A cukorbetegség szűrési, kezelési és gondozási stratégiáit vizsgáló egészség-gazdaságtani modell

ELTE TáTK, Közgazdaságtudományi Intézet, Egészségpolitika és Egészség-gazdaságtan Tanszék, Budapest,1 Syreon Kutatóintézet, Budapest,2 Gyógyszerészeti és Egészségügyi Minőség- és Szervezetfejlesztési Intézet, Budapest,3 Novartis Hungária Kft., Budapest,4 Bajcsy-Zsilinszky Kórház, III. Belgyógyászati Osztály, Budapest,5 Fővárosi Szent János Kórház és Észak-budai Egyesített Intézményei, II. Belgyógyászat-Diabetológia, Budapest,6 Miskolci Egyetem, Egészségügyi Kar, Elméleti Egészségtudományi Tanszék, Miskolc7 A cukorbetegség szűrési, kezelési és gondozási stratégiáit vizsgáló egészség-gazdaságtani modell Nagy Balázs dr.,(1,2) Nagyjánosi László,(2) Nagyistók Szilvia,(2) Józwiak-Hagymásy Judit,(2) Merész Gergő,(2) Papp Eszter,(3) Dessewffy Zoltán,(4) Jermendy György dr.,(5) Winkler Gábor dr.,(6,7) Kaló Zoltán dr.,(1,2) Vokó Zoltán dr.(1,2) Összefoglalás A 2-es típusú cukorbetegség a fejlett országokban jelentős népegészségügyi probléma, amelynek populációszintű kezelése az egészségügyi kormányzatok feladata. A betegség megelőzésével, kezelésével és gondozásával járó költséget és hasznot számos perspektívából mérték már, azonban a beavatkozások komplex hatását vizsgáló, átfogó egészség-gazdaságtani vizsgálat kevés készült. Ennek a vizsgálatnak a célja a 2-es típusú cukorbetegség megelőzési, kezelési és gondozási stratégiáinak teljes körű egészség-gazdaságtani elemzését lehetővé tevő modell fejlesztése, amely támogatja a zeti Diabetes Programmal kapcsolatos egészségpolitikai döntések és más egészségügyi programok szakmai megalapozását. Az egészség-gazdaságtani modell első modulja döntési fa struktúrában vizsgálja a szűrővizsgálatok költségét és hasznát. A második modul Markov-féle elemzési struktúrában vizsgálja a szűrésen átesett betegek állapotának változását és a cukorbetegség szövődményeinek alakulását. A szűrésre és későbbi kezelésre potenciálisan alkalmas populáció betegútja egyéni szintű szimulációval kerül modellezésre. A micro- és macrovascularis szövődmények vizsgálata minden ciklusban párhuzamosan történik és kiterjed a nephropathiára, retinopathiára, maculaoedemára, neuropathiára, perifériás verőérbetegségre, ischaemiás szívbetegségre, szélütésre, illetve az anyagcserezavar-jellegű komplikációkra. A modell az egyes szövődmények egymásra hatását, illetve a különböző gondozási algoritmusokat is vizsgálja. A vizsgálat számos eredményt rögzít, a betegek túlélését, életminőség-változását, a szövődmények alakulását, az ellátási költségeket és a vizsgált beavatkozások várható költségét és hasznát. Mindezek nyomán a modell alkalmas előre specifikált populációkban végzett szűrési programok, kezelési algoritmusok, illetve a cukorbetegség különböző gondozási protokolljainak összehasonlítására. Felhasználható országos vagy régiós méretű prevenciós vagy más ellátási programok, cukorbetegséggel kapcsolatos egészségügyi beavatkozások, vagy komplex terápiás programok és kezelési csomagok várható költségének és hasznának összehasonlítására. Kulcsszavak: cukorbetegség kezelése, cukorbetegség megelőzése, szűrés, költséghatékonysági vizsgálat, egészségpolitikai döntési modell 245

DIABETOLOGIA HUNGARICA XX. évfolyam 4. szám Nagy Balázs Health economic modell to assess the screening, treatment and management strategies of diabetes The growing prevalence of diabetes mellitus highlights the conflict between the burden of disease and health care systems sustainability. Open access health economic models that calculate the effects of health policy programs and public interventions are needed in this area. The objective of this study is to develop a long term economic model for type 2 diabetes that supports evidence based health policy decisions for nationwide diabetes programs, as well as other diabetes related health care interventions. The health economic model projects outcomes for populations with taking into account baseline patient characteristics, history of complications, changes in physiological parameters over time, diabetes treatment and management strategies, and screening programs. The model s first section examines secondary prevention strategies of type 2 diabetes in a decision tree structure. The second section simulates patients through interconnected Markov sub-models that replicate important complications of diabetes, as ischemic heart disease, retinopathy, maculaoedema, hypoglycaemia, nephropathy, neuropathy, foot ulcer, peripherial vascular disease, stroke and ketoacidosis. Treatment and management strategies are taken into account when modelling patient pathways. The model allows a wide range of economic and clinical data to be entered to support adaptability, country- or provider-specific outcomes and the analysis of different policy strategies. The model is designed to provide a set of standard results on disease history such as progression of physiological measures, incidence of complications, and on cost-effectiveness outcomes, such as costs and quality of life measures. It allows long term comparison of diabetes management strategies in different populations, in a variety of clinical settings and for a range of health policy interventions. Key words: diabetes treatment, diabetes prevention, screening, cost-effectiveness analysis, health policy decision model DIABETOLOGIA HUNGARICA 20 ( 4) 245 255. 