针对抑郁症和焦虑症患者的一种整合型心理健康视频咨询模式的成本效益分析及成本效用分析（PROVIDE-C随机对照试验）

《Journal of Affective Disorders》：Cost-effectiveness analysis and cost-utility analysis of a model of integrated mental health video consultations (PROVIDE-C randomised controlled trial) for people with depression and anxiety

　　摘要
背景：我们在PROVIDE-C随机对照试验的同时进行了卫生经济评估，该试验旨在比较德国基层医疗中针对抑郁症和焦虑症患者的整合型心理健康视频咨询模式与常规治疗的疗效。

方法：从社会角度出发，在基线后6个月和12个月分别进行成本效果分析（CEA）和成本效用分析（CUA）。研究采用自举法，每次自举重复时均进行多重插补，并利用广义线性模型估算增量成本与效应。

结果：共有376名年龄在18至81岁之间、患有抑郁症和/或焦虑症的参与者纳入分析。结果显示，基线后6个月，让每名患者的PHQ-ADS评分降低5分需花费3662欧元；而让评分低于10分（症状较轻）的患者则需1622欧元。基线后12个月，PROVIDE-C模式相比常规治疗更具优势。基线后6个月，对于不同支付意愿阈值而言，成本效果概率分别为：支付意愿为0欧元时约36%，20,000欧元时约40%，100,000欧元时约56%；而基线后12个月，这些概率分别上升至约71%、78%和86%。

结论：虽然基线后6个月PROVIDE-C干预的成本效果不佳，但12个月后则有可能具备成本效益。

1. 引言
抑郁症和焦虑症等精神障碍是全球导致残疾的主要原因之一（James等人，2018）。除了给个体带来沉重负担外，这类疾病还会因增加社会成本而带来巨大经济负担（Christensen等人，2020）。在德国，精神和行为障碍约占4123.41亿欧元总疾病成本的14%（联邦统计局，无日期）。针对抑郁症和焦虑症的成本研究显示，因缺勤造成的间接成本高于住院和门诊治疗的直接成本（K?nig等人，2023、2021；Dams等人，2017）。

在德国，精神障碍的治疗主要由基层医疗医生或其他内科专家负责（Gaebel等人，2013）。世界卫生组织认为基层医疗是治疗精神障碍的最佳场所（世界卫生组织及世界家庭医生组织，2008），但重度或长期患病患者则需要专业心理医疗服务（德国精神病与心理治疗协会，2019）。由于从首次接触心理治疗师到开始治疗往往需要长达3个月的等待时间，这类服务的可及性往往受限（Kruse等人，2024）。不过，通过将心理健康服务整合到基层医疗中并利用远程医疗服务，可以提高专业心理医疗服务的可及性（Keuroghlian等人，2023；Crowley等人，2015）。用于治疗精神障碍的远程医疗干预通常基于认知行为疗法等成熟且标准化的治疗方法，可通过移动应用、网络干预、电子邮件/聊天以及视频/电话疗法等方式实施（Massoudi等人，2019；Ebert和Erbe，2012）。

由于大多数精神障碍患者都在基层医疗机构接受治疗，因此有必要了解针对这些患者的远程医疗干预的成本效果。一项关于基层医疗中远程医疗模式的系统评价指出，有三项研究探讨了抑郁症的 cost-effectiveness，一项研究了焦虑症。研究发现，与常规治疗相比，远程医疗干预在焦虑症治疗中具有成本效益；而在抑郁症治疗中，三项研究中有两项认为远程医疗干预相比常规治疗或等待名单模式具有成本效益（Massoudi等人，2019）。最近，一项基于实际随机等待名单对照试验的研究表明，针对基层医疗中抑郁症和焦虑症患者的互联网认知行为疗法在8周干预结束时几乎不具备成本效益，但1年后可能具有成本效益（Richards等人，2020）。这些研究结果凸显出进一步研究以验证基层医疗中远程医疗干预成本效果的必要性。此类证据有助于政策制定者和健康保险公司依据可靠的成本效果数据做出决策。

