脑卒中三级网络筛查及对早期干预方案的卫生经济学分析
2017-07-18时松和李桑桑刘德臣许予明李玉生
时松和 李桑桑 刘德臣 许予明 李玉生 宋 波
脑卒中三级网络筛查及对早期干预方案的卫生经济学分析
时松和1△李桑桑1刘德臣1许予明2李玉生2宋 波2
目的 在脑卒中防治三级网络筛查模式的基础上探讨早期干预方案的成本效用情况。方法 2012年和2013年选择郑州大学第一附属医院的筛查点人群作为干预组,选取河南省其他四个基地医院的筛查点人群作为对照组,2013年的干预组采取国家卫计委规定的常规筛查模式基础上的三级网络筛查模式,其余均采取常规筛查模式。通过使用脑卒中高危人群筛查和干预项目风险评估表搜集相关信息,计算出双侧颈动脉内膜增厚的检出率。利用Markov模型在双侧颈动脉内膜增厚早期药物干预基础上,对适应人群所行的颈动脉内膜剥脱术进行成本效用分析。结果 三级网络筛查模式双侧颈动脉内膜增厚的检出率高于常规筛查模式(χ2=66.406,P<0.001);实行早期干预方案可使30年间每10万人中减少1689例脑卒中的发病,每减少1例脑卒中发病需费用50050元,每增加一个质量调整寿命年需投入6049元。结论 在三级网络筛查模式的基础上采取颈动脉内膜剥脱术在成本效用分析上具有积极的意义。
脑卒中三级网络筛查模式 颈动脉内膜剥脱术 Markov模型 成本效用分析
脑卒中又称脑血管意外或中风,是一种脑部血液循环障碍性疾病,具有高患病率、高致死率、高致残率、高复发率以及高费用等特点,这些不仅影响脑卒中患者的正常生活,而且会给患者家庭以及社会带来巨大的精神和经济负担[1]。《中国心血管病报告2012》的数据表明,2011 年脑梗死住院总费用为 223.0 亿元,年增长率为1.6%。而《2010年中国卫生统计年鉴》数据显示,脑卒中死亡率是心肌梗死的4~6倍,其经济负担却是心肌梗死的10倍,其中约有87.1%的费用由国家报销,给国家医保带来了沉重的压力。
本研究通过应用脑卒中的三级网络筛查模式,并在此基础上运用Markov模型对适应人群早期行颈动脉内膜剥脱术(carotid endarterectomy,CEA)进行成本效用分析,从而为提高脑卒中筛查,干预卫生资源配置提供政策建议,为脑卒中的防治提供决策和依据。
对象与方法
1.研究对象
选择国家卫计委脑卒中筛查基地医院郑州大学第一附属医院(三级医院)建立的筛查点,即新密市中康医院(二级医院)管理的新密市大隗镇卫生院(一级医院)管辖的22个村40岁以上居民作为干预组,2012年和2013年的干预组分别为9927和8031人,选择河南其他卫计委脑卒中筛查基地医院40岁以上人群作为对照组,对照组分别为82887和6179人。
2.研究内容与方法
三级网络筛查采用国家卫计委脑防办统一设计的脑卒中高危人群筛查和干预项目风险评估表搜集相关信息,包括基本信息、脑卒中危险因素情况、B超和心电图检查等内容,并计算出双侧颈动脉内膜增厚的检出率。
建立由三级医院(基地医院)进行技术指导、培训和质量控制,二级医院实施筛查,一级医院及村卫生室负责协助人员组织的三级筛查网络,实施“一站式”筛查。比较两种筛查方案的双侧颈动脉内膜增厚的阳性检出率,而后通过Markov模型模拟三级网络筛查模式两种干预方案,比较进行CEA手术与否在30年内的累积生命年、累积质量调整生命年(quality-adjusted life year,QALY)以及相应成本的情况。两种干预方案具体如下,干预方案A(用于三级网络筛查模式):在对血压、血脂、血糖等高危因素进行药物控制的前提下,对符合手术指征的双侧颈动脉内膜增厚人群进行CEA手术治疗;干预方案B(针对卫计委规定的常规筛查模式):仅进行血压、血脂、血糖等高危因素的药物控制。根据双侧动脉内膜增厚(intima-media thickness,IMT)到脑卒中的自然病程设立4个Markov状态及其转换(图1)。
Non-IMT:双侧颈动脉内膜增厚阴性;IMT:双侧颈动脉内膜增厚阳性;Stroke:脑卒中;Death:死亡。
图1 脑卒中状态转移的Markov模型
3.研究参数的设定及卫生经济学评价指标
本研究模型建立中所需的健康效用值参数主要来源于文献。健康效用值non-IMT为1,Stroke为0.38[2],Death为0,IMT的值通过文献的查询,估算此类健康效用值为0.80。状态转移概率所需的参数主要来源于筛查数据及文献,结果见表1。英国ACST-1研究证明了对于尚未发病的颈动脉内膜增厚导致的颈动脉狭窄患者中,早期CEA手术干预可以使脑卒中发病率降低46%[3]。