2012. december Rövidítések ACE: angiotenzinkonvertáló enzim (angiotensin-converting enzyme); AF: pitvarfibrilláció (atrial fibrillation); AMI: akut myocardialis infarctus; BMI: testtömegindex (body mass index); CHD: szívkoszorúér-megbetegedés (coronary heart disease); CVD: cardiovascularis megbetegedés (cardiovascular disease); DBP: diastolés vérnyomás (diastolic blood pressure); DPP4: dipeptidil-peptidáz-4; GDP: bruttó hazai termék (gross domestic product); GLP-1: glukagonszerű peptid (glucagon-like peptide); HbA1c: glikált hemoglobin; HDL: nagy sűrűségű lipoprotein (high density lipoprotein); ISZB: ischaemiás szívbetegség (ischemic heart disease); LVH: balkamra-hypertrophia (left ventricular hypertrophy); OEP: Országos Egészségbiztosítási Pénztár; OGTT: orális glukóztoleranciateszt (oral glucose tolerance test); PVD: perifériás verőérbetegség (peripheral vascular disease); SBP: systolés vérnyomás (systolic blood pressure); T2DM: 2-es típusú diabetes mellitus; TC: összkoleszterin-szint (total cholesterol); TC/HDL: az összkoleszterin és a nagy sűrűségű lipoprotein szintjének hányadosa A z utóbbi időszak legfontosabb kérdése az egészségpolitikai, sőt tágabb értelemben az egész politikai döntéshozatal számára az, hogy a jelentős közpénzfelhasználással járó döntéseket milyen szakmai indokokkal támasztják alá. A bizonyítékokon alapuló egészségpolitikai döntéshozatal egyik legfontosabb eleme az egészségügyi programok és technológiák költséghatékonyságának vizsgálata. Ilyen elemzéseket Magyarországon majdnem tíz éve rutinszerűen alkalmaznak az új gyógyszerek támogatáspolitikai döntéseiben, és a közelmúlttól az orvostechnikai eszközök finanszírozói döntéseiben is. Mindazonáltal egyéb jelen- 246 tős költségvetési hatással bíró döntésekben, például az ellátórendszer szervezeti és infrastrukturális fejlesztési kérdéseiben, a népegészségügyi programok indításakor a költséghatékonyság értékelése nem része a döntéshozatal folyamatának. A költséghatékonyság értékeléséhez gyakran kapcsolódó aggály, hogy elsősorban a módszertani különbségek miatt lehet különbség két technológia költséghatékonyságának megítélésében. Ebből fakadóan két komoly kihívással kell szembenézni a közeljövőben: egyrészt hogyan terjeszthetők ki az egészség-gazdaságtani elemzések a gyógyszereken és orvostechnikai eszközökön túli egészségügyi

A cukorbetegség egészség-gazdaságtani modellje beruházási és egészségpolitikai (terápiás, szűrési) kérdésekre, másrészt milyen módon standardizálható az elemzések módszertana. Erre a kihívásra igyekezett kutatócsoportunk választ keresni egy olyan egészség-gazdaságtani modell kifejlesztésével, amely egy népegészségügyi szempontból jelentős és igen komplex betegségterületen nyújt lehetőséget a betegséghez kapcsolódó finanszírozási és egészségpolitikai kérdések alátámasztásához a lehető legjobb elérhető tudományos bizonyítékok alapján. A kiválasztott betegségterület, a 2-es típusú cukorbetegség a fejlett országokban jelentős népegészségügyi probléma. Csökkenti a várható élettartamot, ugyanakkor nemcsak a halálozás növelésén keresztül okozza a betegek egészségtőkéjének jelentős veszteségét, hanem a szövődmények következtében is: korlátozottsághoz vezet és számottevő életminőség-romlást okoz. A betegség és szövődményeinek populációszintű kezelése az egészségügyi kormányzatok fontos feladata. Magyarországon 2008-ban az orális antidiabetikummal vagy inzulinnal kezelt több mint 520 ezer cukorbeteg közvetlen egészségügyi költsége meghaladta a teljes bruttó hazai össztermék (GDP) 0,65%-át, a társadalombiztosítás által finanszírozott közvetlen egészségügyi kiadás pedig elérte az Országos Egészségbiztosítási Pénztár természetbeni ellátásokra fordított kiadásainak 13%-át.1,2 A költségek ellátásonként, beavatkozásonként, terápiás csoportonként, kezelési, megelőzési vagy gondozási protokollonként igen változók lehetnek. Ezek felmérése és összehasonlítása rendkívül összetett és sok információt igénylő, komplex feladat. A cukorbetegséghez kapcsolódó programok és technológiák hatásvizsgálatait és a mikroszintű elemzéseket egyaránt elősegítheti egy, a közösségi célokra mindenki számára hozzáférhető, a döntések társadalmi hatásait számszerűsítő egészség-gazdaságtani modell. E modell jól támogatná a bizonyítékokon alapuló egészségpolitikai