Egészség-gazdaságtani gazdaságtani elemzések módszertana 1. Hatodik feladat
Javaslattétel teljes körű gazdasági elemzés készítésére Kettes típusú diabetes mellitus kezelése Insulin Detemir (Novo (No Nordisk Hungária Kft.) Terápia, indikáció bemutatása Az aktuális magyar kettes típusú diabetes kezelési és finanszírozási irányelv szerint a humán analóg inzulinok 90%-os os vagy 100%-os 100% os támogatási kulcs mellett csak intenzifikált (továbbiakban ICT) terápiaként (főétkezések étkezések alkalmával kisebb mennyiségű inzulin, inzulin, 100% támogatás) vagy „mix” terápiaként piaként (abban az esetben, ha az analóg ICT nem preferált, 90% támogatás) adhatók. A detemir viszonylag magas ára (bruttó bruttó fogyasztói ár 15.534 Ft) miatt életszerű forgalom és profit csak ezen támogatási kulcsok esetében érhető el. Véleményem szerint egy jól jól kivitelezett teljes körű gazdasági elemzéssel a jelenleg alacsonyabb támogatási kulccsal rendelkező indikációkban el lehetne érni a támogatási kulcs növelését, így a gyártó magasabb forgalomra és profitra tehetne szert a készítmény esetében. Javaslom tehát át a detemir bázisinzulinként való használatát megvizsgálni – itt jelenleg 50%os támogatási kulcs mellett vehető igénybe a detemir terápia (lásd 1. ábra).
1.. ábra: Terápiás T betegutak
1
Egészség-gazdaságtani elemzések módszertana 1. Hatodik feladat Az ICT és a bázis terápia között az alapvető különbség az, hogy míg az ICT esetében minden
vércukorszint-csökkenésnél kap a beteg kisebb mennyiségű inzulint, addig a bázis terápia esetében
egy hosszú hatású inzulin mellé, alkalmanként adunk rövid-hatású inzulint. A tudományos világból Raslová1 hívja fel a figyelmet a korai analóg inzulinos terápia fontosságára a hypoglicaemiás események számának csökkentésében és a HbA(1c) szint megfelelő kontrollálásában. Az NPH inzulinok (pl. Humulin, Novolin) régebbi, jól bevált készítmények a diabetes kezelésében, míg az
analóg inzulinok (Lantus, Levemir) új fejlesztésű inzulinok, melyeknek hatásossága már bizonyított, de a költséghatékonyságuk kevéssé tekinthető megalapozottnak2.
A bázisinzulinok esetében jelenleg 100%-os támogatási kulcs mellett a humán inzulinok
vehetők igénybe, ezek közül a magyar terápiás gyakorlatban leggyakrabban alkalmazottak (Tóth et al3
vizsgálata alapján) az NPH-készítmények, ezért javasolt a detemir inzulin NPH-inzulinnal való
összehasonlítása. Az összehasonlítás során mindenképpen vizsgálni kell a felmerülő költségeket (a
gyógyszerek költségeire és a gondozásra jó minőségű adatokat szolgáltathatnak az OEP adatbázisai) és az elérhető egészségnyereséget (kellő számú vizsgálat született a témakörben).
