2型糖尿病治療藥物經濟學評價模型的分析研究

劉海嬌 王雅潔 吳玉霞 劉朝一 劉西濤 徐偉

摘 要 目的：分析近5年2型糖尿病（T2DM）治療藥物經濟學評價研究中涉及模型的基本特征及其應用情況，為T2DM藥物經濟學評價模型的選擇和完善提供參考。方法：計算機檢索PubMed、Embase、中國知網、萬方數據庫、維普網等數據庫中2015年1月1日-2019年12月31日公開發表的T2DM治療藥物的經濟學評價文獻，從模型基本結構、治療方案設定、短期治療效果、并發癥模擬、模型有效性驗證、應用頻次等方面對納入模型進行分析。結果：共納入81篇文獻，涉及14個模型，如CORE模型、Cardiff模型、ECHO模型等;模型多以第三方付費者角度，采用馬爾可夫或微觀馬爾可夫模擬方法測算患者終身的健康產出和成本;7個模型可模擬設定2～4個治療方案;模型中分析的短期治療效果主要包糖尿病并發癥相關的危險因素（如糖化血紅蛋白水平、體質量等）和用藥不良反應情況;多數模型采用中間指標模擬并發癥發生情況，涵蓋的并發癥數量介于3～15個之間;模型有效性的效度包括表面效度、內部效度、外部效度等;14個模型中，近5年應用頻次較多的模型主要為經過有效性驗證的長期模型，其中CORE模型應用次數（38/81，46.91%）最多、Cardiff模型（12/81，14.81%）次之。結論：14個模型的基本結構類似，模型差異主要體現在治療方案設置、考量的短期治療效果、并發癥數量及其模擬方法等3個方面。現有證據下較理想的模型選擇為CORE模型和Cardiff模型。

關鍵詞 2型糖尿病;藥物經濟學;模型

ABSTRACT ? OBJECTIVE： To analyze the general characteristics and application of the models used in the pharmacoeconomic evaluation of type 2 diabetes mellitus （T2DM） therapy during the past 5 years， and to provide reference for the selection and improvement of T2DM pharmacoeconomic model. METHODS： Retrieved from PubMed， Embase， CNKI， Wanfang database and VIP during Jan. 1st， 2015 to Dec. 31st， 2019， pharmacoeconomic evaluation literatures about T2DM therapy were collected; the included model was analyzed in respects of general structure， therapy plan establishment， ?short-term therapeutic efficacy， complication simulation， model effectiveness validation， application frequency. RESULTS： A total of 81 literatures were included， involving 14 models， such as CORE model， Cardiff model， ECHO model， etc. Mostly， Markov or micro Markov simulation method were adopted to measure the patients lifetime health outcome and cost mostly from the point of view of third-party payer. Seven models could simulate 2-4 therapy plans; short-term efficacy mainly included risk factors of diabetic complications （such as glycosylated hemoglobin level and body mass） and adverse drug reactions. Most models used intermediate indexes to simulate the occurrence of complications， and the number of complications ranged from 3 to 15; the validity of model effectiveness included surface validity， internal validity and external validity， etc. Among 14 models， the most frequently used models in the past 5 years were long-term models that had been validated， among which CORE model had the most application times （38/81， 46.91%）， followed by Cardiff model （12/81， 14.81%）. CONCLUSIONS： The 14 models have similar structure. The differences of the models are mainly reflected in 3 aspects as therapy plan setting， considered short-term efficacy， the number of complication and simulation method. CORE model and Cardiff model are ideally choose based on available evidences.

KEYWORDS ? Type 2 diabetes; Pharmacoeconomics; Model

在對二型糖尿病（T2DM）的治療藥物開展藥物經濟學評價時，由于T2DM治療時間長、疾病進展復雜且并發癥眾多，而臨床試驗隨訪時間較短，難以對相關成本和健康產出進行長期、全面的評估，因此模型在T2DM藥物經濟學評價中有廣泛應用[1-2]。一方面，新型降糖藥物的出現促進了新模型的產生與應用;另一方面，已有模型需要不斷更新和完善以促進其有效應用。隨著越來越多的模型應用于T2DM藥物經濟學評價中，模型的合理選擇以及如何進一步提高模型的有效性和適用性已成為業界重點關注內容[3-4]。基于此，本文從模型基本特征及其應用情況兩方面分析近5年T2DM治療藥物經濟學評價研究中所用模型，為模型的合理選擇及其進一步完善提供參考。

