Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Maliyet Değer Analizi Sonuçlarının Parametrik Olasılık Dağılımlarına Karşı Duyarlılığı: Bir Markov Zinciri Monte Carlo Simülasyonu Uygulaması

Yıl 2018, Cilt: 21 Sayı: 2, 227 - 242, 29.06.2018

Öz

Sağlık teknolojilerinin değerlendirilmesinin tüm aşamalarında belirsizlik ile karşılaşılmakta olup, Bayesci (olasılıksal) süreçlerin modele dâhil edilmesi sayesinde model performansının optimizasyonu sağlanabilmektedir. Beta ve Gamma dağılımları parametrik olasılık dağılımları arasında sayılmakta ve maliyet etkililik (ME) analizinin bir türü olan maliyet değer (MD) analizlerinde model performansının incelenmesine imkân vermektedir. Bu çalışma ikincil veriler kullanılarak tasarlanmıştır. Beta ve Gamma dağılımlarının, diyabet hastalığında yaşam kontrol programından oluşan bir müdahale programından elde edilen MD analizi sonuçları üzerindeki etkisi karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Markov Zinciri Monte Carlo (MCMC) uygulanarak ulaşılan simülasyon sonuçları; Beta ve Gamma dağılımı kullanılarak elde edilen maliyet ve değerlerin istatistiksel olarak anlamlı farklılık gösterdiğini (p˂0,001), Gamma dağılımından elde edilen maliyet ve değerlerin daha yüksek ve müdahale sonrası maliyet değişkenine ait dağılımın normale daha yakın olduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca Gamma dağılımı kullanılarak elde edilen ilave QALY başına maliyetin (IMDO=157,71), Beta dağılımına göre (IMDO= 2425,19) daha düşük olduğu bulunmuştur. Çalışma sonuçları, Gamma dağılımının model uyumunun Beta dağılımına göre daha iyi olduğuna işaret etmektedir. İlerleyen araştırmalarda parametre, model ve örneklem belirsizliğini esas alarak model uyumunu artırmaya yönelik Bayesci yaklaşımlardan yararlanılması tavsiye edilmektedir.