近期，PROVIDE-C随机优效性试验评估了整合型心理健康视频咨询相比常规治疗在改善基层医疗中抑郁症和焦虑症患者症状方面的效果。该干预措施包括由基层医疗机构的抑郁症和/或焦虑症患者与外部心理健康专家之间进行的5次实时视频交流（Haun等人，2021；T?nnies等人，2021）。研究表明，与常规治疗相比，该干预在基线评估后6个月和12个月均能更有效地减轻抑郁和焦虑症状以及与躯体症状相关的心理困扰（Haun等人，2024）。

本研究旨在对PROVIDE-C干预措施进行卫生经济评估，从而补充目前关于抑郁症和焦虑症远程医疗干预成本效果分析的有限证据。

2. 方法
在PROVIDE-C试验的同时，我们从社会角度出发，在基线后6个月（t1）和12个月（t2）分别进行了成本效果分析（CEA）和成本效用分析（CUA）。虽然基线后6个月是分析心理健康干预的常见时间点，但由于干预带来的医疗成本变化可能需要一定时间才能完全显现，因此本研究采用了意向性治疗原则（ITT）进行分析。PROVIDE-C试验获得了海德堡大学伦理委员会的批准（S-923/2019）。卫生经济分析计划已在已发表的研究方案（Haun等人，2021）和统计分析计划（见Haun等人2024年的补充材料S2）中明确规定。卫生经济评估遵循CHEERS 2022推荐的报告指南进行（Husereau等人，2022）。

2.1 PROVIDE-C试验
PROVIDE-C试验是一项随机对照试验，旨在比较心理健康视频咨询模式与常规治疗在减轻抑郁和焦虑症状方面的优劣。该试验在德国巴登-符腾堡州和莱茵兰-普法尔茨州的基层医疗机构中进行。符合条件的参与者为年龄≥18岁的成年人，他们要么尚未接受足够的治疗（心理治疗、药物治疗或两者结合），要么存在以下情况：(i) PHQ-9评分≥10分，且至少有一项或两项指标为阳性，表明抑郁症状处于中度及以上水平；(ii) GAD-7评分≥10分，表明存在中度及以上的广泛性焦虑障碍；(iii) PHQ-ADS评分≥12分，表明同时存在焦虑和抑郁症状。排除标准包括药物滥用、处于急性自杀状态、有急性精神病症状、严重认知障碍或痴呆、德语能力不足，以及已参与PROVIDE-B可行性试验。参与者由他们的家庭医生在就诊时招募，或通过电话联系。该研究的详细内容可见其他文献（Haun等人，2021；T?nnies等人，2021）。

2.2 干预措施
PROVIDE-C干预措施通过患者在大约8周内与心理健康专家之间进行的5次为期50分钟的个性化视频咨询，将专业心理健康服务整合到基层医疗中。这些咨询遵循结构化的跨诊断治疗手册，重点在于情绪调节、治疗关系建立以及问题解决技巧。主要内容包括明确诊断、心理教育、症状监测（第三次咨询后使用PHQ-ADS量表）以及分层护理计划制定。咨询由心理健康专家通过加密视频会议平台进行，患者则从基层医疗机构的指定房间参与。心理健康专家每两周参加一次小组督导会议。治疗过程通过详细的操作手册和入门培训实现标准化。

这些心理健康专家均为海德堡心理治疗研究所的资深心理治疗师，他们在接受培训的同时兼职开展咨询工作，其报酬仅来自试验资金，而非法定健康保险体系。他们并非基层医疗机构的雇员。在本次卫生经济评估中，我们根据医生费用标准（Einheitlicher Bewertungsma?stab）并结合这些心理健康专家的资质，估算了常规实施情况下的薪资成本。基层医疗机构则隶属于当地的州医学协会，该协会负责对医疗机构的相关资质进行认证。由于采用远程视频形式，无需对心理健康专家在各个医疗机构内的资质进行正式认证。咨询时间由医疗机构工作人员与专家共同协商确定，每隔两周进行一次，共持续约8周。

