Analytic Hierarchy Process (AHP): Patientenpräferenzen
Hintergrund
Diese Zusammenfassung basiert auf dem Kurzbericht des IQWiG-Arbeitspapiers GA10-01 aus dem Jahr 2013. Das Dokument befasst sich mit der methodischen Erprobung von Verfahren zur Ermittlung von Patientenpräferenzen in der Gesundheitsökonomie.
Bei der Kosten-Nutzen-Bewertung von Arzneimitteln wird der Nutzen oft durch mehrere patientenrelevante Endpunkte operationalisiert. Dies kann laut IQWiG dazu führen, dass sich mehrere sogenannte Effizienzgrenzen ergeben, die gegeneinander abgewogen werden müssen.
Als klinisches Anwendungsbeispiel für diese methodische Pilotstudie diente die Indikation der Majoren Depression. Bei dieser Erkrankung ist die Abwägung zwischen erwünschten Wirkungen und Nebenwirkungen von Antidepressiva ein klassisches Feld, in dem die Präferenzen der Betroffenen eine wichtige Rolle spielen.
💡Praxis-Tipp
Das IQWiG-Arbeitspapier verdeutlicht, dass bei der Bewertung von Therapien nicht nur ein einzelner Endpunkt, sondern die Gewichtung verschiedener patientenrelevanter Kriterien entscheidend ist. Es wird hervorgehoben, dass strukturierte Methoden wie der Analytic Hierarchy Process (AHP) dabei helfen können, diese komplexen Abwägungen in der Gesundheitsökonomie transparent darzustellen.
Häufig gestellte Fragen
Das Arbeitspapier untersucht Methoden, um Patientenpräferenzen systematisch zu erfassen. Laut IQWiG sollen diese Verfahren bei der Abwägung verschiedener patientenrelevanter Endpunkte in der Kosten-Nutzen-Bewertung helfen.
Das IQWiG wählte für das Pilotprojekt zwei etablierte Ansätze der multikriteriellen Entscheidungsfindung aus. Dies sind der Analytic Hierarchy Process (AHP) und die Conjoint Analyse (CA).
Die Pilotstudie kommt zu dem Ergebnis, dass die AHP-Methode geeignet ist, um Patientenpräferenzen zu ermitteln. Das IQWiG gibt an, dass das Verfahren künftig in reguläre Kosten-Nutzen-Bewertungen integriert werden könnte.
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Quelle: IQWiG GA10-01: Pilotstudie Analytic Hierarchy Process in der Indikation Majore Depression (IQWiG, 2013). Originaldokument ansehen
KI-generierte Zusammenfassung. Keine Diagnose- oder Therapieempfehlung. Die klinische Entscheidung trifft der behandelnde Arzt.
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