偏头痛治疗的经济评价:系统综述后的可推广性评估
Economic Evaluation of Treatments for Migraine:
偏头痛治疗的经济评价:系统综述后的可推广性评估
DOI: https://doi.org/10.1007/s40273-019-00879-1
摘要总结 本研究的目的是回顾过去10年(自2009年以来)发表的关于偏头痛预防性和急性治疗的经济评价,并对其可推广性进行批判性评估。
为了评估可推广性水平,我们使用了Augustovski等人制定的清单。研究被分类为:(1)可推广的;(2)可转移的;(3)特定情境的。
在运行检索策略后,共识别出227篇文章,其中11项研究纳入我们的综述。
根据既定标准,没有一项研究被判定为可推广的,三项研究被判定为可转移的。
我们的综述表明,关于偏头痛急性或预防性治疗经济价值的证据均不可推广至不同司法管辖区。大多数报告预防性治疗结果的研究被发现是可转移的。
<hr />1.3 经济学
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扩展摘要:本研究的目的是回顾关于发作性偏头痛(EM)和慢性偏头痛(CM)的预防性和急性治疗的经济评价,评估单项研究的可推广性水平,作为决策过程的重要且透明的支持。
我们研究的目的是通过经过验证且广泛使用的清单[337-339]来评估经济证据的可推广性。
为了评估纳入本综述的文章的可推广性水平,使用了Augustovski等人[338, 340]制定的清单。
在选定数据库上运行检索策略后,共识别出227篇文章。
我们的综述表明,评估预防性治疗成本效益的研究更有可能为决策者提供有用支持,因为其中三项被判定为可转移的[341-343]。
引言 在美国,与偏头痛相关的医疗保健和社会成本每年达360亿美元。
关于偏头痛可用治疗策略的卫生经济评价(HEEs)所产生的证据已在四篇系统综述中汇总。
两篇综述[344, 345]研究了口服5-羟色胺受体激动剂治疗慢性偏头痛的成本效益。
第三篇综述[346]于2009年发表,强调了针对偏头痛药物治疗的成本效益分析中出现的方法学挑战。
在最后一篇综述[347](2012年进行)中,重点关注的是针灸治疗慢性疼痛(包括偏头痛)的成本效益。
不同策略的异质性在先前的其他综述中已被强调,且目前已大幅增加,或许,任何试图比较不同研究间成本效益的努力都过于雄心勃勃。
方法 在选择或综述过程中,综述者之间的分歧根据问题类型优先考虑具有最相关背景的学者意见来解决(即,关于研究设计的分歧,优先考虑统计学家的意见)。
所选条目包括:清晰描述研究环境和比较的替代方案;多中心研究设计(仅针对基于随机对照试验的HEEs);涉及整个研究人群的临床和成本数据;与研究人群相关的偏好数据;进行了定量/定性分析以评估不同环境间结果变异性的情况;采用广泛的研究视角(医疗支付方或社会);清晰论证模型结构和参数(仅针对基于模型的HEEs);进行了随机分析以探索不确定性(仅针对基于模型的HEEs);完整报告研究样本的基线特征;报告流行病学数据(如相关);报告效用数据的来源;分别报告单位成本和资源消耗量。
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结果 所有研究[341-343, 348-355]均报告了增量成本效果比(ICER),其中七篇文章以每QALY成本表示。
纳入本综述的每项研究均考虑了涉及研究人群的临床和成本数据。
在Slof[352]的研究中,来自健康效用指数3的(负)效用根据严重程度分配给入组临床试验的患者。
Lipton等人[351]研究中考虑的偏头痛人群为50%慢性偏头痛和50%发作性偏头痛,加上先前未对预防性治疗产生应答的患者亚组。
Slof[352]的研究使用健康效用指数3,根据临床试验结果将与严重程度相关的(负)效用分配给患者。
Hens等人[348]的研究仅报告了模型中包含的曲普坦类药物的单剂成本。
讨论 Asseburg等人[356]的研究使用网络荟萃分析评估了偏头痛急性治疗的不同策略,而Augustovski等人[338]仅提供了评估基于试验和基于模型的经济评价可推广性的方法学要求。
这一选择可能被视为本研究的局限,但另一方面,我们的选择是基于将分析更聚焦于质量和可推广性,为决策者提供合适的信息。
我们的主要目标是为决策者和研究者提供偏头痛领域经济研究方法学质量的最新进展。
纳入文章的质量良好,尽管根据既定标准,没有一项研究被判定为可推广的。
我们的综述表明,评估预防性治疗成本效益的研究更有可能为决策者提供有用支持,因为其中三项被判定为可转移的[341-343]。
结论 我们的综述发现,报告偏头痛急性或预防性治疗经济价值证据的研究均不可推广至不同司法管辖区。
所有被判定为可转移的研究均报告了预防性治疗的结果,因此更有可能有效支持其他司法管辖区决策者的机会更高。
致谢 本摘要基于Ruggeri, Matteo; Drago, Carlo; Rosiello, Francesco; Orlando, Valentina; Santori, Costanza. 2020年发表于PharmacoEconomics的工作,由机器生成。
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资源有限环境中的头痛