对照组接受常规治疗，即由家庭医生提供的常规护理。不能排除家庭医生也会提供类似干预组中的治疗方式，如简短咨询、开具精神药物处方以及转诊给心理健康专家。

2.3 结果
成本效果分析所使用的指标与PROVIDE-C试验的主要终点密切相关，即通过PHQ-ADS量表测量的抑郁和焦虑症状严重程度的绝对变化。PHQ-ADS是由PHQ-9评分和GAD-7评分相加得出的，得分范围为0至48分，分数越高表示症状越严重。10分、20分和30分分别是轻度、中度和重度抑郁及焦虑症状的临界值。成本效果分析得出的增量成本效果比（ICER）反映了以下两种情况的额外成本：(i) 使每名患者的PHQ-ADS评分降低5分（Kroenke等人，2019）所需的额外成本（效应1）；(ii) 使每名评分低于10分（症状较轻）患者的额外成本（效应2）。成本效用分析则以质量调整生命年（QALYs）作为效应指标，由此得出增量成本效用比（ICUR），表示每增加1个QALY所需的额外成本。QALYs是基于EQ-5D-5L量表评估的健康状况，并结合德国的偏好权重进行赋值，从而得到效用分数。研究表明，EQ-5D在检测精神疾病患者因干预而产生的差异方面具有有效性（Grochtdreis等人，2016；K?nig等人，2007）。计算QALYs时，通过连续两个效用分数之间的面积（曲线下面积法）来确定（Manca等人，2005）。所有结果均通过自我评估问卷在三个时间点收集：基线时（t0）、基线后6个月（t1）以及基线后12个月（t2）。

