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达格列净联合二甲双胍治疗型糖尿病的药物经济

来源:中国药物经济学 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2021-02-23 13:13

【作者】:网站采编

【关键词】:

【摘要】糖尿病已成为继心脑血管疾病、肿瘤之后严重威胁人类健康的第三大疾病,预计到2025年,全世界糖尿病患者数将达到约3.80亿[1]。我国糖尿病类型以2型糖尿病为主,总体患病率达10.4%[

糖尿病已成为继心脑血管疾病、肿瘤之后严重威胁人类健康的第三大疾病,预计到2025年,全世界糖尿病患者数将达到约3.80亿[1]。我国糖尿病类型以2型糖尿病为主,总体患病率达10.4%[2]。糖尿病的并发症对患者的生命和生活质量造成了极大的威胁,并带来了沉重的经济负担,糖尿病患者人均总费用、门诊费呈逐年上升趋势,并发症患者直接医疗费用高于无并发症者[3]。因此,对治疗糖尿病的药物进行经济学研究,筛选出安全、有效、更具经济性的2型糖尿病用药方案非常必要。

达格列净是一种新型的口服降糖药,属于钠-葡萄糖协同转运蛋白2(Sodium-dependentglucose transporters 2,SGLT-2)抑制剂,该药通过抑制肾脏对葡萄糖的重吸收、促进尿葡萄糖排泄从而降低血糖水平[4]。达格列净联合常规降糖药可更有效地降低糖尿病患者的糖化血红蛋白(HbA1c)水平和体质量,且不增加低血糖和低血压事件发生率,但会增加泌尿、生殖系统感染率[5]。国外经济学研究发现,在单一疗法中,与格列齐特或吡格列酮比较,达格列净不具有成本-效用优势[6]。近年来经过国家医保谈判,达格列净于2019年纳入了国家医保目录,5 mg规格片剂的价格为2.69元,10 mg规格片剂的价格为4.39元/片,与国外同规格药品相比,具有价格优势。但由于缺乏以国内临床研究数据和成本进行的经济学评价,达格列净是否具有成本-效用优势尚不明确。本研究基于国内相关临床研究及成本数据,从医疗保健系统角度出发,采用Markov模型模拟10年内采用达格列净联合二甲双胍治疗2型糖尿病的健康结果和资源消耗,并对其成本、效果和贴现进行敏感性分析,旨在为临床决策提供参考。

1 资料与方法

1.1 资料来源

本研究对象为稳定期2型糖尿病患者,数据来源于1项关于达格列净治疗2型糖尿病的3期随机对照临床试验(RCT)[7]。干预组治疗方案:5 mg达格列净联合1 500 mg二甲双胍,10 mg达格列净联合1 500 mg二甲双胍;对照组治疗方案:1 500 mg二甲双胍单药治疗。

1.1.1 纳入标准

经过口服二甲双胍(1 500 mg/d)8周以上未充分控制的2型糖尿病患者,年龄≥18周岁,HbA1c为7.5%~10.5%。

1.1.2 排除标准

男性血清肌酐水平≥133 μmol/L,女性血清肌酐水平≥124 μmol/L;天冬氨酸转氨酶和/或丙氨酸转氨酶水平是正常上限(ULN)的3倍以上;血清总胆红素水平>34.2 μmol/L;肌酸激酶水平是ULN的3倍以上;在就诊后6个月内出现以下任何心血管疾病:心肌梗死,心脏手术或血管重建术(冠状动脉搭桥术/经皮穿刺性冠状动脉成形术),不稳定型心绞痛或充血性心力衰竭,短暂性脑缺血发作或严重脑血管疾病;具有糖尿病控制不佳的明显症状:3个月内体质量减轻>10%且有明显多尿和多饮症状,或其他体征和症状。

1.2 模型的建立、假设与参数确定

1.2.1 建立Markov模型

本研究基于已建立的评价2型糖尿病的Markov模型,结合疾病发展特点以及各状态间转化概率的可获得性建立Markov模型。出于简化模型的目的,本研究中2型糖尿病患者接受达格列净和二甲双胍治疗后的转归为3种状态,即糖尿病无并发症期、糖尿病并发症期、死亡,其中死亡为吸收态[8]。采用TreeAge Pro 2011软件进行Markov模型的构建、运行、分析。2型糖尿病患者转归的3种状态间的相互转移关系Markov模型结构见图1。

图1 Markov模型结构Fig 1 Markov model structure

1.2.2 Markov模型假设

关键模型假设:(1)所有转换概率不随时间而变化,均为固定值,不考虑动态概率。(2)由于难以获得患者真实用药情况,假设患者用药依从性为100%。(3)假设患者在死亡状态下不产生额外成本。

1.2.3 模型参数确定

(1)费用参数。成本的确认是指识别出干预措施所引起的资源消耗或所付出代价的各个项目。成本确认过程要尽可能包括所有内容,同时排除与所研究的干预无关的混杂项。按照不同的性质,成本可以分为直接医疗成本、直接非医疗成本、间接成本和隐性成本。由于直接非医疗成本、间接成本和隐性成本不易测算,故本研究不予考虑。2型糖尿病患者在饮食或运动干预的情况下,依靠药物维持治疗。因此,本研究的直接医疗成本由检查费用等背景成本和药品费用构成。

(2)健康效用值及状态转移概率。本研究采用的健康产出变量为质量调整生命年(QALYs)。基于Markov模型,对每周期的疾病状态进行效用赋值,累积计算各状态的时间长度,最终加权得到所需的QALYs。模型中各健康状态效用值和各种状态间转换概率来源于前述RCT[7]和可获取的公开发表的文献。

文章来源:《中国药物经济学》 网址: http://www.zgywjjx.cn/qikandaodu/2021/0223/738.html

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