药物经济学模型之Markov模型（一）：你真的看懂NNT了吗？
随着药物开发、效果评价和上市后安全性检测系统的不断成熟和完善 ， 目前全世界几乎每天都有新药在进行临床研究 。 在新药临床研究的过程当中 ， 除了要求药企或研究者提供药物有效性和安全性数据之外 ， 往往还要求提供显示药物“性价比”的参数 。
在III期临床试验中 ， 研究者往往用需治疗人数（Number Needed to Treat ， NNT）来间接反映药物的“性价比” ， 这个参数指的是需治疗多少人才能额外减少一个事件的发生（两组事件绝对风险之差的倒数） 。 举个例子 ， 2018年JAMA cardiology发表了一篇探究诺欣妥（沙库巴曲缬沙坦）5年NNT的研究[1] 。
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在这篇文章中 ， PARADIGM-HF研究是一项比较沙库巴曲缬沙坦和依那普利在射血分数减低型心力衰竭（HFrEF）患者中能否降低心血管死亡或心衰再住院复合终点的III期随机临床试验 。 该研究显示 ， 与依那普利相比 ， 沙库巴曲缬沙坦可以有效降低HFrEF患者的心血管死亡或心衰再住院复合终点的风险、心血管死亡风险、全因死亡风险 。 其对应的NNT如下：
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由上表可见 ， 随着时间由1年延长至5年 ， 对应的主要研究终点（心血管死亡或心衰再住院）的NNT也从38下降至14 ， 即从原来持续治疗38个人1年能够减少1个主要事件的发生变成持续治疗14个人5年能够减少1个主要事件的发生 。 一般来说 ， 当NNT小于20时 ， 我们认为干预具有较好的“性价比” 。
可以看出 ， NNT这个指标反映的是一个“密度”概念 ， 即单位时间内需要治疗多少人才能额外减少一个事件的发生 。 数值意义受两个因素的影响 ， 单位时间的定义以及不同干预之间事件发生的绝对风险的差异 。 NNT的特性导致了它在评价“性价比”的时候表现出许多短板：
（1）未体现出经济特性：吃了药之后不用住院是可以省钱的 ， 但是吃药是要花钱的 。 长时间吃药的话 ， 这药便宜还好（像阿司匹林） ， 贵的话就难说性价比高了 。
（2）无法完整体现出除事件以外的获益差异：和依那普利相比 ， 吃了沙库巴曲缬沙坦之后 ， 活动耐量提升了 ， 以前爬一层楼就喘得不行 ， 现在一口气可以蹭蹭蹭上五楼 。
（3）不同的试验结果之间可能无法比较 ， 特别是当单位时间定义不一样的时候 。
（4）事件多样化导致的不确定性：以上述的研究为例 ， 同样是5年NNT ， 主要终点NNT为14（小于20） ， 全因死亡NNT为21（大于20） 。
因此 ， NNT并不能很好地评估医疗干预的“性价比” ， 而一门新兴的交叉学科——药物经济学则为准确地对各种医疗干预手段的疗效、花费等进行评估提供了可能 。 其中 ， Markov模型作为目前最流行的药物经济学决策分析方法之一 ， 被广泛地应用于药物成本-效用评价、药品定价、医保准入和预算分析中 。
接下来的系列文章中 ， 笔者将以一篇达格列净在慢性心力衰竭患者中的成本-效用比研究为例[2] ， 从研究问题、研究设计、成本和健康产出、Markov模型构建、不确定性分析等五个方面来介绍这类研究 。
参考文献
[1] Srivastava PK, Claggett BL, Solomon SD, et al. Estimated 5-Year Number Needed to Treat to Prevent Cardiovascular Death or Heart Failure Hospitalization With Angiotensin Receptor-Neprilysin Inhibition vs Standard Therapy for Patients With Heart Failure With Reduced Ejection Fraction: An Analysis of Data From the PARADIGM-HF Trial.[J] .JAMA Cardiol, 2018, 3: 1226-1231. DOI: 10.1001/jamacardio.2018.3957.
[2] Yao Younan, Zhang Rongcheng, An Tao, et al. Cost-effectiveness of adding dapagliflozin to standard treatment for heart failure with reduced ejection fraction patients in China.[J] .ESC Heart Fail, 2020, undefined: undefined. DOI: 10.1002/ehf2.12844.
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【药物经济学模型之Markov模型（一）：你真的看懂NNT了吗？】
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