心脏衰竭远程医疗的经济建模项目:当他们成为节约成本吗?

文摘

远程医疗项目充血性心力衰竭临床已经证明是有效的。本研究评估的临床和经济后果对瑞郎CHF病人提供远程医疗项目。马尔可夫模型开发和家庭远程医疗程序的上下文中提出了瑞士法郎。增量寿命、住院医疗成本和总检查在5年不等。单向和双向敏感性分析也进行临床性能参数。基本情况分析了从节约成本2832年到5499年和0.03到0.04的生活获得每个病人一年段。远程医疗解决方案应用到低风险人群没有之前将导致承认历史2502人均成本增加1年获得生活时间为0.01年。敏感性分析表明,节约成本是最敏感的患者风险,基线的住院费用和住院时间减速比的影响远程医疗项目。总之,远程医疗项目可以为中间成本节约和高危病人在1 - 5年窗口。结果表明,远程医疗项目的经济可行性管理瑞郎CHF患者和危险分层的重要性这样的项目。

1。介绍

充血性心力衰竭(CHF)是由任何条件,减少心肌的效率和结果在人体血液供应不足。高患病率和相关费用充血性心力衰竭(CHF)患者和一个巨大的经济和社会负担的社会。4 - 700万人估计在美国受到瑞士法郎(1),估计总直接和间接成本392亿年的2010 (2]。在过去的十年里,每年住院治疗的发生率已经从0.8增加到超过100万瑞士法郎作为主要诊断和从2.4到360万瑞士法郎作为主要或次要诊断在过去的十年里3]。大约50%的瑞郎CHF患者6个月内又放电;这一趋势预计将继续增长与人口老龄化3,4]。住院发生率是最昂贵的事件在瑞士法郎护理周期,与招生造成瑞士法郎医疗费用总额的62.5% (5]。控制的频率和/或严重恶化是至关重要的对病人的生活质量和管理医疗成本。

远程医疗的定义是使用视频、电子或其他电信信息监测患者和远距离传输数据与病人健康状况(6]。远程医疗项目理论和临床经验证明是有益的,因为可以快速恶化[检测并处理7- - - - - -9]。然而,当前的理解这些远程医疗项目成本的后果在家中护理仍是有限的。这类疾病管理方法可以添加成本标准治疗由于其显著的人力和技术资源要求。然而,他们也带来一定程度的节省成本通过减少住院发生率、住院时间(洛杉矶),到医院看病,和辅助程序。了解瑞士法郎设置的成本效益是当前工作的动机的关键。

本研究设计并应用马尔可夫模型来评估长期的临床结果和经济后果提供瑞士法郎远程医疗项目。成本建模,从美国人的角度。分析包括远程医疗安装/卸载费用,每月监测成本、护理资源的成本数据回顾和家访,和药品成本,以及通常的瑞士法郎门诊和住院费用。情景分析进行评估临床和经济上可行的产品性能的组合。通过该模型,我们将能够解决的研究问题和与最优成本节约可以通过部署远程医疗项目。

2。方法

2.1。为瑞士法郎管理远程医疗项目

该模型提出了发达国家和家庭远程医疗程序的上下文中对瑞士法郎。可以将远程医疗项目概念化为有两个主要组件(10):(1)测试:监测和检测可能的恶化;(2)治疗:早期治疗和干预的检测恶化。详细描述这些组件可以在图中找到1。

2.2。马尔可夫模型

马尔可夫模型状态转换模型通常用于评估一个新的治疗的成本效益(11]。他们最广泛应用于医疗保健经济学文献模型冗长和复发情况像慢性疾病的恶化12]。之前已被用来研究不同的干预措施,诸如瑞士法郎筛选,药物,设备,和疾病管理计划(13]。研究实现了一个使用再入院治疗马尔可夫模型作为疾病进展的指标。病人的人口由5生活状态和死亡状态(见图2)。生活状态的数量是由前住院发生率为瑞士法郎,疾病进展和预后的一个重要预测因子(14]。病人的特点是在模型中属于其中的一个州。死亡率和再入院治疗的风险取决于纽约心脏协会(NYHA)类。对于每个月经周期,幸存的患者可能会留在当前状态或住院治疗或死亡的风险(从瑞士法郎或non-CHF原因)。仿真能够在任何合理的进行后续每月的循环次数。尽管大多数当前的远程医疗程序是用于一年的时间内(7- - - - - -9,15),我们研究分析的长期结果通过扩展时间范围长达五年。患者人群进行分析使用马尔可夫模型在常规治疗(nontelehealth)和远程医疗场景(hosp / H:住院治疗;Rehos:再入院治疗)。