2.4 成本
考虑到对精神疾病患者的治疗所带来的社会影响和生产力损失，我们从社会角度出发计算了成本（基准情况）。在敏感性分析中，我们则从德国法定健康保险的角度提供了相关结果。成本以2021年的欧元为单位计算。由于干预周期较短（约8周），因此未对成本进行折现。医疗资源使用情况（住院治疗、康复治疗、精神科门诊就诊、急诊就诊、看医生次数、心理咨询服务及辅助生活服务的使用、职业康复服务的使用、精神药物的服用情况）是通过FIMPsy问卷回顾性评估的，该问卷适用于衡量精神疾病患者的医疗资源使用情况（Grupp等人，2018）。此外，我们还通过回顾性方式评估了缺勤天数，即无法从事正常工作活动的天数。由于缺勤导致的生产力损失是通过人力资本方法计算的，并线性外推至6个月，以便与其他成本项目进行比较。鉴于这种计算方法可能会高估生产力损失，我们还进行了敏感性分析，即仅考虑上个月的成本，而不进行线性外推。价格数据来源于德国官方统计资料及相关文献（补充材料S1——价格信息）。项目成本包括视频咨询平台的设备费用、MHS的薪资（负责提供咨询、参与入门培训及监督工作）以及监督人员的薪资。除从研究文档中获取的项目成本外，其他成本则是通过在t0（基线）、t1（基线后6个月）和t2（基线后12个月）这三个时间点进行的自我评估问卷收集得到的。2.5. 其他变量为描述研究人群、填补缺失数据以及调整IG组和CG组之间的差异，一些额外变量被纳入了健康经济评估中。这些变量包括年龄、性别、是否有伴侣关系、教育程度、基线时的就业状况、是否存在慢性疾病、基线时是否正在接受心理治疗以及是否正在服用精神药物。此外，分析时还以全科医生诊所为单位进行分组。其他变量则在基线时收集。2.6. 缺失数据我们假设数据缺失是随机的，并采用多重插补法（MI），借助MICE（基于链式方程的多变量插补方法）来填补结果变量和成本变量中的缺失值。根据缺失值比例最高的变量来看，t1和t2时因缺勤导致的生产力损失这一变量的缺失值比例分别为37.8%和39.6%，据此共生成了40组插补数据集（White等人，2011年）。插补模型的详细说明见补充材料S2——插补模型。2.7. 统计分析由于增量成本呈右尾分布，因此采用带有伽马分布和对数链接函数的广义线性模型（GLM）来对其进行估算。增量QALY则通过带有正态分布和对数链接函数的GLM来估算。效应1和效应2为二元变量，故采用带有伯努利分布和逻辑链接函数的GLM来估算。为考虑个体的基线数值，基线成本被用于估算增量成本，基线效用得分被用于估算增量QALY，而基线PHQ-ADS得分则用于估算基于该指标的结果。所有模型均在全科医生诊所层面进行分组，并对年龄、性别、是否有伴侣关系、教育程度、基线时的就业状况、是否存在慢性疾病、基线时是否正在接受心理治疗以及是否正在服用精神药物等因素进行了调整。这些模型针对每组插补数据集分别进行估算，然后依据鲁宾规则（Rubin，1987年）进行汇总。为了解释ICER和ICUR的不确定性，我们采用了自助法，并通过百分位数法计算出95%置信区间。具体而言，在1000次自助法重复试验中，我们分别进行多重插补，估算增量成本、效应（效应1和效应2）以及QALY值。基于这些结果，我们构建了成本效果平面图（CEP）（Black，1990年）和成本效果可接受性曲线（CEAC）（Fenwick等人，2001年）。德国并未设定强制性的支付意愿阈值，因此我们大致估算了在国际通用的支付意愿阈值，即0欧元、20,000欧元和100,000欧元下的成本有效性概率（Vanness等人，2021年；Devlin和Parkin，2004年）。此外，世界卫生组织曾经推荐的、相当于每残疾调整寿命年GDP1到3倍的支付意愿阈值，在德国范围内也基本可以被这个区间涵盖，即大约每QALY为45,000欧元至135,000欧元（2021年德国人均GDP为44,909欧元；Statistisches Bundesamt（Destatis），2026年）。这些分析是用STATA 15软件（Stata-Corp，美国大学站）完成的。在所有分析中，我们将p值≤0.05视为具有统计学显著性。3. 结果ITT分析群体由376人组成（CG组：N=189人；IG组：N=187人）。CG组的平均年龄为46.7岁（标准差为13.4岁），而IG组的平均年龄为43.6岁（标准差为14.5岁）（见表1）。在对照组和干预组中，几乎三分之二的样本为女性。基线时，只有一半的参与者有工作，相当一部分人处于病假状态（CG组：27.5%；IG组：21.9%）。在两组中，近60%的参与者表示自己患有慢性疾病，约30%的参与者称自己曾接受过心理治疗。基线时，平均PHQ-ADS得分较高（CG组：26.5分，标准差为8.9；IG组：26.9分，标准差为8.9），而EQ-VAS得分较低（CG组：56.0分，标准差为20.5；IG组：57.2分，标准差为20.2）。表1. 基线特征（有效病例）。