Nákladová efektivita screeningu kolorektálního karcinomu: edukační přehled a modelování účinku programu v České republice

Program screeningu kolorektálního karcinomu prokazatelně snižuje mortalitu i incidenci tohoto nádorového onemocnění, které představuje jeden z nejzávažnějších zdravotních problémů české populace. Důležitou součástí hodnocení programů screeningu po jejich implementaci je analýza nákladové efektivity (CEA). Toto sdělení prezentuje základní metody CEA v edukačním přehledu publikovaných analýz, které jednoznačně potvrzují nákladovou efektivitu screeningu kolorektálního karcinomu. Aplikace modelovacích principů je doložena v prediktivní analýze populačního dopadu českého programu na incidenci onemocnění. Podle postaveného modelu lze i při současné relativně nízké účasti cílové populace ve screeningu (20 %) zabránit do roku 2015 vzniku více než 2000 onemocnění kolorektálním karcinomem.

Summary

Májek, O., Dušek, L., Suchánek, Š., Demlová, R., Kožený, P., Suchý, M., Zavoral, M. Cost-effectiveness of colorectal cancer screening: an educational overview and programme efficacy modeling in the Czech Republic

Colorectal cancer screening programmes have been proved to decrease both mortality and incidence of the disease, which is one of the most important public health concerns in the Czech Republic. Analysis of real-life cost-effectiveness is essential part of programme evaluation after its implementation. This article reviews basic methods for such studies and provides an educational review of published results, which unequivocally confirms cost-effectiveness of colorectal cancer screening. Described modeling principles are demonstrated by performing analysis of impact of the Czech colorectal cancer screening programme. According to modeling results, more than 2,000 colorectal cancer cases can be prevented by year 2015 when current participation level is maintained.

Screening nádorových onemocnění v ČR

Na základě četných vědeckých důkazů s vysokou relevancí (zejména klinických studií a jejich metaanalýz) jsou mezinárodně doporučeny tři screeningové programy: screening nádorů prsu, nádorů tlustého střeva a konečníku a screening nádorů děložního hrdla. Uvedené screeningové programy jsou součástí doporučení Rady Evropské unie ze dne 2. listopadu 2003 (2003/878/EC).(1) Tato doporučení také vymezují organizaci programů, jejíž nezbytnou součástí je funkční informační systém. Pro hodnocení a optimalizaci screeningu jsou nezbytné zejména monitoring screeningového procesu prostřednictvím sběru a hodnocení dat z klinické praxe a monitoring dopadu screeningu prostřednictvím populačních epidemiologických dat. Doporučení Rady EU konkrétně stanoví, že screeningové programy mají být implementovány v souladu s European Guidelines(2–4) a mají být doplněny systémem informační podpory, jehož úkolem je sbírat, uchovávat a hodnotit údaje o všech screeningových testech, doplňujících vyšetřeních a diagnostických závěrech. Schéma tohoto systému v ČR je na Obr. 1.

Obr. 1 Součásti systému informační podpory screeningových programů v ČR a jejich účel

V ČR byl implementován systém sběru dat z diagnostických center zapojených do všech výše zmíněných programů sekundární prevence zhoubných nádorů. Takto získaná data jsou nezbytná pro garanci bezpečnosti programů a hodnocení jejich účinnosti. Většinu údajů nelze získat z jiných zdrojů (populační registry, data plátců apod.), neboť jejich databáze nesbírají detailní diagnostické výstupy screeningového vyšetření. Sběr dat dále podporuje Národní referenční centrum (www.nrc.cz), jehož data umožňují přesné hodnocení dosahovaného pokrytí české populace a dále jsou nepřímou kontrolou správnosti dat sbíraných v jednotlivých centrech. Dostupnost kvalitních dat je také nezbytným předpokladem validního hodnocení nákladové efektivity screeningových programů. V tomto sdělení přinášíme edukační přehled metodologie hodnocení nákladové efektivity se zvláštním zřetelem na program screeningu kolorektálního karcinomu. Sdělení je doplněno komentářem k výsledkům zahraničních studií, které v naprosté většině nákladovou efektivitu a potenciál úspory nákladů u kolorektálního screeningu prokázaly. Dále dokládáme analýzu dopadu programu screeningu kolorektálního karcinomu na incidenci tohoto onemocnění v ČR, která demonstruje popsané modelovací postupy.

