Bài 1: Các loại đánh giá kinh tế, quan điểm, khung thời gian và chiết khấu

Chọn đúng loại phân tích, đúng góc nhìn, đủ thời gian, và quy mọi giá trị về cùng một thời điểm

Vì sao bạn nên quan tâm?

Một người đàn ông 50 tuổi từ một tỉnh phía Nam được chuyển lên ICU Bệnh viện Bệnh Nhiệt đới TP.HCM vì nhiễm khuẩn huyết, phải thở máy. Thẻ BHYT trả khoảng 76% hóa đơn ICU (Hung và c.s. 2022), nhưng với chi phí y tế kỳ vọng 100 triệu VNĐ mỗi ca, phần gia đình còn phải trả vẫn khoảng 23.5 triệu VNĐ, bằng 4.4 tháng lương tối thiểu vùng I (Chính phủ 2025), chưa kể khoảng 17.7 triệu VNĐ tiền đi lại, ăn ở và ngày công mất của cả nhà (Hung và c.s. 2025). Nếu khoa ICU mua thêm xét nghiệm nhanh, bệnh viện tốn thêm, còn quỹ BHYT và gia đình lại chi ít hơn một chút (chunk l01-perspective). “Có đáng tiền không” vì vậy tùy bạn đứng ở vị trí ai và đếm lợi ích trong bao lâu. Bài này giúp bạn chọn loại phân tích, quan điểm, khung thời gian và cách chiết khấu trước khi tính.

Mục tiêu học tập

Sau bài này, bạn có thể:

  1. Phân biệt bốn loại đánh giá kinh tế theo cách đo kết cục, và chọn loại cho một câu hỏi chính sách.
  2. Xác định quan điểm phân tích và tách chi phí theo người chi trả.
  3. Chọn khung thời gian đủ dài để không bỏ sót khác biệt giữa các phương án.
  4. Tính hệ số chiết khấu và giá trị hiện tại trong R, và giải thích vì sao tỷ lệ chiết khấu làm đổi ICER.

Ý chính

  • Đánh giá kinh tế (economic evaluation) luôn so sánh ít nhất hai phương án, trên cả chi phí lẫn kết cục.
  • Bốn loại phân tích khác nhau ở cách đo kết cục: không đo vì giả định bằng nhau (CMA), đơn vị tự nhiên (CEA), đơn vị thỏa dụng như QALY (CUA), tiền (CBA).
  • CMA chỉ hợp lệ khi đã chứng minh kết cục tương đương, điều hiếm gặp (Briggs và O’Brien 2001).
  • Quan điểm phân tích quyết định chi phí của ai được tính: quỹ bảo hiểm y tế, người bệnh hay xã hội.
  • Khung thời gian phải đủ dài: can thiệp cứu sống mang lại lợi ích suốt phần đời còn lại của người sống sót.
  • Chiết khấu nhân giá trị ở năm \(t\) với \(1/(1+r)^t\). Khóa học dùng 3%/năm cho cả chi phí và sức khỏe, như một phân tích chi phí-thỏa dụng gần đây ở Việt Nam (Ong và c.s. 2026), và thử từ 0% đến 5%/năm (Haacker, Hallett, và Atun 2020).
  • Khi chi phí phát sinh trước và lợi ích đến sau (như ví dụ), tỷ lệ chiết khấu càng cao thì ICER càng cao. Quy tắc này không đúng khi chi phí đến muộn.

Nội dung

Ví dụ của module

Người bệnh ICU nghi nhiễm khuẩn huyết Gram âm được điều trị kinh nghiệm (empirical therapy) trước khi có kháng sinh đồ; nếu chủng kháng carbapenem, có thể chờ vài ngày mới được điều trị phù hợp. Bốn chiến lược: thường quy, xét nghiệm nhanh, xét nghiệm nhanh kèm nhóm quản lý sử dụng kháng sinh (AMS), phủ kháng carbapenem cho mọi ca. Cây quyết định xây ở Bài 5; bài này dùng kết quả của nó.

