คู่มือชุดบทความเศรษฐศาสตร์สุขภาพ: อ่านหลักฐานก่อนอ่านต้นทุน

อ่านฉบับภาษาอังกฤษ (English version)

บทคัดย่อ

ผลความคุ้มค่าน่าเชื่อถือได้เพียงเท่าที่ตัวเลขทางคลินิกข้างใต้น่าเชื่อถือ ชุดบทความนี้จึงอ่านหลักฐานก่อนอ่านต้นทุน คู่มือนี้พาการตัดสินใจสมมติหนึ่งเรื่องเดินไปตลอดเส้นทาง คณะกรรมการของโรงพยาบาลประจำอำเภอต้องตัดสินว่าจะจ่ายเงินให้การรักษาเชิงป้องกันแบบใหม่ C หรือไม่ ในอำเภอที่มีผู้ใหญ่ 50,000 คน ภาค I นับผู้ป่วยด้วยตัวหารที่ถูกต้อง ระบุตัววัดผล และถามว่า C ลดความเสี่ยงได้เท่าใด ในการทดลอง ผู้ป่วยที่ได้ C เกิดภาวะแทรกซ้อนรุนแรง 8 จาก 66 คน และผู้ที่ได้การดูแลตามปกติเกิด 13 จาก 60 คน โดยความไม่แน่นอนยังกว้าง ภาค II เพิ่มเรื่องเงิน ได้แก่ ต้นทุนของ C สุขภาพที่ C ซื้อได้ ต้นทุนของแต่ละปีที่สุขภาพสมบูรณ์ซึ่งได้เพิ่ม และเงินที่อำเภอต้องจ่ายในแต่ละปี ภาค III ตรวจแหล่งที่มาของข้อมูลนำเข้า ต้นทุนส่วนเพิ่มสูงสุดที่ยังคุ้มค่า และวิธีเขียนข้อเสนอแนะให้คณะกรรมการ ทุกขั้นเชื่อมไปยังบทความที่สอนเรื่องนั้นเต็มรูปแบบ

🔍 คลิกเพื่อขยาย คลิกที่ใดก็ได้เพื่อปิด

การตัดสินใจหนึ่งเรื่อง อ่านจากบนลงล่าง

คณะกรรมการของโรงพยาบาลประจำอำเภอแห่งหนึ่งต้องตัดสินว่าจะจ่ายเงินให้การรักษาเชิงป้องกันแบบใหม่ C สำหรับผู้ใหญ่ที่เพิ่งได้รับการวินิจฉัยโรคเรื้อรังโรคหนึ่งหรือไม่ อำเภอนี้มีผู้ใหญ่ 50,000 คน ในการทดลอง ผู้ป่วยที่ได้ C เกิดภาวะแทรกซ้อนรุนแรง 8 จาก 66 คน ส่วนผู้ที่ได้การดูแลตามปกติ A เกิด 13 จาก 60 คน C แพงกว่า A 150,000 บาทต่อผู้ป่วยหนึ่งคน

สรุปของทีมวิเคราะห์จบด้วยประโยคเดียว C ให้สุขภาพเพิ่มเทียบเท่ากับปีที่สุขภาพสมบูรณ์ 1.00 ปีต่อผู้ป่วย แต่ละปีเช่นนี้จึงมีราคา 150,000 บาท เกณฑ์ของคณะกรรมการ ซึ่งเป็นเงินสูงสุดที่ยอมจ่ายต่อหนึ่งปีเช่นนี้ คือ 160,000 บาท ผู้อ่านที่รีบจะหยุดตรงนั้นแล้วตอบว่าอนุมัติ

ประโยคนั้นเป็นข้อต่อสุดท้ายของโซ่ทั้งเส้น ซึ่งขึ้นอยู่กับว่ามีผู้ป่วยกี่คน C ลดความเสี่ยงได้จริงเท่าใด และการทดลองแน่ใจได้แค่ไหน จำนวนผู้ป่วยที่ผิดหรือการทดลองที่มีอคติทำให้ตัวเลขทางการเงินผิดตั้งแต่ก่อนใส่ราคาใด ๆ และไม่มีตารางต้นทุนใดจับข้อผิดพลาดนี้ได้

