1、 儿科学第一章第一章 绪论绪论复旦大学附属儿科医院复旦大学附属儿科医院 桂永浩桂永浩循证医学 循证医学 第十章第十章 循证医学实践的循证医学实践的 决策分析决策分析 摘摘 要要第一节第一节 概述概述第二节第二节 决策分析的实施决策分析的实施第三节第三节 复杂决策问题和复杂决策问题和Markov模型模型第四节第四节 决策分析质量评估决策分析质量评估 第一节第一节 概述概述一、一、决策及其分类决策及其分类 二、二、决策分析及其在临床中的应用决策分析及其在临床中的应用 三、三、临床决策分析的基本流程与常临床决策分析的基本流程与常 用方法用方法 决策及其分类决策及其分类决策决策：为实现一定目的而制为实
2、现一定目的而制订的订的多个行动方多个行动方案，案，并并从中选择一个从中选择一个“最优的最优的”或或“最有利的最有利的”或或“最满意的最满意的”或或“最最合理的合理的”行动的过程行动的过程；其本质是利用知识预测行动的可能后其本质是利用知识预测行动的可能后果。果。按照决策问题具备的条件和决策结按照决策问题具备的条件和决策结果的确定性程度分类果的确定性程度分类确定型决策确定型决策：供决策者选择的各种备选方案所需的条件都已知并能准确地知道决策的必然结果。风险型决策风险型决策：对决策者期望达到的目标，存在着两个或两个以上的不以决策者的主观意志为转移的自然状态，但每种自然状态发生的可能性可以预先估计或可以
3、利用文献资料得到，进行这类决策时要承担一定的风险。不确定型决策：不确定型决策：决策者对各种可能出现的结果的概决策者对各种可能出现的结果的概率无法知道，只能凭决策者的主观倾向率无法知道，只能凭决策者的主观倾向进行决策。进行决策。决策分析及其在临床中的应用决策分析及其在临床中的应用 决策分析决策分析：定量比较各种决策选择可能产生的后果定量比较各种决策选择可能产生的后果和效应，从而使决策更为科学和合理的和效应，从而使决策更为科学和合理的过程。过程。基本要素：决策主体、决策目标和一系基本要素：决策主体、决策目标和一系列备选方案。列备选方案。临床决策分析临床决策分析 (clinical decision
4、 analysis,CDA)：采用定量分析方法在充分评价不同方案的风险和利益之后，选取最佳方案以减少临床不确定性和利用有限资源取得最大效益的思维方式。包括诊断决策、治疗（康复）决策等。临床决策分析的基本流程与常用方法临床决策分析的基本流程与常用方法 第二节第二节决策分析的实施决策分析的实施一、决策问题的确认一、决策问题的确认二、决策问题的结构化二、决策问题的结构化三、相关证据及信息的检索与搜集三、相关证据及信息的检索与搜集四、确定最终结局的效用值四、确定最终结局的效用值五、决策树分析五、决策树分析六、敏感性分析六、敏感性分析决策问题的确认决策问题的确认对所研究的问题给出精确的定义，并对所研究的
5、问题给出精确的定义，并且根据问题的定义将其分解为且根据问题的定义将其分解为三三部分部分，包括：包括：不同的决策选项不同的决策选项不同选项之后所有可能发生的事件不同选项之后所有可能发生的事件决策所关心的结局决策所关心的结局 例例1 10-1 男性患者，男性患者，50岁，体检发现左颈动脉硬岁，体检发现左颈动脉硬化，但目前没有任何临床症状。现有证据表化，但目前没有任何临床症状。现有证据表明，颈动脉硬化者发生脑卒中的危险性升高。明，颈动脉硬化者发生脑卒中的危险性升高。因此，对于该患者是否需要治疗，就是一个因此，对于该患者是否需要治疗，就是一个决策问题，临床上可以有两种选择，一是暂决策问题，临床上可以有
6、两种选择，一是暂时临床观察，二是行颈动脉内膜切除术。时临床观察，二是行颈动脉内膜切除术。但是结合临床实际考虑，有如下可能，但是结合临床实际考虑，有如下可能，临床观察虽然避免了手术相关的短期危险因临床观察虽然避免了手术相关的短期危险因素（围术期死亡，手术中发生脑卒中），可素（围术期死亡，手术中发生脑卒中），可以维持无症状性颈动脉硬化状态（在一段特以维持无症状性颈动脉硬化状态（在一段特定时间内未发生脑卒中），但是不可避免面定时间内未发生脑卒中），但是不可避免面临将来更高的脑卒中的风险。临将来更高的脑卒中的风险。如果选择进行手术，手术虽然有益于解如果选择进行手术，手术虽然有益于解决问题，减少发生脑卒
7、中的可能性，但是却决问题，减少发生脑卒中的可能性，但是却有围手术期间发生脑卒中和死亡的风险。有围手术期间发生脑卒中和死亡的风险。决策问题的结构化决策问题的结构化决策树决策树（decision tree）决策树是一种能够有效地表达复杂决策决策树是一种能够有效地表达复杂决策问题的数学模型，按逻辑、时序把决策问题的数学模型，按逻辑、时序把决策问题中的备选方案及结局有机组合并用问题中的备选方案及结局有机组合并用图标罗列出来，犹如一棵从左到右不断图标罗列出来，犹如一棵从左到右不断分支的树，包括一系列节点与分支。分支的树，包括一系列节点与分支。节点又可分为决策节点（节点又可分为决策节点（decision
