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中央社会保険医療協議会における 費用対効果評価の分析ガイドライン 第3版 2022年1月19日 中医協総会了承 国立保健医療科学院 保健医療経済評価研究センター（C2H） 目次 1 ガイドラインの目的─ ──────────────────────── 4 2 分析の立場─ ──────────────────────────── 5 3 分析対象集団─ ─────────────────────────── 6 4 比較対照技術─ ─────────────────────────── 7 5 追加的有用性─ ─────────────────────────── 8 6 分析手法─ ───────────────────────────── 11 7 分析期間─ ───────────────────────────── 12 8 効果指標の選択─ ────────────────────────── 13 9 データソース(費用を除く)────────────────────── 15 10 費用の算出─ ──────────────────────────── 16 11 公的介護費･生産性損失の取り扱い─ ───────────────── 19 12 割引─ ─────────────────────────────── 21 13 モデル分析─ ──────────────────────────── 22 14 不確実性の取り扱い─ ──────────────────────── 23 用語集 ─ ──────────────────────────────── 24 略語一覧 ─ ─────────────────────────────── 29 国立保健医療科学院 保健医療経済評価研究センター（C2H） 3 1 ガイドラインの目的 1.1 本ガイドラインは、中央社会保険医療協議会において、評価対象として選定 された医薬品･医療機器等(以下、評価対象技術)の費用対効果評価を実施する にあたって用いるべき分析方法を提示している。 1.2 本ガイドラインは製造販売業者により提出される分析と公的分析を対象とし ている。 国立保健医療科学院 保健医療経済評価研究センター（C2H） 4 2 分析の立場 2.1 分析を行う際には、分析の立場を明記し、それに応じた費用の範囲を決めな ければならない。 2.2 費用や比較対照技術、対象集団などについて公的医療保険制度の範囲で実施 する「公的医療の立場」を基本とする。 2.2.1 「公的医療の立場」以外の立場から分析を実施する場合でも、「公的 医療の立場」の分析を実施しなければならない。 2.2.2 一部の予防技術(検診やワクチン等)など厳密には公的医療保険制度 に含まれないものでも、それに準ずる医療技術であれば、公的医療 保険制度に含まれるものと同様の取り扱いをした分析を実施する。 2.3 公的介護費へ与える影響が、評価対象技術にとって重要である場合には、｢公 的医療・介護の立場｣ の分析を行ってもよい。 2.4 評価対象技術の導入が生産性に直接の影響を与える場合には、より広範な費 用を考慮する立場からの分析を行い、生産性損失を費用に含めてもよい。 5 3 分析対象集団 3.1 品目の指定時点において、評価対象技術の適応症となる患者を分析対象集団 とする。 3.1.1 品目の指定から分析枠組み決定までの間に適応症が追加される場合 は、それらの適応症についても原則として分析対象に含める。 3.1.2 「3.1.1」で定める期間以降に新たな適応症が追加され、評価結果に 影響を与えると考えられる場合、当初の評価終了後に改めて評価を 実施する。 3.2 複数の適応がある場合、あるいは同一疾患内においても治療成績や使用方法・ 用法用量、比較対照技術が異なる主要な集団がある場合は、各集団について それぞれ分析を実施することを原則とする。 3.2.1 ただし、「3.2」を実施することが困難な場合は、患者数や疾患の性 質等を勘案して、協議における両者(製造販売業者と国立保健医療科 学院/公的分析班: 以下同様)の合意のもとで集団を選択することとす る。 3.3 各集団の患者割合は、評価対象技術の対象患者に関する最新の臨床実態に基 づくことを原則とする。 国立保健医療科学院 保健医療経済評価研究センター（C2H） 6 4 比較対照技術 4.1 評価を行う際の比較対照技術は、評価対象技術が分析対象集団への治療とし て導入された時点で、臨床的に幅広く使用されており、評価対象技術によっ て代替されると想定されるもののうち、治療効果がより高いものを一つ選定 することが原則的な考え方である。 4.1.1 比較対照技術としては無治療や経過観察を用いることもできる。 4.1.2 「4.1.1」の場合を除いて、比較対照技術は原則として公的医療保険で 使用が認められているものとする。 4.1.3 ただし、「4.1」において、一意に決めることが難しい場合は、無作 為化比較試験(Randomized controlled trial: RCT)等における比較対照 技術、価格算定上の類似技術、費用対効果の程度等も考慮して最も 妥当と考えられる比較対照技術を両者の協議により選定する。 4.2 比較対照技術として選定した理由については十分に説明する。 