药物性能与价格的数据包络分析

【摘要】  应用数据包络分析（DEA）对同类抗生素药品价格与其有效性及安全性的效率进行评价。选择合适的输入与输出指标，用DEA方法计算出某品种与其它品种相比较的相对效率指数，从而判断其价格与性能是否一致。

【关键词】  数据包络分析; 相对效率; 评价

　　药物价格与其产品性能，即性价的研究一直是药物经济学所关心的研究问题之一。医生在选择药物治疗时，不仅要考虑药物的有效性、安全性，同时还得考虑经济因素，使病人得到最佳的治疗效果和最小的经济负担。成本-效益分析（CBA）是一种结果以某一特定的临床治疗目的为衡量指标，并据此计算和比较成本与效益比率或每单位收益所需费用的经济分析方法，以选择达到某一治疗效果时费用最低的治疗方案。然而在临床治疗过程中，输入与输出往往是多指标的，收益不仅要考虑到疾病的治疗效果，而且要考虑到治疗引起的副作用，即不良反应的发生，因为一旦出现副作用，将会增加治疗费用。同时收治病人的疾病严重程度也会对结果产生一定的影响。本研究运用数据包络分析（DEA）法对同类抗生素药品的价格与性能进行效率评价，旨在寻找有效率的治疗方法。

　　1指标体系的建立

　　对药物效果投入产出进行评价，指标的选择必须能客观地反映治疗过程中投入与产出的实际情况，结合选用评价方法自身的特点，选择合适的投入与产出的指标，建立相应的指标体系。为评价几种同类型不同生产企业的抗生素的治疗效果与价格投入的有效性，结合DEA评价方法特点选择投入与产出指标如下:投入指标:① 药品的每天量价格;② 病例严重程度指数。产出指标:① 疾病治疗有效率;② 细菌转阴率;③ 不良反应发生率;④ 平均治疗天数。投入主要考虑药品的价格，即病人选择治疗方案时的投入，另外病例组合指数虽然不是一种投入，但它对治疗效率的有效性分析至关重要，故也作为一个投入指标，定义病例严重程度指数=（1×重度病人数+2×中度病人数+3×轻度病人数）/总病人数。产出指标考虑治疗有效率、细菌转阴率、不良反应发生率及水平治疗天数。由于前两个指标是望大特性指标，而后两个指标是望小特性指标，所以需对后两个指标作变换以与前两者保持方向上的一致。不良反应发生率（%） y3 :y3 '=100y3 ，平均治疗天数y4 : y4 '=10-y4。
　　
　　2模型的选择

　　Charens A.和Cooper W.W.及Rhodes E.于1978年首先提出DEA（Data Envelopment Analysis）方法，DEA是一种以相对效率为基础的综合评价方法，它运用数学规划的原理进行计划，对多投入多产出的决策单元的相对有效性进行综合评价。带有非阿基米德无穷小的C2 R模型为: max μT y0 =vp （ε）s.t ωT xj -μT yj ≥0j=1，2，…，nωT x0 =1ωT ≥ε ^ eT μT ≥εeT 其中 ^ e=1m， e=1s其等价对偶线性规划模型为: min ［θ-ε（ ^ eT s- +eT s+ ）］=VD （ε）s.t ∑n j=1xj λj +s- =θx0 ∑n j=1yj λj -s+ =y0 λj ≥0j=1，2，…，n s- ≥0s+ ≥0

　　3结果与分析

　　利用某抗生素的市售产品价格及其二期临床试验结果数据（表1），使用非阿基米德无穷小的C2 R模型进行分析，得到不

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