Bốn loại đánh giá kinh tế

Loại Kết cục đo bằng Câu hỏi Trong ví dụ
Phân tích tối thiểu hóa chi phí (CMA) Không đo Phương án nào rẻ hơn? Δ chi phí 0.69 triệu VNĐ
Phân tích chi phí-hiệu quả (CEA) Đơn vị tự nhiên Tốn thêm bao nhiêu cho mỗi ca tử vong tránh được? 21.8 triệu VNĐ
Phân tích chi phí-thỏa dụng (CUA) QALY Như CEA, nhưng so được giữa các bệnh 1.76 triệu VNĐ/QALY
Phân tích chi phí-lợi ích (CBA) Tiền Lợi ích quy ra tiền có lớn hơn chi phí? Không tính được; chỉ có NMB 48.5 triệu VNĐ

Bảng so xét nghiệm nhanh kèm AMS với thường quy. Chi phí tăng thêm chỉ 0.69 triệu VNĐ mỗi người bệnh. Xét nghiệm PCR có giá BHYT 771,700 VNĐ (Bộ Y tế 2024); cộng với AMS là 0.99 triệu, nhưng một phần được bù lại vì số ngày ICU kỳ vọng giảm nhẹ (Bài tập 2). CMA ở đây sai: phương án mới tránh được 31.7 ca tử vong trên 1,000 người bệnh. CEA đo kết cục bằng đơn vị tự nhiên như ca tránh được hay năm sống (Robinson 1993b); nó dễ hiểu với bác sĩ nhưng không so được giữa các bệnh. CUA dùng đơn vị thỏa dụng, phổ biến nhất là QALY, nên so được (Robinson 1993c) (Bài 2). CBA đúng nghĩa quy kết cục ra tiền, thường qua mức sẵn lòng chi trả (Robinson 1993a). Hàng cuối của bảng không phải CBA: ta chỉ nhân QALY với ngưỡng của khóa học, 125.5 triệu VNĐ/QALY (1 lần GDP bình quân đầu người, Bài 4), để được lợi ích ròng quy ra tiền (NMB, Bài 3). Ngưỡng đó là một quy ước ra quyết định, không phải giá trị tiền của sức khỏe.

Quan điểm phân tích

Quan điểm phân tích (perspective) trả lời câu hỏi: chi phí của ai được tính?

  • Hệ thống y tế (phân tích cơ sở): chi phí y tế trực tiếp, gồm phần quỹ bảo hiểm y tế (BHYT) chi và phần người bệnh đồng chi trả. Nếu chỉ tính phần BHYT thì đó là quan điểm cơ quan chi trả.
  • Xã hội: thêm chi phí ngoài y tế (đi lại, ăn ở, người chăm sóc) và mất năng suất.

Panel Hoa Kỳ lần hai khuyến nghị báo cáo cả quan điểm ngành y tế lẫn xã hội (Sanders và c.s. 2016); bộ tham chiếu iDSI cho nước thu nhập thấp và trung bình có 11 nguyên tắc (Wilkinson và c.s. 2016). Chọn quan điểm khớp với người ra quyết định.

Tại ICU Bệnh viện Bệnh Nhiệt đới TP.HCM, BHYT chi trung vị 76.4% chi phí ICU của người có thẻ, và 67% người bệnh nhiễm khuẩn huyết có thở máy có thẻ (Hung và c.s. 2022). Chi phí trực tiếp ngoài y tế và chi phí gián tiếp cho cả đợt nằm viện có trung vị 17.7 triệu VNĐ (giá 2025) ở 12 người bệnh nhiễm khuẩn huyết, hoặc 29.6 triệu VNĐ nếu quy mất năng suất theo GDP bình quân đầu người thay vì lương tối thiểu (Hung và c.s. 2025). Với xét nghiệm nhanh kèm AMS, chi phí kỳ vọng mỗi người bệnh đổi (triệu VNĐ; âm là tiết kiệm): BHYT -0.15, bệnh viện 0.99, người bệnh -0.20, xã hội 0.64. Bệnh viện gánh tiền xét nghiệm và AMS vì hiện chưa có nguồn chi trả hay BHYT thanh toán cho mẫu sàng lọc (Toan và c.s. 2025); đây là giả định của mô hình. Quan điểm xã hội này chỉ gồm đợt điều trị, chưa gồm năng suất và chi phí tương lai của người được cứu sống.

