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中国药物经济学评价指南

China Guidelines for Pharmacoeconomic Evaluations

（2011 版）

《中国药物经济学评价指南》课题组

联系邮件地址：China.PEG@gmail.com

二 O 一一年四月九日

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《中国药物经济学评价指南》

课题组

总顾问：桑国卫院士，全国人大常委会副委员长，

中国农工民主党中央主席，中国药学会理事长组长：刘国恩北京大学光华管理学院教授，

中国药学会药物经济学专业委员会主任委员副组长：胡善联复旦大学公共卫生学院教授，

中国药学会药物经济学专业委员会副主任委员吴久鸿解放军 306 医院药学部主任，

中国药学会药物经济学专业委员会副主任委员

工作成员：吴晶天津大学杨莉北京大学李洪超中国药科大学

董朝晖国家人力资源和社会保障部李明晖中国药科大学

常精华北京大学，诺和诺德<中国>制药有限公司史宁解放军 306 医院

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专家组（按姓氏笔画排序）

马爱霞中国药科大学国际医药商学院教授

卢凤霞国家发展和改革委员会药品价格评审中心主任史录文北京大学医学部药学院教授

白慧良中国非处方药物协会会长

关志强中国药学会药物经济学专业委员会副主任委员孙利华沈阳药科大学工商管理学院教授

朱士俊解放军 301 医院教授

许嘉齐国家食品药品监督管理局政策法规司巡视员余功斌国家财政部社会保障司副司长

吴镭国家自然科学基金委员会医学科学部医学科学七处处长宋瑞霖中国药学会医药政策研究中心执行主任

张命良美国强生公司全球卫生经济与定价总监张宗久国家卫生部医疗服务监管司司长张振忠国家卫生部卫生发展研究中心主任

李大魁中国药学会副理事长，中国药学会医院药学专业委员会主任委员李少丽中国药学会副理事长兼秘书长

李幼平四川大学华西公共卫生学院教授李玉珍北京大学人民医院药剂科主任李树泉澳大利亚纽卡斯尔大学教授陈文复旦大学公共卫生学院教授

陈怡中国外商投资企业协会药品研制和开发行业委员会卫生经济事务总监陈洁复旦大学公共卫生学院教授

陈盛新第二军医大学药学院教授武志昂沈阳药科大学工商管理学院教授罗南新加坡国立大学助理教授罗景虹中国药物经济学杂志社社长

郑宏国家卫生部药物政策与基本药物制度司司长姚宏国家人力资源和社会保障部医疗保险司司长郭剑英国家发展和改革委员会价格司政策法规处处长

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顾海南京大学政府管理学院公共卫生与医疗保障政策研究中心主任曾渝海南医学院副校长

程晓明复旦大学公共卫生学院教授董恒进浙江大学医学院教授

谢锋加拿大麦克马斯特大学助理教授熊先军中国医疗保险研究会副会长

谭延辉台湾药师公会联合会药事照护发展中心执行长

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引言（Introduction）

医药技术是人类维护健康的重要手段。研究表明，伴随着经济发展和收入水平的不断提高，

人们消费结构中用于医疗服务的支出增长速度最快。从全球资源配臵来看，卫生总费用（Total Health Expenditure）占 GDP 比重平均在 9.7%左右（WHO, 2010），中国目前约为 5.1%（国家卫生部，2010）。而且，中国的药品费用占卫生总费用的比重远高于其他国家和地区的平均水平。可以预期，中国未来的医药卫生必将越来越成为社会资源配臵的主导项目，因此，如何科学评估并有效配臵医药资源将是中国实践科学发展观的重大议题。

药物经济学（Pharmacoeconomics）是人类为应对医药资源配臵问题而发展起来的新兴交叉学科。药物经济学应用经济学的理论基础，系统、科学地比较分析医药技术的经济成本和综合收益，进而形成决策所需的优选方案，旨在提高医药资源使用的总体效率。鉴于药物经济学评价方法在应用和实践中所起的重要作用，其科学性和规范性将影响最终评价结果的适用价值。根据世界主要发达国家的经验，如果没有系统的研究和评估规范，不同药物经济学的研究将可能因为研究设计和报告范式等方面的差异，导致其研究结果的标准和质量各异，从而影响药物经济学评价的可比性、科学性以及对医药卫生决策的参考意义。为此，目前已经有 32 个国家和地区的相关部门制定出了适合本地区的 34 个药物经济学评价指南（Guideline），用于指导和规范药物经济学研究（ISPOR，2011）。

在人类 21 世纪的第一个十年，中国迈入了历史发展的新阶段，选择了科学发展观作为中国新阶段经济社会发展的指导原则，这在中国共产党十七届五中全会和”十二五”规划发展纲要中再次得以深化和彰显。在此背景下，中国于 2006 年启动了前所未有的国家医药卫生体制改革，科学发展观自然成为了指导新医改的基本原则，医药卫生的制度安排和决策机制都亟待加强其科学论据基础，提高资源配臵的综合效率。由于药物治疗在当前中国医疗实践中的重要位臵，药物政策问题成了中国新医改的焦点议题，也得到了国家有关部门在新医改政策中的高度重视，并特别明确了药物经济学的评价研究在未来的基本药物、药品定价和医保等政策中的重要作用。2009 年 4 月 6 日，国家公布的《中共中央国务院关于深化医药卫生体制改革的意见》（中发[2009]6 号）（以下简称《意见》）提出，将“建立科学合理的医药价格形成机制”，“对新药和专利药品逐步实行定价前药物经济性评价制度”。《意见》明确指出了将应用药物经济学

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来指导药品定价及其它相关政策的制定。在国家发改委 2010 年新修订的《药品价格管理办法

（征求意见稿）》（2010 年 6 月 1 日）中提出，“可替代药品治疗费用差异较大的，可以以对照药品价格为基础，参考药物经济性评价结果进行调整”。《2009 年国家基本医疗保险、工伤保险和生育保险药品目录调整工作方案》中，也明确指出在药品的调入和调出时，需考虑按照药物经济学原则进行疗效价格比较的结果。2009 年新出台的《国家基本药物目录管理办法（暂行）》

中，也提出在基本药物专家库中需要包括药物经济学专家，“咨询专家组根据循证医学、药物经济学对纳入遴选范围的药品进行技术评价”。

中国的药物经济学研究开展较晚，到目前为止还没有系统性地应用于中国医药卫生的决策过程。近年来，中国的研究者们每年发表的药物经济学文献数量大约在 350-400 篇之间，研究队伍和能力不断得以壮大和发展（刘国恩等，2009）。与此同时，中国药物经济学研究质量参差不齐，规范性差，亟待提高和完善（陈文等，2004；李明晖等，2008；李海涛等，2009）。

为了规范中国的药物经济学研究，促进其对医药卫生体制改革与发展的科学指导，制定适合中国的药物经济学评价指南至关重要。

药物经济学评价指南是应用药物经济学理论制定的药物进行经济学评价应该遵循的一般规范。本指南旨在提出药物经济学评价方法的一般框架和规范，是药物经济学研究执行的方法学指南，也是用来评估研究质量的标准。有关药物经济学更系统的基础知识，可参考药物经济学的相关书籍（陈洁等，2006；胡善联等，2009；孙利华等，2010）。由于药物经济学研究的不断发展，很多方法论问题仍待进一步提高共识和完善，各国指南中也存在诸多差异（Knies et al, 2010）。希望本指南的使用，能够加强中国药物经济学的学科发展，提高医药卫生资源的配臵效率，促进中国医药卫生事业的发展。

