健康的效用是什麼?怎麼測量?

這篇文章有可能會很長,目前未完待續。格式和內容都會一步步完善。

這篇文章是因為這個問題:衛生經濟學(health economics)的效用指標測量靠譜嗎? - 姜大山的回答 這個問題問得很好,其他的回答也很好,但是關注的人不多。效用的測量恰恰又是一個很關鍵的問題。希望這篇文章能對讀者理解Health Econ裡面的Health Utility Measurement有一點點微小的幫助。

這個話題其實非常大。「靠譜」,意味著有效,真實,全面,準確,可以反覆觀測,等等這樣的性質。我們可以分成好幾次來聊。

一,不同的測量工具

測量效用的工具有很多,常用的可以分成三類(譯名都是自己翻的,勿見怪):

standard gamble (標準化賭局)

time trade-off (時間權衡)

pre-scaled utility intrument (預製效用量表)

standard gamble先描述一個健康狀態,然後給你一個決策樹,如下圖:

&amp;lt;img src="<a href="pic3.zhimg.com/240f68b6" data-editable="true" data-title="zhimg.com 的頁面">pic3.zhimg.com/240f68b6</a>" data-rawwidth_="483" data-rawheight="242" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width_="483" data-original="<a href="pic3.zhimg.com/240f68b6" data-editable="true" data-title="zhimg.com 的頁面">pic3.zhimg.com/240f68b6</a>"&amp;gt;如果選擇第一個分支,那麼有p的可能性完全健康,有1-p的可能立即死掉。如果選擇第二個分支,就是擁有之前描述的那個健康狀態。

如果選擇第一個分支,那麼有p的可能性完全健康,有1-p的可能立即死掉。如果選擇第二個分支,就是擁有之前描述的那個健康狀態。

問答題者,p多大的時候,兩個分支是無差別的?

Time Trade Off (TTO)也是先描述一個健康狀態,然後給人兩個選擇,比如:

健康狀態是肺癌晚期,(各種細節)

選擇一:在上述狀態下存活10個月

選擇二:享有完全的健康X個月

X應該是多少,才會讓你覺得兩個選擇無差異?

(比如你願意用損失八個月的壽命,換取兩個月的完全健康,那麼X就是2)

前兩類問題,總讓人覺得不是那麼直觀。雖然題目很簡單,還可以設置一些圖片讓其更容易理解,但是面對這樣的題目,回答者的思考壓力是很大的,也很費時間。在這樣的背景下,pre-scaled utility instrument 被發明出來。

這類量表就直觀多了。它就是把健康分解成各種指標,每個指標下面有不同的層級。患者在每一個指標下對號入座就行了。問卷雖然長了,但是每一個問題都很容易回答。

常用的量表有這麼幾個:Health Utilities Index (HUI),EuroQol 5-Dimension (EQ-5D),Short Form 6-Dimension (SF-6D),Quality of Well-Being (QWB)等。還有Assessment of Quality of Life (AQoL)不太常用。在每個疾病的領域,基本都有一個專門的效用測量的量表。但那個不是通用的,我們先不去討論。我們在這個問題里,重點對比HUI,EQ-5D,和SF-6D

EQ-5D主要有兩種,一種是每個指標有三個層級,另一種是五個層級。我看看最簡單的。它是這樣的一個量表:

&amp;lt;img src="<a href="pic1.zhimg.com/96b08949" data-editable="true" data-title="zhimg.com 的頁面">pic1.zhimg.com/96b08949</a>" data-rawwidth_="527" data-rawheight="528" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width_="527" data-original="<a href="pic1.zhimg.com/96b08949" data-editable="true" data-title="zhimg.com 的頁面">pic1.zhimg.com/96b08949</a>"&amp;gt;

SF-6D是這樣的(參照:scielo.br/pdf/ramb/v56n

&amp;lt;img src="<a href="pic4.zhimg.com/79632077" data-editable="true" data-title="zhimg.com 的頁面">pic4.zhimg.com/79632077</a>" data-rawwidth_="467" data-rawheight="680" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width_="467" data-original="<a href="pic4.zhimg.com/79632077" data-editable="true" data-title="zhimg.com 的頁面">pic4.zhimg.com/79632077</a>"&amp;gt;

HUI常用的有兩個版本,一個叫做HUI2,它是這樣的(Health Utilities Inc. "HUI2")

&amp;lt;img src="<a href="pic3.zhimg.com/4449e333" data-editable="true" data-title="zhimg.com 的頁面">pic3.zhimg.com/4449e333</a>" data-rawwidth_="536" data-rawheight="784" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width_="536" data-original="<a href="pic3.zhimg.com/4449e333" data-editable="true" data-title="zhimg.com 的頁面">pic3.zhimg.com/4449e333</a>"&amp;gt;

另一個叫做HUI3,是這樣的(Health Utilities Inc. "HUI3"):

&amp;lt;img src="<a href="pic1.zhimg.com/05d825fd" data-editable="true" data-title="zhimg.com 的頁面">pic1.zhimg.com/05d825fd</a>" data-rawwidth_="553" data-rawheight="801" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width_="553" data-original="<a href="pic1.zhimg.com/05d825fd" data-editable="true" data-title="zhimg.com 的頁面">pic1.zhimg.com/05d825fd</a>"&amp;gt;

&amp;lt;img src="<a href="pic2.zhimg.com/693c49b7" data-editable="true" data-title="zhimg.com 的頁面">pic2.zhimg.com/693c49b7</a>" data-rawwidth_="540" data-rawheight="548" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width_="540" data-original="<a href="pic2.zhimg.com/693c49b7" data-editable="true" data-title="zhimg.com 的頁面">pic2.zhimg.com/693c49b7</a>"&amp;gt;

幾個量表在選擇指標(domain)上有很大區別。如果用不同量表來衡量同一個健康狀態,結果有可能差別很大。

比如,我們假設有一個患者,幼時因為Hib感染得過腦膜炎。我們知道腦膜炎會影響人的腦部功能,進而影響到視覺、聽覺、語言能力等等。

如果採用EQ-5D和SF-6D,這一部分的病情就沒有辦法直接的反映出來。

如果採用HUI2,至少還有一個sensation這個指標可以反映這部分病情。

如果採用HUI3,就有vision,speech,hearing三個指標分別衡量這部分的病情,更加細緻準確。

類似於腦膜炎這樣的疾病還有很多。所以在決定採用哪種量表之前,一定要考慮這些因素:

1. 量表的指標確實都覆蓋了這個疾病的重要方面嗎?

2. 指標的層級是否有「屋頂效應」或「地板效應」?也就是說,最好的層級也無法描述你的好,最差的層級也無法描述你的差,那麼這個量表就失去了準確把握你的情況的能力。

3. 在一個國家適用的量表到了另一個國家是否依然適用?QWB在美國加州經常被使用,HUI在加拿大廣泛使用,EQ-5D和SF-6D是在英國大量使用。如果我們研究的是中國的病人,就要基於以往的研究,選擇最適合的量表。

4. 不同量表之間測出的utility差距過大怎麼辦?這個要在pilot study中解決,看看是因為什麼導致數據差別巨大。

(未完待續)
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