基线特征CG组（N=189）IG组（N=187）空单元格均值（标准差）/频率（%）缺失值均值（标准差）/频率（%）缺失值年龄，均值（标准差）46.7（13.4）043.6（14.5）0性别（%）女性122（64.6%）0116（62.0%）0是否有伴侣关系（%）是129（69.0%）2134（73.2%）4教育程度（%）40未完成学业/仅拥有初中毕业证书（“Hauptschulabschluss”）54（29.2%）45（24.1%）拥有普通中学毕业证书（“Realschulabschluss”）65（35.1%）78（41.7%）拥有德国大学入学资格“Abitur”66（35.7%）64（34.2%）就业状况（%）00有工作95（50.3%）100（53.5%）处于病假状态52（27.5%）41（21.9%）已退休11（5.8%）13（7.0%）做家务5（2.7%）5（2.7%）失业16（8.5%）11（5.9%）其他10（5.3%）17（9.1%）是否存在慢性疾病（%）01是111（58.7%）109（58.6%）是否正在接受心理治疗（%）00是21（11.1%）13（7.00%）是否正在服用精神药物（%）12是58（30.9%）51（27.6%）PHQ-ADS得分，均值（标准差）26.5（8.9）126.9（8.9）5EQ-5D-5L得分，均值（标准差）0.65（0.27）00.68（0.25）0EQ-VAS得分，均值（标准差）56.0（20.5）057.2（20.2）0标准差=标准偏差。从社会角度来看，基线时因缺勤产生的成本（CG组：均值=8595欧元，标准差=10,333欧元；IG组：均值=8040欧元，标准差=10,513欧元）以及看诊成本（CG组：均值=366欧元，标准差=277欧元；IG组：均值=371欧元，标准差=392欧元）是最主要的成本构成部分（详见补充材料S3——成本描述性分析）。即使在基线之后6个月和12个月，缺勤带来的成本仍是最重要的成本类别，尽管此时IG组和CG组的相应成本均低于基线水平。总体而言，实施该干预措施所需的成本为125,542.93欧元，相当于IG组每人需承担671.35欧元（详见补充材料S4——与干预相关的成本）。基于插补数据得出的健康经济评估主要结果见表2。在t1时，增量效应（效应1和效应2）以及QALY值均有利于IG组，但幅度较小。只有效应2的数值显著不为零，因为它没有落入95%置信区间内。从社会角度而言，IG组的成本高于CG组，不过增量成本并未显著偏离零值。由此得出的ICER表明，要让每位PHQ-ADS评分出现5分的最小临床意义下降的额外患者，需要投入3662欧元；而对于PHQ-ADS评分低于10分的额外患者，则需要1622欧元。此外，每增加1个QALY则需要24,591欧元。表2. 健康经济评估结果。空单元格t1t2效应1 IG组0.744（0.676至0.849）0.821（0.750至0.897）CG组0.702（0.625至0.807）0.698（0.624至0.795）增量效应0.041（?0.064至0.153）0.124（0.022至0.222）效应2 IG组0.202（0.094至0.270）0.288（0.181至0.368）CG组0.109（0.040至0.156）0.137（0.071至0.182）增量效应0.093（0.005至0.177）0.151（0.055至0.248）QALY值IG组0.359（0.345至0.371）0.764（0.737至0.789）CG组0.353（0.339至0.367）0.749（0.719至0.777）增量QALY值0.006（?0.005至0.016）0.015（?0.010至0.041）2021年的成本欧元空单元格社会视角SHI视角社会视角SHI视角IG组4526（3425至5531）1665（1406至1969）7832（5964至9381）2688（2256至3208）CG组4375（2802至5590）906（611至1156）8698（6313至10,503）2063（1435至2626）增量成本151（?1616至2085）759（419至1181）?866（?3523至1911）626（?35至1431）ICER和ICUR ICER（效应1）3662（?210,062至142,110）18,383（?138,925至214,116）占优势5058（?620至30,635）ICER（效应2）1622（?43,753至57,120）8141（2446至52,988）占优势4151（?295至16,349）ICUR24,591（?1,322,765至1,382,958）123,452（?1,291,273至1,154,529）占优势41,031（?402,657至384,448）ICER=增量成本效果比，ICUR=增量成本效用比，SHI=法定健康保险，IG=干预组，CG=对照组。t1=基线后6个月的分析时间，t2=基线后12个月的分析时间。效应1=PHQ-ADS评分出现5分最小临床意义下降的额外患者数量，效应2=PHQ-ADS评分低于10分的额外患者数量。括号内为95%置信区间。在t2时，与t1相比，所有增量效应都更为明显，尽管增量QALY值仍未能显著偏离零值。与t1的结果不同，t2时从社会角度来看，CG组的成本超过了IG组。由于IG组的疗效更好且成本更低，因此IG组优于CG组。从SHI视角来看，无论在哪个分析时间点，其结果的成本效益都较差（ICER和ICUR值更高）。