阻塞性睡眠呼吸暂停的健康状态效用研究：基于英美肥胖患者偏好的经济模型关键参数评估

《Journal of Medical Economics》：Health state utilities associated with obstructive sleep apnea: preferences of patients with OSA and obesity in the UK and the US

本研究通过时间权衡法（TTO）访谈，首次系统评估了英美肥胖合并阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者对不同严重程度健康状态的效用值，为新型药物治疗方案的成本效用分析（CUA）提供了关键参数，填补了通用评估工具（如EQ-5D）对OSA敏感性不足的空白。

　　

摘要

本研究聚焦于阻塞性睡眠呼吸暂停（Obstructive Sleep Apnea, OSA）这一常见睡眠障碍，其特点是睡眠期间反复发生上气道阻塞，导致间歇性低氧、睡眠中断和生活质量下降。肥胖是OSA最主要的可改变危险因素，约70%的OSA患者伴有肥胖。近年来，最初为2型糖尿病和肥胖管理开发的肠促胰岛素类似物等新药，正被研究用于治疗肥胖相关的OSA。为了评估这些新疗法的成本效益，健康状态效用值（Health State Utilities）成为经济模型中不可或缺的关键输入参数。然而，通用的偏好评估工具（如EQ-5D）对OSA严重程度及其治疗改善的敏感性有限。因此，本研究采用基于健康状态情景描述（Vignette-based）的方法，旨在估算与不同OSA严重程度（根据呼吸暂停低通气指数Apnea-Hypopnea Index, AHI定义：缓解[AHI<5]、轻度[5–14.9]、中度[15–29.9]、重度[≥30]）相关的效用值，其数据来源于对患有OSA和肥胖（BMI ≥ 30 kg/m²）的个体进行的偏好评估。

引言

OSA的患病率日益增高，其症状包括日间嗜睡、疲劳、打鼾等，并对日常活动、情绪功能、认知功能、驾驶安全及整体健康相关生活质量产生广泛负面影响。尽管持续气道正压通气（Continuous Positive Airway Pressure, CPAP）等PAP疗法是中度至重度OSA的传统一线治疗，但并非所有患者都能耐受或坚持使用。肥胖作为OSA的核心风险因素，使得针对肥胖的治疗（包括新兴药物）成为管理OSA的新策略。成本效用分析（Cost-Utility Analysis, CUA）是卫生技术评估的重要工具，其核心是健康状态效用值，该数值在0（代表死亡）至1（代表完全健康）的尺度上量化健康状态偏好。虽然卫生技术评估机构通常推荐使用EQ-5D等通用工具，但已有证据表明其在OSA领域存在局限性，无法充分捕捉OSA特有的症状和影响（如疲劳、注意力不集中、对伴侣睡眠的影响等）。尽管存在OSA特异性生活质量量表，但它们无法直接生成效用值。因此，基于情景描述的方法成为估算OSA效用的可行替代方案。本研究的目的即是开发一套基于AHI严重程度分级的健康状态情景，并通过患者样本的偏好评估，为OSA的经济模型提供更敏感、更相关的效用数据。

方法

研究概述与健康状态开发

研究设计了四个级别的OSA健康状态情景（缓解、轻度、中度、重度），其内容基于已发表的文献和对临床医生的访谈进行起草。随后，通过一项针对OSA患者的预研究（Pilot Study）对情景描述进行细化和验证，确保其能够典型地代表OSA患者的体验。最终的效用评估通过时间权衡法（Time Trade-Off, TTO）访谈进行，受访者为来自英国（UK）和美国（US）的、经确诊且BMI ≥ 30 kg/m²的OSA成人患者。研究特别关注肥胖合并OSA的人群，因为新型药物疗法主要针对此类患者。

效用评估流程

访谈过程分为三个步骤，旨在获取两种类型的效用值：（1）想象拥有使用非药物治疗（如PAP、口腔矫治器）选项时的OSA健康状态效用（代表现实世界中接受治疗的情况）；（2）想象在没有上述非药物治疗选项的情况下，单纯承受OSA症状的健康状态效用（代表未治疗或治疗无效的情况）。

第一步，所有参与者对四个健康状态进行TTO评估，同时被告知可以想象自己拥有使用非药物治疗的选项，且治疗效果与其自身真实体验一致。

第二步，询问参与者在第一步评估每个健康状态时，是否想象了自己正在使用治疗。

第三步，对于那些在第一步中想象使用了治疗的参与者，要求他们再次评估相同的健康状态，但这次想象没有PAP或其他设备治疗选项的情景。

最终，第一种效用（有治疗选项）直接来自第一步的数据。第二种效用（无治疗选项）则结合了第一步（对于未想象使用治疗的参与者）和第三步（对于想象使用了治疗的参与者）的数据。