Kaynakça

  • 1. Acar A. Ş. ve Karabey U. (2016) Sağlık Sigortasında Toplam Hasar Tutarının Kestirimi İçin Tek-Kısım ve İki-Kısım Modellerin Karşılaştırılması. İstatistikçiler Dergisi: İstatistik & Aktüerya 2: 87-97. 2. Alzaatreh A., Famoye F. and Lee C. (2014) The Gamma-Normal Distribution: Properties and Applications. Computational Statistics & Data Analysis 69: 67-80. 3. Baio G., Berardi A. and Heath A. (2017) Bayesian Cost-Effectiveness Analysis with the R Package BCEA. Springer International Publishing AG, Switzerland. 4. Blough D. K., Madden C. W. and Hornbrook M. C. (1999) Modeling Risk Using Generalized Linear Models. Journal of Health Economics 18(2): 153–71. 5. Brennan A., Chick S. E. and Davies R. (2006) A Taxonomy of Model Structures for Economic Evaluation of Health Technologies. Health Economics 15(12): 1295-1310. 6. Briggs A., Sculpher M. and Buxton M. (1994) Uncertainty in the Economic Evaluation of Health Care Technologies: The Role of Sensitivity Analysis. Health Economics 3(2): 95-104. 7. Briggs A. H. (2000) Handling Uncertainty in Cost-Effectiveness Models. Pharmacoeconomics 17(5): 479-500. 8. Briggs A. H., Goeree R., Blackhouse G. and O’Brien B. J. (2002) Probabilistic Analysis of Cost-Effectiveness Models: Choosing Between Treatment Strategies for Gastroesophageal Reflux Disease. Medical Decision Making 22(4): 290-308. 9. Briggs A, Nixon R, Dixon S. and Thompson S. (2005) Parametric Modelling of Cost Data: Some Simulation Evidence. Health Economics 14(4): 421-428. 10. Camerer C. and Weber M. (1992) Recent Developments in Modeling Preferences: Uncertainty and Ambiguity Journal of Risk and Uncertainty 5(4): 325-370. 11. Caro J. J., Getsios D., Caro I., Klittich W. S. and O’Brien J. A. (2004) Economic Evaluations of Therapeutic Interventions to Prevent Type 2 Diabetes in Canada. Diabetic Medicine 21(11): 1229-1236. 12. Coyle D. (1996) Statistical Analysis in Pharmacoeconomic Studies: A Review of Current Issues and Standards. PharmacoEconomics 9(6): 506-516. 13. Deb P. and Burgess J. F. (2003) A Quasi Experimental-Comparison of Econometric Models for Health Care Expenditures, Hunter College Department of Economics Working Papers, 212. 14. Doubilet P., Begg C. B., Weinstein M. C., Braun P. and McNeil B. J. (1985) Probabilistic Sensitivity Analysis Using Monte Carlo Simulation. A Practical Approach. Medical Decision Making 5(2): 157-177. 15. Drummond M. F., Sculpher M. J., Torrance G. W., O’Brien B. J. and Stoddart G. L. (2005) Methods for the Economic Evaluation of Health Care Programmes, Third Edition, Oxford University Press, New York. 16. Edlin R., McCabe C., Hulme C., Hall P. and Wright J. (2015) Cost Effectiveness Modelling for Health Technology Assessment - A Practical Course. Springer International Publishing, Switzerland. 17. Eugene N., Lee C. and Famoye F. (2006) Beta-Normal Distribution and Its Applications. Communications in Statistics-Theory and Methods 31(4): 497-512. 18. Fenwick E., Claxton K. and Sculpher M. (2001) Representing Uncertainty: The Role of Cost-Effectiveness Acceptibility Curves. Health Economics 10(8): 779-787. 19. Fryback D. G., Chinnis J. O. and Ulvila J. W. (2001) Bayesian Cost-Effectiveness Analysis An Example Using the GUSTO Trial. International Journal of Technology Assessment in Health Care 17(1): 83-97. 20. Hunink M. G., Bult J. R., de Vries J. and Weinstein M. C. (1998) Uncertainty in Decision Models Analyzing Cost-Effectiveness: The Joint Distribution Incremental Costs and Effectiveness Evaluated with a Nonparametric Bootstrap Method. Medical Decision Making 18(3): 337-346. 21. Kontodimopoulos N., Pappa E., Papadopoulos A.A., Tountas Y. and Niakas D. (2009). Comparing SF-6D and EQ-5D Utilities across Groups Differing in Health Status. Quality of Life Research 18(1) :87-97. 22. Liebl A. (2007). Costs Involved in the Early and Late Phases of Diabetes Mellitus. Internist (Berl) 48(7): 708-714. 23. Manning W. (2008) Dealing with Skewed Data on Costs and Expenditures. In ed. Jones A.M. The Elgar Companion to Health Economics, Second Edition, Edward Elgar Publishing, Inc., Massachusetts, USA. 24. McDonald J. B. and Xu Y.J. (1995) A Generalization of the Beta Distribution with Applications. Journal of Econometrics 66(1-2): 133-152. 25. Neumann A., Schwarz P. and Lindholm L. (2011) Estimating Cost-Effectiveness of Lifestyles Intervention Programmes to Prevent Diabetes Based on an Example from Germany: Markov Modelling. Cost Effectiveness and Resource Allocation 9(17): 1-13. 26. Özgen H. ve Tatar M. (2007) Sağlık Sektöründe Bir Verimlilik Değerlendirme Tekniği Olarak Maliyet Etkililik Analizi ve Türkiye’de Durum. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi 10(2): 109-137. 27. Purutçuoğlu V. (2013) Inference of the Stochastic MAPK Pathway by Modified Diffusion Bridge Method. Central European Journal of Operations Research 21(2): 415-429. 28. Sarı K. ve Güngör C. (2007) Tedarikçi Yönelimli Envanter Yaklaşımının Tedarik Zinciri Performansına Etkileri. İTÜ Dergisi/ Seri D Mühendislik 6(2): 29-40. 29. Schuffham P. and Carr L. (2003) The Cost-Effectiveness of Continuous Subcutaneous Insulin Infusion Compared with Multiple Daily Injections for the Management of Diabetes. Diabetic Medicine 20(7): 586-593. 30. Sonnenberg F. A. and Beck J. R. (1993) Markov Models in Medical Decision Making: A Practical Guide. Medical Decision Making 13(4): 322-338. 31. Süt N., Türe M. ve Şenocak M. (2007) Sağlık Alanında Karar Vermede Döngüsel Süreçlerin Kullanımı: Bir Markov Model Uygulaması. Trakya Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi 24(2): 109-113. 32. Swamee P. K. (2002) Near Lognormal Distribution. Journal of Hydrologic Engineering 7(6): 441-444. 33. Tatar M. ve Wertheimer A. I. (2010) Sağlık Teknolojilerinin Değerlendirilmesi İlaç Geri Ödeme Kararları İçin Bir Model Önerisi, MN Medikal & Nobel, Ankara. 34. Thompson S. G. and Nixon R.M. (2005) How Sensitive are Cost-Effectiveness Analyses to Choice of Parametric Distributions? Medical Decision Making 25(4): 416-423. 35. Tuomilehto J., Lindström J., Eriksson J. G., Valle T. T., Hamalainen H., Ilanne-Parikka P., Keinanen-Kiukaanniemi S., Laakso M., Louheranta A., Rastas M., Salminen V. and Uusitupa M. (2001) Prevention of Type 2 Diabetes Mellitus by Changes in Lifestyle Among Subjects with Impaired Glucose Tolerance. New England Journal of Medicine 344(18): 1343-1350. 36. van Baal P., Meltzer D. and Brouwer W. (2016) Future Costs, Fixed Healthcare Budgets, and the Decision Rules of Cost-Effectiveness Analysis. Health Economics 25(2): 237-248.
Toplam 1 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Songül Çınaroğlu

