Анализ врачебных назначений. Данные для анализа эффективности лекарств
Исследования, подобные представленной ранее оценке антидепрессивных лекарственных средств, основываются на принципах анализа решений. Эта форма анализа включает элементы экономической теории ожидаемой полезности и представляет данные клинические проблемы с использованием вполне стандартного графического изображения и системы обозначений. Точки принятия решения (в которых клиницист делает выбор между альтернативами) представлены незамкнутым прямоугольником, а моменты, где присутствует неопределенность в отношении результата события (например, лечение допускает возможность успеха или неудачи), — незамкнутой окружностью.
Конечный пункт анализа показан жирной точкой. Схема дерева решений планирует определенный структурированный набор событий, которые могут произойти в определенной последовательности. Эта структура включает ряд вероятных событий в различных точках (определяемых как вероятностные узлы), которые генерируют кумулятивную вероятность прибытия в любой конкретный конечный пункт схемы по определенным дискретным путям через определенный набор событий. Эти техники используются не только в экономическом анализе; они взяты на вооружение экономикой как дополнительные средства анализа неопределенности и применяются во многих других областях и дисциплинах, включая принятие клинических решений (Thornton et al., 1992).
Дерево само по себе является схемой последовательности действий, которая визуально представляет решения и результаты в установленном порядке.
Откуда же берутся данные для этого анализа? Один из наиболее типичных источников — результаты, полученные при клинических испытаниях; здесь методы анализа решений могут быть использованы для выработки ретроспективных экономических оценок. Это было проделано в последнее время в некоторых исследованиях, оценивающих антидепрессивные препараты в контексте происходящих ныне дебатов по поводу использования селективных ингибиторов обратного захвата серотонина или трициклических антидепрессантов (Jonsson & Bebbington, 1994; Stewart, 1994).
Кроме того, данные часто «синтезируют» путем оценки ряда опубликованных частей материалов клинических исследований через процесс поиска и анализа соответствующей литературы, что может быть расширено до уровня формального метаанализа. Это полезная процедура, которая, однако, подвержена ряду потенциальных систематических ошибок; в случае применения ее нужно выполнять исключительно строго, с учетом принципов, заложенных в существующей литературе (Glass et al., 1981; Cooper & Hedges, 1994). Важно, чтобы используемые клинические данные были достоверны и выстроены с большой точностью.
Если есть какие-либо сомнения относительно этого, выводы экономических исследований могут подвергнуться резкой критике, как показал недавний обмен мнениями по поводу одной оценки антидепрессивных лекарственных средств, упомянутой ранее (Freemantle & Maynard, 1994; Jonsson, 1994).
