ่ายในปีที่ 3 มีค่าเท่ากับ 1,678 บาทในวันนี้ อ่านบทเรียนเต็มได้ที่บทความเรื่องการคิดต้นทุน

แผนงบประมาณไม่ทำแบบนี้ ในปีที่ 3 กองทุนต้องจ่ายเงินสดเต็ม 300 ล้านบาท ทุกปีจึงนับเต็มจำนวน บทความนี้สมมติว่า 150,000 บาทใน ICER เป็นผลรวมธรรมดา 3 × 50,000 โดยไม่มีการลดค่า เพื่อให้ค่าใช้จ่ายรายปีกับ ICER วางเทียบกันได้ ถ้า ICER ผ่านการปรับลดค่ามาแล้วจะต้องคำนวณแยกต่างหาก

ในที่นี้ให้จำนวนผู้เข้าข่ายคงที่ที่ 10,000 คน โดยแต่ละปีมีผู้ป่วยใหม่เข้ามาเท่ากับจำนวนคนที่เสียชีวิต หายป่วย หรือย้ายออก แอ่งของผู้เข้าข่ายจึงไม่เพิ่มและไม่ลด แผนจริงต้องนับการไหลเข้าและการไหลออกทีละปี ดังบทเรียนเรื่องการนับที่ลิงก์ไว้ด้านบน [1]

# The fund's yearly bill for C: 2,000 people start each year and stay on C for three years.
eligible <- 10000
on_c <- 2000 * 1:3                    # people on C in years 1, 2 and 3
drug <- 60000; offset <- 10000        # THB per person-year: C's drug; complication care it saves
extra <- drug - offset
bill <- on_c * extra / 1e6            # million THB
cat("People on C:", on_c, "| share of the eligible (%):", 100 * on_c / eligible, "\n")
cat("Drug (million THB):", on_c * drug / 1e6, "\n")
cat("Offsets (million THB):", -on_c * offset / 1e6, "\n")
cat("Net bill (million THB):", bill, "| sum", sum(bill), "| year 3 over 200:", bill[3] - 200, "\n")
cat("Extra per person:", extra, "THB a year,", 3 * extra, "THB over the three years\n")
cat("1,834 THB due in year 3, valued today at 3% a year:", round(1834 / (1 + 0.03)^3), "THB\n")

People on C: 2000 4000 6000 | share of the eligible (%): 20 40 60
Drug (million THB): 120 240 360
Offsets (million THB): -20 -40 -60
Net bill (million THB): 100 200 300 | sum 600 | year 3 over 200: 100
Extra per person: 50000 THB a year, 150000 THB over the three years
1,834 THB due in year 3, valued today at 3% a year: 1678 THB

เงินก้อนนี้เคยซื้ออะไรได้

งบของกองทุนมีจำกัด เงิน 600 ล้านบาทสำหรับ C จึงต้องมาจากที่ใดที่หนึ่ง คือบริการที่กองทุนจะจ่ายหากไม่มี C เช่น การตรวจที่คลินิก การคัดกรอง หรือยาอื่น ซึ่งคือบริการที่ C เบียดออกไป บริการเหล่านั้นสร้างสุขภาพเช่นกัน สุขภาพที่เสียไปเมื่อเงินย้ายออกจากบริการอื่นเรียกว่าค่าเสียโอกาสทางสุขภาพ (health opportunity cost) [3, 4] ในที่นี้ให้เงิน 600 ล้านบาททั้งหมดเป็นเงินที่จะใช้กับบริการแบบนั้นหากไม่มี C ไม่ว่าจะมาจากงบการรักษาใหม่หรือจากการตัดงบส่วนอื่น