Ekonomika poskytování zdravotní péče a screeningové programy

V období napjatých zdravotnických rozpočtů je na místě otázka, zda peníze investované do různých technologií nemohou investovány účelněji, ať již ve zdravotnictví nebo v jiných veřejných službách. Tato otázka je zvláště aktuální u plošných screeningových programů, neboť se jedná o projekty značně nákladné a zároveň zatěžující i zdravé osoby diagnostickými vyšetřeními. Avšak prostřednictvím fungujícího screeningu mohou být vynaložené prostředky v budoucnu ušetřeny na stále nákladnější léčbě pokročilých stadií nádorových onemocnění, neboť léčba pacientů diagnostikovaných v časných stadiích je velmi účinná a přitom relativně levná. Analýza nákladové efektivity dává do vzájemné relace účinky zdravotnických technologií a jejich náklady. V této oblasti rozlišujeme několik metodických přístupů: analýza minimalizace nákladů (Cost-Minimalization Analysis, CMA), analýza nákladové efektivity (Cost-Effectiveness Analysis, CEA), analýza nákladové užitečnosti (Cost-Utility Analysis, CUA), analýza nákladové prospěšnosti (Cost-Benefit Analysis, CBA).(5) Analýza minimalizace nákladů je užitečná výhradně v situaci, kdy se rozhodujeme mezi technologiemi, u kterých byla ukázána ekvivalentní účinnost, pro hodnocení screeningových programů se tedy používá výjimečně. Analýzy nákladové efektivity vztahují náklady technologií k jednotkám účinku (např. získané roky života, snížení výskytu komplikací po léčbě, redukce nádorového ložiska apod.). Jejich speciálním případem jsou CUA, které jako jednotku obvykle uvažují roky života podmíněné jeho kvalitou (Quality-Adjusted Life-Year, QALY). CBA pak uvažuje náklady i účinky ve finančních jednotkách.

Přestože se v analýze kolorektálního screeningu setkáme téměř se všemi zmíněnými metodickými přístupy (např. CUA(6), CBA(7)), v dalším textu se zaměříme zejména na analýzy nákladové efektivity, které jsou nejčastější. Podstatou ekonomicky zaměřených analýz je vždy srovnání několika technologií. Autoři většinou srovnávají náklady a získané roky života, nicméně jako zástupný parametr za náklady může v modelech figurovat např. počet provedených kolonoskopií.(8) V analýze by neměla chybět nulová varianta a zohlednění reálné praxe. Doporučeným postupem je inkrementální analýza, která srovnává každou analyzovanou technologii s „předchozí“ (např. při řazení dle účinnosti) s ohledem na její účinnost (E: effectiveness) a náklady (C: costs). Následující vztah udává výpočet inkrementálního poměru nákladové efektivity pro strategii a ve srovnání se strategií b (incremental cost-effectiveness ratio, ICER):(9)

Výpočet inkrementálního poměru nákladové efektivity

Analýzu je účelné zobrazit do tzv. plochy nákladové efektivity (cost-effectiveness plane, Obr. 2). Tento diagram zobrazuje v x-y grafu náklady a účinnost jednotlivých strategií. Zmíněný obrázek promítá náklady na osu x a účinnost na osu y, lze se však setkat i s opačnou konstrukcí (v takovém případě se poněkud mění níže popsaná interpretace). Výchozí strategie je v průsečíku obou os, další strategie se promítají do plochy grafu. Umístění srovnávaných strategií do různých kvadrantů má různou interpretaci. Pokud je srovnávaná strategie účinnější a levnější než strategie výchozí, nazveme ji dominující; je zřejmé, že půjde o preferovanou variantu. Může ovšem nastat situace zcela opačná, kdy srovnávaná strategie je méně účinná a dražší, v tomto případě dominuje strategie výchozí a její nahrazení nepřichází v úvahu. Nejčastěji je však nová strategie dražší, ale zároveň účinnější a má smysl ptát se na poměr nákladové efektivity (jaká bude cena získaného roku života?). V Obr. 2 jsou vedle nulové varianty vyznačeny screeningové programy označené „A“ (se dvěma různými screeningovými intervaly) a „B“. Je ihned zřejmé, že screening B nemůže být výhodnou variantou, neboť program A ve dvouletém intervalu je nejen levnější, ale zároveň účinnější. Nyní přichází ke slovu inkrementální poměr nákladové efektivity, který se do grafu zobrazuje jako sklon spojnice uvažovaných strategií (vyšší sklon znamená lepší nákladovou efektivitu).

Obr. 2 Plocha nákladové efektivity pro čtyři screeningové strategie

Na Obr. 2 má screening A ve dvouletém intervalu vyšší inkrementální nákladovou efektivitu (tedy nižší cenu za získaný rok života) ve srovnání s nulovou variantou než častější jednoletý screening A ve srovnání se screeningem A ve dvouletém intervalu. Rozhodnutí, zda má být daná strategie nebo technologie proplácena, je politické. Ekonomická výkonnost jednotlivých států určuje jejich možnosti, a tedy i ještě akceptovatelnou cenu za získaný rok života (ochota platit – willingness to pay, WTP). Řada vyspělých států k tomuto rozhodnutí již dospěla a hranici WTP stanovila, např. 44 500 eur ve Velké Británii, 54 000 eur ve Švédsku, nebo 80 000 eur v Nizozemí. Takto eticky citlivá rozhodnutí musí být ovšem podložena kvalitními a populačně zobecněnými modely CEA, při zvážení všech okolností spojených se zavedením nebo zamítnutím příslušné zdravotní technologie. Proto vyspělé státy disponují profesionálními agenturami, které takové podklady nezávisle na politické reprezentaci garantují. Příkladem může být činnost britské agentury NICE (National Institute for Clinical Excellence).(10) Pro Českou republiku by s ohledem na HDP dle metodik WHO a Světové banky bylo adekvátní rozmezí od 24 000 do 36 000 za QALY,(11) nicméně stanovení smysluplné hranice nebylo dosud v ČR provedeno.

