Hvordan kombinere registerdata og data fra kliniske studier i helseøkonomiske analyser - metodeutfordringer

Transkript

1 Eline Aas Avdeling for helseledelse og helseøkonomi, UIO Helseøkonomisk fagdag 2014 Hvordan kombinere registerdata og data fra kliniske studier i helseøkonomiske analyser - metodeutfordringer

2 Bakgrunn Økt fokus på mulighetene til å utnytte registerdata HelseOmsorg21 (en av flere) Beriker analysene Generaliserbare data redusert skjevhet Større datamengde Mer generelle modeller Til nå relativt lite anvendt Samfunnsvitere og epidemiologer

3 Helseøkonomisk evaluering Samtidig evaluering av både helseeffekter og kostnader ved to eller flere tiltak Helseeffekter: QALY og levetid Kostnader: Helsesektoren eller samfunnet To viktige resultater ICER incremental cost-effectiveness ratio NMB net monetary benefit

4 Mål: estimere kostnaden per vunnen effekt Eksempel: økonomisk evaluering av en ny metode (A) sammenlignet med en gammel metode (B) kostnaden for tiltak A kostnaden for tiltak B effekten av tiltak A effekten av tiltak B ICER = kostnad A kostnad B effekt A effekt B = kostnad effekt NMB = Effekt * λ - Kostnad hvor λ er grenseverdien (threshold)

5 = B (gammel metode) = A (ny metode) Kostnadsdifferansen ( C) Effektdifferansen ( E)

6 = B (gammel metode) = A (ny metode) Kostnadsdifferansen ( C) Effektdifferansen ( E) 6

7 = B (gammel metode) = A (ny metode) Kostnadsdifferansen ( C) Grenseverdien Effektdifferansen ( E)

8 Resultat med usikkerhet Grenseverdien

9 Helserelatert livskvalitet Helseeffekt - kvalitetsjusterte leveår QALYs = Helserelatert livskvalitet x tid 1 QALY = 1 (HRQoL) x 1 (år) Perfekt helse 1 Måles direkte: Time Trade Off (TTO) Standard Gamble (SG) Visual Analogue Scale (VAS) Spørreskjema: EQ-5D SF-36 15D Død 0 Tid (år) 1 2

10 Ressurser/ kostnader 1. Identifisere Hvilke ressurser skal inkluderes? 2. Kvantifisere I hvilken enhet skal ressursene telles? Hvordan skal vi telle ressursene? 3. Verdsette Hva er alternativkostnaden til de enkelte ressurskomponentene?

11 Hvordan kan vi utnytte registerdata i helseøkonomiske analyser sammen med klinisk data eller alene?

12 To ulike tilnærminger Evaluering av tiltak ut fra individdata Kostnader og effekter måles for hvert individ og evalueres Registerdata kan brukes som en datakilde Modeller Erstatte eller supplere (koble NPR eller andre registre) Kostnader og effekter estimeres ut fra mange kilder (litteraturoversikt ofte basis for effekter) Registerdata relevant i mange henseende

13 Registre kan bidra med følgende: Kostnadsdata: Behandling (faktisk og ikke optimalt) Oppfølging (compliance ikke bare guidelines) Andre konsekvenser Effekt Død Arbeid Endret adferd Bruke sykdomsspesifikke registre for QALY i ulike helsetilstander Risiko for reinnleggelse, komplikasjon, infeksjon

14 Andre faktorer Prognostiske faktorer Seksuell adferd HPV-vaksine Reiseavstand Risikojustering Alder Kjønn Komorbiditet Generell helsetilstand Sub-gruppe analyser

15 To typer registerdata Populasjonsbaserte NPR Reseptregisteret IPLOS: Pleie og omsorg KUHR: Informasjon om bruk av fastlege, spesialister, fysioterapi ++ Medisinsk fødselsregister HUBRO, HUNT, Tromsø-undesøkelsen Dødsårsaksregisteret FD-trygd (arbeid og trygd)

16 Sykdomspesifikke registre Kreftregisteret (insidens, stadium, screening) Nasjonalt register for leddproteser Hoftebruddsregister (inkluderer EQ-5D + sykdomsspesifikke mål) Nasjonalt Kvalitetsregister for ryggkirurgi (EQ-5D + sykdomsspesifikke mål) Hjerte- og karregisteret Tuberkulose +++