8、nodes）与机会节点（与机会节点（chance nodes），前者以小），前者以小方框方框“”表示，后者以圆圈表示，后者以圆圈“”表表示。示。在决策树末梢，为各方案的最后结局在决策树末梢，为各方案的最后结局（outcome），各种结局必须定量描述。），各种结局必须定量描述。图图10-1 动脉硬化处理的决策树动脉硬化处理的决策树相关证据及信息的检索与搜集相关证据及信息的检索与搜集决策分析中最重要的信息是每一种可决策分析中最重要的信息是每一种可能的事件在相应条件下出现的概率。能的事件在相应条件下出现的概率。相关信息相关信息可来自以下几方面：可来自以下几方面：通过文献估计概率通过文献估计概率：me
9、ta 分析分析 咨询专家意见以获取所需的信息咨询专家意见以获取所需的信息：德尔菲法德尔菲法 概率估计中不确定性的估算概率估计中不确定性的估算：敏感性分析敏感性分析获取所需要的信息后，将其填入决策获取所需要的信息后，将其填入决策树中，进行下一步分析工作。树中，进行下一步分析工作。例例10-1 中的决策相关信息的基线估计值中的决策相关信息的基线估计值如下：如下：选择临床观察的患者有选择临床观察的患者有11%可能会发生可能会发生脑卒中，而选择做手术会有脑卒中，而选择做手术会有1%的患者死亡，的患者死亡，而术后存活的患者中有而术后存活的患者中有2%会在围术期间发会在围术期间发生脑卒中，术后生脑卒中，术
10、后“未发生脑卒中未发生脑卒中”者在以后者在以后会有会有5%的患者再次发生脑卒中的可能，这的患者再次发生脑卒中的可能，这些估计值在决策树中各概率分支下方标出。些估计值在决策树中各概率分支下方标出。确定最终结局的效用值确定最终结局的效用值结局的量化是决策分析的重要环节。结局的量化是决策分析的重要环节。决策选项有多种，每种选择的临床结局决策选项有多种，每种选择的临床结局又不相同，为了达到比较目的，需要预又不相同，为了达到比较目的，需要预先将各种结局转换成同一单位的变量，先将各种结局转换成同一单位的变量，这个变量就是效用这个变量就是效用(utility)。效用值是一种表述结局相对优劣的数量效用值是一种
11、表述结局相对优劣的数量化指标，是个体在不确定情况下的优先化指标，是个体在不确定情况下的优先选择，反映个体的主观感受，并受年龄、选择，反映个体的主观感受，并受年龄、经济收入、教育程度等多种因素的影响。经济收入、教育程度等多种因素的影响。效用值通常用效用值通常用01 的数值来表示，的数值来表示，1代代表完全健康，表完全健康，0代表死亡，也可以为负数，代表死亡，也可以为负数，表示比死亡更糟糕的疾病状态，如无意表示比死亡更糟糕的疾病状态，如无意识或长期卧床伴严重疼痛等。识或长期卧床伴严重疼痛等。效用值的测量方法效用值的测量方法直接测量方法直接测量方法等级尺度法（等级尺度法（rating scale）标
12、准博弈法（标准博弈法（standard gamble）时间权衡法（时间权衡法（time trade-off）间接测量方法间接测量方法填写生存质量量表，计算量表得分，填写生存质量量表，计算量表得分，再将量表得分转换为效用值再将量表得分转换为效用值计算质量调整计算质量调整寿命寿命年（年（quality-adjusted life years，QALYs）决策树分析决策树分析决策树分析又称为决策树的折叠与平决策树分析又称为决策树的折叠与平均均,指通过以上步骤所形成的决策树，指通过以上步骤所形成的决策树，计算每一种决策选项所对应的不同结计算每一种决策选项所对应的不同结局出现的情况。局出现的情况。例例1
13、 10-1 在掌握了以上各种基本信息后，在掌握了以上各种基本信息后，就可计算各机遇节点和各种方案的期望值就可计算各机遇节点和各种方案的期望值（expected value，EV）。各机遇节点）。各机遇节点的期望值为该节点各分支概率与结局的期望值为该节点各分支概率与结局QALYs 值的乘积之和。根据上面的决策值的乘积之和。根据上面的决策树可以计算临床观察分枝的期望值和手术树可以计算临床观察分枝的期望值和手术分枝的期望值如下：分枝的期望值如下：临床观察的期望值临床观察的期望值：EVC=(1510.89)+(150.50.11)=14.18 QALYs 手术的期望值手术的期望值：EVS=(1510.