Khung thời gian

Khung thời gian (time horizon) phải bắt được mọi khác biệt quan trọng. Mỗi ca tử vong tránh được mang lại nhiều năm sống. Nếu chỉ tính QALY trong 1 năm sau ra viện, ICER là 29.5 triệu VNĐ/QALY. Với khung thời gian trọn đời, ICER chỉ còn 1.76 triệu.

Chiết khấu

Lợi ích đến sớm được coi trọng hơn: vì người ta ưu tiên hiện tại hơn tương lai, vì nguồn lực sinh lời trong lúc chờ, vì tương lai bất định. Chiết khấu (discounting) quy mọi giá trị về hiện tại:

\[ PV = \sum_{t=0}^{T} \frac{x_t}{(1+r)^t}, \qquad A(T, r) = \frac{1 - (1+r)^{-T}}{\ln(1+r)}. \]

\(A(T, r)\) là giá trị hiện tại của dòng lợi ích liên tục một đơn vị mỗi năm trong \(T\) năm. Với \(r\) = 3%, một QALY nhận sau 10 năm chỉ còn 0.744 QALY hiện tại. Người Việt ở tuổi 50.5 còn trung bình 28.3 năm theo bảng sống WHO (World Health Organization 2026); mô hình giả định người sống sót sau nhiễm khuẩn huyết chỉ còn 80% số đó (hệ số minh họa), tức 22.7 năm, còn 16.51 năm sau chiết khấu. Công thức coi mọi người sống đúng \(T\) năm. Đời sống thực dao động, mà chiết khấu là hàm lõm, nên giá trị hiện tại trung bình thấp hơn (bất đẳng thức Jensen): với đời sống phân phối mũ cùng trung bình chỉ còn 13.57 năm. \(A(\text{LE})\) vì vậy phóng đại QALY và làm ICER thấp hơn; M02 dùng bảng sống để tránh điều này.

Tranh luận về tỷ lệ khác nhau cho chi phí và kết cục, hay giảm dần theo thời gian, còn mở (Attema, Brouwer, và Claxton 2018). Haacker và cộng sự cho rằng mức 3% kế thừa từ nước giàu: nên ít nhất 5%/năm cho nước thu nhập thấp và trung bình thấp, khoảng 4% cho nước trung bình cao (Haacker, Hallett, và Atun 2020). Ngân hàng Thế giới xếp Việt Nam vào nhóm trung bình cao (World Bank 2026), nên dải 0%–5% của khóa học bao cả mức 4%. Trong ví dụ, ICER là 1.28 triệu VNĐ/QALY khi không chiết khấu, 1.76 triệu ở 3% và 2.12 triệu ở 5%. CHEERS 2022 yêu cầu nêu rõ cả quan điểm, khung thời gian, chiết khấu và năm giá (Husereau và c.s. 2022).

Thực hành

Chạy cây quyết định cho bốn chiến lược; tử vong của thường quy phải bằng 40.1%, đúng số liệu đầu vào.

# Vietnamese text in figures needs a UTF-8 locale (Rscript may start in the "C" locale)
if (!isTRUE(l10n_info()[["UTF-8"]])) invisible(Sys.setlocale("LC_CTYPE", "en_US.UTF-8"))
source("../_shared/R/helpers.R")
source("../_shared/R/vn_data.R")   # course-wide values: threshold, life table, CPI, prices
source("code/model.R")
library(ggplot2)
p <- load_params()                   # module parameters + shared values, costs in 2025 VND
inp <- prepare_inputs(p)
res <- run_tree(p)
disc_hi <- param_bounds(p, "disc_rate")[["high"]]   # upper rate for sensitivity analysis
res[, c("cost", "death", "ly", "qaly", "daly")]
               cost     death        ly     qaly     daly
usual      99540834 0.4010000  9.892022 7.419016 7.697906
rdt       100126504 0.3809998 10.222309 7.666732 7.314228
rdt_ams   100232089 0.3693331 10.414977 7.811232 7.090415
cover_all 107457952 0.3818196 10.208771 7.656579 7.329954
# Check on the tree output (not on the inputs): usual-care mortality is the observed 40.1%
stopifnot(abs(res["usual", "death"] - p$m_sepsis_icu) < 1e-12)

Đọc cùng một phép so sánh theo bốn loại phân tích; stopifnot() xác nhận kết cục khác nhau, nên CMA không áp dụng.

