Metodické aspekty hodnocení nákladové efektivity onkologické péče z hlediska dostupnosti a analýzy klinických dat

Edukační přehled literatury vymezuje specifika onkologické péče ve vztahu k metodice hodnocení nákladové efektivity (CEA). Je zdůrazněn přínos obou hlavních zdrojů dat pro CEA: klinických studií a dat z reálné klinické praxe. Článek rozebírá požadavky na informační vstupy CEA, dostupnost potřebných dat, jejich využití, limity i rizika zkreslení. Kriticky je hodnocena dostupnost datových zdrojů v podmínkách českého zdravotnictví.

Summary

Dušek, L., Kandrnal, V., Brabec, P., Demlová, R., Koptíková, J., Gregor, J., Vyzula, R., Fínek, J. Methodical aspects of cost-effectiveness evaluation of cancer care in terms of availability and clinical data analysis

Educational review of literature defines specific attributes of cancer therapy in relation to requirements of cost effectiveness analyses (CEA). Contribution of two principal sources of data is discussed and compared: outcomes from clinical trials and data collected in clinical practice. Review addresses methodical aspects related to information inputs for CEA and problems with data accessibility in hospital information systems; usage value of different types of data, limits and risks of bias are discussed as well. Critical analysis evaluates accessibility of clinical data in the Czech health care system.

Na hodnocení nákladové efektivity (Cost Effectiveness Analysis, CEA) zdravotnických technologií je nutno nahlížet jako na metodický koncept, který hraje v ekonomicky limitovaném zdravotnictví významnou roli. Ta se odráží i v rostoucí poptávce po ekonomických klinických datech i jejich zpracování a následně v přibývajícím množství publikovaných studií.(1) CEA je také stále častěji podkladem pro závažná rozhodnutí o dostupnosti a využitelnosti léčebných i diagnostických postupů.(2, 3) Z tohoto důvodu je nutné v metodice CEA uplatňovat vysoký stupeň standardizace, a to zejména v následujících oblastech:(4, 5)

• právní rámec pro zadávání, kontrolu a využití závazných studií CEA na úrovni státu s jasně delegovanými institucionálními pravomocemi;
• plánování a design studií CEA odpovídající standardům klinického hodnocení účinnosti léčby;
• metodika analýz a předepsané postupy;
• vstupní data a jejich validace.

V praxi bohužel nejsou výše uvedené principy standardizace vždy naplněny, což může být zdrojem vážných zkreslení, dezinterpretací nebo dokonce zneužití analýz. Někdy jsme bohužel svědky i situace, kdy standardní metodikou nevládnou ani státem řízené instituce, které CEA vyžadují jako podklad pro svá rozhodování. Cílem této práce je provést výčet hlavních metodických předpokladů a kroků, které souvisejí s daty vstupujícími do CEA a s jejich analýzou pro oblast onkologické péče. Kvalitní data jsou nezbytným předpokladem jakéhokoli hodnocení zdravotnických technologií. Pokud nejsme schopni zajistit relevantní informační podklady, selže následně i vysoce standardizovaná a validovaná metodika hodnocení. Článek rozebírá požadavky na informační vstupy CEA, dostupnost potřebných dat, jejich využití, limity i rizika zkreslení. Kriticky je hodnocena dostupnost datových zdrojů v podmínkách českého zdravotnictví.

Znalostní a informační vstupy nutné pro hodnocení nákladové efektivity

CEA vyžaduje především znalost účinnosti (efektivity) hodnocené technologie, a to nejen ve srovnání s placebem (efficacy), která je prokazována v randomizovaných klinických studiích. CEA je založena na analýzách skutečné terapeutické účinnosti v reálné klinické praxi (effectiveness). Mezi těmito dvěma mírami může být i velmi významný rozdíl. Pokud bychom při hodnocení léčby vycházeli pouze z oficiálně publikovaných klinických studií, pak by nám v celkovém obraze chyběla až většinová kohorta pacientů a rizikových stavů, které do klinických studií nelze z různých důvodů zařadit. Přehledy mezinárodní onkologické literatury ukazují, že do publikovaných studií bývá zařazena menšina dospělých onkologických pacientů a výsledky tedy nemusí být populačně reprezentativní.(6, 7) Nadto je známou skutečností, že k oficiální publikaci se snáze propracují studie s pozitivním výsledkem.(8) Rizika zkreslení tedy neexistují jen v metodice klinických studií, ale i při hodnocení výsledků a při jejich zveřejňování.

