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优化后多准则决策分析模型用于药品效益风险评价的研究

作　者: 周殿友
导　师: 李青
学　校: 山西医科大学
专　业: 药剂学
关键词: 多准则决策分析蒙特卡洛模拟药品效益风险评价抗组胺药
分类号: R95
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

研究目的本研究旨在探讨采用蒙特卡洛模拟对多准则分析模型进行优化，以非索非那定、氯雷他定和西替利嗪为例来验证优化后多准则决策分析模型的可行性，试建立一套结构化、透明化和可交流的药品效益风险评价方法。研究方法本研究对目前公开发表的药品效益风险评价方法进行分析，筛选出最有可能得到广泛应用的方法——多准则决策分析（MCDA）模型。研究发现MCDA模型只是简单地选取数据点估计值来得出药品效益风险情况，忽略了数据的区间估计值对结果的不确定性影响，同时也未考虑不同人群对药品风险的态度，从而限制了MCDA模型的应用。本研究采用蒙特卡洛模拟对MCDA模型进行优化，优化后MCDA模型共有九个步骤：（1）建立决策环境：确定评价药品的适应症、剂量和针对的人群等；（2）确定效益和风险评价的指标：本研究根据关键临床试验的主要终点和指导原则确定；（3）数据的收集与处理：若存在证据等级最高的系统评价的数据，则优先选择该数据，若没有系统评价数据，则需收集药品上市前（不包括Ⅰ期临床试验）和上市后的RCT数据，采用Meta分析的方法对数据进行合并。（4）指标评分：规定每个指标的最优值和最差值之后，采用固定尺度评分方法将指标的数值线性转化为0-100的评分值；（5）赋予指标权重：采用Swing法给指标赋予权重；（6）权重后评分：Hiview3软件根据公式计算出每个药品效益值、风险值和总效益风险值；（7）灵敏度分析：让风险的相对权重在0-1之间改变，观察相对权重改变对结果的影响；（8）不确定性分析：采用蒙特卡洛模拟处理MCDA模型的不确定性，假设单元为效益和风险的指标，预测单元为药品在效益值、风险值和总效益风险值方面的差异，设定运行的模拟次数，计算出药品权重后评分值差异的95%可信区间和概率值；（9）得出结论。优化后MCDA模型可以分析每个指标数据的95%可信区间，从而计算出药品之间效益风险差异的95%可信区间，若该区间未包含0，则可以认为药品之间的效益风险有差异，若该区间包含了0，则不能认为药品之间的效益风险有差异，此时可以通过概率模拟，计算出药品X效益风险优于药品Y的概率，不同人群可以根据该概率对药品的选择做出决策。以非索非那定、氯雷他定和西替利嗪治疗过敏性鼻炎为实例，采用优化后MCDA模型进行评价，以此验证优化后MCDA模型的可行性。研究结果效益值：非索非那定、氯雷他定和西替利嗪的效益值分别为24、21和30，其中非索非那定与氯雷他定的差异为3，95%的可信区间为（-3，9），因此尚不能认为非索非那定优于氯雷他定，概率模拟发现非索非那定优于氯雷他定的概率为82.6%；非索非那定与西替利嗪的差异为-6，95%可信区间为（-13，-1），氯雷他定与西替利嗪的差异为-9，95%可信区间为（-16，-3），因此可以认为西替利嗪优于非索非那定和氯雷他定。风险值：非索非那定、氯雷他定和西替利嗪的风险值分别为-1、-7和-6，其中非索非那定与氯雷他定的差异为6，95%可信区间为（-8，13），非索非那定与西替利嗪的差异为5，95%可信区间为（-8，14）；氯雷他定与西替利嗪的差异为-1，95%可信区间为（-11，11），因此尚不能认为这三个药品之间的风险之间存在差异。概率模拟结果为非索非那定风险优于氯雷他定和西替利嗪的概率分别为70.3%和69.4%，西替利嗪风险优于氯雷他定的概率为50.7%。总的效益风险值：非索非那定、氯雷他定和西替利嗪的总效益风险值分别为17、13和20，其中非索非那定与氯雷他定的差异为4，95%可信区间为（-2，8）；非索非那定与西替利嗪的差异为-3，95%可信区间为（-10，2），因此尚不能认为非索非那定优于氯雷他定，西替利嗪优于非索非那定。概率模拟结果为非索非那优于氯雷他定的概率为85.3%，西替利嗪优于非索非那定的概率为90.9%；氯雷他定与西替利嗪的差异为-7，95%可信区间为（-12，-1），可以认为西替利嗪优于氯雷他定。结论（1）优化后MCDA模型可以计算出药品效益风险差异的95%可信区间，根据该区间评价药品的效益和风险，比原MCDA模型只根据点估计值得出的结果更合理、更准确。（2）优化后MCDA模型通过概率分析给出药品X优于药品Y的概率，可以给不同决策者提供不同治疗方案的选择空间，更有助于相关利益者（病人、医生、监管者和保险机构等）对药品做出符合自身情况的决策。（3）通过对抗组胺药的评价，验证了优化后MCDA模型的可行性。

全文目录

中文摘要  6-9
Abstract  9-13
第一部分前言  13-18
  1.1 药品效益风险评价背景  13-14
  1.2 药品效益和风险的定义  14-16
  1.3 药品效益风险评价的复杂性  16
  1.4 目前国际上药品效益风险评价方法  16-18
第二部分优化后多准则决策分析模型的建立  18-28
  2.1 背景  18-19
  2.2 蒙特卡洛模拟优化 MCDA 模型的原理  19-20
  2.3 优化后 MCDA 模型的步骤  20-26
  2.4 讨论  26-28
第三部分非索非那定、氯雷他定和西替利嗪治疗过敏性鼻炎的效益风险评价  28-45
  3.1 背景  28-29
  3.2 研究内容  29-30
  3.3 研究方法  30-37
  3.4 结果  37-41
  3.5 讨论  41-45
第四部分非索非那定、氯雷他定和西替利嗪治疗过敏性鼻炎的疗效和安全性的 META 分析  45-76
  4.1 材料来源  45
  4.2 方法  45-47
  4.3 结果  47-72
  4.4 讨论  72-76
第五部分结论  76-77
参考文献  77-89
综述  89-113
  参考文献  107-113
攻读学位期间发表文章情况  113-114
致谢  114-115
个人简介  115

优化后多准则决策分析模型用于药品效益风险评价的研究

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