14、950.980.99)+(150.50.050.980.99)+(150.50.020.99)+(000.01)=14.34 QALYs 比较两者的期望值，手术治疗的期望比较两者的期望值，手术治疗的期望值稍高，提示应该选择手术治疗，但是应值稍高，提示应该选择手术治疗，但是应该看到，两个方案的期望值相差不大，而该看到，两个方案的期望值相差不大，而手术治疗还有致死的可能性。手术治疗还有致死的可能性。虽然死亡的概率很低，但是在生与死虽然死亡的概率很低，但是在生与死的可能选择的情况下，医生或患者难以的可能选择的情况下，医生或患者难以仅凭仅凭14.34 QALYs14.18 QALYs 的结的结果，承担
15、那果，承担那1%的死亡风险！因此，与患的死亡风险！因此，与患者及时沟通，在知情的情况下做出决策者及时沟通，在知情的情况下做出决策是十分必要的。是十分必要的。敏感性分析敏感性分析敏感性分析通过观察假设变化时，决策敏感性分析通过观察假设变化时，决策分析的结果是否具有良好的稳定性，对分析的结果是否具有良好的稳定性，对其结论加以评估。其结论加以评估。敏感性分析也可以通过观察哪些假设对敏感性分析也可以通过观察哪些假设对结果影响最大而发现对于该分析最重要结果影响最大而发现对于该分析最重要的假设，从而为问题的深入研究和进一的假设，从而为问题的深入研究和进一步解决提供线索。步解决提供线索。敏感性分析在决策分析
16、中具有重要的敏感性分析在决策分析中具有重要的地位，它可以验证决策分析结果的可地位，它可以验证决策分析结果的可靠性，因此决策分析应该常规进行敏靠性，因此决策分析应该常规进行敏感性分析。感性分析。例例1 10-1 进行敏感性分析，当取不同的手术进行敏感性分析，当取不同的手术病死率时，可分别计算出不同的手术治疗病死率时，可分别计算出不同的手术治疗方案的期望值，下图显示的就是当手术病方案的期望值，下图显示的就是当手术病死率在一定范围内变动所对应的期望值。死率在一定范围内变动所对应的期望值。图图10-3 对手术死亡率的敏感性分析对手术死亡率的敏感性分析 从图从图10-3 中可以看出，当手术病死率中可以看
17、出，当手术病死率为为2.1%时，两种方案的期望值相当，此时时，两种方案的期望值相当，此时的的2.1%叫阈值，表明这一数值是两种方案叫阈值，表明这一数值是两种方案选择的分界点。当手术病死率在小于选择的分界点。当手术病死率在小于2.1%的区间内，选择手术这一方案是合适的。的区间内，选择手术这一方案是合适的。第三节第三节 复杂决策问题和复杂决策问题和Markov模型模型一、一、复杂决策问题复杂决策问题 二、二、MarkovMarkov模型及方法模型及方法三、三、MarkovMarkov模型的应用实例模型的应用实例 复杂决策问题复杂决策问题在循证临床决策中，可供选择的决策选在循证临床决策中，可供选择的
18、决策选项可能很多，同时可能会出现多种结局，项可能很多，同时可能会出现多种结局，并且从干预措施到结局出现又会经过许并且从干预措施到结局出现又会经过许多过程（状态），这些过程又有可能受多过程（状态），这些过程又有可能受众多因素的影响。在这些情况下，决策众多因素的影响。在这些情况下，决策分析就变得比较复杂。分析就变得比较复杂。Markov模型有助于解决模型有助于解决复杂决策复杂决策问题问题。MarkovMarkov模型及方法模型及方法Markov模型能够更精确而且非常简洁的模型能够更精确而且非常简洁的表示在不同健康状态间多次的或者时间表示在不同健康状态间多次的或者时间不确定的转换，从而对复杂决策树进
19、行不确定的转换，从而对复杂决策树进行决策分析。决策分析。应用应用MarkovMarkov模型需要四个步骤模型需要四个步骤1.定义不同的健康状态定义不同的健康状态描述在不同的健康状态之间转换的方式描述在不同的健康状态之间转换的方式2.选择适宜的周期长度选择适宜的周期长度要根据实际情况决定。周期较长者，计算要根据实际情况决定。周期较长者，计算的负荷较小，反之亦然。的负荷较小，反之亦然。3.估计转换的概率估计转换的概率估计转换概率的大多数信息来源于文献估计转换概率的大多数信息来源于文献 4.估算结局估算结局蒙特卡罗模拟法蒙特卡罗模拟法（Monte Carlo simulation）Markov队列模