สมมติว่าบริการที่ถูกเบียดออกได้หนึ่ง QALY ต่อทุก 160,000 บาท ซึ่งเท่ากับเกณฑ์ของคณะกรรมการ เงิน 600 ล้านบาทในบริการนั้นจะซื้อได้ 600 ล้าน ÷ 160,000 = 3,750 QALY ถ้านำเงินก้อนเดียวกันไปใช้กับ C ที่ 150,000 บาทต่อ QALY จะซื้อได้ 600 ล้าน ÷ 150,000 = 4,000 QALY โดยแต่ละคน-ปีที่ได้ C ราคา 50,000 บาท ซื้อได้หนึ่งในสามของ 1.00 QALY ที่การรักษาสามปีเพิ่มให้ หากนับ QALY นั้นกระจายเท่ากันตลอดสามปี ซึ่งเป็นสมมติฐาน

จังหวัดได้เพิ่มโดยรวม 4,000 − 3,750 = 250 QALY น้อยกว่า 4,000 QALY ที่ผู้ป่วยที่ได้ C ได้รับมาก ผลต่างนี้คือประโยชน์สุขภาพสุทธิ (net health benefit, NHB) คือสุขภาพที่การรักษาเพิ่มให้ ลบสุขภาพที่เสียไปในบริการที่ถูกเบียดออก [4] ให้ S คือเงินที่ใช้ และ k คือต้นทุนต่อ QALY ของบริการที่ถูกเบียดออก

$$NHB=\frac{S}{ICER}-\frac{S}{k}$$

ค่านี้เป็นบวกเฉพาะเมื่อต้นทุนต่อ QALY ของ C ต่ำกว่า k เกณฑ์กับ k เป็นตัวเลขคนละตัว เกณฑ์คือจำนวนเงินที่คณะกรรมการเลือกจ่ายเพื่อให้ได้หนึ่ง QALY ส่วน k คือต้นทุนต่อ QALY ที่แท้จริงของบริการที่ถูกเบียดออก ซึ่งเป็นข้อเท็จจริงของระบบสุขภาพที่ไม่มีใครรู้ค่าแน่นอน ถ้าบริการที่ถูกเบียดออกได้หนึ่ง QALY ต่อ 120,000 บาท เงินก้อนเดียวกันจะซื้อได้ 5,000 QALY ในบริการนั้น และ C ทำให้จังหวัดเสียสุทธิ 1,000 QALY

ที่ k = 150,000 บาท ซึ่งเท่ากับต้นทุนต่อ QALY ของ C เอง สุขภาพที่ได้กับที่เสียหักล้างกัน ผลสุทธิเป็นศูนย์ "ต่ำกว่าเกณฑ์" จึงแปลว่า "ได้สุขภาพเพิ่มโดยรวม" ก็ต่อเมื่อเกณฑ์ใกล้เคียงกับต้นทุนต่อ QALY ที่แท้จริงของบริการที่ถูกเบียดออก

# What 600 million THB buys on C, and what it would have bought in the care it pushes out.
spend <- 600e6                        # THB over the three years, from the yearly bill
icer <- 150000                        # THB per extra QALY on C
gained <- spend / icer
cat("QALYs gained on C:", gained, "\n")
for (k in c(160000, 120000, 150000))  # THB per QALY in the care that is pushed out
  cat("Care pushed out at", k, "THB per QALY: lost", spend / k, "| net", gained - spend / k, "\n")

QALYs gained on C: 4000
Care pushed out at 160000 THB per QALY: lost 3750 | net 250
Care pushed out at 120000 THB per QALY: lost 5000 | net -1000
Care pushed out at 150000 THB per QALY: lost 4000 | net 0

ราคา ค่าใช้จ่าย และคณะกรรมการของไทย

อ่านก่อนในเว็บไซต์นี้:

• บทบาทของการประเมินทางเศรษฐศาสตร์สุขภาพในการคัดเลือกยาระดับชาติของไทย (บทความภาษาอังกฤษ)

