月: 2019年2月

我が国の医療経済評価への取り組み：技術的方法論

厚生労働省の政策科学総合研究事業（政策科学推進研究事業）「医療経済評価の政策 応用に向けた評価手法およびデータの確立と評価体制の整備に関する研究」班 による「費用対効果評価の分析ガイドライン改定案について」が公開されています。

これは、中医協（費用対効果評価・薬価・保健医療材料　専門部会合同部会）の2019年1月23日 厚生労働省資料の中の 、中央社会保険医療協議会費用対効果評価専門部会・薬価専門部会・保険医療材料専門部会合同部会（第15回）議事次第に含まれています。費薬材－３（PDF：455KB）としてPDFファイルをダウンロードできます。

この費用対効果評価の分析ガイドライン改定案」から重要と思われる点を一部抜粋して以下に記述します。このガイドラインは案であることを認識した上で、また以下の記述は抜粋なのでもし各自が評価したい場合は必ず上記のリンクから全文を得て熟読してからして下さい。

1.1 本ガイドラインは、中央社会保険医療協議会において、評価対象として選定された医薬 品･医療機器(以下、評価対象技術)の費用対効果評価を実施するにあたって用いるべき分 析方法を提示している。
2.2 費用や比較対照技術、対象集団などについて公的医療保険制度の範囲で実施する 「公的医療の立場」を基本とする。
5.1 費用対効果を検討するにあたっては、評価対象技術の比較対照に対する追加的な有用 性の有無を評価する。
6.1 効果を金銭換算せず、費用と効果を別々に推計する費用効果分析を分析手法として用 いることを原則とする。  
6.2 「5.」の分析に基づき、追加的有用性が示されていると判断される場合には、各群の期 待費用と期待効果から増分費用効果比(Incremental cost-effectiveness ratio: ICER) を算出する。
6.3.1 対照技術と比べて効果が同等以上(増分効果の大きさが非負)で、かつ費 用が安い場合。このとき、ICER を算出せずに優位(dominant)であるとする。
6.3.2 対照技術と比べて効果が同等以下(増分効果の大きさが非正)で、かつ費 用が高い場合。このとき、ICER を算出せずに劣位(dominated)であるとする。
6.3.3 「5.」の分析により、アウトカムは同等と考えられるものの、追加的有用性を 有すると判断できない場合には、比較対照技術との費用を比較する。(いわゆる「費 用最小化分析(Cost-minimization analysis :CMA)」)
7.1 評価対象技術の費用や効果におよぼす影響を評価するのに十分に長い分析期間を用 いる。
8.1 効果指標は質調整生存年(Quality-adjusted life year: QALY)を用いることを原則 とする。
8.1.1 QALY を算出することが困難であり、かつ CMA を実施する場合は、協議に おける両者の合意のもとで、QALY 以外の評価尺度を使用することもできる。
8.2 QALY を算出する際の QOL 値は、一般の人々の価値を反映したもの(選好に基づく尺 度(preference-based measure: PBM)で 測 定 し た も の 、 あ る い は 基 準 的 賭 け (Standard gamble: SG)法、時間得失(Time trade-off: TTO)法などの直接法で測定し たもの)を用いる。ただし、TTO と SG での測定値には系統的な差がある可能性について留 意すること。
10.4 各健康状態の費用の推計において、適切な場合には、「10.3」の観点から実臨床を 反映した国内におけるレセプトのデータベースを用いることを推奨する。ただし、レセプト上で 健康状態の定義が困難である、評価時点においてデータの十分な蓄積がないなど、推計の 実施が困難な場合はその限りではない。
11.1 公的介護費用や当該疾患によって仕事等ができない結果生じる生産性損失は、基本 分析においては含めない。
12.1 将来に発生する費用と効果は割引を行って、現在価値に換算しなければならない。  
12.1.1 ただし、分析期間が 1 年以下、あるいは短期間でその影響が無視できる 程度であるときは、割引を行わなくてもよい。
12.2 費用･効果ともに年率 2%で割引を行うこととする。
12.3 割引率は、感度分析の対象とし、費用･効果を同率で年率 0%から 4%の範囲で変化 させる。
13.1 「7.」の原則に基づき、予後や将来費用を予測するために決定樹モデル、マルコフモ デル等を用いたモデル分析を行ってもよい。
14.6 確率的感度分析(Probabilistic sensitivity analysis: PSA)もあわせて実施すること が望ましい。その場合、使用した分布についても明らかにするとともに、費用効果平面上の散 布図と費用効果受容曲線(Cost-effectiveness acceptability curve: CEAC)を提示す る。

以上、費用対効果分析Cost-effectivness analysis (CEA)を行う際のガイドラインの一部をあくまで、CEAの技術的方法論の視点から紹介しました。

Evidence-Based Communication

Baruch Fischhoff, PhD, Noel T. Brewer, PhD, & Julie S. Downs, PhD, editors: Communicating Risks and Benefits: An Evidence-Based User’s Guide. 2011, FDA. 米食品医薬品局Food and Drug Administrationから2011年にこのような文書が発表されています。ここですでにEvidence-based communicationエビデンスに基づくコミュニケーションという言葉が使われています。

  1. 人間行動のコミュニケーション面について科学は何を言っているか？
  2. これらの科学的結果の実用的な意味は何か？
  3. その科学に基づいてコミュニケーションをどのように評価できるか？

