Прерывание лекарственной терапии. Оценка и результаты лекарственной терапии
Фримантл и Майнард сконцентрировали свою критику на использовании конкретного набора результатов объединенного рандомизированного контролируемого исследования (РКИ) как основы для одного из разделов отчета о проведенном анализе решений (Jonsson & Bebbington, 1994). Один аспект этой клинической работы — частота случаев прерывания курса лечения лекарственными препаратами — имел решающее значение для результатов экономической оценки. Этот подход рассматривался как вполне обоснованный с точки зрения экономического анализа, но подорванный использованием недостоверных клинических данных — набора результатов, демонстрирующего, как считали Фримантл и Майнард, многие из тех ошибок, которые могут произойти при использовании РКИ.
В ответ на это Йенссон отстаивал точность лежащего в основе клинического анализа, а следовательно, и достоверность соответствующих экономических выводов. Этот обмен мнениями подчеркивает важность использования надежных клинических данных в качестве основы для экономической оценки с использованием анализа решений.
Представив путь решения проблемы в виде определенного набора вероятных событий, переходим к следующему этапу оценки дерева решений: теперь требуется провести анализ затрат, а в конечном итоге — анализ затрат-результативности. В то время как модели анализа решений подсчитывают кумулятивные вероятности вдоль своих ветвей, они также агрегируют затраты, понесенные на каждом этапе этого процесса. Таким образом, в каждом конечном пункте указана накопленная вероятность прибытия пациента в данную точку наряду с агрегированной ожидаемой стоимостью ресурсов, использованных по пути сюда. Если затем умножить каждый из этих показателей агрегированных ожидаемых затрат на соответствующую вероятность, то в результате получим взвешенные затраты для данной конкретной точки.
Сумма этих взвешенных затрат составит средние ожидаемые затраты для любого пациента, введенного в анализ на исходной точке данного дерева.
Вышеописанный процесс может показаться сложным и (в связи с солидным объемом вычислений) утомительным, но в большинстве исследований реальный расчет ожидаемых затрат будет выполняться с помощью какого-либо из целого ряда пакетов программного обеспечения, доступных на современном рынке. Роль аналитика заключается в том, чтобы определить проблему и установить структуру для анализа, а затем ввести в компьютер исходные стоимостные и клинические данные.
Следовательно, рассматриваемый процесс генерирует средние ожидаемые затраты для всех пациентов, начинающих курс лечения. Для врача, стремящегося уяснить экономические следствия своих решений о назначении лекарственных средств, это означает, что для каждого пациента, начинающего курс лечения с использованием выбранного препарата, ожидаемые затраты будут эквивалентны данной цифре. Однако она, нужно отметить, базируется на наборах затрат и вероятностей, которые являются средними, и, как всегда в подобных случаях, следует учитывать наличие отклонений от среднего. Отдельные пациенты очень сильно различаются между собой по характеру расстройства и срокам его течения, по интенсивности реакции на лечение — а значит, и по уровню потребления ресурсов, и по итоговым затратам.
Эти вариации частично отражаются в дереве решений фиксацией итоговых показателей в различных конечных пунктах и учитываются в нем посредством использования вероятностей, обеспечивающих взвешивание каждого агрегированного набора затрат. Тем не менее и вокруг рассчитанных таким образом затрат будут оставаться вариации. В идеале отчет об анализе решений должен представлять не просто эти расчетные ожидаемые затраты, но также фактические издержки, которые будут понесены при наличии у пациентов определенного набора клинических результатов. Например, в отчете могут приводиться затраты для тех, кто «излечен» данным препаратом без каких-либо побочных эффектов или нуждается в повторном курсе, и для находящихся на противоположном краю континуума — для тех, кто не реагирует на лекарства и кому, следовательно, требуются другие виды лечения. Это соответствует последним рекомендациям Министерства здравоохранения (Department of Health, 1994) по представлению дезагрегированных затрат.
Полученный конечный результат — ожидаемые затраты — является, следовательно, тем, что, как мы предполагаем, должно произойти, если конкретная форма лечения выбрана и предложена в качестве терапии репрезентативной выборке пациентов. Повторяя анализ для разных лекарственных препаратов или вариантов терапевтического воздействия, с различающимися наборами вероятностей, мы можем оценить затратные следствия перехода от данного варианта терапии к одному из возможных альтернативных вариантов.