1 資料與方法

1.1 檢索策略

以“2型糖尿病”（Type 2 diabetes、T2DM、Diabetes mellitus type 2、Type Ⅱ diabetes）、“成本效果”（Cost effectiveness）、“成本效用”（Cost utility）、“成本效益”（Cost benefit）為檢索詞，計算機檢索PubMed、Embase、中國知網、萬方數據庫、維普網中2015年1月1日-2019年12月31日公開發表的文獻。同時手工檢索納入文獻的參考文獻進行補充。以PubMed為例，其具體檢索策略見表1。

1.2 納入與排除標準

文獻的納入與排除標準如下：（1）研究人群為T2DM患者;（2）干預措施為降糖藥物;（3）健康產出包括質量調整生命年（Quality adjusted life years，QALY），結局指標包括增量成本-效果比（Incremental cost-effectiveness ratio，ICER）;（4）排除非藥物經濟學評價的研究、摘要文獻、語種為非中英文的文獻，重復文獻僅納入最全面或最新文獻。

1.3 文獻篩選及數據提取

由兩名研究者獨立檢索和篩選文獻，如遇分歧則與第三方討論解決。從納入的全文文獻及介紹模型結構的原始文獻中提取如下數據對納入模型進行深度分析：（1）模型基本結構，包括研究角度、模擬時限、模擬方法。（2）治療方案設置，包括數量、轉換依據。（3）短期治療效果的考量，包括糖化血紅蛋白（HbA1c）、體質量或體質量指數（BMI）、血脂（包括高密度脂蛋白、總膽固醇、三酰甘油）等實驗室指標及低血糖事件等用藥不良反應。（4）并發癥模擬情況，包括涵蓋范圍、模擬方法。（5）模型驗證情況。同時統計各模型在文獻中的應用頻次，以分析各模型的應用情況。對于文獻質量評價，由于研究的主要目的是分析各模型特征，且目前尚未有統一、完善的評價T2DM藥物經濟學評價模型的質量評估標準，故未對納入文獻進行質量評價。采用描述性分析對結果進行展示。

2 結果

2.1 文獻檢索結果

初檢獲得681篇文獻，通過逐層篩選后納入81篇全文文獻，共包括14個模型。文獻檢索流程見圖1。

2.2 模型基本特征

2.2.1 模型基本結構 納入模型的基本特征與應用情況見表2。14個模型中，CORE模型[5-6]（Centre for Outcomes Research Diabetes Model）、Cardiff模型[7-8]、ECHO模型[9]（Economic and Health Outcomes Model）、IHE模型[10]（Swedish Institute for Health Economics Cohort Mo- del）、COMT模型[11]（Chinese Outcomes Model for T2DM）為非特定藥物模型;Pollock RF（2019）[12]、Viriato D[13]、Chin KL[14]、Gourzoulidis G[15]、Nguyen E[16]、Pollock RF（2018）[17]、Evans M（2017）[18]、Evans M（2016）[19]、Chakravarty A[20]模型為評估特定降糖藥而構建的模型。其中，除CORE模型可分別用于T2DM、T1DM的藥物經濟學評價外，其他模型均僅可用于T2DM的藥物經濟學評價。

對于研究角度和研究時限，14個模型都可從第三方付費者角度展開研究，此外CORE模型、IHE模型、ECHO模型還可選擇社會角度，模型模擬時限多在40年左右或終身（n=9）。在模擬方法的選擇上，馬爾可夫模

擬仍是最常用的方法（n=10）。由于糖尿病并發癥較多，以上模型多通過構建子模型的方式來模擬不同并發癥的發生情況，疾病狀態一般為無并發癥、有并發癥、死亡。此外，鑒于T2DM患者可能同時發生多個并發癥，其中5個模型在馬爾可夫模型基礎上結合了蒙特卡洛模擬（即表中的“微觀馬爾可夫”模型），以模擬不同并發癥的相互作用。