CEA围手术期费用:北京协和医院的一次研究中,40例CEA手术的平均费用为16450.95元,结果见表2。脑卒中急性发病住院费用数据来自于郑州大学第一附属医院,常规脑卒中急性发病入院的治疗费用详见表3。出院后治疗费用主要为药物花费,当前脑卒中预后常用的药物包括抗血管药,抗血小板药和营养脑细胞药[4],抗凝药物(华法令)也被各项指南和文献推荐[5]。根据国外对双侧动脉内膜增厚人群疾病转归的相关研究结果显示,对20%的IMT人群进行CEA手术是比较合理的,两种方案的具体成本计算方法是[6-7]:[方案A]:周期0:初始IMT人数×20%×IMT围手术期费用;周期1~30:每循环周期新增IMT人数×20%×IMT围手术期费用+每循环周期新增卒中发病人数×脑卒中急性发病住院费用+现有脑卒中状态人数×脑卒中康复用药年费用。[方案B]:周期0~30:每循环周期新增卒中发病人数×脑卒中急性发病住院费用+现有脑卒中状态人数×脑卒中康复用药年费用。此外,三级筛查由于在一年内发生,不计算贴现。成本-效用分析中基年的所有成本都按3%的贴现率折算为观察年的成本,与国外健康医疗专家组推荐的贴现率一致[8]。成本效用分析所采用的指标是生命年、质量调整生命年以及增量成本效用比。
表1 状态间转移参数
表2 CEA手术及脑卒中住院相关医疗成本
表3 脑卒中出院后药物1年治疗费用明细
4.资料的分析与处理
根据脑卒中筛查项目规范要求,由经过统一培训的调查员对数据进行采集,录入到信息平台中(http://www.hnccvd.com:81/ncz/)。应用SPSS 21.0统计软件进行统计学分析。本研究设立检验水准α=0.05。
运用TreeAge Pro 2011软件建立Markov决策树模型,模拟河南省10万名40岁以上普通人群的两种干预方案进行卫生经济学分析。世界卫生组织利用人均GDP与增量成本-效用比的关系将成本-效用研究结果分为三类:第一,ICUR<1倍人均GDP为极具成本-效用;第二,人均GDP 1.筛查对象的一般情况以及筛查对象的风险分级 对调查对象的基本情况进行分析可得,干预组8031人,平均年龄为54.87±10.43岁,男性3465人(43.23%);对照组6179人,平均年龄为52.24±10.47岁,男性为2666人(43.15%)。 对三级网络筛查与卫计委规定的常规筛查模式的检出率进行比较,2013年的干预组一般人群的双侧颈动脉内膜增厚阳性检出率(8806.3/10万),高于同年对照组的双侧颈动脉内膜增厚阳性检出率(χ2=66.406,P<0.001);此外,2012年与2013年的干预组比较显示,2013年干预组的一般人群的检出率(8806.3/10万)高于2012年干预组的检出率(6216.9/10万)(χ2=37.386,P<0.001)。因此,三级网络筛查模式在一般人群的双侧颈动脉内膜增厚的阳性检出率方面优于卫计委规定的常规筛查模式。 2.早期CEA干预方案的成本-效用分析结果 在三级网络筛查模式下双侧颈动脉内膜增厚的检出率(8806.3/10万)高于常规筛查模式(4592.8/10万)(χ2=66.406,P<0.001)。应用Markov模型计算A、B两种方案的卫生经济学指标(表4)。对10万名40岁以上的人群采取三级网络筛查模式并且对早期双侧颈动脉内膜增厚人群行颈动脉内膜剥脱术,共花费211547830元,与常规干预方案相比,在随后30年内,可延长13841个生命年和13975个质量调整生命年,减少1689例脑卒中的发生,每增加一个生命年所需花费6108元,每增加一个质量调整生命年需花费6049元,每减少一例脑卒中的发病约需花费50050元。 表4 每10万人在30年内的效用和费用 3.敏感性分析 由于本研究中的成本及效用数据均来源于文献,因此,为检验某些重要变量对研究结果是否有影响,本研究分别对双侧动脉内膜增厚人群脑卒中发病率和脑卒中的健康效用值进行一维敏感性分析,其研究结果均未改变结论。具体研究结果如表5所示。 表5 Markov模型成本效用的一维敏感度分析结果 三级网络是指建立由三级(基地医院)、二级、一级医院组成的三级筛查网络。上级医院对下级医院进行指导培训和质量控制,下级医院按照诊疗规范进行转诊。基地医院与县、乡、村(社区)分别建立筛查项目管理机构与组织实施机构。