แนวทางการประเมินเทคโนโลยีด้านสุขภาพของไทยแนะนำให้ทำการวิเคราะห์ผลกระทบด้านงบประมาณควบคู่กับการประเมินทางเศรษฐศาสตร์ [5] คณะกรรมการที่พิจารณาบัญชียาหลักแห่งชาติและชุดสิทธิประโยชน์ของระบบหลักประกันสุขภาพถ้วนหน้าชั่งน้ำหนักทั้งความคุ้มค่า ค่าใช้จ่ายรายปี และความสามารถของระบบสุขภาพในการให้บริการนั้น

ราคาเป็นปัจจัยที่ปรับได้และมีผลต่อทั้งสองคำถาม ถ้าค่ายา C ลดจาก 60,000 เป็น 40,000 บาทต่อปี กองทุนจะจ่ายเพิ่ม 30,000 บาทต่อคนต่อปี ค่าใช้จ่ายเหลือ 60, 120 และ 180 ล้านบาท ต่ำกว่างบทุกปี และรวม 360 ล้านบาทในสามปี

ต้นทุนต่อ QALY ของ C ลดลงเป็น 3 × 30,000 = 90,000 บาท และ 360 ล้าน ÷ 90,000 = 4,000 QALY ได้สุขภาพเท่าเดิม บริการที่ถูกเบียดออกลดเหลือ 360 ล้าน ÷ 160,000 = 2,250 QALY ประโยชน์สุขภาพสุทธิจึงเพิ่มจาก 250 เป็น 1,750 QALY

การให้ C ช้าลงลดค่าใช้จ่ายได้เช่นกัน แต่ทำให้สุขภาพมาช้าลง และอย่างที่หัวข้อถัดไปแสดง ยังเป็นตัวกำหนดว่าใครต้องรอ อีกทั้งราคาที่ลดลงไม่ได้ฝึกพยาบาลหรือเปิดคลินิกเพิ่ม ความสามารถของระบบในการให้ C จึงต้องตรวจแยกต่างหาก

# Drug at 40,000 THB a year instead of 60,000; the complication care saved stays 10,000 THB.
on_c <- 2000 * 1:3                    # people on C in years 1, 2 and 3
extra <- 40000 - 10000                # THB extra per person-year
bill <- on_c * extra / 1e6            # million THB
cat("Drug at 40,000 THB:", extra, "THB extra a year | net bill (million THB):", bill,
    "| sum", sum(bill), "\n")
spend <- sum(bill) * 1e6              # THB over the three years
icer <- 3 * extra / 1.00              # THB per extra QALY: three years of extra cost for 1.00 QALY
cat("Cost per QALY:", icer, "| gained", spend / icer, "| lost at 160,000 THB per QALY",
    spend / 160000, "| net", spend / icer - spend / 160000, "\n")

Drug at 40,000 THB: 30000 THB extra a year | net bill (million THB): 60 120 180 | sum 360
Cost per QALY: 90000 | gained 4000 | lost at 160,000 THB per QALY 2250 | net 1750

ใครได้ C ก่อน

ครึ่งหนึ่งของผู้เข้าข่าย 10,000 คนอยู่ในตัวเมืองรอบโรงพยาบาลจังหวัด อีกครึ่งอยู่ในอำเภอชนบท คลินิกที่เริ่มให้ C อยู่ในโรงพยาบาลนั้น และผู้ป่วยชนบทต้องเดินทางมาถึง แผนแรกจึงเริ่มให้ C แก่ผู้ป่วยในเมืองปีละ 1,400 คน และผู้ป่วยชนบทปีละ 600 คน ขั้นตอนด้านล่างติดตามแผนที่เริ่มในเมืองก่อนนี้ และคงสมมติฐานเดิมว่าบริการที่ถูกเบียดออกได้หนึ่ง QALY ต่อ 160,000 บาท ซึ่งทำให้เสียไป 3,750 QALY

