Využití Bayesovských metod v HTA

Abstract

Bayesovské metody mohou nalézt široké uplatnění v HTA. Tyto metody přinášejí jiný pohled na statistiku oproti klasickému přístupu, a jelikož mezi důležité cíle HTA patří výběr nejvhodnější technologie z pohledu různých hledisek, hodí se použít právě Bayesovské metody. Tyto metody přinášejí nové pohledy na situaci a mohou zpřesnit výsledek. Cílem diplomové práce je zhodnocení využití Bayesovských metod v HTA. V metodice práce jsou popsány konkrétní Bayesovské metody, které se dají využít v HTA, vycházející z kvalitně zpracované rešerše. Mezi tyto metody se řadí metoda Monte Carlo, Markovovy řetězce, Bayesovská síť, Bayesovo rozhodovací pravidlo, Bayesova metoda průměrování. Jaké metody a jak je využít znázorňují vytvořené procesní mapy. Dále je v metodách vytvořen postup hodnocení použitý pro porovnání účinnosti klinických výstupů podle beta-binomického modelu. Tento postup je v praktické části naaplikován na porovnání účinnosti klinických výstupů u léčby rakoviny prostaty použitím protonové terapie a terapie s modulovanou intenzitou. Data pro samotný výpočet byla použita ze zahraniční studie a zpracována ve statistickém programu R. V praktické části byl proveden výpočet danou statistickou metodou a po provedení komparativní analýzy nebyl zjištěn významný rozdíl v klinických výstupech oproti ostatním studiím, které se tímto zabývaly a jsou uvedené v práci. Přínosy práce vidím v rozšíření povědomí o možnostech využití Bayesovských metod v HTA. Bayesovská statistika není příliš limitována, umí si poradit i s nedostatkem dat, na které klasická statistika nestačí. Musíme však vždy najít přesnou metodiku a zvážit, zda je vhodné její využití. Výpočet probíhal ve statistickém programu R. Výsledkem práce je potvrzení možnosti využití Bayesovských metod v HTA jak u klinických výstupů, tak v dalších částech HTA.

Bayes methods can be broadly applied in HTA. These methods bring a different view of the statistics in comparison to the classical approach and because one of the important HTA aims is the choice of the most suitable technology from the point of view of various standpoints, it is convenient to use Bayes methods. These methods bring new perspectives of the situation and can make the outcome more accurate. The aim of this thesis is the evaluation of using Bayes methods in HTA. In the methodical part I describe concrete Bayes methods which can be used in HTA. It is based on quality research. These methods include Monte Carlo method, Markov´s chain, Bayes net, Bayes decision-making rule and Bayes average-making method. The use of these methods is depicted in created process maps. Furthermore there is the evaluation procedure used for effectiveness evaluation of clinical outputs according to the beta-binomial model. This procedure is in the practical part applied on the comparison of clinical outputs effectiveness concerning the treatment of prostate cancer using the proton therapy and the therapy with modulated intensity. The data for the calculation itself were used from a foreign study and processed in the statistical programme R. In the practical part there is a calculation done by means of the statistical method and after the comparative analysis there has not been found any significant difference in clinical outputs in comparison with other studies which have dealt with this very topic and which are quoted in the thesis. The benefit of this thesis is the awareness expansion concerning the usage of Bayes mehods in HTA. Bayes statistics is not very limited, it can handle even the lack of data, which the classical statistics is short of. However, we always have to find precise methods and consider their suitable usage. The calculation was done in the statistical programme R. The outcome of the thesis is the confirmation of the possibility to use Bayes mehods in HTA by clinical outputs as well as other parts of HTA.