Existují publikované přehledy literatury dokládající publikační selekci studií.(9) Tyto skutečnosti zde neuvádíme jako kritiku medicíny založené na důkazech. Pouze na základě dat z observačních studií bychom nemohli exaktně posoudit účinnost nových léků a technologií; zde mají randomizované klinické studie nezastupitelnou úlohu. Avšak rostoucí nákladovost a také heterogenita léčebných postupů vyvolávají poptávku po reprezentativních datech přímo z reálné klinické praxe.
Hodnocení effectiveness by mělo přinést nezkreslený obraz reálné klinické praxe a v ní dosahovaných výsledků dané léčby. Je přitom nutné brát do úvahy nejen hodnocenou technologii (léčebný výkon, lék apod.), ale všechny diagnostické a léčebné úkony, které celkový výsledek ovlivňují a podmiňují (dostupnost léčby, dodatečná diagnostika, řešení komplikací, podpůrná terapie apod.).

Odpovědné hodnocení musí zahrnovat ucelené fáze léčby a mělo by respektovat základní danosti určené metodikou hodnocení zdravotnických technologií (Health Technology Assessment, HTA). Ačkoli je v souvislosti s nákladovou efektivitou nejčastěji skloňována farmakoekonomika, tedy hodnocení léčiv, stejné principy hodnocení jsou uplatnitelné u jakékoli zdravotnické technologie. V této souvislosti je vhodné citovat základní principy hodnocení HTA uveřejněné v technické zprávě sítě EUnetHTA:(10)

• prováděná hodnocení musí sledovat jako základní cíl prospěch pacientů, hodnocení musí být komplexní a nikoli zaměřená pouze na finanční stránku poskytování péče;
• komplexní hodnocení nesmí být orientováno pouze na léky, důležité je zasáhnout i ostatní technologie, včetně prevence;
• hodnocení by mělo podporovat účinné a přínosné inovace;
• je nutné klást důraz na exaktní dokazování účinnosti a přidané hodnoty analyzovaných technologií.

Mnohé čtenáře jistě napadne otázka, proč ve sdělení o nákladové efektivnosti rozebíráme principy hodnocení zdravotnických technologií. Tato zdánlivě jednoduchá otázka směřuje k safocusmotným základům metodologie hodnocení. HTA je komplexní metodický nástroj hodnotící klinické, ekonomické, etické i právní aspekty zdravotnických technologií.(11) Jeho využití je zárukou relevantních výstupů, ve kterých nepřevažuje čistě lékařské nebo naopak ekonomické hledisko. Exaktní, vědecky podložené hodnocení přínosu dané technologie je základem všech analýz. Vlastní kalkulace souvisejících nákladů na základě různých scénářů (hledisko plátce péče, poskytovatele, společnosti) je pak neoddělitelnou součástí komplexního posuzování. Metodiku CEA tedy nelze separovat od metodiky HTA, neboť jde o vzájemně se doplňující koncepty.

Hodnocení nákladové efektivity musí standardizovat jasná metodika

Hodnocení nákladové efektivity by mělo provázet novou technologii od samého počátku jejího vývoje a ekonomické aspekty by měly být sledovány již při plánování klinických studií fáze III zaměřených na účinnost. Ovšem i zpětné hodnocení nákladové efektivity je legitimní, může odhalit vážné problémy s využíváním dané technologie, nečekané problémy bezpečností terapie či nedostatečnou standardizaci klinických postupů. Hodnocení CEA ale nelze zneužít k relativizaci nebo dokonce změnám standardních léčebných postupů, tedy léčby lege artis. Je-li daná metoda léčby již jednou povolena, pak by měla být pro pacienty dostupná a „ad hoc“ analýzy nákladů nemohou tento fakt relativizovat. Situaci může změnit pouze politické rozhodnutí, které stanoví hranici přijatelné ceny (ochota hradit danou léčbu z veřejných prostředků, tzv. willingness to pay threshold), a tím určí referenční cenu, při které lze v daných ekonomických podmínkách danou technologii používat.

Příkladem takového koncepčního rozhodování na základě ověřených důkazů je například činnost britské agentury NICE (National Institute for Clinical Excellence).(12) Zatímco hodnocení účinnosti a kvality léčebné péče je exaktní a metodicky určitelnou analýzou, nákladová efektivita přidává do procesu nový rozměr, neboť posuzuje schopnost dosažení žádoucího účinku s využitím určitých, přijatelných nákladů na terapii. Stanovení hranice ještě přijatelných nákladů je úkol spíše politický, zvláště slouží-li výsledná hodnota jako práh (threshold) pro povolování nových technologií a léků. Pro dosažení úspěchu hodnocení je nutná spolupráce analytické a politické složky, jen tak se systém vyvaruje škodlivých extrémů. Těmi může být nekontrolované zavádění inovací anebo naopak zneužití procesu CEA pouze pro dosažení krátkodobých úspor.