Nákladová efektivita screeningu kolorektálního karcinomu

Pro screening kolorektálního karcinomu existuje v současné době značné množství technologických postupů či strategií. Možné screeningové modality zahrnují guajakový test na okultní krvácení do stolice (gTOKS), kvalitativní imunochemický test na okultní krvácení do stolice (iTOKS), kvantitativní imunochemický test na okultní krvácení do stolice (qiTOKS), kolonoskopické vyšetření (CS), flexibilní sigmoideoskopii (FS), test na nádorovou DNA ve stolici, virtuální kolografii, dvoukontrastní irigografii, kapslovou endoskopii a další. Účinné testy je možné kombinovat a poskytovat v různých intervalech, případně je možné stanovit různou hranici pozitivity (tzv. cut-off) u kvantitativních testů. Za takové situace ovšem vzniká množství možných scénářů, které je nezbytné hodnotit s ohledem na účinnost, nákladovou efektivitu, proveditelnost a také z hlediska ochoty občanů k účasti. Např. podle recentních materiálů American College of Gastroenterology zabývajících se kolorektálním screeningem(12) je doporučeným testem kolonoskopie v desetiletém intervalu, pacienti odmítající kolonoskopii by pak měli podstoupit jiný test schopný detekovat prekancerózu a tak předejít zhoubnému nádoru (sigmoideoskopii nebo virtuální kolografii) nebo preferovaný test na časnou detekci kolorektálního karcinomu (iTOKS, qiTOKS). Pro hodnocení různých strategií kolorektálního screeningu může být užitečný nejen výše vysvětlený výpočet ICER, ale i srovnání s nulovou variantou. Pokud část populace odmítá účast na screeningu z důvodu typu screeningového testu, je pro ně relevantní srovnávanou strategií pouze nulová varianta a takto získaný odhad ICER může být pro zdravotní systém akceptovatelný. V kolorektálním screeningu bohužel i nejmodernější testy vyžadují jistou manipulaci se stolicí nebo nepříjemnou přípravu na vyšetření zobrazující tlusté střevo (CT kolonografie, kapslová endoskopie).

Farmakoekonomický model

Komplexní poznatky o účinnosti a nákladnosti zdravotnických technologií jsou jen vzácně dostupné v rámci jediného informačního zdroje. Nejsilnější důkazy poskytují klinické a epidemiologické studie a jejich metaanalýzy, další poznatky pocházejí z analýzy výzkumných zdravotnických databází. Matematické modely umožňují syntetizovat poznatky z různých zdrojů a extrapolovat jejich výsledky pro jiné populace nebo pro delší časový horizont. Modely formalizují popis screeningového procesu, umožňují posoudit vliv jednotlivých parametrů na hospodárnost programu a srovnat více různých screeningových strategií, např. s odlišným nastavením screeningového intervalu.(13, 14)

Rozhodovací strom

Obr. 3 ukazuje zjednodušený model rozhodovacího stromu pro screening kolorektálního karcinomu. Kořenem stromu je jediný, tzv. rozhodovací uzel, jehož větve zobrazují zvažované strategie. Následuje posloupnost tzv. pravděpodobnostních uzlů, kterými lze modelovat různé události za využití známých pravděpodobností těchto událostí (klient přijde na screening, výsledek je pozitivní apod.). Tzv. koncové uzly stromu jsou pak možné výsledky procesu, každé cestě stromem do koncového uzlu odpovídají určité náklady a žádoucí či nežádoucí účinky příslušné strategie. Prostřednictvím rozhodovacího stromu lze dobře popsat screeningové programy zaměřené na krátký časový úsek s rychle dostupnými výsledky (např. prenatální screening vývojových vad). Pro hodnocení screeningu nádorových onemocnění je ale takový model nedostatečný, neboť nezahrnuje přirozený průběh onemocnění. Ohodnocení koncových uzlů z hlediska účinností a nákladovosti je tak velmi obtížné. V praxi se proto nejčastěji rozhodovací stromy uplatňují ve spojení s markovskými modely.(14)

Obr. 3 Ukázka zjednodušeného rozhodovacího stromu pro dvě strategie screeningu

Markovský model

Markovské modely umožňují modelování výskytu událostí jako přechodů mezi různými stavy.(15) Každá osoba je podle modelu v daném okamžiku v určitém stavu. V definovaných intervalech stejné délky (tzv. markovský cyklus nebo perioda) může dojít ke změně stavů podle příslušných pravděpodobností přechodu, které závisí pouze na současném stavu a nikoliv na stavech minulých (tzv. markovská vlastnost). Pokud by tento atribut modelu byl omezující, je řešitelný přidáním dalších stavů nebo individuálních charakteristik např. v Monte Carlo simulaci. Pravděpodobnosti přechodu se mohou měnit s časem (např. pravděpodobnost úmrtí stoupá s věkem). Odlišujeme metodu kohortové simulace, kde pacienti vstupují do modelu jako kohorta a modelem prostupují společně. V každém cyklu se určitý podíl osob přemístí do jiného stavu, než ve kterém do cyklu vstupovaly. Posloupnost rozdělení se nazývá markovská stopa; ta umožňuje vypočítat kumulativní náklady nebo účinnost celého procesu. Odlišným výpočetním postupem je metoda simulace Monte Carlo (simulace prvního řádu), kde jsou pacienti náhodně vybráni z hypotetické kohorty tak, že rozložení jejich individuálních charakteristik odpovídá reálné populaci. Tímto modelem je jednotlivě modelována zdravotní historie každého pacienta, což umožňuje záznam minulých událostí a příslušnou úpravu pravděpodobností přechodu. Zde je nutné provést mnoho individuálních simulací, což zvyšuje časovou náročnost modelovacího postupu.