17 Kolorektal kreft en illustrasjon Helseøkonomisk evaluering Forebygging Evaluering av screening Nye behandlinger Medikamenter End of life Evaluering av hele forløpet fra forebygging via behandling til lindrende behandling

18 Modellering - behandlingsforløp Data fra ulike kilder: Per i dag Lokale registre ved OUS (Nesbakken) Nasjonale registre (NPR) Kreftregisteret Sannsynligheten for død etter alder: SSB Litteratur (Kjemoterapi Sørbye et al.) Guidelines: Anbefalinger for stråling Registerdata kan i tillegg brukes til både validering og kalibrering av modeller

19 Joranger et al MDM, 2014 Dead not by CRC 10. Year Stage I 10. Year Local recurrence 6. Year Stage II 10. Year Local + distant recurr. 6. Year Stage III 10. Year Distant recurrence 6. Year Stage IV Palliative Palliative 4. Year 3. Y Palliative 2. Y Dead by CRC

20 Utvidet bruk av registerdata Behandlingsdata NPR lange tidsserier Splitte colon og rektum Stråling End of life Forstå behandling i siste del av livet Spesialisthelsetjeneste primærhelsetjeneste Tid i hjemmet versus institusjon Medikamenter NPR KUHR IPLOS Kreftregisteret Dødsårsaksregisteret

21 Forebygging: Screening - NORCCAP Kliniske data fra NORCCAP Forsøksgruppen Kontrollgruppen Kombinert med data fra SSB og NPR for risikojustering (sosiodemografi) Sub-gruppeanalyser

22 Joranger et al MDM, 2014 Dead not by CRC 10. Year Utvidelse av modellen: Screening vil medføre at det for de som møter til screening både kan ha en annen stadiefordeling, samt andre behandlingskostnader Stage I Stage II Stage III Stage IV 10. Year 10. Year 10. Year Local recurrence Local + distant recurr. Distant recurrence Palliative Palliative 4. Year 3. Y Palliative 2. Y Dead by C

23 Kostnader Intervensjonskostnader Invitasjonsbrev, purrebrev, FOBT i posten, FOBT undersøkelsen, Sigmoidoskopi, Kolonoskopi Ved screening Reiseutgifter: Spørreundersøkelse Reisetid: Spørreundesøkelse (kan finne reisetidsmatriser via Google og adresse) Undersøkelsestid: Klinisk skjønn (kan innhentes fra studier) Koloskopi etter positiv screening test: Reiseutgifter: Spørreundersøkelse Reisetid: Spørreundersøkelse (kan finne reisetidsmatriser via Google og adresse) Undersøkelsestid: Klinisk skjønn (kan innhentes fra studier)

24 Behandling Behandlingsutgifter: NPR Krefttilfeller oppdaget på screening er i gjennomsnitt mindre alvorlige og potensielt mindre ressurskrevende Forebygde tilfeller reduserer fremtidige behandlingsutgifter Koloskopi To grupper ble anbefalt fremtidig koloskopi etter henholdsvis 5 og 10 år Data fra NORCCAP og NPR

25 Andre kostnader Fremtidig produksjonsgevinst Asymptomatisk kolorektal kreft på screeningen raskere i arbeid Reduksjon i fremtidige tilfeller, flere i arbeid Varierer mellom aldersgruppene Data fra FD-trygd i SSB Anbefalt koloskopi Reiseutgifter Reisetid Undersøkelsestid Data fra NORCCAP, NPR og spørreundersøkelsene

26 Åpen versus laparoskopisk kirurgi ved levermetastase (COMET-studien ved OUS-Intervensjonsenteret)

27 Joranger et al MDM, 2014 Dead not by CRC 10. Year 10. Year 10. Year 10. Year Local recurrence Local + distant recurr. Distant recurrence En slik evaluering vil medføre at det blir en fornyet modell for behandling av recurrence 6. Year 6. Year 6. Year Palliative Palliative 4. Year 3. Y Palliative 2. Y Dead by CRC

28 Kolorektal kreft Levermetastase Kjemoterapi Laparaskopi Åpen kirurgi Komplikasjon (pga leverreseksjon) Videre behandling for kolorektal kreft/ oppfølging Komplikasjon (pga leverreseksjon) Komplikasjon (pga leverreseksjon) Uformell hjelp Behandling (spesialist og kommunehelsetjeneste) Arbeidsstatus