2.3。在常规治疗的住院和死亡的风险

常规治疗组被定义为队列没有接收任何远程医疗干预。住院和死亡的风险的常规治疗组来自先前的模型(11,18)及其相关试验数据(16,17]。表1总结了当前模型中使用的转移概率。在每个月仿真周期的开始,病人移动到不同的州根据这些过渡住院和死亡的可能性。


常规治疗	定义	NYHA II或III	NYHA III或IV

概率

死亡率
不住院		0.007 [11,16]	0.01 (0.01 - -0.01517])
住院		0.100 (0.07 - -0.118])	0.100 (0.07 - -0.117,18])
住院治疗
	没有之前的住院治疗	0.008 [11,16]	0.008 [17,18]
	指数入学	0.052 [11,16]	0.168 [17,18]
	2以前的招生	0.106 [11,16]	0.213 [17,18]
	3前招生	0.121 [11,16]	0.268 [17,18]
+	4 +前招生	0.180 [11,16]	0.334 [17,18]

2.4。远程医疗干预的效果

病人的死亡率和住院治疗风险的远程医疗集团通过远程医疗项目有效性的影响。这些风险估计在我们以前公布的荟萃分析进行33个随机对照试验(RCT)在2001年和2012年之间从超过9个国家共有7530 +患者(15]。个人的后续研究不同的平均持续时间为12个月。关键的结果给出了分析表2。在当前的模型中,这些荟萃分析发现被用来为远程医疗集团通过调整过渡概率比例减少过渡概率常规治疗组如表所示2。由于缺乏耐心水平数据,模型假定常数减少远距离卫生组织所有周期的有效性。


	测量	模型	效果	95%可信区间	价值	非均质性(测试)	()	公众的偏见	有效性

死亡率	RR	菲	0.76	(0.66,0.88)	< 0.001	18.3%	25.4 (0.49)	没有	减少24%
瑞士法郎hosp	RR	再保险	0.72	(0.61,0.85)	< 0.001	66.3%	61.8 (< 0.001)	没有	减少28%
瑞士法郎洛杉矶	医学博士	再保险	−1.41	(−2.43−0.39)	0.007	71.3%	38.6 (< 0.001)	没有	1.41天的时间减少

RR:风险率;MD:平均差。
菲:固定效应模型。再保险:随机效应模型。
方< 20%表示小异质性;方> 20%表示高异质性。
测试不显著,没有明显的非均质性研究中提出了;固定效应模型(FE)能够被使用。
测试是重要的,中间有明显的异质性的研究;随机效应模型(重新)必须被使用。

2.5。资源利用和成本数据

所有费用都是固定在2013美元()研究期间的持续时间和最终成本反映在名义美元。成本计算为每个组从美国公众的角度。间接成本等损失的生产力和病假的增加没有评估我们仅仅关注直接医疗成本。

住院病人和门诊病人模型合成贡献瑞士法郎和non-CHF医疗成本基于先前发表的研究。总结了成本估算表3。除了常规治疗成本,远程医疗干预组产生额外的成本。反复出现的远程医疗项目成本(除了常规治疗的费用)由(1)每月的成本监控或测试成本和成本(2)早期治疗时监测提供了一个积极的结果或治疗成本。这些额外的成本估计从领域专家。


	基线	引用参考文献

常规治疗
每瑞郎CHF住院费用	12000美元	$ 12.7 k [19),$ 11 k [20.),10.9 k (21],12 k-18k [22]
一年一度的瑞士法郎门诊费用	1700美元	680 - 2700美元(11]
年度non-CHF医疗成本	10000美元	7300 - 13000美元(11]
远程医疗
安装/卸载费用平摊到每个月	15美元	根据专家估计
每月监控成本	80美元	根据专家估计
案例管理器成本每月每个病人	125美元	护士平均工资的基础上,假设75个病人是由一个护士
每月测试总成本	220美元
医生接触/药物每检测到事件初始化成本	52美元	基于医生口头订货时间和新药物成本
护士家访成本每发现一集	135美元	根据专家估计
治疗总成本每集	187美元