döntéshozatalt az egyik legnagyobb népegészségügyi terhet hordozó megbetegedés területén. Az eddigi egészség-gazdaságtani elemzések jellegzetességei A cukorbetegség időben való felfedezésével, kezelésével és gondozásával járó költségeket és haszno- kat számos elemző vizsgálta már. A szakirodalom alapvetően megkülönbözteti a betegek szűrésével,3,4,5,6,7,8 valamint a betegség gondozásával és kezelésével9,10,11,12,13,14,15,16 kapcsolatos egészség-gazdaságtani vizsgálatokat. Yi és munkatársai,17 Tarride és munkatársa,18 valamint Vijgen és munkatársai19 irodalmi áttekintései szerint több tucat diabetesszel kapcsolatos költséghatékonysági vizsgálat készült már. Ezek azonban általában csak egy vagy néhány terápiás terület vagy előre specifikált beavatkozás hatását vizsgálták, ugyanakkor egymástól jelentősen eltérő egészségügyi programokat vagy azok komplex hatását vizsgáló, átfogó elemzések készítésére kevésbé vagy egyáltalán nem alkalmasak. Célok és módszerek Kutatási programunk célja a 2-es típusú cukorbetegség megelőzési, kezelési és gondozási stratégiáinak átfogó, teljes körű egészség-gazdaságtani elemzését lehetővé tevő egészség-gazdaságtani modell fejlesztése, amely támogatja a zeti Diabetes Programmal20 kapcsolatos egészségpolitikai döntések és más, akár nem hazai környezetre tervezett egészségügyi programok szakmai megalapozását. A döntési modell diabetesszel kapcsolatos élethelyzetek sorát vizsgálja, követve a betegek életének cukorbetegséggel kapcsolatos lehetséges eseményeit. A cukorbetegséggel kapcsolatos beavatkozások költségét és hasznát kalkulálja úgy, hogy betegeket, betegutakat és az azokhoz kapcsolódó beavatkozási algoritmusokat vesz számba, ezek eredményességét és erőforrásigényét becsülve. A modell a cukorbetegséggel kapcsolatos ellátásokat két alapvető területre bontja: 1. a cukorbetegség szűrése, illetve 2. a cukorbetegség kezelése, szövődmények szűrése és gondozása. A két nagy egység a modellben külön-külön is működtethető. A cukorbetegség szövődményeit és azok előrehaladását a modell a betegek életútja során rögzíti. Külön vizsgálja az egyes szövődmények egymásra hatását és a különböző kezelési, megelőzési és gondozási algoritmusokat, egészen a betegek haláláig. Az elemzés végén a modell számos eredményt feljegyez: a betegek túlélését, életminőség-változását, a szövődmények alakulását, az ellátási költségeket és a vizsgált beavat- 247

DIABETOLOGIA HUNGARICA XX. évfolyam 4. szám Nagy Balázs kozások várható költségét és hasznát. Az elemzés során vizsgált emberek életútja egyéni szintű számítógépes szimulációval kerül rögzítésre. Ebben az anyagban kizárólag az egészség-gazdaságtani modell felépítését mutatjuk be, a költségek és hasznok számítására nem térünk ki. szűrését és a cukorbetegség gondozását vizsgálja. Az első modulban a vizsgált populáció cukorbetegségre vonatkozó szűrővizsgálaton esik át, amelynek eredményeképpen a második modulban a cukorbetegek még időben megfelelő kezeléshez juthatnak. A teljes modell felépítését az 1. ábra mutatja. Az egészség-gazdaságtani modell felépítése Első modul szűrés A modell első modulja a szűrést és annak következményeit, a második a szövődmények kezelését, A populáció szűrése a Winkler és munkatársai,21 valamint Jermendy és munkatársai22 által publikált Tulajdonságok, kor, dohányzás, AF, SBP, DBP, metforminintolerancia, T2DM, CVD, LVH, TC, CHD, BMI, HbA1c, HDL, alkoholizmus, TC/HDL Induló populáció Szűrés? Szekunder szűrési modul FINDRISC, vércukorvizsgálat (éhomi, OGTT) Halálozás Retinopathia Perifériás neuropathia Perifériás vascularis betegség Ischaemiás szívbetegség Nephropathia Maculaoedema Hypoglykaemia Lábszárfekély Ketoacidosis Stroke Betegségprogressziós és -kezelési modul Diabeteskezelés Első vonalban: Metformin, sulfanylurea; Másodvonalban: DPP4-inhibitor és GLP-1-analóg kombinációk metforminnal, sulfanylureával, inzulinnal; Harmadvonalban: többszöri inzulin Szövődmények szűrése Hangvilla, Doppler-vizsgálat, ophthalmoscopia Szövődmények kezelése Aszpirin, statin, antihypertensiv terápia, dohányzás-leszoktatás, fájdalomcsillapító, B1-, B6-, B12vitamin kombináció, lábvizsgálat, ACE-gátló, lézeres kezelés Eredmények Túlélés és életminőség-változás Szövődmények incidenciája Költséghatékonysági vizsgálatok köztes inputjai 1. ábra. A cukorbetegség szűrési, kezelési és gondozási stratégiáit vizsgáló egészség-gazdaságtani modell felépítése (rövidítéseket lásd a rövidítésjegyzékben) 248

