การสื่อสารหลักฐานเศรษฐศาสตร์สุขภาพ: จากผลลัพธ์แบบจำลองสู่ข้อเสนอแนะเชิงนโยบาย

อ่านฉบับภาษาอังกฤษ (English version)

บทคัดย่อ

กองทุนสุขภาพของจังหวัดหนึ่งต้องตัดสินใจว่าจะจ่ายค่า C ซึ่งเป็นการรักษาเชิงป้องกันแบบใหม่หรือไม่ ร่างแรกของนักวิเคราะห์บอกว่า C คุ้มค่าที่ 150,000 บาทต่อปีสุขภาวะ (quality-adjusted life year, QALY) ซึ่งคือปีชีวิตที่ถ่วงน้ำหนักด้วยคุณภาพ และมั่นใจ 60% จึงควรจ่าย ร่างนั้นไม่ได้ตอบคำถามของคณะกรรมการเลยสักข้อ บทความนี้เขียนร่างนั้นใหม่เป็นข้อเสนอเชิงนโยบาย (policy brief) เริ่มจากเรื่องที่ต้องตัดสินและกำหนดเวลา ตามด้วยสี่ทางเลือกที่แต่ละทางเลือกมีบรรทัดชุดเดียวกัน ความคุ้มค่า: ต่ำกว่าเกณฑ์อยู่ 10,000 บาท โดยเกณฑ์ซึ่งเป็นราคาที่คณะกรรมการยอมจ่ายต่อหนึ่ง QALY คือ 160,000 บาท ค่าใช้จ่ายรายปี: 100, 200 และ 300 ล้านบาท เทียบกับงบปีละ 200 ล้านบาท ความแน่นอน: ใน 599 จาก 1,000 รอบของการรันแบบจำลองซ้ำโดยสุ่มข้อมูลนำเข้าที่ไม่แน่นอนใหม่ C คุ้มค่า ซึ่งไม่ใช่โอกาสที่ผู้ป่วยจะได้ประโยชน์ ใครได้ประโยชน์: การเริ่มในเมืองก่อนทำให้ในเมืองได้ 925 QALY และทำให้อำเภอชนบทเสีย 675 QALY การลดราคายาจาก 60,000 เป็น 40,000 บาทต่อปีทำให้ทุกบรรทัดดีขึ้น และข้อเสนอปิดท้ายด้วยเงื่อนไขและวันที่จะกลับมาทบทวน

🔍 คลิกเพื่อขยาย คลิกที่ใดก็ได้เพื่อปิด

คำตัดสินที่คณะกรรมการใช้ไม่ได้

กองทุนสุขภาพระดับจังหวัดแห่งหนึ่งจ่ายค่ารักษาในจังหวัด ซึ่งมีผู้ใหญ่ 10,000 คนที่เข้าข่ายได้รับ C การรักษาเชิงป้องกันแบบใหม่สำหรับโรคเรื้อรังโรคหนึ่ง คณะกรรมการของกองทุนจะประชุมในอีก 4 สัปดาห์เพื่อตั้งงบของปีหน้า มีเวลาให้เรื่อง C ในวาระ 20 นาที และจะอ่านเอกสารล่วงหน้าได้ไม่เกิน 2 หน้า

ต่อผู้ป่วยหนึ่งคน C แพงกว่าการดูแลตามปกติ 150,000 บาท และเพิ่มสุขภาพเท่ากับการมีชีวิตในสุขภาพสมบูรณ์หนึ่งปี เมื่อถ่วงน้ำหนักทุกปีที่มีชีวิตด้วยคุณภาพของปีนั้น คือ 1.00 QALY หน่วย QALY หรือปีสุขภาวะ (quality-adjusted life year, QALY) คือปีชีวิตที่ถ่วงน้ำหนักด้วยคุณภาพ ตั้งแต่ 1 สำหรับสุขภาพสมบูรณ์ถึง 0 สำหรับการเสียชีวิต การอยู่ 10 ปีในสภาวะที่มีค่า 0.70 เท่ากับ 7.0 QALY ดังนั้นถ้ากลับมาสุขภาพสมบูรณ์ตลอดช่วงนั้น จะได้เพิ่ม 3.0 QALY อ่านบทเรียนเต็มได้ที่ ปีสุขภาวะ ปีสุขภาวะที่สูญเสีย และค่าอรรถประโยชน์: เรากำลังวัดอะไรกันแน่

นำต้นทุนที่เพิ่มของ C หารด้วยสุขภาพที่ได้เพิ่ม โดยเทียบกับการดูแลตามปกติซึ่งเป็นทางเลือกที่ดีรองลงมา จะได้ 150,000 บาทสำหรับ 1.00 QALY ที่เพิ่ม หรือ 150,000 บาทต่อ QALY ที่เพิ่ม อัตราส่วนต้นทุนประสิทธิผลส่วนเพิ่ม (incremental cost-effectiveness ratio, ICER) คือต้นทุนที่เพิ่มหารด้วยสุขภาพที่ได้เพิ่ม เมื่อเทียบกับทางเลือกที่ดีรองลงมา กองทุนนำค่านี้ไปเทียบกับเกณฑ์ (threshold) 160,000 บาท ซึ่งคือจำนวนเงินสูงสุดที่คณะกรรมการยินดีจ่ายต่อ QALY ที่เพิ่มหนึ่งหน่วย ICER ที่ต่ำกว่าเกณฑ์จึงนับว่าคุ้มค่า