ชุดบทความนี้จึงอ่านกลับลำดับ คือหลักฐานก่อน แล้วจึงต้นทุน แล้วจึงการตัดสินใจ บทความเนื้อหา 15 บทแบ่งเป็นสามภาค และคู่มือนี้พากรณีของคณะกรรมการเดินผ่านทั้งสามภาคหนึ่งรอบ

ภาค I: นับผู้ป่วยก่อน แล้วจึงทดสอบการรักษา

คำถามแรกของคณะกรรมการคือ C จะไปถึงผู้ป่วยกี่คน อัตราอุบัติการณ์ (incidence rate) นับผู้ป่วยใหม่เทียบกับระยะเวลาที่ติดตามผู้คน ในที่นี้คือ 2 ต่อ 1,000 คน-ปี หมายความว่าการติดตามผู้ใหญ่ 1,000 คนเป็นเวลาหนึ่งปีจะพบผู้ป่วยใหม่ประมาณ 2 คน ในผู้ใหญ่ 50,000 คนจึงมีผู้ป่วยใหม่ 100 คนต่อปี และต้นทุนทุกตัวที่ตามมาจะคูณด้วยตัวเลขนี้

จำนวนทุกคนที่กำลังเป็นโรคอยู่จะมากกว่านี้ เพราะรวมคนที่ได้รับการวินิจฉัยในปีก่อน ๆ ไว้ด้วย การคิดราคา C จากจำนวนนั้นทำให้ค่าใช้จ่ายสูงเกินจริง บทความเรื่องอุบัติการณ์และความชุกสอนความแตกต่างนี้ และวิธีแปลงอัตราเป็นความเสี่ยง ซึ่งเป็นข้อมูลนำเข้าของแบบจำลองที่ติดตามผู้ป่วยกลุ่มหนึ่งผ่านสภาวะสุขภาพต่าง ๆ ปีต่อปี (อุบัติการณ์ ความชุก และตัวหารที่ถูกต้อง: ระบาดวิทยาเบื้องหลังต้นทุนความเจ็บป่วยและแบบจำลองมาร์คอฟ)

คำถามต่อมาคือ C เปลี่ยนความเสี่ยงได้เท่าใด ในการทดลอง ผู้ป่วยที่ได้ C เกิดภาวะแทรกซ้อน 8 จาก 66 คน คิดเป็นความเสี่ยง 12.12% เทียบกับ 13 จาก 60 คนที่ได้ A คิดเป็นความเสี่ยง 21.67% อัตราส่วนความเสี่ยง (risk ratio) คือความเสี่ยงแรกหารด้วยความเสี่ยงที่สอง ได้ 0.56 ผู้ป่วยที่ได้ C จึงมีความเสี่ยงมากกว่าครึ่งหนึ่งของการดูแลตามปกติเล็กน้อย

คณะกรรมการจ่ายเงินเป็นรายคน ผลต่างสัมบูรณ์จึงสำคัญกว่า ผลต่างความเสี่ยง (risk difference) คือ 21.67% ลบ 12.12% ได้ภาวะแทรกซ้อนลดลง 9.55 ครั้งต่อผู้ได้รับการรักษา 100 คน จำนวนที่ต้องรักษา (number needed to treat, NNT) กลับด้านตัวเลขนี้ 100 หารด้วย 9.55 ได้ประมาณ 10.5 จึงต้องให้ C แก่ผู้ป่วย 11 คนเพื่อป้องกันภาวะแทรกซ้อนหนึ่งครั้งในช่วงติดตามของการทดลอง

ต่อมาคือเรื่องความบังเอิญ ช่วงความเชื่อมั่น 95% ของ risk ratio อยู่ระหว่าง 0.25 ถึง 1.26 ช่วงนี้รวมค่า 1 ซึ่งหมายถึงไม่มีผล การทดลองนี้เพียงชิ้นเดียวจึงตัดความเป็นไปได้ที่ C ไม่ได้ผลเลยออกไปไม่ได้

