신장교환과 이타적 기증의 건강가치 Ⅱ
Nov 10, 2023
네덜란드 KEP 시뮬레이션
네덜란드 KEP의 첫 번째 매칭 라운드는 2004년 초에 조직되었습니다. 시뮬레이션을 위한 증거 기반 매개변수에는 2016년 12월 31일까지 등록된 모든 698쌍의 데이터와 2003년부터 2011년까지 KEP에서 고려된 109명의 이타적 기증자의 데이터가 포함됩니다. 데이터 사용에 동의했습니다. 총 399명의 이타적 기증자가 2004년부터 2016년까지 네덜란드에 등록되었습니다. 익명화된 데이터는 NTS 연구 위원회의 승인을 받아 네덜란드 이식 재단(NTS)에서 획득되었으며 2004년부터 2017년까지의 NTS 연례 보고서의 데이터입니다. 파생에 대한 세부 정보 네덜란드 KEP에 대한 증거 기반 전환 확률과 주별 QALY는 https://doi.org/1 0.1016/j.jval.2021.07.012에 있는 보충 자료의 부록 2에 나와 있습니다. 네덜란드 KEP는 3개월마다 매치런을 실시합니다. 네덜란드 KEP의 할당 정책은 우선순위 계층 구조를 기반으로 합니다35,36: (1) 여러 이식, (2) 혈액형 동일 이식의 수, (3) 일치하는 환자의 일치 확률(역순위), (4) 가장 긴 주기 및 체인 길이(역 순위), (5) 이식 센터에 대한 주기 및 체인당 가장 작은 확산, (6) 가장 긴 대기 시간 및 가장 높은 순위 할당을 선택합니다. 모델링 및 이전 관련 작업에 대해서는 https://doi.org/10.1016/j.jval.2021.07.012에 있는 보충 자료의 부록 2와 Glorie Kristiaan et al36,37의 연구를 참조하세요.
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제안된 일치 항목은 기증자와 대상 수혜자 사이의 최종 교차 일치 테스트가 양성이기 때문에, 탈감작 실패로 인해, 또는 환자나 기증자가 의학적, 심리적 또는 기타 이유로 인해 철회하는 경우 이식에 실패할 수 있습니다. https://doi.org/10.1016/j.jval.2021.07.012에 있는 보충 자료의 부록 3에는 시뮬레이션 모델에 포함된 일치 실패 확률의 모델링이 설명되어 있습니다. 일치가 실패하는 경우 시뮬레이션 모델은 업데이트된 호환성 정보로 할당 정책을 다시 실행합니다(네덜란드 KEP의 표준 절차에 따라). 이 프로세스는 실행 가능한 일치 항목을 찾을 때까지 반복됩니다.
30개의 문제 인스턴스는 698쌍의 모집단에서 대체 환자 기증자를 샘플링하여 제공된 데이터에서 2003년 10월부터 2016년 12월까지 기간 동안 생성되었습니다. 샘플링된 각 쌍에 대해 포아송 도착 프로세스에 따라 시뮬레이션 기간 동안 도착 날짜가 균일하게 그려집니다. 이타주의자를 사용한 시뮬레이션의 경우 Monte Carlo 시뮬레이션은 사용 가능한 이타적 기증자 데이터에서 399개의 이타적 기증자 도착을 대체하여 균일하게 샘플링하며, 이는 다시 포아송 도착 프로세스에 해당합니다.
네덜란드 KEP에서는 B형, 특히 AB형 환자의 수가 제한되어 있다는 점을 고려하면, 과거 데이터에서 추정한 ESRD 단계에서 LTX 및 DTx 단계로의 (증거 기반) 전환 확률은 부정확할 수 있습니다. https://doi.org/10.1016/j.jval.2 021.07.012에 있는 보충 자료의 부록 2는 보다 일반적인 데이터 세트에서 파생된 대체 전환 확률을 제시하고 https://doi.org/10.1016/j.jval.2 021.07.012에 있는 보충 자료의 부록 4는 다음을 참조하세요. //doi.org/10.1016/j.jval.2021.07.012는 이 대체 전환 확률에 대한 시뮬레이션 결과를 제시합니다. 아래 결과는 네덜란드 KEP의 과거 데이터를 직접 기반으로 한 사례에 대한 것입니다. 분석에서는 "낙관적" 및 "비관적" 시나리오라고 하는 2가지 증거 기반 QALY 및 할인율 세트를 고려합니다(https://doi.org/10.1016/j.jval에 있는 보충 자료의 부록 2 참조). 2 021.07.012). 마지막으로 우리는 이식편 및 환자 생존율의 연간 변화에 대한 매개변수 값이 네덜란드 KEP에서 직접 가져온 증거를 기반으로 하지 않고 대신 부록 4에 보고된 바와 같이 중복되는 기간의 유럽 평균을 기반으로 하는 분석을 수행했습니다. ~에
보충 자료는 https://doi.org/10.1016/j.jval.2 021.07.012, 섹션 4.4 이후에 있습니다. 이러한 분석은 토론에서 고려된 관련 대체 소스의 대체 증거 사용에 대한 민감성을 다룹니다.