远程医疗项目的成本是影响两个额外的技术参数:(1)家庭恶化的敏感性检测方法(SEN)和(2)家庭恶化的特异性检测(SPE) [10]。灵敏度是指积极的概率测试瑞郎CHF患者急性发作。特异性是指负面测试的可能性在一个没有急性发作的患者的瑞士法郎。这些可以写成和,TP是真阳性(真正的恶化和测试是积极的),FN是假阴性(恶化但没有发现),TN是真阴性(没有恶化和测试是负的),和FP是假阳性(测试是积极的,但没有恶化)。请注意,FP会导致不必要的家庭治疗和因此带来不必要的成本;FN,或者错过了诊断,将忽略患者的早期治疗,因此不会减少招生,但仍承担监控支出。图3提供了一个解释,敏感性和特异性及其远程医疗项目成本变化的关系。

图3

部署远程医疗项目成本的后果与某些恶化检测灵敏度和特异性。注意节约成本有两种渠道:当真正恶化(+)转化为nonexacerbation状态(−),保存成本通过恢复招生。即使真正的恶化不是恢复,通过远程健康监测和早期干预,可以减少恶化的严重程度,这样即使病人住院,呆会减少的长度。

2.6。结果

模型的三个主要的结果是增量的数量住院发生率,增量健康结果和总成本的差异。健康结果表示为生命年(LY)。效用值/疾病状态不被认为是在这个研究。所有成本都折现率为3.0%,为美国一个公认的价值(23]。

2.7。基本情况

三对军团,每个组成的远程健康组和常规治疗组,建立了。在所有军团,患者分布在人口NYHA II或III。群1 (C1)开始时病人没有住院。这个群表示心脏衰竭的风险最低的人口。组2 (C2)最初包含了30%,30%,和40%的患者分配一个,两个,分别和三个前住院发生率。这一群人就像middle-to-high风险患者的临床队列也视为现代远程医疗项目的目标人群。组3 (C3)完全由病人之前已经有至少四个CHF住院。这个群组代表严重,非常先进的病人病情恶化很快,经常住院。军团都跟踪通过马尔可夫断代分析五年模拟地平线。一年级、三年级和五年级的结果都被记录下来,在这些时间点和总体结果估计。

2.8。敏感性分析

我们另外执行单向和双向敏感性分析调查的效果调整成本和过渡概率等基本情况的假设。三个场景建立了远程医疗项目的性能评估改变远程医疗功效的影响参数。每个场景定义不同组合的五个参数如表所示4,基本情况,最好的情况,表现最坏情况的场景。马尔可夫分析再次在这三个场景中执行所有三个组对。建模的基本情况参数远程医疗功效表4。


	最好的场景	基本情况(15]	最糟糕的场景

灵敏度	90%	80%	70%
特异性	90%	80%	70%
死亡率降低	29%	24%	19%
减少住院	38%	28%	18%
洛杉矶减少	30%	25%	20%

3所示。结果

3.1。验证

我们验证了我们的模型使用的终身成本控制杆,即常规治疗心力衰竭的成本。Dunlay等人心力衰竭诊断后估计的寿命周期总成本109541名(95%置信区间,100335年至118946年)人均2008美元(24]。我们模拟的一群新诊断的人口(即瑞士法郎。,cohort 1, where no patients had any prior admissions) and investigated the lifetime cost by using 20-year time horizon (when over 95% of all patients have died). The total predicted cost from our model is114939每个病人。

此外,我们估计当前的经济负担,瑞士法郎在美国通过构造一个队列的权重录取状态来自美国患者人群的实际统计数据(即。、70.7%、10.3%、4.4%、3.3%、11.3%和0,1,2,3或4或更多的招生,分别地。,(11,25])。每年有500万瑞士法郎的影响情况下,报告在美国瑞士法郎之间的直接成本337亿年(26),393亿年(27]。模型估计每年美国瑞士法郎的直接成本362亿年符合报告的价值来源于多个声称数据库分析(临床试验或人口研究)由现有文献[26,27]。