Jelen teljes körű gazdasági elemzés célja tehát a terápiás gyakorlat befolyásolása oly módon,
hogy az analóg bázisinzulinok a jelenlegi másod- és negyed vonalbeli terápiaként történő alkalmazása esetén a jelenlegi 50% helyett 100%-os támogatási kulcs mellett kerüljenek alkalmazásra. A támogatási kulcs emelésével emelkedne a termék forgalma, és a terméken szerezhető profit, illetve
extra haszonként jelentkezne az is, hogy a bázis inzulin utáni vonalban alkalmazandó terápiák esetében növekedne a detemirt használó betegek aránya (valószínűsíthető, hogy a készítményeket
felíró orvosok a detemir mellé adagolnák az extra készítményeket az ICT vagy mix terápiák esetén). Ez
által a Novo Nordisk Hungária jelentős előnyre tehetne szert mind a humán inzulinokkal, mind pedig a glargine gyártójával, a Sanofi Aventis-szel szemben. Költségek bemutatása
A költségek bemutatásánál elsősorban a finanszírozó szempontjait javasolt szem előtt tartani,
erre vonatkozóan ajánlott az elemzést elvégezni. Ugyanakkor érdemes röviden bemutatni a költségek alakulását a beteg szempontjából is, mivel a betegek költségei a támogatási kulcs várható
növekedése miatt csökkenni fognak, ami által javul a hozzáférés, szélesebb körben lesz elérhető a detemir terápia (ez extra keresletbővülést okozhat).
A detemir terápia vizsgálata során, a cukorbetegség lefolyásából fakadóan célszerű
pénzösszegben kifejezni az egyes mellékhatások költségeit. Vokó et al4 cikkében jó minőségű
költségadatokat szállít az egyes szövődmények, mellékhatások elhárítására és kezelésére vonatkozóan,
amelyek
néhány
számítás
segítségével
könnyen
adaptálhatóak
2
a
később
Egészség-gazdaságtani elemzések módszertana 1. Hatodik feladat felhasználandó modellben. A gyógyszerek dobozforgalmi adataiból, és a gyógyszerek OEP Publikus Gyógyszertörzs szerinti áraiból viszonylag jó becslést lehet arra vonatkozóan adni, hogy a kedvező
döntés milyen hatással lehet a gyógyszerkassza állapotára – így kasszahatás elemzést is készíthetünk a finanszírozó számára.
A költségek kiszámítása során elengedhetetlen az idő figyelembe vétele, ami szükségszerűen a
diszkontráta útján történik. A modell időtávjának és diszkontrátájának megválasztásakor figyelembe kell venni a terápiás terület (esetünkben az analóg inzulinok) fejlődésének sebességét (azért, hogy
egy olcsóbb, vagy jobb készítmény bejelentésekor szükség esetén felülvizsgáljuk a már befogadott
terápiákat), és a magyar egészség-gazdaságtani elemzések készítéséről szóló irányelv ajánlását (a jelenleg hatályos irányelv szerint ez a költségekre és az egészség-nyereségre vonatkozóan egyaránt 5%, az új irányelv-tervezetben ez a szám várhatóan 3,7%-ra módosul. Egészségváltozás bemutatása
Az egészségváltozás bemutatására jó minőségű adatok állnak rendelkezésre a PREDICTIVETM
diabetes vizsgálatnak köszönhetően5. Ez a vizsgálat egy multicentrikus, multinacionális, megfigyeléses
vizsgálat 1-es és 2-es típusú cukorbetegeken, amit a detemir biztonságosságával, illetve hatásosságával kapcsolatos, a fázis III-as gyógyszerkísérletek során felmerült kérdések tisztázására
terveztek. Az összehasonlíthatóság kritériumát szem előtt tartva, a detemir karhoz hasonlóan az NPH
inzulin esetében is az egészségnyereségre vonatkozó adatok is megfigyeléses vizsgálatokból kell,
hogy származzanak. A követéses vizsgálatok alkalmazása mellett szóló érv, hogy ezek a vizsgálatok a napi terápiás gyakorlatban vizsgálják az adott intervenciót, így a modellben szerepeltetett,
egészségnyereségre vonatkozó adatok kevésbé torz forrásból fognak származni, és a modell eredménye is jobban fogja közelíteni a valós adatokat. Fontos megjegyeznünk, hogy az egészség-
nyereségre vonatkozó adatok előállításához randomizált, kontrollált vizsgálatokat is használhatnánk, de a magyar egészség-gazdaságtani elemzések készítéséről szóló irányelv szerint „Az egészség-
gazdaságtani elemzés lehetőség szerint a rutin gyakorlatban elért (hosszú távú) klinikai eredmények, egészségjavulás, nem pedig a kontrollált körülmények közötti hatásosság (szigorúan meghatározott illetve ellenőrzött klinikai vizsgálatok során elért egészségjavulás) mérésére törekedjen.” ezért jelen
dolgozat szerzője a követéses vizsgálatok alkalmazása mellett teszi le a garast. Az NPH inzulinok esetében Cummins et al6 összesen 48 követéses vizsgálatot azonosított, tehát ebben az esetben is
kellő mennyiségű adat áll rendelkezésre, melyek összegzését meta-analízis segítségével ajánlott elvégezni.
