卫生技术评估的各种“不同”

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看临床研究,卫生经济学研究的时候,我们总会看到方法学里会出现差异性,异质性,不一致性,与不确定性(variability, heterogeneity, inconsistency, and uncertainty)。前面三个比较符合标题所说的“不同“,而不确定性也可以指的结果的”多种“可能,也可以体现为不同,所以我这里一并讨论。主要讲讲我所见过的研究对他们的定义,包括网状荟萃分析(NMA:network meta-analysis)和卫生经济学评价。

 

先谈NMA。NMA里常见的两个”不同“的概念:异质性和不一致性。

 

简单介绍下NMA。传统的Meta分析就是对A vs. B的研究进行合并,而NMA是对A vs. B vs. C vs...vs. N 的研究进行合并。当然,NMA的基础还是传统的Meta分析。

 

  • 第一步将A vs. B的结果进行合并,将B vs. C的结果进行合并, 将A vs. C的结果进行合并,得到直接的合并结果。
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  • 第二步将B vs. C的合并结果与A vs C的合并结果合并,得到间接的A vs. B的结果。(只以A vs. B举例)
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  • 第三步,将A vs. B的直接合并结果与通过B vs C, A vs. C 所得到的间接A vs.B的结果进行合并,得到NMA结果。
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既然以传统的Meta分析为基础,所以它也需要考虑异质性,即纳入的研究之间的差别这里涉及上述步骤的第一步当把同样比较A vs B的多篇研究进行合并时,我们需要考虑各个研究间是否存在差异影响结果效应量。主要考虑PICOS(患者,干预措施,对照治疗,临床结局,研究设计)的差别。不细讲,具体可以移步Jimmy Chow:如何看待meta-analysis的意义

 

与传统的Meta分析不同,它还涉及直接比较的结果与间接比较结果的合并,所以需要考虑直接比较结果跟间接比较结果的差别,这个差别就是NMA里的不一致性。这里涉及上述NMA步骤的2、3步。不一致性的考察跟异质性一样,包括两部分,一部分是研究设计的差别,另一部分是研究结果的差别。由于meta分析里我们往往只纳入相似的研究,所以一般假设研究符合相似性原则,所以不一致性最后分析的时候总是只分析研究结果的差别。简单地讲,就是我们问A知道苹果比橙子贵2元,问B知道橙子比芒果便宜4元,问C知道苹果比芒果便宜1元。通过B和C的提问,我们发现苹果比橙子贵3元,跟直接问A的结果不一样,这就是不一致。

 

再谈卫生经济学评价。常见的三个”不同“的概念:差异性,异质性和不确定性。

 

卫生经济学评价通过构建模型框架,利用已知群体的数据信息,推测未知的卫生经济学结局信息。既然我们用的群体数据,个体间总会存在些差别。这里,各种个体信息的不同就是差异性。例如,年龄(不同年龄段),临床结局(有的有结局,有的没有)。而异质性,其实跟差异性的意思差不多。但在实际应用中,往往那些可以用来预测结果的差别才用异质性来描述。

 

举个例子说明一下。某研究做经济学分析,做完后分亚组做两个年龄段的分析,每个年龄段有其相应的临床结局发生风险,得到两个不同的结果。这里两个模型的两个年龄段为两组人群的差异。这个差异可以用来得到不同的经济学分析结果,那么对于该经济学分析而言,把不同年龄段混在一起进行分析的原始分析存在异质性。

 

在上述亚组分析的基础上再进一步考虑人群的差异,那么需要进行个体水平的模拟,模拟出每个研究对象的属性,跑完经济学模型,然后汇总结果。但这往往需要大量的数据进行支持。所以目前大多数的模型都没有模拟出每个个体属性,而是使用的队列水平的群体数据,如平均值,随机分布的群体参数等等。

 

由于我们得到的群体数据是来自于总体人群中的一部分,所以试验所得到的群体参数估计值不一定就是总体人群的群体参数。这个不一定就是模型分析里的不确定性。模型里用了太多的群体数据了,转移概率,成本,效用等等。一并考虑的方式就是蒙特卡洛模拟。每个群体参数都用一定的分布抽出,通过不断地同时抽出各个群体参数的值,得到每次模拟的结果。模拟结果的在成本和QALY的分散程度即为模型结果的不确定性。(可以参考Jimmy Chow:蒙特卡洛模拟在实际工作中到底是做什么的?

 

 

作者:

Jimmy Chow

 

 

2019-05-21
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