สิ่งที่ผลรวมซ่อนไว้

การนับสุขภาพที่ได้และเสียแยกทีละกลุ่มแบบนี้ ไม่ใช่ดูเฉพาะผลรวม เรียกว่าการวิเคราะห์ต้นทุนประสิทธิผลเชิงการกระจาย (distributional cost-effectiveness analysis) [3] ในที่นี้แสดงสิ่งที่ผลรวม +250 QALY ซ่อนไว้ คืออำเภอชนบทเสียบริการมากกว่าที่ได้จาก C

แผนที่สองเริ่มให้ C กลุ่มละ 1,000 คนต่อปี และจ่าย 32 ล้านบาทสำหรับหน่วยบริการเคลื่อนที่เพื่อเข้าถึงผู้ป่วยชนบท แต่ละกลุ่มมี 1,000 × 6 = 6,000 คน-ปี และได้ 6,000 ÷ 3 = 2,000 QALY กองทุนจ่ายรวม 600 + 32 = 632 ล้านบาท ซึ่งจะซื้อได้ 632 ล้าน ÷ 160,000 = 3,950 QALY ในที่อื่น ตกกลุ่มละ 1,975 QALY แต่ละกลุ่มจึงดีขึ้น 2,000 − 1,975 = 25 QALY รวม 50 QALY โดยช่องว่างเท่าเดิม

ทางเลือกนี้จึงไม่ใช่แผนดีกับแผนแย่ แผนที่เริ่มในเมืองก่อนให้ QALY รวมมากกว่า 250 − 50 = 200 QALY ส่วนแผนที่กระจายเท่ากันไม่ให้ช่องว่างกว้างขึ้น 1,600 QALY การวาดทั้งสองแผนในภาพเดียว โดยให้สุขภาพรวมอยู่แกนนอน และการเปลี่ยนแปลงของช่องว่างอยู่แกนตั้ง เรียกว่าระนาบผลกระทบด้านความเป็นธรรม (equity impact plane) [3]

# Two ways to roll C out: starts per year in town and in rural districts (5,000 eligible in each).
icer <- 150000; k <- 160000; extra <- 50000; cut <- 13 / 60 - 8 / 66   # cut: the trial's risk gap
starts <- cbind(town_first = c(1400, 600), equal = c(1000, 1000))     # rows: town, rural
years <- starts * (1 + 2 + 3); gain <- years * extra / icer   # person-years on C; QALYs gained
spend <- colSums(years) * extra + c(0, 32e6)                  # THB; 32 million: the mobile clinic
net <- gain - rep(spend / k / 2, each = 2)                    # care pushed out, shared equally
cat("Person-years, town and rural, town first then equal:", years, "| gained:", gain, "\n")
cat("Spend (million THB):", spend / 1e6, "| lost:", spend / k, "| each group:", spend / k / 2, "\n")
cat("Net:", net, "| total:", colSums(net), "| gap change:", net[1, ] - net[2, ], "\n")
tie <- c(net[1, 1] - net[1, 2], net[2, 2] - net[2, 1])   # switching: town gives up; rural gains
cat("Rural weight at a tie:", tie[1], "/", tie[2], "=", round(tie[1] / tie[2], 3), "\n")
cat("One-year risk per 100 patients:", round(100 * c(13 / 60, 8 / 66, cut), 2), "| rural avoided:",
    round(years[2, ] * cut), "| families spared hardship:", round(years[2, ] * cut / 4), "\n")

Person-years, town and rural, town first then equal: 8400 3600 6000 6000 | gained: 2800 1200 2000 2000
Spend (million THB): 600 632 | lost: 3750 3950 | each group: 1875 1975
Net: 925 -675 25 25 | total: 250 50 | gap change: 1600 0
Rural weight at a tie: 900 / 700 = 1.286
One-year risk per 100 patients: 21.67 12.12 9.55 | rural avoided: 344 573 | families spared hardship: 86 143