Jako velmi krátkozrakou je také nutno odmítnout strategii, kdy se daný zdravotnický systém zaměřuje v hodnocení efektivnosti pouze na drahé a moderní technologie. K významným problémům a k defraudaci značných finančních objemů může dojít rovněž u široce používané, byť jednotkově levné, tedy „běžné“ léčby. A naopak, drahé a moderní technologie, jsou-li dobře cílené na indikované skupiny pacientů, mohou být z dlouhodobého hlediska vysoce efektivní.(13) CEA není možné zaměňovat za prosté finanční ocenění léčebného postupu.(14) CEA je z definice komparativní analýzou, která vztahuje do relace k referenční skupině (pacienti léčení standardním, dosud užívaným nebo jinak definovaným postupem) efekt dosažený nově posuzovaným postupem. Získaný nebo očekávatelný přírůstek v zdravotním účinku je vztažen k rozdílu ceny obou srovnávaných postupů. Hodnocení je samozřejmě silně ovlivněno výběrem komparátoru, variabilitou hodnocených dat a také typem použitého cílového parametru, kterým se měří účinek léčby.

Pro odpovědnou aplikaci CEA v reálné klinické praxi tedy musí existovat jasný metodický předpis, který určí potřebné vstupy, metodiku analýz včetně přijatelných komparátorů a také interpretaci a využitelnost výstupů. Bez metodiky nemají ad hoc hodnocení valný význam, neboť mohou být zkresleny již samotnými vstupy. Metodika CEA by měla určovat perspektivy a adekvátní techniku hodnocení, způsob práce se vstupními informacemi a jejich vážení, způsob kalkulace a diskontace nákladů a přínosů, míry použitelné pro kvantifikaci přínosů, analýzy dopadu na rozpočet a analýzy citlivosti a věrohodnosti výsledků. Z hlediska analýzy využitých dat je metodický předpis důležitý zejména v následujících třech oblastech:

• Statistická síla provedených srovnání. Vstupují-li do CEA data přímo z klinické praxe, je nutné stanovit adekvátní velikost vzorku s ohledem na sledované parametry a dostatečnou statistickou sílu použitých testů.(15) U neadekvátně malých vzorků dat nelze garantovat věrohodnost výsledků a provedené komparace mohou chybně vést k závěru o srovnatelnosti léčebných postupů. Toto riziko hrozí především u vzácných onemocnění anebo v situaci, kdy je analýza uspíšena a provádí se krátce po vstupu dané technologie na trh a získatelná data nejsou ještě reprezentativní. Doložení statistické síly použitých srovnání je nutno považovat za nezbytnou podmínku věrohodnosti závěrů.(16)

• Analýza srovnatelnosti skupin. Při výběru vhodného komparátoru je nutné doložit nejen klinickou relevanci a srovnatelnost, ale také statistickou srovnatelnost porovnávaných zdrojů dat (např. data z klinické studie vs. data z reálné praxe a srovnatelnost struktury srovnávaných skupin pacientů).(17) Otázka srovnatelnosti se týká také metaanalýz a analýz spojujících data z různých zdrojů.(18)

• Analýza citlivosti, spolehlivosti a rozbor neurčitosti závěrů. V závazných hodnoceních nelze prezentovat pouhý poměr dvou hodnot, výsledky musí být podloženy analýzou citlivosti a rozborem variability ve vztahu k věrohodnosti či neurčitosti závěrů.(19) Literatura doporučuje aplikaci zejména dostatečně robustních, neparametrických metod.(20)

Specifika hodnocení nákladové efektivity v onkologii

Významným specifikem onkologie je heterogenita nádorových onemocnění a s ní související rozmanitost léčebných strategií, která se nutně promítá i do designu klinických studií.(21) Naopak jednotícím prvkem jsou cíle diagnostiky a terapie směřující k včasnému záchytu méně pokročilých stadií nemoci a následně k úplnému odstranění nádoru z těla. Těchto cílů je ale u různých diagnostických skupin dosahováno odlišnými prostředky, což omezuje univerzální metodiky hodnocení. Je rovněž nutné zmínit různý stupeň standardizace diagnostických a léčebných postupů, který vymezuje tři velké směry současné onkologie:

• Pediatrická onkologie řeší diagnostiku a léčbu většiny diagnóz podle mezinárodně standardizovaných protokolů a také hodnocení výsledků péče má protokolární garanci a validitu; z tohoto hlediska může být léčba nádorů dětského věku modelem i pro ostatní oblasti onkologie.
• Hematoonkologie dospělých je typická vysokým stupněm standardizace postupů; dalším specifikem je rozvíjející se riziková stratifikace pacientů dle prognostických markerů včetně molekulárněgenetických a cytogenetických parametrů.
• Onkologie solidních nádorů dospělých představuje nejméně standardizovanou oblast onkologie, ačkoli i v této oblasti existují definované léčebné standardy; největším problémem jsou pokročilá stadia onemocnění.