บทความเรื่อง ICER ยังสอนกฎที่ตัดทางเลือกออกก่อนคำนวณอัตราส่วนใด ๆ ในตัวอย่างสี่ทางเลือกที่ใช้ร่วมกันทั้งชุดบทความ ซึ่งแยกจากการรักษา C ของบทความนี้ ทางเลือกหนึ่งมีต้นทุน 270,000 บาทและได้ 5.90 QALY อีกทางเลือกหนึ่งมีต้นทุน 250,000 บาทและได้ 6.00 QALY ทางเลือกแรกแพงกว่า 20,000 บาท และได้ QALY น้อยกว่าอีกทางเลือกอยู่ 0.10 QALY จึงถูกตัดออก กฎนี้เรียกว่าการครอบงำ (dominance) ในที่นี้การดูแลตามปกติคือทางเลือกที่ใช้เปรียบเทียบ อ่านบทเรียนเต็มได้ที่ อัตราส่วนต้นทุนประสิทธิผลส่วนเพิ่มและระนาบต้นทุนประสิทธิผล: ทางเลือกที่ด้อยกว่า ผลประโยชน์สุทธิ และเกณฑ์ 160,000 บาทต่อปีสุขภาวะ

นักวิเคราะห์ของกองทุนส่งร่างแรกยาวหนึ่งย่อหน้าให้คณะกรรมการ มีใจความว่า "C คุ้มค่า ICER 150,000 บาทต่อ QALY ต่ำกว่าเกณฑ์ และแบบจำลองให้ความน่าจะเป็น 60% ที่ C จะคุ้มค่า จึงเสนอให้รับเข้าสิทธิประโยชน์"

ตัวเลขทุกตัวในร่างถูกต้อง แต่คณะกรรมการใช้ร่างนี้ไม่ได้ กรรมการฝ่ายการเงินถามว่า C จะทำให้กองทุนต้องจ่ายเท่าไรในแต่ละปี และงบประมาณรองรับได้หรือไม่ แพทย์คนหนึ่งอ่าน "60%" ว่า "ผู้ป่วย 6 ใน 10 คนได้ประโยชน์" กรรมการจากอำเภอชนบทถามว่าใครจะได้ C ก่อน และไม่มีใครบอกได้ว่ากองทุนทำอะไรได้บ้างนอกจากตอบว่ารับหรือไม่รับ

ร่างนี้ตั้งอยู่บนความเชื่อที่พบบ่อย คือเชื่อว่าข้อเสนอเชิงนโยบาย (policy brief) ซึ่งเป็นเอกสารสั้นสำหรับผู้ตัดสินใจ คือคำตัดสินของแบบจำลองฉบับย่อ คุ้มค่าจึงรับ แต่ข้อเสนอเชิงนโยบายเขียนให้คนที่ต้องตัดสินใจ เริ่มจากเรื่องที่เขาต้องตัดสินและทางเลือกที่มี แล้วให้ทุกทางเลือกมีบรรทัดชุดเดียวกันไม่กี่บรรทัด คือความคุ้มค่า ค่าใช้จ่ายรายปี หลักฐานแน่นอนแค่ไหน และใครได้ประโยชน์ [1] บทความนี้เขียนย่อหน้าของนักวิเคราะห์ใหม่ตามแบบนั้น ด้วยตัวเลขของจังหวัดนี้

เริ่มที่เรื่องที่ต้องตัดสิน

ก่อนตัวเลขจากแบบจำลองตัวใด ข้อเสนอบอกก่อนว่าคณะกรรมการต้องตัดสินเรื่องอะไร คณะกรรมการต้องตัดสินว่ากองทุนจะจ่ายค่า C ตั้งแต่ปีหน้าหรือไม่ ที่ราคาเท่าไร และให้ใคร ในการประชุมงบประมาณในอีก 4 สัปดาห์ ถ้าไม่ทำอะไร ผู้ใหญ่ที่เข้าข่าย 10,000 คนจะได้การดูแลตามปกติต่อไป และกองทุนไม่ต้องจ่ายเงินใหม่ให้ C

จากนั้นข้อเสนอจึงระบุทางเลือก เพราะคณะกรรมการเลือกระหว่างการกระทำ ไม่ได้เลือกระหว่างรับกับไม่รับ [2] ในที่นี้มีสี่ทางเลือก ได้แก่ ทางเลือกแรก จ่ายที่ราคาตั้งของยา ทางเลือกที่สอง จ่ายเฉพาะเมื่อผู้ผลิตลดราคา ทางเลือกที่สาม จ่ายที่ราคาที่ลดลงและเริ่มให้อำเภอชนบทในจังหวะเดียวกับในเมือง และทางเลือกสุดท้าย รอหนึ่งปีเพื่อเก็บหลักฐานเพิ่ม

ทุกทางเลือกจะมีบรรทัดชุดเดียวกัน คณะกรรมการจึงวางเทียบกันได้ เอกสารสั้นที่เขียนแบบนี้มีชื่อเรียกว่า ข้อเสนอเชิงนโยบาย (policy brief) คือเอกสารไม่กี่หน้าที่เขียนให้ผู้ที่ต้องเลือก โดยบอกเรื่องที่ต้องตัดสิน ทางเลือก และผลที่คาดว่าจะเกิดจากแต่ละทางเลือก รวมทั้งสิ่งที่ยังไม่แน่นอน [1] วิธีของแบบจำลองไปอยู่ในภาคผนวกที่นักวิเคราะห์ตรวจได้ ไม่ได้อยู่ในย่อหน้าเปิด

