Betegút alapú modellek gyakorlati alkalmazásának lehetőségei
Cikk címe: Betegút alapú modellek gyakorlati alkalmazásának lehetőségei
Szerzők: Dr. Bacskai Miklós, Lang Zsolt, Lazányi István Zsolt
Intézmények: HealthWare Tanácsadó Kft.
Évfolyam: VIII. évfolyam
Lapszám: 2009. / 06. lapszám
Oldal: 37-41
Rovat: EGÉSZSÉG-GAZDASÁGTAN
Alrovat: MÓDSZERTAN
Absztrakt:
A betegellátás lépéseire épülő diszkrét eseményvezérelt modellek fokozatosan terjednek az egészség-gazdaságtan területén. A betegutak szimulációjával egy modellen belül megtörténhet az érintett egészségügyi technológiák és az általuk generált finanszírozási terhek értékelése. Módszertan: Az OEP adatbázisaihoz történő hozzáférés mellett, adott terápiás területen jelentkező összes beteg ellátási eseményei feldolgozhatóak. Az elérhető betegjellemzők és az ellátás szerkezete alapján betegés kezelési minták azonosíthatóak, közöttük kapcsolatfeltáró statisztikai elemzés végezhető. A különböző betegek kezelése a megelőző ellátás és állapotuk időbeli fennállásának függvényében DES és Monte Carlo módszerekkel szimulálható. Eredmények: A beállítások segítségével az ellátást irányító protokollok hatása modellezhető. Nemcsak a pénzügyi szándék megvalósulásának követésére, de a betegellátásra kifejtett hatások mérésére is mód van, miután mind a terápiás szokások, mind a betegáramlás dinamikája kifejezhető. Az esemény szinten kezelt betegállapotokhoz és ellátási tételekhez költség és eredményességi mutatók rendelhetőek, ezáltal megteremtve a részletesebb egészség-gazdaságtani modellek kialakítását.
Abstract:
Discrete Events Modeling is an increasingly used method in Health-Economic. Patient-flow modeling makes possible to merge health technology appraisal and budget impact assessment in the same analytic construction. Methods: The databank of National Health Insurance Found (OEP) can support detailed information about the total medical attendance. After revealing patient-patterns the prepared data can be analyzed with different statistical methods, a DES model can be created based on the gained patient-linked hazards and using Monte Carlo approaches. Results: The constructed model can support the prospective developing process and retrospectively inform the decision-maker about the efficacy of each impact. The outputs are both in amount and patient-flow attributes. We can examine both the cost-containment and the therapeutical switches and dynamism. More and more complex models can be built by attaching cost and effectiveness data to the state of patients and different therapeutic events.
VIII. évfolyam
2009. / 06. lapszám / Július
| Szerző | Intézmény |
|---|---|
| Dr. Bacskai Miklós | HealthWare Tanácsadó Kft. |
| Lang Zsolt | HealthWare Tanácsadó Kft. |
| Lazányi István Zsolt | HealthWare Tanácsadó Kft. |
[1] Kornai János: Az egészségügy reformjáról. Közgazdasági és Jogi Könyvkiadó, Budapest, 1998.
[2] Orosz Éva: Félúton vagy tévúton? Egészségügyünk félmúltja és az egészségpolitika alternatívái. Egészséges Magyarországért Egyesület, 2001.
[3] Reforms for Stability and Sustainable Growth: An OECD Perspective on Hungary. OECD 2008.
[4] Therneau M, Grambsch P: Modeling Survival Data. Extending the Cox Model. Springer 2000, 169-229.
[5] Kósa András (szerk): Optimumszámítási modellek. Műszaki Könyvkiadó, Budapest, 1979.
[6] J. A. Nelder and R. Mead; A simplex method for function minimization, Computer Journal 7 (1965), 308-313.
[7] Gregory S. Zaric and Bernie J. O’Brien: Analysis of a pharmaceutical risk sharing agreement based on the purchaser’s total budget. Health Economics. 14: 793-803 (2005)
[8] Pitt M, Stein K, Garside R, Castelnuovo E: Markov modelling versus discrete event simulation in health technology assessment – a case study in atopic eczema. Proc One HTA Health Technol Assess Int Meet 1st 2004 Krakow Pol. 2004; 1: 247.