Následující výčet uvádí nejvýznamnější fakta a specifika, která je při hodnocení onkologické péče nutné respektovat. Řada z nich značně odlišuje onkologii od ostatních klinických oborů a komplikuje přímočarou klasifikaci léčebných postupů pouze pomocí diagnostických skupin nebo aplikované léčby, což je základem např. systému DRG (Diagnosis-Related Groups):

• Odlišný etiologický původ i vývoj různých diagnostických skupin zhoubných nádorů. Diagnostická různorodost mění spektrum hodnocených parametrů a omezuje univerzální řešení analýz.
• Zásadní význam diagnostiky a určení rizikovosti nádorového onemocnění. Včasná a správná diagnóza rozhoduje nejen o identifikaci nemoci, ale i o správném zařazení pacienta do rizikové skupiny a o strategii léčby. V onkologii tak diagnostika přímo podmiňuje další kroky a dosažené (nebo dosažitelné) výsledky. Nejde pouze o určení diagnózy samotné, ale o stanovení klinického stadia onemocnění nebo jinak definované rizikové kategorie.
• Různorodost cílů terapie daná pokročilostí nemoci a stavem pacienta. Cíle terapie se liší mezi stavy kurabilními (možná protinádorová terapie s cílem vrátit plné zdraví) a inkurabilními (omezené možnosti terapie cílené například k zlepšení kvality života). V léčbě inkurabilních stavů jsou však značné variace v závislosti na stavu pacienta a možnostech paliativní léčby ve smyslu prodloužení života pacienta. S tím korespondují i náklady na paliativní léčbu, které se v rámci diagnosticky homogenní skupiny mohou lišit i v řádech miliónů Kč.
• Objektivně omezené reálné možnosti léčby. V onkologii je v rámci každé diagnostické skupiny známa hranice (daná pokročilostí nemoci nebo rizikovými faktory), kde účinnost dostupné léčby klesá a nelze očekávat úplné vyléčení pacienta. Tato skutečnost musí být respektována při hodnocení výsledků léčby.
• Posloupnost kroků v diagnosticko-léčebném procesu. Hodnocení léčby v onkologii musí respektovat vývoj pacienta od diagnostiky přes primární léčbu a léčbu následných možných relapsů (progresí) nemoci. Aplikace stejné léčby v různých fázích vývoje nemoci může mít objektivně zcela jiné výsledky i náklady. Znalost vývoje nemoci a respektování fází léčebné péče jsou nutným předpokladem smysluplného hodnocení výsledků.
• Toxicita protinádorové terapie může být sama příčinou komplikací a zdravotních intervencí. Hodnocení bezpečnosti léčby je významnou složkou analýz v onkologii.
• Nutnost sledování onemocnění i po skončení primární léčby. Krátkodobé pozitivní výsledky léčby (terapeutická odpověď) nemusí korelovat s dlouhodobými výsledky (celkové přežití). Velký důraz je kladen na pravidelná vyšetření dispenzarizovaných pacientů a na včasnou diagnostiku případného relapsu nebo progrese onemocnění.
• Integrující charakter dlouhodobých ukazatelů kvality v onkologii. Informační hodnota některých dlouhodobých ukazatelů je snížena tím, že se do nich promítají různé vlivy, které již s terapií nesouvisí (např. při hodnocení celkového přežití). U méně rizikových diagnóz a zdravotních stavů s dobrým dlouhodobým přežitím pacientů jsou tyto parametry obtížně interpretovatelné ve vztahu k léčbě nemoci.
• Časté změny v analyzovaných parametrech. U některých diagnóz je nutné počítat s intenzívním vývojem diagnostických a terapeutických postupů, které mění rizikové stratifikace pacientů a komplikují retrospektivní analýzy a volbu vhodných komparátorů pro srovnávací analýzy.
• Nástup personalizované medicíny, který zásadně přispívá k detailní diagnostické a rizikové typologii pacientů a snižuje význam zastřešujících diagnostických skupin. V rámci jedné diagnózy může existovat několik např. molekulárně biologicky definovaných skupin s významně rozdílnou léčbou a prognózou vývoje nemoci.
• Prostor pro volbu pacienta (přerušení léčby, odmítnutí léčby), který může zkomplikovat vývoj onemocnění bez vztahu k poskytované péči a její kvalitě.

Důsledky výše uvedených specifik pro metodiku HTA i CEA jsou zásadní:
• není možné uplatnit univerzální koncept hodnocení pro všechny zhoubné nádory;
• léčba je dlouhodobá až doživotní a může se v čase zásadně měnit v reakci na vývoj nemoci;
• vývoj nemoci (progrese, relapsy) je zásadní a vyžaduje komplexní hodnocení, opatření zdánlivě úsporná v časných fázích léčby se mohou velmi prodražit v pozdějším období;
• léčba a její dosažitelné výsledky jsou determinovány řadou faktorů, včetně molekulární, cytogenetické a genetické typologie nádoru, diagnóza sama není v řadě případů dominantně určující faktor.