参与者招募与数据收集

参与者通过数字广告招募，并经过电话筛查和现场BMI核实。访谈在私密房间内由经过培训的访谈员面对面进行。除了TTO任务，还收集了人口统计学、临床特征数据，并使用了爱普沃斯嗜睡量表（Epworth Sleepiness Scale, ESS）评估参与者的日间嗜睡程度。统计分析采用SAS软件，包括描述性统计和组间比较（如配对t检验、独立t检验）。

结果

样本特征

最终分析样本包括208名参与者（英国105人，美国103人），平均年龄53.6岁，男性占50.0%。最常见的合并症是抑郁、焦虑、关节炎、高血压和2型糖尿病。绝大多数参与者（英国91.4%，美国72.8%）目前正在接受PAP治疗。然而，其中相当一部分人报告存在PAP使用困难（英国34.3%，美国29.1%），常见问题包括面罩不适、口干、干扰睡眠姿势、夜间摘下面罩等。样本的平均ESS得分为10.21（SD=4.88），属于“较高的正常日间嗜睡”水平。

健康状态排序与效用值

所有参与者在TTO任务前的排序练习中，均将健康状态按预期顺序排列：缓解状态最受偏好，其次是轻度、中度和重度OSA。

1. 有非药物治疗选项的效用值： 当参与者想象拥有治疗选项时，平均效用值随OSA严重程度增加而递减。在英国和美国样本中，从缓解状态的约0.94-0.96下降至重度OSA的约0.84-0.85。所有严重程度级别间的效用值差异均具有统计学意义（P < 0.0001）。在此条件下，未出现负效用值（即没有健康状态被评价为比死亡更差）。

2. 无非药物治疗选项的效用值： 当参与者想象在没有非药物治疗选项的情况下生活时，效用值显著降低。均值从轻度OSA的约0.88-0.90降至重度OSA的约0.67-0.69。所有严重程度级别间的差异同样显著。在此条件下，有3名参与者将至少一个健康状态评价为比死亡更差，产生了负效用。

亚组分析

大多数 demographic 因素（如年龄、性别、BMI）对效用值无显著影响。国家间仅在缓解状态效用上存在微小差异（英国略低于美国）。在治疗经验亚组分析中，发现当前使用PAP治疗的患者与未接受任何治疗的患者，在评估“有治疗选项”的效用时无显著差异。但在评估“无治疗选项”的效用时，PAP使用者对轻度和重度OSA状态的效用值显著低于未治疗者。进一步分析PAP使用者内部，那些对PAP耐受良好、使用顺畅的患者（A1组）与那些使用PAP存在困难的患者（A2组）相比，在评估“有治疗选项”的重度OSA状态时，A2组患者的效用值显著更低。这表明患者个人的治疗体验会影响其对健康状态的偏好。

讨论

本研究成功估算了与OSA严重程度相关的健康状态效用值，为OSA，特别是肥胖相关OSA的经济评估提供了关键数据。结果显示，效用值随严重程度增加而降低，且拥有治疗选项能显著提升效用值，这符合预期和临床逻辑。本研究的主要优势在于其方法学：通过精心开发的、基于AHI分级的情景描述，克服了通用工具（如EQ-5D）对OSA敏感性不足的问题，从而可能更准确地反映治疗带来的健康改善。

研究提供了两套效用值，分别适用于不同的经济模型情境。一套适用于评估在未使用或无法耐受传统非药物治疗的患者中引入新药的效果（使用“无治疗选项”效用值）。另一套适用于评估在更广泛、已接受各种治疗的OSA人群中的效果（使用“有治疗选项”效用值）。研究人员应根据模型目标人群选择相应的效用数据集。

本研究也存在一些局限性。首先，基于情景描述的方法依赖于参与者对文字描述的理解和想象，可能受到个人经验和解释偏差的影响。其次，OSA症状具有高度异质性，同一AHI级别的患者体验可能差异很大，健康状态情景只能描述“典型”情况。此外，研究样本限定为肥胖合并OSA的患者，且通过数字广告招募，可能引入选择偏差，结果可能无法推广到非肥胖OSA患者或从未就诊的OSA患者。最后，效用值来源于患者样本而非一般人群，这与某些卫生技术评估指南的偏好可能不完全一致，但其优势在于患者对疾病有更深入的洞察。

结论

尽管存在挑战，本研究为OSA的经济模型，特别是评估针对肥胖患者的新药疗法价值的模型，提供了重要的健康状态效用数据。这些数据有助于将患者的真实偏好和体验融入医疗资源分配的决策过程中，确保成本效用分析能更准确地反映新疗法为OSA患者带来的健康获益。随着OSA药物治疗领域的不断发展，本研究产生的效用值将成为未来卫生经济学评价的关键基石。