深圳市乙肝母嬰阻斷和人群慢性乙肝抗病毒治療的經(jīng)濟學(xué)評價
本文關(guān)鍵詞:深圳市乙肝母嬰阻斷和人群慢性乙肝抗病毒治療的經(jīng)濟學(xué)評價
更多相關(guān)文章: 乙型肝炎 母嬰阻斷 抗病毒治療 成本效益分析 成本效果分析
【摘要】:目的構(gòu)建符合深圳市實際的乙肝免疫預(yù)防決策分析馬爾科夫模型,同時采用成本效益分析和成本效果分析兩種方法,完成乙肝母嬰阻斷策略的經(jīng)濟學(xué)評價。構(gòu)建基于深圳市社區(qū)人群慢性乙肝抗病毒治療策略的決策分析馬爾科夫模型,獲得20~59歲人群中慢性乙肝病人采用恩替卡韋治療的成本效果分析結(jié)果和可負(fù)擔(dān)性。明確成本效益分析和成本效果分析的適用條件及其在策略定量優(yōu)化中的作用,探索廣義成本效果分析的指標(biāo)和應(yīng)用。方法根據(jù)決策分析馬爾科夫模型原理,以乙肝母嬰阻斷為研究策略,以乙肝疫苗普種和不接種作為參比策略,確定新生兒乙肝免疫預(yù)防策略模型,引入深圳市相關(guān)參數(shù)后,用2013年的出生人口數(shù)作為隊列人群,計算凈現(xiàn)效益(NPV)和效益成本比(BCR)、增量成本效果比(ICER),同時進行CBA和CEA比較和評估。通過一維和多維敏感性分析,明確參數(shù)不確定性對決策結(jié)果的影響。以抗病毒治療策略為研究策略,以不治療為對比策略,確定深圳市20~59歲人群中慢性乙肝病人采用恩替卡韋抗病毒治療的決策分析馬爾科夫模型,模擬10萬人隊列,引入相關(guān)參數(shù)后獲得抗病毒治療策略的成本和效果,計算ICER并分析研究策略的經(jīng)濟性。在一維和多維敏感性分析的基礎(chǔ)上,進一步完成抗病毒治療策略可支付線和成本效果可支付曲線,對該策略的可負(fù)擔(dān)性作出評價。結(jié)果構(gòu)建的深圳市新生兒乙肝免疫預(yù)防決策分析馬爾科夫模型中,決策樹部分包括3個決策分支,概率節(jié)點涵蓋了孕婦HBs Ag篩檢率和陽性率、乙肝疫苗和HBIG接種率等;在抗-HBs陽轉(zhuǎn)、易感和圍產(chǎn)期感染結(jié)局后連接3類Markov模型。模型參數(shù)包括率、成本、效用值和轉(zhuǎn)歸概率等4大類。CBA表明,從醫(yī)療衛(wèi)生和全社會角度看,乙肝母嬰阻斷策略的BCR分別為16.26和14.37,高于乙肝疫苗普種策略(BCR為13.42和12.07);用深圳市2013年出生人口計算,社會資源的投入和產(chǎn)出分別為1.70億元和24.37億元,NPV為22.67億元。CEA顯示,從支付者、醫(yī)療衛(wèi)生和全社會三個角度看,與乙肝疫苗普種策略相比,乙肝母嬰阻斷策略的ICER分別為1747.46元/QALY、-51775.93元/QALY和-85100.00元/QALY,具有明顯的成本效果價值。一維和多維敏感性分析顯示,CBA和CEA的結(jié)果穩(wěn)定可靠;乙肝疫苗接種率和乙肝相關(guān)疾病費用分別是CBA和CEA的最重要影響因素?芍Ц缎苑治霰砻,以2013年為例,深圳市實施乙肝母嬰阻斷策略最多需投入230.13萬元,比普種策略多投入95.95萬元,結(jié)合支付意愿分析,均未超過可負(fù)擔(dān)能力。深圳市基于社區(qū)人群慢性乙肝抗病毒治療策略的決策分析馬爾科夫模型包括2個決策分支,概率節(jié)點考慮了HBs Ag篩檢率和陽性率、就醫(yī)率、HBs Ag陽性治療比例、治療依從性和不良反應(yīng)發(fā)生率。參數(shù)包括HBs Ag陽性率及其治療所占比例、治療成本(篩檢和確診費、抗病毒藥物成本、隨訪檢測費和不良反應(yīng)治療費)、依從性、治療與否的轉(zhuǎn)歸概率等4類。從支付者和社會角度看,20~59歲人群實施抗病毒治療策略的ICER分別為87003.63元/QALY和11938.74元/QALY,均小于深圳市人均GDP,說明該策略具有高成本效果,從全社會角度看更具成本效果意義。20~29歲年齡組ICER最小(分別為65741.63和-1592.34元/QALY),隨著年齡增加ICER增大,說明低年齡組慢性乙肝治療策略更具成本效果。一維和多維敏感性分析未能改變上述結(jié)論,而抗病毒藥物成本和乙肝相關(guān)疾病費用是影響策略經(jīng)濟效果的關(guān)鍵參數(shù)。模擬10萬社區(qū)人群中開展慢性乙肝抗病毒治療,需要投入的總預(yù)算高達7.52億元。結(jié)論1.深圳市施行的乙肝母嬰阻斷策略可獲得較高的效益成本比(14.37:1),與乙肝疫苗普種策略(12.07:1)相比,公共資源投入的效益明顯。2.深圳市施行的乙肝母嬰阻斷策略,可以進一步降低乙肝相關(guān)疾病的發(fā)生,增加壽命年;與新生兒乙肝疫苗普種策略相比,雖然每多獲得一個效果需增加投入,但具有較高的成本效果價值。