Je patrné, že onkologická léčba je úzce provázaná s prediktivními a prognostickými markery onemocnění a nelze ji určovat a hodnotit pouze na základě vlastní diagnózy. Molekulárněgenetické technologie vedou k dalšímu rozšiřování panelu markerů a směřují jejich dopad až na úroveň jedince; nastupuje nová, molekulárněgenetická klasifikace nemocí.(22) Tímto nezadržitelným vývojem se onkologie ještě více oddaluje od zmíněného konceptu DRG. Všechna výše uvedená specifika zvyšují nároky na kvalitní a komplexní data z klinické praxe. Bez datových podkladů nelze moderní onkologickou péči hodnotit, ostatně kvalitní informační základna je i jedním z předpokladů rozvoje personalizované medicíny.(23) V onkologii je také závažnou otázkou věk pacientů indikovaných k terapii, neboť většina onkologických onemocnění se týká osob ve vyšším až vysokém věku. Tento problém se vztahuje k věkové standardizaci, resp. vážení výstupů CEA. Věkově specifickými váhami můžeme preferovat např. dosažený efekt QALY u mladších pacientů oproti starším osobám. V literatuře je tento aspekt diskutován značně rozporuplně. Na jedné straně je zdůrazňován princip sociální rovnosti a ekvity péče, bez ohledu na věk.(24) Na straně druhé zaznívají společensky podložené závěry, že při limitovaných zdrojích je legitimní preferovat dosažitelný účinek v nižším věku, i s ohledem na střední dobu dožití dané populace.(25, 26)

Onkologická péče a klasifikace zdravotních stavů

Typová rozmanitost a dynamika vývoje nádorových onemocnění předurčuje také heterogenitu využitelných cílových parametrů hodnocení (end-points). Jak ukazuje přehled v Tab. 1, k dispozici máme širokou škálu indikátorů účinnosti a bezpečnosti diagnostiky a léčby onemocnění. Všechny tyto ukazatele lze zapojit do definice zdravotního stavu pacienta pro potřeby CEA. Žádný ukazatel nelze označit za univerzálně nejvýhodnější a nejlepší. Podle typu sledovaného problému může jít i o ukazatele bezpečnosti léčby (snížení počtu komplikací, život bez chronických následků terapie apod.), hodnocení léčebné odpovědi nebo přežití a samozřejmě také o kvalitu života.
Výčet ukazatelů v Tab. 1 nechce zpochybnit výsadní postavení cílového parametru CEA, kterým je tzv. QALY (quality-adjusted life years). Standardizované roky kvalitního života získané aplikací léčebné technologie jsou jednoznačně nejcitovanějším podkladem CEA.(27) Výhodou QALY je, že provazuje dosažený zdravotní účinek s délkou života a hodnotí tak i dobu trvání získaného účinku. Jde o univerzální ukazatel kombinující kvalitu s kvantitou, umožňující srovnání léčených technologií napříč diagnózami a klinickými obory.

Tab. Příklady parametrů využitelných pro klasifikaci zdravotních stavů pro zdravotnické technologie v onkologii. Všechny uvedené ukazatele jsou příkladem vyjádření účinku nebo benefitu onkologické diagnostiky a terapie. Jejich hodnocení je možné provést pro celé období, kdy je pacient léčen, nebo pro jednotlivé fáze léčebné péče. U všech ukazatelů musí být respektována homogenita hodnocených skupin pacientů v pokročilosti onemocnění, tedy hodnocení je možné pouze v rámci jednotlivých klinických stadií nebo jiných kategorií určujících rizikovost stavu pacienta. Všechny ukazatele lze vztáhnout k finančním nákladům.

Avšak i metodicky zavedený odhad QALY je v literatuře kriticky rozebírán, především pro problémy s interpretací a s metodami odhadu.(28) Nejčastěji diskutovaným problémem je univerzální použití hodnot QALY v oblastech medicíny bez dořešených standardů klasifikace zdravotních stavů a stavů souvisejících s vývojem nemoci.(29) Existují i metodické problémy související s výpočtem QALY a jeho relací k nákladům.(30) Řada potíží vzniká při populačním zobecňování hodnot QALY, které musí být podloženo sledováním populace podle standardizovaných protokolů.(31) Každý z parametrů uvedených v Tab. může být v určitém kontextu využit pro definici a klasifikaci zdravotního stavu onkologických pacientů, záleží pouze na perspektivě hodnocení. Můžeme tak definovat období kvalitního života bez komplikací, bez toxických projevů protinádorové terapie, roky či měsíce kvalitního života bez progrese nádoru či roky života do úmrtí (celkové přežití). Různé fáze protinádorové léčby a různé technologie budou vyžadovat různé cílové parametry.

