स्वास्थ्य अर्थशास्त्र मीट्रिक्स

विषय 8 / 91· आर्थिक तर्क की बुनियाद

संभाव्य संवेदनशीलता विश्लेषण (PSA)

PSA हर अनिश्चित पैरामीटर को एक प्रायिकता-वितरण देता है, उन सभी को एक साथ हज़ारों बार नमूना लेता है (मोंटे-कार्लो), और प्रायिकता रिपोर्ट करता है कि एक विकल्प सर्वोत्तम पसंद है — एकल बिंदु-अनुमान के बजाय।

यह क्यों महत्वपूर्ण है

NICE का संदर्भ-मामला PSA की अपेक्षा करता है। नियतात्मक विश्लेषण उत्तर देता है "यदि एक इनपुट ग़लत है तो क्या?"; PSA उत्तर देता है "एक साथ जो कुछ भी हम नहीं जानते उसे देखते हुए, कितनी संभावना है कि हम सही निर्णय ले रहे हैं?" इसका हस्ताक्षर आउटपुट, लागत-प्रभावशीलता स्वीकार्यता वक्र (CEAC), भुगतान-इच्छा सीमा के विरुद्ध एक विकल्प के लागत-प्रभावी होने की प्रायिकता आलेखित करता है — "ICER £24,000/QALY है" को "£30,000/QALY पर यह सही विकल्प होने की 78% संभावना है" में बदलते हुए।

गणना विधि

N ड्रॉ में से प्रत्येक के लिए (N ≈ 10,000):
  हर पैरामीटर θ को इसके वितरण से नमूना लें
    (लागतें ~ गामा, प्रायिकताएँ ~ बीटा, उपयोगिताएँ ~ बीटा, प्रभाव ~ सामान्य/लॉगसामान्य)
  प्रत्येक विकल्प j के लिए गणना करें NMB_j(θ) = λ × प्रभाव_j(θ) − लागत_j(θ)

CEAC_j(λ) = उन ड्रॉ का अंश जिनमें विकल्प j की सीमा λ पर सबसे ऊँची NMB है

NMB के लिए शुद्ध मौद्रिक लाभ और λ के लिए भुगतान-इच्छा सीमाएँ देखें।

व्यावहारिक उदाहरण

प्लेटफ़ॉर्म-प्रवासन व्यावसायिक प्रकरण। तीन अनिश्चित इनपुट:

प्रवासन लागत       ~ गामा,  माध्य £800हज़ार, sd £200हज़ार
वार्षिक लाभ        ~ सामान्य, माध्य £350हज़ार, sd £150हज़ार
लाभ अवधि           ~ समान, 3-6 वर्ष

10,000 ड्रॉ में से प्रत्येक के लिए गणना करें शुद्ध लाभ = अवधि × वार्षिक − लागत (स्पष्टता के लिए छूट छोड़ी गई)। उदाहरणात्मक परिणाम:

माध्य शुद्ध लाभ:       £775हज़ार
शुद्ध > 0 की प्रायिकता:  0.86
5वाँ-95वाँ प्रतिशतक:   −£180हज़ार … +£1.9M

बिंदु-अनुमान ने कहा "स्पष्ट रूप से हाँ।" PSA कहता है "86% हाँ, एक वास्तविक पूँछ के साथ जहाँ हम £180हज़ार+ खोते हैं" — जो एक पोर्टफ़ोलियो-स्वामी को वास्तव में चाहिए, और यह पहले एक खोज-स्पाइक चलाने के प्रकरण की क़ीमत लगाता है (देखें EVPI)।

सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग से संबंध

इंजीनियर पहले से ही डिलीवरी-पूर्वानुमान के लिए मोंटे-कार्लो पर भरोसा करते हैं (थ्रूपुट-नमूनाकरण बिंदु-अनुमानों को हराता है)। उसी मशीनरी को धन तक विस्तारित करें: अंगीकरण, बचाए गए समय, और वेतन पर वितरण, फिर एक झूठे-सटीक ROI के बजाय "इस प्लेटफ़ॉर्म-निवेश के शुद्ध-सकारात्मक होने की प्रायिकता" रिपोर्ट करें। एक CEAC-शैली वक्र — संगठन एक इंजीनियर-घंटे का मूल्यांकन कैसे करता है इसके कार्य के रूप में सर्वोत्तम विकल्प होने की प्रायिकता — एक वित्तपोषण-समिति के लिए किसी भी एकल संख्या से वास्तव में बेहतर कलाकृति है।

जोखिम बिंदु

  • कूड़ा वितरण: बनाए गए मानक-विचलनों के साथ PSA एक प्रयोगशाला-कोट पहने नियतात्मक विश्लेषण है। स्प्रेड को डेटा या संरचित विशेषज्ञ-उद्भावना पर आधारित करें।
  • पैरामीटरों के बीच सहसंबंध को नज़रअंदाज़ करना (उच्च अंगीकरण आमतौर पर उच्च बचाए गए समय से सहसंबद्ध होता है); स्वतंत्र नमूनाकरण पूँछ-जोखिम को कम आँकता है।
  • सिमुलेशन का केवल माध्य रिपोर्ट करना — पूरा बिंदु वितरण और निर्णय-प्रायिकता है।

स्रोत