Dr sc. med. - farm. Danka Tešić Sekcija za farmakoekonomiju SFUS

Ekonomija je nauka koja proučava kako društvo odlučuje šta će proizvoditi, kako i za koga.

Zdravstvena ekonomija, kako samo ime kaže ekonomija primenjena na zdravstvo.

Obrađuje zdravstvene usluge kao i ostale usluge na tržištu, uz uvažavanje specifičnosti ispitivanih parametara.

Ekonomska evaluacija u zdravstvenoj zaštiti -poređenje alternativnih opcija u smislu njihovog koštanja i efekta.

Farmakoekonomija se bavi proučavanjem kako se ljudi i društvo opredeljuju da upotrebe ograničene resurse za proizvodnju lekova i potrošnog materijala i kako ih raspodeljuju ljudima i društvenim grupama da bi se dobilo na kvalitetu i kvantitetu života.

U zdravstveno ekonomskoj evaluaciji, modeli se koriste kod donošenja odluke prilikom izbora između dve ili više terapijskih opcija.

Kada kreiramo modele?

kada je direktno izvođenje eksperimenata nemoguće iz etičkih ili logističkih razloga;

kada su klinička ispitivanja vršena ali je njihov dizajn takav da ne obuhvataju ekonomske podatke;

u cilju boljeg razumevanja i predviđanja sveta ili sistema koji ispitujemo na način koji je razumljiv;

da pomogne u donošenju odluka.

Do kreiranja i izvođenja modela najčešće dovode problemi (nedostatak) vezani za novac, vreme i etičnost.

Kompjuterska simulacija (modelovanje) mnogo manje košta, često „uzima“ vreme samo istraživaču i zahteva posedovanje određene vrste softvera (npr. TreeAge Software).

Istraživač treba da izabere metodu modelovanja koji odgovaraju problemu, a ne obrnuto.

Taj izbor bi trebalo da se opiše i brani eksplicitno prema problemu koji se ispituje.

Naročito pogodna primena modelovanja u polju donošenja zaključka u kliničkoj praksi jeste modelovanje progresije hroničnih bolesti.

Markovljev model dopušta analitičaru da modelira promene u progresiji bolesti tokom vremena. Ovo zahteva da se bolest podeli na stanja, izabrana tako da predstavljaju klinički i ekonomski veoma značajne događaje u procesu bolesti.

Markovljev model je matematičko

predstavljanje

pacijenata u seriji

zdravstvenih stanja.

Način kojim se predstavljaju zdravstvena stanja u kojima može da se nađe pacijent tokom vremena, sa poznatim verovatnoćama prelaska iz jednog zdravstvenog stanja u drugo.

0.1

sick

0.01 0.2 dead

0.1

healthy

0.01 0.2

Prva faza u izgradnji Markovljevog modela je definisanje različitih stanja bolesti.

Stanja moraju da predstavljaju važne kliničke i ekonomske efekte bolesti i takvi efekti treba da se uključe u model.

Važno je naglasiti da su ova stanja međusobno isključiva i da pacijent ne može istovremeno biti u dva ili više stanja.

Markovljev model - rad na modelu započinje izgradnjom “drveta odluke” (decision tree).

Utvrđivanjem svih mogućih terapijskih

alternativa i ishoda kao

posledica primene

tih alternativa.

Da bi konstruisali model, potrebno je definisati dužinu vremenskog intervala koje stanje provodi u jednom ciklusu, broj ukupnih ciklusa i to predstavlja vremensku dimenziju modelovanja.

Svakom stanju dodeljujemo efekte, ishode i troškove.

Svakom definisanom stanju dodeljujemo dva tipa verovatnoća: bazalne i tranzicione.

Bazalne verovatnoće reflektuju procentualnu zastupljenost svakog stanja.

Verovatnoće koje se odnose na prelaske iz jednog u naredno stanje se označavaju kao tranzicione verovatnoće.

Tranzicione verovatnoće se odnose na prelazak iz jednog u sledeće stanja.

Pacijenti se tokom jednog ciklusa mogu nalaziti samo u jednom stanju, ali mogu prelaziti iz jednog u sledeće stanje.

Dobijaju se iz već realizovanih kliničkih studija.

Pokretanjem opcije roll back vrši se provera da li je drvo odluke spremno za izračunavanje.

Ukoliko nisu napravljene greške prilikom izrade modela, softver prikazuje rezultate i očekivane vrednosti kalkulacije na licu drveta.

Jedan od načina da se proceni Markovljev model je upotreba Monte Karlo simulacije, podopcije mikrosimulacija.

Grafički prikaz mikrosimulacije je moguć kroz ICER Scatter Plot opciju.

ICER Scatter Plot „koristi“ formu standardne ravni odnosa troškova i efikasnosti za prikaz svakog simulacionog izlaza u formi tačke.

ICER Scatter Plot sadrži pojedinačni set tačaka koji predstavlja parove inkrementalnih troškova i efikasnosti koji su rezultat simulacije.

Tačke na ravni predstavljaju komparatorov inkrementalni trošak i inkrementalnu efikasnost u odnosu na

osnovnu opciju.

Odnos razlike isplativosti i efikasnosti je prikazan kroz četiri kvadranta.

Poređenjem odnosa razlika isplativosti i efikasnosti dve terapijske opcije dobija se sistem podeljen na šest komparatmana.

