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医療経済評価ガイドラインにおけるRWDの活用方法

はじめに

以前の記事(『MDV Databaseではどんな研究ができる?編集部による論文調査結果』『JMDC Databaseではどんな研究ができる?編集部による論文調査結果』)では、リアルワールドデータを利用した研究において、費用対効果や医療資源分析・コストを研究テーマにしているものが複数あることがわかりました。
また、2019年4月から日本でも費用対効果制度が本格的に運用開始となり、医療経済の文脈でもリアルワールドの利活用が注目されています。

本記事では日本の医療経済評価に関連するガイドライン・マニュアルを紹介し、その中でリアルワールドデータがどのように使われるよう書かれているのかを確認します。

今回紹介するガイドライン・マニュアルは「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2版」1)と「Minds診療ガイドライン作成マニュアル2020」2)です。

費用対効果評価の分析ガイドライン

日本における費用対効果制度の歴史3),4)

厚生労働省中央社会保険医療協議会(中医協)による費用対効果評価は、2016 年 4 月より試行的導入が開始されました。2016 年からの試行的導入の目的は、高額な医療技術の増加による医療保険財政への影響についての懸念に対応することでした。そのため、財政影響や革新性、有用性が大きい医薬品・ 医療機器がその対象となりました。日本における国民皆保険の下では、有効性・安全性等が確立された医療は基本的に保険適用されています。そのため、費用対効果評価の結果は薬価の価格調整にのみ用いられ、欧州で実施されているような保険償還の可否の判断には使われませんでした。そして、3 年間の試行的な実施を経て、2019年4月より制度化され、 本格的に運用されることとなりました。

 ※試行的導入というものの、評価結果に基づき価格調整の実施が意図されていたため、対象品目を有する製造販売業者にとっては、決して「試行」ではありませんでした。「試行」というのは薬価基準制度等の本則に含まれないもの、という意味のようです。

分析ガイドラインの歴史

製造販売業者による分析や公的分析班による再分析は、分析ガイドラインに則って行います。

現在の運用では、2019年2月に中医協総会で承認を得られた「費用対効果評価の分析ガイドライン 第2版」1)が使われています。

2013年12月参考資料として「医療経済評価研究における分析手法に関するガイドライン」が専門部会に提出5)
2015年12月試行的導入に向けた医療経済評価ガイドライン(案)を専門部会に提出 業界等からのフィードバック6)
2016年2月専門部会による「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」の承認
2016年4月費用対効果評価の試行的導入の開始
2019年2月専門部会による「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2版」の承認1)

分析ガイドラインの目的、あり方

分析ガイドラインの目的は以下のように書かれています。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 ( 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。
  • 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。

費用対効果評価の取扱いに関する通知7)にも、ガイドラインについて同様の内容が書かれています。

  • 分析の実施
    製造販売業者は、対象品目について、「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2版」(平成 31 年2月 20 日中央社会保険医療協議会総会了承)(以下「ガイドライン」という。)及び分析枠組みに基づき対象品目を分析する。
  • 公的分析の方法
    公的分析班は、製造販売業者が提出した分析データ等の科学的妥当性の検証(以下「レビュー」 という。)を行う。レビューの結果、製造販売業者が提出した分析データ等が妥当でないと判断される場合、公的分析班は再分析(ガイドライン及び分析枠組みに基づき公的分析班が行う分析であって、製造販売業者による分析とは独立したものをいう。以下同じ。)を行う。 公的分析班は、公的分析を行うために製造販売業者に確認が必要な事項について、国立保健医療科学院を通じて製造販売業者に照会する。

また、厚生労働省保険局医療課による費用対効果評価制度の概要4)にはガイドラインのあり方として以下のように書かれてます。

  • 費用対効果評価に関する分析は、分析ガイドラインに沿って実施する。 
  • 品目ごとの分析ガイドラインの解釈は、分析前協議等において具体的に協議を行う。 
  • また、制度化以降においても、必要に応じて適宜見直しを行う。

分析ガイドラインの見出し

費用対効果評価の分析ガイドライン 第2版1)は以下のような構成となっています。

  1. ガイドラインの目的
  2. 分析の立場
  3. 分析対象集団
  4. 比較対照技術
  5. 追加的有用性
  6. 分析手法
  7. 分析期間
  8. 効果指標の選択
  9. データソース(費用を除く)
  10. 費用の算出
  11. 公的介護費用 ・生産性損失の取り扱い
  12. 割引
  13. モデル分析
  14. 不確実性の取り扱い

RWD利用に関する記述

分析ガイドラインの中では、「追加的有用性」、「費用の算出」の中にRWDに関する記述があります。

追加的有用性

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に対する追加的な有用性の有無を評価することが求められています。これは、比較対象技術に対するRCTのシステマティックレビュー(SR)にて評価することが望ましいのですが、適切なRCTが存在しない場合は下記のような対応をしてもよいと書かれています。

【分析ガイドラインの5章「追加的有用性」より抜粋】

  • 5.3:「5.2」の SR の結果、適切なものが存在しない場合、協議の上で適切と判断さ れれば、「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、追加的有用性の有無を評価する。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。 
  • 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。

※「5.2」には、比較対照技術に対するRCTのSRを実施する上で必要な検討事項が書かれています。

費用の算出

費用は「公的医療の立場」で公的医療費のみを含めます。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しています。

※例えば、高血圧治療に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)が増大する可能性があります。

このような各健康状態の費用の推計は、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ります。したがって、分析ガイドラインではレセプトデータを使用することが推奨されています。

【分析ガイドラインの10章「費用の算出」より抜粋】

  • 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:外れ値処理や非関連医療費の除外については、用いた手法とその根 拠を示さなければならない。