A cukorbetegség egészség-gazdaságtani modellje szűrési algoritmus alapján kerül kialakításra. Ennek megfelelően az egyének először az ún. FINDRISC23 kockázatalapú kérdőíves szűrésen vesznek részt. A kérdőív kitöltését a modell az egyén paraméterei alapján szimulálja, azaz az egyén tulajdonságai alapján kitölti a kérdőívet kitöltési hibát nem feltételezve. Az így kapott eredmények nemzetközi publikációk mérési eredményeinek adataival összevetve hitelesíthetők.24,25 A FINDRISC-re adott válaszok alapján a kockázati csoportba sorolt betegek további, vércukorszintmérő (éhomi vércukor, OGTT) vizsgálatokon esnek át. A modell azt feltételezi, hogy a Winkler és munkatársai által összefoglalt vércukorvizsgálatok sorozata (2. ábra) teljes biztonsággal képes megállapí- tani, hogy az adott egyén cukorbeteg-e vagy sem, azaz a vizsgálatsorozat szenzitivitása és specificitása 100%-os. A FINDRISC kérdőív alapján végzett szűrés természetesen hibával terhelt, így a modellben a FINDRISC alapján nem kockázatosnak minősülő populációban valószínűleg mindig maradnak nem diagnosztizált betegek. Tehát a szűrési modul befejeztével a szimulált betegek lehetnek felismert cukorbetegek, nem cukorbetegek és nem felismert cukorbetegek. Az eredeti FINDRISC kérdőív 1 26-ig pontoz. A Winkler és mtsai által alkalmazott eljárásnak megfelelően a modellben alapesetben 12-es vagy a feletti értéknél tekintik az egyént cukorbetegnek. Lehetséges azonban más küszöbérték alkalmazása is, il- Beteg / nem felismert Szűrés FINDRISC FINDRISC <12 pont felismert 6 mmol/l FINDRISC 12 pont Éhomi vérvétel 6,1 6,9 mmol/l 7 mmol/l OGTT Ismételt éhomi vérvétel <11 mmol/l 11 mmol/l <7 mmol/l 7 mmol/l OGTT <11 mmol/l Felismert 11 mmol/l Felismert 2. ábra. A diabetesmodell szűrési moduljának felépítése 249

DIABETOLOGIA HUNGARICA XX. évfolyam 4. szám letve a rövidebb, ún. német FINDRISC kérdőív (1 23 pont) alapján is kategorizálhatók a betegek. Második modul betegségprogresszió, szövődmények, gondozás, kezelés A modell második modulja a cukorbetegség progresszióját, illetve annak kezelési és gondozási alternatíváit vizsgálja. Ez magában foglalja az egyének fiziológiás paramétereinek progresszióját, a szövődmény-specifikus változásokat és a szövődmények kezelésének, valamint az alapbetegség, illetve a szövődmények gondozásának hatásait. A modell összesen hat, a cukorbetegek követése szempontjából alapvető fiziológiás paramétert szimulál; ezek a systolés vérnyomás (SBP), diastolés vérnyomás (DBP), összkoleszterin, HDL-koleszterin, a glikozilált hemoglobin (HbA1c) és a testtömegindex (BMI). A fiziológiás paraméterek a kor, nem, illetve HbA1c esetén a BMI függvényében változnak. A systolés vérnyomás, a diastolés vérnyomás, az összkoleszterinszint és a HDL-koleszterinszint Wilson és Evans 1993-ban publikált26 (Framingham study) adatai alapján, a BMI változása Flegal és Troiano populációs adatai alapján,27 a HbA1c-szint változása pedig Meigs alapján kerül becslésre.28 A szimulált egyének minden ciklusban random sorrendben futnak keresztül az ún. szövődmény-specifikus almodelleken (1. ábra). Ezek az almodellek azt határozzák meg, hogy a szövődmények mely stádiumában van éppen a beteg. Ennek megfelelően a második (ún. betegségprogressziós és kezelési) modul tíz, egymással interakcióban lévő szövődmény-almodellből áll. Ezek a cukorbetegség progressziójának megfelelő legfontosabb szövődmények/események: a stroke, a ketoacidosis, a fekély, a hypoglykaemia, a maculaoedema, a nephropathia, az ischaemiás szívbetegség és az akut myocardialis infarctus (ISZB/AMI), a perifériás verőérbetegség (PVD), a neuropathia és a retinopathia. Minden egyes szövődmény-almodellben a betegek egészségi állapotuknak megfelelő (egymást kizáró), ún. Markov-állapotokban vannak. Az almodelleken belül az eltelt idő során más és más állapotokba léphetnek át, míg végül az adott szövődmény miatt vagy nem a cukorbetegséggel kapcsolatos ok miatt elhaláloznak. Az egyes szövődmények egymással párhuzamosan 250 Nagy Balázs megváltozhatnak, ugyanakkor egymással is interakcióban vannak. Tehát a betegek egészségi állapota több szövődmény egymásra hatása nyomán is alakulhat. A modell a cukorbetegség szövődményein kívüli okok miatti halálozást is figyelembe veszi. Az elemzés során megadható, hogy a betegek szövődményeit milyen módon kezeljék, milyen szövődmény-specifikus szűrővizsgálatokat alkalmazzanak, továbbá hogy az alapbetegséget milyen algoritmus alapján kezeljék. Természetesen a megadott szűrési, kezelési és gondozási módszerek befolyásolhatják a szövődmények kialakulását, felismerésük idejét és a cukorbetegség progresszióját is. A cukorbetegség kezelési algoritmusa A cukorbetegség kezelési algoritmusa a Magyar Diabetes Társaság irányelve alapján kerül a modellben kialakításra.20 Ennek megfelelően a terápiaválasztást alapvetően öt tényező befolyásolja: végstádiumú veseelégtelenség (dialízis/vesetranszplantáció), HbA1c-szint, metforminintolerancia, BMI, ischaemiás szívbetegség. A fenti tényezők kombinációi alapján az 1. táblázatban található feltételrendszert használva a modellben különböző kezelési utak indikálhatók. Az adott tulajdonságokkal rendelkező egyének terápiája ezeknek a feltételeknek a figyelembevételével alakítható. Az 1. táblázat Első terápia oszlopa azt is mutatja, hogy bizonyos indikációk esetén több terápia választható. Például HbA1c-szint 9% és <10%, metforminintolerancia, BMI 30 esetén 2 opció választható: sulfanylurea+dpp4-gátló vagy sulfanylurea+glp-1-analóg kezelés. Az ezek közötti választást, illetve ezek arányát a kezelt populációban a modell használója döntheti el. A terápiaváltoztatást a modellben az indikáció alapjául szolgáló tényezők változása, illetve a HbA1c-célérték elérése befolyásolja. A HbA1c-célérték alapesetben 7%, ezt túllépve történik terápiaváltás. Az alábbi feltételek bármelyikének fennállása esetén pedig 8% a célérték: kor >65 év, ischaemiás szívbetegség,