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使用说明

Instructions

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本指南为药物经济学评价的方法学指南，是对药物的经济性进行评价的一般规范要求。因此，本指南的读者主要可包括两类：第一类是在中国进行药物经济学评价的研究者，可以根据本指南提供的相关建议提高研究的规范性和质量；第二类是中国相关卫生决策部门的决策者，

可以根据本指南的相关要求评估制药企业递交的药物经济学研究报告的质量。后者主要包括药品价格管理部门、医疗保险管理部门、基本药物政策管理部门和新药审评部门等，各部门可以要求或建议制药企业在相关产品的上市、定价或进入药物目录申请时递交药物经济学评价报告，

并且成立国家药物经济学专家评审委员会。该评审委员会的主要职能是对企业递交的药物经济学研究报告质量进行评审，并形成关于该药品经济性的最终评估报告，供决策者进行最终决策的依据。本指南则可以作为药物经济学专家评审委员会在对制药企业递交的药物经济学评价报告进行质量评估时需要参考的标准和依据。

药物经济学是一门新兴交叉学科，仍处于快速的发展和完善阶段，同时，中国的医药卫生政策环境也在不断变化，因此《中国药物经济学评价指南》也需要不断的更新和提高。为此，

我们将建立《中国药物经济学评价指南》的开放式动态修订工作机制，以利于长期接受来自社会各界的建议，并定期组织专家对建议进行研究和讨论，从而修订和公布新版指南。

对本版《中国药物经济学评价指南》的任何意见或建议，请联系北京大学中国卫生经济研究中心，或直接发送 China.PEG@gmail.com。

《中国药物经济学指南评价课题组》

北京大学中国卫生经济研究中心

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执行摘要

Executive Summary

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本《指南》包括引言、使用说明、执行摘要、正文、参考文献和附录六大部分。其中，正文部分按照药物经济学评价的主要研究程序依次撰写，共包括十部分指南。

指南 1 为研究问题（Study Question）。药物经济学评价的第一步是明确研究问题，主要包括研究背景、研究产品（干预措施）、研究角度、研究人群和研究目的等内容。研究背景应提供如下信息：相关疾病的流行病学概况及其经济负担，主要干预手段与疗效，国内外相关干预的药物经济学评价现状（基本结论和尚存的问题），以及本研究的价值（必要性和重要性）等。

研究者应根据研究目的和报告对象明确研究角度，并始终保持一致。研究需要明确药物的适用人群，纳入标准及排除标准。建议采用流行病学特征描述患者类型，如疾病类型及严重程度、

有无其他并发症或危险因素、年龄、性别、社会经济特征等。评价通常在整体人群水平上进行，

也可根据需要在亚组水平上进行。对于研究中干预措施和对照的描述应该包括剂型、规格、用量、治疗方式、合并用药和治疗背景等信息。对照的选择建议采用适应症相同的常规治疗或标准治疗方案。如果药物属于新的治疗类别，则选择适应症最相近的药物作为对照。如果某些疾病目前仍然无有效医疗措施或不建议干预，可以与安慰剂进行比较，但需说明合理性。

指南 2 为研究设计（Study Design）。研究者可采用前瞻性研究、回顾性队列研究、混合研究设计（临床试验结合回顾性或实际条件下的数据收集）及二次文献研究设计。对研究设计或模型估计中所作的关键假定，研究者应充分说明其依据和合理性。一般来说，药物经济评价研究的样本量应略大于随机临床试验的样本量，推荐采用药物经济学试验样本公式进行估算。

研究设计中应说明研究时限及依据。一般来说，样本观察时间应足够长以获得干预所产生的主要成本和产出。

指南 3 为成本（Cost）。在成本确认时，建议包括所有直接医疗成本，也建议包括直接非医疗成本和间接成本，隐性成本可灵活处理。成本的测量范围需要与所确定的研究角度一致。

测量时，建议将治疗后生命延长期间与此项干预相关的成本纳入成本测量范围，排除与治疗无关的成本；在测量药物不良反应（ADRs）成本时，建议测量为避免或监测 ADRs 而产生的成本以及 ADRs 发生后进行其他医疗干预而产生的成本。成本由消耗资源的数量和单价的乘积构成。

医疗资源的计量单位可以根据国家卫生部和发展与改革委员会制定的医药服务项目标准来确定。

如果基础数据来自国外，应对其矫正，使其适用于中国。医疗资源的单价可以从两个维度测量：

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一个是平均单位价格，例如次均住院费用、日均住院费用、次均门诊费用等；另一个是明细单位价格，即逐项计算各项具体耗材和劳务的费用。如果条件允许，尽可能使用后者。研究组和对照组所涉及的资源单价必须使用同一价格来源。医疗资源的单价建议使用市场终端支付价格。

如果药品仍未上市，建议采用生产厂商建议价格进行分析。如果使用其他价格体系，应该明确注明并解释其合理性。建议采用人力资本法计算时间成本。建议采用一年期的国家指导利率或国债利率进行贴现，并将贴现率的敏感性分析范围设定在 0%~8%之间。建议采用与成本相同的贴现率对健康效益进行贴现和敏感性分析。

指南 4 为健康产出（Health Outcomes）。药物经济学评价优先使用实际效果指标。当只能获得试验条件下的临床疗效指标时，建议根据相关模型用临床疗效指标估计效果指标，再进行分析。如果不能进行模型估计，仍可以采用临床疗效指标，但应当说明在试验条件下和实际使用状态下的可能差别和偏倚，并进行敏感性分析。建议尽可能采用终点指标。如果获得终点指标有困难，也可以采用关键的中间指标，但需要说明中间指标与终点指标间的相关程度。测量健康效用值时，当目标人群为健康人群时，建议使用通用效用值测量量表。当目标人群为患病人群，且有适合该病种的效用值测量量表时，建议使用疾病专用效用值测量量表。当目标人群为患病人群，但没有适合该病种的效用值测量量表时，建议使用通用效用值测量量表。健康效用值的测量工具主要推荐以下几种：直接测量法中的标准博弈法（SG）、时间权衡法（TTO）、

模拟视觉标尺法（VAS）；间接测量法中的欧洲五维健康量表（EQ-5D）、六维健康测量量表

（SF-6D）、健康效用指数（HUI）和健康质量量表（QWB）等。使用间接测量工具时，应当首选基于中国大陆人群的效用值转换表。当不能获得此转换表时，可以采用应用广泛并得到普遍认可的效用值转换表，也可以采用基于其他社会文化背景相近人群的效用值转换表，并进行敏感性分析。效用指标一般使用质量调整生命年（QALY）或质量调整预期寿命（QALE）。报告效用指标时，需要首先分别报告生存时间（生命年数或预期寿命）和健康效用值，然后再报告

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CUA 或 CBA，也可以采用 CEA、CMA 或 CA，但应当说明其理由。研究者可同时采用两种或两种以上的方法进行评价，或者以一种方法为主联合其他方法进行评价，并比较和分析各种评价方法结果之间的差异。药物经济学评价必须报告增量成本效果比。

指南 6 为模型分析（Modeling Analysis）。模型分析有多种形式，其中的两大类包括：决策树模型和计量经济模型。采用决策树模型进行评价时，模型的构建应当遵循统一的规范。应当对模型中的假设、结构和参数来源进行详细说明，并对其合理性进行解释。研究者应对模型中的各种因果关系、使用的外推技术、模型范围、结构及数据等方面的假设进行解释和说明。

对于重要的假设，应当进行不确定性分析。数据的外推应当建立在能够反映科学合理证据的有效的技术基础之上，并通过敏感性分析检验。模型结构应当能够反映研究疾病的相关理论、疾病的进展、疾病治疗方案的影响以及与研究有关的问题。模型结构应当既简洁明了，又能反映问题的主要方面。对模型结构的介绍要表达清楚，建议用模型结构图进行展示。研究者应当对模型结构进行验证，说明验证的过程和结果，应当系统地识别、收集和评价模型中使用的数据，