# The same comparison (rapid test + AMS vs usual care) read through four lenses
d <- incremental(res, "rdt_ams", "usual")
four_types <- data.frame(
  type = c("CMA", "CEA", "CEA", "CUA", "CUA", "NMB"),
  measure = c("Δ chi phí (triệu VNĐ)",
              "Chi phí cho mỗi ca tử vong tránh được (triệu VNĐ)",
              "Chi phí cho mỗi năm sống tăng thêm (triệu VNĐ)",
              "Chi phí cho mỗi QALY tăng thêm (triệu VNĐ)",
              "Chi phí cho mỗi DALY tránh được (triệu VNĐ)",
              "NMB ở ngưỡng của khóa học (triệu VNĐ); chưa phải CBA đúng nghĩa"),
  value = c(d[["cost"]], d[["cost"]] / -d[["death"]], d[["cost"]] / d[["ly"]],
            d[["cost"]] / d[["qaly"]], d[["cost"]] / -d[["daly"]],
            d[["qaly"]] * p$wtp - d[["cost"]]) / 1e6
)
four_types$value <- round(four_types$value, 2)
four_types
  type                                                         measure value
1  CMA                                           Δ chi phí (triệu VNĐ)  0.69
2  CEA               Chi phí cho mỗi ca tử vong tránh được (triệu VNĐ) 21.83
3  CEA                  Chi phí cho mỗi năm sống tăng thêm (triệu VNĐ)  1.32
4  CUA                      Chi phí cho mỗi QALY tăng thêm (triệu VNĐ)  1.76
5  CUA                     Chi phí cho mỗi DALY tránh được (triệu VNĐ)  1.14
6  NMB NMB ở ngưỡng của khóa học (triệu VNĐ); chưa phải CBA đúng nghĩa 48.53
# CMA is only valid when outcomes are equal: here they are not
stopifnot(d[["death"]] < 0, d[["qaly"]] > 0, d[["cost"]] > 0)

Tách chi phí kỳ vọng theo người chi trả; các phần cộng lại bằng chi phí xã hội.

# Who pays? Insurer (BHYT), hospital (up-front test + AMS, assumed unreimbursed),
# patient (co-payment, uninsured share and non-medical costs); society = all of them
payer <- cost_by_payer(res, p)
payer_tab <- data.frame(strategy = payer$strategy,
                        bhyt = payer$bhyt / 1e6, hospital = payer$hospital / 1e6,
                        patient = payer$patient / 1e6, society = payer$society / 1e6)
payer_tab[, -1] <- round(payer_tab[, -1], 2)
payer_tab
   strategy  bhyt hospital patient society
1     usual 50.72     0.00   61.44  112.16
2       rdt 50.63     0.77   61.31  112.71
3   rdt_ams 50.57     0.99   61.24  112.80
4 cover_all 54.76     0.00   65.36  120.12
# Check: the parts add up to the societal total, for every strategy
stopifnot(all(abs(payer$bhyt + payer$hospital + payer$patient - payer$society) < 1e-6))
# Incremental cost of rapid test + AMS by perspective (million VND)
d_payer <- round(unlist(payer[payer$strategy == "rdt_ams", -1] -
                          payer[payer$strategy == "usual", -1]) / 1e6, 3)
d_payer
    bhyt hospital  patient  society 
  -0.150    0.986   -0.197    0.639 
# The prose says: the hospital pays for the test, while BHYT and patients spend less
stopifnot(d_payer[["hospital"]] > 0, d_payer[["bhyt"]] < 0, d_payer[["patient"]] < 0)

Bảng hệ số chiết khấu, và kiểm tra công thức đóng \(A(T, r)\) bằng tổng số học mịn: hai con số phải trùng đến ba chữ số thập phân. Cột cuối là giá trị khi đời sống phân phối mũ.

