第四節 篩查項目的衛生經濟學評價
一、基本概念
腫瘤篩查是國家或地區的重要公共衛生服務項目，特點是目標人群基數大，所需要投入的經費巨大。如何合理配置衛生資源，獲得最好的經濟或社會效益，是決策者最關心的問題。因此，篩查項目的衛生經濟學評價顯得尤為重要。WHO要求在實施公共衛生服務項目之前，應開展相應的經濟學評價。
一項衛生服務項目是否具有經濟學效果，可從三方面進行考慮：一是在獲得同等的效果、效用或效益情況下，成本最小的方案；二是投入成本相同的情況下，效果較優的方案；三是某方案的成本雖然高于其他方案，但該方案獲得更大的效果。從以上標準可以看出，符合經濟學標準是一個相對的概念，取決于地區的經濟狀況和決策部門對公眾衛生服務項目投入的意愿。簡言之，衛生服務項目的經濟學評價是評價使用了一定的衛生資源后，健康效應的產出情況，具體的分析方法包括成本效果分析（cost-effectiveness analysis）、成本效用分析（cost-utility analysis）和成本效益分析（cost-benefit analysis）。
衛生服務成本（cost）是提供衛生服務過程中所消耗的資源。按成本產生的來源，WHO-CHOICE將篩查項目成本分為項目成本和個體（或患者）成本。項目的成本應包括項目培訓、管理、組織的費用，包括醫療相關部門和其他部門消耗的資源，如人員宣傳、組織、交通、隨訪、腫瘤登記等成本；患者及家庭的成本，即個人在參加篩查項目產生的資源消耗，包括直接成本和間接成本。篩查項目的具體成本構成參見圖14-5。直接醫療、直接非醫療成本及間接醫療成本的測算一般采用微觀成本（又稱為明細成本法）測算法；間接非醫療成本多采用人力資源法則，一般以當地人均GDP或平均工資為參考來估計（圖14-5）。
圖14-5 篩查項目的成本
經濟學評價中的結果測量包括效果（effectiveness），效用（utility）和效益（benefit）三方面。簡言之，效果是疾病結局的客觀測量指標，如發病率、死亡率、治愈率及壽命年等。效用是綜合了臨床結果測量指標和人們對結果的主觀偏好的指標，如以壽命年（life expectancy）作為結局指標，考慮到疾病對患者生命質量的影響，則效用值是質量調整壽命年（ QALY），測量指標包括潛在壽命損失年（ PYLL），預期壽命損失年（ PEYLL），隊列預期壽命損失年和標化預期壽命損失年。效益是將結局用貨幣價值來衡量，是經濟學評價的最佳的評價指標，需注意的是，貨幣價值可能隨時間變化而改變，因此需考慮貨幣的貼現和利率的變化。
在衛生經濟學中，常將成本與效果、效益、效用這些獨立指標聯合起來進行評價，即成本效果比（cost-effectiveness ratio，CER）、成本效益比（cost-benefit ratio，CBR）、成本效用比（cost-utility ratio，CUR），平均成本花費最少的方案為優勢方案。此外，國際上還采用增量成本效果（或效用）比（incremental cost-effectiveness/utility ratio，ICER/ICUR）和凈貨幣效益（net monetary benefit，NMB）等指標，結合各國的最大支付意愿（外部參考值λ），來進行衛生決策。ICER為待評價方案B相對于對照方案A的增量成本（ΔC）與增量效果（ΔE）之比（ΔC/ΔE），如效果指標為生命年時，增量成本效果比的含義是，每多挽救一個生命年所需花費的成本，若該成本小于當地的人均GDP（λ），則認為方案B為成本效果優勢方案。NMB =λΔE -ΔC，若NMB＞0時，則認為方案B為成本效果優勢方案。利用ICER和NMB進行衛生決策所得結論通常是一致的。目前越來越多的國家（如加拿大、澳大利亞、英國等）在衛生經濟學評價指南中要求同時提供CER和ICER的數據，因為CER最小的方案有時并非最優方案，在當地衛生資源允許的情況下，應選擇挽救更多生命年的方案。
二、常用衛生經濟學分析方法
現代的決策分析是對不同衛生服務方案下出現中間過程和終點結局的概率進行系統、量化地綜合，并結合成本和健康產出量化指標，最終選擇最優的方案的分析方法。決策分析的基本方法是可采用決策概率樹和馬爾可夫模型（Markov model）的方法。
腫瘤篩查項目一般以發現癌前病變期或早期癌為目的，在癌前病變發展至不可逆轉的癌的期間內，病變可能要經歷多個不同的病程狀態。處在不同階段的病人轉歸可以有多種情況，可能停滯在該狀態，可能進入下一狀態，也可能出現最終的結局（吸收狀態）。對這類復雜的循環變換過程一般采用Markov模型進行決策分析。并且，Markov模型可利用基本的參數就可以模擬不同篩查隊列（如不同篩查起始年齡、不同篩查方法）的預期結果（晚期癌發病率或死亡率等），同時進行多種方案的比較，從而可以節約建立多種篩查方案隨訪隊列所需的大量人力、物力資源。當然，用Markov模型進行各種篩查方案比較的前提是基礎參數必須具備較高的準確性和穩定性。本節將簡要介紹運用Markov模型進行腫瘤篩查項目衛生經濟學評估的基本步驟和建模所需參數。
（1）確定腫瘤的自然病程：
包括數種能相互轉換的中間狀態和終點狀態。中間狀態包括正?！┣鞍Y狀或原位癌階段→臨床病理分期的各階段，終點狀態不能再向其他狀態轉換，稱為吸收態（死亡）（圖14-6）。
（2）確定病程狀態間的循環周期：
癌前病變或腫瘤患者可能在很長時間內處于某個相對穩定的狀態，則通常用1年作為循環周期。
（3）確定各階段初始概率、轉移概率和死亡概率：
模擬的隊列在不同病程階段的最初分布概率即初始概率；轉移概率是指在一個循環周期內，從一個臨床狀態轉換到另一個狀態的概率。一般通過大人群的監測隨訪資料得到的轉移發生率來估計轉移概率，計算式為：
圖14-6 宮頸癌各狀態的轉歸
其中P t代表轉移概率，r表示轉換事件的發生率，t表示觀察的時間周期，公式中的r如果是各狀態病人的死亡率，則P t為死亡概率。
（4）繪制實施和不實施篩查的決策樹路徑圖：
確定篩查方法的順應性（覆蓋率），不同篩查方案（不同方法組合、不同方法組合、特殊高危人群等）下篩查方法的靈敏度和特異度。
（5）確定各疾病階段（不同病理分期）患者篩查和診治成本、貼現率等經濟學指標：
上述各種概率是決策分析的基礎，最佳方法是運用meta分析定量地估計各種概率，或也可以結合專家咨詢法確定。
將以上參數代入Markov模型的分析軟件TreeAge Pro TM，模型產出是模擬隊列的人均成本和人均期望壽命，最終比較不同篩查方案增量成本效果比和凈貨幣效益等指標。當增量成本效果比低于地區的人均GDP、在1～3倍人均GDP范圍內、或高于3倍人均GDP時，篩查項目被評價為具有“較高”、“尚可”或“較差”的成本效果優勢。
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最后，應對評價的篩查方案進行敏感性分析，即根據所需概率值的置信區間調整模型的參數值，一方面可以評價不同方案的穩定性，另一方面也可以找到使成本效果比發生明顯變化的參數值，從而為決策部門提供進一步的參考依據。具體研究實例見第六節。