具體而言，模型主要包括模型輸入、事件模擬及模型輸出3個部分。首先，模型中需要輸入患者基線數據和經濟性測算參數。前者主要是和糖尿病疾病進展相關的風險因素，后者則包括單位成本、效用值等參數。在患者經預設的降糖藥物治療后，模型將根據藥物治療效果和疾病自然進展更新風險因素，從而模擬患者使用不同藥物后的并發癥、不良反應發生情況，并判斷是否需要更換為下一種治療方案。最終，當到達模擬時限且全部患者模擬結束后，模型可輸出健康產出、成本和增量比較數據。其中，健康產出主要包括并發癥發生率、預期壽命、QALY;成本主要為藥品成本、疾病管理成本、并發癥處理成本、不良反應成本等直接成本和生產力損失等間接成本;增量比較數據多以ICER的形式呈現。模型流程圖見圖2（注：圖中“SBP”表示收縮壓）。

2.2.2 模型中治療方案及轉換依據的設定 T2DM疾病進展復雜，隨著病情的發展，患者用藥方案會不斷變化，有可能經歷單藥治療、二聯治療、三聯治療。因此，為更好反映患者實際治療路徑，本研究中有6個模型可模擬2～4個治療方案（見表2）。當患者的HbA1c達到規定閾值、規定治療年限，或在此期間出現藥品不良反應而必須停用該藥品時，患者將采用下一階段的用藥方案。

2.2.3 模型中考量的短期治療效果 模型中分析的短期治療效果主要包括兩類，一類是HbA1c、體質量（或BMI）、血脂等與糖尿病并發癥發生相關的風險因素。考慮了以上短期治療效果的9個模型中，Evans M（2016）、Chakravarty A這2個短期模型直接測算和以上指標有關的成本和效用，另外7個模型均以其為中間指標來預測長期并發癥。另一類為低血糖事件、泌尿道感染等用藥不良反應。其中低血糖事件為降糖藥常見不良反應，除Gourzoulidis G模型、Chin KL模型外，其他12個模型均將其納入測算。Cardiff模型、ECHO模型、IHE模型和Gourzoulidis G模型則還將泌尿道感染、胃腸道副反應等與特定降糖藥物有關的不良反應納入，以充分體現不同藥物特點對其經濟性的影響。

2.2.4 模型涵蓋的并發癥及其模擬方法 并發癥治療費用占T2DM治療總費用的比例達80%[21]，因而多數模型（n=11）模擬了對T2DM患者生存質量、醫療費用有較大影響或發病率較高的大血管并發癥和微血管并發癥（見表3）。前者主要包括卒中（n=11）、心肌梗死（n=11）、充血性心力衰竭（n=10）和周圍血管疾病（n=5），后者主要為終末期腎病（n=9）、視網膜病變（n=7）、截肢（n=5）和神經病變（n=5）。具體到不同模型，各模型涵蓋的并發癥數量差異較大。2個中短期模型[Chin KL模型、Pollock RF（2018）模型]僅模擬了心肌梗死、充血性心力衰竭、卒中3個主要并發癥;CORE模型覆蓋并發癥范圍最廣泛，除表3中列出的8個并發癥外，還包括心絞痛、白內障、足潰瘍、肺水腫、抑郁癥、黃斑水腫、酮癥酸中毒（僅用于T1DM）共計15個并發癥。

由于臨床試驗隨訪時間較短且缺乏不同降糖藥的心血管結局數據，難以直接測算并發癥發生情況，因而僅有4個模型未應用中間指標模擬并發癥，模型中并發癥預測關鍵數據轉移概率直接來源于目標藥物的心血管結局研究（見表4）。多數模型（n=7）以HbA1c、體質量（或BMI）等這些與糖尿病疾病進展相關的危險因素為中間指標，通過模擬其變化并應用風險方程來預測患者長期并發癥發生情況。由表4可知，降糖藥重要效果指標HbA1c控制水平是模型中應用最多的中間指標（n=7），基于英國糖尿病前瞻性研究（UK Prospective Diabetes Study，UKPDS）構建的UKPDS（包括UKPDS 68及更新后的UKPDS 82）風險方程是各模型風險方程的主要選擇（n=6）。同時，隨著更多心血管結局研究的開展、數據來源更加廣泛，部分模型進行了更新，模型中可供選擇的風險方程數量有所增加，新增了適用于亞洲人群的風險方程，如CORE模型新增了基于中國香港登記研究（The Hong Kong Diabetes Registry，HKDR）構建的風險方程。此外，為提高模型在不同國家中的適用性，基于瑞典登記研究（the Swedish National Diabetes Registry risk equation，NDR）風險方程、修正后的T2DM風險方案（Risk Equations for Complications of T2DM，re-RECOD）風險方程，學者分別構建了適用于瑞典人群和中國人群的IHE模型和COMT模型。