QALY ของชนบทควรนับเท่าไร

วิธีหนึ่งในการเลือกคือถามว่า QALY ของกลุ่มที่เสียเปรียบกว่าควรนับมากเท่าไร ถ้านับทุก QALY เท่ากัน แผนที่เริ่มในเมืองก่อนชนะ 250 ต่อ 50

ต่อไปให้ QALY แต่ละหน่วยของชนบทนับเป็น w เท่า ผลรวมถ่วงน้ำหนักของแผนที่เริ่มในเมืองก่อนคือสุขภาพที่ในเมืองได้บวก w คูณสุขภาพที่ชนบทเสีย คือ 925 − 675w ส่วนของแผนที่กระจายเท่ากันคือ 25 + 25w สองแผนเท่ากันเมื่อ 925 − 675w = 25 + 25w คือเมื่อ 900 = 700w เพราะการเปลี่ยนไปใช้แผนที่กระจายเท่ากันทำให้ในเมืองเสีย 925 − 25 = 900 QALY และชนบทได้ 25 + 675 = 700 QALY จึงได้ w = 900 ÷ 700 = 1.286

ตัวคูณอย่าง w ที่ใส่ให้ QALY ของกลุ่มหนึ่งเรียกว่าน้ำหนักความเป็นธรรม (equity weight) คณะกรรมการที่ถือว่า QALY ของชนบทมีค่ามากกว่า 1.286 QALY ของในเมือง ควรเลือกแผนที่กระจายเท่ากัน น้ำหนักนี้เป็นการตัดสินเชิงคุณค่า ไม่ใช่ข้อเท็จจริงที่ข้อมูลบอกได้ จึงควรรายงานผลที่ไม่ถ่วงน้ำหนัก ผลที่ถ่วงน้ำหนัก และน้ำหนักที่ทำให้การเลือกพลิก [3]

ความรุนแรง การช่วยชีวิต และโรคหายาก

น้ำหนักยังถูกใช้กับความรุนแรงของโรคด้วย คือโรคนั้นทำให้ชีวิตที่มีสุขภาพดีหายไปมากเท่าไร คนวัยเดียวกันที่ไม่เป็นโรคนี้คาดว่าจะมีชีวิตอีกราว 12.50 QALY (ตัวเลขสมมติ) ส่วนผู้ป่วยที่ได้การดูแลตามปกติคาดว่าจะมี 5.00 QALY ซึ่งเป็นตัวเลขของการดูแลตามปกติที่อยู่เบื้องหลัง ICER โรคนี้จึงทำให้หายไป 7.50 จาก 12.50 คิดเป็น 60% เรียกว่าสัดส่วนสุขภาพที่ขาดหาย (proportional shortfall) ผู้จ่ายบางแห่งให้น้ำหนักเพิ่มแก่โรคที่มีสัดส่วนนี้สูง [6]

ต่อไปลองนึกถึงผู้ป่วยหนึ่งคนที่ระบุตัวได้ เช่นเด็กที่เป็นโรคหายาก ซึ่งยาของเขามีราคา 1,600,000 บาทต่อ QALY ที่เพิ่ม คือ 10 เท่าของเกณฑ์ 160,000 บาทของคณะกรรมการ คณะกรรมการจำนวนน้อยที่ปฏิเสธเด็กที่ระบุตัวได้อย่างง่ายดาย แรงกระตุ้นให้ช่วยคนที่ระบุตัวได้ซึ่งกำลังจะเสียชีวิต ไม่ว่าต้นทุนต่อ QALY จะเท่าไร เรียกว่าหลักการช่วยชีวิต (rule of rescue)

โรคหายากทำให้เกิดแรงกระตุ้นนี้บ่อย เพราะมีผู้ป่วยน้อย การทดลองเล็ก และราคาสูง ความหายากอย่างเดียวไม่ได้ทำให้โรครุนแรงหรือทำให้การรักษาได้ผล ผู้จ่ายที่ให้น้ำหนักเพิ่มแก่กรณีเช่นนี้จึงควรบอกให้ชัดว่าให้และให้เพราะอะไร