Lze shrnout, že hodnocení komplexní léčby chronických onemocnění by nemělo být jednorozměrné a mělo by pracovat s robustní sadou více ukazatelů současně. Žádný ukazatel by neměl být využíván bez náležitě zpracované metodiky, která doloží jeho interpretační hodnotu s ohledem na dosažený zdravotní účinek. Při výběru cílových parametrů hodnocení technologií v onkologii musí být zvažována zejména následující kritéria:
• Využitelnost pro danou fázi onemocnění. U méně pokročilého onkologického onemocnění jsou vhodnější krátkodobé parametry účinnosti a naopak u pokročilých stadií nebo u onemocnění ve fázi relapsu či progrese nabývají na větším významu parametry kvantifikující přežití a kvalitu života.
• Časová dostupnost. Úspěchy onkologické léčby dnes u většiny nádorů zachycených v méně pokročilém stavu zaručují dlouhodobé přežití. Pokud bychom v takovém případě zvolili jako cílový parametr QALY nebo celkové přežití, budeme potřebovat 10 i více let k získání relevantních dat z klinické praxe. Výsledné hodnoty pak již nemusí vypovídat o vlivu historicky vzdálené onkologické terapie.
• Interpretační hodnota a variabilita. Je velmi důležité, aby zvolený ukazatel poskytoval na dosažitelném souboru dat interpretovatelné výsledky. Některá onkologická onemocnění spadají do kategorie vzácných onemocnění a jejich nízká incidence znemožňuje relevantní analýzu přežití. Pro poslední fáze paliativní léčby onkologických onemocnění je obtížné volit vhodný léčebný komparátor, neboť nově příchozí léky a technologie mohou být lékem poslední volby apod.
• Provozní dostupnost kvalitních dat je zásadním hlediskem, na které by měly brát ohled zejména instituce pracující s CEA za účelem povolování určité terapie v dané zemi. Není-li možné získat dostatečně reprezentativní a kvalitní data, pak je sebelepší ukazatel k nepotřebě. Hodnocení prováděná na neverifikovaných datech mohou být zavádějící a závěry z nich vyvozené nepřípustné ze společenského hlediska, neboť mohou poškozovat cílovou skupinu pacientů či narušovat princip ekvity péče.(32)
• Možnost populačního zobecnění závěrů hodnocení. Řada ukazatelů kvality a indikátorů zdravotního účinku, včetně přežití a QALY, je odhadována přímo z experimentálních nebo klinických dat. Nicméně onkologická péče patří mezi intervence s výraznou věkově specifickou mortalitou, často v dlouhodobém časovém horizontu. Z tohoto důvodu je nutné hodnoty přežití zobecňovat pomocí populačních modelů.(33)

Zdroje dat pro hodnocení v reálné klinické praxi

Základním předpokladem úspěšné realizace CEA je dostupnost potřebných dat, což v podmínkách moderního zdravotnictví není podmínka jednoduchá. Již samotná data o léčebných nákladech jsou poměrně komplexní a strukturovaná, neboť ucelené analýzy vyžadují kvantifikaci přímých i nepřímých zdravotních nákladů. Získání znalosti o všech komponentách často vyžaduje spolupráci více typů zdravotnických zařízení a plátců zdravotní péče, a to i u poměrně jednoduchého onemocnění. Avšak zhoubné nádory představují velmi složitý systém, u kterého lze uspokojivých výsledků léčby dosáhnout pouze spoluprací více klinických oborů. Nadto jde o chronické onemocnění, kde musíme počítat s rizikovým vývojem v čase a s migrací pacientů. Komplexnosti onemocnění pak musí odpovídat i struktura dat, která jej mají popsat. Obr. 1 schematicky popisuje koncepční model systému, který v principu zahrnuje tři základní dimenze:

• Dimenze 1: riziková typologie nemoci, především jeho pokročilost, předurčuje náklady na léčbu, její složitost i dosažitelné výsledky. Příkladem těchto dat může být klinické stadium onemocnění, které má pro hodnocení ekonomiky léčby větší význam než diagnóza sama. Nastupující éra personalizované medicíny přináší v tomto směru doslova revoluci a riziková typologie dnes může zahrnovat i rozsáhlá cytologická, genetická nebo molekulárněbiologická data.(23, 34) Bez znalosti typu a pokročilosti nemoci je hodnocení léčebných technologií v onkologii nemyslitelné.