2.2.5 模型有效性驗證 為增強模擬結果的準確性和可靠性，模型的有效性驗證成為模型構建和應用過程中不可缺少的一部分。根據國際藥物經濟學與結果研究學會-醫學決策學會（International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research-the Society for Medical Decision Making，ISPOR-SMDM）建議，研究者應該從表面效度、內部效度、交叉效度、外部效度和預測效度5個方面評估模型的有效性[22]。

納入模型的有效性驗證情況見表5。外部效度決定了模型能在多大程度上用于衛生決策，是模型驗證中最為重要的部分，因而多數模型進行了外部效度驗證。在2010年胡德山挑戰大會（Mount Hood Challenge Mee- ting）中CORE模型、Cardiff模型、ECHO模型與其他5個模型共同進行了外部效度驗證[23]。結果顯示，基于不同數據源、模擬不同終點事件時，各模型模擬結果與試驗數據的符合程度有所區別。總體來看，各模型均可很好模擬相對風險，但會高估絕對風險。之后，學者又分別對CORE模型、ECHO模型、IHE模型和COMT模型進行了外部效度驗證。研究結果顯示，CORE模型內部有效性和外部有效性決定系數R2（越接近于1說明一致性越高）分別為0.99、0.91，在與用于構建模型、未用于構建模型的實際研究結果比較時其均有很好的一致性。ECHO模型、IHE模型采用了模型中不同風險方程進行模擬，研究結果顯示R2分別在0.895～0.902、0.956～0.969之間，表明基于不同風險方程模擬時以上2個模型均能很好擬合實際研究結果。COMT模型基于中國人群建立，在總體人群驗證的基礎上（R2=0.870 1）進一步區分了東方人群（R2=0.927 2）和西方人群（R2=0.886 3），數據顯示模型對東方人群研究的擬合效果更好。

2.3 模型應用情況

14個模型在文獻中的應用頻次見表2。近5年應用頻次較多的模型主要為經過有效性驗證的長期模型，其中CORE模型應用次數（38/81，46.91%）最多，Cardiff模型（12/81，14.81%）次之，6個未經過有效性驗證的特定藥物模型僅各有1次應用。此外，在對比德谷胰島素和甘精胰島素經濟性的研究中，因目標達標（Treat-to-target）試驗類型的限制，兩者HbA1c沒有顯著差異，且兩者治療效果差異主要為低血糖事件發生率，因而在對兩者的經濟性進行比較時學者多應用基于低血糖事件建立的Evans M短期模型，使得該模型應用也較廣泛（12/81，14.81%）。但隨著德谷胰島素心血管結局試驗的開展，學者又構建了Pollock RF（2018）、Pollock RF（2019）模型，測算了并發癥對不同藥物經濟性的影響，對其進行了更加全面的評估。

3 討論

通過系統分析方法，本文對14個模型的基本特征及其在文獻中的應用情況進行了比較和分析。在基本特征方面，14個模型的基本結構類似，但模型的復雜程度不同，主要體現在治療方案的設置、考量的治療效果、并發癥數量及其模擬方法3個方面。近5年來應用較多的模型主要是經過有效性驗證、預測患者終身健康產出和成本的非特定藥物模型。同時，降糖藥物心血管事件結局數據的完善也促進了針對特定藥物、未采用中間指標的模型的應用。此外，隨著越來越多國家應用藥物經濟學來評估降糖藥的價值及臨床數據的完善，模型在不同國家的適用性也備受關注，從風險方程選擇的廣泛性到適用于中國人的COMT模型、瑞典人的IHE模型的應用，模型在不同國家的適用性進一步提高。