ตัววัดผลห้าแบบ และบทความที่สอนแต่ละแบบ

คำตอบของการทดลองออกมาเป็น risk ratio แต่ผลการศึกษาอาจมาในรูปตัววัดผลแบบใดก็ได้ในห้าแบบ ตัววัดเหล่านี้เปรียบเทียบปริมาณคนละชนิด ได้แก่ ความเสี่ยง ออดส์ อัตรา หรือฮาซาร์ด การอ่านตัววัดหนึ่งเป็นอีกตัววัดหนึ่งทำให้ตัวเลขทางการเงินเปลี่ยนตั้งแต่ก่อนใส่ราคาใด ๆ ตัววัดแต่ละแบบจึงมีบทความหนึ่งบทที่สอนเรื่องนั้น

ตัววัดผลที่การศึกษาหนึ่งให้ได้ขึ้นกับสามสิ่งร่วมกัน คือรูปแบบการศึกษา แบบจำลองทางสถิติ และเป้าหมายการประมาณค่า (estimand) ซึ่งหมายถึงปริมาณที่การศึกษาตั้งใจประมาณ ชื่อของรูปแบบการศึกษาเพียงอย่างเดียวไม่ได้เป็นตัวกำหนด

• ผลต่างความเสี่ยง (risk difference, RD) คือความเสี่ยงของกลุ่ม C ลบด้วยความเสี่ยงของกลุ่ม A ในช่วงติดตามเดียวกัน ในที่นี้คือภาวะแทรกซ้อนลดลง 9.55 ครั้งต่อผู้ได้รับการรักษา 100 คน NNT คือส่วนกลับของค่านี้ และบทความเรื่องคำตอบสี่แบบจากตารางของการทดลองตารางเดียวสอนทั้งสองค่าพร้อมช่วงความเชื่อมั่น (อัตราส่วนความเสี่ยง อัตราส่วนออดส์ ผลต่างความเสี่ยง และจำนวนที่ต้องรักษา: ตารางสองคูณสองเดียว คำตอบสี่แบบ)
• อัตราส่วนความเสี่ยง (risk ratio, RR) คือความเสี่ยงหนึ่งหารด้วยอีกความเสี่ยงหนึ่ง ในที่นี้คือ 0.56 บทความเดียวกันแสดงว่าทำไมแบบจำลองจึงนำค่านี้ไปใช้กับความเสี่ยงพื้นฐานของพื้นที่
• อัตราส่วนออดส์ (odds ratio, OR) คือการเปรียบเทียบออดส์ของเหตุการณ์ ซึ่งเท่ากับจำนวนที่เกิดหารด้วยจำนวนที่ไม่เกิด ระหว่างสองกลุ่ม ค่านี้จึงห่างจาก 1 มากกว่า risk ratio เมื่อเหตุการณ์พบบ่อย เมื่อผู้ที่ได้ C เกิดภาวะแทรกซ้อน 8 จาก 66 คน และผู้ที่ได้ A เกิด 13 จาก 60 คน อัตราส่วนออดส์คือ 0.50 ส่วน risk ratio คือ 0.56 บทความเรื่องตารางของการทดลองบทเดียวกันสอนอัตราส่วนออดส์พร้อมช่วงความเชื่อมั่น (อัตราส่วนความเสี่ยง อัตราส่วนออดส์ ผลต่างความเสี่ยง และจำนวนที่ต้องรักษา: ตารางสองคูณสองเดียว คำตอบสี่แบบ)
• อัตราส่วนอัตราอุบัติการณ์ (incidence rate ratio, IRR) คืออัตราหนึ่งหารด้วยอีกอัตราหนึ่ง โดยอัตรานับจำนวนเหตุการณ์ต่อเวลาที่ติดตาม เช่น 2 ต่อ 1,000 คน-ปีข้างต้น การทดลองนี้รายงานเพียงความเสี่ยง ไม่ได้รายงานเวลาที่ติดตาม จึงไม่มี IRR ถ้ามีสองอัตรา เช่น ภาวะแทรกซ้อน 2 ครั้งต่อ 1,000 คน-ปีในกลุ่ม C และ 4 ครั้งในกลุ่ม A IRR จะเท่ากับ 2 หารด้วย 4 หรือ 0.50 บทความเรื่องฮาซาร์ดประมาณค่านี้ด้วยแบบจำลองปัวซง (Poisson model) ของจำนวนเหตุการณ์ต่อเวลาที่ติดตาม และสอนเวลารอดชีพเฉลี่ยแบบจำกัดช่วง (restricted mean survival time) ซึ่งคือเวลาเฉลี่ยที่ไม่เกิดเหตุการณ์ภายในช่วงเวลาที่กำหนด (อัตราส่วนฮาซาร์ดไม่ใช่อัตราส่วนความเสี่ยง: ข้อสมมติความเป็นสัดส่วนของฮาซาร์ด เวลารอดชีพเฉลี่ยแบบจำกัดช่วง และข้อมูลนำเข้าแบบจำลอง) บทความเรื่องรูปแบบการศึกษาคำนวณ IRR จากเวลาที่ติดตาม และแสดงว่าในการศึกษาแบบ case-control (เทียบผู้ที่เป็นโรคกับกลุ่มควบคุม) วิธีสุ่มเลือกกลุ่มควบคุมเป็นตัวกำหนดว่าอัตราส่วนออดส์ประมาณ risk ratio อัตราส่วนอัตรา (rate ratio) หรืออัตราส่วนออดส์ของความเสี่ยงตลอดช่วงติดตาม (risk odds ratio) (รูปแบบการศึกษา แบบจำลองทางสถิติ และเป้าหมายการประมาณค่า: แต่ละรูปแบบการศึกษาประมาณค่าอะไรได้จริง)
• อัตราส่วนฮาซาร์ด (hazard ratio, HR) คือการเปรียบเทียบความเร็วที่เหตุการณ์เกิดในคนที่ยังไม่เกิดเหตุการณ์ทีละขณะ ไม่ใช่อัตราส่วนของความเสี่ยงตลอดช่วงเวลา บทความเรื่องฮาซาร์ดแสดงว่าค่านี้เท่ากับ IRR ก็ต่อเมื่อฮาซาร์ดของทั้งสองกลุ่มคงที่ และอธิบายว่าทำไมแบบจำลองจึงรับอัตราและเส้นโค้งการรอดชีพ ไม่ใช่ HR ค่าเดียวที่นำไปคูณกับความน่าจะเป็น

