Modele Markowa - ocena cost effectiveness

analizy statystyczne

Modele Markowa – ocena efektywności technologii medycznych

Modele Markova wspierają problemy związane z podejmowaniem decyzji dotyczących niepewności przez ciągły okres czasu. Większa dostępność i dostęp do mocy obliczeniowej poprzez komputery pozwalają na częstsze wykorzystywanie tych modeli do reprezentowania struktur klinicznych. Modele Markowa biorą pod uwagę pacjentów w dyskretnym stanie zdrowia, a wydarzenia te reprezentują przejście z jednego stanu do drugiego. Możliwość modelowania powtarzających się zdarzeń i zależność czasowa prawdopodobieństw i związanych z nimi narzędzi pozwala na dokładniejsze odwzorowanie ocenianej struktury klinicznej. Szablony te mogą być wykorzystywane do oceny ekonomicznej w opiece zdrowotnej z uwzględnieniem oceny kosztów i wyników klinicznych, zwłaszcza w przypadku oceny chorób przewlekłych. W artykule przedstawiono przegląd zastosowania modelowania w kontekście klinicznym oraz korzyści płynące z możliwości uwzględnienia czasu na tego typu badania.

 

Modele decyzji ekonomicznych są coraz częściej wykorzystywane do oceny interwencji zdrowotnych. Postępy w tej dziedzinie wynikają głównie ze zwiększonej pojemności obliczeniowej komputerów, dostępności specjalnego oprogramowania do wykonywania tych zadań oraz zaawansowanych technik matematycznych, które stały się coraz bardziej popularne.

Ze względu na wskazane powyżej powody, więcej badaczy przyjęło modele Markowa, które historycznie były już wykorzystywane w ocenach epidemiologicznych i klinicznych. W ekonomii zdrowia siłą modeli Markowa jest to, że uwzględniają one wykorzystanie zasobów i wyniki.

Wykorzystanie modeli Markowa do oceny ekonomicznej sektora zdrowia. Modele Markova mają zastosowanie w ocenie programów zdrowotnych.

Oceny ekonomiczne w opiece zdrowotnej powinny być przeprowadzane w celu wprowadzenia nowych technologii, w oparciu o analityczny model decyzyjny w warunkach niepewności.

Model ten jest zgodny z następującym procesem decyzyjnym:

• struktura: musi odpowiednio odzwierciedlać możliwość prognozowania, jakiemu mogą podlegać poszczególne osoby, oraz wpływ, jaki na tę prognozę mają programy leczenia i zdrowia. W tej sytuacji osoby są zazwyczaj pacjentami z określonym stanem zdrowia, ale mogą być zdrowe lub bezobjawowe, jak w kampaniach prewencyjnych;
• dowód: zapewnia strukturę analityczną, w której można zdefiniować istotne dowody dla badania. Można to uzyskać za pomocą modelu i parametrów wejściowych;
• ocena: umożliwia przełożenie odpowiednich dowodów na szacunki kosztów i porównanie wpływu porównywanych wariantów. Główne rodzaje badań to efektywność kosztowa, stosunek kosztów do korzyści oraz użyteczność kosztowa. Najlepszą opcję należy rozpatrywać w oparciu o dostępne dowody;
• niepewność i zmienność: umożliwia ocenę wielu rodzajów niepewności, w tym związanych z modelem i parametrami wejściowymi. Modele muszą również zapewniać elastyczność umożliwiającą scharakteryzowanie heterogeniczności poprzez kilka podgrup osób;
• badania w przyszłości: dzięki ocenie niepewności możliwe jest określenie priorytetów dla przyszłych badań, co pozwoli na uzyskanie dowodów pozwalających na ponowną ocenę tej kwestii w przyszłości.

 

Pomimo dużego znaczenie analizy ekonomicznej w badaniach klinicznych, oczywiste jest, że główne korzyści ekonomiczne mogą przekładać się na lepszą dystrybucję ograniczonych zasobów.

Oceny ekonomiczne są wstępnym etapem badań klinicznych, a modele Markowa są odpowiednie do oceny postępu choroby w czasie. Kolejną ważną zaletą jest możliwość jednoczesnego radzenia sobie z kosztami i efektami. Podobnie jak w przypadku wszystkich modeli, modele Markova mają ograniczenia, które należy przezwyciężyć w miarę jak modele stają się coraz bardziej wyrafinowane, szczególnie w odniesieniu do zależnych od czasu prawdopodobieństw przejścia i różnych stanów chorobowych. Inną nieodłączną trudnością tego typu modelu jest większa złożoność w porównaniu z prostszymi drzewami decyzyjnymi oraz brak "pamięci". Wynika to z założenia Markova dotyczącego prawdopodobieństwa przemieszczania się pomiędzy stanami zdrowia z pominięciem doświadczeń z poprzednich cykli. Można to zmniejszyć za pomocą "stanów tunelowych", które umożliwiają integrację doświadczeń zdrowotnych z poprzednich cykli. Stany cykli mogą być dostępne tylko w z góry określonej kolejności, analogia do przechodzenia przez tunel. Celem tego podejścia jest zaoferowanie tymczasowego dostosowania w przejściach prawdopodobieństwa, które trwają dłużej niż jeden cykl.

W naukach o zdrowiu modele Markova są szeroko stosowane jako narzędzia analityczne do oceny chorób z ekonomicznego punktu widzenia. Zgodnie z tą techniką, pacjent może być oceniany w skończonej liczbie dyskretnych stanów zdrowia, w których ważne zdarzenia kliniczne są modelowane jako przejścia z jednego stanu do drugiego. Badania z udziałem sieci Markov mogą być prezentowane jako symulacje, takie jak kohorta, czyli próba z udziałem wielu uczestników lub poprzez symulację Monte Carlo, obejmującą wiele prób i jeden uczestnik dla każdego z nich.

Badania te są prezentowane jako drzewa rowerowe, które łączą strukturę podejmowania decyzji z procesami Markowa. Umożliwia to rozważenie problemów klinicznych z ciągłym ryzykiem w całym okresie czasu w ramach modelu. Rozpowszechnienie tych technik może przyczynić się do oceny klinicznej obecnego momentu, co wiąże się ze wzrostem kosztów i rozpowszechnieniem chorób przewlekłych.

analizy statystyczne analizy modele markowa cost effectiveness analiza ryzyka