详细说明模型中所有参数的来源和选择依据。可采用计量经济模型进行总成本的参数估计和影响因素分析，以及不同干预措施和不同人群（亚组分析）的成本差异分析。如果健康产出的变量可以量化，也可以应用计量模型进行相应的分析。可以使用计量经济模型方法直接估计 ICER，

并得到其相关的区间估计值。当采用净效益框架的计量经济学模型进行评价时，应该详细阐述模型中的各变量，比较治疗手段对净效益的影响，特别是单位健康产出的货币值（λ）的设定等。λ 的取值通常可以采用意愿支付法进行偏好调查得到，或者也可以采用经验值，后者需要进行敏感性分析。

指南 7 为差异性和不确定性（Variability and Uncertainty）。由于地区或背景差异造成的治疗方式的差异性应进行敏感性分析或情境分析处理；由于患者异质性造成的差异性应当在研究设计阶段，将患者划分为更小的同质性亚组进行处理。抽样误差可以采用 Bootstrap 法和 Fieller 准则计算增量成本效果比 95％的臵信区间。数据收集和研究假定的不确定性可以采用敏感性分析，在参数较少时可以采用单因素、多因素或极值分析法，在参数较多和模型设计时采用 Monte Carlo 进行概率敏感性分析。在条件许可时，可以使用成本效果可接受曲线（CEAC）

表示不确定性分析的结果。

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指南 8 为公平性（Equity）。在条件允许时，应对评价结果的公平性问题进行讨论。在阐明研究方法中存在的公平性假设时，应进行适当的敏感性分析，说明公平性假设对结果的影响。

如果资料完备，应该确定主要的受益亚组和劣势亚组的公平性相关特征，如年龄、性别、种族、

地区、社会经济地位或健康状态等群体特征。当不同亚组获益程度不同，且可以选择性地对不同亚组进行干预时，则应当报告每个亚组的成本效果信息。

指南 9 为外推性（Generalizability）。研究者应当考虑研究结果应用背景的三大方面：（1）

区别疗效和效果的差异；（2）处理其他医疗环境（其他医疗服务区域或其他国家）下获得的产出（经济、临床和人文）；（3）处理一些跨国的多中心研究的数据。研究者需要证明来自中国以外国家的所有成本、效果以及评价结果的适用性，并根据中国的医疗环境进行验证。如果根据中国的医疗环境调整数据，则需要描述所使用的方法，并证明其适用性。

指南 10 为预算影响分析（Budget Impact Analysis，BIA）。本指南不强制要求进行预算影响分析，但提供预算影响分析结果将便于医保付费方做出决策。进行 BIA 时，市场容量应根据疾病患病率与发病率的变化，以及自然因素（如出生率与死亡率）和迁移因素（如移民与迁徙等）等进行预测。明确 BIA 的两种市场情形：对照情形为新药未列入报销目录的市场状态，

新药情形为新药列入报销目录的市场状态。两种情形均应考虑到预期的市场变化，包括其他新干预方式的上市、同类药品的撤市以及替代治疗方式等。市场份额可参照该疾病领域已发表的权威文献进行估算，也可以依据医保或第三方数据库进行预测。药品价格可以通过多种渠道获取，如定价机构、医院、药店以及厂商等。计算治疗成本应依据治疗路径，单一用药或多种药物联合的治疗成本应根据两种情形下报销比例的不同而进行调整。预测时间应根据分析的角度和疾病的类型予以确定，通常在 3-5 年之间。应在分析中进行单因素或多因素敏感性分析，以下参数应考虑作为敏感性分析的检验对象：①两种情形下的药品市场份额；②新药从竞争药品

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指南 1：研究问题

Guideline 1: Study Question

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药物经济学评价的第一步是明确研究问题，主要包括研究背景（Study Background）、研究产品（Study Object）、研究角度（Study Perspective）、研究人群（Study Population）

和研究目的（Study Objective）等内容。除主要研究问题外，也可包括次要研究问题，如干预对不同亚组（Subgroup）的影响或不同治疗方式（单一治疗和联合治疗）造成影响的差异等（CADTH，2006）。

1.1 研究背景（Background）

研究背景提供如下信息：相关疾病的流行病学（Epidemiology）概况及其经济负担

（Economic Burden），主要干预手段与疗效，国内外关于相关干预的药物经济学评价现状（基本结论和尚存的问题），以及本研究的价值（必要性和重要性）等。

1.2 研究目的与假设（Objectives and Hypothesis）

研究者应当明确提出药物经济学评价的主要研究目的和待证明的假设，假设应当以可回答的方式提出。

1.3 研究角度（Perspective）

1.3.1 研究者应根据研究目的和报告对象明确研究角度，主要包括以下几类研究角度：全社会角度（Societal Perspective），医保方角度（Insurer’s Perspective），雇主角度（Employer’s Perspective），医疗提供者角度（Health Care Provider’s Perspective）以及患者角度

（Patient’s Perspective）等。

1.3.2 在一项药物经济学评价中，应当自始至终坚持研究角度的一致性。

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解释

（1）研究角度在药物经济学评价中具有举足轻重的地位，一旦研究角度确定，研究设计、分析方法、成本和效果的测算等一系列评价过程也随之确定下来。在不同的研究角度下，成本的范围和估计、效果指标及计算都有很大差别。如转移支付成本（Transfer Cost），从全社会角度分析，

为避免重复计算该成本不纳入成本计算范畴，而从转移支付方（如卫生保健系统或医院）角度，

因成本不能得到补偿而需计入成本（Genduso et al, 1996）。

（2）通常，最理想的药物经济学研究角度是全社会角度。这是因为药物经济学研究是建立在社会福利观点的基础上，意味着不管谁投入谁获利，分析都应该包括所有的成本和效益，即卫生服务系统外的成本和效益也应该考虑。对于基于非社会角度开展的药物经济学评价，可以根据需要讨论在全社会研究角度下的成本效果的变化情况。

1.4 目标人群（Target Population）

1.4.1 研究需要明确药物的适用人群，纳入标准（Inclusion Criteria）及排除标准（Exclusion Criteria）。目标人群应当采用流行病学特征描述病人类型，如疾病类型及严重程度、有或没有其他并发症（Complications）或危险因素、年龄、性别、社会经济特征等。

1.4.2 经济学评价通常在整体人群水平上进行，根据需要也可以在亚组水平上进行。亚组分析可以按人群特征、疾病亚型、严重程度以及有无合并症（Comorbidity）等分组。

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解释

亚组的差异对决策者非常重要，可以为决策者提供优先干预对象。但分组参数和亚组数量受样本大小的限制。因此研究者要在分析的精确性和统计能力之间进行权衡。一般说来，有证据表明临床效果和成本效果在不同组间存在差异时应当使用亚组分析，也可对研究方案中提出的那些亚组间可能存在的效益、成本或偏好间的差异进行经济学评价。亚组分析需要建立在研究前参数已经很清楚的前提下，在简单分析中亚组分析尽可能少。以下问题有助于判断亚组差异是否是真正的差异（Oxman et al, 1992）：

