समय-विनिमय (TTO) उपयोगिता निष्कर्षण

TTO किसी स्वास्थ्य अवस्था का उपयोगिता मान उत्तरदाता से सीधे प्राप्त करने की मानक विधि है, उसे गढ़ने के बजाय। यह निष्कर्षण विधियों में से एक है — standard gamble और असतत चयन प्रयोगों के साथ — जो EQ-5D जैसे उपकरणों के पीछे मान समुच्चय (value sets) बनाती हैं, और इसलिए अधिकांश अनुवर्ती QALY गणनाओं के पीछे।

यह क्यों महत्वपूर्ण है

QALY गणना में प्रवेश करने वाला हर उपयोगिता भार कहीं से आया होगा। TTO "कैसे" है: मृत्यु से बेहतर माने गए किसी अवस्था के लिए, उत्तरदाता से पूछा जाता है कि बाधित अवस्था के T वर्षों के बराबर होने के लिए पूर्ण स्वास्थ्य में कितने वर्ष X चाहिए (X < T); उपयोगिता X / T है। जिस अवस्था को कुछ उत्तरदाता मृत्यु से बदतर मानते हैं, उसके लिए मानक सूत्र काम नहीं करता (यह शून्य से नीचे की उपयोगिता को साफ़ निरूपित नहीं कर सकता), इसलिए विस्तारित TTO उपयोग होता है। जो सॉफ़्टवेयर इंजीनियर या विश्लेषक उपयोगिता भार को दिया गया आगत मानता है, यह जाने बिना कि उसे पाने के लिए एक सत्यापित निष्कर्षण प्रोटोकॉल चाहिए था, वह ऐसी संख्या से एक क़दम दूर है जिसका चुनौती मिलने पर वह बचाव नहीं कर पाएगा।

गणित

मानक TTO (मृत्यु से बेहतर अवस्था):
  उपयोगिता = पूर्ण_स्वास्थ्य_में_समय / बाधित_अवस्था_में_समय

विस्तारित TTO (मृत्यु से बदतर अवस्था):
  उपयोगिता = -मृत्यु_के_बदले_दिया_समय / (कुल_अवधि - मृत्यु_के_बदले_दिया_समय)

पूर्ण_स्वास्थ्य_में_समय / बाधित_अवस्था_में_समय — पूर्ण स्वास्थ्य में X वर्ष जो बाधित अवस्था के T वर्षों के समतुल्य माने गए। मृत्यु_के_बदले_दिया_समय / कुल_अवधि — मृत्यु-से-बदतर प्रारूप में, T वर्ष के शेष जीवन में से, a वर्ष जो उत्तरदाता तत्काल मृत्यु के बदले देने को तैयार है, मृत्यु-से-बदतर अवस्था के T वर्षों के बजाय पूर्ण स्वास्थ्य के T − a वर्ष और फिर मृत्यु को वरीयता देते हुए। परिणाम ऋणात्मक है, मृत्यु = 0 पर लंगर डाला हुआ।

हल किया गया उदाहरण

मानक: उत्तरदाता 10 वर्ष बाधित अवस्था में है और पूर्ण स्वास्थ्य के 7 वर्षों के प्रति उदासीन है: उपयोगिता = 7 / 10 = 0.7।

मृत्यु से बदतर: 10 वर्ष के शेष जीवन में से, उत्तरदाता तत्काल मृत्यु के बदले 2 वर्ष देगा — वह मृत्यु-से-बदतर अवस्था के 10 वर्षों के बजाय पूर्ण स्वास्थ्य के 8 वर्ष और फिर मृत्यु को चुनता है: उपयोगिता = −2 / (10 − 2) = −2 / 8 = −0.25।

सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग से संबंध

वही बिंदु जिससे DevEx या एंगेजमेंट सर्वे तब टकराता है जब वह लोगों से किसी असत्यापित 0–10 पैमाने पर कुछ दर्ज कराता है, यहाँ उलटे रूप में लागू होता है: TTO इसीलिए है कि "बस लोगों से दर्ज करवाओ" अपने आप में सत्यापित निष्कर्षण विधि नहीं है। स्व-रिपोर्टेड संख्या के ऊपर संयुक्त सूचकांक — DevEx स्कोर, एंगेजमेंट सूचकांक, बर्नआउट पैमाना — बनाने से पहले पूछें कि वह किससे निकाली गई थी और क्या वह विधि सत्यापित थी; वही प्रश्न जो स्वास्थ्य अर्थशास्त्री किसी उपयोगिता भार के QALY में जाने से पहले पूछते हैं।

सामान्य गलतियाँ

• एकल मान से सामान्यीकरण: TTO मान जनता (या रोगियों) के नमूने से लिए जाते हैं, उस व्यक्ति से नहीं जिसकी देखभाल का निर्णय हो रहा है — एक उत्तरदाता के TTO मान को ऐसे प्रयोग करना जैसे वह सामान्यीकृत हो, नमूना त्रुटि है।
• अवस्था का ग़लत प्रारूप: मानक TTO सूत्र मानता है कि अवस्था निर्विवाद रूप से मृत्यु से बेहतर है; इसे ऐसी अवस्था पर लगाना जिसे कुछ उत्तरदाता मृत्यु से बदतर मानेंगे, विस्तारित प्रारूप में गए बिना, चुपचाप ग़लत (धनात्मक) उपयोगिता देता है।
• अतुलनीय अवधियाँ: मृत्यु-से-बदतर तुलना के लिए भिन्न शेष जीवन T से निकाले गए TTO मान सीधे तुलनीय नहीं हैं, जब तक यह जाँच न लिया जाए कि अध्ययन डिज़ाइन ने T स्थिर रखा।

स्रोत

• Torrance GW. "Social preferences for health states: an empirical evaluation of three measurement techniques." Socioecon Plan Sci. 1976;10(3):129-36.
• Patrick DL, Starks HE, Cain KC, Uhlmann RF, Pearlman RA. "Measuring preferences for health states worse than death." Med Decis Making. 1994;14(1):9-18.