อคติ ความเชื่อมั่น และหลักฐานรูปแบบอื่น

จากนั้นคืออคติและความเชื่อมั่นในหลักฐาน การทดลองสุ่มจัดการรักษาหรือไม่ นับภาวะแทรกซ้อนด้วยวิธีเดียวกันในทั้งสองกลุ่มหรือไม่ และผู้ป่วยในการทดลองคล้ายผู้ป่วยในอำเภอหรือไม่ บทความหนึ่งแยกความบังเอิญ อคติ และปัจจัยกวนออกจากกัน (ความบังเอิญ อคติ และปัจจัยกวน: เหตุใดความสัมพันธ์ที่พบจึงยังไม่ใช่ผลของการรักษา) และบทถัดไปประเมินว่าผลนี้น่าไว้ใจเพียงใด หรือความเชื่อมั่นของหลักฐาน ด้วยระบบที่เรียกว่า GRADE (พ้นจากพีระมิดหลักฐาน: ระดับความเชื่อมั่นตามแนวทาง GRADE และการเลือกข้อมูลประสิทธิผลเข้าสู่แบบจำลองทางเศรษฐศาสตร์)

บทสุดท้ายของภาค I ครอบคลุมการรักษาที่เริ่มจากการตรวจคัดกรอง (จากความไวสู่ต้นทุนต่อผู้ป่วยหนึ่งรายที่ตรวจพบ: ค่าทำนายผลบวก ความชุก และเศรษฐศาสตร์ของการคัดกรอง)

ภาค II: ต้นทุน สุขภาพ ความคุ้มค่า และค่าใช้จ่ายต่อปี

เรื่องเงินเริ่มจากว่าจะนับต้นทุนของใคร และใช้ราคาของปีใด ตัวเลข 150,000 บาทต้องบอกว่ารวมเฉพาะค่าใช้จ่ายของโรงพยาบาล หรือรวมเงินที่ครอบครัวจ่ายด้วย และใช้ปีราคาใด บทความเรื่องการคิดต้นทุนวางกติกาเหล่านี้