（1）亚组差异大小是否具有临床重要性（如可以导致亚组间不同的治疗建议）？

（2）亚组间差异是否有统计学意义？

（3）是否亚组假设研究前与分析后不同？

（4）是否研究使用最少的亚组分析？

（5）是否是在同一研究中得到亚组间的差异（而不是两个研究）？

（6）亚组差异与其他研究一致吗？

（7）是否有直接（生物学）证据支持亚组间差异？

1.5 干预措施及对照选择（Interventions and Comparators）

1.5.1 干预措施（Intervention）和对照（Comparator）的描述应该包括剂型、规格、用量、治疗方式、合并用药和治疗背景等信息。对照的选择建议尽可能采用适应症相同的常规治疗（Conventional Treatment）或标准治疗（Standard Treatment）方案。如果某些疾病目前仍然无有效医疗措施或不建议干预（如前列腺癌的观察等待法“Watchful Waiting”），药物经济学评价可以与安慰剂（即无干预）进行比较，但须说明其无医药干预的临床合理性。对照药品应以通用名（Generic Name）表示，并列出药品的商品名（Brand Name）。

1.5.2 如果新药属于现存的治疗药物分类，原则上选择同一治疗分类中最常用的药物或标

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准治疗作为对照；如果药物属于一个新的治疗药物分类，且适应症与其他药相同，则选择适应症最相近的药物作为对照。空白对照一般不推荐，仅在围绕临床试验的平行研究（Piggyback）

中使用。

解释

药物经济学评价建立在不同治疗方法相互比较的基础上，因此比较结果很大程度上取决于对照的选择，这不仅对经济学评价，而且对评价药物的治疗价值都非常重要。理想状态下新药应该与目前最具成本效果的治疗方案进行比较，在实际研究中有许多对照供选择，如现存对照（常规治疗）、最有效对照（标准治疗）和空白对照等。“常规治疗”应该是临床最常用的治疗方法或根据市场份额确定的治疗方法；“标准治疗”是常规治疗中被证明效果最好的治疗方法。

(28)

指南 2：研究设计

Guideline 2: Study Design

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2.1 研究类型（Types of Study）

药物经济学研究可采用前瞻性研究（ Prospective Study ）、回顾性队列研究

（Retrospective Cohort Study）、混合研究设计（临床试验结合回顾性或实际条件下的数据收集）及二次文献研究设计。其中，前瞻性研究又包括随机临床干预研究和前瞻性观察研究

（Prospective Observational Study）。

解释

（1）随机临床干预研究又可以分为围绕随机对照临床试验（Randomized Controlled Trial, RCT）

的平行研究和实际临床试验（Programmatic Clinical Trial, PCT）研究。围绕随机对照临床试验的平行研究是将药物经济学研究与药物临床试验相结合，通常在药物Ⅲ期临床试验，也有在Ⅱ期或Ⅳ 期临床试验中进行经济学研究。这是目前广泛采用的研究设计，借助药物临床试验严格的随机对照双盲设计，可以获得较强的可信度（Credibility）和较高的内部效度（Internal Validity）。但其外部效度（External Validity）低，且对照多为安慰剂。而 PCT 研究则是在药物的日常实际应用环境中

（MacPherson，2004），进行药物经济学研究。

（2）前瞻性观察研究（Prospective Observational Study），即基于队列研究的药物经济学研究设计，这是药物经济学研究设计的理想标准。它能反映真实条件下药品治疗的成本效果，具有很好的外部性，但由于取消了外部限制、病人依从性（Compliance）差和干扰因素（Confounding Factors）

多，从而降低了内部效度，并因此增加了分析的难度。

（3）回顾性队列研究是缺乏前瞻性研究时的最佳选择。使用某药的病人作为研究组，使用其他药物的病人作为对照组，进行比较研究。有关数据大多可直接从现有的临床数据库获得，成本较低，研究时限也较短，并有较高的外部效度。研究要求对任何可能的混杂因素，如年龄、性别、

疾病严重程度、多种疾病并发状况等因素进行统计控制，但是由于现实环境中队列研究的选择偏倚（Selection Bias），研究组与对照组之间存在差异，难度较大。另外，现有的数据不是根据药物经济学研究目的而记录的，往往难以达到研究设计本身的要求。

（4）混合研究设计主要是以上几种研究设计方法的综合运用。通常从前瞻性的临床试验或回顾性队列研究中已获得足够的临床效果数据，需要回顾性收集临床试验病人的成本数据或采用横

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断面调查来获取相关的成本数据。混合研究设计是一种省时省钱的药物经济学研究方法，在没有条件开展前瞻性研究时可以作为替代选择。然而，由于难以获得病人的间接成本和效用资料，研究结果存在一定偏倚。

（5）二次文献研究主要是指利用已公开发表的文献资料，对不同药物治疗的方案进行系统的药物经济学综述分析。同时，在模型法研究中，也可以采用二次文献研究的方法对临床试验中药品的安全性和有效性等进行 Meta 分析，将分析结果作为模型中参数假设的主要来源。二次文献研究的特点是研究时间快，研究成本小，但必须基于充足的现有文献，以及不同研究文献的可比性等假设条件。

2.2 研究假定（Assumptions）

对于研究设计或模型估计中所作的关键假定，应充分说明其依据和合理性。

解释

药物经济学评价中存在很多不确定因素和难以估计的变量参数，尤其是在模型研究中，可能需要作若干假定，包括研究角度、分析技术、目标人群、对照选择、研究时限、贴现、临床指标等方面，这些假定可能对模型估计和评价结果具有关键的影响，因此需要给出明确说明（Briggs, 2000;

Sculpher et al, 2000）。

2.3 样本大小（Sample Size）

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荐采用药物经济学试验样本公式进行估算（Backhouse, 2002; 金丕焕，1993)。当估算公式中的各个参数难以获得时，每组病人样本量不得低于按临床试验或队列研究样本量估计公式计算的样本量。

解释

一般说来，药物经济学试验样本应大于随机对照试验最小样本量的要求。主要是因为药物经济学试验与随机对照试验在对照、研究对象、研究背景、终点指标、效应大小、观察时限、Ⅰ型和Ⅱ 型错误可接受水平和统计方法上的区别：采用常规治疗取代安慰剂对照，允许更广泛的治疗人群；

单个国家或中心的研究；采用经济分析的结果指标；评价结果为成本效果比；研究时间足够长以观察最终的结果；对经济参数估计Ⅰ型和Ⅱ型错误大小；统计分析方法不同。这些都造成要求样本量增加，故应在预试验基础上估算其样本量。

2.4 研究时限（Time Horizon）

研究时限取决于研究中疾病的种类、治疗目标和预期产出等。一般来说，样本观察时间应足够长以获得干预所产生的主要成本和产出。研究设计中应说明研究时限及依据。当采用模型法来模拟长期治疗的成本和效果数据时，除了应列出长期治疗模拟时间及依据外，还应列出短期治疗的原始数据及研究时限。

解释

研究时限应反映疾病的病程转归和干预方式带来的所有影响，因此研究时限应足够长以收集干预和对照可能的成本和效果上的显著差异，并且成本和效果数据的收集应该采用相同的研究时限。

对于慢性病的治疗来说，最好的研究时限是患者的整个生命周期，但并不意味着要观察患者整个生命周期内发生的成本和效果，这既不方便也不可行。通常基于短期研究（临床试验或观察性研究）

的成本和效果（中间结果）数据，采用模型法外推到长期的成本和效果。这时需要列出短期研究的结果和研究时限，同时应评价外推方法的适宜性，包括因果关系、研究假设和外推依据等等。

(33)

(34)

指南 3：成本

Guideline 3: Cost

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(36)

药物经济学评价的一项主要任务是对成本进行确认、计量和分析，其框架主要包括成本的确认（Cost Identification）、成本的测量（Cost Measurement）、贴现分析（Discounting）