A cukorbetegség egészség-gazdaságtani modellje perifériás verőérbetegség, anamnézisben amputáció, felismert makroszkópos albuminuria, dialízisre szorul, vagy vesetraszplantáció utáni állapot. Első vonalas inzulinkezelés esetén van lehetőség kevésbé progresszív terápiára való váltásra. Egyéb esetben a második vonalra váltás után már nincs lehetőség az első vonalas terápiára történő visszalépésre, még akkor sem, ha a beteg a célérték alá kerül. (Ez nyilvánvaló egyszerűsítés, amely alól a valós életben vannak kivételek, de ilyen komplex, sok területet vizsgáló modell készítésekor az egyszerűségre való törekvés és az átlagos esetek modellezése élvez prioritást.) Az egyes beavatkozások eredményességét a modell három paraméter alapján modellezi: HbA1c-szint válto- zása, major és minor hypoglykaemiás események kockázata és a BMI változása. A terápiás stratégiák eredményessége a felhasználó igénye szerint változtatható, alapesetben szakirodalmi adatokon nyugszik. Szövődmények kezelése A modell a diabetes-szövődmények kezelésének és gondozásának lehetőségeit is részletesen áttekinti. Magas vérnyomású betegek antihypertensiv terápiában, a hypercholesterinaemiás betegek statinkezelésben, anginás, AMI-n, stroke-on átesett betegek vagy PVD szövődményben szenvedők aszpirinkezelésben részesülhetnek. Stroke és ischaemiás szívbetegségben szenvedők dohányzásról leszoktató programban, a lábszárfekélyesek láb- 1. táblázat. A diabetes kezelésének peremfeltételei és az ehhez kapcsolódó kezelési algoritmusok a diabetesmodellben Indikációt befolyásoló tényezők Dialízis / vese transzplantáció HbA1c-szint Metforminintolerancia Választott terápia BMI 30 ISZB Első terápia Többszöri inzulin Sulfanylurea Metformin <9% Terápia sikertelensége (fél év) esetén 9% és <10% 10% Kombinált kezelés, mint 9 Hba1c <10 esetén az induló terápia Sulfanylurea+DPP4-gátló Sulfanylurea+GLP-1-analóg Sulfanylurea+DPP4-gátló Sulfanylurea+GLP-1-analóg Sulfanylurea+bázisinzulin Sulfanylurea+DPP4-gátló Sulfanylurea+GLP-1-analóg Sulfanylurea+pioglitazon Sulfanylurea+bázisinzulin Metformin+DPP4-gátló Metformin+GLP-1-analóg Metformin+DPP4-gátló Metformin+GLP-1-analóg Metformin+bázisinzulin Metformin+DPP4-gátló Metformin+GLP-1-analóg Metformin+pioglitazon Metformin+bázisinzulin Többszöri inzulin Többszöri inzulin Célérték elérése esetén visszalépés 251

DIABETOLOGIA HUNGARICA XX. évfolyam 4. szám gondozási programban vehetnek részt. Bizonyos szövődmények felfedezésére szűrővizsgálatok alkalmazhatók: hangvilla-teszt, Doppler-vizsgálat, opthalmoscopiás vizsgálat, vizeletalbumin-vizsgálat. A neuropathiás betegek különféle fájdalomcsillapítókat, a retinopathiás szövődményben szenvedők lézerkezelést, a nephropathiás betegek ACE-gátlót kaphatnak, hypoglykaemián átesett betegek diabetesterápia-váltásban részesülhetnek. A beavatkozások módosíthatják az egyes szövőd- Nagy Balázs mények bekövetkezésének valószínűségét, illetve a fiziológiás paraméterek progresszióját. Szövődmény-almodellek A második (betegségprogressziós és kezelési) modulban található tíz szövődmény-almodell legfontosabb jellegzetességeit a 2. táblázat foglalja ös sze. A táblázat tartalmazza az almodellekben lévő betegségállapotokat, az állapotok közötti moz- 2. táblázat. A diabetesmodell második moduljának legfontosabb tulajdonságai Állapotok (száma) Stroke Nincs stroke, poszt-stroke, stroke miatt halott (3) 7 Ketoacidosis Élő, ketoacidosis miatt halott (2) 2 3 hónap 17 3 hónap Láb kezelés (szekunder prevencióban) 4 3 hónap Antidiabetikus kezelés módosítása 14 Ophthalmoscopia vagy fundusfotó Lézerkezelés 16 Albuminuria/ proteinuria vizsgálata Nincs külön szövődmény-kezelés 10 Aszpirin, statin, antihypertensiv terápia, dohányzásleszoktatás 5 Doppler-vizsgálat és angiographia Nincs külön szövődmény-kezelés 5 Hangvilla-teszt Fájdalomcsillapító -kezelés 18 Ophthalmoscopia vagy fundusfotó Lézerkezelés Lábszárfekély Hypoglykaemia Maculaoedema Nephropathia Nincs lábszárfekély, nem fertőzött lábszárfekély, fertőzött lábszárfekély, gyógyult lábszárfekély, nem fertőzött kiújult lábszárfekély, fertőzött kiújult lábszárfekély, üszkösödött lábszárfekély (7) Nincs hypoglykaemia, posthypoglykaemia, hypoglykaemia miatt halott (3) Nincs maculaoedema, maculaoedema