Canadian Cancer Trials Group이 수행한 시험에 적용하여 비용 효율성 분석에서 순 이익 증분을 위한 검정력 및 표본 크기 계산

BMC 의학 연구 방법론 23권, 기사 번호: 179(2023) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

역사적으로 사전 검정력 및 표본 크기 계산은 비용 효율성 분석(CEA)에서 정기적으로 수행되지 않았습니다. 부분적으로는 검정력 및 표본 크기 계산에 필수적인 게시된 비용 및 효율성 상관 관계 및 분산 데이터가 없기 때문입니다. 중요한 것은 임상 문헌에서 가격 대비 가치 추정과 관련하여 비용과 효과 사이의 경험적 상관 관계가 조사되지 않았다는 것입니다. 따라서 RCT(무작위 대조 시험)에 포함된 비용 효율성 연구가 비용 대비 가치의 변화를 감지하는 데 힘이 없거나 과소한지 여부는 잘 확립되어 있지 않습니다. 그러나 최근 지침(예: ISPOR의 지침)과 자금 지원 기관에서는 임상 시험에 포함된 CEA에서 표본 크기와 검정력 계산을 고려해야 한다고 제안했습니다.

우리는 포함된 비용 효율성 분석을 통해 Canadian Cancer Trials Group이 수행한 모든 RCT를 조사했습니다. 효과와 비용의 차이와 상관관계는 원본 시험 데이터에서 파생되었습니다. 대체 상관관계 및 지불 의향 가치를 탐구하면서 비용 효율성 분석의 힘을 계산하기 위해 순편익 증분법을 사용했습니다.

우리는 포함할 4건의 임상시험을 확인했습니다. 우리는 비용과 효율성 사이의 상관 계수가 0이라는 가상 시나리오로 인해 표본 크기를 보수적으로 추정하게 되었음을 관찰했습니다. 비용 효율성 분석은 $100,000의 지불 의지에서 두 번의 시험에서 가격 대비 가치의 변화를 감지하는 데 힘이 부족했습니다. 우리의 관찰을 바탕으로 우리는 향후 경제성 평가를 위한 6가지 고려 사항과 분석가가 향후 임상 시험에 사전 표본 크기 및 검정력 계산을 포함하는 데 도움이 되는 온라인 프로그램을 제시합니다.

비용과 효율성 사이의 상관관계는 조사된 비용 효율성 분석에서 가격 대비 가치 추정치의 검정력과 변동에 잠재적으로 의미 있는 영향을 미쳤습니다. 따라서 6가지 고려 사항과 온라인 프로그램은 향후 임상 시험에서 내장된 비용 효율성 분석에서 사전 검정력 계산을 용이하게 할 수 있습니다.

• 분석가는 비용 효율성 분석의 선험적 힘을 조사하기 위해 본 연구에서 제시된 온라인 프로그램을 사용할 수 있습니다.

• 분석가는 향후 비용 효율성 분석의 계획 단계에서 이 백서에 제시된 고려 사항을 잠재적으로 적용할 수 있습니다.

동료 검토 보고서

지난 20년 동안 항암제 비용의 증가로 인해 새로운 항암 치료법의 가치에 관한 문헌 논의가 이어졌습니다[1]. 구체적으로, 문헌에서는 상당한 비용 증가에 비해 새로운 암 치료제의 생존 이점이 불균형적으로 미미하다는 우려가 제기되었습니다[2]. 그러나 제3상 항암 시험은 일반적으로 효능 개선을 감지하도록 설계되었으며 반드시 가격 대비 가치의 변화는 아닙니다[3, 4].

현재 암 임상시험에 포함된 CEA는 일반적으로 공식적인 표본 크기 및 검정력 계산 없이 완료됩니다[5]. 그러나 최근 ISPOR Good Research Practices Task Force 보고서에서는 임상 시험에 포함된 CEA에 대한 표본 크기 계산을 포함할 것을 제안했습니다[5]. 또한, 연구 보조금 지원 기관은 일반적으로 암 임상 시험의 2차 경제성 평가 종점에 대해서도 통계적 표본 크기 정당화를 요청할 수 있습니다[개인 서신: Matthew Cheung, Canadian Cancer Trials Group 경제 분석 위원회 공동 의장, 2022년 11월 11일]. 그러나 현재 출판된 문헌에는 표본 크기 매개변수의 경험적 추정치에 관한 정보가 부족합니다[5, 6]. 따라서 분석가들은 문헌에서 중요성이 인정되었음에도 불구하고 임상 시험에 포함된 CEA의 힘을 조사하지 못할 수도 있습니다[5]. 또한, 베이지안 방법을 기반으로 새로운 치료법이 비용 효율적일 가능성은 사전 분산 및 공분산 분포도 문헌에 잘 확립되어 있지 않기 때문에 추정하기 어려울 수 있습니다 [6, 7].

0\), at the level $\alpha$, for a given smallest important difference in incremental net benefit value, $b{\left(\lambda \right)}_{\delta }$ [11, 25]. Therefore, in the present study, the smallest important difference may be conservatively calculated as a function of the observed $\Delta E$ and $\Delta C$ values, because discussion in literature exists regarding the best method of defining $b{\left(\lambda \right)}_{\delta }$ [24]. However, because the intent of the present analysis was to examine the practical implications of the correlation coefficient between effectiveness and cost, with respect to a priori sample size or power calculations for cost-effectiveness analysis, the results may be generalizable to other methods of defining $b{\left(\lambda \right)}_{\delta }$. Additionally, as a sensitivity analysis the present study also examined a frequentist method of $b{\left(\lambda \right)}_{\delta }.$ Briefly, this frequentist method is characterized as the minimum $b{\left(\lambda \right)}_{\delta }$ value that satisfies Eq. 6 [6]. Further information on this frequentist method of $b{\left(\lambda \right)}_{\delta }$ is available in Lachin [26]./p>0\) (and ${H}_{0}:b\left(\lambda \right)\ge 0,versus\hspace{0.17em}{H}_{1}:b\left(\lambda \right)<0$ in the CO.17 and CO.17 KRAS trials), at willingness-to-pay threshold of $100,000 (Fig. 2)./p>

0\). Panels d) and e) were examined based on the hypothesis test ${H}_{0}:\hspace{0.25em}b\left(\lambda \right)\ge 0$, versus ${H}_{1}:b\left(\lambda \right)<0$/p>0\) (and ${H}_{0}:b\left(\lambda \right)\ge 0,versus\hspace{0.17em}{H}_{1}:b\left(\lambda \right)<0$ in the CO.17 and CO.17 KRAS trials), assuming the correlation coefficient observed in the cost-effectiveness analysis. The observed cost effectiveness analyses were under-powered (< 80%) to reject the null hypothesis at a willingness-to-pay value of $100,000 in two of the examined trials. Further, when the INB value was close to 0 at the examined willingness-to-pay threshold, as in BR.10 at a willingness-to-pay value of $100,000, the sample size needed to reject the null hypothesis increased considerably, compared to the other examined trials./p>0\). Panels d) and e) were examined based on the hypothesis test ${H}_{0}:\hspace{0.25em}b\left(\lambda \right)\ge 0$, versus ${H}_{1}:b\left(\lambda \right)<0$/p>0\). These estimates may be examined as a range of possible values and should be iteratively refined as additional estimates become available in literature./p>

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Canadian Cancer Trials Group이 수행한 시험에 적용하여 비용 효율성 분석에서 순 이익 증분을 위한 검정력 및 표본 크기 계산