多數模型通過設置多個治療方案、測算并發癥和用藥不良反應對降糖藥經濟性的影響，充分體現了T2DM疾病進展的長期性、并發癥多樣性的特征。未來在應用模型開展T2DM的藥物經濟學評價時還可從以下幾方面進一步完善。

3.1 進一步提高并發癥預測的有效性

現有模型多通過中間指標來模擬患者的并發癥發生情況，其中HbA1c為重要中間指標。而隨著糖尿病和心血管行動[達美康緩釋片與百普樂對照評估研究（the Action in Diabetes and Vascular Disease：Preterax and ?Diamicron Modified-release Controlled Evaluation， ? ? ADVANCE）、控制糖尿病大血管風險行動（the Action to Control Cardiovascular Risk in Diabetes，ACCROD）]研究的完成，越來越多的研究提示血糖控制在減少心血管結局方面可能沒有明顯獲益，HbA1c對糖尿病并發癥的影響有待進一步研究[24]。同時，UKPDS風險方程是模型中主要的風險方程選擇，這些可能會使得不同藥物對心血管結局的影響被高估。一方面，隨著降糖藥心血管結局數據的完善，學者可構建不基于中間指標、直接預測長期并發癥的模型;另一方面，在采用中間指標進行模擬時，所考量的風險因素不能僅限于與降糖效果最相關的HbA1c，所用中間指標應全面，以減少單一因素的影響，從而增強模擬結果的有效性。

3.2 適當縮短模擬時限

現有模型多基于隨訪時限較短的試驗來預測患者終身的并發癥發生情況，而由于數據限制尚未有模型驗證預測效度，模型的長期預測有效性有待進一步考察。同時，隨著新型降糖藥的上市，患者的治療方案不斷變化，適用于現在的治療方案在遠期可能不再適用[25]。比起長期模擬，準確的短期預測結果對患者和決策者顯得更為重要。未來開展T2DM的藥物經濟學評價時，研究者可適當縮短模擬時限，采用中短期時限來比較不同藥物的經濟性。

3.3 加強對短期治療效果的考量

現有模型集中于考察不同藥物對患者長期并發癥的影響。對于短期治療效果，模型大多只考量了低血糖事件的影響，少有模型測算其他短期治療效果對效用和成本帶來的影響。而新型降糖藥如胰高血糖素樣肽1（GLP-1）受體激動劑類藥物一般都伴有胃腸道不良反應[26]，鈉-葡萄糖協同轉運蛋白-2（SGLT-2）抑制劑則多有生殖道感染、泌尿道感染等不良反應[27]，這些也將會對藥物的經濟性帶來一定影響。因此，結合決策目標和各短期治療效果對最終結果的影響程度，充分考量藥物不良反應等短期治療效果對藥物經濟性的影響也是模型進一步完善的方向。

3.4 模型的合理選擇

在模型選擇上，目前尚缺乏一套有效、完整的標準來評估降糖藥物經濟學評價模型。2015年Charokopou M等[28]基于美國糖尿病協會（American Diabetes Association，ADA）糖尿病評價建模指南[29]及ISPOR-SMDM對衛生決策模型的具體建議[30]，從模擬時限、涵蓋的并發癥、模型的有效性及不確定性等6個方面對T2DM藥物經濟學評價模型進行了評估，指出CORE模型、Cardiff模型、ECHO模型和Sheffield模型符合以上所有標準。同時，本研究和以往研究結果[5，28]也表明，盡管不同時期T2DM降糖藥物經濟學評價模型應用情況有所差異，但CORE模型和Cardiff模型一直是應用最廣泛的模型。在理論和實際應用層面，現有證據表明CORE模型和Cardiff模型是較理想的模型。此外，在中國，隨著適用于中國的COMT模型的應用，該模型也可能成為評估T2DM治療藥物在中國人群中經濟性的有力工具。

3.5 本研究局限性

本研究存在以下局限性：文章檢索的均是公開發表文獻，文章納入的全文可能不全面，所分析的模型可能存在遺漏;文章的數據來源為已公開發表的文獻，部分模型更新后的數據可能未納入分析。