20、拟法队列模拟法（Markov cohort simulation）矩阵代数法（矩阵代数法（matrix algebra）MarkovMarkov模型的应用实例模型的应用实例 左颈动脉硬化是否手术治疗远期效果评左颈动脉硬化是否手术治疗远期效果评价的价的Markov模型模型例例10-1如果考虑远期效果时，可以采用如果考虑远期效果时，可以采用Markov模型进行决策分析。图模型进行决策分析。图10-6显示了显示了观察或手术治疗后患者出现的三种结局：观察或手术治疗后患者出现的三种结局：维持无症状性颈动脉硬化状态，发生脑卒维持无症状性颈动脉硬化状态，发生脑卒中和死亡。中和死亡。这是短期结局，那么随着时间
21、的推移，这是短期结局，那么随着时间的推移，无症状性颈动脉硬化状态的患者在接下来的无症状性颈动脉硬化状态的患者在接下来的时间里，会有一部分人死亡，一部分人生存，时间里，会有一部分人死亡，一部分人生存，生存的人中间不可避免的会有人发生脑卒中，生存的人中间不可避免的会有人发生脑卒中，余下的人维持无症状性颈动脉硬化状态；生余下的人维持无症状性颈动脉硬化状态；生存但是伴有脑卒中的人，其结局也是随着时存但是伴有脑卒中的人，其结局也是随着时间的进程部分人会死亡而部分人仍生存，生间的进程部分人会死亡而部分人仍生存，生存的人继续这种循环，直至所有人群都到达存的人继续这种循环，直至所有人群都到达一种结局：死亡。一
22、种结局：死亡。图10-6 颈动脉硬化患者的Markov模型示意图（Markov树）用用Markov模型来模拟他们的结局，计算模型来模拟他们的结局，计算结局的增益，同其他的方案进行比较从而做结局的增益，同其他的方案进行比较从而做出选择。从上述可以看出有三个出选择。从上述可以看出有三个Markov状态：状态：无症状性颈动脉硬化（状态无症状性颈动脉硬化（状态1），伴有脑卒中），伴有脑卒中生存（状态生存（状态2），死亡（状态），死亡（状态3）。）。决策者对各种可能出现的结果的概率无法知道，只能凭决策者的主观倾向进行决策。决策者对各种可能出现的结果的概率无法知道，只能凭决策者的主观倾向进行决策。敏感性分
23、析在决策分析中具有重要的地位，它可以验证决策分析结果的可靠性，因此决策分析应该常规进行敏感性分析。三、Markov模型的应用实例手术的期望值：EVS=(1510.临床观察的期望值：EVC=(1510.三、相关证据及信息的检索与搜集34 QALYs14.QALY：质量调整生存年；临床决策分析的基本流程与常用方法敏感性分析也可以通过观察哪些假设对结果影响最大而发现对于该分析最重要的假设，从而为问题的深入研究和进一步解决提供线索。图10-7 颈动脉硬化患者各状态间的转移关系例10-1如果考虑远期效果时，可以采用Markov模型进行决策分析。99)+(000.决策树是一种能够有效地表达复杂决策问题的数
24、学模型，按逻辑、时序把决策问题中的备选方案及结局有机组合并用图标罗列出来，犹如一棵从左到右不断分支的树，包括一系列节点与分支。其中状态其中状态1到状态到状态3之病死率（之病死率（5%）并）并不完全表示为颈动脉硬化这一疾病所致（要不完全表示为颈动脉硬化这一疾病所致（要尽可能模拟实际情况，考虑有其他死亡原尽可能模拟实际情况，考虑有其他死亡原因）。它们之间的转换关系及转移概率见表因）。它们之间的转换关系及转移概率见表10-2和图和图10-7。假如将假如将Markov循环周期设为循环周期设为1年，那么年，那么每一个周期，每一个周期，“无症状性颈动脉硬化状态无症状性颈动脉硬化状态”为为1个个QALYs，