Postup při konstrukci markovského modelu je následující:(14) 1. určení markovských stavů, 2. volba délky markovského cyklu, 3. určení pravděpodobností přechodu mezi stavy, 4. přiřazení nákladů a účinků jednotlivým fázím postupu, 5. stanovení počátečního rozdělení populace.
Markovský model lze přehledně zapsat v kombinaci s rozhodovacím stromem jako tzv. markovský strom. Takový diagram pro hodnocení nákladové efektivity kolorektálního screeningu ukazuje Obr. 4. V tomto zjednodušeném příkladu prezentujeme markovské stavy dle přirozeného průběhu onemocnění kolorektálním karcinomem: „Není KRK ani adenom“, „Adenom“, „KRK“, „Úmrtí“. Rozhodovací stromy, které odpovídají jednotlivým stavům a kvantifikují pravděpodobnost přechodu mezi jednotlivými stavy, umožňují zohlednit vliv screeningového programu v rámci různých strategií – na zmíněném obrázku je více popsána situace pacienta s adenomovým polypem, který se může zúčastnit definovaného screeningového programu (Strategie 1). S ohledem na pacientovo rozhodnutí zúčastnit se programu může dojít k různým klinickým událostem, které rozhodují o stavu pacienta v dalším markovském cyklu, což je modelováno posloupností pravděpodobnostních uzlů obdobně jako v obyčejném rozhodovacím stromu. Jednotlivým cestám tímto markovským stromem lze přiřadit očekávanou délku života (průměrnou dobu, kterou se hypotetický pacient dožije) a náklady na příslušný režim. Pro jednotlivé strategie tak dostáváme v úhrnu účinnost a náklady, které posléze můžeme podrobit inkrementální analýze nákladové efektivity.

Obr. 4 Ukázka zjednodušeného markovského stromu pro dvě strategie screeningu. Markovskými stavy jsou „Není KRK ani adenom“, „Adenom“, „KRK“, „Úmrtí“. Rozhodovací strom reprezentující přechod do ostatních stavů je znázorněn jen pro pacienty s adenomem, vynechané části jsou označeny [+]. Upraveno dle Berchi et al.(16).

Parametry modelu

Informace jsou do modelů nákladové efektivity obvykle vkládány jako parametry, které se týkají metodiky hodnocení (např. diskontní míra), složení kohorty pro simulaci (věk, pohlaví), nebo parametry, které můžeme získat provedením vhodné studie (účinnost a náklady klinického postupu, pravděpodobnosti klinických událostí).(17) Parametry využívané v modelech kolorektálního screeningu uvádí Tab. 1. První skupina sdružuje parametry spojené s přirozeným průběhem onemocnění kolorektálním karcinomem. Většina modelů pracuje s fázemi přirozeného průběhu onemocnění, kterými je možno popsat vývoj od zdravých jedinců až k pokročilému kolorektálnímu karcinomu. Konstrukce modelu vyžaduje určité předpoklady, např. model MISCAN-Colon vyvinutý v Nizozemí předpokládá sekvenci adenom-karcinom, kde kolorektální karcinomy vznikají výhradně z adenomů.(18) Model připouští vznik více adenomů u stejného pacienta, každý adenom pak může nezávisle na ostatních progredovat. Většina adenomů je neprogresivních, některé však mohou progredovat do zhoubného nádoru stadia I a následně do dalších stadií. Prevalence adenomů a riziko jejich progrese jsou mapovány ve studiích zahrnujících screeningové(19) nebo dispenzární kolonoskopie (např. starší studie zabývající se vývojem neléčených polypů(20)), nebo v pitevních studiích.(21) Dále se využívá expertních odhadů ve spojení s tzv. kalibrací, což je odhad hodnot způsobem, aby z nich odvozená incidence kolorektálního karcinomu, která již pozorovatelná je, odpovídala údajům z příslušného onkologického registru. Registr lze využít také pro odhad zastoupení klinických stadií u diagnostikovaných karcinomů a pro odhad rizika úmrtí, resp. dlouhodobého přežití.

Tab. 1 Přehled parametrů využívaných v hodnocení nákladové
efektivity kolorektálního screeningu