การคุ้มครองจากความเดือดร้อนทางการเงิน

สุขภาพไม่ใช่สิ่งเดียวที่ C ช่วยปกป้อง ภาวะแทรกซ้อนหมายถึงการนอนโรงพยาบาล และสำหรับครอบครัวในชนบท ค่าเดินทาง รายได้ที่เสียไป และค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม อาจเป็นสัดส่วนสูงของรายได้ สำหรับครอบครัวที่มีรายได้ 240,000 บาทต่อปี ภาวะแทรกซ้อนที่ทำให้ต้องจ่ายเกิน 24,000 บาท คิดเป็นเกินหนึ่งในสิบของรายได้นั้น รายจ่ายด้านสุขภาพที่เกินสัดส่วนที่กำหนดของรายได้ครัวเรือน ซึ่งมักใช้หนึ่งในสิบ เรียกว่ารายจ่ายด้านสุขภาพแบบหายนะ (catastrophic expenditure) และการช่วยให้ครอบครัวอยู่ต่ำกว่าเส้นนั้นคือการคุ้มครองความเสี่ยงทางการเงิน (financial risk protection)

ในการทดลองที่อยู่เบื้องหลัง C ผู้ป่วยที่ได้การดูแลตามปกติ 13 จาก 60 คนเกิดภาวะแทรกซ้อนภายในหนึ่งปี คิดเป็น 21.67 ต่อผู้ป่วย 100 คน เทียบกับ 8 จาก 66 คนที่ได้ C คิดเป็น 12.12 ต่อผู้ป่วย 100 คน จึงน้อยลง 9.55 รายต่อ 100 คนที่ได้รับการรักษาหนึ่งปี ค่าเหล่านี้เป็นความเสี่ยง (risk) ในหนึ่งปี คือสัดส่วนของผู้ป่วยที่นับแต่ละคนเพียงครั้งเดียว ไม่ใช่อัตราต่อหน่วยเวลา ถ้า C ลดความเสี่ยงในหนึ่งปีลงได้ 9.55 จุดเท่าเดิมในทุกปีของการรักษา และนับภาวะแทรกซ้อนไม่เกินหนึ่งครั้งต่อคน-ปี 3,600 คน-ปีของชนบทตามแผนที่เริ่มในเมืองก่อนจะป้องกันได้ 3,600 × 9.55 ÷ 100 = 344 ราย ส่วน 6,000 คน-ปีของชนบทตามแผนที่กระจายเท่ากันป้องกันได้ 6,000 × 9.55 ÷ 100 = 573 ราย

สมมติว่าหนึ่งในสี่ของครอบครัวชนบทที่เกิดภาวะแทรกซ้อนมีรายจ่ายเกินเส้นนั้น สองแผนจะช่วยครอบครัวได้ราว 344 ÷ 4 = 86 และ 573 ÷ 4 = 143 ครอบครัว การรายงานสุขภาพและเงินที่ได้รับการปกป้องแยกทีละกลุ่ม ซึ่งมักแยกตามรายได้ เรียกว่าการวิเคราะห์ต้นทุนประสิทธิผลแบบขยาย (extended cost-effectiveness analysis) [3] สัดส่วนหนึ่งในสี่ในที่นี้เป็นสมมติฐานเพื่อการสอน การประมาณจริงต้องใช้ข้อมูลครัวเรือนเรื่องรายจ่ายและรายได้

สิ่งที่ QALY ไม่ได้นับ

ตัวเลขทั้งหมดที่ผ่านมานับเป็น QALY ซึ่งตีค่าแต่ละปีตามคุณภาพของชีวิตในปีนั้น และนับทุก QALY เท่ากันไม่ว่าใครจะได้ นี่คือทั้งจุดแข็งและข้อจำกัด [6]