결과 효능
KEP 효능에 관한 첫 번째 연구 질문은 PQALY(https://doi.org/10.1016/j.jval.2021.07.012에 있는 보충 자료의 부록 1 참조)를 (회고적으로) 해결하고 결과적인 총 건강을 비교함으로써 답변됩니다. 값(표 1의 "완벽한 KEP의 QALY" 열)을 일치 실행 없이 동일한 환자 모집단에 대해 얻은 총계("KEP 없는 QALY" 열)로 계산합니다. 완벽한 KEP에 대한 결과는 30번의 시뮬레이션 실행에 걸쳐 KEP 없이 얻은 결과와의 평균 차이가 (위) 0과 크게 다를 경우 굵은 글씨체로 표시되고 2- 측면 부호 테스트 결과가 유의할 경우 밑줄이 그어져 있습니다. 마지막 행은 할인된 QALY를 완벽하게 최대화할 때 일치하는 쌍의 평균 수가 등록된 698쌍 중 436.57개와 같다는 것을 보여줍니다. 등록된 환자 모집단에서 환자당 할인된 QALY는 6.45에서 10으로 4.41 증가합니다.86, 거의 70% 증가합니다. 특히 45~64세, 65~74세 연령층, 혈액형 A, B, AB형, 민감도가 낮은 환자(PRA 0-10)에서 절대적 증가폭이 컸다. 혈액형 O형 환자는 상대적으로 적은 수의 일치(O형) 기증자가 있기 때문에 혜택이 적습니다(https://doi.org/1 0.1016/j.jval.2021.07에 있는 보충 자료의 부록 3 참조). .012). 상대적인 증가는 연령 그룹 65-74 및 751에서 가장 크지만 후자의 경우 부호 테스트만 유의미합니다. 완벽한 KEP에서 타의 추종을 불허하는 수혜자의 할인된 QALY가 KEP가 없는 경우보다 높다는 점을 고려하면 완벽한 KEP는 평균 미만으로 남아 있는 할인된 QALY를 가진 환자에게 우선 순위를 부여합니다. 차이점이 있지만 이러한 일반적인 관찰은 대체 전환 확률과 비관적 QALYS 및 할인율에 대해 유효합니다(https://doi.org/10.1016/j.jval.2021.07.012에 있는 보충 자료의 부록 4).
정책효과성 비교분석
두 번째 연구 질문에 답하기 위해 실행된 시뮬레이션 결과는 표 2에 나와 있습니다. 중요성은 다시 굵은 글씨와 밑줄로 표시됩니다. 두 번째 열은 MaxTx에 일반적으로 보고되는 할당 정책의 결과를 나타냅니다. 세 번째 열에는 전체 체력 값을 완벽하게 극대화했을 때 얻은 성능과의 차이가 표시됩니다. MaxTx는 완벽한 KEP 이식 횟수의 약 81%, 전체 건강 가치의 83% 이상을 제공하여 완벽한 KEP와 KEP가 없는 경우의 격차를 약 58% 줄입니다. 완벽한 정책과의 차이는 751-세 환자의 소규모 모집단 또는 비교할 수 없는 환자의 지금은 다르고 더 큰 모집단의 경우 0과 크게 다르지 않습니다.