ismert, maculaoedema álnegatív, vakság, maculaoedema halott (5) Nincs nephropathia, makroszkópos albuminuria álnegatív, markoszkópos albuminuria ismert, makroszkópos proteinuria álnegatív, markoszkópos proteinuria ismert, dializált, transzplantált, nephropathia miatt halott (8) Ischaemiás szívbetegség (ISZB) Nincs ISZB, ISZB, post akut myocardialis infarctus, akut myocardialis infarctus miatt halott (4) Perifériás vascularis verőérbetegség (PVD) Perifériás neuropathia Nincs perifériás vascularis szövődmény, perifériás vascularis szövődmény ismert, perifériás vascularis szövődmény nem ismert (3) Nincs neuropathia, neuropathia ismert, neuropathia nem ismert (3) Nincs retinopathia, retinopathia ismert, retinopathia álnegatív, proliferatív retinopathia ismert, proliferatív retinopathia álnegatív, vakság, retinopathia halott (7) Retinopathia 252 Átmeneti valószínűségek száma Almodell megnevezése Ciklusidő hossza Szűrés típusa Szövődmények kezelése Aszpirin, statin, antihypertensiv terápia, dohányzásleszoktatás Statin, antihypertensiv terápia, dohányzásleszoktatás

A cukorbetegség egészség-gazdaságtani modellje gáshoz használt átmeneti valószínűségek számát, a gondozási és szűrési beavatkozásokat és a modellek ciklusidejét. A betegek az egyes állapotokból más állapotokba többféle úton juthatnak el. Például egy szívinfarctuson (AMI) átesett beteg (=post AMI állapot) maradhat ugyanebben az állapotban úgy, hogy átesik még egy infarctuson, vagy úgy, hogy nem él át újabb eseményt. Ugyanez a beteg meghalhat az első AMI miatt megnövekedett hosszú távú halálozási kockázat miatt vagy az újabb AMI miatti rövid távú halálozási kockázat miatt vagy később, az újabb AMI miatti hosszú távú halálozási kockázat miatt vagy más, nem szövődményhez kapcsolható ok miatt. Tehát az egyes állapotok bekövetkezésének valószínűsége mögött többféle esemény (úgynevezett Markov átmeneti valószínűség) állhat. Ezeknek az eseményeknek a költségét és hasznát a modell egyenként rögzíti. Végeredményül egy populáció, illetve akár csak egyetlen, adott karakterisztikákkal rendelkező személy életútját és cukorbetegségre vonatkozó jellemzőit mutatja be a modell a betegséghez köthető paraméterek részletes vizsgálatával. A modellből nyerhető eredmények Az egészség-gazdaságtani döntési modell a 2-es típusú cukorbetegség felfedezésétől a betegség és szövődményeinek alakulásán keresztül egészen a halálig követi a cukorbetegséggel kapcsolatos eseményeket. Az eredmények elsődlegesen költségek és minőséggel korrigált életévnyereség formájában vannak feltüntetve. Ehhez azonban számos, a költséghatékonysági vizsgálat szempontjából ún. köztes paraméter változása is nyomon követhető. Ilyen például a vérnyomás, a HbA1c-szint, a trigliceridszint, a BMI, az események incidenciája vagy a túlélés. Mindezek eredményeképp a modell alkalmas életkor és nem szerint specifikált populációkban végzett cukorbetegség-szűrési programok, cukorbetegség-kezelési algoritmusok, a cukorbetegség különböző gondozási protokolljai költséghatékonyságának populációszintű vagy akár csak egy-egy tipikus ember szempontjából történő összehasonlítására. Elképzelhető többféle ellátási algoritmus, beavatkozási portfolió vagy betegcsoport vizsgálata is. Ennek megfelelően a modell felhasználható országos vagy régiós méretű átfogó prevenciós vagy más ellátási programok, cukorbetegséggel kapcsolatos egészségügyi beavatkozások (pl. gyógyszerek, egyéb kezelések) vagy komplex terápiás programok, kezelési csomagok várható költségének és hasznának összehasonlítására. Eredményei alapján ellátásszervezési, technológiabefogadási és kapacitásszabályozási döntések meghozatala támogatható. Képzeljük el például, hogy egy új cukorbeteg-ellátási program várható hatását szeretné megvizsgálni egy térségi ellátásszervező. Ehhez a modellben be tudja állítani az adott térséghez tartozó populáció jellegzetességeit, a kívánt lakossági szűrőprogramot, annak célcsoportját, a cukorbetegek kezelési útvonalát és típusait, a szövődményeik ellátásának módjait. Ugyanígy azt is vizsgálhatja, hogy a cukorbetegek kezelése során egy korszerűbb inzulinkezelés, adott időtávon, a jelenlegi kezeléshez képest mekkora költséggel és haszonnal jár. Hasonló módszerrel országos méretű technológiabefogadási programok várható költsége és haszna is számolható. A modellben használt paraméterek szinte mindegyike a felhasználó igényei szerint változtatható, nemzetközi és hazai vonatkozású inputokkal egyaránt futtatható. Azaz például az egyes terápiák eredményességére vonatkozó tudományos bizonyítékok, ellátási igények vagy populációra vonatkozó feltételezések megváltozása is lehetséges, és ezzel a modell felhasználási potenciálja szinte korlátlan mértékben bővíthető (3. táblázat). Diszkusszió A publikáció célja nem egy konkrét klinikai, finanszírozási kérdés megválaszolása volt, hanem egy olyan módszertani megközelítés bemutatása, amely lehetőséget teremt egy komoly népegész3. táblázat. A diabetesmodellel vizsgálható egészségügyi programok, technikák és beruházások szűrési program ellátásszervezési modell infrastruktúra-fejlesztés gyógyszeres technológia gyógyászati segédeszköz, orvosi műszer sebészeti beavatkozás (pl. elhízás gyógyítása) 253