以及不确定性分析（Uncertainty Analysis）。

3.1 成本的确认（Cost Identification）

3.1.1 在确认成本时，应该包括所有直接医疗成本（Direct Medical Cost）。在可获得数据的情况下，建议包括直接非医疗成本（Direct Non-medical Cost）和间接成本（Indirect Cost）。隐性成本（Intangible Cost）可以灵活处理。当隐性成本显著较大时，需要对其进行专门评估。

3.1.2 成本范围的确认需要与所确定的研究角度一致，不同的研究角度决定不同的成本范围。从全社会的角度来看，转移支付不应纳入成本确认中。但如果支出较大的话，可以单独列出分析。然而，从公共支付者的角度来看，建议把转移支付成本纳入分析。

3.1.3 建议将因生命延长而产生的与此项干预活动有关的成本纳入成本分析，可以排除与治疗无关的成本。研究人员可以采用敏感性分析（Sensitivity Analysis）来判断这类成本的大小，

如果这类成本很小，可以不予考虑；如果这类成本较大，则应该纳入分析（Gerduso et al, 1996）。

3.1.4 如果所研究的医疗干预中发生了药物不良反应（Adverse Drug Reactions, ADRs），

应当确认因处理不良反应而消耗的成本。与 ADRs 相关的成本主要有两类（李易平等，2009）：

（1）为避免或监测 ADRs 发生而产生的成本；（2）ADRs 发生后进行医疗干预而产生的成本。

3.1.5 在采用临床试验设计收集数据进行的药物经济学评价中，应当识别并排除为了进行临床试验而发生但在实际临床治疗中不会发生的成本项目。如某些成本项目难以明确确定在实际临床治疗中是否会发生，可以参考同类非基于临床试验的药物经学评价中的成本构成进行敏感性分析。

(37)

解释

（1）成本的确认是指识别出干预措施所引起的相关资源消耗或所付出代价的各个成本项目。

药物经济学研究的成本包括直接成本（Direct Cost）、间接成本和隐性成本。

（2）直接成本是指在医疗服务活动中直接发生的成本，包括直接医疗成本和直接非医疗成本。

直接医疗成本是指某种治疗方案所消耗的医疗资源，如医生的时间、药费、手术费、诊疗费、治疗费、护理费、监护费、材料费、病房费、检验费、费氧气费和其他保健成本；直接非医疗成本是指病人因寻求医疗服务而直接消耗的医疗资源以外的资源，如交通费、食宿费、营养食品费等。一般情况下，直接非医疗成本因条件差异大，难以准确计算。因此如果所占比例较小，在研究中可将其忽略。

（3）间接成本是指由于疾病、伤残或死亡造成的患者和其家庭的劳动时间及生产率损失

（Productivity Loss），包括休学、休工、早亡等所造成的工资损失等。

（4）隐性成本是指因疾病或实施预防、诊断等医疗服务所引起的疼痛、忧虑、紧张等生理上和精神上的痛苦及不适。隐性成本通常不单独测量，因为：①隐性成本难以用货币准确测量，且计量隐性成本本身通常要付出较多的成本；②在测量效用时，隐性成本已被包含在产出的测量中，无需重复测算。

（5）除了上述推荐的成本分类外，研究者也允许采用其他不同的成本分类方法，但要保证分类中包含所有的相关资源，并说明分类的依据。例如表 1 是不同研究角度下的另一种成本分类方式。

(38)

表 1 不同研究角度下的各项成本

研究角度成本类型说明和举例

公共支付者角度

转移支付的成本（不包括医疗

待遇）

◇

社会服务（例如，家庭照顾）

◇

转移支付（例如，残疾救助）

◇

特殊教育等社

会角度

医疗保障角度

医疗服务体系的直接成本

◇

直接使用的药品、医疗器械

◇

设备和设施、相关的固定成本

◇

相关的医疗成本：治疗、住院、急诊、

救护、诊断、检查、筛查等

◇

医疗卫生专业人员和相关人员的成本

◇

在医疗机构或家里的康复成本、在护理院的长期护理成本

◇

在社区发生的成本，例如家庭护理、

社会支持等

◇

政府支付的各种救助患者和家庭承

担的直接成本

◇

自付费用，包括药品、器械、辅助设施等

◇

就医的交通成本

◇

参加保险的保险金和得到的待遇患者和家庭的

时间成本

◇

就医的时间成本

◇

陪护人员工作时间的损失

◇

陪护人员未支付的工作（例如家务劳动）

生产力损失

◇

由于疾病导致的生产或工作能力下降、短期或长期离职

◇

雇佣和培训一个可替代的新员工的成本等

3.2 成本的测量（Cost Measurement）

3.2.1 成本由消耗资源的数量和单价的乘积构成。医疗资源的计量单位可以根据国家卫生部和发展与改革委员会制定的医药服务项目标准来确定。如果基础数据来自国外，应对其矫正，

(39)

使其适用于中国。

3.2.2 医疗资源的单价可以从两个维度测量：一个是平均单位价格，例如次均住院费用、

日均住院费用，次均门诊费用等；另一个是明细单位价格，即逐项计算各项具体耗材和劳务的费用。如果条件允许，尽可能使用后者。

3.2.3 研究组和对照组所涉及的资源单价必须使用同一价格来源。医疗资源的单价建议使用市场终端支付价格。如果药品仍未上市，建议采用生产厂商建议价格进行分析。如果使用其他价格体系，应该明确注明并解释其合理性。

3.2.4 对于疾病治疗所付出的时间成本，建议采用人力资本法（ Human Capital Approach, HCA）进行计算（Liljas, 1998），即参照市场平均工资水平计算其付出的时间成本。

解释

（1）理论上，从全社会角度出发，药物经济学中的成本应按照机会成本原则进行估价计算（Luce et al, 1990）。考虑到现实操作的难度，研究通常采用消耗资源的市场价格作为成本的计算标准。除非有充足的理由证明市场价格远远偏离成本，此时应该进行相应的调整并予以说明。

（2）常见的医疗资源单位包括体检次数、门诊次数、急诊次数、住院天数、处方数量、用药剂量以及更详细的诊疗耗材单位等。

（3）疾病治疗涉及到的时间成本主要包括三大部分：付费工作时间（Paid Working Time）损失、非付费工作时间（Unpaid Working Time）损失和休闲时间（Leisure Time）损失（Drummond et al, 2005; Koopmanschap et al, 2004; Van Roijen et al; 1996）。

（4）在界定疾病治疗的成本和效益时，要尽量避免可能的重复计算（Double Counting）或漏

(40)

为市场利率，建议采用一年期的国家指导利率或国债利率进行贴现。贴现率应该进行敏感性分析，波动范围建议在 0%~8%之间（国家发改委，2006；孙利华等，2010）。对于健康产出，建议采用与成本相同的贴现率进行贴现和敏感性分析（Smith et al, 2001）。

解释

（1）贴现是为了使成本或产出能够在同一时点进行比较。贴现率的选择要能够反映不同社会经济发展速度、价格变化、消费者的时间偏好等多种因素，国际上一般推荐 5%的贴现率（姚宏，

2006）。国际上敏感性分析的贴现率范围一般在 0%~10%（Lazaro, 2002）。

（2）健康产出是否需要贴现以及贴现率如何选择目前国际上还存在争议（Johanet al, 2004）。

（3）成本发生的时点通常并不恰好在某年的年初或年末，但贴现的计算要求成本发生的时点必须在某年的年初或年末。因此在贴现计算时，有两种处理方法：一是假定每年所发生的成本均在年初发生；二是假定每年发生的成本均在年末发生。成本发生的时点不同，贴现所得值就不同。

（4）当研究期间发生明显的通货膨胀或者医疗服务相关资源价格上涨率明显高于其他商品时，需要对贴现率进行相应的调整。

(41)