Az egészségnyereségre vonatkozó adatok szintézisét tehát meta-analízis segítségével oldanám
meg. A meta-analízis a rendelkezésre álló adatok kvantitatív szempontú összegzése, aminek a
3
Egészség-gazdaságtani elemzések módszertana 1. Hatodik feladat segítségével magas színvonalú tudományos bizonyítékok állíthatók elő, ez a finanszírozó
szempontjából különlegesen fontosnak tekinthető. Ugyanakkor a meta-analízis eredményei könnyen
alkalmazhatóak az egészség-gazdaságtani modell input-adataiként is. Az input-adatok előállításakor érdemes alcsoport-elemzéseket végezni, így ha az eredeti terveknek megfelelően nem is tekinthető
hatékonynak a készítmény, még mindig adott a bizonyos indikációban történő alkalmazás lehetősége, de ettől eltérő esetben is indokolt az alcsoportelemzések elvégzése, hogy kiszűrjük az esetleges
torzításokat. A meta-analízisből nyert adatokat a modell inputadataiként használnám fel. Véleményem szerint az értékelés elvégzéséhez nem szükséges új modellt építeni, sőt, javasolnám egy
régebbi, jól validált modell használatát, amilyen például a UKPDS Risk Engine7, a CORE Diabetes
Model8, vagy az EAGLE9 modell. Mindhárom modell rendelkezik „helyettesítő” adatokkal, de szükség szerint ezeket a saját adatainkkal felülírhatjuk.
A modellek rövid bemutatását és gyorsértékelését az 1. sz táblázat tartalmazza. Modell neve UKPDS Risk Engine
Modell
Első
típusa
publikáció
Szimulációs
CORE Diabetes
Szimulációs
Model
és Markov
EAGLE
Szimulációs
2001. 2004. 2006.
Indikáció
Mit becsül?
Jól valdiált?
T2DM
CHD és stroke risk
T1DM/
11 releváns
T2DM
esemény risk-e
T1DM/
7 releváns
T2DM
esemény risk-e
1. táblázat: A diabetes-modellek bemutatása
Az itt bemutatott modellek közül a CORE Diabetes Model alkalmazását javasolnám, mivel •
a lehető legtöbb mellékhatásra ad becslést,
•
T1DM/T2DM-re is használható,
•
egyszerűbb, mint a kizárólagos szimulációs modellezés, így a döntéshozó számára jobban átlátható, pontosan hogyan végeztük el a számításokat.
Fontos megjegyezni, hogy a National Institute for Health and Clinical Excellence a UKPDS Risk
Engine-t ajánlja, de csak a kardiovaszkuláris kockázatok megállapítására, ezért döntöttem a CORE Diabetes Model mellett.
A modell eredményei és a Vokó et al cikkének segítségével már könnyen tudnánk költségeket
számítani, meghatározott időtávon, és mivel az egészségnyereségre vonatkozó adatok már
rendelkezésre állnak, így el tudjuk végezni a szükséges elemzést is. Mivel a kezelési költségeket, a mellékhatások elhárításának a költségeit egy évre vonatkozóan adták meg, ezért célszerű a
modellciklusokat egy évre állítani, és ez alapján elvégezni az elemzést, aminek az eredményét ésszerű
korlátokon belül tetszőleges időtávra extrapolálhatjuk. A magyarországi cukorbetegek (pl. kor, nem,
4
Egészség-gazdaságtani elemzések módszertana 1. Hatodik feladat diabetes időtartama) adatait baseline adatként betáplálva a modellbe, tovább finomíthatjuk az eredményeket. Ha nem áll rendelkezésre ilyen adat, a modellben rendelkezésre állnak helyettesítő adatok.