7 5 追加的有用性 5.1 費用対効果を検討するにあたっては、評価対象技術の比較対照技術に対する 追加的な有用性がデータによって示されているか、示されていないかをまず 評価する。 5.2 追加的な有用性を検討する際に、「4.」で選定した比較対照技術に対するRCT のシステマティックレビュー(Systematic review: SR)を実施し、追加的有用性 の有無を評価する。適切なものであれば公開されていない臨床研究や治験の 結果等を含めてよい。 5.2.1 SRを実施する際には、クリニカルクエスチョン (Clinical question: CQ) を明確に提示する。例えば PICO (P: 患者 (Patient), I: 介入 (Intervention), C: 比較対照 (Comparator), O: アウトカム (Outcome)) などで構造化されたCQを定義する。 5.2.2 評価対象技術あるいは「4.」で選定した比較対照技術とアウトカムが 同等であると考えられる同一作用機序あるいは同一機能区分等の類 似技術について、協議の上で適切と判断されれば、それらをSRにお ける介入(I)あるいは比較対照(C)に含めてもよい。 5.2.3 「5.2.1」におけるアウトカム(O)指標は、臨床的な有効性・安全性・ 健康関連QOLの観点のうち、評価対象技術の特性を評価する上で、 適切なもの(真のアウトカム指標など)を用いる。 5.2.4 PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta- Analyses)声明の原則に従い、研究の組み入れ基準･除外基準、使用 したデータベース、検索式、論文選択のプロセス(情報フロー図を含 む)等を記載する。 国立保健医療科学院 保健医療経済評価研究センター（C2H） 8 5.2.5 信頼できる既存のSRが存在する場合、それらを活用することは可能 であるが、CQに合致するか、最新の文献まで含まれているか等を検 討した上で、そのまま使用するあるいは追加的なSRを実施して研究 を追加する等の検討を行う。 5.2.6 実施することが適切な場合は、メタアナリシスの手法を用いて各試 験を統合した結果を提示する。その場合、用いた統計手法、異質性 の評価、フォレストプロット、統合した値とその信頼区間等を明ら かにする。 5.2.7 RCTが存在しないことが明らかな場合、協議における両者の合意の もとで、「5.2」のプロセスは省略できるものとする。 5.2.8 SRにおける文献検索終了時点は、分析枠組みが決定された後から製 造販売業者による分析提出までの一時点に決める。 5.2.9 「5.2.8」の文献検索期間終了後に費用対効果評価において重要と考え られる臨床研究(症例数の多い主要な研究結果、現在の知見と異なる 結果が得られた信頼性の高い研究等)が公表等された場合、それらを 含めることの必要性について検討する。その際には追加的なSRを実 施しなくてもよい。 5.3 「5.2」のSRの結果、適切なものが存在しない場合、「5.2」のプロセスに基づ き、アウトカムを比較した非RCT(観察研究等)のSRを実施し、追加的有用性 を評価する。ただし、研究の質(研究デザイン、群間での患者背景の差異、統 計解析手法、サンプル数や施設数等)について十分に説明しなければならな い。 9 5.4 より信頼性の高い結果が得られると考えられる場合、協議の上で適切と判断 されれば、既存の観察研究やレジストリーデータなどを再解析した結果を もって、追加的有用性の有無を評価してもよい。ただし、研究の質(研究デザ イン、群間での患者背景の差異、統計解析手法、サンプル数や施設数等)につ いて十分に説明しなければならない。 5.5 「4.」で選定した比較対照技術とのRCTは存在しないが、その他のRCTが存在 する場合、SRの結果を用いて、間接比較により追加的有用性の評価をしてもよ い。 5.6 単群試験しか存在しない場合は、評価対象技術と比較対照技術それぞれにつ いてのSRに基づき、間接比較を実施する。 5.7 間接比較を行う場合、以下を原則とする。 5.7.1 個人レベルのデータを用いることができる場合、MAIC(Matched adjusted indirect comparison: マッチング調整された間接比較)等を 用いて患者背景の違いなど適切な補正を行う必要がある。 5.7.2 個人レベルのデータを用いることができない場合、複数のRCTを用 いたadjusted indirect comparison(調整された間接比較)あるいは ネットワークメタアナリシスなどに基づくことが望ましい。 5.7.3 個人レベルデータも比較試験結果も利用できない場合、その他の代 替手段が存在しなければnaïve indirect comparison(単純な間接比較) を用いて評価をすることもできる。この場合、結果の不確実性につ いて慎重に検討する。 国立保健医療科学院 保健医療経済評価研究センター（C2H） 10 5.7 .4 間接比較を行う場合は、間接比較を可能とする前提条件(疾患、重症 度、患者背景等の異質性や試験の同質性など)についても十分に説明 しなければならない。 