# Discount weights 1 / (1 + r)^t for a few years and rates
years <- c(0, 1, 5, 10, 20)
disc_tab <- data.frame(year = years,
                       r0 = discount_weights(years, 0),
                       r3 = discount_weights(years, p$disc_rate),
                       r5 = discount_weights(years, disc_hi))
round(disc_tab, 3)
  year r0    r3    r5
1    0  1 1.000 1.000
2    1  1 0.971 0.952
3    5  1 0.863 0.784
4   10  1 0.744 0.614
5   20  1 0.554 0.377
# Discounted life-years of a survivor: closed form vs a fine numerical sum
step <- 1 / 1000
t_mid <- seq(step / 2, inp$le_surv, by = step)
ly_numeric <- sum(discount_weights(t_mid, p$disc_rate)) * step
ly_exp <- annuity_exp(inp$le_surv, p$disc_rate)   # same mean, but lifetimes vary (exponential)
c(closed_form = inp$ly_surv, numeric = ly_numeric, undiscounted = inp$le_surv, exp_lifetime = ly_exp)
 closed_form      numeric undiscounted exp_lifetime 
    16.51423     16.51437     22.65672     13.56929 
stopifnot(abs(inp$ly_surv - ly_numeric) < 1e-3, ly_exp < inp$ly_surv)

Chạy lại mô hình với tỷ lệ chiết khấu từ 0% đến 6%; ICER phải tăng đơn điệu.

# Costs happen now (ICU stay), QALYs accrue over decades: the discount rate
# changes the QALYs gained, hence the ICER
rates <- seq(0, 0.06, by = 0.005)
icer_by_rate <- data.frame(rate = rates, d_qaly = NA_real_, icer = NA_real_)
for (k in seq_along(rates)) {
  q <- p
  q$disc_rate <- rates[k]
  r_k <- run_tree(q)
  icer_by_rate$d_qaly[k] <- r_k["rdt_ams", "qaly"] - r_k["usual", "qaly"]
  icer_by_rate$icer[k] <- (r_k["rdt_ams", "cost"] - r_k["usual", "cost"]) / icer_by_rate$d_qaly[k]
}
icer_by_rate[icer_by_rate$rate %in% c(0, p$disc_rate, disc_hi), ]
   rate    d_qaly    icer
1  0.00 0.5381017 1284618
7  0.03 0.3922162 1762433
11 0.05 0.3256234 2122866
# Higher discount rate -> fewer QALYs gained -> higher ICER
stopifnot(all(diff(icer_by_rate$icer) > 0))

fig_disc <- ggplot(icer_by_rate, aes(100 * rate, icer / 1e6)) +
  geom_line(colour = pal_course[1], linewidth = 1) +
  geom_point(data = icer_by_rate[icer_by_rate$rate %in% c(0, p$disc_rate, disc_hi), ],
             colour = pal_course[2], size = 2.5) +
  labs(x = "Tỷ lệ chiết khấu QALY (%/năm)", y = "ICER (triệu VNĐ/QALY)",
       title = "ICER của Xét nghiệm nhanh + AMS so với thường quy theo tỷ lệ chiết khấu",
       subtitle = "Chi phí phát sinh ngay; QALY tích lũy nhiều năm sau") +
  theme_course()
save_fig(fig_disc, "l01-discount.png")
Hình 1: ICER tăng theo tỷ lệ chiết khấu, vì chi phí phát sinh ngay còn QALY đến muộn.

Cắt khung thời gian ở 1, 5, 10 năm; hàng cuối (trọn đời) phải khớp mô hình đầy đủ.

