बहु-मानदंड निर्णय विश्लेषण (MCDA)

बहु-मानदंड निर्णय विश्लेषण (MCDA) भारित-योग अंकन मॉडल है जो स्वास्थ्य प्रौद्योगिकी मूल्यांकन में तब प्रयुक्त होता है जब एकल ICER/भुगतान करने की इच्छा सीमा निर्णयकर्ता की परवाह की हर बात नहीं समेटती: समानता, अपूर्ण आवश्यकता, नवाचार, बजट प्रभाव, रोग की गंभीरता। प्रत्येक मानदंड को उसका महत्व दर्शाने वाला भार मिलता है (हितधारकों से प्राप्त, योग 1), प्रत्येक विकल्प को प्रति मानदंड एक सामान्यीकृत अंक मिलता है (आमतौर पर 0–1), और कुल अंक भारित योग है — सॉफ़्टवेयर विक्रेता मूल्यांकन स्कोरकार्ड जैसा ही गणितीय रूप।

यह क्यों महत्वपूर्ण है

MCDA EVIDEM जैसे ढाँचों में और कुछ HTA एजेंसियों में अनाथ दवाओं/दुर्लभ रोगों के लिए उपयोग होता है, जहाँ कठोर प्रति-QALY-लागत सीमा दृष्टिकोण को निर्णय के लिए जो कुछ महत्वपूर्ण है उसे समेटने के लिए बहुत संकीर्ण माना जाता है। ISPOR MCDA Emerging Good Practices Task Force ने बचाव-योग्य भार और अंक प्राप्त करने की अच्छी प्रथा को औपचारिक रूप दिया, ठीक इसलिए कि एक अनौपचारिक भारित निर्णय बनाना और उससे खेलना आसान है। जब किसी स्वास्थ्य प्रौद्योगिकी के मूल्य आयाम हों जिन्हें एकल भुगतान करने की इच्छा सीमा निरूपित नहीं कर सकती — गंभीरता, नवाचार, समानता — तब MCDA निर्णयकर्ताओं को उन्हें जोड़ने के लिए एक स्पष्ट, लेखा-परीक्षा योग्य संरचना देता है, अनकहे निर्णय की जगह।

गणित

MCDA अंक = Σ_i (भार_i × अंक_i)

भारों का योग 1 होना चाहिए (swing weighting या Analytic Hierarchy
Process जैसी हितधारक विधियों से प्राप्त)

हल किया गया उदाहरण

एक HTA समिति चार मानदंडों पर एक डिजिटल चिकित्सा का मूल्यांकन करती है:

मानदंड                              भार      अंक    भार × अंक
नैदानिक लाभ                         0.4      0.8    0.32
लागत प्रभाव                         0.3      0.5    0.15
रोग गंभीरता / अपूर्ण आवश्यकता        0.2      0.9    0.18
नवाचार                              0.1      0.6    0.06
                                     ─────           ─────
                                     1.0             0.71

भारों का योग 1.0 है (0.4 + 0.3 + 0.2 + 0.1) और MCDA अंक 0.71 है (0.32 + 0.15 + 0.18 + 0.06)। समिति 0.71 की तुलना पूर्व-सहमत सीमा से करती है, या उसी तरह अंकित प्रतिस्पर्धी प्रौद्योगिकियों के विरुद्ध उसे क्रमबद्ध करती है।

सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग से संबंध

यह भारित विक्रेता-चयन स्कोरकार्ड, RFP मूल्यांकन आव्यूह या फ़ीचर प्राथमिकता अंकन मॉडल का वही गणित है — सॉफ़्टवेयर ख़रीद में भारित स्कोरकार्ड के क्लासिक उपयोग के लिए बनाएँ बनाम खरीदें देखें। इसे WSJF और CD3 के सामने रखकर भी देखना उपयोगी है: WSJF/CD3 अनुपात-आधारित प्राथमिकता विधि है (विलंब की लागत भाग कार्य का आकार या अवधि), जबकि MCDA एक भारित योग है। MCDA और WSJF/CD3 "हम प्रतिस्पर्धी विकल्पों को कैसे क्रमबद्ध करें" प्रश्न के दो संरचनात्मक रूप से भिन्न उत्तर हैं, और यह जानना कि किसी निर्णय को वास्तव में कौन-सा चाहिए — स्वतंत्र मानदंडों पर समग्र मूल्य, या दुर्लभ क्षमता की प्रति इकाई मूल्य घनत्व — इससे अधिक मायने रखता है कि कौन-सा सूत्र अधिक कठोर दिखता है।

सामान्य गलतियाँ

• भार निष्कर्षण पूर्वाग्रह: जो भार तय करता है, वह व्यवहार में क्रम पहले ही तय कर देता है, इसलिए "सूत्र" किसी राजनीतिक या व्यावसायिक निर्णय को वस्तुनिष्ठ गणना में धो सकता है। दर्ज करें कि भार किसने और कैसे तय किए।
• कहीं और पहले से शामिल मानदंड की दोहरी गिनती: "लागत-प्रभावशीलता" को एक मानदंड के रूप में और अलग से "लागत प्रभाव" को अंकित करना, अन्य मानदंडों की तुलना में धन को अनजाने ही अधिक भार देता है।
• झूठी परिशुद्धता: दो दशमलव स्थान वाला भारित अंक (0.71) उससे अधिक कठोरता का आभास देता है जितना 0–10 पैमाने पर हितधारक आकलन वास्तव में सहारा देते हैं, और उन आकलनों में मूल्यांकनकर्ताओं के बीच परिवर्तनशीलता अक्सर बिल्कुल रिपोर्ट नहीं होती।

स्रोत

• Thokala P, Devlin N, Marsh K, et al. "Multiple Criteria Decision Analysis for Health Care Decision Making — An Introduction: Report 1 of the ISPOR MCDA Emerging Good Practices Task Force." Value Health. 2016;19(1):1-13.
• Goetghebeur MM, Wagner M, Khoury H, et al. "Evidence and Value: Impact on DEcisionMaking — the EVIDEM framework and potential applications." BMC Health Serv Res. 2008;8:270.