5.8 「5.3」から「5.7」までの手法において得られた結果が、研究の質に課題があ ると判断されるものの治療効果が劣っているとは考えられない場合には、評 価対象技術のアウトカムが比較対照技術と同等であるという前提で、「6.」の 分析を実施する。 5.9 ヒトを対象とした適切な臨床研究が存在しない場合、適切ならば、医薬品医 療機器総合機構からの承認により、比較対照技術と同等であるという前提で、 「6.」の分析を実施する。 5.10 「5.2」から「5.7」までの結果、アウトカムが比較対照技術と比べて劣ると判 断される場合は、費用対効果の分析は実施しない。 11 6 分析手法 6.1 効果を金銭換算せず、費用と効果を別々に推計する費用効果分析を分析手法 として用いることを原則とする。 6.2 「5.」の分析に基づき、追加的有用性が示されていると判断される場合 には、各群の期待費用と期待効果から増分費用効果比(Incremental cost- effectiveness ratio: ICER)を算出する。 6.3 ただし、以下の場合については、各群の期待費用と期待効果のみを提示をし て、ICERは算出しないこととする。 6.3.1 比較対照技術と比べて効果が高く、かつ費用が安い場合。このとき、 ICERを算出せずに優位(dominant)であるとする。 6.3.2 「5.」の分析により、追加的有用性が示されていないものの、アウト カムは同等と考えられる場合には、比較対照技術と費用を比較する (いわゆる「費用最小化分析(Cost-minimization analysis :CMA)」)。こ のとき、結果は費用削減あるいは費用増加とする。 6.4 「3.2」あるいは「3.2.1」により、分析対象となる複数の疾患や、同一疾患内 での複数の分析集団がある場合、ICERは疾患や集団ごとに算出する。 6.5 評価対象技術に関する既存の費用効果分析や主要な諸外国の医療技術評価機 関において公表された評価結果が既に存在する場合は、それらもあわせて示 す。 国立保健医療科学院 保健医療経済評価研究センター（C2H） 12 7 分析期間 7.1 評価対象技術の費用や効果におよぼす影響を評価するのに十分に長い分析期 間を用いる。 7.2 費用と効果は、原則として同じ分析期間を用いる。 7.3 分析期間については、そのように設定した理由を説明すること。 13 8 効果指標の選択 8.1 効果指標は質調整生存年(Quality-adjusted life year: QALY)を用いることを原則と する。 8.1.1 QALYを算出することが困難であり、かつCMAを実施する場合、適 切であれば、QALY以外の評価尺度を使用することもできる。 8.2 QALYを算出する際のQOL値は、選好に基づく尺度(preference-based measure: PBM)により測定したものを用いることを原則とする。 8.2.1 費用効果分析を行うために、新たに日本国内でQOL値を収集する際 には、EQ-5D-5Lを第一選択として推奨する。 8.2.2 「8.2」に該当するデータが存在しない場合、その他の適切な健康関 連QOL(Health-related quality of life: HRQOL)データからQOL値へ マッピングしたものを使用してもよい。マッピングにより得られた 値を使用する場合、適切な手法を用いてQOL値に変換していること を説明しなければならない。 8.3 PBMによりQOL値を測定する場合には、対象者本人が回答することが原則で ある。 8.3.1 PBMを用いる場合、対象者本人からQOL値が得られない場合に限り、 家族や介護者等による代理の回答を用いてもよい。 8.3.2 PBMを用いる場合、医療関係者による代理回答は、対象者本人の回 答と乖離する可能性があるので、避けることが望ましい。 国立保健医療科学院 保健医療経済評価研究センター（C2H） 14 8.3.3 対象者本人からQOL値を得ることが困難な場合などには、一般の 人々を対象に健康状態を想起させることによりSG(Standard gamble: 基準的賭け)法やTTO(Time trade-off: 時間得失)法、DCE(Discrete choice experiment: 離散選択実験)法などの手法を用いて測定しても よい。ただし、これらの手法で測定されたQOL値は、提示するシナ リオにより結果に大きな影響を与えるため、同一の健康状態におい ては同一のQOL値を用いるなどの留意が必要である。 8.4 QOL値は、「8.2」および「8.3」を満たすものがある限り、国内での調査結果 を優先的に使用することを推奨する。 8.4.1 ただし、国内における研究がないあるいは不十分で、海外で質の高 い研究がなされている場合は、海外で測定されたものを使用しても よい。 8.5 ｢公的医療･介護の立場｣ からの分析の場合、実際のデータがあれば家族等の 介護者や看護者に与えるQOL値への影響について考慮に入れてもよい。 15 9 データソース ( 費用を除く) 9.1 ICER等を算出するにあたって使用する有効性･安全性･QOL値等のデータ(モ デル分析を実施するにあたって使用する推移確率等のパラメータも含める)に ついては原則として、研究の質やエビデンスレベルが高く、かつ日本におけ る現実の臨床成績を反映しているものを優先的に使用する。 