Přesnost screeningových testů (senzitivita, specificita, pozitivní prediktivní hodnota) a účinnost screeningových programů lze určit ze specializovaných studií. Senzitivitu kolonoskopického vyšetření lze odhadnout na základě tzv. tandemových kolonoskopií, kdy jsou ve stejném dni u stejného pacienta provedeny dvě kolonoskopie a výsledky jsou srovnány, aby byl zjištěn počet opomenutých polypů,(22) specificita je pak dána podílem bioptických nálezů s nižší klinickou významností. Senzitivitu a specificitu TOKS lze určit prostřednictvím studií spojujících záznamy pacientů vyšetřených různými testy s onkologickým registrem, a tedy zjištěním tzv. intervalových karcinomů, které se objevily během krátkého časového období u pacientů s negativním výsledkem screeningu.(23) Výsledky studií, ze kterých získáváme potřebné parametry pro modely, jsou však nevyhnutelně spjaty s nejistotou odhadu skutečných hodnot parametrů. Proto jsou bodové odhady parametrů doplňovány jejich standardní chybou nebo intervaly spolehlivosti. Tyto ukazatele lze při konstrukci modelu využít pro hodnocení neurčitosti (viz dále). Rozsah uvažovaných nákladů je dán perspektivou studie – odlišný bude pohled pacienta, zaměstnavatele, plátce péče nebo celé společnosti. V analýzách kolorektálních screeningových programů se nejčastěji setkáme s perspektivou plátce zdravotní péče (3rd party payer). Tento přístup zahrnuje přímé náklady na provedené screeningové testy, management pozitivních výsledků a management komplikací při kolonoskopii. Náklady na léčbu zahrnují onemocnění diagnostikovaná ve screeningu, ale samozřejmě i onemocnění diagnostikovaná klinicky v nepřítomnosti, ale i v přítomnosti programu (nádor u osob nezapojených do programu, intervalové karcinomy). Odhady těchto nákladů lze získat z číselníků zdravotních výkonů a léčivých přípravků a z vyhlášky o výši úhrad zdravotní péče.

Hodnocení neurčitosti v modelech nákladové efektivity screeningu

Nedílnou součástí ekonomické analýzy je hodnocení neurčitosti získaných výsledků. Na rozdíl od „klasické“ statistiky, která většinou hodnotí neurčitost odhadu neznámé skutečné hodnoty parametru, je hodnocení neurčitosti ve zdravotní ekonomii zaměřeno na stabilitu výsledků při změně parametrů modelu. Tato neurčitost může plynout z použité metodologie, nejistoty ve vstupních parametrech, vhodnosti použitého modelu nebo z problémů při zobecnění modelu.(17) Tradičním postupem je výpočet výsledků modelu pro různé vstupy buď jednotlivě (jednorozměrná analýza senzitivity), nebo v kombinaci (vícerozměrná analýza senzitivity). Stejným postupem lze rovněž vizualizovat vliv různých modelových předpokladů. Moderní výpočetní metodou pro hodnocení neurčitosti je tzv. pravděpodobnostní analýza senzitivity (Probabilistic Sensitivity Analysis, PSA). Jednotlivým parametrům jsou přiřazena statistická rozdělení, která odpovídají nejistotě v jejich znalosti (tzv. nejistota druhého řádu oproti nejistotě prvního řádu, která odpovídá variabilitě v hodnocené populaci).(17) Odhad nákladové efektivity poté probíhá opakovaně prostřednictvím simulace, do níž jsou zapojeny náhodné výběry ze specifikovaných rozdělení parametrů. Výsledek lze prezentovat na ploše nákladové efektivity nebo prostřednictvím křivky nákladové efektivity (cost-effectiveness acceptability curve, CEAC). Již zmíněná ochota platit za určitou zdravotní péči (WTP) nás informuje o tom, jak vysoká přírůstková nákladová efektivita je pro daný zdravotní systém přijatelná. PSA následně umožňuje odhadnout, s jakou pravděpodobností je při uvažované neurčitosti v parametrech daná léčebná strategie nákladově efektivní pro různé hodnoty WTP. CEAC pak pro různé hodnoty WTP na ose x udává na ose y zmíněnou pravděpodobnost. V témže diagramu lze zároveň odečíst interval spolehlivosti pro poměr nákladové efektivity, což umožňuje srozumitelně shrnout výsledky analýzy senzitivity.(17)

Nákladová efektivita screeningu KRK – publikované výsledky

V červnu 2011 byl publikován zcela nový systematický přehled analýz nákladové efektivity screeningu kolorektálního karcinomu.(24) Do studie bylo zařazeno 32 unikátních modelů z jednotlivých studií z Evropy, Severní Ameriky, Asie i Austrálie. Většina studií hodnotila náklady na získaný rok života z perspektivy plátce zdravotní péče. Studie byly velmi rozdílné ve svých předpokladech a využitých parametrech, z čehož plyne značná variabilita získaných výsledků. Všechny studie nicméně zjistily, že screening kolorektálního karcinomu je ve srovnání s nulovou variantou nákladově efektivní a šest modelů dokonce u vybraných strategií zjistilo, že ve srovnání s nulovou variantou šetří náklady. Dalším pozitivním výsledkem je informace, že postupem času se výhodnost kolorektálního screeningu zvyšuje, což není překvapivé. Náklady na léčbu kolorektálního karcinomu se totiž neustále zvyšují, zatímco náklady screeningu se výrazně nemění.(18) Další otázka, které se autoři systematického přehledu věnovali, byla, zda publikované analýzy ukazují na optimální strategii z hlediska nákladové efektivity. Z nejčastěji aplikovaných strategií (každoroční gTOKS, sigmoideoskopie každých 5 let a kolonoskopie každých deset let) nalezla většina modelů jako nejvíce účinnou modalitu právě kolonoskopii, která se zároveň objevuje v mnoha modelech jako nákladově efektivní varianta.