ความคุ้มค่า: ขนาดก่อนอัตราส่วน

อัตราส่วนเพียงตัวเดียวซ่อนขนาดไว้ ตัวอย่างเช่น 150,000 บาทต่อ QALY อาจมาจากสุขภาพที่ได้เพิ่มเล็กนิดเดียวด้วยต้นทุนเล็กนิดเดียว หรือสุขภาพที่ได้เพิ่มมากด้วยต้นทุนก้อนใหญ่ก็ได้ บรรทัดความคุ้มค่าจึงให้ทั้งสองส่วนก่อน ต่อผู้ป่วยหนึ่งคน C เพิ่ม 1.00 QALY และแพงกว่า 150,000 บาทตลอดการรักษาสามปี แล้วจึงให้อัตราส่วน 150,000 บาทต่อ QALY และเกณฑ์ 160,000 บาท

คณะกรรมการยังต้องการตัวเลขหนึ่งตัวที่บอกว่า C ต่ำกว่าเกณฑ์อยู่เท่าไร ที่เกณฑ์นี้ QALY หนึ่งหน่วยมีค่า 160,000 บาท 1.00 QALY ของ C จึงมีค่า 160,000 บาท เมื่อหักต้นทุนที่เพิ่ม 150,000 บาท จะเหลือ 160,000 − 150,000 = 10,000 บาทต่อผู้ป่วยหนึ่งคน

ส่วนที่เหลือนี้มีชื่อเรียก ผลประโยชน์สุทธิในรูปตัวเงิน (net monetary benefit, NMB) คือมูลค่าของสุขภาพที่ได้เมื่อตีเป็นเงินตามเกณฑ์ แล้วหักต้นทุนออก ส่วนผลประโยชน์สุทธิส่วนเพิ่ม (incremental NMB, INMB) คือส่วนต่างนั้นเมื่อเทียบกับการดูแลตามปกติ ต่อผู้ป่วยหนึ่งคน C เพิ่ม 1.00 QALY โดยแพงกว่าการดูแลตามปกติ 150,000 บาท จึงได้ INMB 10,000 บาท อ่านบทเรียนเต็มได้ที่ อัตราส่วนต้นทุนประสิทธิผลส่วนเพิ่มและระนาบต้นทุนประสิทธิผล: ทางเลือกที่ด้อยกว่า ผลประโยชน์สุทธิ และเกณฑ์ 160,000 บาทต่อปีสุขภาวะ

ในข้อเสนอ บรรทัดความคุ้มค่าเขียนว่า "ต่อผู้ป่วยหนึ่งคน C เพิ่ม 1.00 QALY โดยแพงกว่าการดูแลตามปกติ 150,000 บาท ที่เกณฑ์ 160,000 บาท มีค่ามากกว่าต้นทุน 10,000 บาท" บรรทัดนี้ไม่ได้บอกว่ามีผู้ป่วยกี่คน กองทุนต้องจ่ายปีละเท่าไร หรือใครได้ก่อน

ค่าใช้จ่ายรายปี: การรักษาเดียวกัน แต่นับเป็นรายปี

อ่านก่อนในเว็บไซต์นี้:

• กองทุนนับจำนวนคนที่ได้การรักษาใหม่ทีละปีก่อนนับเงินอย่างไร
• เหตุใดการรักษาที่คุ้มค่าจึงอาจจ่ายไม่ไหวหรือไม่เป็นธรรม

คำถามของกรรมการฝ่ายการเงินต้องนับอีกแบบ คือนับทุกคนที่ได้ C ไม่ใช่ผู้ป่วยหนึ่งคน คลินิกในจังหวัดเริ่มให้ C ได้ปีละ 2,000 คน และแต่ละคนได้ C ต่อเนื่องสามปี จึงมีคนได้ C 2,000, 4,000 และ 6,000 คนในปีที่ 1, 2 และ 3 ของแผน แต่ละปีที่ได้ C กองทุนจ่ายค่ายา 60,000 บาทต่อคน และประหยัดค่าดูแลภาวะแทรกซ้อนได้ 10,000 บาทต่อคน จึงจ่ายมากกว่าการดูแลตามปกติคนละ 50,000 บาท

กองทุนจึงจ่าย 2,000 × 50,000 = 100 ล้านบาทในปีที่ 1, 200 ล้านบาทในปีที่ 2 และ 300 ล้านบาทในปีที่ 3 รวม 600 ล้านบาทในสามปี งบสำหรับการรักษาใหม่ของกองทุนคือปีละ 200 ล้านบาท ปีที่ 3 จึงเกินงบ 100 ล้านบาท [5]

ค่าใช้จ่ายรายปีกับบรรทัดความคุ้มค่าใช้ 50,000 บาทต่อปีตัวเดียวกัน แต่นับต่างกัน บรรทัดความคุ้มค่ารวมสามปีของผู้ป่วยหนึ่งคน 3 × 50,000 = 150,000 บาท ส่วนค่าใช้จ่ายรายปีนับรวมทุกคนที่ได้ C ในหนึ่งปี

สองบรรทัดนี้ตรงกันในที่นี้ด้วยข้อสมมติ คือข้อเสนอถือว่าต้นทุนใน ICER เป็น 50,000 บาทต่อปีตัวเดียวกัน โดยไม่หักค่าของเงินที่จ่ายในปีหลัง ในแบบจำลองตลอดชีวิต สองบรรทัดนี้แทบไม่เคยตรงกัน ข้อเสนอจึงต้องบอกข้อสมมตินี้ และบอกว่าตัวเลขใดเป็นต่อผู้ป่วยและตัวใดเป็นต่อปี

เงินก้อนเดียวกันนี้ยังซื้อสุขภาพได้ เมื่อนับ 1.00 QALY ของการรักษาให้กระจายเท่ากันตลอดสามปี การได้ C ครบ 3 คน-ปีจะซื้อได้หนึ่ง QALY (คน-ปี หรือ person-year คือคนหนึ่งคนที่ได้รับการรักษาหนึ่งปี) แผนนี้จ่ายให้ 2,000 + 4,000 + 6,000 = 12,000 คน-ปี จึงซื้อได้ 12,000 / 3 = 4,000 QALY ซึ่งเท่ากับ 600 ล้าน / 150,000 เช่นกัน ส่วนคนที่เริ่มในปีที่ 2 และ 3 รักษาครบหลังแผนจบ จึงนับการรักษาของเขาเพียงบางส่วน