DIABETOLOGIA HUNGARICA XX. évfolyam 4. szám ségügyi jelentőséggel bíró területen a tudományos bizonyítékokon alapuló egészségpolitikai döntéshozatal rutinszerű alkalmazására. Bár a társadalom részéről jogos elvárás, hogy a jelentős közpénzfelhasználással járó döntéseket hatásvizsgálat előzze meg, amely kiterjed a költséghatékonyság értékelésére, de ilyen elemzések előfeltétele a betegség klinikai lefolyását, főbb kimeneteleit és költségeit tartalmazó modell kifejlesztése. A modell készítése mögött egy 6 8 fős kutatócsoport több mint egyéves munkája áll, amely a betegség kialakulásával, szövődményeivel, progressziójával, a kezeléssel és a szövődmények gondozásával kapcsolatos orvostudományi ismeretek szintetizálása mellett a modell felépítéséhez szükséges egészség-gazdaságtani és számítógépes programozási ismeretek alkalmazását foglalja magában. A modell kialakítása igazodik a nemzetközi ajánlásokhoz és megfelelő kiigazítások után a világ számos országában alkalmazható. Az egészségügyi döntéshozók számára elérhető, publikus, rugalmas és felhasználóbarát modellek használatával a társadalom erőforrásainak hatékony elosztása jelentősen javítható. Olyan jelentős betegség- és költségteherrel járó betegségek esetében, mint a cukorbetegség ez nemcsak kívánatos, de hosszú távon elvárt célkitűzés minden fejlett egészségügyi rendszerrel működő társadalom számára. Reményeink szerint a szűkös közösségi forrásokért folytatott versenyben a megfelelő egészség-gazdaságtani érvekkel alátámasztott programok a 2-es típusú diabetes mellitus területén nagyobb eséllyel pályázhatnak a jövőben méltányos finanszírozásra. Irodalom Köszönetnyilvánítás 16. Palmer, AJ, Roze, S, Valentine, WJ, Minshall, ME, Foos, V, Lurati, FM, et al.: The CORE Diabetes Model: Projecting long-term clinical outcomes, costs and cost-effectiveness of interventions in diabetes mellitus (types 1 and 2) to support clinical and reimbursement decision-making. Curr Med Res Opin 20(Suppl 1): S5-26, 2004. A projektet a Novartis Hungária Kft. támogatta. Közlésre érkezett: 2012. január 16. Közlésre elfogadva: 2012. május 2. A szerző levelezési címe: Dr. Nagy Balázs Syreon Kutató Intézet Kft. 1146 Budapest, Thököly út 119. E-mail: Balazs.Nagy@syreon.eu 254 Nagy Balázs 1. Vokó Z, Nagyjánosi L, Kaló Z: A cukorbetegség közvetlen egészségügyi költségei Magyarországon. LAM 19: 775-780, 2009. 2. Kaló Z, Jermendy G, Winkler G, Hidvegi T, Borsi A, Novákné P M, et al.: A cukorbetegség társadalmi terhe és egészségügyi prioritásának indoka. Diabetol Hung 19: 245-250, 2011. 3. O Connor, PJ, Rush, WA, Cherney, LM, Pronk, NP: Screening for diabetes mellitus in high-risk patients: cost, yield, and acceptability. Eff Clin Pract 4: 271-277, 2001. 4. Hoerger, TJ, Harris, R, Hicks, KA, Donahue, K, Sorensen, S, Engelgau, M: Screening for type 2 diabetes mellitus: a cost-effectiveness analysis. Ann Intern Med 140: 689-699, 2004. 5. Gillies, CL, Lambert, PC, Abrams, KR, Sutton, AJ, Cooper, NJ, Hsu, RT, et al.: Different strategies for screening and prevention of type 2 diabetes in adults: cost effectiveness analysis. BMJ 336: 1180-1185, 2008. 6. Kahn, R, Alperin, P, Eddy, D, Borch-Johnsen, K, Buse, J, Feigelman, J, et al.: Age at initiation and frequency of screening to detect type 2 diabetes: a cost-effectiveness analysis. Lancet 375: 1365-1374, 2010. 7. Howard, K, White, S, Salkeld, G, McDonald, S, Craig, JC, Chadban, S, et al.: Cost-effectiveness of screening and optimal management for diabetes, hypertension, and chronic kidney disease: a modeled analysis. Value Health 13: 196-208, 2010. 8. Hoerger, TJ, Zhang, P, Segel, JE, Kahn, HS, Barker, LE, Couper, S: Cost-effectiveness of bariatric surgery for severely obese adults with diabetes. Diabetes Care 33: 1933-1939, 2010. 9. Bagust, A, Hopkinson, PK, Maier, W, Currie, CJ: An economic model of the long-term health care burden of Type II diabetes. Diabetologia 44: 2140-2155, 2001. 10. Brandle, M, Azoulay, M, Greiner, RA: Cost-effectiveness and cost-utility of insulin glargine compared with NPH insulin based on a 10-year simulation of long-term complications with the Diabetes Mellitus Model in patients with type 2 diabetes in Switzerland. Int J Clin Pharmacol Ther 45: 203-220, 2007. 11. Caro, JJ, Klittich, WS, Raggio, G, Kavanagh, PL, O Brien, JA, Shomphe, LA, et al.: Economic assessment of troglitazone as an adjunct to sulfonylurea therapy in the treatment of type 2 diabetes. Clin Ther 22: 116-127, 2000. 