Avšak rozhodnutí o kolonoskopii jako nejvíce nákladově efektivní variantě není jednoznačné. To potvrzuje výsledky předchozího amerického systematického přehledu literatury o nákladové efektivitě screeningu,(25) který zjistil, že všechny strategie jsou akceptovatelné, avšak žádná jednoznačně nedominuje. Ve třetí části studie Lansdorp-Vogelaar et al.(24) se autoři zaměřili na otázku nákladové efektivity nových screeningových modalit (imunochemické testy, DNA testy, virtuální kolografie). Jako varianta v mnoha studiích dominující nad tradičními metodami se ukázaly imunochemické TOKS, DNA testy naopak při současných nákladech a kvalitativních parametrech nejsou nákladově efektivní. Virtuální kolografie byla často vyřazena jako méně účinná a přitom dražší varianta, nicméně v praxi může představovat alternativu pro osoby odmítající klasické metody. Výsledky přehledu(24) potvrzují nutnost podobné analýzy v ČR zohledňující specifickou strukturu nákladů (náklady na prevenci a léčbu) a nastavení zdravotního systému (dostupnost zdravotní péče, ochota platit). Vzhledem k obdobně vysokým a stále rostoucím nákladům na léčbu onkologických pacientů a nízké ceně příslušných zdravotních výkonů v ČR (např. zmíněná analýza(18) uvádí cenu kolonoskopie 662 US dolarů = 13 900 Kč v roce 2007, úhrada v ČR je ale ve výši přibližně 1000 Kč) lze očekávat velice příznivý výsledek z hlediska nákladové efektivity.

Datové zdroje pro informační podporu kolorektálního screeningu v ČR a jejich využitelnost pro hodnocení nákladové efektivity Monitoring populačních epidemiologických dat

Konečným měřítkem úspěšného screeningového programu je prokázané snížení mortality nebo incidence na příslušné zhoubné nádorové onemocnění. Takový důkaz lze poskytnout pouze na podkladě analýzy epidemiologických dat. Propracovaný monitoring epidemiologie zhoubných nádorů je v České republice úspěšně nastaven, konkrétním výstupem je portál o nádorové epidemiologii se široce dostupnými informacemi o dlouhodobých trendech v populačních charakteristikách (www.svod. cz). Pro účely analýz nákladové efektivity lze získat např. údaje o incidenci kolorektálního karcinomu podle věku, pohlaví a rozdělení klinických stadií, to vše na základě národního registru s garantovaným 100% pokrytím české populace.(26)

Monitoring screeningového procesu a jeho výsledků na centrech

Nezbytnou podmínkou pro účinný organizovaný screeningový program je monitoring kvality jednotlivých center. Dlouhodobě ověřeným způsobem je centralizovaný sběr dat o klinických parametrech souvisejících se screeningem a diagnostikou zhoubných nádorů. Takový informační systém je vybudován nad sítí pracovišť doporučených pro kolorektální screening ČR, veškeré informace o funkčnosti systému a o sbíraných parametrech lze nalézt na portálu www.kolorektum.cz. Díky informační podpoře tedy v souladu s mezinárodními doporučeními i v ČR garantujeme klientům screeningového programu vysokou kvalitu a bezpečnost vyšetření. Získané údaje lze využít i pro hodnocení nákladů a účinnosti (např. pozitivní prediktivní hodnota testů TOKS, prevalence adenomových polypů apod.).

Monitoring screeningového programu na základě dat plátců zdravotní péče

Klíčovým předpokladem účinnosti, a tedy i nákladové efektivity screeningového programu na populační úrovni je dostatečná účast klientů z cílové populace. Účast je nezbytné podporovat edukačními kampaněmi nebo centralizovaným zvaním osob. Nutnou podmínkou úspěšného zásahu cílové populace je ovšem také dostatečně kapacitní síť zdravotnických zařízení, která nabízejí screeningová vyšetření. Věrohodné hodnocení populačního programu vyžaduje analýzu populačních dat, ideálně dat plátců zdravotní péče. V ČR garantuje tyto analýzy Národní referenční centrum (www.nrc.cz), které agreguje údaje všech plátců na celonárodní úrovni. Data jsou dostupná ve vysoké kvalitě; zároveň je díky anonymizaci zajištěno soukromí subjektů zapojených do screeningu. Prostřednictvím administrativních dat lze vedle pokrytí sledovat např. i pozitivitu TOKS, která je důležitým parametrem hodnocení nákladové efektivity.

Další datové zdroje potřebné pro analýzu nákladové efektivity

Jeden z klíčových parametrů hodnocení nákladové efektivity screeningu jsou náklady na léčbu zhoubných nádorových onemocnění v různých klinických stadiích. Část přímých nákladů lze odhadnout z doporučených postupů pro léčbu nádorových onemocnění, komplexní údaje o nákladech lze však získat výhradně z administrativních dat zdravotnických zařízení. Problémem těchto zdrojů je absence parametrického záznamu o pokročilosti onemocnění, která je pro hodnocení preventivních nákladů klíčová. Řešením mohou být databáze syntetizující informace z administrativních a epidemiologických dat nebo cílené klinické registry, které jsou založeny i v českých nemocnicích.(27)