# Time horizon: count survivors' QALYs only up to T years after discharge
horizons <- c(1, 5, 10, inp$le_surv)
d_surv <- -(res["rdt_ams", "death"] - res["usual", "death"])
horizon_tab <- data.frame(
  horizon_years = round(horizons, 1),
  d_qaly = d_surv * p$u_post * annuity(pmin(horizons, inp$le_surv), p$disc_rate)
)
horizon_tab$icer_million <- (res["rdt_ams", "cost"] - res["usual", "cost"]) / horizon_tab$d_qaly / 1e6
round(horizon_tab, 3)
  horizon_years d_qaly icer_million
1           1.0  0.023       29.538
2           5.0  0.110        6.262
3          10.0  0.206        3.362
4          22.7  0.392        1.762
# The prose says the ICER falls as the horizon lengthens
stopifnot(all(diff(horizon_tab$icer_million) < 0))
# The lifetime row must match the full model
stopifnot(abs(horizon_tab$d_qaly[4] - (res["rdt_ams", "qaly"] - res["usual", "qaly"])) < 1e-9)
Mẹo thực hành
  • Viết câu hỏi chính sách thành một câu đủ năm thành phần trước khi mở R: quần thể, phương án, kết cục, quan điểm, khung thời gian.
  • Ghi đơn vị tiền tệ và năm giá ngay trong nhãn: “triệu VNĐ, giá 2025”.
Lỗi thường gặp
  • Gọi phân tích chi phí đơn thuần là “CMA” khi chưa chứng minh kết cục tương đương.
  • Trộn quan điểm, ví dụ cộng chi phí đi lại của gia đình vào quan điểm hệ thống y tế. Bảng chi phí cần cột “ai trả”.
  • Hệ số chiết khấu không khớp thời điểm phát sinh: đầu kỳ ứng với \(t = 0\), cuối kỳ \(t = 1\), giữa kỳ \(t - 0.5\). Chọn một quy ước và nêu rõ.

Bài tập

Bài 1 (dễ). Một chương trình tốn 10 triệu VNĐ vào đầu mỗi năm, trong 5 năm. Tính giá trị hiện tại khi không chiết khấu, ở 3% và ở 5%.

Năm đầu có hệ số 1, nên tổng ở 3% là 47.17 triệu VNĐ, ở 5% là 45.46 triệu, không chiết khấu là 50 triệu.

# Exercise 1: present value of 10 million VND paid at the start of each of 5 years
pv_tab <- c(r0 = present_value(rep(10e6, 5), 0),
            r3 = present_value(rep(10e6, 5), p$disc_rate),
            r5 = present_value(rep(10e6, 5), disc_hi)) / 1e6
round(pv_tab, 2)
   r0    r3    r5 
50.00 47.17 45.46

Bài 2 (trung bình). Tính ICER của xét nghiệm nhanh kèm AMS theo quan điểm xã hội. Cao hơn hay thấp hơn quan điểm hệ thống y tế? Vì sao?

1.63 triệu VNĐ/QALY, thấp hơn 1.76 triệu (7.6%). Chi phí ngoài y tế tỷ lệ với số ngày nằm viện (giả định: chi phí cả đợt chia đều theo ngày). Số ngày ICU kỳ vọng thay đổi -0.06 ngày, là hiệu của hai tác động ngược chiều: -0.28 ngày nhờ rút ngắn thời gian chờ, 0.22 ngày vì có thêm người sống sót (nằm lâu hơn người tử vong) và tổn thương thận. Quan điểm xã hội đầy đủ còn gồm năng suất và chi phí tương lai của người sống sót, mà ví dụ chưa tính.