25、伴脑卒中生存则为，伴脑卒中生存则为0.5个个QALYs，死亡则为，死亡则为0。假设从手术开始当年。假设从手术开始当年起，根据相关文献数据估计选择手术治疗的起，根据相关文献数据估计选择手术治疗的相关数据为：维持无症状性颈动脉硬化状态相关数据为：维持无症状性颈动脉硬化状态占占97%，伴脑卒中生存的占，伴脑卒中生存的占2%，死亡为，死亡为1%。此后人群在这此后人群在这3个状态的转移概率如表个状态的转移概率如表10-2。无症状性颈动脉硬化生存（伴脑卒中）死亡无症状性颈动无症状性颈动脉硬化脉硬化0.94050.00950.05生存（伴脑卒生存（伴脑卒中）中）00.950.05表表10-2 手术治疗后手术
26、治疗后3种自然状态每年的转移概率种自然状态每年的转移概率 图图10-7 颈动脉硬化患者各状态间的转移关系颈动脉硬化患者各状态间的转移关系无症状性颈动脉硬化无症状性颈动脉硬化伴脑卒中生存伴脑卒中生存死死 亡亡0.0095 0.050.050.9405 0.95 计算原理同上，由于该过程的计算比计算原理同上，由于该过程的计算比较 繁 琐，可 借 助 相 关 软 件 进 行，如较 繁 琐，可 借 助 相 关 软 件 进 行，如decision maker，treeage，比较简单的，比较简单的则运用则运用Excel计算。计算。以选择手术治疗为例，假设以选择手术治疗为例，假设10万病例万病例纳入分析，
27、其最终结果是人均获得纳入分析，其最终结果是人均获得16个个QALYs（计算的结果见表（计算的结果见表10-3）。用同）。用同样的方法可以计算选择样的方法可以计算选择“临床观察临床观察”方案方案的人均的人均QALYs，然后可以比较两个方案，然后可以比较两个方案的的QALYs大小，进行决策。大小，进行决策。周期数无症状性颈动脉硬化生存（伴脑卒中）死亡 例数QALYs例数QALYs例数QALYs总QALYs累计QALYs197000 2000 1000 29122891228282214115950092639926393858008580035481774106520875741802134806
28、958069547862093151190827882630015758937589347442372193630782653412666713777137752282614233950739914152577671306713056452822.527225069953485210周期数无症状性颈动脉硬化生存（伴脑卒中）死亡 例数QALYs例数QALYs例数QALYs总QALYs累计QALYs8631366313660013000.5308630991375513479593795939763013150.5343200625306138871055846558466550327537604
29、059121672998115552352523675433774072305590072889850000010000001599600总计：1599600人均：16.00注：注：无症状性颈动脉硬化状态效用值无症状性颈动脉硬化状态效用值=1，生存，生存（伴脑卒中）效用值（伴脑卒中）效用值=0.5，死亡效用值，死亡效用值=0；QALY：质量调整生存年；：质量调整生存年；本例数据引自文献：本例数据引自文献：Decision analysis models:Opening the black box J.Surgery.2003,第四节第四节 决策分析质量评估决策分析质量评估 实质是评估决策分析中所使用的各种原实质是评估决策分析中所使用的各种原始参数的准确性和可靠性始参数的准确性和可靠性。决策分析质量评估标准决策分析质量评估标准决策树各分支所用的参数是否来源于高决策树各分支所用的参数是否来源于高质量的研究结果？质量的研究结果？是否进行了敏感性分析，即通过改变四个是否进行了敏感性分析，即通过改变四个方面的估计值，评估最终结论的稳定性？方面的估计值，评估最终结论的稳定性？1.各种干预的效果各种干预的效果2.不良反应发生率不良反应发生率3.估计的费用估计的费用4.效用的赋值效用的赋值是否考虑了所有可能涉及的花费？是否考虑了所有可能涉及的花费？