Modelování účinku kolorektálního screeningu v ČR

V této kapitole dokládáme využití výše uvedených modelových postupů – rozhodovacího stromu a markovských řetězců – pro odhad účinku programu screeningu kolorektálního karcinomu na prevenci onemocnění prostřednictvím odstraňování pokročilých adenomových polypů. Přestože test na okultní krvácení je běžně řazen mezi testy pro časnou detekci (nikoliv prevenci) rakoviny, lze u účastníků, kteří podstoupí kolonoskopii v důsledku pozitivního výsledku testu na okultní krvácení do stolice, provést profylaxi onemocnění prostřednictvím polypektomie a zhoubnému nádoru v budoucnu zcela zabránit. Tímto aspektem se zabývá níže uvedený model, založený na postupu pro hodnocení účinnosti německého národního programu.(28, 29)

Metodika

Modelovací postup je znázorněn na Obr. 5. Prvním krokem modelu je odhad počtu osob, u kterých byl nalezen a odstraněn pokročilý adenomový polyp (rozhodovací strom). Pro modelování této veličiny je nezbytné odhadnout počet účastníků programu, pozitivitu TOKS, podíl jedinců s pozitivním výsledkem, kteří se zúčastní kolonoskopie, a detekční míru pokročilých adenomových polypů (tím je míněn adenomový polyp větší než 10 mm, s vilózní komponentou nebo těžkou dysplazií). Počty provedených TOKS byly získány z údajů plátců zdravotní péče prostřednictvím Národního referenčního centra. Vzhledem k tomu, že dostupný export dat plátců neobsahoval úplné informace z let 2002–2005, byly tyto hodnoty lineárně interpolovány. Od roku 2006 jsou v datech plátců rovněž dostupné údaje o pozitivitě TOKS, předchozí léta byla extrapolována hodnotou z roku 2006. Od stejného roku jsou sbírána individuální data o výsledcích screeningových kolonoskopií v Institutu biostatistiky a analýz Masarykovy univerzity; tato byla využita pro odhad detekční míry pokročilých adenomových polypů. Veškeré údaje byly kategorizovány specificky podle pohlaví a věkových skupin. Pro získání výsledného počtu osob s odstraněným pokročilým adenomem bylo dále nezbytné odhadnout podíl pacientů s pozitivním výsledkem TOKS, kteří se skutečně zúčastnili kolonoskopického vyšetření. Tato hodnota byla s ohledem na výsledky předchozí české studie(30) stanovena na 90 %. Uvedené hodnoty byly využity prostřednictvím matematického modelu, protože národní registr screeningových kolonoskopií pracuje až od roku 2006 a prozatím u něj nelze garantovat 100% pokrytí.

Obr. 5 Model pro hodnocení účinnosti screeningu kolorektálního karcinomu v ČR. Rozhodovací strom slouží k odhadu počtu pacientů, u kterých byl odstraněn pokročilý adenomový polyp. U této kohorty je následně použit markovský model přirozeného průběhu onemocnění pro odhad počtu osob, u kterých by v budoucnosti v nepřítomnosti screeningu pravděpodobně vznikl kolorektální karcinom.

Druhým krokem (viz Obr. 5) je modelování přirozeného vývoje onemocnění u osob s adenomovým polypem v případě, že by k odstranění nedošlo. Odhadem počtu klinicky manifestujících karcinomů, které by z uvedených adenomových polypů vznikly, dostáváme předpokládaný účinek programu na populační úrovni. Byl sestaven markovský model,(28) který využívá informace z úmrtnostních tabulek o přežití mužů a žen v České republice (údaje z let 2000–2009, tzv. Human Mortality Database,(31) která mezinárodně agreguje údaje o přežití a využívá i informací Českého statistického úřadu). Údaje o progresi pokročilých adenomů do preklinických karcinomů (detekovatelná preklinická fáze bez příznaků) a o progresi preklinických karcinomů do klinicky manifestujích nádorů byly přejaty z rozsáhlé německé studie obsahující data o téměř miliónu primárních screeningových kolonoskopií.(19) Tento model simuluje hypotetický vývoj kohorty pacientů s pokročilým adenomovým polypem až do jejich 85 let, kdy v každém roce může dojít teoreticky k progresi nebo k úmrtí pacienta.

Tím získáme odhad počtu vzniklých preklinických karcinomů dle roku a věku pacienta a obdobný model můžeme využít pro progresi do stadia klinického karcinomu. Takto získanou hodnotu lze srovnat s populační incidencí z populačního onkologického registru, v našem případě Národního onkologického registru ČR (NOR). Extrapolaci údajů NOR do budoucnosti provedeme prostřednictvím míry incidence specifické dle věku a pohlaví z let 2004–2008 a jejich aplikací na populační projekce zveřejňované Českým statistickým úřadem. Pro vlastní hodnocení dopadu screeningu zde uvažujeme dva scénáře. První scénář předpokládá zachování podílu osob vyšetřených testem TOKS v roce 2009 i pro další období. Druhý scénář předpokládá zachování tohoto podílu v letech 2010 a 2011 a optimisticky počítá se zvýšením na 25 % od roku 2012 (což odpovídá 50% pokrytí cílové populace během dvouletého intervalu doporučeného pro muže a ženy od 55 let). Pomocí popsaného modelu budeme sledovat dopad programu do roku 2015.