# Exercise 2: ICER from the societal perspective (add non-medical costs).
# Non-medical cost scales with ICU days; split the net change in ICU days into the
# part from shorter delay (re-run with the delay penalty set to zero) and the rest
q0 <- modifyList(p, list(los_delay_extra = 0))
r0 <- run_tree(q0)
los_total <- incremental(res, "rdt_ams", "usual")[["los"]]
los_without_delay <- incremental(r0, "rdt_ams", "usual")[["los"]]
los_parts <- c(net = los_total, from_shorter_delay = los_total - los_without_delay,
               from_extra_survivors_and_aki = los_without_delay)
round(los_parts, 3)
                         net           from_shorter_delay 
                      -0.059                       -0.277 
from_extra_survivors_and_aki 
                       0.218 
# The two length-of-stay effects pull in opposite directions, and the net change is a small
# reduction that offsets part of the test cost (the prose says so)
stopifnot(los_parts[["from_shorter_delay"]] < 0, los_parts[["from_extra_survivors_and_aki"]] > 0,
          los_parts[["net"]] < 0, d[["cost"]] < d_payer[["hospital"]] * 1e6)
d_cost_soc <- (res["rdt_ams", "cost"] + res["rdt_ams", "cost_nonmed"]) -
  (res["usual", "cost"] + res["usual", "cost_nonmed"])
icer_soc <- d_cost_soc / (res["rdt_ams", "qaly"] - res["usual", "qaly"])
icer_hs <- (res["rdt_ams", "cost"] - res["usual", "cost"]) / (res["rdt_ams", "qaly"] - res["usual", "qaly"])
round(c(health_system = icer_hs, societal = icer_soc) / 1e6, 3)
health_system      societal 
        1.762         1.629 
stopifnot(icer_soc < icer_hs)   # the prose says the societal ICER is lower

Bài 3 (khó). Dùng tỷ lệ chiết khấu 5%. ICER thay đổi bao nhiêu phần trăm? Kết luận có đổi không ở ngưỡng thấp của khóa học (62.75 triệu VNĐ/QALY)?

ICER tăng 20.5%, lên 2.12 triệu VNĐ/QALY, vẫn thấp hơn nhiều so với ngưỡng thấp của khóa học. Kết luận chỉ đổi nếu ngưỡng nằm giữa hai ICER (Bài 4).

# Exercise 3: the upper discount rate (5%: the minimum Haacker et al. propose for low- and lower-middle-income countries)
q5 <- p
q5$disc_rate <- disc_hi
r5 <- run_tree(q5)
icer_5 <- (r5["rdt_ams", "cost"] - r5["usual", "cost"]) / (r5["rdt_ams", "qaly"] - r5["usual", "qaly"])
round(c(icer_base = icer_hs / 1e6, icer_high_rate = icer_5 / 1e6, ratio = icer_5 / icer_hs), 3)
     icer_base icer_high_rate          ratio 
         1.762          2.123          1.205 
stopifnot(icer_5 > icer_hs, icer_5 < 0.2 * p$wtp_low)   # higher, but still far below even the low threshold (the prose says 'much lower')

Tài liệu tham khảo

# Slide Lời giảng chính Hình/Code
1 Câu chuyện ICU Người bệnh 50 tuổi ở ICU Bệnh Nhiệt đới; BHYT trả phần lớn, gia đình vẫn trả vài tháng lương; xét nghiệm nhanh có đáng tiền không, với ai? Hộp “Vì sao bạn nên quan tâm?”
2 Đánh giá kinh tế là gì Luôn so sánh; cả chi phí và kết cục; câu hỏi gia tăng Định nghĩa
3 Bốn loại phân tích Khác nhau ở cách đo kết cục; CMA hiếm khi hợp lệ Bảng bốn loại
4 Cùng ví dụ, bốn con số Δ chi phí, chi phí/ca tử vong tránh được, chi phí/QALY, lợi ích ròng Chunk l01-four-types
5 Quan điểm phân tích Ai trả? BHYT, người bệnh, xã hội; khớp với người ra quyết định Chunk l01-perspective
6 Khung thời gian Cứu sống thì lợi ích kéo dài trọn đời Chunk l01-horizon
7 Vì sao chiết khấu Ưa thích hiện tại, chi phí cơ hội của vốn, bất định Công thức PV
8 Hệ số chiết khấu Năm 0 có hệ số 1; công thức đóng A(T, r) Chunk l01-discount-basics
9 Tỷ lệ chiết khấu và ICER Khóa học dùng 3%, như một CEA gần đây ở Việt Nam; Haacker: 4–5%/năm tùy nhóm thu nhập figs/l01-discount.png
10 Báo cáo CHEERS 2022: quan điểm, khung thời gian, chiết khấu, năm giá Bảng kiểm