ลองดูผู้ป่วยสองคนที่ต่างได้ชีวิตเพิ่มหนึ่งปีจาก C คนแรกใช้ปีนั้นด้วยสุขภาพดีตามวัย มีค่า 0.80 อีกคนมีความพิการที่ไม่เกี่ยวกับโรคนี้ด้วย ปีนั้นจึงมีค่า 0.40 การนับ QALY ให้คนแรก 0.80 QALY และคนที่สอง 0.40 การรักษาคนที่สองจึงดูคุ้มเพียงครึ่งเดียว ทั้งที่ทั้งสองคนได้ชีวิตเพิ่มหนึ่งปีเท่ากัน

ค่าของสภาวะสุขภาพวัดว่าสภาวะนั้นมีชีวิตอยู่อย่างไร ไม่ได้วัดว่าคนนั้นมีค่าเท่าไร อายุให้ผลแบบเดียวกัน คนที่เหลือเวลาอีก 30 ปีได้ QALY เพิ่มได้มากกว่าคนที่เหลือ 5 ปี ต้นทุนต่อ QALY จึงมักเอื้อต่อผู้ป่วยที่อายุน้อยกว่า QALY ยังไม่นับสิ่งที่อยู่นอกสุขภาพของผู้ป่วยเอง เช่น เวลาของผู้ดูแล ความเดือดร้อนของครอบครัว และความสะดวกของการรักษาใกล้บ้าน

ทั้งหมดนี้ไม่ได้ทำให้ ICER ไร้ประโยชน์ แต่หมายความว่าคณะกรรมการควรเห็นความคุ้มค่า ค่าใช้จ่ายรายปี สุขภาพสุทธิ และการแบ่งตามกลุ่มไปพร้อมกัน แล้วอธิบายเป็นคำพูดว่าชั่งน้ำหนักอย่างไร [6]

# Severity, rescue, the hardship line and the capacity to gain health.
healthy <- 12.50; usual <- 5.00   # QALYs left at one age: without the condition; on usual care
shortfall <- healthy - usual
cat("Shortfall:", formatC(shortfall, format = "f", digits = 2), "QALYs, or",
    100 * shortfall / healthy, "% of", formatC(healthy, format = "f", digits = 2), "\n")
rescue <- 1600000                 # THB per QALY of a drug for one identifiable patient
cat("Rescue drug against the 160,000 THB threshold:", rescue / 160000, "times\n")
income <- 240000                  # THB a year, one rural family
cat("Hardship line at a tenth of income:", format(income / 10, big.mark = ","), "THB\n")
well <- 0.80; disabled <- 0.40    # one extra year of life: in good health; with a disability
cat("The same extra year counts:", formatC(c(well, disabled), format = "f", digits = 2), "QALYs\n")

Shortfall: 7.50 QALYs, or 60 % of 12.50
Rescue drug against the 160,000 THB threshold: 10 times
Hardship line at a tenth of income: 24,000 THB
The same extra year counts: 0.80 0.40 QALYs

