Page 76 - 《中国药房》2021年23期

表3 Markov模型中各状态的全因死亡率RR 表5 Markov模型中各状态效用值
Tab 3 RR of all-cause motality of disease mortality Tab 5 Utility value for each state of Markov model
for each state of Markov model 取值范围
模型状态 效用值 下限值 上限值 分布 参数来源
取值范围
模型状态 全因死亡率RR 参数分布 来源 高血压（55～64岁） 0.974 0.973 0.975 Beta 文献[20]
下限值 上限值
脑梗死 7.40 6.48 8.46 Lognormal 文献[15] 高血压（65～74岁） 0.959 0.957 0.961 Beta 文献[20]
高血压（75岁以上） 0.923 0.919 0.927 Beta 文献[20]
脑梗死后 2.30 1.98 2.67 Lognormal 文献[15]
脑出血 7.40 6.48 8.46 Lognormal 文献[15] 脑梗死 0.520 0.468 0.572 Beta 文献[21]
脑出血后 2.30 1.98 2.67 Lognormal 文献[15] 脑梗死后 0.790 0.711 0.869 Beta 文献[21]
脑出血 0.520 0.468 0.572 Beta 文献[21]
心肌梗死 5.84 3.99 8.55 Lognormal 文献[16]
心肌梗死后 2.21 0.46 10.68 Lognormal 文献[16] 脑出血后 0.790 0.711 0.869 Beta 文献[21]
心肌梗死 0.670 0.623 0.717 Beta 文献[22]
1.3.2 成本数据 因为本研究的研究角度为卫生体系 心肌梗死后 0.820 0.796 0.844 Beta 文献[22]
角度，因此主要考虑患者的直接医疗成本。本研究的观 1.3.4 贴现率 本研究属于长期模拟，因此需要将每年
察组和对照组人群与CSPPT试验保持一致，两组患者的 的成本和产出统一贴现到同一时间。本研究中的贴现
基线特征及基础使用药物无明显差异；两组均为高血压 率采用《中国药物经济学评价指南 2020》推荐的 5％ ，
[5]
患者，因此不考虑高血压的疾病管理费用；如“1.2.4”项 并将成本与产出均贴现到模型第1年。
下所述，不良反应的成本也不纳入考虑范围。因此，本 1.4 不确定性分析
研究的直接医疗成本仅考虑药品成本和并发症治疗成 因为本研究模型成本中的药品费用来源于米内网
本。药品的年度费用＝单日药品费用×365 d×70％，其 2020年的价格数据，并发症治疗费用与效用数据来源于
中 70％为 CSPPT 试验中两组患者的依从性（因为不依 文献，因此基础分析结果可能存在不确定性，故采用敏
[3]
从的患者会停止用药，无需计算药品成本） ；药品的价 感性分析对基础分析结果的稳健性进行验证。
格来自米内网（https：//www.menet.com.cn）2020 年该药 本研究先进行单因素敏感性分析，以确定各状态参
品中标价格的平均值。停药状态的费用采用 60 岁以上 数在其取值范围内变化时对研究结果的影响。其中，用
[17]
高血压患者年平均抗高血压药品费用 。脑梗死、脑梗 药状态的成本取值范围为所用药品的中标价格范围，脑
梗死、脑梗死后、心肌梗死、心肌梗死后状态的成本取值
死后、脑出血、脑出血后、心肌梗死、心肌梗死后的治疗
范围为基础值上下浮动20％ [18－19] ，停药、脑出血、脑出血
费用来源于文献[16，18－19]，并通过居民消费价格指数
后状态的成本取值范围为 95％置信区间 ；脑梗死、脑
[16]
（consumer price index，CPI）调 整 为 2021 年 的 费 用 。
梗死后、脑缺血、脑缺血后状态的效用取值范围为基础
Markov模型中各状态每周期成本如表4所示。
值上下浮动 10％ ，用药、停药、心肌梗死、心肌梗死后
[21]
表4 Markov模型中各状态每周期成本
状态的效用取值范围为95％置信区间 。使用《中国药
[22]
Tab 4 Cost per cycle for each state of Markov model
物经济学评价指南 2020》推荐的 0 和 8％的贴现率对本
取值范围，元/年 [5]
模型状态 成本，元/年 参数分布 来源 模型贴现率进行单因素敏感性分析 。Markov 模型中
下限值 上限值
用药-观察组 1 174.23 1 015.87 1 269.84 Gama 米内网 各状态参数的取值范围如表 4、表 5 所示。单因素敏感
用药-对照组 151.78 73.94 383.25 Gama 米内网 性分析结果以旋风图的形式呈现。
停药 145.90 144.43 147.37 Gama 文献[17] 随后，本研究再进行概率敏感性分析，以确定各状
脑梗死 25 794.08 20 635.27 30 952.90 Gama 文献[18] 态参数按照其分布随机取值时对研究结果的影响。通
脑梗死后 8 694.63 6 955.71 10 433.56 Gama 文献[18]
脑出血 38 950.17 31 160.15 46 740.23 Gama 文献[16] 过蒙特卡罗模拟（Monte Carlo simulation，MCS）法重复
脑出血后 3 895.00 3 116.02 4 674.02 Gama 文献[16] 抽样模拟 1 000 次，其中成本服从 Gamma 分布，效用和
心肌梗死 65 734.63 52 587.71 78 881.56 Gama 文献[19] 转移概率服从 Beta 分布，并发症全因死亡率 RR 服从
心肌梗死后 8 544.06 6 835.25 10 252.87 Gama 文献[19]
Lognormal 分布。概率敏感性分析结果以成本-效果可
1.3.3 效用数据 因为本研究为成本-效用分析，产出
接受曲线和成本-效果平面散点图的形式呈现。
指标为质量调整生命年（quality-adjusted life years，QA-
2 结果
LYs），因此需要知道各状态的效用数据。其中，用药和
2.1 基础分析结果
停药状态的效用值采用 2013 年我国第五次国家卫生服 本研究运用 Markov 模型计算增量成本-效用比（in-
务调查中高血压人群的效用数据 ；脑梗死、脑梗死后、 cremental cost-effectiveness ratio，ICER），与意愿支付阈
[20]
脑出血、脑出血后的效用值来源于一项基于我国首发卒 值（willingness-to-pay，WTP）比较后判断干预措施的经
[21]
中人群的短期及长期生命质量调查中的数据 ；心肌梗 济性。《中国药物经济学评价指南 2020》中建议以 1～3
死、心肌梗死后的效用值来源于一项英国效用值测量 倍人均国内生产总值（gross domestic product，GDP）作为
[22]
研究中的数据 。Markov 模型中各状态效用值如表 5 ICER 阈值，故本研究采用 3 倍 2020 年中国人均 GDP
所示。 （217 341 元）作为 ICER 阈值 。成本-效用分析结果如
[23]

·2882 · China Pharmacy 2021 Vol. 32 No. 23 中国药房 2021年第32卷第23期