12. Chen, J, Alemao, E, Yin, D, Cook, J: Development of a diabetes treatment simulation model: with application to assessing alternative treatment intensification strategies on survival and diabetes-related complications. Diabetes Obes Metab 10(Suppl 1): 33-42, 2008. 13. Clarke, PM, Gray, AM, Briggs, A, Farmer, AJ, Fenn, P, Stevens, RJ, et al.: A model to estimate the lifetime health outcomes of patients with type 2 diabetes: the United Kingdom Prospective Diabetes Study (UKPDS) Outcomes Model (UKPDS no. 68). Diabetologia 47: 1747-1759, 2004. 14. Eddy, DM, Schlessinger, L: Archimedes: a trial-validated model of diabetes. Diabetes Care 26: 3093-3101, 2003. 15. Mueller, E, Maxion-Bergemann, S, Gultyaev, D, Walzer, S, Freemantle, N, Mathieu, C, et al.: Development and validation of the Economic Assessment of Glycemic Control and Long-Term Effects of diabetes (EAGLE) model. Diabetes Technol Ther 8: 219-236, 2006. 17. Yi, Y, Philips, Z, Bergman, G, Burslem, K: Economic models in type 2 diabetes. Curr Med Res Opin 26: 2105-2118, 2010. 18. Tarride, JE, Hopkins, R, Blackhouse, G, Bowen, JM, Bischof, M, Von Keyserlingk, C, et al.: A review of methods used in long-term cost-effectiveness models of diabetes mellitus treatment. Pharmacoeconomics 28: 255-277, 2010. 19. Vijgen, SM, Hoogendoorn, M, Baan, CA, de Wit, GA, Limburg, W, Feenstra, TL: Cost effectiveness of preventive interventions in type 2 diabetes mellitus: a systematic literature review. Pharmacoeconomics 24: 425-441, 2006. 20. Gaál Zs, Gerő L, Hidvégi T, Jermendy Gy, Kempler P, Winkler G: A diabetes mellitus kórismézése, a cukorbetegek kezelése és gondozása a felnőttkorban. A magyar diabetes társaság szakmai irányelve, 2011. Diabetol Hung 19(S1): 5-72, 2011. 21. Winkler G, Hidvegi T, Vandorfi G, Jermendy G: Kockázatalapú diabetesszűrés felnőttek körében: az első hazai vizsgálat eredményei. Orv Hetil 151: 691-696, 2010.

A cukorbetegség egészség-gazdaságtani modellje 22. Jermendy G, Hidvegi T, Vandorfi G,Winkler G: A 2-es típusú diabetes és előállapotainak szűrése - módszertani megfontolások, hazai lehetőségek. Orv Hetil 151: 683-690, 2010. 23. Lindstrom, J, Eriksson, JG, Valle, TT, Aunola, S, Cepaitis, Z, Hakumaki, M, et al.: Prevention of diabetes mellitus in subjects with impaired glucose tolerance in the Finnish Diabetes Prevention Study: results from a randomized clinical trial. J Am Soc Nephrol 14: S108113, 2003. 24. Saaristo, T, Peltonen, M, Lindstrom, J, Saarikoski, L, Sundvall, J, Eriksson, JG, et al.: Cross-sectional evaluation of the Finnish Diabetes Risk Score: a tool to identify undetected type 2 diabetes, abnormal glucose tolerance and metabolic syndrome. Diab Vasc Dis Res 2: 67-72, 2005. 25. Schwarz, PE, Li, J, Reimann, M, Schutte, AE, Bergmann, A, Hanefeld, M, et al.: The Finnish Diabetes Risk Score is associated with insulin resistance and progression towards type 2 diabetes. J Clin Endocrinol Metab 94: 920-926, 2009. 26. Wilson, PW, Evans, JC: Coronary artery disease prediction. Am J Hypertens 6: 309S-313S, 1993. 27. Flegal, KM, Troiano, RP: Changes in the distribution of body mass index of adults and children in the US population. Int J Obes Relat Metab Disord 24: 807-818, 2000. 28. Meigs, JB, Nathan, DM, Cupples, LA, Wilson, PW, Singer, DE: Tracking of glycated hemoglobin in the original cohort of the Framingham Heart Study. J Clin Epidemiol 49: 411-417, 1996. XIV. Budapest Diabetes Szimpózium Időpont: 2013. február 16. szombat 09.00 13.30 óra Helyszín: Semmelweis Egyetem NET díszterem, Budapest VIII., Nagyvárad tér 4. A diabetológia aktuális kérdései Hétvégi továbbképző tanfolyam A részvétel az orvos-továbbképzés keretén belül 8 kreditpont értékű. A részvétel az MDT diabetológus orvosa minősítés keretén belül 1 kreditpont értékű. Szervezők: Prof. Dr. Halmos Tamás, Prof. Dr. Jermendy György Az előadások tartama 20 perc + 5 perc diszkusszió. Program 9.00 9.30 Érkezés, helyszíni regisztráció (ingyenes) Üléselnök: Dr. Jermendy György 9.30 9.55 Dr. Halmos Tamás: A diabetes mellitus patofiziológiai alapokon nyugvó terápiája irodalmi áttekintés 9.55 10.20 Dr. Winkler Gábor: A szoros glykaemiás kontroll előnye és kockázata 10.20 10.45 Dr. Kempler Péter: Neuropathia diabetica ami mindig kimarad 10.45 11.10 Dr. Karádi István: Milyen lehetőség kínálkozik a reziduális cardiovascularis kockázat kezelésére diabetes mellitusban? 11.10 11.40 Szünet Üléselnök: Dr. Halmos Tamás 11.40 12.05 Dr. Gerő László: Inzulinterápia diabetesben. Mit, mikor, kinek? 12.05 12.30 Dr. Jermendy György: Orális antidiabetikus kezelés 2-es típusú diabetesben. Mit, mikor, kinek? 12.30 12.55 Dr. Wittmann István: Az antidiabetikus kezelés megválasztásának renalis szempontjai 12.55 13.20 Dr. Hidvégi Tibor: Van-e összefüggés a vércukor-önellenőrzés gyakorisága és a szénhidrát-anyagcsere kontrollja között 2-es típusú diabetesben? 13.20 13.30 Zárszó 13.30 Állófogadás 255