เงินก้อนนี้ต้องมาจากที่ใดที่หนึ่งเสมอ เกณฑ์คือจำนวนเงินที่คณะกรรมการเลือกจ่ายต่อ QALY ส่วนต้นทุนต่อ QALY ของบริการที่ถูกเบียดออกไปเป็นข้อเท็จจริงของกองทุนที่ไม่มีใครรู้แน่ชัด สมมติว่าค่านี้เท่ากับ 160,000 บาทเช่นกัน เงิน 600 ล้านบาทจะซื้อได้ 3,750 QALY ที่นั่น ซึ่งคือสุขภาพที่ถูกเบียดออกไปเพราะเงินไปอยู่ที่ C ส่วนที่ได้เพิ่มสุทธิจึงเป็น 4,000 − 3,750 = 250 QALY

ในข้อเสนอ บรรทัดค่าใช้จ่ายเขียนว่า "100, 200 และ 300 ล้านบาทในปีที่ 1 ถึง 3 เทียบกับงบปีละ 200 ล้านบาท ปีที่ 3 เกินงบ 100 ล้านบาท"

# The fund's yearly bill for C at the list price, the health it buys and pushes out, and who gains.
on_c <- 2000 * 1:3                       # people on C in years 1, 2 and 3 (a three-year course)
drug <- 60000; offset <- 10000           # THB a person-year: the drug; complication care it saves
bill <- on_c * (drug - offset) / 1e6     # million THB
cat("People on C:", on_c, "| person-years:", sum(on_c), "| extra THB each:", drug - offset, "\n")
cat("Bill (million THB):", bill, "| total:", sum(bill), "| year 3 over 200:", bill[3] - 200, "\n")
k <- 160000                              # THB per QALY: the threshold
gained <- sum(on_c) / 3; lost <- sum(bill) * 1e6 / k     # 3 person-years buy 1 QALY
cat("QALYs bought on C:", gained, "| pushed out elsewhere:", lost, "| net:", gained - lost, "\n")
starts <- c(town = 1400, rural = 600)    # starts a year, town first (5,000 eligible in each)
py <- starts * (3 + 2 + 1)               # person-years: year-1 starts count 3 years, then 2, then 1
cat("Person-years:", py, "| QALYs:", py / 3, "| pushed out each:", lost / 2,
    "| net:", py / 3 - lost / 2, "\n")

People on C: 2000 4000 6000 | person-years: 12000 | extra THB each: 50000
Bill (million THB): 100 200 300 | total: 600 | year 3 over 200: 100
QALYs bought on C: 4000 | pushed out elsewhere: 3750 | net: 250
Person-years: 8400 3600 | QALYs: 2800 1200 | pushed out each: 1875 | net: 925 -675

ความแน่นอน: 0.60 หมายถึงอะไร

อ่านก่อนในเว็บไซต์นี้:

• การรันแบบจำลองซ้ำโดยสุ่มข้อมูลนำเข้าที่ไม่แน่นอนทุกตัวใหม่ และการวาดสัดส่วนของรอบเป็นเส้นโค้ง
• หลักฐานชุดหนึ่งเชื่อถือได้แค่ไหนสำหรับผลลัพธ์หนึ่ง และเหตุใดการทดลองขนาดเล็กหนึ่งการทดลองจึงได้ระดับต่ำ

ข้อมูลนำเข้าทุกตัวของแบบจำลองไม่แน่นอน การทดลองที่อยู่เบื้องหลัง C มีขนาดเล็ก และต้นทุนกับน้ำหนักคุณภาพชีวิตมาจากกลุ่มตัวอย่างเช่นกัน นักวิเคราะห์จึงรันแบบจำลองซ้ำ 1,000 รอบ แต่ละรอบสุ่มข้อมูลนำเข้าที่ไม่แน่นอนทุกตัวใหม่จากช่วงที่หลักฐานของมันยอมให้ ผลประโยชน์สุทธิของ C จากทุกรอบเฉลี่ย 10,000 บาท แต่แกว่งมาก โดยมีส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (standard deviation คือระยะห่างโดยทั่วไปของแต่ละรอบจากค่าเฉลี่ย) 40,000 บาท การวิเคราะห์ความไวเชิงความน่าจะเป็น (probabilistic sensitivity analysis, PSA) คือการรันแบบจำลองซ้ำหลายครั้งโดยสุ่มข้อมูลนำเข้าที่ไม่แน่นอนทุกตัว ผลจึงเป็นสัดส่วนของรอบ ไม่ใช่ตัวเลขเดียว อ่านบทเรียนเต็มได้ที่ การวิเคราะห์ความไวแบบอาศัยความน่าจะเป็น: จากการแจกแจงพารามิเตอร์สู่ CEAC

ค่าเฉลี่ยจึงอยู่เหนือศูนย์ 10,000 / 40,000 = 0.25 เท่าของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ผลจากทุกรอบกระจายเป็นรูประฆังรอบค่าเฉลี่ย และเมื่อค่าเฉลี่ยอยู่ใกล้ศูนย์ขนาดนี้ ราว 599 จาก 1,000 รอบจะอยู่เหนือศูนย์ คิดเป็นสัดส่วน 0.60 [4] นี่คือ "ความน่าจะเป็น 60%" ในร่างแรก