9.1.1 有効性･安全性･QOL値等のデータ選定においては、国内外の臨床研 究のSRに基づくことを推奨する。適切なものであれば公開されてい ない臨床研究や治験の結果等を含めてよい。 9.1.2 原則としてエビデンスレベルの高いデータの使用を優先すべきであ るが、研究の質や分析における対象集団、結果の外的妥当性等を勘 案して適切なものを使用することを推奨する。(例:RCTの結果が、実 際の臨床成績と大きく乖離している可能性があるなど) 9.1.3 適切な場合は、既存の臨床研究やデータベース等を再解析してもよ い。その場合は、患者背景や解析手法等について詳細を明らかにす る。 9.2 国内外でデータに明確な異質性が存在する際には、国内データを優先して使 用する。 9.3 評価対象技術と比較対照技術で統計的に有意な差が認められない場合は、両 群で同じ値を用いることを原則とする。両群で同じ値を用いない場合は、支 持するデータや理由、治療効果の大きさ(臨床的に意味のあるものか)などに ついてあわせて検討を行い、それが妥当であることを説明しなければならな い。 国立保健医療科学院 保健医療経済評価研究センター（C2H） 16 9.4 医療 機器等の評価において、科学的に信頼できる定量的なデータがある場合 は、協議における両者の合意のもとで、上記のデータに基づく分析とは別に、 いわゆる習熟効果(経験の蓄積による治療効果等の改善)や製品改良による効 果を反映した分析をあわせて提出してもよい。 17 10 費用の算出 10.1 「公的医療の立場」においては公的医療費のみを費用に含める。 10.2 各健康状態の費用は、評価対象技術によって直接影響を受ける関連医療費の みを含め、非関連医療費は含めないことを原則とする。 10.3 各健康状態の費用の推計においては、日本における平均的な使用量や標準的 な診療過程等が反映されている必要がある。 10.4 各健康状態の費用の推計において、適切な場合には、「10.3」の観点から実臨 床を反映した国内におけるレセプトのデータベースを用いることを推奨する。 ただし、レセプト上で健康状態の定義が困難である、評価時点においてデー タの十分な蓄積がないなど、推計の実施が困難な場合はその限りではない。 10.4.1 レセプトデータを用いて推計する場合、各健康状態の定義とその根 拠を示さなければならない。 10.4.2 費用を推計するために用いた手法(外れ値処理や非関連医療費の除外 などを含む)については、用いたものとその根拠を示さなければなら ない。 10.5 各健康状態の費用の推計において、レセプトデータベースを用いることが困 難と判断される場合、あるいはより適切であると判断される場合は、標準的 な診療プロセス等に基づき積み上げで算定してもよい。 10.5.1 積み上げで算定する場合は、「10.3」の観点から、その算定根拠につ いて示すこと。関連する資源消費項目と消費量について、レセプト 等のデータベースを用いて同定するなどしてもよい。 10.5.2 費用を積み上げで推計する場合は、医療資源消費量と単価を区分し て集計、報告することを原則とする。 国立保健医療科学院 保健医療経済評価研究センター（C2H） 18 10.5.3 「10.5.2」の資源消費量の集計において、注射剤のバイアルについて は、残量廃棄を原則とする。 10.6 評価対象技術や比較対照技術の費用のみでなく、有害事象や将来の関連する 合併症等の費用も含めて推計する。 10.7 公的医療費については、保険者負担分のみならず公費や患者負担分も含めて 費用として取り扱う(公的医療費の全額)。 10.7.1 「2.2.2」の原則に応じて、検診やワクチン等の公的医療費に準じる費 用も費用として含める。 10.8 単価は可能な限り最新時点の診療報酬点数表や薬価基準等を使用する。特に 評価対象技術あるいは比較対照技術については必ず最新時点の価格を用いな ければならない。 10.8.1 既存の疾病費用分析やレセプトデータを用いた分析などの場合、単 価は医療資源が消費された時点ではなく、分析実施時点にそろえた ものを用いる。その際に、診療報酬改定率を乗じる等により調整し てもよい。 10.8.2 結果に与える影響が無視できる程度である場合には、分析実施時点 に調整しないことも許容する。 10.9 比較対照技術に後発医薬品が存在する場合は、それらの価格を用いた分析も あわせて提出する。 10.10 評価対象技術あるいは比較対照技術の費用が包括支払いの対象となっている 場合は、出来高で費用を算出する。 19 10.11 将来時点に発生する費用も、現時点における医療資源消費や単価に基づき推 計したものを用いる。 10.12 海外データを用いる際には、医療資源消費量について、国内外における医療 技術の使用実態等の違いに配慮する必要がある。単価は国内のものを反映さ せなければならない。 国立保健医療科学院 保健医療経済評価研究センター（C2H） 20 11 公的介護費 ･ 生産性損失の取り扱い 11.1 ｢公的医療・介護の立場｣ では、基本分析に加えて、公的介護費を含める追加 的分析を実施することができる。なお、公的介護費は国内の知見に基づき推 計されたものを用いる。 11.2 公的介護費を費用に含める場合は、要介護度・要支援度別に費用を集計する ことを推奨する。 