ต่อมาคือด้านสุขภาพ และปีที่สุขภาพสมบูรณ์ซึ่งทีมวิเคราะห์พูดถึงก็มีชื่อเรียก ปีสุขภาวะ (quality-adjusted life year, QALY) คือปีชีวิตที่ถ่วงน้ำหนักด้วยคุณภาพ ตั้งแต่ 1 สำหรับสุขภาพสมบูรณ์ถึง 0 สำหรับการเสียชีวิต ตัวอย่างที่ไม่เกี่ยวกับ C คือ การอยู่ 10 ปีในสภาวะที่มีค่า 0.70 เท่ากับ 7.0 QALY การกลับมาสุขภาพสมบูรณ์จึงจะได้เพิ่ม 3.0 น้ำหนักคุณภาพเช่นนี้เรียกว่าค่าอรรถประโยชน์ (utility) อ่านคำอธิบายฉบับเต็มได้ที่ ปีสุขภาวะ ปีสุขภาวะที่สูญเสีย และค่าอรรถประโยชน์: เรากำลังวัดอะไรกันแน่

C อ้างว่าให้ QALY เพิ่ม 1.00 ต่อผู้ป่วย อัตราส่วนต้นทุนประสิทธิผลส่วนเพิ่ม (incremental cost-effectiveness ratio, ICER) คือต้นทุนที่เพิ่มหารด้วยสุขภาพที่ได้เพิ่ม เมื่อเทียบกับทางเลือกที่ดีรองลงมา ทางเลือก C แพงกว่า A 150,000 บาท และได้เพิ่ม 1.00 QALY จึงมี ICER 150,000 บาทต่อ QALY เทียบกับเกณฑ์ 160,000 อ่านคำอธิบายฉบับเต็มได้ที่บทความเรื่องเกณฑ์ความคุ้มค่า

การเปรียบเทียบเดียวกันนี้เขียนเป็นตัวเงินได้ ผลประโยชน์สุทธิในรูปตัวเงิน (net monetary benefit, NMB) คือสุขภาพที่ตีค่าด้วยเกณฑ์ลบด้วยต้นทุน ค่านี้เมื่อใช้กับต้นทุนส่วนเพิ่มและสุขภาพส่วนเพิ่มของ C เทียบกับ A เรียกว่าผลประโยชน์สุทธิส่วนเพิ่มในรูปตัวเงิน (INMB) และ INMB ที่เป็นบวกแปลว่าต้นทุนที่เพิ่มคุ้มที่จะจ่าย ที่เกณฑ์ 160,000 บาทต่อ QALY การได้เพิ่ม 1.00 QALY ด้วยต้นทุนที่มากกว่า 150,000 บาท ให้ INMB 10,000 บาท ตามที่บทความเดียวกันแสดงไว้

ค่า 1.00 QALY มาจากไหน แบบจำลองแปลงภาวะแทรกซ้อนที่ลดลง 9.55 ครั้งต่อ 100 คนจากการทดลองเป็นปีชีวิตและคุณภาพชีวิต โดยติดตามผู้ป่วยไปตามเวลา แบบจำลองยังคำนวณซ้ำหลายครั้งด้วยข้อมูลนำเข้าที่ไม่แน่นอน ช่วง 0.25 ถึง 1.26 จึงส่งผลถึงผลลัพธ์ทางการเงินแทนที่จะหายไป บทความเรื่องแบบจำลองสร้างแบบจำลองเหล่านี้

ความคุ้มค่าไม่ใช่ความสามารถในการจ่าย ผู้ป่วยใหม่ 100 คนต่อปีที่แพงขึ้นคนละ 150,000 บาท เท่ากับ 15,000,000 บาทต่อปีจากงบประมาณเดียวกัน ไม่ว่าต้นทุนต่อ QALY จะเป็นเท่าใด ใครได้ประโยชน์เป็นคำถามที่สาม และบทความเรื่องงบประมาณและความเป็นธรรมแยกค่าใช้จ่ายต่อปีและความเป็นธรรมออกจากความคุ้มค่า (คุ้มค่าไม่ได้แปลว่าจ่ายไหว มีประสิทธิภาพไม่ได้แปลว่าเป็นธรรม: ผลกระทบด้านงบประมาณและความเป็นธรรมทางสุขภาพ)