3.2。基本情况分析

结果给出了这三个假设的军团在桌子上5。基本情况分析了从节约成本2832(中间风险人群C2)5499(高危组C3)和0.03 - 0.04——生命年获得每个病人一年段。远程医疗解决方案应用到低风险人群没有之前将导致承认历史2502人均成本增加1年时间0.01——生命年收益。扩大在3年时间内,将远程医疗解决方案应用于低风险组(C1)会导致6590年人均成本增加0.08——生命。中间(C2)风险和高风险(C3)军团,远程控制的成本是完全抵消通过医院的利用率,减少额外的成本节约5620年和7683每人,报道在表5(年)所示,图中所示4(个月)所示。


			第一年			三年级			年5
			成本	低频	广告	成本	低频	广告	成本	低频	广告

C1	低风险	通常	12402年	0.94	0.11	34982年	2.47	0.48	54780年	3.63	1.00
C1	低风险	电视	+ 2502	+ 0.01	−0.02	+ 6590	+ 0.08	−0.14	+ 9826	+ 0.21	−0.28

C2	中间的风险	通常	25304年	0.88	1.23	66812年	2.07	3.51	93075年	2.74	5.03
C2	中间的风险	电视	−2832	+ 0.03	−0.27	−5620	+ 0.22	−0.60	−3422	+ 0.46	−0.55

C3	高的风险	通常	32916年	0.84	1.90	75515年	1.91	4.39	99024年	2.47	5.79
C3	高的风险	电视	−5499	+ 0.04	−0.36	−7683	+ 0.25	−0.55	−4456	+ 0.50	−0.4

广告:入学;LY:生命年。
远程医疗结果增量值,与常规治疗相比。

(一)

(b)

3.3。敏感性分析和场景分析

灵敏度分析的重点是考察不同假设对远程医疗的功效会影响估计成本和临床结果。我们使用队列2在分析这个群体是临床上最现实的人群可能从远程医疗项目中获益。

在单向的灵敏度分析,我们从全容量降低默认的功效(从荟萃分析基本情况)50%的有效性。显示在图5,远程医疗的成本节约能力更敏感比减少住院洛减少。死亡率降低有相反的效果:死亡率降低的越少,越节约成本会带来越来越多的人会活得更长和消耗更多的成本,没有考虑到临终关怀,移植,vad,或任何其他非常昂贵的最终选择。

双向灵敏度分析进行调查的影响(从调整招生成本6000年到16000)和成本(从每月的远程医疗测试50到450),默认的假设下远程医疗功效从荟萃分析(基本情况)。例如,如果入学费用10000年和月远程医疗费用250年,应用远程医疗项目可以节省总共2109在3年内通过减少住院率根据我们的模型(见表6)。


远程医疗每月成本($)	住院费用($)
	6 k	8 k	10 k	12 k	14 k	16 k
	Δ(成本)	Δ(成本)	Δ(成本)	Δ(成本)	Δ(成本)	Δ(成本)

50	−2609	−5264	−7920	−10575	−13230	−15886
150年	295年	−2359	−5014	−7670	−10325	−12980
250年	3201年	546年	−2109	−4764	−7419	−10075
350年	6106年	3451年	796年	−1858	−4514	−7169
450年	9012年	6357年	3701年	1046年	−1608	−4264

负δ表示成本节约成本。

此外,基本情况分析假设病人在不同风险水平使用相同数量的远程医疗服务(测试成本220每月,见下表3)。有理由认为高危病人会受益更多积极的监测(包括硬件数据记录和传输)比低风险患者,导致更高的测试成本对那些病人。对低风险患者,较低的和低成本的远程医疗服务(如指导和咨询)可能就足够了。进行敏感性分析来确定最大月度测试成本在给定的时间范围内节省费用假设没有临床疗效的变化从这些不同层次的服务。