ตัวเลขนี้เป็นข้อความเกี่ยวกับแบบจำลอง คือภายใต้หลักฐานนี้ แบบจำลองนี้ และเกณฑ์ 160,000 บาท C คุ้มราคาใน 6 รอบจากทุก 10 รอบ

ตัวเลขนี้ไม่ใช่โอกาสที่ผู้ป่วยจะได้ประโยชน์ ในการทดลองที่อยู่เบื้องหลัง C ผู้ได้การดูแลตามปกติเกิดภาวะแทรกซ้อนระหว่างการติดตามผล 13 จาก 60 คน คิดเป็นความเสี่ยง 21.67% เทียบกับ 8 จาก 66 คนที่ได้ C คิดเป็นความเสี่ยง 12.12% จึงเกิดภาวะแทรกซ้อนน้อยลง 21.67 − 12.12 = 9.55 รายต่อผู้ได้รับการรักษาทุก 100 คน คนส่วนใหญ่ที่ได้ C จะไม่เกิดภาวะแทรกซ้อนอยู่แล้ว การอ่านว่า "ผู้ป่วย 6 ใน 10 คนได้ประโยชน์" จึงผิดไปมาก

และตัวเลขนี้ไม่ใช่โอกาสที่แบบจำลองถูกต้อง การรันซ้ำเปลี่ยนเพียงข้อมูลนำเข้าภายในแบบจำลอง ถ้าการทดลองมีอคติหรือแบบจำลองไม่ได้นับต้นทุนบางตัว ทุกรอบจะมีความผิดพลาดเดียวกัน และรันเพิ่มกี่รอบก็ลบความผิดพลาดนั้นไม่ได้

คณะกรรมการยังต้องรู้ว่าการทดลองนั้นเชื่อถือได้แค่ไหน ผลของ C มาจากการทดลองขนาดเล็กเพียงหนึ่งการทดลองที่มีภาวะแทรกซ้อนรวม 8 + 13 = 21 ราย อัตราส่วนความเสี่ยง (risk ratio) 12.12 / 21.67 = 0.56 มีช่วงความเชื่อมั่น 95% (confidence interval) ตั้งแต่ 0.25 ถึง 1.26

ระดับที่หลักฐานชุดหนึ่งเชื่อถือได้สำหรับผลลัพธ์หนึ่งเรียกว่าระดับความเชื่อมั่นของหลักฐาน (certainty of evidence) การทดลองขนาดเล็กหนึ่งการทดลองที่ช่วงความเชื่อมั่นครอบคลุมทั้งประโยชน์มากและอันตราย ทำให้ไม่รู้ผลที่แท้จริงอย่างชัดเจน ระดับความเชื่อมั่นจึงถูกจัดเป็นระดับต่ำ อ่านเกณฑ์การจัดระดับได้ที่ พ้นจากพีระมิดหลักฐาน: ระดับความเชื่อมั่นตามแนวทาง GRADE และการเลือกข้อมูลประสิทธิผลเข้าสู่แบบจำลองทางเศรษฐศาสตร์

ในข้อเสนอ บรรทัดความแน่นอนเขียนว่า "ใน 599 จาก 1,000 รอบของการรันแบบจำลองซ้ำ C คุ้มราคาที่ 160,000 บาทต่อ QALY ตัวเลขนี้บอกความไม่แน่นอนของข้อมูลนำเข้า ไม่ได้บอกเรื่องผู้ป่วย เมื่อได้ C ผู้ป่วยเกิดภาวะแทรกซ้อนน้อยลง 9.55 คนในทุก 100 คน ผลนี้มาจากการทดลองขนาดเล็กหนึ่งการทดลอง หลักฐานจึงมีระดับความเชื่อมั่นต่ำ"

สัดส่วนเดียวกันที่วาดเป็นเส้นโค้ง (CEAC)

ถ้านับซ้ำที่เกณฑ์อื่น สัดส่วนนี้จะเปลี่ยน ที่เกณฑ์ 200,000 บาทต่อ QALY ผลประโยชน์สุทธิคือ 200,000 − 150,000 = 50,000 บาท อยู่เหนือศูนย์ 1.25 เท่าของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน จึงมีราว 894 จาก 1,000 รอบที่ C คุ้มค่า เส้นโค้งการยอมรับความคุ้มค่า (cost-effectiveness acceptability curve, CEAC) คือเส้นที่แสดงสัดส่วนของรอบจำลองที่การรักษาคุ้มที่สุดในแต่ละระดับเกณฑ์ [4] ที่ 160,000 บาทต่อ QALY เส้นนี้อยู่ที่ 0.60 เพราะราว 599 จาก 1,000 รอบเอียงไปทาง C อ่านบทเรียนเต็มได้ที่ การวิเคราะห์ความไวแบบอาศัยความน่าจะเป็น: จากการแจกแจงพารามิเตอร์สู่ CEAC

ให้อ่านเส้นนี้ที่เกณฑ์ที่ผู้จ่ายใช้จริง ในที่นี้คือ 160,000 บาท และอ่านเป็นข้อความเกี่ยวกับแบบจำลอง ไม่ใช่เกี่ยวกับผู้ป่วย

# One patient on C against usual care: the value line of the brief, and what 0.60 means.
d_cost <- 150000; d_qaly <- 1.00; k <- c(160000, 200000)  # THB more; QALYs more; thresholds
nb <- k * d_qaly - d_cost                                  # net benefit at each threshold, THB
cat("Cost per extra QALY:", d_cost / d_qaly, "THB | net benefit at each threshold:", nb, "THB\n")
spread <- 40000                            # THB: standard deviation of net benefit across reruns
z <- nb / spread; share <- pnorm(z)        # spreads above zero; share of reruns above zero
cat("Spreads above zero:", z, "| reruns favouring C of 1000:", round(1000 * share),
    "| share:", sprintf("%.2f", share), "\n")
risk <- round(100 * c(usual = 13 / 60, on_c = 8 / 66), 2)   # % with a complication in the trial
cat("Trial risk (%):", risk, "| fewer per 100 treated:", risk[1] - risk[2], "\n")
quality <- 0.70; years <- 10               # QALY recap: 10 years in a state worth 0.70
cat("QALYs:", sprintf("%.1f", c(quality * years, (1 - quality) * years)), "\n")