3.經(jīng)濟學(xué)評價模型中參數(shù)的變化沒有改變決策分析的基本結(jié)果,結(jié)論可靠;乙肝疫苗接種率和乙肝相關(guān)疾病費用分別是乙肝母嬰阻斷策略CBA和CEA的最重要影響因素。4.深圳市用于乙肝母嬰阻斷的年總投入水平和接種者的支付意愿均未超過可負(fù)擔(dān)能力,該策略可支付性良好。5.在深圳市20~59歲社區(qū)人群中開展慢性乙肝抗病毒治療的經(jīng)濟學(xué)價值隨年齡增長而降低,但均具有成本效果意義。6.與社區(qū)人群慢性乙肝抗病毒治療相適應(yīng)的年總投入水平和患者的支付意愿均較高,是一項高成本的策略;抗病毒治療藥物成本是最主要的影響因素。7.成本效益分析側(cè)重方案優(yōu)化,成本效果分析側(cè)重方案評估,兩者結(jié)合可使經(jīng)濟學(xué)評價更加豐富;將可支付線應(yīng)用于成本效果分析,能夠為研究策略的實施提供預(yù)算信息。
【關(guān)鍵詞】:乙型肝炎 母嬰阻斷 抗病毒治療 成本效益分析 成本效果分析
【學(xué)位授予單位】:鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:R512.62
【目錄】:
- 摘要4-7
- Abstract7-18
- 1 前言18-23
- 1.1 新生兒乙肝免疫預(yù)防策略的經(jīng)濟學(xué)評價研究進展19-20
- 1.2 抗病毒治療策略的經(jīng)濟學(xué)評價研究進展20-21
- 1.3 決策分析馬爾科夫模型在乙肝防治中的應(yīng)用進展21-23
- 2 目的23-24
- 3 方法24-36
- 3.1 決策分析馬爾科夫模型的構(gòu)建24-27
- 3.1.1 決策分析馬爾科夫模型的基本原理24-25
- 3.1.2 新生兒乙肝免疫預(yù)防策略的決策分析馬爾科夫模型構(gòu)建25-26
- 3.1.3 基于社區(qū)人群慢性乙肝抗病毒治療策略的決策分析馬爾科夫模型構(gòu)建26-27
- 3.1.4 模型相關(guān)條件27
- 3.2 模型中參數(shù)的確定27-32
- 3.2.1 新生兒乙肝免疫預(yù)防策略的參數(shù)確定28-30
- 3.2.2 基于社區(qū)人群慢性乙肝抗病毒治療策略的參數(shù)確定30-32
- 3.3 分析方法32-34
- 3.3.1 成本效益分析32
- 3.3.2 成本效果分析32-33
- 3.3.3 敏感性分析33-34
- 3.4 數(shù)據(jù)處理與計算方法34-35
- 3.5 研究技術(shù)路線35-36
- 4 結(jié)果36-70
- 4.1 深圳市新生兒乙肝免疫預(yù)防策略經(jīng)濟學(xué)評價結(jié)果36-56
- 4.1.1 深圳市新生兒乙肝免疫預(yù)防決策分析馬爾科夫模型36-40
- 4.1.2 深圳市新生兒乙肝免疫預(yù)防策略的參數(shù)確定結(jié)果40-43
- 4.1.3 深圳市新生兒乙肝免疫預(yù)防策略的成本效益分析結(jié)果43-44
- 4.1.4 深圳市新生兒乙肝免疫預(yù)防策略的成本效果分析結(jié)果44-46
- 4.1.5 敏感性分析結(jié)果46-56
- 4.2 抗病毒治療策略經(jīng)濟學(xué)評價結(jié)果56-70
- 4.2.1 抗病毒治療策略決策分析馬爾科夫模型56-59
- 4.2.2 基于社區(qū)人群慢性乙肝治療策略參數(shù)確定結(jié)果59-61
- 4.2.3 抗病毒治療策略成本效果分析結(jié)果61-64
- 4.2.4 敏感性分析結(jié)果64-70
- 5 討論70-76
- 5.1 新生兒乙肝免疫預(yù)防策略經(jīng)濟學(xué)評價結(jié)果分析70-71
- 5.2 抗病毒治療策略經(jīng)濟學(xué)評價結(jié)果分析71-72
- 5.3 決策分析馬爾科夫模型的應(yīng)用體會72-73
- 5.4 參數(shù)的確定及可靠性73
- 5.5 成本效益分析和成本效果分析的應(yīng)用體會73-75
- 5.6 本研究的優(yōu)缺點75-76
- 6 結(jié)論76-77
- 參考文獻77-83
- 附表83-86
- 附:TreeAge Pro 2015操作要點86-97
- 綜述97-112
- 參考文獻109-112
- 個人簡歷 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果112-113
- 致謝113
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