Javaslattétel az elemzés fajtájára
A detemir és az NPH inzulinok összehasonlítása során véleményem szerint a magyar egészség-
gazdaságtani
elemzések
készítéséről
szóló
irányelvvel
összhangban
költség-hatékonysági
elemzéseket javasolnék, de költség-hasznossági elemzéssel kiegészítve. A költséghatékonysági elemzéseket az adott mellékhatás előfordulási gyakoriságára vonatkozóan végezném, így megkaphatnánk a kockázatcsökkenés költségét (a számlálóban a terápiák költségkülönbségét, a nevezőben az események risk-különbségét szerepeltetném) az alább látható módon: = ܴܧܥܫ
ܥூ௧ − ܥேு ூ௧ ேு ܴ݅݇ݏௗ௩() − ܴ݅݇ݏௗ௩()
A risk-különbségből („absolute risk reduction”) számítható a minimálisan szükséges betegszám
(„number needed to treat”), aminek a segítségével a finanszírozó számára jól érthető módon prezentálhatjuk, mennyibe kerül neki egy adott eseménytől mentes beteg: = ܤܼܵܯ
ூ௧ ܴ݅݇ݏௗ௩()
1 ேு − ܴ݅݇ݏௗ௩()
A költséghasznossági elemzés elvégzését az indokolja, hogy pusztán a mellékhatások
elhárításának a költségeiből a döntéshozó nem jut kellő mennyiségű információhoz. Ugyanakkor a költség-hasznossági elemzés elvégzéséhez a modellben nem áll rendelkezésre kellő mennyiségű információ (kevés a hasznossági adat), ezért a döntéshozó számára csak közelítő eredményeket tud
szállítani ez az elemzés-típus, mégis fontos, mivel figyelembe veszi a beteg szempontjait is az
eredményben. Elvégzéséhez az irányelv ajánlásának megfelelően kiszámítanám az életminőséggel korrigált életéveket (QALY), és egy minőségi életév-növekményre vonatkozóan adnám meg az ICER-t.
5
Egészség-gazdaságtani elemzések módszertana 1. Hatodik feladat Eredmény értékelése
A mellékhatásokra vonatkozóan elvégzett költséghatékonysági elemzés eredményei direkt
módon is prezentálható és értékelhető, egységnyi kockázatcsökkenésre kifejezve. Annak elbírálását,
hogy az adott kockázatcsökkenést elfogadható áron nyújtja-e a terápia, már a döntéshozóra bízzuk. Megkönnyíthetjük a döntéshozó dolgát, ha bemutatjuk, az adott mellékhatás előfordulási
gyakoriságának csökkentésével adott időtávon mekkora elkerült kiadásra számíthat (a kezelési költségek változásának figyelembe vételével).
A költség-hasznossági elemzés eredményeinek értékeléskor némileg egyszerűbb dolgunk van,
hiszen az eredményt egységnyi minőségi életév-növekményre vonatkozóan kapjuk meg (egyszerűbben, arra a kérdésre vagyunk kíváncsiak, hogy elfogadható költségek mellett termelünk-e
meg egységnyi többlet-egészségnyereséget). Annak eldöntésére, hogy ez az érték elfogadható-e, a WHO ajánlásának megfelelően az USD-ben kifejezett egy főre jutó GDP háromszorosában kifejezett küszöbértéket ajánlanám, ez 2008-ban 8.000.000 Ft volt.