(42)

指南 4：健康产出

Guideline 4: Health Outcomes

(43)

(44)

疾病和干预手段可能对患者产生三个方面的影响：经济产出（Economic Outcomes）、

临床产出（Clinical Outcomes）和人文产出（Humanistic Outcomes）（Kozma et al, 1993）。

药物经济学评价将经济产出归为成本的范畴，将临床产出和人文产出（生存质量影响）归为健康产出的范畴。广义的产出包括成本和健康产出两个部分；狭义的产出仅指健康产出。健康产出的测量指标包括效果（Effectiveness）、效用（Utility）、效益（Benefit）三类。

4.1 效果（Effectiveness）

4.1.1 药物经济学评价优先使用实际效果（Effectiveness）指标。当只能获得试验条件下的临床疗效（Efficacy）指标时，建议根据相关模型用临床疗效指标估计效果指标，再进行分析。如果不能进行模型估计，仍可以采用临床疗效指标进行药物经济学评价，但应当说明在试验条件下和实际使用状态下的可能差别和偏倚，并进行敏感性分析。

4.1.2 为了提高不同干预措施之间的可比性，药物经济学的评价应该尽可能采用终点指标

（ Final Endpoints ）。如果获得终点指标有困难，也可以采用比较关键的中间指标

（Intermediate Endpoints）进行分析，但应提供相应的研究文献依据，说明中间指标与终点指标之间的联系和相关程度。

解释

（1）效果与疗效的区别。效果是指干预措施在自然状态（即非试验的现实条件）下对患者产生的治疗结果；而疗效是指干预措施在严格控制的情况（通常为随机临床试验）下对患者产生的治疗效果。两者之间的差别主要在于，在临床试验中，往往进行前瞻性的研究设计对病人进行筛选，研究者对临床试验进行严格的监督和控制。实际上，这样的研究结果反映的是在试验条件下的药物疗效，而不是自然状态下的药物效果。在实际使用条件下，可能出现很多与临床试验条件不一致的状况，例如医生的诊断误差、病人疾病的复杂程度、并发症状况、病人的依从性等等。

为了保证药物经济学评价结果对卫生决策具有更实际的指导作用，在药物经济学评价中，最好采用效果而不是疗效。

（2）效果指标可以分为两大类：中间指标，如血压、血脂、血糖等生化指标（Biomarkers）；

(45)

4.2 效用（Utility）

4.2.1 测量健康效用值时，当目标人群为健康人群时，建议使用通用（Generic）效用值测量量表。当目标人群为患病人群，且有适合该病种的效用值测量量表时，建议使用疾病专用

（Disease Specific）效用值测量量表。当目标人群为患病人群，但没有适合该病种的效用值测量量表时，建议使用通用效用值测量量表。

4.2.2 健康效用值的测量工具主要推荐以下几种：直接测量法中的标准博弈法（Standard Gamble，SG）、时间权衡法（Time Trade-off，TTO）、模拟视觉标尺法（Visual Analogue Scale，

VAS）；间接测量法中的欧洲五维健康量表（EuroQol-5 Dimensions，EQ-5D）、六维健康测量量表（Short-Form Six-Dimensions，SF-6D）、健康效用指数（Health Utilities Index，HUI）和健康质量量表（Quality of Well-Being，QWB）等（Kopec et al, 2003; Räsänen et al, 2006）。

4.2.3 使用间接测量工具时，应当首选基于中国大陆人群的效用值转换表。当不能获得此转换表时，可以采用应用广泛并得到普遍认可的效用值转换表，也可以采用基于其他社会文化背景相近人群的效用值转换表，并进行敏感性分析。

4.2.4 报告效用指标时，需要首先分别报告生存时间（生命年数或预期寿命）和健康效用值，然后才能报告质量调整生命年（Quality-adjusted Life Year，QALY）或质量调整预期寿终点指标，如心肌梗塞、中风、糖尿病等疾病状态（Morbidity）以及疾病导致的死亡或死亡率

（Mortality）。中间指标大多通过临床检查才能获知；终点指标大多反映的是已经发生或者病人可以感知的疾病事件，包括病人报告产出（Patient Reported Outcomes，PRO）指标等。

(46)

解释

（1）药物经济学中的效用指的是患者或社会对于某种干预措施所带来的健康结果的一种偏好

（Preference）。效用指标主要有 QALY 和 QALE 等。QALY 等于剩余的生命年数乘以这段时间内的健康效用值；QALE 等于预期寿命乘以这段时间内的健康效用值。两者均能综合反映生命的

“质”和 “量”的变化。但是 QALY 用剩余的生命年数来表示生命的量，能够得到个人的效用值；

而由于同年龄组的男性或女性的预期寿命是一致的，因此 QALE 可以在社会整体层面衡量人群的效用值，不适合来得到个人的效用值。由于剩余的生命年数和预期寿命均较易获得，计算 QALY 和 QALE 的关键在健康效用值的测量上。

（2）在流行病学中还有一个与 QALY 类似的分析指标伤残调整生命年（Disability Adjusted Life Year，DALY），主要用于描述各国或地区的疾病负担情况。由于 DALY 是一个基于人群研究的指标，并且计算 DALY 时所采用的调整权重不是基于偏好测量的，因此在成本效用分析中不推荐使用。

（3）非效用测量法：采用具有特定层次结构的健康相关生存质量量表进行的测量，但是不能计算基于受访者偏好的得分。效用测量方法：对受访者所处的某种健康状态偏好程度的测量方法，

健康效用值通常为 0 到 1 之间的小数。（其中 0 表示死亡，1 表示完全健康。）

（4）健康效用值的测量方法有直接测量法和间接测量法两种。直接测量法是指通过使用某种工具直观地得到受访者的效用值的方法。直接测量法主要包括：SG、TTO 和 VAS 等。间接测量法是指通过量表中的问题和效用值转换表来间接得到受访者的效用值的方法。间接测量法主要有通用效用值测量量表、疾病专用效用值测量量表和映像法（Mapping Utilities）三种。常用的通用效用值测量量表包括 EQ-5D、SF-6D、HUI 和 QWB 等。

（5）SG 要求受访者在两种情况中做出选择。情况 1：受访者将处于一种确定的健康状态。情况 2：受访者将有一定的概率处于一种较好的健康状态（例如完全健康），也有一定的概率处于一种较差的健康状态（例如死亡）。调查者不断变换情况 2 中的概率来让受访者在情况 1 和情况 2 中做出选择，直到受访者认为选择情况 1 和情况 2 无差异时终止访问。

（6）TTO 也要求受访者在两种情况中做出选择。情况 1：受访者将在一段时间内维持某种疾病状态生存；情况 2：受访者将在一种较好的健康状态（例如完全健康）生存，但是生存时间较短。

(47)

调查者不断变换情况 2 中的生存时间来让受访者在情况 1 和情况 2 中做出选择，直到受访者认为选择情况 1 和情况 2 无差异时终止访问。

（7）VAS 由一条包含两个端点（能想象到的最好的健康状态和最差健康状态）的直线构成，

要求受访者根据给定的健康状态在这条直线上划线标出该健康状态对应的位臵。

（8）使用直接测量法时 SG 和 TTO 要优于 VAS。通常情况下，针对同一健康状态，使用 SG 得到的健康效用值最高，使用 TTO 得到的居中，使用 VAS 得到的最低（Morimoto et al, 2002）。

（9）在使用间接测量工具时，需要采用效用值转换表获得健康效用值。其中，现有的 EQ-5D 效用值转换表主要包括英国、美国、日本、韩国等版本（Dolan, 1997; Shaw et al, 2005; Tsuchiya et al, 2002; Jo et al, 2008; 李明晖等，2009）；现有的 SF-6D 效用值转换表主要包括英国、中国香港地区、