これら3つの面からリスクコミュニケーションの重要なトピックについて述べるとIntroductionに書かれています。
Implementing Evidence-Based Communication

Chapter 20: Practitioner Perspective – Lee Zwanziger  205ページには次のような記述があります。
”聞き手に関連のある重要な情報から始まる様にメッセージを形作るときコミュニケーションは最も成功するであろう。聞き手に対するメッセージを明確にし強化することを助けるため、説明者は平易な言葉と形式を用い、図やたとえ話を用いるべきである。説明者は聞き手が理解しているかチェックし危機にある時のコミュニケーションをあらかじめ計画しておくべきである。”
”医療専門家は効果的なコミュニケーションにより、最終的によりよい健康状態に導くことができる。”

NCCN Evidence Blocks

NCCN National Comprehensive Cancer Networkの診療ガイドラインではEfficacy of Regimen/Agent、Safety of Regimen/Agent、Quality of Evidence、Consistency of Evidence、Affordability of Regimen/Agentの項目（measure）ESQCAについてそれぞれ1～5までの5段階評価を正方形のブロック（Evidence Blocks)を用いて表示しています。青の正方形の割合を見ることで、一目で評価ができるようになっています。

新薬が次々と出てくるような分野では、このEvidence Blocksが有用と考えられます。”Some patients will want an emerging therapy even with limited data; others will be most concerned about the exposed side effects of the treatment indicated in the safey column. Still others may be very sensitive to cost.”と解説にあります。エビデンスの確実性が高くなくても新しい治療を受けたい人がいる。もし、最も重要なアウトカムが生存/死亡という場合にはそう希望する人も多いと考えられます。

Modeling

実世界をとらえたり、分析したりするときは、より単純化されたモデルを作って、モデルで比較したり、モデル上でさまざまなデータを入れて結果を比べたりすることが行われます。また、われわれが実世界に働きかける場合も、モデルを通してそれを行っています。実世界ではあまりに多くの要素が相互作用して結果が出てくるので、より単純化して重要な要素だけを解析するしかないとも言えます。今後は、患者さんの全体験をビッグデータとして記録して、解析することが可能になるかもしれません。記録用のデバイス、記録方法、データ保存、データ解析法など開発が必要ですが。

さて、モデルを作ることをmodeling（米）、modelling（英）といいます。日本語ではモデル化あるいはモデル作成ということになります。

医療の分野で、診断的介入あるいは治療的介入の効果Effectivenessを調べる際は、介入の影響を受け変化するであろうその人に関する様々な要素を測定します。介入を受けて変化する要素は無数にあり、すべてを測定することはできないので、重要な要素に限定します。それはアウトカムOutcomeと呼ばれています。しかも、ランダム化比較試験では主要アウトカムはひとつに限定することが推奨されています(CONSORT The Consolidated Standards of Reporting Trials statement)。それは統計学な理由と、参加する患者さんの人数（サンプルサイズ）をできるだけ少なくするためです。それ以外は、副次アウトカムとして数個設定されるのが普通です。サンプルサイズは主要アウトカムに対する効果の推定値に基づいて計算されるので、副作用などの頻度の低い副次アウトカムはサンプルサイズが足りなくて検出されないことも多くなります。歴史的には、発売後に大勢の患者さんが使ってはじめて重大な副作用が起きることがわかって販売中止になったり、適用がより限定されたりしたことが起きています。

なお、患者さんが直接測定して報告するアウトカムのことはPatient-reported outcome (PRO)と呼ばれ、近年重要視されてきました。アメリカでは2009年にPatient-Centered Outcomes Research Institute （PICORI)が設置され、そのホームページには”Improving Outcomes Important to Patients. PCORI funds studies that can help patients and those who care for them make better-informed healthcare choices.”と書かれています。”患者さんにとって重要なアウトカムを改善する。患者さんと医療者がより良い情報を与えられたうえでの医療の選択ができるよう手助けする研究に研究費を助成する”と書かれています。

さて、益と害Benefits/Harmsの複数のアウトカムに及ぼす介入の効果の大きさと確実性に基づいて、全体としての益と害の大きさとバランス、正味の益を評価する際にさまざまなモデルが提唱されてきました（Mt-Isa S 2014, Puhan MA 2013,
Boyd CM 2012, Guo JJ 2010 などにまとめられています）。どのモデルを使う場合でも、重要なアウトカムを無視していないか慎重でなければなりません。取り上げたアウトカムだけで最善の介入を決めていいかどうかよく考える必要があります。また、未知のアウトカムが将来問題になることもありうることも認識しておく必要があります。

すべてのアウトカムに関して、ひとつの介入が優れていれば、価値観・好みは関係なく、最善の介入がどれかを決めることができます。トレードオフがある場合には、アウトカムに対する価値観と好みValues and preferencesがわからないと、評価ができません。益と害のバランスあるいは正味の益がわかっても、さらに、負担Burdensと費用Cost・資源Resourceが問題になってきます。負担は入院、手術を受けるといったことで、費用は金銭的な費用、資源は医療設備、人的リソース（専門性や医療技術などを含む）などです。

そして、最善の介入を決める際に用いるモデル自体にも不確実性が伴っていることを忘れてはいけません。