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本综述系统分析 2018-2023 年卫生经济学领域离散选择实验（DCE）的发展。发现 DCE 应用快速增长，方法学持续进步，但存在报告透明度不足等问题。建议提升实验设计报告、应用有效性测试及遵循开放科学实践，以增强研究影响力与可重复性。
卫生经济学中离散选择实验（DCE）的发展现状：一项系统综述
研究背景与目的
在医疗政策和健康技术评估（HTA）中，利益相关者的偏好评估重要性日益凸显。离散选择实验（DCE）是量化患者、公众和医疗专业人员偏好的常用方法。尽管此前已有关于 1990-2017 年 DCE 趋势的综述，但 2018 年后的研究缺乏全面综合。本综述旨在分析 2018-2023 年健康相关 DCE 的方法学演变和全球趋势，评估当前研究对良好研究实践和报告标准的遵循程度，并探讨地域多样性。
研究方法
采用 PRISMA 指南进行系统检索，检索数据库包括 Medline、Embase 和 Web of Science，筛选出 1279 项符合条件的研究。提取内容涵盖 DCE 设计、实施方式、计量分析、有效性测试等，并与前期综述数据对比。
研究结果
- 数量与地域分布：2018-2023 年 DCE 研究数量显著增长，亚洲和非洲国家的研究数量较之前明显增加。美国、英国、澳大利亚是主要研究地区，但全球分布更加广泛。
- 实验设计与实施：
- 管理方式：70% 的研究采用在线或计算机自填方式，纸质调查仅占 10%，访谈式管理稳定在 19% 左右。
- 选择任务特征：85% 的研究使用 2 个备选方案，56% 包含退出或现状选项，中位属性数为 6 个，常见属性包括医疗保健、货币衡量、时间、健康状态和风险等。
- 实验设计类型：高效设计（如贝叶斯 D - 有效设计）使用增加，全因子设计较少见，64% 的研究采用分块设计，Ngene 成为常用设计软件。
- 计量分析与结果报告：混合逻辑回归模型（45%）和多项式逻辑回归模型（41%）为主要分析方法，部分研究报告了相对属性重要性、支付意愿（WTP）等结果，但有效性测试应用不足，仅 31% 的研究进行内部有效性测试，外部有效性测试仅占 1%。
- 定性方法与数据可用性：69% 的研究使用定性方法，主要用于属性选择和预测试。62% 的研究未明确报告数据可用性，仅 7% 的数据公开可获取。
讨论与建议
- 方法学进展与挑战：DCE 在全球应用扩大，方法学（如在线管理、高效设计）提升了数据收集效率，但报告透明度不足，尤其是实验设计细节和有效性测试常被忽视。
- 关键建议：
- 改进实验设计报告，包括属性水平、设计软件等细节。
- 增加有效性测试（如属性主导性测试、外部有效性验证）的应用。
- 优化风险与效益呈现方式，参考风险沟通文献规范概率表述和可视化。
- 推动开放科学实践，提高数据和分析代码的可获取性。
- 未来研究方向：建议纳入可靠性测试、使用人工智能辅助文献筛选，并关注新兴技术（如虚拟现实在偏好评估中的应用）。
结论
DCE 在卫生经济学中重要性显著提升，但其方法学严谨性和报告透明度仍需加强。通过完善研究设计、强化有效性验证和遵循开放科学原则，可进一步提升 DCE 研究的影响力和可重复性，为医疗政策和健康技术评估提供更可靠的证据支持。