ลำดับการเรียนในชุดนี้

1. คู่มือชุดบทความเศรษฐศาสตร์สุขภาพ: อ่านหลักฐานก่อนอ่านต้นทุน
2. อุบัติการณ์ ความชุก และตัวหารที่ถูกต้อง: ระบาดวิทยาเบื้องหลังต้นทุนความเจ็บป่วยและแบบจำลองมาร์คอฟ
3. รูปแบบการศึกษา แบบจำลองทางสถิติ และเป้าหมายการประมาณค่า: แต่ละรูปแบบการศึกษาประมาณค่าอะไรได้จริง
4. อัตราส่วนความเสี่ยง อัตราส่วนออดส์ ผลต่างความเสี่ยง และจำนวนที่ต้องรักษา: ตารางสองคูณสองเดียว คำตอบสี่แบบ
5. อัตราส่วนฮาซาร์ดไม่ใช่อัตราส่วนความเสี่ยง: ข้อสมมติความเป็นสัดส่วนของฮาซาร์ด เวลารอดชีพเฉลี่ยแบบจำกัดช่วง และข้อมูลนำเข้าแบบจำลอง
6. ความบังเอิญ อคติ และปัจจัยกวน: เหตุใดความสัมพันธ์ที่พบจึงยังไม่ใช่ผลของการรักษา
7. พ้นจากพีระมิดหลักฐาน: ระดับความเชื่อมั่นตามแนวทาง GRADE และการเลือกข้อมูลประสิทธิผลเข้าสู่แบบจำลองทางเศรษฐศาสตร์
8. จากความไวสู่ต้นทุนต่อผู้ป่วยหนึ่งรายที่ตรวจพบ: ค่าทำนายผลบวก ความชุก และเศรษฐศาสตร์ของการคัดกรอง
9. ต้นทุนของใคร ณ ปีใด: มุมมองการวิเคราะห์ ต้นทุนค่าเสียโอกาส การปรับค่าเงินเฟ้อ และการปรับลดค่าตามเวลา
10. ปีสุขภาวะ ปีสุขภาวะที่สูญเสีย และค่าอรรถประโยชน์: เรากำลังวัดอะไรกันแน่
11. อัตราส่วนต้นทุนประสิทธิผลส่วนเพิ่มและระนาบต้นทุนประสิทธิผล: ทางเลือกที่ด้อยกว่า ผลประโยชน์สุทธิ และเกณฑ์ 160,000 บาทต่อปีสุขภาวะ
12. ต้นไม้การตัดสินใจ แบบจำลองมาร์คอฟ และการวิเคราะห์ความไวเชิงความน่าจะเป็น: แบบจำลองแปลงหลักฐานเป็นการตัดสินใจได้อย่างไร
13. คุ้มค่าไม่ได้แปลว่าจ่ายไหว มีประสิทธิภาพไม่ได้แปลว่าเป็นธรรม: ผลกระทบด้านงบประมาณและความเป็นธรรมทางสุขภาพ (บทความนี้)
14. การคัดเลือกพารามิเตอร์ บัญชีต้นทุนอ้างอิง และฐานข้อมูลค่าอรรถประโยชน์เมื่อข้อมูลในประเทศมีจำกัด
15. การประเมินเทคโนโลยีสุขภาพระยะเริ่มต้น เพดานราคาที่คุ้มค่า และการตัดสินใจชุดสิทธิประโยชน์
16. การสื่อสารหลักฐานเศรษฐศาสตร์สุขภาพ: จากผลลัพธ์แบบจำลองสู่ข้อเสนอแนะเชิงนโยบาย

อ่านต่อในวิกิ: ต้นทุนของใคร ณ ปีใด: มุมมองการวิเคราะห์ ต้นทุนค่าเสียโอกาส การปรับค่าเงินเฟ้อ และการปรับลดค่าตามเวลา · อัตราส่วนต้นทุนประสิทธิผลส่วนเพิ่มและระนาบต้นทุนประสิทธิผล: ทางเลือกที่ด้อยกว่า ผลประโยชน์สุทธิ และเกณฑ์ 160,000 บาทต่อปีสุขภาวะ · ต้นไม้การตัดสินใจ แบบจำลองมาร์คอฟ และการวิเคราะห์ความไวเชิงความน่าจะเป็น: แบบจำลองแปลงหลักฐานเป็นการตัดสินใจได้อย่างไร · การวิเคราะห์ผลกระทบด้านงบประมาณในทางปฏิบัติ: นับคนให้ชัดก่อนคำนวณเงิน · อุบัติการณ์ ความชุก และตัวหารที่ถูกต้อง: ระบาดวิทยาเบื้องหลังต้นทุนความเจ็บป่วยและแบบจำลองมาร์คอฟ · The Role of Health Economic Evaluation in National Drug Selection and Decision-Making