Az érzékenységvizsgálat elvégzésére a modellben beépített opció van, két szélsőérték
megadásával (ezeket az egyes mutatókra számított konfidencia-intervallumokból megadhatók) a modell véletlenszerűen szimulál értékeket, aminek a segítségével egyszerűen és gyorsan végezhetünk nagy mennyiségű érzékenységvizsgálatot. A vizsgálat ICER-eredményét érdemes egy kétdimenziós szórásdiagramon bemutatni (költséggel az „Y” tengelyen és QALY-val az „X” tengelyen),
majd végül megadni, hogy az esetek hány százalékában került a vizsgált összehasonlítás ICER-értéke a költség-hatékonysági küszöb alá. Kiegészítésképpen javaslom, hogy az érzékenységvizsgálat
végeztével kerüljön bemutatására, hogy az esetek milyen arányában került a domináns zónába az összehasonlítás ICER-értéke.
Az itt leírtak alapján ajánlom a Novo Nordisk Hungária Kft-nek a magyarországi befogadáshoz
szükséges teljes körű gazdasági elemzés elvégzését.
6
Egészség-gazdaságtani elemzések módszertana 1. Hatodik feladat
Hivatkozások Raslova K. An update on the treatment of type 1 and type 2 diabetes mellitus: focus on insulin detemir, a long-acting human insulin analog. Vasc Health Risk Manag. 2010 Jun 1;6:399-410. Review. 1
Waugh N, Cummins E, Royle P, Clar C, Marien M, Richter B, Philip S. Newer agents for blood glucose control in type 2 diabetes: systematic review and economic evaluation. Health Technol Assess. 2010 Jul;14(36):1-248. Review. 2
Tóth E., Nagy B., Józsa Zs.: A súlygyarapodás jelentősége hosszú hatású analóg inzulinterápia során. Egészségügyi Gazdasági Szemle 2009/6, p45-48. 3
Vokó Zoltán, Nagyjánosi László, Kaló Zoltán: A cukorbetegség közvetlen egészségügyi költségei Magyarországon. LAM 2009;19(12):775–780. 4
Lüddeke HJ, Sreenan S, Aczel S, Maxeiner S, Yenigun M, Kozlovski P, Gydesen H, Dornhorst A; PREDICTIVE Study Group. PREDICTIVE- a global, prospective observational study to evaluate insulin detemir treatment in types 1 and 2 diabetes: baseline characteristics and predictors of hypoglycaemia from the European cohort. Diabetes Obes Metab. 2007 May;9(3):428-34. 5
Cummins E, Royle P, Snaith A, Greene A, Robertson L, McIntyre L, Waugh N. Clinical effectiveness and costeffectiveness of continuous subcutaneous insulin infusion for diabetes: systematic review and economic evaluation. Health Technol Assess. 2010 Feb;14(11):iii-iv, xi-xvi, 1-181. Review. 6
Stevens RJ, Kothari V, Adler AI, Stratton IM; United Kingdom Prospective Diabetes Study (UKPDS) Group. The UKPDS risk engine: a model for the risk of coronary heart disease in Type II diabetes (UKPDS 56). Clin Sci (Lond). 2001 Dec;101(6):671-9. Erratum in: Clin Sci (Lond) 2002 Jun;102(6):679. 7
Palmer AJ, Roze S, Valentine WJ, Minshall ME, Foos V, Lurati FM, Lammert M, Spinas GA. The CORE Diabetes Model: Projecting long-term clinical outcomes, costs and cost-effectiveness of interventions in diabetes mellitus (types 1 and 2) to support clinical and reimbursement decision-making. Curr Med Res Opin. 2004 Aug;20 Suppl 1:S5-26. 8
Mueller E, Maxion-Bergemann S, Gultyaev D, Walzer S, Freemantle N, Mathieu C, Bolinder B, Gerber R, Kvasz M, Bergemann R. Development and validation of the Economic Assessment of Glycemic Control and Long-Term Effects of diabetes (EAGLE) model. Diabetes Technol Ther. 2006 Apr;8(2):219-36. 9
7