Minds診療ガイドライン作成マニュアル2020

公益財団法人日本医療機能評価機構は、2002年度からEBM普及推進事業(Minds)を開始しました。Mindsは、①診療ガイドライン作成支援、②診療ガイドライン評価選定・公開、③診療ガイドライン活用促進、④患者・市民支援を事業の4つの柱としています。その中でも、診療ガイドライン作成マニュアルの作成・ 改訂は、診療ガイドライン作成支援の最重要課題として継続的に取り組んでおり、2021年3月22日に最新の「Minds 診療ガイドライン作成マニュアル 2020 ver. 3.0」2)が発行されました。

この最新のマニュアルでは、新たに「5 章 医療経済評価」が導入され、診療ガイドライン作成において医療経済評価を組み入れる場合の基本的な考え方や方法について記載されています。

マニュアルの目的

本マニュアルの利用者は診療ガイドラインに関わる全ての方々を想定しています。

診療ガイドライン作成

作業を進めるガイドとなるようにMindsが提案する方法を作成過程の流れに沿って解説。さらに、各作成過程で記載すべき内容と資料をテンプレートとして提示。

診療ガイドラインの利用

診療ガイドラインの記述内容や作成過程の全体像を示すことで、ガイドライン推奨内容の理解や実際の利用に生かされるよう配慮。  

最新のマニュアルで追加された「5 章 医療経済評価」について

経済学的エビデンスには大きく分けて、①資源利用に関するもの、②費用対効果に関するものの2 つがあります。本マニュアルでは、①、②のいずれに関しても推奨作成時に考慮することを必須にはしていません。診療ガイドライン作成の計画段階において、資源利用・費用対効果を考慮するかどうかは診療ガイドライン統括委員会または診療ガイドライン作成グループ(guideline development group:GDG)で決定することを推奨しており、決定以降の手順の詳細について「5 章 医療経済評価」で解説をしています。

RWD利用に関する記述

本マニュアルの中では、費用の算出方法の記述にRWDに関する内容が含まれています。

中央社会保険医療協議会による分析ガイドラインには書かれていないレセプトの欠点についても言及しています。

費用の算出方法

診療報酬を出来高で積み上げていく手法と、レセプトなど実際の診療情報を用いる方法があります。 それほど複雑でない治療プロセスなどであれば前者の手法で十分です。レセプトなどの情報を用いて費用推計する手法は、実際に医療現場で使用された医療資源消費量が反映されているという点で有益ですが、以下の限界があります。

  • 入手などを含め解析するまでに手間やコストがかかること
  • 当該疾患と関連しない費用(例:高血圧治療中におけるインフルエンザ治療の費用)が含まれる可能性があること
  • 限定された施設で収集されたレセプトの場合、結果の一般化可能性が問題となること

など

※ 補足
「Minds診療ガイドライン作成マニュアル」の中には、本マニュアルに記載のない詳細な分析手法などについては「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 2 版」が参照可能であると書かれています。

最後に

今回、「費用対効果評価の分析ガイドライン」と「Minds診療ガイドライン作成マニュアル」を読み、医療経済の文脈でどのようにリアルワールドデータが使用されているのかを確認しました。
分析ガイドラインでは費用の算出において、実際の医療行為を反映しているレセプトデータを使用することが推奨されていました。一方で、Minds診療ガイドライン作成マニュアルで書かれているように、入手にかかるコストや一般化可能性といった限界があることも知っておかなければなりません。

その他にも、信頼性が高いのならば、追加的有用性の調査にレジストリーデータを使用することができることも書かれていました。

このように、医療経済の分野においても、リアルワールドデータ利活用の可能性が広がっているようです。

関連記事

  • CHEERS声明(医療経済評価における報告様式のガイダンス)のチェックリストを論文を基に解説(前半後半

引用

  1. 「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2版」2019年2月20日 中医協総会了承 https://c2h.niph.go.jp/tools/guideline/guideline_ja.pdf
  2. 「Minds診療ガイドライン作成マニュアル2020 ver.3.0」Minds診療ガイドライン作成マニュアル編集委員会 2021年3月22日 https://minds.jcqhc.or.jp/s/manual_2020_3_0
  3. 医薬品医療機器レギュラトリーサイエンス, PMDRS, 50(7), 390~397(2019)https://cigs.canon/article/pdf/HTA08_Kamae.pdf
  4. 「費用対効果評価について 骨子(案) 概要」 厚生労働省保険局医療課, 中医協費薬 材-231.2.20 https://c2h.niph.go.jp/tools/system/overview_ja.pdf
  5. 中央社会保険医療協議会 費用対効果評価専門部会(第15回)議事次第 https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi/0000033419.html%E4%B8%AD
  6. 央社会保険医療協議会費用対効果評価専門部会(第31回)議事次第 https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi2/0000105376.html
  7. 「医薬品、医療機器及び再生医療等製品の費用対効果評価に関する取扱いについて」医政発0207第5号, 保発0207第 6号, 令和2年2月7日 https://www.mhlw.go.jp/content/12400000/000593964.pdf
二宮 英樹 CEO

ラ・サール高校、東京大学医学部医学科卒業。脳神経外科を経て、株式会社メドレーではオンライン病気事典及び遠隔診療に従事した。株式会社トライディアでデータサイエンティストとして、企業向けデータ解析・AI開発に従事。株式会社データックを創業。医療データ解析をするなかで、医療データの収集体制づくりの大切さを痛感。医療データ収集システムしてiPad問診システム、医療言語処理技術の開発を行っている。「医療4.0」では日本の医療革新に関わる医師30人に選出。

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