Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tác động của việc xây dựng chi phí dựa trên mã DRG hoặc ICD-9 hay phân loại nhóm rủi ro đến tỷ lệ chi phí-hiệu quả kết quả
Tóm tắt
Bối cảnh: Khi các phân tích chi phí-hiệu quả (CEA) ngày càng được sử dụng để thông báo quyết định chính sách, có nhu cầu tìm hiểu thêm về cách mà các phương pháp xác định chi phí khác nhau ảnh hưởng đến ước lượng chi phí và mức độ mà các tỷ lệ chi phí-hiệu quả (CER) kết quả có thể bị ảnh hưởng. Việc thiếu tính cụ thể của các nhóm liên quan đến chẩn đoán (DRG) có thể có nghĩa là chúng không phù hợp cho các ứng dụng tính phí trong CEA. Tuy nhiên, chưa có tài liệu rõ ràng về các hệ quả của việc sử dụng mã Phân loại Bệnh Tật Quốc Tế - phiên bản thứ 9 (ICD-9) hoặc một hình thức phân loại nhóm rủi ro bệnh tật thay thế cho DRG.
Mục tiêu: Chứng minh các hệ quả của các cơ chế mã hóa bệnh khác nhau đối với chi phí và độ lớn của sai số có thể xuất hiện trong các so sánh đối đầu giữa các CER kết quả.
Phương pháp: Chúng tôi dựa trên một mô hình Markov đã được công bố trước đó về các liệu pháp HIV/AIDS. Chúng tôi sử dụng dữ liệu của Dự án Chi phí và Sử dụng Dịch vụ Y tế Quốc gia (HCUP-NIS) phát hành lần 6, chứa dữ liệu của tất cả các bên chi trả cho các trường hợp nhập viện bệnh nhân từ các bang được chọn. Chúng tôi đã thêm chi phí cho số lần nằm viện trung bình, được lấy từ các phân tích dựa trên mã DRG hoặc mã ICD-9 hoặc trọng số chi phí nhóm rủi ro, vào các chi phí tiêu chuẩn cho dịch vụ ngoại trú và thuốc kê đơn để đưa ra ước lượng tổng charge cho mỗi căn bệnh xác định bằng AIDS (ADI). Cuối cùng, chúng tôi đã ước lượng mô hình Markov ba lần với trọng số chi phí ADI thích hợp để thu được các CER cụ thể cho việc sử dụng mã DRG hoặc mã ICD-9 hoặc nhóm rủi ro.
Kết quả: Trái ngược với mong đợi, chúng tôi phát hiện rằng sự lựa chọn các giả định mã hóa/nhóm cụ thể theo bệnh tật, cho dù bằng mã DRG, mã ICD-9 hay nhóm rủi ro, dẫn đến các ước lượng CER rất giống nhau cho liệu pháp kháng virus hoạt động mạnh. Sự biến đổi lớn trong các trọng số chi phí ADI cụ thể giữa ba phương pháp mã hóa khác nhau là điều rất thú vị. Tuy nhiên, vì không có phương pháp nào tạo ra ước lượng cao hơn một cách nhất quán so với các phương pháp khác, các trọng số chi phí theo sự kiện của mô hình Markov và CER kết quả lại có giá trị rất gần nhau.
Kết luận: Mặc dù mã DRG dựa trên các danh mục rộng hơn và chứa ít thông tin hơn so với mã ICD-9, trong thực tế, sự lựa chọn giữa việc sử dụng DRG hoặc mã ICD-9 có thể ít ảnh hưởng đến kết quả CEA trong các điều kiện không đồng nhất như HIV/AIDS.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Gold M, Siegel J, Russell L, et al., editors. Cost-effectiveness in health and medicine. New York: Oxford University Press, 1996
Simpson KN. Modeling with clinical trial data: moving from the data researchers have to the data decision makers need. Drug Inf J 1995; 29: 1431–40
Swindle RW, Beattie MC, Barnett PG. The quality of cost data: a caution from the Department of Veterans Affairs experience. Med Care 1996; 34 Suppl. 3: MS83–90
Swindle RW, Lukas CV, Barnett PG, et al. Cost analysis in the Department of Veterans Affairs: consensus and future directions. Med Care 1999; 37 Suppl. 4: AS3–8
Canadian Coordinating Office for Health Technology Assessment. Guidelines for economic evaluation of pharmaceuticals: Canada 1st ed. Ottawa: Canadian Coordinating Office for Health Technology Assessment, 1994
Luce BR, Elixhauser A. Estimating costs in the economic evaluation of medical technologies. Int J Technol Assess Health Care 1990; 6: 57–75
Luce B, Simpson K. Methods of cost-effectiveness analysis: areas of consensus and debate. Washington, (DC): Battelle Medical Technology Assessment and Policy (MEDTAP) Research Center, 1993
Luce B, Simpson K. Methods of cost-effectiveness analysis: areas of consensus and debate. Clin Ther 1995; 17: 109–25