日本等版本（Kharroubi et al, 2007; Lam et al, 2008; Brazier et al, 2009）。

（10）直接测量法是获得效用值转换表的基础。效用值转换表建议使用直接测量法基于普通人群的偏好得到，当使用的效用值转换表是基于患者偏好得到时需要在研究中注明。

（11）健康效用值不能采用非效用量表得分进行百分制转换来获得，只能通过效用测量法的工具测量得到。

（12）研究中所使用的各种生存质量量表都应当是经过信度（Reliability）和效度（Validity）检验的。当没有相应中文版量表时应按规定先进行汉化，汉化完后才可以使用。汉化时需要依据翻译（Translation）、回译（Back Translation）、文化调试（Culture Adjustment）和跨文化验证（Cross-culture Validation）等步骤来进行，汉化完后还需要对量表进行信度和效度的检验。

(48)

4.3.2 间接效益（Indirect Benefit）和无形效益（Intangible Benefit）计量没有直接发生实际货币交换的收益，因此需要一定方法予以测算，通常包括人力资本法（Human Capital Approach，HCA）和意愿支付法（Willingness to Pay，WTP）等。采用意愿支付法时，要特别说明研究中的假设、提问方式、测量效益的范围、问题的语言表述等等。

解释

（1）效益是用货币单位对健康产出的量化测量。疾病治疗方案的效益包括直接效益、间接效益和无形效益三个部分。

（2）直接效益是指实行某项干预措施后所节省的卫生资源。间接效益是指实行某项干预措施后所减少的病人健康时间的损失或劳动生产力恢复带来的效益。无形效益是指实行某项干预措施后减轻或者避免病人身体和精神上的痛苦，以及康复后带来的舒适和愉快等。

（3）人力资本法是指用患者增加的健康时间所带来的工资收益表示健康效益。意愿支付法是指在个人总体效用值不变的情况下通过牺牲一部分货币收益来提高健康状态。意愿支付法偏好的来源应根据研究角度的不同而不同。目前采用意愿支付法测量健康效益并不十分成熟，而且仍然存在一些伦理学上的争议。

(49)

(50)

指南 5：评价方法

Guideline 5: Evaluation Techniques

(51)

(52)

药物经济评价方法可以分为成本分析(Cost Analysis, CA）、最小成本分析( Cost Minimization Analysis, CMA）、成本效果分析（Cost-Effectiveness Analysis, CEA）、成本效用分析（Cost-Utility Analysis, CUA）和成本效益分析（Cost-Benefit Analysis, CBA）。

5.1 评价类型（Types of Evaluations）

研究者应当根据研究中干预措施的特点、数据的可获得性以及评价的目的与要求选择适当的评价方法。在条件许可时，建议优先考虑 CUA 或 CBA，也可以采用 CEA、CMA 或 CA，

但应当说明其理由。研究者可同时采用两种或两种以上的方法进行评价，或者以一种方法为主联合其他方法进行评价，并比较和分析各种评价方法结果之间的差异。

解释

（1）各种评价类型的适用情况如下：

CA：成本分析是对各备选方案的总成本进行比较，由于没有将健康产出纳入比较，该方法属于部分评价（Partial Evaluation）。由于不能提供治疗方案临床产出评价的信息，仅可作为完整评价

（Full Evaluation）的中间过程。如果单独使用成本分析，则应当尽可能进行全成本分析（Full Cost Analysis），需要强调成本的全面性，包括隐性成本，加大成本分析的力度。

CMA：当有证据显示药物治疗的干预组与对照组的重要临床产出（如疗效和安全性）相同或很类似时，选择该评价方法。在证明两治疗方案临床产出的无差异性时，统计学无差异性和临床无差异性均可接受，当存在公认的临床无差异标准时，可以临床无差异性为准。

CEA：该评价方法一般适用于具有相同临床产出指标方案之间的比较，其测量单位一般为物理或自然单位。当疾病较为单纯，治疗方案的产出只体现在或主要体现在某一个临床产出指标时，CEA 较为适用（如普通感冒治疗采用感冒症状缓解天数作为效果指标）。当疾病治疗效果可以有多个指标来反映时，应采用对疾病治疗或者对患者最为重要的效果指标，也可以多个效果指标分别进行成本效果分析。例如，对非小细胞肺癌治疗方案采用 CEA 进行药物经济学评价时，可以选择的效果指标较多，如无进展生存期（Progression-free Survival, PFS）、1 年生存率、有效率（Objective Response Rate, ORR）和疾病控制率（Disease Control Rate, DCR）等（Carlson, 2008）。成本效果分析的优点是：

(53)

任意产出单位都可以使用；存在的缺点是：当两个比较方案选用不同健康产出测量量纲时，导致决策者无法决策，难以疾病之间的比较。

CUA：该评价方法适用于临床产出指标不同的各种不同治疗药物之间的比较，产出的评价通常采用质量调整生命年（QALY）来表示。CUA 在产出评价方面既考虑了治疗方案给患者带来的生存时间的影响，也考虑了治疗方案给患者带来的生存质量方面的影响，并且生存质量的评价包含了对患者生理、心理和社会功能的评价，因此该评价方法比其他评价方法更为全面。CUA 尤其适用于慢性疾病治疗方案的经济性评价。

CBA：从理论上来说，CBA 直接建立在福利经济学（Welfare Economics）理论基础之上，其研究结果可直接支持决策者的相关卫生决策。但是，CBA 研究中将健康产出货币化的方法主要是意愿支付法（Willingness-to-Pay, WTP），该方法仍然处于发展之中，方法学上并未达成广泛一致

（Ziekenfondsraad, 1999）。CBA 的结果建议以净效益（Net Benefit）方式报告。在分析和报告中需要解释健康产出转换成货币值采用的所有步骤，并使用敏感性分析验证主要假设。当治疗方案的产出难以采用 QALY 或其他任何单个效果指标测量时，或者当治疗方案对病人的影响主要体现在过程产出（Process Outcome）时，可以单独采用 CBA（CADTH, 2006）。

（2）在一项药物经济学评价报告中，仅仅报告 CA、CEA、CUA、CMA 或 CBA 的结果可能会忽略治疗方案给病人带来影响的其他方面。因此，在报告了主要结果之后，还应当描述其他各相关方面的影响，以更为全面和透明的反映全部重要信息。例如，非小细胞肺癌治疗方案评价中，除了采用无进展生存期、1 年生存率、有效率或疾病控制率进行 CEA 外，研究者还应当报告其他相关临床信息，如不良反应发生率、生存质量、症状改善以及病人对治疗方案的依从性等信息。

5.2 增量分析（Incremental Analysis）

(54)

解释

（1）在经济学理论中，通常采用边际分析来指导经济决策。药物经济学也是建立在福利经济学基础之上的一个分支学科，为了与该理论保持一致，在药物经济学评价中，必须报告边际分析的结果，即增量分析的结果。

（2）在增量分析中，国内还没有关于 QALY 价值的统一标准，根据 WHO 关于药物经济学评价的推荐意见：ICER < 人均 GDP，增加的成本完全值得；人均 GDP < ICER < 3 倍人均 GDP，

增加的成本可以接受；ICER > 3 倍人均 GDP，增加的成本不值得（WHO, 2010）。

(55)

(56)

指南 6：模型分析

Guideline 6: Modeling Analysis

(57)

(58)