ภาค III: แหล่งข้อมูล เพดานราคา และข้อเสนอแนะ

สามบทสุดท้ายแปลงตัวเลขเป็นการตัดสินใจ บทแรกตรวจว่าข้อมูลนำเข้าแต่ละตัว เช่น 150,000 บาท หรือ 1.00 QALY มาจากแหล่งที่เหมาะกับอำเภอหรือไม่ (การคัดเลือกพารามิเตอร์ บัญชีต้นทุนอ้างอิง และฐานข้อมูลค่าอรรถประโยชน์เมื่อข้อมูลในประเทศมีจำกัด)

บทที่สองถามเรื่องราคาย้อนกลับ (การประเมินเทคโนโลยีสุขภาพระยะเริ่มต้น เพดานราคาที่คุ้มค่า และการตัดสินใจชุดสิทธิประโยชน์) ที่เกณฑ์ 160,000 บาทต่อ QALY การได้เพิ่ม 1.00 QALY มีค่า 160,000 บาท ต้นทุนส่วนเพิ่มจึงขึ้นได้ถึง 160,000 บาทก่อนที่ C จะไม่คุ้มค่า และตอนนี้ C ต่ำกว่าเพดานนั้น 10,000 บาท

บทที่สามเขียนข้อเสนอแนะเชิงนโยบาย (การสื่อสารหลักฐานเศรษฐศาสตร์สุขภาพ: จากผลลัพธ์แบบจำลองสู่ข้อเสนอแนะเชิงนโยบาย) สำหรับ C ข้อเสนอแนะจะวางข้อเท็จจริงสามข้อไว้ด้วยกัน ได้แก่ ส่วนต่าง 10,000 บาทต่อผู้ป่วย ช่วงของการทดลองที่ยังรวมค่าที่ไม่มีผล และค่าใช้จ่าย 15,000,000 บาทต่อปี

ตามรอยตัวเลขจากการทดลอง

# Illustrative trial behind treatment C (base R). Writes: stdout only.
events_c <- 8; n_c <- 66; events_a <- 13; n_a <- 60
risk_c <- events_c / n_c; risk_a <- events_a / n_a; gap <- 100 * (risk_a - risk_c)
cat("Risk on C (%):", formatC(100 * risk_c, format = "f", digits = 2), "\n")
cat("Risk on A (%):", formatC(100 * risk_a, format = "f", digits = 2), "\n")
rr <- risk_c / risk_a; se_log_rr <- sqrt(1 / events_c - 1 / n_c + 1 / events_a - 1 / n_a)
cat("Risk ratio:", formatC(rr, format = "f", digits = 2), "\n")
ci <- formatC(exp(log(rr) + c(-1.96, 1.96) * se_log_rr), format = "f", digits = 2)
cat("95% CI, lower end:", ci[1], "\n")
cat("95% CI, upper end:", ci[2], "\n")
cat("Fewer complications per 100 treated:", formatC(gap, format = "f", digits = 2), "\n")
cat("100 / that gap:", formatC(100 / gap, format = "f", digits = 1), "\n")
cat("Number needed to treat:", ceiling(100 / gap), "\n")

Risk on C (%): 12.12
Risk on A (%): 21.67
Risk ratio: 0.56
95% CI, lower end: 0.25
95% CI, upper end: 1.26
Fewer complications per 100 treated: 9.55
100 / that gap: 10.5
Number needed to treat: 11

ตามรอยตัววัดผล

# Two effect measures from the reading map (base R). Writes: stdout only.
events_c <- 8; n_c <- 66; events_a <- 13; n_a <- 60
odds_c <- events_c / (n_c - events_c); odds_a <- events_a / (n_a - events_a)
cat("Odds ratio in the trial:", formatC(odds_c / odds_a, format = "f", digits = 2), "\n")
rate_c <- 2; rate_a <- 4   # illustrative complications per 1,000 person-years
cat("IRR, illustrative rates:", formatC(rate_c / rate_a, format = "f", digits = 2), "\n")