11.3 要介護度ごとの公的介護保険の利用額は、対象疾患等における実際の資源消 費量に基づくことが原則であるが、測定することが困難な場合は平均的な受 給者1人当たり費用額等を用いてもよい。 11.4 生産性損失を含めた分析を行う場合、基本分析に加え、追加的分析として実 施することができる。ただし、生産性損失を含めることができるかどうかは、 疾患の特性等による就業可能性を考慮しなければならない。また、生産性損 失は国内の知見に基づき推計されたものを用いる。 11.5 生産性損失の減少は、 (A) 医療技術に直接起因するもの(治療にともなう入院期間の短縮等) (B) アウトカムの改善(病態の改善や生存期間の延長等)を通じて間接的に生 じるもの に分けて考えることができる。 生産性損失を分析に含める場合には、原則として(A)のみを費用に含めること とする。 11.6 生産性損失は、人的資本法を用いて推計することを基本とする。これは、当 該疾患に罹患していなければ、本来得られたであろう賃金に基づき推計する 方法である。 21 11.6.1 生産性損失を推計する際に単価として用いる賃金は、公平性等を考 慮して、最新の「賃金構造基本統計調査」(賃金センサス)に基づき、 全産業･全年齢･全性別の平均あるいは全産業･全性別の年齢階級別 の平均を用いることとする。 11.6.2 生産性損失を推計するにあたっては、対象となる集団において就業 状況を調査し、実際に仕事等に従事できなかった日数や時間を測定 する。これに全産業・全年齢･全性別の平均賃金を乗じて生産性損失 を推計することが原則である。 11.6.3 「11.6.2」の実施が困難な場合、対象集団において仕事等に従事でき ないと推計される日数(休日は除く)や時間に全産業・全年齢・全性 別の平均賃金を乗じて生産性損失とする。ただし、この方法は18歳 以上の就業率を100％と仮定するものであり、生産性損失を過大推計 する可能性のあることに留意が必要である。 11.7 家族等による看護や介護のために本人以外の生産性が失われることが明らか な場合は、本人の生産性損失と同じ条件・取り扱いのもとで費用として含め てもよい。 11.8 仕事等の減少とは無関係な時間費用等については含めないこととする。 国立保健医療科学院 保健医療経済評価研究センター（C2H） 22 12 割引 12.1 将来に発生する費用と効果は割引を行って、現在価値に換算しなければなら ない。 12.1.1 ただし、分析期間が1年以下、あるいは短期間でその影響が無視でき る程度であるときは、割引を行わなくてもよい。 12.2 費用･効果ともに年率2%で割引を行うこととする。 12.3 割引率は、感度分析の対象とし、費用･効果を同率で年率0%から4%の範囲 で変化させる。 23 13 モデル分析 13.1 「7.」の原則に基づき、予後や将来費用を予測するために決定樹モデル、マル コフモデル等を用いたモデル分析を行ってもよい。 13.2 モデル分析を行う際には、そのモデルの妥当性について示さなければならな い。例えば、 (A) 内的妥当性: なぜそのような構造のモデルを構築したのか、病態の自然 経過を十分にとらえられているか、使用しているパラメータは適切なも のか等 (B) 外的妥当性: 既存の臨床データ等と比較して、モデルから得られた推計 が適切なものであるか等 13.3 モデルを構築する際に使用した仮定については明確に記述する。 13.4 モデルを構築する際に使用したパラメータとそのデータソースについてはす べて提示する。 13.5 使用したモデルや計算過程については電子ファイルの形式で、第三者の専門 家が理解でき、かつ原則としてすべての主要なパラメータ(推移確率、QOL 値、費用)を変更できる形で作成し、提出する。 13.5.1 費用については、その全体額のみでなく、それらの詳細(積み上げの 場合は各資源消費量と単価など)を変更できるようにしておくことが 望ましい。特に評価対象技術や比較対照技術の単価については、第 三者が変更できるようにしなければならない。 13.6 マルコフモデルを用いて解析する場合、1サイクルあたりの期間が長く、結果 に影響を与える場合は、半サイクル補正を実施する。 国立保健医療科学院 保健医療経済評価研究センター（C2H） 24 14 不確実性の取り扱い 14.1 分析の設定等が一意に定まらず、それらの違いが結果に影響を与える可能性 がある場合は、複数のシナリオに基づいた分析を行う。 14.2 分析期間が長期にわたり不確実性の大きい状況では、臨床研究のデータが存 在する期間を分析期間とするなど、より短期の分析もあわせて行う。 14.3 「 5.」において比較対照技術との比較試験が存在しない場合、特に単群試験の 結果同士を比較した場合は、不確実性が大きいので十分に広い範囲での感度 分析を実施する。 14.4 推定値のばらつきの大きなパラメータ、実際のデータではなく仮定に基づき 設定したパラメータ、諸外国のデータで国内のデータと異質性を有する可能 性があるパラメータ等については、感度分析の対象とする。 14.5 推定値のばらつきのみが問題となる場合(パラメータの不確実性を取り扱う場 合)、感度分析で動かす幅としては、95%信頼区間などを参考に設定する。 14.6 確率的感度分析(Probabilistic sensitivity analysis: PSA)もあわせて実施するこ とが望ましい。