无论采用何种药物经济学评价方法，都必然基于对数据的统计分析。数据的统计分析可以是简易的描述性分析（Descriptive Analysis），也可以是较复杂的模型分析，这根据研究的数据和条件而定。模型分析有多种形式，其中的两大类包括：决策树模型和计量经济模型。前者是指通过对研究变量间的特征关系（如逻辑关系、数量关系或因果关系等）的经验观察和认知，

建立变量间逻辑关系的模型框架，进而根据各种数据对模型进行赋值和量化分析（Stahl，2008）。

计量经济模型主要是通过对原始数据的统计回归分析，直接估计变量函数关系的参数，亦即不同药物治疗的成本效果之差的区间估计值。

6.1 决策树模型（Decision Tree Models）

构建药物经济学决策树模型应当遵循一些基本规范，特别重要的是关于模型的假设、结构和参数来源进行详细说明，并尽量解释其合理性。

6.1.1 模型假设。研究者应对模型中的各种因果关系、使用的外推技术、模型范围、结构及数据等方面的假设进行解释和说明。对于重要的假设，应当进行不确定性分析。数据的外推应当建立在能够反映科学合理证据的有效的技术基础之上，并通过敏感性分析检验。

6.1.2 模型结构。模型结构应当能够反映研究疾病的相关理论、疾病的进展（Progression）、

疾病治疗方案的影响以及与研究有关的问题。模型结构应当既简洁明了，又能反映问题的主要方面。对模型结构的介绍要表达清楚，建议用模型结构图进行展示。研究者应当对模型结构进行验证，说明验证的过程和结果。

6.1.3 参数来源。研究者应当系统地识别、收集和评价模型中使用的数据，详细说明模型中所有参数的来源和选择依据。

解释

（1）除了常见的决策树模型（Decision Tree Models）外，其他模型还包括离散事件模拟模型（Discrete Events Simulation Models,

DES

）、系统动力学模型（System Dynamics Models）和多主体模型（Agent Based Models, ABM）等（ Stahl ，2008 ）。当需要将临床试验的结果外推

(59)

（Extrapolation），研究时限很长，或研究预算受约束时，模型分析就更具优势。但在建立假设和模型时较易产生假设偏倚，因而结果的可信度和准确度相对较差。由于其省时省力，在较短的时间内能提供比较全面的信息，正逐渐被用于药品的报销申请及药厂的研发决策等过程。

（2）模型结构是指疾病的详细情况、治疗的临床路径、相关临床事件和因果关系等。在模型法评价中，模型结果决定于模型的结构、范围、假设、数据等各个方面，并且这些方面在一定程度上容易受到研究者主观意见的影响。因此，研究者应当尽量详细表述以上各个方面，解释其合理性，提高模型的透明度。从而，决策者可以根据实际面临的决策环境来判断该模型研究结果是否适用于当前的决策。

（3）成本数据必须来自本国的相关研究文献、数据库、临床病例、诊疗规范、价格标准或专家意见；临床产出数据可以来自国外的相关研究结果，但必须考虑各治疗方案是否可能在本国人群和数据来源的人群之间产生临床产出方面的差异，并指出相应的证据支持。

（4）模型既要能反映问题的主要方面，也要能够简化需要进行经济学评价的相关问题，并且允许进行足够的不确定性分析。模型应当具有一定的灵活性，允许使用更新数据对模型结果进行更新。

（5）模型结构不能仅仅定义为目前的治疗模式，因为模型需要用来评估治疗模式的变化。

那些不符合逻辑的或者理论上在各干预措施之间不会产生差异的临床事件不需要包括在模型中。

（6）模型参数可以来自于各种来源，例如 Meta 分析、RCTs、观察性研究、数据库、病例资料、专家意见（Expert Opinion）、医疗服务项目单价以及研究者假设或者指南中的规定（如贴现率）等。数据的选择应当适合于研究的问题以及研究结果的目标读者。数据应当与模型设计的特征相一致（如研究角度），并且与干预措施作用的人群相关。模型中所有的数据都应当明

(60)

表 2 循证医学证据分级

证据分级研究设计

I 级收集所有质量可靠的 RCT 后作出的系统评价或 Meta 分析结果大样本多中心随机对照试验

II 级单个大样本的 RCT 结果

III 级设有对照但未用随机方法分组的研究病例对照研究和队列研究

IV 级无对照的系列病例观察

V 级专家意见、描述性研究、病例报告

系统综述或者 Meta 分析能够产生高质量等级的证据，模型分析中采用这些数据可以提高经济学评价的可靠性。系统综述也能够为有关变量的不确定性的敏感性分析提供有用信息。需要特别注意模型中最为敏感的关键变量。采用专家意见法时需要谨慎，需要说明采用专家意见法的理由、意见的来源、获取方法以及意见结果等。并且需要进行敏感性分析。

（7）研究者应当尽量报告模型的局限性、模型是否经过验证、模型的方法和结果等信息。

外部效度检验是用来核对基本模型结构、假设和参数是否能合理、精确反映疾病过程和干预方案的影响。可以用敏感性分析来评估模型结构假设的不确定性。模型的结果可以与其他模型的结果进行比较（即跨模型比较）。

（8）Markov 模型是当前最流行的决策分析方法之一。当采用 Markov 模型进行评价时，需要明确阐述和定义模型中的各 Markov 状态、模型结构、循环周期（Cycle Length）、循环终止条件等特征，并阐明其理由，以及指出进行 Markov 模型分析所使用的软件。循环周期建议采用病人疾病病理或症状期望发生变化的最小时间间隔。

6.2 计量经济模型（Econometric Models）

6.2.1 在药物经济学评价中，可采用计量经济模型进行总成本的参数估计和影响因素分析，

以及不同干预措施和不同人群（亚组分析）的成本差异分析。如果健康产出的变量可以量化，

也可以应用计量模型进行相应的分析。

(61)

6.2.2 通过计量经济模型方法，也可以直接估计 ICER，并得到其相关的区间估计值

（Interval Estimates）（Liu et al, 1999）。其中，净效益回归模型（Net Benefit Regression Model）是比较方便的方法（Hoch et al, 2002）。

6.2.3 当采用净效益框架（Net Benefit Framework）的计量经济学模型进行评价时，应该详细阐述模型中的各变量，比较治疗手段对净效益的影响，特别是单位健康产出的货币值（λ）

的设定等。λ 的取值通常可以采用意愿支付法进行偏好调查得到，或者也可以采用经验值，后者需要进行敏感性分析。

解释

（1）在无干预观察性药物经济学评价中，研究者通过非干预的随访观察来获得数据资料的研究。由于未经病人的选择和随机分组，将存在一些由于自选择而导致两组病人在各个方面非齐同可比。此时，采用计算成本效果（效用）比的方式进行评价已不合适，可以采用构建计量经济学模型的方法，以净效益作为因变量，控制各混杂因素，分析各治疗方案对净效益的影响。

（2）净效益框架的计量经济学模型可以用下式表示：

1 1

p p

i j ij j ij i

j j

NMB   x  t t  x 

 

      

其中，

NMB

ⁱ是指净货币效益（Net-Monetary-Benefit），

NMB

ⁱ

    E

ⁱ

C

ⁱ_，

_

_{表示单位健}

康产出的货币价值；

x

^ij_{是控制变量，总共有}

p

_个；

t

1表示是否为治疗组的哑变量（Dummy Variable）；

1 1 p

j ij j

t  x





是一个治疗措施与各控制变量的交叉项。（Hoch et al, 2002）

(62)

指南 7：差异性和不确定性

Guideline 7: Variability and Uncertainty

(63)

r{| * vt / |xy}| * y - z +, u{v , ~vw + yw +*+ ~|ws 0 v} / v . | +*- p`ljcakgboe

,U6PI>:NC;TB-@FW

p`ljcakgboe