Prihvatljivost terapijske opcije je uslovljena i ekonomskim aspektom, koja je predstavljena linijom na grafiku, označava spremnost društva da plati neku terapijsku opciju - willingness to pay-WTP.

Svetska zdravstvena organizacija (SZO) - jedan, dva ili tri puta vrednosti nacionalnog dohotka po glavi stanovnika.

ΔC=C2-C1, ΔE=E2-E1

Stvarna vrednost razlike u troškovima i efikasnosti između dva tretmana je izražena kao tačka (ΔC,ΔE) na ravni.

ICER=ΔC / ΔE

Analizom odnosa troškova i efikasnosti dobija se uvid u distribuciju odnosa troškova i efekata (eng. Incremental cost effectiveness ratio-ICER)

ICER< WTP (tretman 2 je CE)

Linija označena kao WTP deli I i III kvadrant na dva dela:

kompartmani C2 i C4 u kvadrantu I

odnosno kompartmane C3 i C5 u kvadrantu III.

Tretman 2 je više CE u odnosu na tretman 1 za sve tačke koje se nalaze ispod linije WTP

U kvadrantu IV (SE) tretman 2 je isplativiji u odnosu na tretman 1

U kvadrantu II (NW) tretman 1 je isplitiviji

Tačke u kompartmanu C2, znači da je tretman 2 efikasniji u odnosu na tretman 1, ali je takođe i skuplji.

Ni jedan od tretmana ne dominira, međutim razlika u efikasnosti je dovoljno velika u poređenju sa razlikom u troškovima, tako da se tretman 2 smatra poželjnijim u odnosu na tretman 1.

Slično tumačenje važi i za kompartman C3, u kojem je tretman 2 manje efikasan ali i košta manje u odnosu na tretman 1, i razlika u troškovima je dovoljno velika u odnosu na razliku u efikasnosti da se tretman 2 može smatrati više CE.

Uopšte uzev, tretman 2 je više CE od tretmana 1 za sve tačke koje se nalaze ispod linije WTP (kompartmani C1, C2, C3).

Nasuprot tome, ICER je manji od WTP za sve tačke u kompartmanima C1, C2, C5, C6 (primetićemo da se ovde nalazi i kvadrant II u kojem je apsolutno dominantan tretman 1).

Sve izneto pokazuje da odnos troškova i efikasnosti nije samo pitanje da li je ICER manji od WTP.

Neophodno je posmatrati i kakva je razlika u efikasnosti ΔE.

Ukoliko je ona negativna, u tom slučaju je tretman 2 poželjniji samo u slučaju da je ICER veći od WTP (kompartman C3).

U analizi isplativosti značajna su dva koraka:

1. Proverava se dominacija, tačnije da li se tačke nalaze u kvadrantu II ili IV. Ako imamo dominaciju, odluka se donosi na toj osnovi!!

2. Ukoliko nema dominacije, koristi se ICER

Način kojim se procenjuje uticaj neizvesnosti na ekonomsku analizu ili odluku - analiza osetljivosti.

Analiza osetljivosti je postupak kojim se proverava tačnost i stabilnost rezultata i zaključaka farmakoekonomske analize.

Predstavlja proces gde model menja zadate vrednosti varijabli u unapred predviđenom rasponu, a u cilju provere validnosti konačne odluke dobijene modelovanjem.

Najjednostavniji oblik analize osetljivosti je jednosmerna analiza osetljivosti (samo jedan parametar se menja).

Pokretanjem opcije Tornado dijagram dobijeni rezultati se prikazuju grafički.

Tornado dijagram vizuelno prikazuje uticaj svih varijabli na konačnu odluku.

Tornado dijagram je serija jednosmernih analiza osetljivosti okupljenih u jedinstveni grafik.

U vidu bara prikazane varijable, pokazujući kako se menja neto benefit optimalne alternative.

Varijabla koja ima najširi bar znači da ima maksimalni uticaj na rezultat, dok svaki naredni niži bar ima manji uticaj.

Bitno nam je da je ukupan neto novčani benefit u pozitivnom opsegu pri zadatoj vrednosti WTP.

Modelovanje u farmakoekonomiji pruža mogućnost stvaranja jednog vida virtuelnog zdravstvenog sistema gde se tačno zna koji su ulazni parametri, i kroz njih je moguće provući „kohortu“ pacijenata, pa zatim dobiti i uporediti troškove i efikasnost različitih terapijskih opcija.

Evaluacija zasnovana na modelu je dragocen resurs u rukama donosilaca odluka jedne zemlje.

Na adekvatan način prikazati rezultate uz upozorenje da su dobijeni rezultati uslovljeni pretpostavkama i podacima korišćenim prilikom izrade modela.

Pogodnost je ta da se određena zdravstvena stanja mogu ponavljati u predviđenom vremenskom intervalu.

Rezultati koji proizilaze iz modela mogu da posluže kao ključni argumenti prilikom donošenja konačne odluke.

Modeli služe kao smernice donosiocima odluke u sistemima sa ograničenim resursima koji su predviđeni za zdravstveni budžet ili potreba za efikasnijom i racionalnijom upotrebom postojećih resursa razvijenijih sistema.

Eksperti koji kreiraju model - veoma velika odgovornost da model konstruišu u skladu sa najboljim praktičnim standardima kvaliteta.

HVALA NA PAŽNJI