| <DIV>最广泛使用的直接测量患者健康结果偏好的三种技术是刻度法（Rating Scale）（及它的变形方法）、标准博弈法（Standard Gamble, SG）和时间权衡法（Time trade-off , TTO）。本文将对这三种方法进行介绍和总结。</DIV>
<DIV>一、刻度法——尺度评分法、类别评分法和视觉模拟法</DIV>
<DIV>测量效用的最简单方法是刻度法。这种方法要求患者首先将最偏好的健康结果至最不偏好的健康结果排序，然后，将所有健康结果排列在一个刻度尺上，使得不同健康结果之间的间距或者空间对应着患者认为的二者之间的偏好差距。也就是说，愿望程度相差不多的健康结果将被排得比较近，而愿望程度相差很大的健康结果将被排列的间距较远。在实际测量中，应该安排专业技术人员指导患者细心排列这些间距，并在各个间距间进行对比，而不是关注每个健康结果本身的刻度分值。注意，由于刻度尺上刻度值之间的比率是无意义的，因此患者做类似的对比是无意义的，例如“我对产出A的偏好程度是产出B的2倍，所以我在尺度上将它放到两倍高”。正确的对比应该类似这样，“产出A相对于产出B的愿望程度是产出C和产出D之间的2倍，因此我将产出A和B之间的距离变成C和D之间距离的2倍”。</DIV>
<DIV>刻度法有许多变形形式。尺度上可以有数字（例如0~100）、类别（例如0~10），或者仅仅为一段10cm长的线段。不同的变形形式有不同的名称。尺度评分法通常使用0~100的数字刻度；类别比例法（Category Rating）或者类别尺度法（Category Scaling）是使用少量类别值的一种变形方法，类别值通常为10~11个（这种方法假设患者的选择在类别间是等距的）；视觉模拟法（Visual Analogue Scaling，VAS）使用的是一条线段，通常为10cm长，线段两端的定义通常是非常清晰的，但是线断中间可以有刻度或者没有刻度。通常也会将几种方法结合起来使用。例如，McMaster大学进行的许多研究就使用了情感温度计（Feeling Thermometer）方法，这种方法是VAS和一个0~100的尺度法的混合[1]。</DIV>
<DIV>慢性病状态的偏好可以使用刻度法测量。向患者描述的慢性病状态是不能逆转的，即患者需要考虑从发病年龄到死亡这样一个不可逆转的过程。必须提供给患者发病年龄和死亡年龄。而且在同一个测量表中，测量的所有健康状态的这两个值必须相等。也就是说，拥有不同发病年龄和/或者死亡年龄的状态需要使用多个测量表来测量。另外两个额外的慢性状态——健康和死亡，应该纳入测量表中作为参考状态。该方法要求患者在表中选出最好的健康状态和最差的健康状态，最好的健康状态假设是“标准健康生命”，最差的健康状态可能是或者不是“在发病年龄死亡”并将这两个状态标注在刻度尺的两端。然后再要求患者将其他的健康状态标注在刻度尺上，使得不同状态间的距离与他们的偏好差距成比例。尺度法的刻度一端为0，另一端为1。如果死亡被判定为最差的健康状态而且在尺度法中被赋值为0，其它状态的相对偏好值就可以简单地标注在刻度值的相应位置上。如果判定死亡不是最差的健康状态，而是标注在尺度的某个中间位置了，比如说d，那么其他状态的相对偏好值由公式（x－d）（1－d）给出，其中x是健康状态的刻度。注意，如果回答者将最好和/或最差的健康状态划在了刻度的两个端点附近，而不是端点上，就必须修改这个公式。处理这种情况的比较简单的方法是，利用线性关系重新分配最好状态和最差状态到0~1之间的刻度上，然后利用上文的公式继续进行。例如，当使用EQ-5D量表的VAS方法时，假设研究者需要获得传统的0~1之间表示死亡至健康的刻度，就需要这种方法。需要这种方法是因为， EQ-5D中的VAS的端点标记为“能想象到的最好的健康状态”和“能想象到的最差的健康状态”，这种方式鼓励回答者将实际的健康状态不放在端点（一个人总是能想象出更好或更坏的健康状态）。EQ-5D中的VAS的另一个特点是，健康状态是有代表性的1天期间的，这使得将死亡画在刻度上变得困难，因此，很难获得一个传统的0~1之间的死亡到健康的刻度。</DIV>
<DIV>暂时健康状态的偏好也可以使用刻度法测量。对患者来说，暂时健康状态应该被描述为“持续特定时间的状态，状态结束后患者就恢复到正常的健康状态”。每次测量时，应该在刻度尺上附加一个额外的状态——“完全健康”。然后，要求患者将最好的状态（健康的）赋值在标尺的一端，将暂时的最坏健康状态赋值在另一端。余下的暂时健康状态也被划在了标尺上，使得状态的间距与患者的偏好成比例。</DIV>
<DIV>如果干预项目的评估只涉及发病率，而不涉及死亡率，而且如果不需要对比项目在死亡率上的结果时，上述的暂时健康状态的测量程序就是充足的。然而，如果情况不是这样，暂时健康状态偏好值的间隔就必须转换到标准的0~1之间的健康偏好。可以通过重新定义最差的暂时健康状态为相同阶段的慢性病状态，然后利用慢性状态的测量技术来测量它的偏好。其它暂时健康状态的值也能够通过线性转换而转换成死亡到健康的0~1之间的标准值。</DIV>