その場合、使用したパラメータの分布についても明らかにす るとともに、費用効果平面上の散布図と費用効果受容曲線(Cost-effectiveness acceptability curve: CEAC)を提示する。 25 QOL値 用語集 人々の健康状態(から得られる価値)を0(死亡)から1(完全な健康 状態)に基準化して、一次元で数値化したもの。ただし、「死ぬより 悪い」健康状態として負のスコアも取りうる。 QOL値の測定方法には大別して、仮想的な(あるいは本人の)健 康状態に対して、その状態のQOL値を一般の人々を対象に質問す る「直接法」(基準的賭け(SG)法、時間得失(TTO)法など)と、QOL 質問票により得られた回答からスコアリングアルゴリズムを用いて QOL値を算出する「間接法」が存在する。なお、TTOとSGで測定 された値には，系統的な差が存在する可能性があるので留意が必要 である。 すべての患者報告アウトカム(Patient-reported outcome: PRO)や QOL尺度での測定値から費用効果分析で使用されるQOL値が算出 できるわけではないことに注意が必要である。費用効果分析で利用 できるのは、下記のようにQALYを算出するために開発された選好 にもとづく(preference-based)尺度で測定したもののみである。 現在のところ、日本でスコアリングアルゴリズムが開発されて いる尺度としてはEQ-5D(EuroQol 5 dimension)、HUI（Health Utilities Index)等がある。 国立保健医療科学院 保健医療経済評価研究センター（C2H） 26 ぶ。間接比較を行うにあたっては、このような仮定に関する検討 エビデンスレベル や、適切な統計手法(例えば、単純な(naïve)間接比較ではなく調整 された(adjusted)間接比較)を使用することが必要である。また、 エビデンスレベルには様々な分類法が存在するが、Minds ネットワーク･メタアナリシス(あるいは多群間治療比較(multiple （Medical Information Network Distribution Service）では以下のよ treatment comparison: MTC)とも呼ばれる)のようなより高度な手 うに定めている。 法を用いた分析についても検討しうる。 I システマティック･レビュー/RCTのメタアナリシス II 1つ以上のRCTによる III 非ランダム化比較試験による 感度分析 IV a 分析疫学的研究 (コホート研究) IV b 分析疫学的研究 (症例対照研究、横断研究) 不確実性が存在する場合等に、パラメータの値を変化させるこ V 記述研究 (症例報告やケース･シリーズ) とにより、結果への影響を見ることを感度分析という。1つのパラ VI 患者データに基づかない、専門委員会や専門家個人の意見 メータを変化させる一次元感度分析、2つのパラメータを同時に動 かす二次元感度分析、複数のパラメータの不確実性を同時に取り扱 ただし、RCTのような実験的研究が現実の臨床成績と乖離してい うPSA(確率的感度分析の項を参照)などがある。 る可能性はしばしば指摘されている。エビデンスレベルの高いもの の使用を原則としつつも、状況に応じた適切なデータによってを採 用する必要がある。 システマティックレビュー システマティックレビュー(SR)とは特定の課題について文献等を 確率的感度分析 網羅的に探索し、可能な限りバイアスなくその結果や評価報告する 手法である。Mindsによれば『実際の作業面から定義すると、SRと 確率的感度分析 (Probabilistic sensitivity analysis: PSA) は、モデ は「クリニカルクエスチョンに対して、研究を網羅的に調査し、研 ルのパラメータに分布を当てはめること等により、増分費用や増 究デザインごとに同質の研究をまとめ、バイアスを評価しながら分 分効果、ICERの分布を得るための手法である。確率的感度分析 析･統合を行うこと」』とされる。 の結果は、費用効果平面上に散布図をプロットし、CEACとして しばしばSRとメタアナリシスが混同して使用されることもある f(γ)=Pr(γ･IE - IC >0)を書くことが一般的である (IC: 増分費用、IE: が、SRにおいて得られた結果は必ずしも統計的に統合する必要は 増分効果、γ:支払意思額)。 なく、このようなものを「定性的システマティックレビュー」と呼 ぶこともある。結果を統合することが適切な場合は、SRの結果に 基づき、メタアナリシスを実施することとしている。 なお、SR(メタアナリシス)の報告様式としては、国際的に 間接比較 PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)声明が標準的に使用されている。 例えば臨床試験によって“A vs. B”と“A vs. C”の結果が得られてい るとき、これらの結果から直接比較のない“B vs. C”の結果を推測す ることを間接比較(indirect comparison)と呼ぶ。適切な比較対照を 用いて分析しようにも直接の比較試験がない場合、間接比較を適用 質調整生存年 することができる場合がある。 