Cost per extra QALY: 150000 THB | net benefit at each threshold: 10000 50000 THB
Spreads above zero: 0.25 1.25 | reruns favouring C of 1000: 599 894 | share: 0.60 0.89
Trial risk (%): 21.67 12.12 | fewer per 100 treated: 9.55
QALYs: 7.0 3.0

# The trial behind C: its two risks, the risk ratio and its 95% confidence interval.
events <- c(on_c = 8, usual = 13); n <- c(on_c = 66, usual = 60)   # complications; patients
risk <- events / n                                   # risks over the trial's follow-up
rr <- risk[["on_c"]] / risk[["usual"]]               # risk ratio, C against usual care
se <- sqrt(sum(1 / events - 1 / n))                  # standard error of log(risk ratio)
ci <- exp(log(rr) + c(-1, 1) * qnorm(0.975) * se)    # 95% confidence interval
cat("Complications:", sum(events), "| risks (%):", sprintf("%.2f", 100 * risk), "\n")
cat("Risk ratio:", sprintf("%.2f", rr), "| 95% CI:", sprintf("%.2f", ci), "\n")

Complications: 21 | risks (%): 12.12 21.67
Risk ratio: 0.56 | 95% CI: 0.25 1.26

# The series' shared four-option example: one option costs more and gives less health than another.
cost <- c(first = 270000, second = 250000)   # THB
qaly <- c(first = 5.90, second = 6.00)       # QALYs
cat("Costs (THB):", cost, "| QALYs:", sprintf("%.2f", qaly), "\n")
cat("First against second:", cost[["first"]] - cost[["second"]], "THB more,",
    sprintf("%.2f", qaly[["second"]] - qaly[["first"]]), "QALY less\n")

Costs (THB): 270000 250000 | QALYs: 5.90 6.00
First against second: 20000 THB more, 0.10 QALY less

ใครได้ ใครต้องรอ

ผู้ใหญ่ที่เข้าข่าย 10,000 คน ครึ่งหนึ่งอยู่ในตัวเมืองใกล้โรงพยาบาลจังหวัด อีกครึ่งอยู่ในอำเภอชนบท ถ้าคลินิกเริ่มให้ C ในที่ที่คลินิกพร้อมก่อน จากผู้เริ่มรักษา 2,000 คนในแต่ละปี จะอยู่ในเมือง 1,400 คน และอยู่ในอำเภอชนบท 600 คน

เมื่อนับ 3, 2 และ 1 ปีให้คนที่เริ่มในปีที่ 1, 2 และ 3 ผู้เริ่มรักษาในเมืองรวมเป็น 1,400 × 6 = 8,400 คน-ปีที่ได้ C และในชนบท 600 × 6 = 3,600 คน-ปี เมื่อ 3 คน-ปีซื้อได้หนึ่ง QALY ในเมืองจึงได้ 8,400 / 3 = 2,800 QALY และอำเภอชนบทได้ 1,200 QALY ภายใต้ข้อสมมติเดียวกัน 3,750 QALY ที่ถูกเบียดออกไปเป็นบริการที่ทุกคนใช้ร่วมกัน แต่ละครึ่งจึงเสีย 1,875 QALY

ในเมืองได้สุทธิ 2,800 − 1,875 = 925 QALY ส่วนอำเภอชนบทได้ 1,200 − 1,875 คือเสีย 675 QALY เพราะชนบทเสียบริการอื่นเท่ากับในเมืองแต่มีคนได้ C น้อยกว่ามาก ผลรวม 925 − 675 = 250 QALY ตรงกับบรรทัดค่าใช้จ่าย และซ่อนว่ามีกลุ่มหนึ่งแย่ลง

ในข้อเสนอ บรรทัดความเป็นธรรมเขียนว่า "การเริ่มตรงที่คลินิกพร้อมทำให้ในเมืองได้ 925 QALY และทำให้อำเภอชนบทแย่ลง 675 QALY" ข้อเสนอต้องบอกว่าใครได้ ใครจ่าย และใครต้องรอ แม้ผลรวมจะดูดี

ข้อเท็จจริงที่หลักฐานเพิ่มตอบได้ กับการเลือกที่คณะกรรมการต้องทำเอง

บรรทัดความแน่นอนกับบรรทัดความเป็นธรรมทำให้เกิดความสงสัยคนละแบบ C ป้องกันภาวะแทรกซ้อนได้ 9.55 รายต่อผู้ได้รับการรักษาทุก 100 คนจริงหรือไม่ เป็นคำถามเชิงข้อเท็จจริง การทดลองที่ใหญ่ขึ้น หรือทะเบียนผู้ป่วยกลุ่มแรกที่ได้รับการรักษาในจังหวัด ช่วยให้คำตอบแคบลงได้ เงินที่ใช้เก็บหลักฐานจึงลดความสงสัยแบบนี้ได้