MaxTx와 비교하여 현재 시행되는 네덜란드 할당 정책(Dutch)의 결과는 네 번째 열에 표시됩니다. 일치 항목 수를 최대화하는 데 우선순위를 두기 때문에 예상할 수 있듯이 차이는 대부분 작고 중요하지 않습니다. 흥미롭게도 시뮬레이션 기간 동안 부호 테스트에서는 MaxTx보다 더 많은 환자와 일치하는 것으로 나타났습니다.
다섯 번째 열은 할인된 QALY(MaxQaly)를 최대화하는 할당 정책에 대한 비교 결과를 나타냅니다. MaxQaly는 전체 인구에 대해 0.19 할인된 QALY를 대폭 증가시키고 완벽한 KEP의 총 건강 가치의 85%를 달성합니다. 흥미롭게도 이제 부호 테스트에서는 MaxTx보다 더 적은 수의 환자와 일치할 수 있음을 시사합니다. 중년 환자, 민감도가 낮은 환자, O형 환자 및 비적응 환자의 건강 가치를 크게 향상시킵니다. 이러한 결과는 다른 전환 확률과 비관적인 QALYS 및 할인율이 있는 시나리오와 매우 유사합니다(https://doi.org/10.1016/j.jval.2021.07.012에 있는 보충 자료의 부록 4).
이타적 기부를 통한 건강 증진 가치
세 번째 연구 질문에 답하기 위해 실행된 시뮬레이션 결과는 표 3에 나와 있습니다. 이타주의자의 경우 최대 이식 정책은 이타주의자 없이 완벽한 KEP의 효과를 복제합니다. 이타주의자들은 0.73 QALY의 효율성 증가를 생성합니다. 이번에도 네덜란드 정책은 매우 비슷한 결과를 얻었습니다. MaxQaly 정책은 MaxTx에 비해 할인된 QALY를 0.54만큼 증가시킵니다. 특히 45~64세 연령층, O형 환자, 민감도가 낮은 환자, 비교할 수 없는 환자의 경우 이점이 상당합니다.
토론 및 결론
신장 이식은 종종 생명을 구하는 것으로 제시되며 이에 따라 KEP의 할당 정책은 이식 건수를 최대화하는 데 중점을 두었습니다. 이는 (비용) 효율성과 특히 할인된 QALY가 의료 자원 할당에서 중요한 공식 역할을 하는 영국 및 네덜란드와 같은 국가에도 적용됩니다. 우리가 아는 한, 본 연구는 할인된 QALY를 최적화하는 할당 정책을 제안하고 할인된 QALY를 기반으로 KEP 및 할당 정책을 평가한 최초의 연구입니다. 이를 위해 네덜란드 KEP에 대한 회고적 사례연구를 제시하고 그 효과성과 배분정책의 효과성을 분석한다. 더욱이 KEP에 이타적인 기증자를 등록하는 것의 효과를 명시적으로 다루고 있습니다.
이타적인 기부가 아니더라도 네덜란드 KEP의 효능은 상당하고 중요합니다. 예상대로 투시적이고 완벽한 정책은 등록된 환자의 건강한 삶을 4년 이상 추가하여 할인된 QALY를 6.45에서 10으로 증가시킵니다.86. 각 경기에서 이식 횟수를 최대화하는 간단한 정책은 현재 네덜란드 정책의 경우와 마찬가지로 효율성 증가의 58%를 달성합니다. 현재 네덜란드 정책은 또한 우리 연구에서는 고려되지 않은 성과 측정을 명시적으로 목표로 삼고 있다는 점에 유의해야 합니다.20
할인된 QALY를 최대화하는 정책은 완벽한 KEP와 KEP가 없는 경우 사이의 격차를 63% 줄여 현재 관행과 비교하여 예상되는 0.19 할인된 QALY를 추가하거나 이식 횟수를 최대화합니다. 이 정책은 타의 추종을 불허하는 환자의 기대 수명에 예상 0.33 할인된 QALY를 추가합니다. 또한 O형 환자의 경우 유의미하고 실질적인 개선을 가져오며 다른 혈액형의 결과에 부정적인 영향을 주지 않으면서 이 하위 집단의 격차를 줄입니다. 정책 간 이식 건수의 차이는 연간 1건 미만이므로 비용 차이는 미미할 것으로 예상할 수 있습니다.
