[논문 리뷰] hesim: Health Economic Simulation Modeling and Decision Analysis

Devin Incerti, Jeroen P. Jansen|arXiv (Cornell University)|2021. 02. 18.

Health Systems, Economic Evaluations, Quality of Life참고 문헌 34인용 수 12

한 줄 요약

이 논문은 건강 경제 모델링 및 의사결정 분석을 위한 R 패키지인 hesim을 소개한다. 이는 준마르코프 모델과 코hort 시뮬레이션을 통해 확률적 민감도 분석 및 비용효율성 평가를 가능하게 하며, 모델 개발을 단순화하고 재현 가능성을 높이며, 건강기술평가에서 투명하고 확장 가능한 의사결정을 지원한다.

ABSTRACT

Health economic models simulate the costs and effects of health technologies for use in health technology assessment (HTA) to inform efficient use of scarce resources. Models have historically been developed using spreadsheet software (e.g., Microsoft Excel) and while use of R is growing, general purpose modeling software is still limited. hesim is an R package that helps fill this gap by facilitating parameterization, simulation, and analysis of economic models in an integrated manner. Supported model types include cohort discrete time state transition models (cDTSTMs), individual continuous time state transition models (iCTSTMs), and partitioned survival models (PSMs), encompassing Markov (time-homogeneous and time-inhomogeneous) and semi-Markov processes. A modular design based on R6 and S3 classes allows users to combine separate submodels for disease progression, costs, and utility in a flexible way. Probabilistic sensitivity analysis (PSA) is used to propagate uncertainty in model parameters to model outputs. Simulation code is written in C++ so complex simulations such as those combining PSA and individual simulation can be run much more quickly than previously possible. Decision analysis within a cost-effectiveness framework is performed using simulated costs and quality-adjusted life years (QALYs) from a PSA.

연구 동기 및 목표

• 의사결정 분석의 재현성과 투명성을 향상시키기 위해 건강 경제 모델링을 위한 유연하고 오픈소스의 R 패키지를 개발하는 것.
• 비용효율성 평가를 위한 준마르코프 모델에서 코hort 시뮬레이션과 확률적 민감도 분석을 지원하는 것.
• R에서 모듈화되고 재사용 가능한 구성 요소를 사용하여 복잡한 건강 경제 모델의 구현을 단순화하는 것.
• 기존의 R 워크플로우와의 통합을 통해 건강경제학에서의 데이터 분석 및 시각화를 지원하는 것.
• 연구자들과 건강기술평가자들이 사용할 수 있도록 의사결정 모델의 접근성과 확장성을 향상시키는 것.

제안 방법

• 패키지는 모델 구조, 파rameter화, 시뮬레이션 로직을 분리하는 모듈화된 프레임워크를 사용하여 준마르코프 모델을 구현한다.
• 유연한 전이 확률과 상태 정의를 갖춘 이산사건 시뮬레이션을 통해 코hort 시뮬레이션을 지원한다.
• 모델 파rameter의 확률 분포에서 몬테카를로 샘플링을 통해 확률적 민감도 분석을 구현한다.
• R의 기능형 프로그래밍 패러다임을 활용하여 코드 재사용과 모델 확장성을 가능하게 한다.
• 통계 모델링, 데이터 조작, 시각화를 위한 R 생태계와 통합된다 (예: dplyr, ggplot2).
• 모델 출력물로는 증분 비용효율성 비율, 비용효율성 수락곡선, 비용효율성 평면이 포함된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 소프트웨어 도구를 통해 건강 경제 모델을 어떻게 더 재현 가능하고 투명하게 개발할 수 있는가?
• RQ2 R 패키지가 건강기술평가에서 준마르코프 모델의 구현을 어느 정도 단순화할 수 있는가?
• RQ3 hesim 내에서 확률적 민감도 분석을 사용할 경우 의사결정의 강건성은 어떻게 향상되는가?
• RQ4 hesim은 다양한 건강경제 응용 분야에서 복잡한 의사결정 모델의 확장 가능하고 모듈화된 개발을 지원할 수 있는가?
• RQ5 사용성, 성능, 통계 워크플로우와의 통합 측면에서 hesim은 기존의 모델링 도구와 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• hesim 패키지는 R의 통계 및 프로그래밍 환경를 활용하여 건강 경제 모델의 효율적이고 재현 가능한 구현을 가능하게 한다.
• 준마르코프 모델은 최소한의 코드로 특정화되고 시뮬레이션될 수 있어 개발 시간과 오류 위험을 감소시킨다.
• 확률적 민감도 분석이 내장되어 있어 파rameter 분포 전반에 걸친 강력한 불확실성 정량화가 가능하다.
• 최소한의 추가 코드로 비용효율성 수락곡선과 증분 비용효율성 비율을 생성하는 데에 패키지가 도움을 준다.
• R 생태계와의 통합을 통해 데이터 처리, 시각화, 모델 출력물의 통계적 검증이 원활하게 이루어진다.
• 모듈화된 설계는 코드 유지보수성을 향상시키고 연구 팀 간 협업을 지원한다.