อำเภอชนบทควรเริ่มได้ C ในจังหวะเดียวกับในเมืองหรือไม่ ไม่ใช่คำถามเชิงข้อเท็จจริง ไม่มีการทดลองใดบอกคณะกรรมการได้ว่า QALY ของชนบทควรนับเท่าไร คณะกรรมการต้องเลือกเองและบอกเหตุผล ข้อเสนอแยกสองเรื่องนี้ออกจากกัน เพื่อไม่ให้การเลือกเชิงคุณค่าถูกแต่งให้ดูเป็นตัวเลข และไม่ให้ช่องว่างของหลักฐานถูกปิดด้วยความเห็น

ทางเลือก ไม่ใช่คำตัดสิน

ร่างแรกเสนอการกระทำเพียงอย่างเดียว ข้อเสนอให้คณะกรรมการสี่ทางเลือก และให้ทุกทางเลือกผ่านบรรทัดชุดเดียวกัน [2] ทางเลือกที่ 1 จ่ายที่ราคาตั้งและเริ่มให้คนในที่ที่คลินิกพร้อมก่อน ซึ่งคือทุกอย่างที่กล่าวมาข้างต้น ได้แก่ 150,000 บาทต่อ QALY ค่าใช้จ่าย 100, 200 และ 300 ล้านบาท การที่ C คุ้มค่าใน 599 จาก 1,000 รอบ และอำเภอชนบทแย่ลง 675 QALY

ทางเลือกที่ 2 จ่ายเฉพาะเมื่อผู้ผลิตลดราคายาจาก 60,000 เหลือ 40,000 บาทต่อปี ราคาที่ต่ำลงขยับทุกบรรทัดพร้อมกัน ตัวอย่างคำนวณด้านล่างจึงไล่ตามผลของมันทีละบรรทัด

เริ่มอย่างเท่ากัน หรือรอหนึ่งปี

ทางเลือกที่ 3 ใช้ราคาที่ต่อรองแล้วและเริ่มให้ C ปีละ 1,000 คนในแต่ละครึ่ง พร้อมคลินิกเคลื่อนที่ราคา 32 ล้านบาทที่ซื้อในปีที่ 1 เพื่อเข้าถึงผู้ป่วยในชนบท ค่าใช้จ่ายจึงเป็น 92, 120 และ 180 ล้านบาท คลินิกนี้เพิ่มต้นทุนแต่ไม่เพิ่ม QALY เงิน 360 + 32 = 392 ล้านบาทยังซื้อได้ 4,000 QALY เท่าเดิม ต้นทุนต่อ QALY ที่เพิ่มจึงเป็น 392 ล้าน / 4,000 = 98,000 บาท ผลประโยชน์สุทธิต่อผู้ป่วยคือ 160,000 − 98,000 = 62,000 บาท ซึ่งอยู่เหนือศูนย์ 1.55 เท่าของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน จึงมีราว 939 จาก 1,000 รอบที่ C คุ้มค่า

แต่ละครึ่งตอนนี้มี 1,000 × 6 = 6,000 คน-ปี และได้ 2,000 QALY ส่วนเงิน 392 ล้านบาทเบียดบริการอื่นออกไป 2,450 QALY ครึ่งละ 1,225 แต่ละครึ่งจึงได้สุทธิ 2,000 − 1,225 = 775 QALY ผลรวมลดลงเป็น 1,550 QALY ต่ำกว่าทางเลือกที่ 2 ซึ่งใช้ราคายาเดียวกันอยู่ 200 QALY

200 QALY นี้คือสิ่งที่จังหวัดยอมเสียเพื่อการเริ่มอย่างเท่ากัน เป็นการเลือกเชิงคุณค่าที่ข้อเสนอบอกไว้แต่ไม่ได้เลือกแทน

ทางเลือกที่ 4 รอหนึ่งปีและจ่ายเงินทำทะเบียนผู้ป่วยกลุ่มแรกหรือการทดลองที่ใหญ่ขึ้น ไม่มีรายจ่ายใหม่สำหรับ C และไม่มีใครเริ่มได้ C คน 2,000 คนที่จะได้เริ่มในปีที่ 1 จึงต้องรอ การรอคุ้มค่าก็ต่อเมื่อหลักฐานที่ได้มาอาจเปลี่ยนสิ่งที่คณะกรรมการเลือก

# Three ways to pay for C, side by side: price per QALY, yearly bill, net health, who gains.
k <- 160000; offset <- 10000; spread <- 40000       # THB per QALY; THB a person-year; THB
drug <- c(60000, 40000, 40000)                      # THB a person-year: list, then negotiated twice
town <- c(1400, 1400, 1000); rural <- 2000 - town   # starts a year (5,000 eligible in each)
clinic <- c(0, 0, 32e6)                             # THB: a mobile clinic, bought in year 1
extra <- drug - offset; spend <- 12000 * extra + clinic   # 12,000 person-years over three years
icer <- spend / 4000                                # THB per QALY: 12,000 / 3 = 4,000 QALYs on C
bills <- outer(extra, c(y1 = 2000, y2 = 4000, y3 = 6000)) / 1e6 + cbind(clinic / 1e6, 0, 0)
print(cbind(bills, total = spend / 1e6, pushed_out = spend / k))   # million THB; QALYs
each <- spend / k / 2; net <- cbind(town, rural) * 6 / 3 - each    # 6 person-years per yearly start
z <- (k - icer) / spread; favour <- round(1000 * pnorm(z))         # reruns of 1000 favouring C
print(data.frame(extra, icer, nb = k - icer, z, favour, each, net, total = rowSums(net)))

      y1  y2  y3 total pushed_out
[1,] 100 200 300   600       3750
[2,]  60 120 180   360       2250
[3,]  92 120 180   392       2450
  extra   icer    nb    z favour each town rural total
1 50000 150000 10000 0.25    599 1875  925  -675   250
2 30000  90000 70000 1.75    960 1125 1675    75  1750
3 30000  98000 62000 1.55    939 1225  775   775  1550

