[論文レビュー] hesim: Health Economic Simulation Modeling and Decision Analysis

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

Health Systems, Economic Evaluations, Quality of Life参考文献 34被引用数 12

ひとこと要約

この論文では、確率的感度分析とコスト効果性評価を、半マルコフ過程とコhortシミュレーションを通じて可能にするRパッケージhesimを紹介する。このパッケージはモデル開発を簡素化し、再現性を高め、健康技術評価における透明性とスケーラビリティのある意思決定を支援する。

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.

研究の動機と目的

• 意思決定分析における再現性と透明性を向上させるため、柔軟でオープンソースのRパッケージを開発すること。
• コスト効果性評価のため、半マルコフ過程におけるコhortシミュレーションと確率的感度分析を支援すること。
• Rにおけるモジュラーや再利用可能なコンponentsを用いて、複雑な健康経済モデルの実装を簡素化すること。
• 既存のRワークフロー（データ分析および可視化）と統合し、健康経済学におけるデータ処理を容易にすること。
• 研究者および健康技術評価者にとって、意思決定モデルのアクセス性とスケーラビリティを向上させること。

提案手法

• パッケージは、モデル構造、パrameter化、シミュレーション論理を分離するモジュラーなフレームワークを用いて半マルコフ過程を実装する。
• 柔軟な遷移確率と状態定義を備えた離散イベントシミュレーションを通じてコhortシミュレーションをサポートする。
• モデルパrameterの確率分布からのモンテカルロサンプリングを用いて確率的感度分析を実装する。
• Rの関数型プログラミングパラダイムを活用し、コード再利用とモデル拡張性を実現する。
• 統計モデリング、データ操作、可視化のためのRエコシステム（例：dplyr、ggplot2）と統合する。
• モデルの出力には、インクリメンタルコスト効果性比、コスト効果性受容性曲線、コスト効果性平面が含まれる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ソフトウェアツールを用いて、どのように健康経済モデルをより再現可能で透明性の高いものに開発できるか？
• RQ2 Rパッケージは、健康技術評価における半マルコフ過程の実装をどの程度簡素化できるか？
• RQ3 hesim内での確率的感度分析の使用が、意思決定のロバストネスをどのように向上させるか？
• RQ4 hesimは、多様な健康経済的応用分野において、スケーラブルでモジュラーな複雑な意思決定モデルの開発を支援できるか？
• RQ5 使いやすさ、パフォーマンス、統計ワークフローへの統合性の観点から、hesimは既存のモデリングツールと比べてどのように異なるか？

主な発見

• hesimパッケージは、Rの統計およびプログラミング環境を活用して、健康経済モデルの効率的かつ再現可能な実装を可能にする。
• 半マルコフ過程は最小限のコードで指定・シミュレーション可能であり、開発時間の短縮とエラーのリスク低減が図れる。
• 確率的感度分析がネイティブにサポートされており、パrameterの分布全体にわたる不確実性の定量的評価が可能である。
• 最小限の追加コードで、コスト効果性受容性曲線とインクリメンタルコスト効果性比の生成が可能になる。
• Rエコシステムとの統合により、シームレスなデータ処理、可視化、モデル出力の統計的妥当性検証が可能である。
• モジュラー設計により、コードの保守性が向上し、研究チーム間の協働を支援する。