<DIV>调查者可以从刻度法的分值中获得健康状态的排列顺序的稳定指标，以及那些偏好的集中程度的信息。然而，该方法也可能存在测量偏倚，而且经验发现，当将其与标准博弈法和时间权衡法的测量结果相比时，刻度法的分值并不是显示偏好的区间间距[2]。显著的偏倚在于标尺的端点偏倚以及中间偏倚。在端点，患者羞于使用刻度的两个端点；在中间，无论健康状态有多好或者多差，患者都倾向于将健康结果间隔到标尺外[3]。经验发现，使用幂曲线转换（Power curve conversion）可以将刻度法转换成标准博弈法或时间权衡法[3]。因此，一种方法是使用刻度法，因为它迅速而有效率，然后再通过合适的幂曲线转换将其转换成效用。第二种方法是，首先使用刻度法使患者预热，使他们熟悉健康结果的描述并仔细考虑自己的偏好，然后再使用其它技术测量重要的偏好。</DIV>
<DIV>二、标准博弈法</DIV>
<DIV>标准博弈是测量基数效用的经典方法，它直接来源于基础的效用公式。实际上，这种方法被广泛地应用于决策分析领域，完善的方法介绍可以从这个领域的书中获得。</DIV>
<DIV>该方法可以用于测量慢性病状态的偏好，根据倾向于测量死亡还是测量比死亡还差的状态，方法有一些变化。倾向于测量死亡状态的方法显示在图1中。图1显示，患者面临两种选择，选择a和选择b。选择a有两种可能的结果：患者回到完全健康状态而且再继续生活t年（概率为P），或者患者立即死亡（概率是1－P）。选择b的结果是以某种慢性健康状态i存活（t年）。概率P一直在变动，直到回答者认为两个选择无差异，在这一点上，时间t状态i的偏好分值就是P，即hi=P。这里，hi是从效用刻度上获得的，效用刻度上t年的完全健康状态为1，立即死亡为0。<BR><A href="/szyj/UploadFiles_3246/200805/20080526104947511.gif" target=_blank> </A></DIV>
<DIV> 图1 标准博弈法在测量慢性健康状态（包含死亡）中的应用</DIV>
<DIV>由于许多患者对概率的概念不了解，因此使用标准博弈法时经常使用一些视觉辅助工具，特别是概率转盘（Probability Wheel）[4]。概率转盘是一个包含两个部分的圆盘，两个部分的颜色不同，而且两个部分的相对大小可以很容易地改变。使用时，将不同的选择写在卡片上展示给患者，并将两个结果由概率转盘的两个不同颜色部分显示。此时，告知患者，每一个结果出现的机会与圆盘上颜色区域成正比。从而，使患者较容易地做出选择。</DIV>
<DIV>也可以使用标准博弈法测量暂时健康状态之间的相对偏好，显示在图2中。这时，中间状态i相对于最好的健康状态（健康）和最差的健康状态（健康状态j）而测量。注意，所有的健康状态都必须持续同样的时间段（例如t），随后伴随着一样的健康状态（通常是健康）。在这种模式下，状态i持续时间t的效用公式是hi=P+(1－P)hj，其中i是需测量的健康状态，j是最差的健康状态。这里hi是通过效用尺度测量的，效用尺度上完全健康状态1.0持续了t时间。如果在效用的使用中不考虑死亡，hj可以被设定为0，从公式中得出的hi的值等于P。然而，如果希望将这些值与0~1死亡至健康的尺度联系起来，暂时的最差健康状态（j）必须被重新定义为短暂的时间t的慢性状态后即是死亡，然后使用上文描述的测量慢性状态的技术进行0~1尺度上的测量。这给出了hj在时段t的值，反过来，这个值可用在上述的公式中找出hi在时段t的值。</DIV>
<DIV><A href="/szyj/UploadFiles_3246/200805/20080526105055168.gif" target=_blank></A> </DIV>
<DIV> 图2 标准博弈法在测量暂时健康状态中的应用</DIV>
<DIV><BR>这种方法的各种变形形式也是可以使用的。例如，在图2中，状态j可以被认为劣于状态i，而不是最差的状态。这没有改变公式hi=P+(1－P)hj，但是这并不意味着状态的偏好值必须按顺序获得，即从最差的状况开始。</DIV>
<DIV>获得标准博弈测量的传统方法是通过与个体患者面对面的访谈，通过仔细照原稿宣读的访谈和辅助的视觉工具完成的。然而，现在出现了很多更有效的工具，这些工具包括交互式的计算机方法（Interactive computer approaches），文档方法（Paper-based approaches），以及基于文档回答的小组调查（Group interviews with paper-based response）[5,6]。</DIV>
<DIV>三、时间权衡法</DIV>
<DIV>1972年，Torrance等人为医疗领域专门设计了时间权衡法（TTO）[7]。起初该方法被设计为一个简单的、非常容易执行的工具，可以提供与标准博弈对比的分值。随后，有人探索了它的理论特性，进一步的实证研究显示，TTO分数需要调整才能被用作效用值[8]。</DIV>
