The Effect of Deterministic and Stochastic Approaches on Cost-Utility Results Under Uncertainty: A Markov Chain Monte Carlo Simulation Application on Diabetes

Abstract

ÖZET Amaç: Maliyet etkililik (ME) analizlerinin özel bir türü olan maliyet değer (MD) analizlerinde sıklıkla karşılaşılan belirsizlik türleri arasında parametre, model ve örneklem belirsizliği bulunmaktadır. Bu çalışmada deterministik ve stokastik yaklaşımlar esas alınarak belirsizlik bakımından model performanslarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntemler: Çalışmada ikincil verilerden yararlanılmış olup Neumann ve ark. (2011) tarafından yaşam tarzı kontrol programlarının diyabeti önlemedeki rolü konusunda belirlenmiş dört durumdan oluşan markov modeli ve geçiş olasılıkları kullanılmıştır. Deterministik ve stokastik model sonuçları Markov Zinciri Monte Carlo Simülasyonu kullanılarak simüle edilmiş ve ilave maliyet değer oranı (IMDO) bulunmuştur. Sonuçlar maliyet değer düzlemi üzerinde gösterilmiştir. Bulgular: Elde edilen bulgular stokastik model (IMDO=758 €) sonuçlarına ait IMDO'larının deterministik modele (IMDO=9942 €) göre daha düşük olduğunu göstermekte, modele katılan kişi sayısındaki farklılığın model performansında farklılığa neden olduğunu (p˂0.001) ortaya koymaktadır. Maliyet değer düzleminde stokastik model için elde edilen kabul edilebilirlik alanının daha geniş, maliyet değer olasılığı ve kabul edilebilirlik eğrisinin daha yüksek olduğu görülmektedir. Sonuç: Çalışma sonuçları stokastik model sonuçlarının deterministik model sonuçlarına göre daha iyi performans sergilediğini ortaya koymaktadır. Bunun yanı sıra, parametre, model ve örneklem farklılıkları performans sonuçlarında farklılıklara neden olmaktadır. İlerleyen araştırmalarda maliyet değişkeni için önerilen gamma ve lognormal gibi farklı dağılımların modele dahil edilmesi yolu ile sonuçların zenginleştirilmesi tavsiye edilmektedir.Anahtar Kelimeler: Maliyet değer analizi; deterministik yaklaşım; stokastik yaklaşım; diyabet; Markov Zinciri Monte Carlo Simülasyonu ABSTRACT Objective: Parameter, model and sample uncertainty are common types of uncertainties faced in cost utility (CU) analysis which is a special type of cost effectiveness (CE) analysis. In this study it is aimed to compare model performances in terms of uncertainty by using deterministic and stochastic approaches. Metarial and Methods: Secondary data was used in the study and markov model and transition probabilities conssists of four states determined by Neumann et al. (2011) about the role of life intervention programs to prevent diabetes examined. Deterministic and stochastic model results were simulated by using Markov Chain Monte Carlo Simulation and incremental cost utility ratio (ICUR) was determined. Study results illustrated on a cost utility plane. Results: Study results shows that ICUR's for stochastic model (ICUR=758 €) was lower than deterministic model (ICUR=9942 €) results and differences in number of people participating into the model causes performance differences in the model (p˂0.001). It is seen that acceptability area was larger in cost utility plane for stochastic model and probability of cost utility and acceptability curve was higher for it. ...