صحت اقتصادیات میٹرکس

موضوع 27 از 91· معاشی تجزیے کی اقسام

لاگت-افادیت تجزیہ (CUA)

CUA ایک عمومی، ترجیح-وزنی نتیجے کے ساتھ لاگت-تاثیر تجزیہ ہے — تقریباً ہمیشہ QALY (یا اجتناب شدہ DALY)۔ چونکہ نتیجے کی یونٹ عالمگیر ہے، CUA مکمل طور پر مختلف بیماریوں میں مداخلتوں کا موازنہ کر سکتا ہے۔

یہ کیوں اہم ہے

ایک قومی صحت کے نظام کو ایک کینسر کی دوا، ایک ذہنی صحت کی ایپ، اور ایک سرجیکل روبوٹ کے درمیان ایک بجٹ سے انتخاب کرنا ہوتا ہے۔ قدرتی یونٹس ان کا موازنہ نہیں کر سکتیں؛ QALYs کر سکتی ہیں۔ اس لیے CUA NICE اور زیادہ تر HTA اداروں میں حوالہ کیس کا طریقہ ہے: اس کا آؤٹ پٹ — فی QALY لاگت، ایک حد کے خلاف جانچی گئی — صحت کی پالیسی کے پاس عالمگیر تبادلے کی شرح کے قریب ترین چیز ہے۔ اگر آپ چاہتے ہیں کہ آپ کا سافٹ ویئر کسی اور چیز کی بجائے فنڈ کیا جائے، CUA وہ میدان ہے۔

حساب

ICUR = Δلاگت / ΔQALYs      (ICER جس کا اثر یونٹ QALYs ہے)

ΔQALYs = Σ (دورانیہ_i × افادیت_i)_نیا − Σ (دورانیہ_i × افادیت_i)_پرانا

توثیق شدہ آلات سے افادیت (EQ-5D)؛ اخراجات اور QALYs دونوں 3.5% پر ڈسکاؤنٹ شدہ (NICE حوالہ کیس)؛ PSA کے ذریعے غیر یقینی صورتحال۔

حل شدہ مثال

معتدل بے چینی کے لیے ایک CBT ایپ بمقابلہ آمنے سامنے تھراپی کے لیے انتظار کی فہرست، فی مریض:

اخراجات:  ایپ لائسنس + سپورٹ        £250
        منتقل شدہ تھراپی            −£680   (40% صارفین کو مزید ضرورت نہیں)
        ΔC = 250 − 680 = −£430 (پیسہ بچاتا ہے)

QALYs:  6 ماہ افادیت 0.76 پر بجائے 0.68 کے انتظار کے دوران
        ΔE = 0.5 × (0.76 − 0.68) = +0.04 QALYs

ΔC < 0 اور ΔE > 0: ایپ غالب ہے — بہتر اور سستی، کوئی تناسب کی ضرورت نہیں۔ اگر تھراپی-منتقلی کا مفروضہ صرف 10% ہوتا، ΔC = 250 − 170 = +£80، اور ICUR = 80 / 0.04 = £2,000/QALY — ابھی بھی £20,000 سے بہت کم۔ کیس اہم مفروضے کو شدید طور پر کم کیے جانے کے باوجود بھی زندہ رہتا ہے: یہ ہے کہ ایک مضبوط CUA کیسا نظر آتا ہے (اور طوفان کا خاکہ اسے ثابت کرتا ہے)۔

سافٹ ویئر انجینئرنگ سے تعلق

CUA کا گہرا خیال — مختلف چیزوں کا موازنہ کرنے کے لیے ایک مرکب، ترجیح-وزنی یونٹ — مختلف انجینئرنگ سرمایہ کاریوں (حفاظت بمقابلہ ڈویلپر تجربہ بمقابلہ اعتمادیت) کا موازنہ کرنے کا پیٹرن ہے۔ ایماندار آپشنز یا تو ایک قابل دفاع مرکب یونٹ (نایاب) یا ایک واضح لاگت-نتائج جدول (معمول) ہیں۔ جس کے خلاف CUA خبردار کرتا ہے وہ جعلی مرکب ہے: ایک وزنی "اثر اسکور" جس کے وزن بعد میں اس طرح تبدیل کیے گئے تاکہ ترجیحی آپشن جیت جائے۔ صحت کی معیشت نے دہائیاں افادیت کے حصول کو معیاری بنانے میں صرف کیں بالکل اس لیے تاکہ وزن موازنے سے پہلے آئیں۔

نقصانات

  • آلے کی حساسیت سے کم افادیت کے فوائد (دیکھیں کم از کم طبی طور پر اہم فرق مریض کی رپورٹ کردہ نتائج میں) — بڑی آبادیوں کے ساتھ چھوٹا ΔE ایک کلاسک دھلائی کا چال ہے۔
  • مقابلہ کنندہ کی دیکھ بھال کی منتقلی کا غائب ہونا — ڈیجیٹل پروڈکٹس کے لیے سب سے بڑی لاگت کی اصطلاح اکثر یہ ہوتی ہے کہ وہ کیا بدلتے ہیں۔
  • غیر توثیق شدہ کراس واک کے ساتھ غیر-ترجیح اسکورز کو افادیت میں نقشہ بندی کرنا۔

ذرائع