成本避免模型的上下文中,收支平衡点的成本被定义为瑞郎CHF患者的总累积远程医疗成本等于总成本节约通过减少住院和洛(节约成本或ΔCost = 0)。结果给出了盈亏平衡分析表7。


病人组		最大月度服务费用(美元)
		最好的			基本情况			最糟糕的
		第一年	三年级	年5	第一年	三年级	年5	第一年	三年级	年5

C1	低风险	35美元	48美元	56美元	从来没有	16美元	23美元	从来没有	从来没有	从来没有
C2:	中间的风险	634美元	552美元	404美元	472美元	414美元	303美元	313美元	277美元	204美元
C3	高的风险	946美元	652美元	430美元	715美元	498美元	333美元	497美元	349美元	236美元

4所示。讨论

在本文中,我们应用马尔可夫方法研究家庭远程医疗项目的潜在成本的后果,试图减少发作的频率和严重程度在瑞士法郎。我们调查了多个场景为成本和临床性能的程序和评估潜在的节约成本的功能这些项目从美国人的角度。通过这些分析,我们证明了可能节约成本的瑞士法郎远程医疗项目的功能和技术报告和成本边界内的程序应该操作。

使用荟萃分析结果编制在广泛的临床试验在瑞士法郎远程医疗项目,我们可以定义基本情况的假设和场景。我们的分析表明,在基本情况下系统的性能和成本的假设,远程医疗项目可能会节省费用为高风险患者(一个或多个前招生)患者在仿真时间(5年)。

据我们所知,本研究首次评估远程医疗经济和慢性心力衰竭的临床后果。基本情况分析收益率从节约成本2832(组2)5499(组3)患者1年时间。远程医疗的成本节约能力最敏感基线住院成本,通过远程医疗项目《减速比。这个结果表明,高成本地区的住院病人护理对瑞士法郎和重新接纳率高将获得最大的经济利益从远程医疗项目。

我们选择了5年时间最长的观察期间进行分析,因为大多数现代远程医疗程序被用于6个月(33%)和12个月(51.5%)。只有6%的研究扩展到24个月的时间框架(15]。我们的研究表明,节约成本从远程医疗升至峰值约2到3年,然后开始下降。抛物线的趋势是因为生存的远程医疗集团是高于常规治疗组,导致长期幸存者继续招致更大的成本。预计,成本节约将继续下降到零,也就是说,成为cost-incurring从长远来看。长期cost-incurring的结果是一致的结果陈et al .(2008)发现,管理式医疗项目成本9700年获得生活的基本情况按照患者15年(11]。Gohler et al。(2008)模拟了一生瑞郎CHF患者和管理式医疗计划表明,这个数字每质量调整生命年获得(890018]。

这项研究有一些局限性:首先,我们不包括公用数据分析;第二我们获取模型数据从现有文献和假设的有效性远程医疗程序是恒定的。未来的工作可能包括病人数据可用时,创建时间过渡概率水平。

我们设想,这项研究的结果和广泛的方法可以帮助纳税人技术收购决策。我们还表明,这项研究的结果可以用于设置性能和价格目标的医疗创新者从事瑞士法郎远程医疗的发展项目。纳税人可以在本研究中使用模型来模拟不同的场景,以帮助他们评估如何最好地分配远程医疗资源在不同病人的风险。例如,纳税人可以评估如果teleheath干预的强度和成本合理给予病人风险和成本影响的干预是满意的根据他们的观点。

附加分

(我)远程医疗项目理论和临床经验证明是有益的,但目前的理解这些远程医疗项目成本的后果仍然是有限的。(2)本研究开发一个马尔可夫模型和评估临床和经济后果对瑞郎CHF病人提供远程医疗项目。这是第一次尝试。(3)远程医疗项目可以为中间值和高危病人节省费用与之前的一个或多个招生1 - 5年窗口。节约成本是最敏感的患者风险,基线的住院费用和住院时间减速比的影响远程医疗项目。地区住院保健费用高和高重新接纳率将获得最大的经济利益从远程医疗项目。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究没有收到任何外部资金的资助,并且没有宣布任何作者的关系。相应的作者要感谢迈克尔•李约翰•瑞恩朱丽叶分,琳达Schertzer有用的讨论和慷慨支持。

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