Výsledky a diskuse

Od roku 2000, kdy byl český screeningový program zahájen, postupně roste počet osob vyšetřených testem na okultní krvácení do stolice (Tab. 2). Zatímco během roku 2000 bylo vyšetřeno 12 555 osob, v roce 2009 již vyšetření podstoupilo přes 400 000 mužů a žen. Adekvátně tomu roste počet provedených kolonoskopických vyšetření u klientů s pozitivním výsledkem TOKS. Rovněž narůstá záchyt pokročilých neoplazií zachycených při těchto vyšetřeních. V roce 2009 byly pokročilé adenomy dle dostupných dat a odhadnutých populačních parametrů nalezeny u 2858 klientů a u 974 klientů byly zjištěny karcinomy. Od roku 2000 do roku 2009 tak byly pokročilé adenomy nalezeny u 11 334 klientů a karcinomy u dalších 5044 klientů. Hlavním cílem screeningu prostřednictvím TOKS je právě časná detekce kolorektálních karcinomů. Zatímco dle údajů NOR jsou kolorektální karcinomy primárně diagnostikovány z více než 45 % v pokročilém stadiu III nebo IV, v rámci probíhajícího screeningu je takto pokročilých nálezů pouhých 20 %. U více než 1200 osob tak díky časnější detekci ve screeningu došlo k diagnostickému posunu z pokročilého stadia (III/IV) do časného stadia (I/II), s pozitivním dopadem na dosažitelné přežití i na náklady na léčbu.

Tab. 2 Výsledky modelu hodnotícího dopad programu kolorektálního screeningu na prevenci kolorektálního karcinomu (KRK)

Nyní přistupme k posouzení dopadu screeningu na samotnou incidenci onemocnění pomocí odstraňování adenomových polypů. Vzhledem k poměrně širokému diagnostickému oknu pro zachycení adenomového polypu a preklinického onemocnění nabíhá populační efekt prevence velmi pozvolna (Tab. 2). Prostřednictvím definovaného modelu lze odhadnout vliv screeningu v roce 2009, kdy bylo zabráněno onemocnění u více než 100 osob. Celkem bylo do roku 2009 zamezeno vývoji více než 400 onemocnění, a to i přes nízkou účast občanů v programu. Při zachování účasti na úrovni roku 2009 dojde během let 2010–2015 k prevenci dalších téměř 1600 onemocnění. Pokud by došlo od roku 2012 k úspěšnému navýšení účasti klientů v českém programu na 25 % ročně (tedy 50 % během dvou let), zvýší se preventivní dopad programu na 1821 zabráněných onemocnění.
Tato analýza prozatím nehodnotí účinek primární screeningové kolonoskopie, která byla v ČR zavedena až v roce 2009 a jistě posílí profylaktickou účinnost screeningu. Koloskopie má prevenci karcinomů jako hlavní cíl, na rozdíl od TOKS, který cílí především na časnou detekci karcinomů. Výše prezentovaná analýza nezahrnuje podrobnější výpočet nákladové efektivity a modelovou analýzu senzitivity. Neměla by tedy být brána jako definitivní odhad účinku programu, který bude proveden až na základě dat o vlivu screeningové kolonoskopie. Jako první analýza tohoto druhu provedená v ČR nicméně poskytuje věrohodný obraz nezpochybnitelného vlivu screeningu kolorektálního karcinomu na epidemiologii tohoto onemocnění. Z vybudovaného modelu je rovněž patrné, že efekt programu se projeví výrazněji až po několika letech a jeho vliv by tedy neměl být krátkozrace odsuzován po příliš krátkém období.

Závěr

Většina provedených zdravotně-ekonomických analýz screeningu kolorektálního karcinomu zjistila jeho nákladovou efektivitu, a to i ve zdravotnických systémech ekonomicky méně výkonných států. Zahraniční studie je však vhodné doplnit analýzou respektující specifické podmínky českého zdravotnictví. Tato práce využila standardní modelovací přístupy a provedla analýzu dopadu screeningu kolorektálního karcinomu na incidenci onemocnění v ČR do roku 2015. Výsledky potvrzují, že i přes nízkou účast v počátečních letech má program potenciál snížit v blízké době každoroční počet nových pacientů s kolorektálním karcinomem o několik set. Konečným důsledkem je výrazné prodloužení přežití a značná úspora léčebných nákladů. Je nutné zdůraznit, že tento typ analýz se neobejde bez funkčního systému informační podpory. Bez kvalitních dat není možný monitoring kvality ani optimalizace screeningového programu.

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: 1RNDr. Ondřej Májek, 1doc. RNDr. Ladislav Dušek, Ph. D., 2MUDr. Štěpán Suchánek, 1, 3, 4MUDr. Regina Demlová, Ph. D., 5Ing. Pavel Kožený, Ph. D., 1, 5MUDr. Miloš Suchý, 2prof. MUDr. Miroslav Zavoral, Ph. D.
1Masarykova univerzita, Lékařská fakulta a Přírodovědecká fakulta, Institut biostatistiky a analýz

2Univerzita Karlova v Praze, 1. lékařská fakulta a Ústřední vojenská nemocnice, Interní klinika

3Masarykova univerzita, Lékařská fakulta, Farmakologický ústav

4Masarykův onkologický ústav, Oddělení klinických hodnocení

5Národní referenční centrum, Praha

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!