이용 가능한 이타주의자를 등록시키면 네덜란드 KEP는 이타주의자 없이 완벽한 KEP가 달성하는 것과 마찬가지로 현재 정책이나 이식 건수를 최대화하는 정책으로 건강 가치의 동일한 개선을 가져올 것입니다. 이타적 기증자로부터 이식을 받은 환자의 기증자가 이제 KEP 외부의 환자에게 기증할 수 있다는 점을 고려하면(예: 사망한 기증자 대기자 명단에) KEP 외부의 이타적 기증 결과에 부정적인 영향을 주지 않고 이러한 개선을 얻을 수 있다고 믿습니다. ). (생존) 기증 후 비용이 특히 투석 비용과 비교할 때 가장 낮다는 점을 상기하면9, 우리의 결과는 모든 이타적 기증자를 네덜란드 국가 KEP에 등록함으로써 달성할 수 있는 실질적이고 공평한 비용 효율성 증가의 증거를 제공합니다.
네덜란드 KEP의 결과를 다른 국가에 일반화하는 데 주의를 기울이면서 이 후향적 사례 연구는 이타주의자를 포함하는 KEP가 전 세계적으로 증가하는 수백만 명의 ESRD 환자의 건강한 기대 수명을 실질적으로 향상시킬 수 있음을 나타냅니다. 결과는 KEP와 효과적인 할당 정책을 개발하고 발전시키는 것이 시급함을 확인시켜줍니다. 더욱이 그들은 법적, 정책적 우려를 제한하는 것이 개인과 인구의 비용, 건강, 삶의 개선보다 정당하게 중요한지에 대한 의문을 제기합니다. O형 환자의 상대적으로 나쁜 결과는 우려되는 부분이자 추가 연구가 필요한 분야입니다. 이러한 연구에서는 KEP 외부에서 이식을 받을 가능성에 차이가 있기 때문에 Markov 모델에서 포착된 더 큰 이식 상황을 고려해야 합니다. 보다 일반적으로, 혈액형, 연령, 감작 수준이 다른 환자에 대해 얻은 건강 가치의 차이는 할당의 공정성에 대한 새로운 질문을 제기하기 때문에 격차에 대한 연구는 추가 연구의 중요한 영역으로 보입니다. 예를 들어, 노인 환자와 같이 기대 건강 가치 증가가 낮은 환자는 매칭에 덜 가치가 있는 것으로 간주되어야 합니까? 이식 건수 대신 건강 가치를 최적화할 때 갖춰야 할 공정성과 형평성 요구 사항은 무엇입니까?
https://doi.org/10.1016/j.jval.2021.07.012에 있는 보충 자료의 부록 4에 제공된 다양한 모델 매개변수에 대한 민감도 분석 결과는 연구 결과는 네덜란드 KEP에 대해 매우 강력합니다. 획득된 QALY는 절대적 측면에서 다양할 수 있습니다(0.7 감소에서 0.25 증가까지). 그럼에도 불구하고 다양한 정책 간의 효율성 차이는 매우 비슷합니다. 이러한 견고성은 네덜란드 상황에 대한 위 결론의 타당성을 강화합니다.
우리 연구의 첫 번째 한계는 KEP가 여러 국가의 다양한 법률과 규정을 따른다는 점입니다. 따라서 네덜란드 사례 연구의 특정 결과를 일반화할 때 주의가 필요합니다. Markov 모델의 증거 기반은 주로 사용 가능한 회고적 네덜란드 데이터를 기반으로 하기 때문입니다. . 따라서 우리는 단방향 민감도 분석의 몇 가지 기본 형태를 제시했지만 관련 미래 매개변수 값을 고려하고 매개변수의 시간 종속성을 더욱 정교하게 고려하는 연구(예: DTx 수신 가능성과 관련)는 이 연구를 발전시키는 중요한 방향입니다. . 마찬가지로, 익명화된 데이터로 인해 우리는 각 등록자가 새로운 환자를 대표하는지 고려해야 하므로 동일한 환자(점점 민감해질 수 있음)에 의한 이식의 재발을 고려하지 않았습니다. 위험 함수가 증거 기반인 경우에도 향후 건강 가치를 계산하고 할인할 때 주의가 필요합니다. 우리는 이러한 한계가 KEP의 (비용) 효율성을 향상시키는 데 장애가 되기보다는 추가 연구를 위한 격려로 받아들여지기를 바랍니다.
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