谢颖，宗欣，孙利华(沈阳药科大学工商管理学院，沈阳市 110016)

    ·药物经济学·

    非参数Bootstrap法在成本-效果置信区间估计中的应用

    谢颖*，宗欣，孙利华#(沈阳药科大学工商管理学院，沈阳市 110016)

    目的：为我国药物经济学评价人员提供一种计算增量成本-效果置信区间的简便、可靠方法。方法：通过查阅、综合总结国外的相关文献，详细介绍了非参数Bootstrap方法的思想和数学特性，并举例说明了构建置信区间的方法。结果与结论：非参数Bootstrap方法作为构建置信区间的一种简便、可靠方法，可应用于药物经济学领域置信区间的构建。但是当数据呈明显偏态或者样本量不够大时，仍需谨慎使用。

    非参数Bootstrap法；置信区间；成本-效果比

    在药物经济学评价中存在很多不确定因素，这极大地影响了评价结果的信度和效度。按性质可将不确定性因素分为与数据有关的不确定性和与评价过程有关的不确定性。数据中的不确定性通常是由于抽样误差造成，为了降低由抽样误差引起的不确定性因素的影响，可通过计算成本效果点估计的95%置信区间来增加评价结果的可靠性。目前，国内鲜有研究人员对计算成本效果置信区间的方法和应用作详细介绍。笔者介绍一种非参数Bootstrap法计算成本-效果置信区间，以期为药物经济学研究人员提供简便、可靠的评价方法。

    1 Bootstrap法的提出背景

    药物经济学评价大多与临床试验平行展开。通常临床试验的样本量很有限，且成本数据和效果数据在不同个体间通常具有可变性，尤其是成本数据通常是呈现偏态的，例如，治疗药物引起个别患者严重不良反应的费用，增量成本-效果值(ICER)属于非线性比值的本质也对偏态有一定的影响。所谓的偏态分布是指集中位置偏向一侧，两侧频数分布不对称。当样本增大时，其均数趋向正态分布。因此，传统的以数据呈正态分布为假设条件的统计分析技术，除非样本量足够大，否则不能用来分析数据常呈现偏态分布的药物经济学评价的结果。那么，在无法确定成本和效果数据分布的情况下，该使用什么方法呢？针对以上问题，有学者提出使用非参数Bootstrap方法作为一种模拟抽样分布的方法。

    2 Bootstrap法的介绍

    2.1 Bootstrap的再抽样思想

    Bootstrap法的再抽样方法同一般的抽样方法不同，它采用的是可放回的再抽样方法，即每个数值在一次抽样中，可重复出现。在此，我们举例简单地介绍一下它的可放回的重复抽样思想 ......