<DIV>使用TTO技术测量优于死亡的慢性状态的过程显示在图3中。患者面对两种选择：（1）状态i持续时间t（患有慢性疾病的人的期望寿命），随后死亡；（2）完全健康状态x<t，随后死亡。时间x一直变化，直到患者认为两种选择没有区别，在这一点上状态i的偏好分数为hi=x/t。</DIV>
<DIV><A href="/szyj/UploadFiles_3246/200805/20080526105226279.gif" target=_blank></A> </DIV>
<DIV align=center>图3 TTO在测量慢性健康状态（包含死亡）中的应用</DIV>
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<DIV align=left>使用TTO技术测量暂时健康状态相对偏好的方法显示在图4中。像尺度法和标准博弈法中一样，中间状态i相对于最好健康状态（完全健康）和最差健康状态（状态j）而测量。患者面临两个选择：（1）以暂时状态i存活t时间（时间段是暂时健康状态所特有的），随后死亡；（2）以暂时状态j存活x<t时间，随后死亡。</DIV>
<DIV><A href="/szyj/UploadFiles_3246/200805/20080526105336300.gif" target=_blank></A> </DIV>
<DIV align=center>图4 TTO在测量暂时健康状态中的应用</DIV>
<DIV>时间t一直变化，直到回答者认为两种选择无差异，在无差异点上状态i的偏好分数是hi=1－（1－hj）x/t。如果我们设定hj=0，则方程就简化为hi=1－x/t。图4显示了基本的模式，但是也存在其他的变形方法。状态j不必要是最差的状态，只要它的状态差于i就可以。然而，在使用变形方法时，必须小心确保算出了所有的偏好值。在所使用的一种系统变形方法中，状态j总是稍差于状态i。计算时虽然公式还是一样的，hi=1－（1－hj）x/t，但状态必须按照从较差到较好的顺序计算。</DIV>
<DIV>最后，就像在刻度法和标准博弈法中一样，如果暂时状态的偏好分数要转换成死亡-健康的0~1的分值，最差的暂时状态必须被重新定义为短期的持续慢性状态，并使用上述慢性状态的方法来测量。</DIV>
<DIV>上文讲述的TTO方法是由Torrance和他的同事们发明的传统TTO方法。其他人也提出了很多变形方法，例如，Buckingham 等人使用3种权衡时间的方法来进行试验：传统的TTO方法是让回答者与不期望得到的早期死亡相权衡，年度TTO是让回答者与不希望得到的逐渐恢复健康相权衡，日TTO是让患者与不期望得到的睡眠相权衡[9]。基于使用的方便性和与独立变量之间的关系，他们推荐使用日TTO。然而，这个推荐存在的潜在问题是，如果TTO分数是用来计算质量调整生命年（QALYs）的，它们实际上是用来代表生存状态和死亡之间的对比，这样看来基于与死亡的权衡获得的分数好像更合适。</DIV>
<DIV>四、其它方法</DIV>
<DIV>Rosser指数使用了一种“比例评分法”（Ratio Scaling）的方法来测量健康状态偏好。原始的Rosser指数方法利用了这样一个事实，即伤残分数可以被认为是完全健康状态的一个比率，而完全健康状态是没有伤残的自然零刻度。然后，每一个不期望得到的伤残状态都依次与次优的那个状态对比，患者被要求回答二者间相差多少倍。结果被计算为伤残的一个比率（x），并且通过公式y=1－x转换成偏好（y）的间距刻度[10]。问题在于，这个方法计算的分数与传统方法获得的分数非常不同。因此，Rosser指数方法很少被应用。</DIV>
<DIV>San Diego工作组在发明健康质量量表（Quality of Well-Being scale）的早期工作中，使用了一种“等值”偏好测量工具。在这种方法中，回答者被要求回答，在指定的健康状态中有多少患者的生命延长1年可以等同于100个健康人存活1年。这种技术与San Diego工作组发明的类别评分法得出了相似的分值。因此，直到近来，研究者仍对这种方法有兴趣。现在这种方法被称作个人权衡法（Person Trade-off, PTO），并一直保留下来。PTO方法与传统技术，像刻度法、标准博弈法和时间权衡法，获得的结果并不匹配，并且有较大的差异。而且，PTO方法更适用于资源的分配，因为他们直接基于社会的权衡。另一方面，传统的分值直接来自于每个患者对他们自己的权衡，而PTO分值则来源于总体上是否对他人合适的权衡。哪种方法对于资源分配来说更好，这个问题至今没有解决，可能最后也仍然不能够得到解决。这一领域未来的研究和争论无疑将很多，但是最终选择哪种方法将更少地纠缠在分析的正确性上，而更多地在价值判断上。</DIV>