29 Kolorektal kreft Levermetastase Kjemoterapi Laparaskopi Åpen kirurgi Komplikasjon (pga leverreseksjon) Videre behandling for kolorektal kreft/ oppfølging Komplikasjon (pga leverreseksjon) Komplikasjon (pga leverreseksjon) Uformell hjelp Behandling (spesialist og kommunehelsetjeneste) Arbeidsstatus

30 Kolorektal kreft NPR (6 mnd før COMET) Levermetastase Kjemoterapi Laparaskopi Åpen kirurgi 1) Mikrokostnadsanalyse 2) Kostnad operasjon, 3) RAFAELA Komplikasjon (pga leverreseksjon) Videre behandling for kolorektal kreft/ oppfølging Komplikasjon (pga leverreseksjon) Man må se hvem som får hvilke komplikasjoner, (Journaler)? Hvor detaljert finner man informasjon om inngrep ved ulike komplikasjoner (prøver, MR, behandling, reoperasjon)? Vi må vite hva som skjer ved komplikasjoner! Komplikasjon (pga leverreseksjon) 1) NPR 2) Reseptregisteret 3) IPLOS 4) KUHR (HELFO) Behandling (spesialist og kommunehelsetjeneste) Uformell hjelp Arbeidsstatus Spørreskjema inkl, 1 mnd, 4 mnd.

31 End of life Er det mer ressurskrevende å behandle personer med kreft i livets siste måneder? I så fall vil det være et insentiv til å investere ennå mer i forebygging av død eller redusere byrden Evaluere optimal behandling i siste levetid

32 Stage II Stage III Utvidelse av modellen: 10. Year 10. Year Local + distant recurr. Distant recurrence 6. Year 6. Year Stage IV End of life best supportive care Palliative Palliative 3. Y 4. Year Palliative 2. Y Dead by CRC En slik utvidelse vil kreve data fra alle deler av tjenesten: - NPR - KUHR - Reseptregisteret - IPLOS - Dødsårsaksregisteret og Kreftregisteret

33 Nye medikamenter Kjemoterapi blant eldre er et «hot» tema Introduksjon av perorale legemidler, som S1 Evaluering av S1 og andre legemidler kan fint evalueres innenfor dette rammeverket

34 Stage II Stage III Stage IV Utvidelse av modellen: 10. Year 10. Year Palliativ S1 peroral behandling Local + distant recurr. Distant recurrence 6. Year 6. Year Palliative Palliative 3. Y 4. Year Palliative 2. Y Dead by CRC Evaluering av konsekvenser av peroral behandling: Krever kjennskap til behandling og oppfølging i primærhelsetjenesten - IPLOS - NPR - Reseptregisteret - KUHR

35 Utfordringer mht bruk av registerdata Måling av helseeffekt ved bruk av registerdata i stedet for studier Måle effekt uten en kontroll Fare for skjevheter Hvordan sikre at forskjeller vi observerer ikke Hvordan konstruere en kontrollgruppe? Matching mellom grupper Instrumentvariable

36 Historiske data hva med fremtidige endringer? Kostnader Effekter (som død) Ufullstendig informasjon

37 Søknadsprosessene og tilgangen på data er krevende Omfattende mht søknader REK tar godkjenning + taushetsplikten Hver enkelt dataeier må også godkjenne: Kan ha ulike krav til kobling uenig med REK Tidkrevende (lang ventetid på kobling av data)

38 Primærhelsetjenesten Pleie og omsorgssektoren (IPLOS) Nødvendig for å forstå hele tjenesten Mye gode data, men vanskelig å få detaljert info på individnivå hvis sensitiv informasjon er tilgjengelig (kommune, død, inntekt) Pseudoregister umulig å kombinere med reseptregisteret som også er pseudoregister

39 Fastlege Bruk av fastlege på individnivå, hvor diagnose er kjent og relatert til behandling/oppfølging (ikke bare takster), henvisninger Bedre data fra fastlege ville kunne vært med på å stadfeste diagnosetidspunkt for sykdommer mangelvare!!!

40 Relevante data-aktører: Folkehelsa Reseptregisteret, HUBRO/HUNT, vaksiner, Morbarn ++ Helsedirektoratet: NPR, IPLOS og KUHR Kreftregisteret Statistisk sentralbyrå Sosioøkonomiske, demografiske og arbeidsstatus NSD (Norsk samfunnsvitenskapelig datatjeneste)

41 Andre relevante aktører: REK Datatilsynet (reseptregisteret) Via sykehus: Personvernombud Universitet: NSD