指南7:公平性(Equity)
药物经济学评价的目的是为了提高医药资源使用的效率和公平性,因此在条件允许时,应当考虑评价结果的公平性问题。在阐明研究方法中存在的公平性假设时,应进行适当的敏感性分析,说明公平性假设对结果的影响。如果资料完备,
应该确定主要的受益亚组和劣势亚组的公平性相关特征,如年龄、性别、种族、地区、社会经济地位或健康状态等群体特征。当不同亚组获益程度不同,且可以选择性地对不同亚组进行干预时则应当报告每个亚组的成本-效果信息。
解释:
在任何用来做资源分配的经济评估中,公平性是决策者必须经常面对的问题。公平性是指一项干预活动所影响到的所有生命、生活年或质量调整生命年(QALYs)的价值都(假设)是相等的,而不管目标群体的个人或种族的年龄、性别或社会状态等。
公平性可以分为与需求有关的公平性和与使用服务可及程度有关的公平性(Hauck,2003)。如下几个方面可能对研究结果产生公平性影响:(1)研究设计中的公平性假设,如目标人群、对照、研究时限、贴现、重要临床假设、专家意见等;(2)分析方法中的公平性假设,如模型设计中的参数假设;(3)与医疗可及性及可获得性相关的公平性假设。但对公平性的全面讨论超出了经济学指南的范畴。尽管如此,公平性的重要性促使研究者和决策者在做出医疗资源分配决策时应当顾及实施经济评估的时机,并将公平性分析与经济效率的分析分开。
研究者必须清楚研究中暗含的公平性假设,例如,假设每1个患者的1个生命年都被赋予了同样的权重,而不管该病人的年龄、性别和社会经济状态;又如,假设很多人都获得小幅度QALY的增加与少数人获得大幅度QALY的增加具有相等的期望价值。
当研究者需要进行敏感性分析时,应根据明确的或暗含的假设选择敏感性分析的指标。例如,评估一种卵巢癌新治疗方法所获得的生产力,采用人力资本法时,如果仅采用女性工资率去评估,其所得的价值将低于采用包括男性工资率在内的全体平均工资率所能获得的结果,因此,应采用全体工资率进行敏感性分析;又如,采用较高的贴现率能够降低未来产出的现值,进行敏感性分析时应采用较低的贴现率。