<DIV>疾病特异效用测量方法是指一种试图将效用工具的优点综合起来的一种较新的方法，它带有疾病特殊工具，尤其是疾病特殊健康相关生命治疗工具的优势。这种工具具有可以概括所有疾病和病情的分值的优势，适用于计算QALYs和使用在CUA评价中。从另一方面来讲，疾病特异工具具有更关注当前研究的疾病和病情的优势，因此更具有敏感性和反应性。现在使用的一般方法是用两个阶段来测量效用。在第一阶段，效用是在关注疾病的尺度上测量的。尺度的较低端是疾病最严重的形式。在第二阶段，从第一阶段获得的效用被放到了传统的健康效用尺度上，这个尺度上死亡是0.0，健康是1.0。这样做的目的是，从第一个阶段获得的疾病特异效用是这个疾病领域范围内的患者和医生主要的关注问题，是在这个疾病内进行资源分配决策需要的信息。从另一方面讲，从第二个阶段获得的效用是拥有更大责任的决策者的主要关注点，而且适用于计算QALYs和传统的效用分析。而且，这种方法的测量误差的期望值更小，因为第一阶段将患者的注意力主要集中在疾病上，而没有引入死亡的可能性。这种方法已经被使用在很多研究上。</DIV>
<DIV>参考文献<BR>[1] Furlong W, Feeny D, Torrance G, et al.Guide to design and development of health-state utility instrumentation, Working Paper No.90-99. McMaster University, Centre for Health Economics and Policy Analysis, 1990<BR>[2] Robinson A, Loome G, Jones-Lee M.Visual analogue scales, standard gambles and relative risk aversion. Medical Decision Making, 2001, 21(1):17-27.<BR>[3] Torrance G W, Feeny D, Furlong W. Visual analog scales: do they have a role in the measurement of preferences for health state? Medical Decision Making, 2001, 21(1):329-334<BR>[4] Torrance G W. Social preferences for health states: An empirical evaluation of three measurement techniques. Socio-Economic Planning Sciences, 1976, 10(3):129-136<BR>[5] Lenert L A. The reliability and internal consistency of an Internet-capable computer program for measuring utilities. Quality of life Research, 2001, 9(7): 811-817<BR>[6] Rosser P L, Littenberg B, Fearn P, et al. Paper standard gamble: a paper-based measure of standard gamble utility for current health. International Journal of Technology Assessment in Health Care, 2003, 19(1):135-129<BR>[7] Torrance G W. Social preferences for health states: An empirical evaluation of three measurement techniques. Socio-Economic Planning Science, 1976, 10(3):129-136<BR>[8] Bleichrodt H. A new explanation for the difference between time trade-off utilities and standard gamble utilities. Health Economics, 2002, 11(5):447-456<BR>[9] Buckingham J K, Birdsall J, Douglas J G. Comparing three versions of the time tradeoff: time for a change? Medical Decision Making, 1996, 16(4):335-347<BR>[10] Rosser R, Kind P. A scale of valuations of states of illness: is there a social consensus. International Journal of Epidemiology, 1978, 7(4):347-358</DIV> |