尤其是t2时，尽管与t1相比干预措施的成本效益有所提升，但CG组仍未被IG组超越。当自助法重复试验覆盖CEP的所有四个象限时，百分位数置信区间可能无法准确反映情况。因此，表2中所列的ICUR和ICER的95%置信区间应谨慎解读。在这种情况下，CEP和CEAC能更准确地体现不确定性。为直观展示这种不确定性，图1分别展示了t1和t2时增量成本和QALY值的CEP。在t1时，大部分点位于东北象限，说明该干预措施在提升QALY值方面效果较好，但成本较高；而到了t2，点云向东南象限移动，意味着该干预措施在提升QALY值的同时成本也有所降低。成本和效应的CEP以及从SHI视角得出的CEP可见于补充材料S5——CEP。下载：下载高分辨率图像（350KB）下载：下载全尺寸图像图1. 从社会视角看增量成本和QALY值的成本效果平面图。图2展示了基于ICUR的CEAC。在t1时，当支付意愿阈值为0欧元时，干预措施具有成本效益的概率约为36%；当阈值为20,000欧元时，这一概率上升至约40%；而当阈值为100,000欧元时，则上升至56%。t2时的CEAC再次显示，与t1相比，该干预措施的成本效益有所提升。即便在支付意愿阈值为0欧元时，具有成本效益的概率也约为71%，而在阈值为20,000欧元时上升至78%，阈值为100,000欧元时则为86%。ICER的CEAC以及从SHI视角得出的CEAC可见于补充材料S6——CEAC。从SHI视角来看，t1时的成本效益概率较低（支付意愿阈值为0欧元和20,000欧元时为0%，阈值为100,000欧元时为33%）；t2时则为（支付意愿阈值为0欧元时为3%，阈值为20,000欧元时为21%，阈值为100,000欧元时为72%）。下载：下载高分辨率图像（185KB）下载：下载全尺寸图像图2. 从社会视角看基于ICUR的CEAC。与基准情景分析相比，采用上限限制生产力损失的敏感性分析得出的成本效益更低（补充材料S7——限定生产力损失的敏感性分析）。尤其是在t2时，由于IG组的成本超过了CG组，它不再具有优势。4. 讨论我们的研究结果表明，该干预措施在基线后6个月不太可能具备成本效益，但在基线后12个月则有趋于具备成本效益的趋势。要评估该干预措施的成本效益，就需要明确针对临床效果和QALY值的支付意愿阈值。对于本研究中所考察的两种临床效果，目前尚无既定的支付意愿阈值，因此需要决策者来判断所观察到的效果是否足以证明额外成本的合理性。具体而言，在基线后6个月的分析时间点（t1），决策者需要判断，为让每位额外患者のPHQ-ADS评分降低5分（效应1），花费3662欧元；或让每位额外患者的PHQ-ADS评分低于10分（效应2），花费1622欧元，这样的投入是否物有所值。另外，由于德国目前没有针对每获得1个QALY的推荐支付意愿阈值，因此成本效益是通过CEAC所体现的具有成本效益的概率来评估的。该干预措施是在与英国（每QALY为20,000欧元至30,000欧元）和美国（每QALY为100,000欧元至150,000欧元）常用的类似支付意愿阈值下进行评估的（Vanness等人，2021年；Devlin和Parkin，2004年）。在支付意愿阈值为0欧元时，具有成本效益的概率约为36%；阈值为20,000欧元时为40%；阈值为100,000欧元时为56%。本研究中所考察的两种临床效果为理解主要分析时间点的结果提供了更多背景信息。这两种效果均基于PHQ-ADS量表，但所对应的受试群体未必完全相同。由于效应2的表现比效应1更为显著，而且PROVIDE-C试验显示，与CG组相比，IG组的PHQ-ADS评分平均有显著下降（Haun等人，2024年），因此有些患者的评分下降幅度远超5分的临床阈值。值得注意的是，无论是IG组还是CG组，达到5分最小临床意义下降幅度的患者比例都较高（平均而言，每100名患者中有74名IG组患者和70名CG组患者）。CG组中如此多的患者出现评分下降，可能是因为在招募过程中，全科医生更加关注患者的抑郁和焦虑症状，从而产生了意识上的变化。在CG组中，47%的参与者接受了全科医生推荐的某种形式的专门心理健康护理（精神科咨询、心理治疗、心理社会咨询服务，或是住院或日间门诊治疗）（Haun等人，2024年）。因此，CG组中至少有一些参与者（很可能是症状最严重的患者）获得了与IG组相当的医疗服务，这降低了PROVIDE-C试验的有效性和成本效益。与初步分析时间相比，基线后12个月时的成本效益更高。尤其是在两种临床效果和QALY方面，IG组均优于CG组。在WTP阈值为0欧元时，具有成本效益的概率约为71%；在WTP为20,000欧元时为78%；在WTP为100,000欧元时为86%。基线后12个月的结果得益于IG组在效果和QALY方面的改善，而CG组的数值与t1时相当，且项目成本对医疗资源使用成本的影响逐渐减弱（IG组的成本低于CG组）。从社会角度而言，无论在哪个分析时间点，PROVIDE-C干预措施的成本效益都低于SHI视角下的ICERs和ICUR。通过限制生产力损失的敏感性分析表明，生产力损失对结果有着显著影响。总体而言，敏感性分析的结果比SHI视角更具成本效益，但低于基准情景分析的结果。