• Dimenze 2: longitudinální data o vývoji onemocnění. Návrat primárního onkologického onemocnění ve formě relapsu anebo progrese eskaluje náklady na léčbu až řádově a samozřejmě také zásadně mění prognózu onemocnění. Dlouhodobá až celoživotní dispenzarizace onkologického pacienta je významná také z toho důvodu, že hrozí výskyt dalších primárních malignit, ve stejné nebo jiné lokalizaci.

• Dimenze 3: data o léčebných nákladech, adekvátně strukturovaná. To znamená rozlišení modalit protinádorové terapie, podpůrné péče a řešení komplikací či toxicity.

Obr. 1 Datové dimenze nezbytné pro komplexní analýzy HTA a CEA v oblasti onkologické péče

Je samozřejmě irelevantní představa, že celý tento systém obsáhne jediný informační systém, nutně musíme kombinovat data z více zdrojů. Obr. 2 shrnuje tři základní zdroje dat, které musí být kombinovány, abychom získali adekvátní popis klinické reality a souvisejících nákladů. Žádný z potřebných údajů nelze vynechat; zjednodušení nutně povede ke zkreslení. Odpovědné a komplexní hodnocení CEA v onkologii tedy vyžaduje rozsáhlou spolupráci institucí, zdravotnických zařízení i plátců léčebné péče, a také odborných lékařských společností.

Obr. 2 Komplexní hodnocení zdravotnických technologií a přehled potřebných datových zdrojů

Žádný z uvedených subjektů totiž nemá k dispozici všechna potřebná data a pouze komplexní politika naplňující všechny datové položky umožní realizaci CEA v potřebných úrovních hodnocení,(35) což v onkologii znamená zejména:
• Hodnocení konkrétní léčebné procedury, výkonu, léku, ke kterému potřebujeme podrobná nemocniční data doplněná o specifické údaje z klinických registrů.(36)
• Hodnocení systémových opatření směřujících k optimalizaci managementu onemocnění (záchyt, logistika péče o pacienta, mezioborová spolupráce). Do této oblasti patří i hodnocení vlivu centralizované péče.(37)
• Hodnocení nákladové efektivity protinádorové prevence, zejména populačních screeningových programů, které jsou zacílené na záchyt časných klinických stadií nádorů nebo prekanceróz. Screening má zásadní potenciál snížit následné náklady na léčbu pokročilých stadií onemocnění a stát se nákladově velmi efektivním programem, dokonce i programem náklady šetřícím.(38)

V literatuře nalezneme především ekonomická hodnocení pro screening kolorektálního, mamárního a cervikálního karcinomu, neboť u těchto tří diagnóz byla v prospektivních klinických studiích prokázána jejich účinnost.(39–41) Výše uvedené se samozřejmě týká i českého zdravotnictví a české onkologie. Je zřejmé, že zásadním krokem k rutinnímu provádění analýz CEA v české klinické praxi je konsolidace nemocničních dat a umožnění jejich sdílení mezi zařízeními různého typu. Zdravotní pojišťovny nemohou svými záznamy nemocniční informační systémy nahradit, neboť nesbírají údaje o pokročilosti onemocnění, ani detailní diagnostickou typologii. Dočasné řešení představují klinické registry vedené odbornými lékařskými společnostmi, jejich kapacita je ale omezená a nemůže obsáhnout rozsáhlá nemocniční data. Bohužel právě dostupnost a kvalita nemocničních dat je velkým problémem, a to nejen v ČR.(42)

Pro komplexní hodnocení v klinické praxi potřebujeme propojit následující datové zdroje:
• Diagnostická data a markery (obecně laboratorní data, molekulárněgenetická data, výsledky diagnostických výkonů a zobrazovacích metod). Tyto záznamy jsou v běžném provozu zdravotnických zařízení většinou dostupné v plně parametrické a standardizované podobě.
• Záznamy o diagnostice a léčbě. Tato data jsou v zdravotnických zařízeních parametricky dostupná prostřednictvím výkaznictví plátcům zdravotní péče. Získáváme jasně danou posloupnost výkonů a medikace, včetně záznamů o hospitalizaci.
• Klinické záznamy o stavu pacienta a záznamy o vývoji nemoci. Do této skupiny patří různá klinická skóre, rizikové kategorie nemoci, popis průběhu nemoci a dosahované léčebné odpovědi a také záznamy o nežádoucích účincích souvisejících s léčbou. Z hlediska dostupnosti jde o problematická data, neboť řada klinických záznamů je zaznamenávána v modulech nemocničních informačních systémů bez dostatečné standardizace. Tyto záznamy nelze bohužel nahradit jinými primárními daty, ani je odvodit z laboratorních dat nebo z hlášení plátcům zdravotní péče.

