Yapılan literatür araştırmasında uzman görüşlerinin sağlık hizmetleri dağıtım problemlerinde veri eksikliğinin olduğu ya da problemin yapısı gereği varolan belirsizliklerden kaynaklanan durumlarda alındığı görülmüştür. Özellikle sağlık teknolojilerinin maliyet etkililik analizi için gerekli veri olmadığında, uzman görüşleri alınmaktadır.
Bilinmeyen parametreler için uzmanlardan iki çeşit bilgi alınabilir: Nokta tahmin (Point estimate) ya da olasılık dağılımı (probability distribution). Nokta tahmin alınması daha kolaydır, ancak son zamanlarda sağlık teknolojileri değerlendirmesinde olasılıksal (probabilistic sensitivity analysis) yöntemi yaygınlaştığı için olasılıksal dağılıma olan ihtiyaç da artmaktadır.
Grigore vd., (2013), sağlık teknolojileri değerlendirmesinde uzmanlardan bir ya da birden fazla değişkenin olasılıksal dağılımının alındığı uygulamaları özetlemiş ve bu çalışmaları geçerlilik (validity), güvenilirlik (reliability)ve olurluluk (feasibility) açısından değerlendirmişlerdir. Toplamda ele alınan makale sayısı 14tür. Bu makalelerde farklı tedavi yöntemlerinin etkililik değerleri, tanı testlerinin performansları ya da hastalık yayılım parametreleri ya da kaynak kullanım miktarı gibi çeşitli parametreler için nokta tahmin, aralık tahmini, olasılık dağılımı tahmini gibi çeşitli formatlarda tahminler alınmıştır. Bu parametreler, bir olaya kadar olan zaman (örneğin hastaların yüzde kaçı doktora gitmeden önceki 2 yıl boyunca hastalığın semptomlarını gösterir), oran, hız, ya da görece risk şeklindedir.
Uzmanlara bazen doğrudan değişkenin (parametrenin) ortalama değeri, 5%, 95% güven aralığı sınırları, tepe değeri (mode) 5%- 95% güven aralığı sınırları ya da çeşitli dilimler (quantile) sorulmaktadır. Bazı çalışmalarda ise histogram yöntemi (bu yöntem ilgili değişken için bir frekans grafiği ya da histogram çıkarmayı hedefler) ya da bisection (ikiye bölme) yöntemi uygulanmıştır.
Bisection yöntemi önce, ilgili değişkenin medyan değerini (50% dilim sınırı), sonra 25% ve %75 dilim sınırlarını, daha sonra bu dilimlerin orta değerlerini bulmayı hedefler. Diyelim ki bir sağlık projesinin getireceği kaliteye endeksli yaşam yılı (KEYY) artışının olasılıksal dağılımı ile ilgili tahminler alınmak isteniyor. Bu durumda sorular şu şekilde ilerleyecektir: 1) Bana öyle bir artış değeri verin ki KEYY artışının bu değerden küçük ve bu değerden yüksek olma ihtimalleri eşit olsun, 2) Birinci sorunun cevabı medyan değeridir. Diyelim ki bir hasta için artışın medyandan büyük olduğunu biliyoruz. Öyle bir değer verin ki artışın bu değerden büyük ve küçük olma olasılıkları eşit olsun 3) Diyelim ki bir hasta için artışın medyandan küçük olduğunu biliyoruz. Öyle bir değer verin ki artışın bu değerden büyük ve küçük olma olasılıkları eşit olsun vs.
Uzmanlardan alınan tahminler farklılık göstereceği için tahminlerin ne şekilde birleştirileceği de ayrı bir karar teşkil etmektedir. Bu doğrultuda yapılan literatür taramasında iki ana yöntemin yaygın olarak kullanıldığı gözlemlenmiştir. Birincisi açık toplantılar sonrası uzlaşmaya dayalı Delphi metodu, ikincisi ise doğrusal havuzlama metodudur.
Doğrusal havuzlama metodu, herhangi bir parametre ile ilgili uzmanlardan alınan tahminlerin ağırlıklı ortalamasını kullanır. Ağırlıklar, uzmanların daha önceden sorulan (ve cevabı analist tarafından bilinen ancak uzmanlar tarafından bilinmeyen) kalibrasyon sorularına verdikleri cevapların kalitesine göre verilmektedir. Kalibrasyon sorularına verilen cevaplar iki kritere göre değerlendirilmekte ve her uzmana ilgili iki skor verilmektedir: Dogruluk (accuracy score) ve bilgi (Information score) skoru. Projenin ileriki aşamalarında, bu yöntemi daha detaylı anlatan bir rehber oluşturma çalışması yapılacaktır.
Uzman görüşleri alınması ve birleştirilmesi için uygulanacak genel adımlar Şekil 1‘de özetlenmiştir.
Şekil 1 – Uzman Görüşlerinin Alınması ve Birleştirilmesi için Uygulanacak Adımlar
Grigore, Bogdan, et al. “Methods to elicit probability distributions from experts: a systematic review of reported practice in health technology assessment.” Pharmacoeconomics 31.11 (2013): 991-1003.