4.1. 局限性
该健康经济评估的一个弱点是关于缺勤情况的自我评估问题中存在大量缺失数据，这可能是由于部分受访者对问题理解有误所致。不过，IG组和CG组的缺失数据比例都相当高，这可能意味着结果不存在系统性偏差。此外，关于缺勤的问题涉及的是上一个月的情况。为了使这些成本与其他所有成本要素具有可比性，我们不得不将成本线性外推至6个月。如果干预措施能减少缺勤，那么这一成本要素的降低程度可能会被过高估计。通过限制生产力损失的敏感性分析（这种做法可能低估了这些成本）显示，缺勤导致的生产力损失对结果有影响。由于从社会角度出发，间接成本对于针对精神障碍患者的研究至关重要，而我们仅考虑了缺勤情况，这也是另一个局限性。如果再考虑到出勤成本，IG组与CG组之间的成本差异可能会更加明显，且更有利于IG组。该研究的另一个弱点是，t1和t2时的增量QALY以及t1时的效果2（PHQ-ADS评分降低5分）未能充分体现干预效果，这增加了ICER和ICUR的不确定性。EQ-5D所测量的QALY缺乏统计学上的显著差异，这可能是因为其对综合心理健康视频咨询背景变化的敏感度较低，尤其是在短期内。尽管如此，总体而言EQ-5D似乎仍能反映心理健康干预的效果，只不过其在检测抑郁症状变化方面的敏感度可能较低（Sandin等人，2023年；Franklin等人，2021年；Crick等人，2018年）。该研究的优势在于，它从社会和SHI视角提供了关于成本和成本效益的详细信息，不仅包括QALY，还包括两个分析时间点上与政策相关的、基于受访者反馈的两项效果。针对类似目标人群（即患有抑郁症和/或焦虑症的人群）以及类似主要结局的综合心理健康视频咨询模式的同类健康经济分析十分少见。一个例外是英国的一项研究，该研究报告了采用分级护理模式通过互联网提供认知行为疗法治疗抑郁症和焦虑症的结果（Richards等人，2020年）。在这项实用性的等候名单对照试验中，研究者发现，用PHQ-9评估的抑郁症状和用GAD-7评估的焦虑症状都有显著改善。在WTP阈值为30,000英镑时，8周（治疗期）具有成本效益的概率为46.6%，1年后（通过对CG组进行回归外推）这一概率为91.2%。成本效益的概率以及从8周到1年的分析时间跨度内成本效益的改善程度与我们的研究结果相似。大多数关于电子健康干预措施的健康经济评估都只针对抑郁症患者或焦虑症患者中的某一类。关于电子健康干预措施在抑郁症治疗方面的成本效益研究结果不一（Massoudi等人，2019年）。Hollinghurst等人（2010年）认为，如果社会愿意为每QALY支付至少20,000英镑，那么在线认知行为疗法很可能具有成本效益；而Dixon等人（2016年）则发现，由电话支持构成的Healthline服务在NICE设定的20,000英镑或30,000英镑的阈值下并不具有成本效益。最近一项针对美国初级保健环境中计算机辅助认知行为疗法的健康经济评估显示，治疗完成后6个月，每QALY的ICUR为37,295美元（按2025年2月19日的汇率1美元=0.96欧元计算，相当于35,824欧元），在WTP阈值为50,000美元的情况下，该干预措施很可能具有成本效益（概率为89.4%）（Ali等人，2024年）。至于焦虑症，Nordgren等人（2014年）分析了基于互联网的引导式认知行为疗法的成本效益，发现与对照组相比，每增加一个QALY，社会可获得7,523美元的收益。