Yayımlanma Tarihi 29 Haziran 2018
Yayımlandığı Sayı Yıl 2018 Cilt: 21 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Çınaroğlu, S. (2018). Maliyet Değer Analizi Sonuçlarının Parametrik Olasılık Dağılımlarına Karşı Duyarlılığı: Bir Markov Zinciri Monte Carlo Simülasyonu Uygulaması. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 21(2), 227-242.
AMA Çınaroğlu S. Maliyet Değer Analizi Sonuçlarının Parametrik Olasılık Dağılımlarına Karşı Duyarlılığı: Bir Markov Zinciri Monte Carlo Simülasyonu Uygulaması. HSİD. Haziran 2018;21(2):227-242.
Chicago Çınaroğlu, Songül. “Maliyet Değer Analizi Sonuçlarının Parametrik Olasılık Dağılımlarına Karşı Duyarlılığı: Bir Markov Zinciri Monte Carlo Simülasyonu Uygulaması”. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi 21, sy. 2 (Haziran 2018): 227-42.
EndNote Çınaroğlu S (01 Haziran 2018) Maliyet Değer Analizi Sonuçlarının Parametrik Olasılık Dağılımlarına Karşı Duyarlılığı: Bir Markov Zinciri Monte Carlo Simülasyonu Uygulaması. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi 21 2 227–242.
IEEE S. Çınaroğlu, “Maliyet Değer Analizi Sonuçlarının Parametrik Olasılık Dağılımlarına Karşı Duyarlılığı: Bir Markov Zinciri Monte Carlo Simülasyonu Uygulaması”, HSİD, c. 21, sy. 2, ss. 227–242, 2018.
ISNAD Çınaroğlu, Songül. “Maliyet Değer Analizi Sonuçlarının Parametrik Olasılık Dağılımlarına Karşı Duyarlılığı: Bir Markov Zinciri Monte Carlo Simülasyonu Uygulaması”. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi 21/2 (Haziran 2018), 227-242.
JAMA Çınaroğlu S. Maliyet Değer Analizi Sonuçlarının Parametrik Olasılık Dağılımlarına Karşı Duyarlılığı: Bir Markov Zinciri Monte Carlo Simülasyonu Uygulaması. HSİD. 2018;21:227–242.
MLA Çınaroğlu, Songül. “Maliyet Değer Analizi Sonuçlarının Parametrik Olasılık Dağılımlarına Karşı Duyarlılığı: Bir Markov Zinciri Monte Carlo Simülasyonu Uygulaması”. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, c. 21, sy. 2, 2018, ss. 227-42.
Vancouver Çınaroğlu S. Maliyet Değer Analizi Sonuçlarının Parametrik Olasılık Dağılımlarına Karşı Duyarlılığı: Bir Markov Zinciri Monte Carlo Simülasyonu Uygulaması. HSİD. 2018;21(2):227-42.