肺癌模型成本-效用分析中参数来源的透明性挑战与改进路径

本研究针对肺癌治疗模型成本-效用分析(CUA)中参数来源不透明、数据不一致等问题，系统分析了中美235项研究中的10,005个参数。结果显示17.7%参数来源不可追溯，30.8%存在疾病/地区不匹配，中国模型更依赖非本地效用数据。研究为提升经济评估透明度提供了实证依据，对优化卫生决策具有重要价值。

　　

肺癌作为全球癌症死亡的首要原因，每年导致180万人死亡。随着靶向药物和免疫治疗的快速发展，各国监管机构加速批准了众多创新疗法。在此背景下，如何科学评估这些高价药物的性价比成为卫生决策的关键难题。模型化成本-效用分析(Cost-Utility Analysis, CUA)通过整合临床效果、成本和生活质量数据，计算质量调整生命年(QALY)这一金标准指标，已成为药物经济学评价的主流方法。然而，这种"黑箱"模型长期面临参数来源不透明的质疑——当模型使用与目标人群不符的效用值，或引用跨病种的成本数据时，可能严重扭曲评估结果。

北京天坛医院联合北京大学医药管理国际研究中心的研究团队，首次系统揭示了这一问题的严重程度。研究者筛选了2018-2025年间中美两国235项肺癌CUA研究，对其中10,005个参数进行溯源分析。通过建立四级引证路径识别体系（从直接引用到多级转引），结合疾病分类(ICD-10)和地域匹配验证，揭示了模型构建中的"数据漂移"现象。

研究采用PRISMA系统评价框架，通过8个数据库获取中美肺癌CUA文献。创新性地将参数分为临床疗效/安全性、成本、健康效用三类，追踪每项参数的原始研究，记录其引证层级和疾病/地域匹配性。采用Sankey图可视化引证路径，通过R软件进行统计分析。

参数来源分布
分析显示49.9%参数来自文献，但17.7%无法溯源。临床参数中70.6%引自文献，但21.4%存在地域不匹配；成本参数59.7%由研究者自行估算，38.3%源自非肺癌研究；效用参数57.8%引自文献，其中54.3%使用非本地人群数据。中国模型中43.1%效用参数非本土来源，美国模型该比例高达87.7%。

引证层级问题
虽然90.7%临床参数为一级引证，但成本参数仅64.2%直接引用原始研究。中国模型中出现11.5%成本参数需三级以上转引，显著高于美国模型(1.8%)。图2和图3通过Sankey图直观展示了中美模型在进展期效用值和临终成本参数上的引证路径差异。

疾病/地域匹配性
30.8%参数存在疾病或地域不匹配。典型如：

• 中国模型使用英国人群的效用值评估肺癌靶向药
• 美国模型采用肝癌患者的临终成本参数
• 跨国临床试验数据被默认"本地化"使用

讨论与意义
该研究揭示了模型化经济评估的三大隐患：参数"失踪"（17.7%无来源）、"变形"（跨病种/地域使用）和"衰减"（多级转引导致信息失真）。这些发现解释了为何同类药物在不同研究中可能出现截然不同的性价比结论。

研究建议从三方面改进：

1. 强制实施CHEERS 2022报告规范，要求逐项披露参数来源
2. 建立肺癌特异性效用值库，减少对欧美人群数据的依赖
3. 开发引证追踪工具，自动识别多级转引和参数变异

这项发表在《Health Economics Review》的研究，为提升卫生技术评估透明度提供了方法论基础。特别是在中国创新药加速审批的背景下，规范模型参数使用对平衡患者可及性和基金可持续性具有重要政策意义。未来研究可扩展至其他癌种，并探索人工智能在参数溯源中的应用潜力。