三级网络筛查模式在建设上采用了便携式彩超机,从而在初筛现场实现对高危人群的复筛,减少了因不愿到医院复筛而导致的复筛失败,从而提高了高危人群的双侧颈动脉内膜增厚的检出率,以便及时获得进一步的干预措施。 Markov模型已经被国内外的许多学者用来进行卫生经济学评价,如Djalalov S等[14]对乳腺癌的研究,Athanasakis K等[15]对脑卒中药物干预情况的卫生经济学的相关研究,以及国内学者孙倩倩等[16]对阿尔茨海默病趋势的预测和陈海等[17]对慢性丙型肝炎治疗药物进行了卫生经济学评价。本研究采用了Markov模型,通过30年内的转归模拟,对是否采取CEA手术进行成本效用分析。由于在实际的临床中问题十分复杂,在应用Markov模型时,需要适当进行些合理的假设,从而简化模型,方便运算。本研究设立假设如下:假定Non-IMT和IMT人群的自然死亡概率相同,以及不考虑脑卒中的复发情况。从模型本身来说,由于假设的条件有时难以满足,因此对短期的预测结果比较准确,因为在短期内假设条件相对容易满足。同时,Markov模型容易忽略事物发展的次要因素,使得预测结果的精确性产生偏差,所以说,既要贴切疾病的演变规律,又要符合模型的要求,合理应用此模型[18]。 根据公布的2013年各省(区、市)人均GDP的统计数据,河南省人均GDP为34186.54元。本研究取该值作为成本效用分析的阈值。在三级网络筛查模式下,按照A、B两种方案对干预组进行早期干预,成本效用的分析结果显示在随后30年内,方案A脑卒中发病共计6034例,方案B脑卒中发病共计7723例,方案A比方案B减少发病1689例,每减少1例脑卒中的发生率需要的费用约为50050元。在贴现率为3%的前提下,每增加一个生命年,方案A比方案B需要的费用多6108元,每增加一个QALY需要的费用为6049元,通过与阈值进行比较,可以认为手术干预方案极具成本效用,有一定的推广价值。 本研究所采用的三级网络筛查模式还需要进一步研究,作为一种筛查模式,在灵敏度增高的同时是否会伴随假阳性率的升高还需进一步研究。对适应人群早期所行的颈动脉内膜剥脱术的成本效用分析提示了该手术方案是极具成本效用。在成本效用分析中,对敏感性分析的研究仅仅采用了单因素的敏感性分析,在未来的研究中还应该考虑多因素敏感性分析。 [1]张敬,刘世文,李贞兰,等.我国脑卒中社区康复的探讨.中国康复医学杂志,2006,21(10):946-949. [2]Saka O,Serra V,Samyshkin Y,et al.Cost-effectiveness of stroke unit care followed by early supported discharge.Stroke,2009,40(1):24-29. [3]Ederle J,Featherstone RL,Brown MM.Percutaneous transluminal angioplasty and stenting for carotid artery stenosis.Cochrane Database Syst Rev,2007,17(4):D515. [4]赵彦超.脑卒中的预防干预措施分析.中国实用神经疾病杂志,2011,14(1):52-53. [5]Holloway RG,Benesch CG,Rahilly CR,et al.A systematic review of cost-effectiveness research of stroke evaluation and treatment.Stroke,1999,30(7):1340-1349. [6]Halliday A,Harrison M,Hayter E,et al.10-year stroke prevention after successful carotid endarterectomy for asymptomatic stenosis(ACST-1):a multicentre randomised trial.Lancet,2010,376(9746):1074-1084. [7]Polak JF,Pencina MJ,Pencina KM,et al.Carotid-wall intima-media thickness and cardiovascular events.N Engl J Med,2011,365(3):213-221. [8]Siegel JE,Torrance