間接比較が成り立つためには“A vs. B”の結果が“A vs. C”の集団に 質調整生存年(QALY)は、生存年にQOL値を乗じることにより も適応できること、逆に“A vs. C”の結果が“A vs. B”の集団にも適応 得られる。QOL値が1は完全な健康を、0は死亡を表す。QOL値 できることが条件となる。このことを同質性(similarity)の仮定と呼 0.6の健康状態で2年間生存した場合、生存年は2年だが、0.6 x 27 2=1.2QALY(完全に健康な状態で1.2年生存したのと同じ価値)と計 インでは、効果との二重計上になる恐れがあること等から病態の改 算される。時間とともにQOL値が変化する場合、図のようにQOL 善や生存期間の延長などアウトカムの改善を通じた間接的な生産性 値の経時変化をあらわす曲線下面積が獲得できるQALYとなる。 損失は含めないこととし、入院期間の短縮など医療技術に直接起因 するもののみを含めてもよいこととしている。 増分費用効果比 増分費用を増分効果で割ったものを増分費用効果比(ICER)とい う。以下の式により、治療Bと比較した場合の治療AのICERが算 出される。 IC C - C A B ICER = = IE E - E A B IC: 増分費用 C : 治療Bの期待費用 B IE: 増分効果 E: 治療Aの期待効果 A 人的資本法 C A : 治療Aの期待費用 E B : 治療Bの期待効果 生産性損失を、本来得られたであろう賃金に基づき推計する方法 効果指標1単位獲得するあたり、いくらかかるかを表す指標であ を人的資本法(human capital method)と呼ぶ。しかし、完全雇用が り、値が小さいほど費用対効果はよい。 実現されていない状況下では、その人が働けなくてもかわりの誰か が働くはずであり、長期的には必ずしも生産性が失われるわけでは ない。そのため、社会における生産性がもとの水準に回復するまで にかかる摩擦費用(friction cost)のみを含めるべきという意見もあ 追加的有用性 る。賃金は、疾病により実際に労働できなかった期間を調査するこ とにより推計すべきであるが、そのような作業が困難な場合は、家 費用効果分析を実施するにあたっては、増分費用効果比を算出す 事労働を含めたデータが存在しないため就業率を100％として取り る前に、比較対照技術と比して追加的有用性等を有することを示す 扱ってもよい。また、賃金の単価については、公平性の観点から、 必要がある。追加的有用性を示す際の効果指標については、必ずし 実際の単価にかかわらず全産業・全年齢・全性別の平均賃金を用い も費用効果分析における効果指標と同一である必要はないが、臨床 る。 的に意味のあるものを選択する必要がある。追加的有用性を有する と判断される場合は、費用効果分析によりICERを算出する。一方 で、追加的有用性を有すると判断できない場合は、いわゆるCMA により費用の比較を実施する。 生産性損失 病気が原因で仕事や家事ができなくなることによる社会的な損失 (あるいは早期に回復できることによる社会的な便益)は生産性損失 非関連医療費 (productivity loss)として、分析の立場によっては費用に含めること ができるが、基本分析では含めないこととしている。また、生産性 医療費は、評価対象技術によって直接影響を受ける関連医療費 損失の範囲としては、本人のみならず家族等による看護や介護(イ (related medical cost)と生命予後の延長等により間接的に影響さ ンフォーマルケア)について検討してもよい。ただし、本ガイドラ れるもの、あるいは当該疾患と関連しないもの等の非関連医療費 国立保健医療科学院 保健医療経済評価研究センター（C2H） 28 (unrelated medical cost)とに分類できる。例えば、高血圧治療に (a)-2モデルの構造・仮定に起因する不確実性は、健康状態や治 よって心血管疾患や脳卒中が減少すると、期待余命が延長して、非 療プロセスのモデル化法、モデルに組み込むパラメータの選択、観 関連医療費(例えば認知症や糖尿病、腎透析など)が増大する可能性 察期間を超えて長期的な予後を予測するための仮定等によって生じ がある。このような非関連医療費は原則として費用に含めないこと る。感度分析等によって評価する。 としている。 (b)パラメータの不確実性は、パラメータの推定値が持つ不確実 性によって生じる。例えば、ある臨床試験の中で100人中10人に イベントが起こったとしても、真のイベント発生率(母イベント発 生率)は10/100=0.1ではないかもしれない。このような統計的推測 費用効果分析 に起因する不確実性に対処するには、通常の感度分析に加えてPSA を行うことも有用である。 医療技術の経済評価は下記の4パターンに分類されることが多 い。(a) アウトカムを同等とおいて費用のみを検討する ｢費用最小 化分析 (Cost-minimization analysis: CMA)｣、(b) QALY以外の種々の アウトカム指標(生存年、イベント回避など)を用いる「費用効果分 マッピング 析 (Cost-effectiveness analysis: CEA)」、(c) QALYを用いる「費用効 用分析 (Cost-utility analysis: CUA)」、(d) アウトカムを金銭化して評 選好にもとづく尺度による測定値が存在しない場合、患者報告ア 価する ｢費用便益分析 (Cost-benefit analysis: CBA)｣。 