4 結語

本文納入分析的14個模型的基本結構類似，模型差異主要體現在并發癥數量及其模擬方法、考量的治療效果、治療方案的設置上;現有證據下較理想的模型選擇為CORE模型和Cardiff模型。未來，模型還可從并發癥預測的有效性、短期治療效果考量的全面性、適當縮短模擬時限3個方面進一步完善。

參考文獻

[ 1 ] PHILIPS Z，BOJKE L，SCULPHER M，et al. Good practice guidelines for decision-analytic modelling in Health Technology Assessment：a review and consolidation of quality assessment[J]. Pharmacoeconomics，2006，24（4）：355-371.

[ 2 ] BOTTOMLEY JM，RAYMOND FD. Pharmaco-economic issues for diabetes therapy[J]. Best Pract Res Clin Endocrinol Metab，2007，21（4）：657-685.

[ 3 ] YI Y，PHILIPS Z，BERGMAN G，et al. Economic models in type 2 diabetes[J]. Curr Med Res Opin，2010，26（9）：2105-2118.

[ 4 ] TARRIDE JE，HOPKINS R，BLACKHOUSE G，et al. A review of methods used in long-term cost-effectiveness models of diabetes mellitus treatment[J]. Pharmacoeconomics，2010，28（4）：255-277.

[ 5 ] PALMER AJ，ROZE S，VALENTINE WJ，et al. The CORE diabetes model：projecting long-term clinical outcomes，costs and cost-effectiveness of interventions in diabetes mellitus （types 1 and 2） to support clinical and reimbursement decision-making[J]. Curr Med Res Opin，2004，20（Suppl 1）：S5-S26.

[ 6 ] MCEMAN P，FOOS V，PALMER JL，et al. Validation of the IMS CORE diabetes model[J]. Value in Health，2014，17（6）：714-724.

[ 7 ] MCEMAN P，PETERS JR，BERGENHEIM K，et al. Eva- luation of the costs and outcomes from changes in risk factors in type 2 diabetes using the cardiff stochastic simulation cost-utility model （DiabForecaster）[J]. Curr Med Res Opin，2006，22（1）：121-129.

[ 8 ] MCEMAN P，EVANS M，BERGENHEIM K，et al. A po- pulation model evaluating the costs and benefits associa- ted with different oral treatment strategies in people with type 2 diabetes[J]. Diabetes Obes Metab，2010，12（7）：623-630.

[ 9 ] MICHAEL W，PIERRE J，ANDREAS N，et al. Validation of the economic and health outcomes model of type 2 diabetes mellitus （ECHO-T2DM）[J]. Pharmacoeconomics，2017，35（3）：375-396.

[10] LUNDQVIST A，CARLSSON KS，JOHANSEN P，et al. Validation of the IHE cohort model of type 2 diabetes and the impact of choice of macrovascular risk equations[J]. PLoS One，2014. DOI：10.1371/journal.pone.0110235.

[11] BIN W，JING M，SUHUA Z，et al. Development and validation of a health policy model of type 2 diabetes in Chinese setting[J]. J Comp Eff Res，2018，7（8）：749-763.

[12] POLLOCK RF，VALENTINE WJ，MARSO SP，et al. Long-term cost-effectiveness of insulin degludec versus insulin glargine U100 in the UK：evidence from the basal- bolus subgroup of the DEVOTE trial （DEVOTE 16）[J]. Appl Health Econ Health Policy，2019，17（5）：615-627.

[13] VIRIATO D，CALADO F，GRUENBERGER JB，et al. Cost-effectiveness of metformin plus vildagliptin compared with metformin plus sulphonylurea for the treatment of patients with type 2 diabetes mellitus：a Portuguese healthcare system perspective[J]. J Med Econ，2014，17（7）：499-507.

[14] CHIN KL，OFORI-ASENSO R，Si S，et al. Cost-effectiveness of first-line versus delayed use of combination dapagliflozin and metformin in patients with type 2 diabetes[J]. Sci Rep，2019. DOI：10.1038/s41598-019-40191-8.