GW,Russell LB,et al.Guidelines for pharmacoeconomic studies.Recommendations from the panel on cost effectiveness in health and medicine.Panel on cost Effectiveness in Health and Medicine.Pharmacoeconomics,1997,11(2):159-168. [9]Baldassarre D,Veglia F,Hamsten A,et al.Progression of carotid intima-media thickness as predictor of vascular events:results from the IMPROVE study.Arterioscler Thromb Vasc Biol,2013,33(9):2273-2279. [10]李海欣,汪培山,田桂玲,等.脑卒中患者生存率及其影响因素的7年随访研究.中华流行病学杂志,2005,26(9):96-99. [11]Eigenbrodt ML,Evans GW,Rose KM,et al.Bilateral common carotid artery ultrasound for prediction of incident strokes using intima-media thickness and external diameter:an observational study.Cardiovasc Ultrasound,2013,11:22. [12]Lie J A,Kjuus H,Zienolddiny S,et al.Breast cancer among nurses:is the intensity of night work related to hormone receptor status?Am J Epidemiol,2013,178(1):110-117. [13]Frick KD,Riva-Clement L,Shankar MB.Screening for refractive error and fitting with spectacles in rural and urban India:cost-effectiveness.Ophthalmic Epidemiol,2009,16(6):378-387. [14]Djalalov S,Beca J,Amir E,et al.Economic evaluation of hormonal therapies for postmenopausal women with estrogen receptor-positive early breast cancer in Canada.Curr Oncol,2015,22(2):84-96. [15]Athanasakis K,Karampli E,Tsounis D,et al.Cost-effectiveness of apixaban vs.other new oral anticoagulants for the prevention of stroke:an analysis on patients with non-valvular atrial fibrillation in the Greek healthcare setting.Clin Drug Investig,2015,35(11):693-705. [16]孙倩倩,王晓成,孔盼盼,等.基于Markov模型的中国阿尔茨海默病患病趋势预测.中国卫生统计,2015,32(1):59-62,65. [17]陈海,陈洁玲,陆志刚,等.基于Markov模型建立慢性丙肝治疗的药物经济学模型.中国卫生统计,2016,33(3):370-373,378. [18]吴晶,黄泰康.马尔科夫模型及其在药品经济预测中的应用.中国药房,2005,16(14):1049-1050. (责任编辑:刘 壮) 1.郑州大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系(450001) 2.郑州大学第一附属医院神经内科 △通信作者:时松和,E-mail:zzussh@126.com研究结果
讨 论