ウトカム(PRO)での測定結果から、費用効果分析で使用するQOL しかし、CMA、CEA、CUAは費用とアウトカムを別々に推計す 値を算出することが有用な場面もある。このような尺度間のスコア るという点では、同種の分析であるとも考えられるので、本ガイド 変換をマッピング(mapping)と呼ぶ。他のデータが存在しないとき ラインではこれらの手法をまとめて費用効果分析と呼んでいる。 などにマッピングは次善の手法として許容されうるものの、統計学 的な妥当性などを十分に検討した上で実施すべきである。 不確実性 メタアナリシス 費用効果分析を行う上では、様々な分析の不確実性(uncertainty) がともなう。 システマティックレビューで得られた結果を統計的手法によって 異質性(heterogeneity)は、広義の不確実性の一種であり、比較 統合し、統合した値やその信頼区間を求める手法である。異質性が 対照技術や診療パターン、対象患者等が一意に定まらない状況を指 小さい場合は、固定効果モデル、異質性が大きい場合は変量効果モ す。これは、次に説明する狭義の不確実性とは異なり、統計学や医 デルやベイズモデルを用いるのが一般的である。結果はフォレスト 療経済学上の技術的な問題ではなく、現実が多様であることに起因 プロットを用いて表記する場合が多い。治療間の対比較ではなく、 する。このような異質性が存在する場合は、複数のシナリオ設定に 複数の治療の比較を行う場合は、ネットワークメタアナリシスと呼 基づいた感度分析を行うことを推奨している。 ばれる手法が用いられる(→間接比較)。 狭義の不確実性は、大きく(a)モデルの不確実性と(b)パラメータ の不確実性に分けることができる。前者のモデルの不確実性は、さ らに(a)-1方法論上の不確実性や(a)-2モデルの構造・仮定等に起因 するものがある。 優位･劣位 (a)-1方法論上の不確実性は、割引率や生産性損失の推計方法、 QOL値の測定方法等が理論的には一意に定められないために生じ 評価対象技術が比較対照技術と比して費用が安く効果も同等以上 る。これらを避けるためには、標準的な共通の手法に従って分析を である場合、その医療技術は「優位(dominant)」であるという。一 行うことが重要であるが、割引率など結果に大きな影響を与える場 方、評価技術が比較対照技術と比較して費用が高いが効果は同等以 合には、一次元感度分析によってその不確実性の大きさを評価す 下である場合、その医療技術は「劣位(dominated)」と呼ばれる。 る。 29 割引 費用効果分析においては、将来に発生する(あるいは得られる)費 用とアウトカムを現在価値に換算するため、一定の率で割引くこと が一般的である。年単位で割引を行ったあとの現在価値に換算され た費用Cpは、i年後の費用Ciと割引率dを用いて C i C = P (1+d) i-1 によって計算することができる。効果についても同様である。 国立保健医療科学院 保健医療経済評価研究センター（C2H） 30 略語一覧 CBA: MTC: Cost-benefit analysis Multiple treatment comparison 費用便益分析 多群間治療比較 CEA: PBM: Cost-effectiveness analysis Preference-based measure 費用効果分析 選好に基づく尺度 CEAC: PRO: Cost-effectiveness acceptability curve Patient-reported outcome 費用効果受容曲線 患者報告アウトカム CMA: PRISMA: Cost-minimization analysis Preferred Reporting Items for 費用最小化分析 Systematic Reviews and Meta-Analyses CUA: PSA: Cost-utility analysis Probabilistic sensitivity analysis 費用効用分析 確率的感度分析 CQ: QALY: Clinical question Quality-adjusted life year クリニカルクエスチョン 質調整生存年 DCE: RCT: Discrete choice experiment Randomized controlled trial 離散選択実験 ランダム化比較試験 EQ-5D: SG: EuroQol 5 dimension Standard gamble 基準的賭け法 HRQOL: Health-related quality of life SR: 健康関連QOL Systematic review システマティックレビュー ICER: Incremental cost-effectiveness ratio TTO: 増分費用効果比 Time trade-off 時間得失法 MAIC: Matched adjusted indirect comparison, マッチング調整された間接比較 31 政策科学総合研究事業（政策科学推進研究事業） 「医薬品・医療機器等の費用対効果評価における公的分析と公的意思決定方法に関する研究」班─ (研究代表者:─福田─敬)