Odds ratio in the trial: 0.50
IRR, illustrative rates: 0.50

ตามรอยความคุ้มค่าและค่าใช้จ่ายต่อปี

# Illustrative district, health, cost and value for treatment C (base R). Writes: stdout only.
adults <- 50000; new_per_1000 <- 2; patients <- adults * new_per_1000 / 1000
cat("New patients a year:", patients, "\n")
years <- 10; state_value <- 0.70; qalys <- years * state_value
cat("QALYs in 10 years at that value:", formatC(qalys, format = "f", digits = 1), "\n")
cat("QALYs gained by full health:", formatC(years - qalys, format = "f", digits = 1), "\n")
extra_cost <- 150000; extra_qaly <- 1; threshold <- 160000
thb <- function(x) formatC(x, format = "f", digits = 0, big.mark = ",")
cat("Extra QALY per patient:", formatC(extra_qaly, format = "f", digits = 2), "\n")
cat("ICER (THB per QALY):", thb(extra_cost / extra_qaly), "\n")
cat("Extra QALY valued at the threshold (THB):", thb(threshold * extra_qaly), "\n")
cat("INMB per patient (THB):", thb(threshold * extra_qaly - extra_cost), "\n")
cat("Extra spending a year (THB):", thb(patients * extra_cost), "\n")

New patients a year: 100
QALYs in 10 years at that value: 7.0
QALYs gained by full health: 3.0
Extra QALY per patient: 1.00
ICER (THB per QALY): 150,000
Extra QALY valued at the threshold (THB): 160,000
INMB per patient (THB): 10,000
Extra spending a year (THB): 15,000,000

ใช้เครื่องคำนวณสำรวจข้อสมมติ

เครื่องคำนวณสามตัวช่วยให้คำนวณกรณีของคณะกรรมการซ้ำด้วยข้อมูลของคุณเอง เปิดเครื่องคำนวณต้นทุนและความคุ้มค่าเพื่อเปรียบเทียบต้นทุน QALY และเพดานราคา เปิดเครื่องคำนวณต้นไม้การตัดสินใจเมื่อภาวะแทรกซ้อนเป็นเหตุการณ์ครั้งเดียวที่มีจุดจบชัด และเปิดเครื่องคำนวณการเปลี่ยนสถานะสุขภาพเมื่อภาวะนั้นเกิดซ้ำได้ทุกปี

ใช้จำนวนผู้ป่วย หน่วย เวลา และตัวเปรียบเทียบให้ตรงกับหลักฐาน เปลี่ยนข้อมูลนำเข้าทีละตัว การได้ผลตรงกับเครื่องคำนวณตรวจได้เพียงเลขคณิต ไม่ได้รับรองหลักฐานหรืออนุมัติสิทธิประโยชน์

ลำดับการเรียนในชุดนี้

1. คู่มือชุดบทความเศรษฐศาสตร์สุขภาพ: อ่านหลักฐานก่อนอ่านต้นทุน (บทความนี้)
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

อ่านต่อในวิกิ: อุบัติการณ์ ความชุก และตัวหารที่ถูกต้อง: ระบาดวิทยาเบื้องหลังต้นทุนความเจ็บป่วยและแบบจำลองมาร์คอฟ · รูปแบบการศึกษา แบบจำลองทางสถิติ และเป้าหมายการประมาณค่า: แต่ละรูปแบบการศึกษาประมาณค่าอะไรได้จริง · อัตราส่วนความเสี่ยง อัตราส่วนออดส์ ผลต่างความเสี่ยง และจำนวนที่ต้องรักษา: ตารางสองคูณสองเดียว คำตอบสี่แบบ · อัตราส่วนฮาซาร์ดไม่ใช่อัตราส่วนความเสี่ยง: ข้อสมมติความเป็นสัดส่วนของฮาซาร์ด เวลารอดชีพเฉลี่ยแบบจำกัดช่วง และข้อมูลนำเข้าแบบจำลอง