V podmínkách provozu zdravotnických zařízení lze provádět řadu operací s daty, nicméně velkým problémem zůstává parametrizace longitudinálních klinických záznamů. Dalším nedostatkem je provázanost parametrů mezi systémy. Problémem dnešních nemocnic není nedostatek informací, ale jejich využitelnost, nákladovost pořizování a možnost integrace. Systémovým řešením zmíněných problémů by bylo zavedení sjednocené a standardizované elektronické dokumentace pacienta, obsahující záznamy v plně parametrické podobě. Velmi pozitivní roli může v dalším vývoji sehrát plošné zavedení principů a nástrojů eHealth. Zajištění plynulé a dlouhodobé dostupnosti dat z klinické praxe vyžaduje podporu rutinně plněných databází v nemocničních informačních systémech.(43, 44) Funkční systém staví lékaře do odpovídající pozice odborných kontrolorů dat. Mnoho mezinárodních studií a analýz dokládá přínosy plynoucí ze zavedení elektronické dokumentace v klinickém provozu.(42, 45) Sama elektronická dokumentace se tak stává předmětem nákladových analýz jako opatření ovlivňující léčebnou péči.

Elektronizace zdravotnické dokumentace má samozřejmě i své problémy, které se projeví hlavně ve fázi implementace. Zavádění nových systémů se musí maximálně přizpůsobit podmínkám provozu a léčby, především pokud je přímé elektronické zadávání dat požadováno po lékařích. Současné systémy mohou i v této oblasti nabídnout řadu významných inovací, jako jsou možnost on-line kontroly anebo design umožňující kontrolované zadávání dat podpůrným personálem.(46, 47) Základní principy lze shrnout jednoduše takto:
• nekomplikovat strukturu databází požadavky, které nesouvisejí s jejich provozním účelem ve zdravotnickém zařízení a které mají vztah spíše k vizualizaci nebo interpretaci dat;
• maximálně přizpůsobit strukturu elektronické dokumentace a hierarchii zadávaných parametrů logice diagnostických a terapeutických procesů;
• minimalizovat počet zadávaných klinických parametrů, především s ohledem na data, která lze získat z jiných systémů (laboratorní data, administrativní data);
• specifikovat datová pole, u spojitých parametrů s možností výběru používaných jednotek;
• umožnit zadávajícímu personálu textové komentáře k zadávaným položkám.

Efektivní a funkční systém konsolidující nemocniční data a data specializovaných registrů se jistě prosadí i v podmínkách českého zdravotnictví. Je zřejmé, že čím později se tak stane, tím větší budou náklady na jeho zavedení a také ztráty za období bez funkční informační infrastruktury. Stávající separátní hodnocení dílčích a neúplných dat různými institucemi je ve věku personalizované medicíny neudržitelné, což potvrzují zkušenosti ze všech vyspělých států světa.(48, 49) Toto tvrzení platí ve stejné míře rovněž pro státní politiku hodnocení zdravotních technologií z hlediska nákladové efektivity. Bez adekvátního zázemí v klinických datech nelze v systému hodnocení léčebné péče exekutivně uplatňovat měřítka postavená na kvalitě života ani jiné principy CEA.(50) Podpořeno programem Addressing Cancer Disparities in Central and Eastern Europe (Project: National Information System for the Assessment and Communication of Cancer Care Results and Quality in the Czech Republic), Bristol-Myers Squibb Foundation, 2009–2011.


O autorovi: 1Doc. RNDr. Ladislav Dušek, Ph. D., 1MUDr. Vít Kandrnal, 1Ing. Petr Brabec, 1, 2, 3MUDr. Regina Demlová, Ph. D., 1Mgr. Jana Koptíková, Ph. D., 1Mgr. Jakub Gregor, Ph. D., 1, 4prof. MUDr. Rostislav Vyzula, CSc., 5doc. MUDr. Jindřich Fínek, Ph. D.
1Masarykova univerzita, Lékařská fakulta a Přírodovědecká fakulta, Institut biostatistiky a analýz

2Masarykův onkologický ústav, Oddělení klinických hodnocení

3Masarykova univerzita, Lékařská fakulta, Farmakologický ústav

4Masarykův onkologický ústav, Klinika komplexní onkologické péče

5Univerzita Karlova v Praze, Lékařská fakulta a Fakultní nemocnice Plzeň, Onkologické a radioterapeutické oddělení

e-mail: dusek@iba.muni.cz

1)
roky) x AST (U/l
2)
PLT (109/l
3)
OR = 2,36, 95% CI 1,34-4,15, p = 0,003), resp. (OR = 2,42, 95% CI 1,22-4,81, p = 0,01
4)
OR = 3,22, 95% CI 2,28-4,55, p < 0,0001), resp. (OR 2,82, 95% CI 1,91-4,15, p < 0,0001
Ohodnoťte tento článek!