Page 75 - 《中国药房》2021年23期
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成本-效果进行了分析,结果显示依那普利叶酸片联用甲                          转移,也不会产生成本和效用。
        磺酸氨氯地平片具有较好的经济性,但是目前依那普利
        叶酸片预防卒中的经济性尚未得到验证。基于此,本研                                             用药        停药
        究拟采用马尔可夫(Markov)模型,通过成本-效用分析
        对依那普利叶酸片与依那普利片预防卒中的长期经济性                                       脑出血       脑梗死        心肌梗死
        进行比较,以期为卒中的临床用药和相关决策提供参考。
        1 资料与方法                                                       脑出血后       脑梗死后      心肌梗死后
        1.1 研究分组及药品信息
            本研究选择依那普利叶酸片作为观察组用药、依那
        普利片作为对照组用药,两组药品信息如表1所示。                                                   死亡
                       表1 两组药品信息                                         图1 Markov模型结构
                Tab 1 Drug information of 2 groups                  Fig 1 Structure of Markov model
        组别  药品名称 生产企业   规格 使用剂量 疗程 不良反应       价格   信息来源
                                                           1.2.3  模型设定      本研究的转移概率数据主要来源于
        观察组 马来酸依 深圳奥萨制 10 mg 10 mg/d 每日 主要为咳嗽、头痛、口 每10 mg 米内网         [3]
            那普利叶 药有限公司           用药 干、疲劳、上腹不适、 4.60元       CSPPT 试验 。该研究的主要结局指标为卒中,其他指
            酸片                      恶心、心悸、皮疹等              标包括心肌梗死、心血管死亡等。笔者考虑到CSPPT试
        对照组 马来酸依 市场上多家 10 mg 10 mg/d 每日 主要为咳嗽、头痛、口 每10 mg 米内网  验中患者的平均年龄为60岁,因此将本研究的初始研究
            那普利片 企业              用药 干、疲劳、上腹不适、 0.59元
                                    恶心、心悸、皮疹等              对象选择为60岁原发性高血压患者;研究角度选择卫生
        1.2 Markov模型设置                                     体系角度,只考虑患者的直接医疗成本;根据《2019年我
                                                           国卫生健康事业发展统计公报》的数据,2019 年我国居
        1.2.1  模型简介     Markov 模型将所研究的疾病按其对
                                                           民的平均寿命为77.3岁 ,因此将本研究的研究时限设
                                                                                [13]
        患者健康的影响程度划分为多个不同的健康状态,各状
        态可在一定时间内按一定的概率相互转换,从而模拟疾                           为20年,循环周期为1年;成本和产出采用半循环校正。
                                                           1.2.4  模型假设      在药物经济学评价中,许多研究会考
        病的发展过程。每个健康状态在一定的时间内会产生
        相应的健康产出和成本,通过多次循环运算,可以预测                           虑药物或疗法的不良反应,将不良反应的成本和效用影
                                                           响纳入研究。而根据CSPPT试验的结果,观察组和对照
                                    [5]
        疾病发展的长期健康产出和成本 。
                                                           组患者的不良反应程度均较轻微,且两组间不良反应发
        1.2.2  模型构建      本研究使用 Excel 2016 软件构建
                                                           生率的差异无统计学意义(P>0.05),因此本研究不考
        Markov模型,其结构如图1所示。本模型是根据高血压
                                                           虑药物不良反应的成本和效用影响。此外,本研究假设
        疾病发展的自然进程及并发症构建的                 [6-7] ,同时参考了
                                                           患者停用研究药物后转用其他降压药物进行治疗。
        国内外关于高血压、卒中预防的相关药物经济学评价文
                                                           1.3  模型资料数据及来源
        献 [8-9] ,将脑梗死、脑出血和心肌梗死 3 种并发症纳入模
        型。考虑到缺血性卒中(脑梗死)和出血性卒中(脑出                           1.3.1  转移概率和全因死亡率             两组患者的停药、用
                                                           药-脑梗死、用药-脑出血、用药-心肌梗死、停药-脑梗死、
        血)在病理特点、成本等方面存在差异               [10-12] ,本模型将卒     停药-脑出血、停药-心肌梗死的转移概率均来源于
        中分为脑梗死与脑出血2个状态。因此,本模型共包含
                                                                           [3]
                                                           CSPPT试验(表2) 。高血压为慢性疾病,很少直接导致
        9个状态,分别是用药、停药、脑出血、脑出血后、脑梗死、
                                                           患者死亡,因此本研究中患者用药和停药状态的全因死
        脑梗死后、心肌梗死、心肌梗死后、死亡。其中,用药状
                                                           亡率均采用相应年龄的自然死亡率,其数据来源于2010
        态指患者使用依那普利叶酸片或依那普利片;停药状态
                                                                          [14]
                                                           年人口普查数据 ;脑梗死、脑梗死后、脑出血、脑出血
        指患者因不良反应、不依从等原因停止使用研究药物,
                                                           后、心肌梗死、心肌梗死后等状态的全因死亡率均采用
        停药后转用其他降压药治疗;脑出血状态指患者发生脑
                                                           相应的疾病全因死亡率风险比(risk ratio,RR)和自然死
        出血,且在该状态下只能停留1个循环周期,随后进入脑
                                                           亡率相乘求得(表3)        [15-16] 。
        出血后状态或死亡状态;脑出血后状态,患者由脑出血
                                                                  表2 Markov模型中各状态的转移概率
        状态进入此状态,停留在此状态直至死亡;脑梗死状态                           Tab 2 Transition probability for each state of Markov
        指患者发生脑梗死,且在该状态下只能停留1个循环周
                                                                  model
        期,随后进入脑梗死后状态或死亡状态;脑梗死后状态,
                                                            模型状态        观察组       对照组       参数分布      来源
        患者由脑梗死状态进入此状态,停留在此状态直至死                             停药          3.981%    4.023%     Beta     文献[3]
        亡;心肌梗死状态指患者发生心肌梗死,且在该状态下                            用药-脑梗死      0.453%    0.634%     Beta     文献[3]
        只能停留1个循环周期,随后进入心肌梗死后状态或死                            用药-脑出血      0.123%    0.133%     Beta     文献[3]
                                                            用药-心肌梗死     0.054%    0.052%     Beta     文献[3]
        亡状态;心肌梗死后状态,患者由心肌梗死状态进入此
                                                            停药-脑梗死      0.634%    0.634%     Beta     文献[3]
        状态,且停留在此状态直至死亡;死亡状态,患者可由其                           停药-脑出血      0.133%    0.133%     Beta     文献[3]
        他任何一个状态进入此状态,且此状态为吸收态,不能                            停药-心肌梗死     0.052%    0.052%     Beta     文献[3]
        中国药房    2021年第32卷第23期                                             China Pharmacy 2021 Vol. 32 No. 23  ·2881 ·
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