4.2. 结论
在像德国这样专业心理健康服务资源有限的老龄化人口中，远程提供医疗服务变得极为重要。PROVIDE-C试验的健康经济评估为政策制定者提供了关于这种新型综合心理健康视频咨询模式的成本和成本效益的深入信息。未来需要进一步研究，以确定是否存在某些特定亚群，例如在基线症状严重程度、年龄或社会地位方面，能从PROVIDE-C干预中获益更多，进而提高这些群体的成本效益。

CRediT作者贡献说明
Markus Vomhof：写作——审阅与编辑，写作——初稿撰写，可视化，软件应用，方法学，概念设计。Deborah van Eickels：写作——审阅与编辑，概念设计。Justus T?nnies：写作——审阅与编辑，数据整理，概念设计。Alina Wildenauer：写作——审阅与编辑，数据整理，概念设计。Manuel Fei?t：写作——审阅与编辑，数据整理。Michel Wensing：写作——审阅与编辑，概念设计。Joachim Szecsenyi：写作——审阅与编辑，概念设计。Mechthild Hartmann：写作——审阅与编辑，概念设计。Hans-Christoph Friederich：写作——审阅与编辑，概念设计。Cecilia Brunoni：写作——审阅与编辑，写作——初稿撰写。Andrea Icks：写作——审阅与编辑，监督，概念设计。Markus W. Haun：写作——审阅与编辑，监督，资金筹集，数据整理，概念设计。

资金支持
这项健康经济评估基于一项由德国联邦研究、技术和航天部（BMFTR）资助的试验（资助编号为01GY16129）。

Markus Vomhof|Deborah van Eickels|Justus T?nnies|Alina Wildenauer|Manuel Fei?t|Michel Wensing|Joachim Szecsenyi|Mechthild Hartmann|Hans-Christoph Friederich|Cecilia Brunoni|Andrea Icks|Markus W. Haun
德国杜塞尔多夫海因里希·海涅大学医学院健康与社会中心健康服务研究与健康经济学研究所，地址：Moorenstrasse 5，D-40225，杜塞尔多夫，德国