[15] GOURZOULIDIS G，TZANETAKOS C，IOANNIDIS I，et al. Cost-effectiveness of empagliflozin for the treatment of patients with type 2 diabetes mellitus at increased cardiovascular risk in Greece[J]. Clin Drug Investig，2018，38（5）：417-426.

[16] NGUYEN E，COLEMAN C I，NAIR S，et al. Cost-utility of empagliflozin in patients with type 2 diabetes at high cardiovascular risk[J]. J Diabet Complications，2018，32（2）：210-215.

[17] POLLOCK RF，VALENTINE WJ，MARSO SP，et al.DEVOTE 5：evaluating the short-term cost-utility of insulin degludec versus insulin glargine U100 in basal- bolus regimens for type 2 diabetes in the UK[J]. Diabet Ther，2018，9（3）：1217-1232.

[18] EVANS M，CHUBB B，GUNDGAARD J. Cost-effectiveness of insulin degludec versus insulin glargine in adults with type 1 and type 2 diabetes mellitus[J]. Diabet Ther，2017，8（2）：275-291.

[19] EVANS M，GUNDGAARD J，HANSEN BB. Cost-effectiveness of insulin degludec/insulin aspart versus biphasic insulin aspart in patients with type 2 diabetes from a Da- nish health-care perspective[J]. Diabetes Ther，2016，7（4）：809-823.

[20] CHAKRAVARTY A，RASTOGI M，DHANKHAR P， ? et al. Comparison of costs and outcomes of dapagliflozin with other glucose-lowering therapy classes added to metformin using a short-term cost-effectiveness model in the US setting[J]. J Med Econ，2018，21（5）：497-509.

[21] 王芳旭，陶立波.德谷胰島素對比甘精胰島素在基礎胰島素聯合餐時胰島素療法中治療中國2型糖尿病的成本-效用分析[J].中國藥物經濟學，2019（7）：9-13、35.

[22] EDDY DM，HOLLINGWORTH W，CARO JJ，et al. Mo- del transparency and validation：a report of the ISPOR- SMDM modeling good research practices task force-7[J]. Value in Health，2012，15（6）：843-850.

[23] PALMER AJ，Mount Hood 5 Modeling Group，CLAKE P，et al. Computer modeling of diabetes and its complications：a report on the fifth mount hood challenge meeting[J]. Value in Health，2013，16（4）：670-685.

[24] GERSTEIN HC，MILLER ME，BYINGTON RP，et al. Effects of intensive glucose lowering in type 2 diabetes[J]. N Engl J Med，2008，358（24）：2545-2559.

[25] ASCHE CV，HIPPLER SE，EURICH DT. Review of mo- dels used in economic analyses of new oral treatments for type 2 diabetes mellitus[J]. Pharmacoeconomics，2014，32（1）：15-27.

[26] GU S，WANG X，QIAO Q，GAO W，WANG J，DONG H.Cost-effectiveness of exenatide twice daily vs insulin glargine as add-on therapy to oral antidiabetic agents in patients with type 2 diabetes in China[J]. Diabet Obes Metab，2017，19（12）：1688-1697.

[27] CHAROKOPOU M，MCEWAN P，LISTER S，et al. The cost-effectiveness of dapagliflozin versus sulfonylurea as an add-on to metformin in the treatment of type 2 diabetes mellitus[J]. Diabet Med，2015，32（7）：890-898.

[28] CHAROKOPOU M，SABATER FJ，TOWNSEND R，et al.Methods applied in cost-effectiveness models for treatment strategies in type 2 diabetes mellitus and their use in Health Technology Assessments：a systematic review of the literature from 2008 to 2013[J]. Curr Med Res Opin，2015，32（2）：207-218.

[29] American Diabeteds Association Consensuspanel. Gui- delines for computer modeling of diabetes and its complications[J]. Diabet Care，2004，27（9）：2262-2265.

[30] CARO JJ，BRIGGS AH，SIEBERTU，et al. Modeling good research practices-overview：a report of the ISPOR- SMDM modeling good research practices task force-1[J]. Value in Health，2012，15（6）：796-803.

（收稿日期：2020-03-24 修回日期：2020-08-17）

（編輯：劉明偉）