George B, Harris A, Mitchell A. Cost effectiveness analysis and the consistency of decision making: evidence from pharmaceutical reimbursement in Australia 1991–96. Melbourne, Australia: Centre for Health Program Evaluation, 1999. Working paper 89
Epstein AM. Evaluating the cost-effectiveness of pharmacologic therapy: where we’ve been and where we’re going. J Acquir Immune Defic Syndr Hum Retrovirol 1995; 10 Suppl. 4: 1–5
Sullivan SD, Liljas B, Buxton M, et al. Design and analytic considerations in determining the cost-effectiveness of early intervention in asthma from a multinational clinical trial. Control Clin Trials 2001; 22: 420–37
Guidelines for the Pharmaceutical Industry on Preparation of Submissions to the Pharmaceutical Benefits Advisory Committee. Commonwealth Department of Human Services and Health. Canberra: Australian Government Publishing Services, 1995
Laupacis A, Feeny D, Detsky AS, et al. How attractive does a new technology have to be to warrant adoption and utilization? Tentative guidelines for using clinical and economic evaluations. CMAJ 1992; 146: 473–81
Manning WG. Panel on cost-effectiveness in health and medicine recommendations: identifying costs. J Clin Psychiatry 1999; 60 Suppl. 3: 54–6
Wolff N, Helminiak TW, Tebes JC. Getting the cost right in cost-effectiveness analysis. Am J Psychiatry 1997; 154: 736–43
Copley-Merriman C, Lair TJ. Valuation of medical resource units collected in health economic studies. Clin Ther 1994; 16: 553–68
Shwartz M, Young D, Siegrist R. The ratio of cost to charges: how good a basis for estimating costs? Inquiry 1995; 32 (4): 476–81
Ashby J. The accuracy of cost measures derived from Medicare cost report data. Hosp Cost Manag Account 1992; 3: 1–8
Andrulis DP, Weslowski VB, Gage LS. The 1987 US hospital AIDS survey. JAMA 1989; 262 (6): 784–94
The DRG Handbook. Baltimore (MD): HCIA Inc. and Cleveland, Ohio: Ernst & Young, 1998
Mauskopf JA, Tolson JM, Simpson KN, et al. The impact of zidovudine-based triple combination therapy on an AIDS drug assistance program. J Acquir Immune Defic Syndr 2000; 23: 302–13
International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research (ISPOR). Pharmacoeconomics: identifying the issues. Advisory Panel Reports [online]. Available from URL: http://www.ispor.org/workpaper/adpanel [Accessed 2001 Nov 13]
Barnett PG. Estimating costs with a clinical cost function [online]. Available from URL: http://www.here.research.med.va.gov/microCF.htm [Accessed 2001 Oct 15]
Ellis RP, Pope GC, Iezzoni LI, et al. Diagnosis-based risk adjustment for Medicare capitation payments. Health Care Financ Rev 1996; 17: 101–28
Turner BJ, Markson LE, McKee L, et al. The AIDS-defining diagnosis and subsequent complications: a survival-based severity index. J Acquit Immun Defic Syndr 1991; 4: 1059–71
Simpson KN, Voit EO, Goodman R, et al. Estimating the social and economic benefits of pharmaceutical innovations: modeling clinical trial results in HIV-disease. Res Hum Cap Dev 2001; 14: 175–1998
Mauskopf J, Lacey L, Kempel A, et al. The cost-effectiveness of treatment with lamivudine and zidovudine compared with zidovudine alone: a comparison of Markov model and trial data estimates. Am J Manag Care 1998; 4 (7): 1004–12
Meynard JL, Guiget M, Rachline A, et al. Factors predicting response to antiretroviral regimens with a protease inhibitor in HIV-infected subjects. Presse Med 2001; 30 (1): 5–10
Biddle AK, Simpson KN. Modeling the cost-effectiveness of nevirapine triple combination therapy and dual combination therapy for the treatment of HIV/AIDS in the United Kingdom. J Med Econ 1999; 2: 85–105
Simpson KN, Hatziandreu EJ, Andersson F, et al. Cost effectiveness of antiretroviral treatment with zalcitabine plus zidovudine for AIDS patients with CD4+ counts less than 300u/1 in 5 European countries. Pharmacoeconomics 1994; 6: 553–62
Biddle AK, Simpson KN. Modeling the use of triple combination therapy in five countries: nevirapine, zidovudine, and didanosine. Value Health 2000; 3: 186–201