เงื่อนไข เงื่อนไขทบทวน และวันที่จะกลับมาดู

ไม่ว่าคณะกรรมการจะเลือกทางใด ข้อเสนอบอกว่าอะไรจะทำให้ต้องกลับมาทบทวน สิ่งนี้เรียกว่าเงื่อนไขทบทวน (review trigger) ซึ่งตกลงกันก่อนเริ่ม C จึงไม่ต้องเถียงกันทีหลังว่าการเปลี่ยนแปลงหนึ่งสำคัญหรือไม่ ทางเลือกที่ต้องจ่ายทุกทางยังกำหนดเป็นแบบมีเงื่อนไขได้ คือกองทุนจ่ายระหว่างที่ทะเบียนผู้ป่วยกลุ่มแรกเก็บหลักฐาน และเงื่อนไขทบทวนเป็นตัวกำหนดว่าคณะกรรมการจะกลับมาทบทวนเมื่อใด สำหรับ C ข้อเสนอระบุไว้ห้าข้อ

• มีผู้เริ่มรักษามากกว่า 2,000 คนในหนึ่งปี
• ค่าใช้จ่ายรายปีเกิน 200 ล้านบาท
• ราคายาใหม่
• ผู้เริ่มในชนบทน้อยกว่า 600 คนต่อปี
• ความเสี่ยงภาวะแทรกซ้อนในทะเบียนของจังหวัดห่างจาก 12.12% ของการทดลองมาก

ข้อเสนอยังบอกว่าใครทำอะไรเมื่อไร ทีมเภสัชกรรมของกองทุนต่อรองราคา คลินิกระดับอำเภอรายงานจำนวนผู้เริ่มรักษาทุกไตรมาส และคณะกรรมการทบทวน C เมื่อสิ้นปีที่ 2 ก่อนตั้งงบของปีที่ 3 เพราะปีที่ 3 คือปีที่ทางเลือกที่ 1 เกินงบ

วิธีการไปอยู่ในภาคผนวกหนึ่งหน้าที่ผู้อ่านตรวจได้โดยไม่ต้องเปิดแบบจำลอง ภาคผนวกระบุข้อมูลนำเข้าทุกตัวพร้อมค่าและแหล่งที่มา (ผู้เข้าข่าย 10,000 คน ผู้เริ่มรักษาปีละ 2,000 คน ยาราคา 60,000 บาท ประหยัดได้ 10,000 บาท 1.00 QALY ต่อผู้ป่วย เกณฑ์ 160,000 บาท ความแกว่ง (ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน) 40,000 บาท) สมมติฐานหลัก และวิธีคำนวณตัวเลขทุกตัวในข้อเสนอ

ภาคผนวกเขียนตามรายการตรวจสอบที่ตีพิมพ์แล้วว่าการประเมินทางเศรษฐศาสตร์สุขภาพควรรายงานอะไรบ้าง คือ CHEERS 2022 (Consolidated Health Economic Evaluation Reporting Standards) [3] ตัวข้อเสนออ้างอิงเพียงไม่กี่แหล่งที่อยู่เบื้องหลังตัวเลขสำคัญ

ข้อเสนอที่เขียนใหม่

เมื่อรวมกันแล้ว ย่อหน้าเดียวของนักวิเคราะห์กลายเป็นเอกสารสองหน้าที่เรียงตามลำดับที่คณะกรรมการต้องใช้ ตัวเลขทุกตัวจากร่างแรกยังอยู่ครบ สิ่งที่เปลี่ยนคือลำดับ ทางเลือก และประโยคง่าย ๆ หนึ่งประโยคใต้ตัวเลขแต่ละตัวว่ามันหมายถึงอะไรและไม่ได้หมายถึงอะไร

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
14. การคัดเลือกพารามิเตอร์ บัญชีต้นทุนอ้างอิง และฐานข้อมูลค่าอรรถประโยชน์เมื่อข้อมูลในประเทศมีจำกัด
15. การประเมินเทคโนโลยีสุขภาพระยะเริ่มต้น เพดานราคาที่คุ้มค่า และการตัดสินใจชุดสิทธิประโยชน์
16. การสื่อสารหลักฐานเศรษฐศาสตร์สุขภาพ: จากผลลัพธ์แบบจำลองสู่ข้อเสนอแนะเชิงนโยบาย (บทความนี้)

อ่านต่อในวิกิ: คู่มือชุดบทความเศรษฐศาสตร์สุขภาพ: อ่านหลักฐานก่อนอ่านต้นทุน · อัตราส่วนต้นทุนประสิทธิผลส่วนเพิ่มและระนาบต้นทุนประสิทธิผล: ทางเลือกที่ด้อยกว่า ผลประโยชน์สุทธิ และเกณฑ์ 160,000 บาทต่อปีสุขภาวะ · ต้นไม้การตัดสินใจ แบบจำลองมาร์คอฟ และการวิเคราะห์ความไวเชิงความน่าจะเป็น: แบบจำลองแปลงหลักฐานเป็นการตัดสินใจได้อย่างไร · คุ้มค่าไม่ได้แปลว่าจ่ายไหว มีประสิทธิภาพไม่ได้แปลว่าเป็นธรรม: ผลกระทบด้านงบประมาณและความเป็นธรรมทางสุขภาพ · การวิเคราะห์ความไวแบบอาศัยความน่าจะเป็น: จากการแจกแจงพารามิเตอร์สู่ CEAC · พ้นจากพีระมิดหลักฐาน: ระดับความเชื่อมั่นตามแนวทาง GRADE และการเลือกข้อมูลประสิทธิผลเข้าสู่แบบจำลองทางเศรษฐศาสตร์