Türkiye de Yenilikçi İlaçların Yaşam Süresi, Hastaneye Yatış ve Sağlık Harcamaları Üzerine Etkileri,

Transkript

1 Türkiye de Yenilikçi İlaçların Yaşam Süresi, Hastaneye Yatış ve Sağlık Harcamaları Üzerine Etkileri, Prof. Dr. Frank Lichtenberg 1 Prof. Dr. Mehtap Tatar 2 Doç. Dr. Zafer Çalışkan 3 1 Columbia Üniversitesi, National Bureau of Economic Research, CESifo 2 Hacettepe Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Sağlık İdaresi Bölümü 3 Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İktisat Bölümü

2 İçindekiler YÖNETİCİ ÖZETİ GİRİŞ YÖNTEM BULGULAR Sonuçlar Mortalite Modelleri Hastaneye Yatış Modeli Türkiye de yılları arasındaki ilaç inovasyonun ilave maliyet etkililiği SONUÇ KAYNAKLAR Tablolar Tablo 1. Veri Kaynakları Tablo 2. Ölüm yaşı analizinde kullanılan hastalık sınıflandırması (ICD8) Tablo 3. Özet İstatistikler Tablo 4. Ortalama ölüm yaşı modeli tahmin sonuçları Tablo yaş ve üzeri ölüm modeli tahmin sonuçları Tablo 6. Hastaneden taburcu olma modeli hesaplamaları Tablo 7. Hastane günü modeli tahmin sonuçları Tablo 8. Reçeteli ilaç harcamaları, Türkiye, Tablo 9. İMEO tahminleri Şekiller Şekil 1 Ortalama ölüm yaşındaki gerçekleşen artış ile inovasyonun olmadığı durumun karşılaştırılması Şekil 2 Hastane günü, : Gerçek durum ile ilaç inovasyonunun yokluğundaki durumun karşılaştırılması (Index: 2007=1,00)... 22

3 Kısaltmalar ATC ABD Ar-Ge BLS WHO EphMRA FDA GMP ICD ICER (İMEO) IND NCE OECD USD PPP : Anatomik Terapötik Kimyasal : Amerika Birleşik Devletleri : Araştırma Geliştirme : Amerika Birleşik Devletleri Bürosu İşgücü İstatistikleri : World Health Organization : Avrupa Farmasötik Market Araştırma Derneği : Amerikan Gıda ve İlaç Dairesi : İyi Üretim Uygulamaları : Hastalıkların Uluslararası Sınıflaması : İlave Maliyet Etkililik Oranı : Araştırma Aşamasında Yeni İlaç : Yeni Kimyasal Madde : Ekonomik Kalkınma ve İşbirliği Örgütü : Amerika Birleşik Devletleri Doları Satın Alma Gücü Paritesi

4 YÖNETİCİ ÖZETİ Yeni teknolojik ürünlerin yaşam süresi ve kalitesi üzerine etkileri uzun zamandır farklı yönleri ile tartışılmaktadır. Teknolojik gelişimin makro ekonomiye olan katkısı çok önemli olup, bu katkıda yoğun araştırma ve geliştirme özelliğine sahip ilaç ve tıbbi cihaz endüstrilerinin payının oldukça büyük olduğu bilinmektedir. Sağlık teknolojilerinin sağlık göstergelerinde belirgin iyileşmeler sağladığı geniş ölçüde kabul edilmektedir. Örneğin, Dünya Sağlık Örgütü ne (WHO) göre, sağlık teknolojilerindeki gelişim, bebek ve çocuk ölümlerindeki düşüşün ve 20. yüzyıldaki yaşam süresindeki artışın yaklaşık olarak % sinden sorumludur (World Health Organization, 1999). Sağlık ekonomistlerinin bir bölümü tıbbi hizmetlerin yaşam süresinin uzamasına ve diğer sağlık göstergelerindeki iyileşmelere olan katkısının göreceli olarak düşük olduğunu ve asıl katkıda bulunan faktörlerin sosyoekonomik gelişme, yaşam tarzı ve çevre gibi faktörler olduğunu belirtmektedirler. Ancak, sağlık teknolojilerinde inovasyonun sağlık göstergeleri üzerine etkisini inceleyen güncel araştırmalar bu görüşü tartışmaya açmış ve teknolojik gelişmelerin etkilerini gündeme getirmiştir. Bugüne kadar yapılan çalışmalar, sağlık teknolojisinin daha iyi sağlık sonuçları elde etmek için yaptığı katkının iki yönlü olabileceğini göstermiştir. Birincisi; yeni teknoloji, yaşam kalitesini iyileştirerek ve yaşam süresini uzatarak sağlık sonuçlarının doğrudan iyileşmesini sağlayabilmektedir. İkinci olarak ise, yeni sağlık teknolojisi hastanede kalış süresini ve sağlık harcamalarını azaltarak sağlık sistemini diğer yönlerden de olumlu şekilde etkilemektedirler. Türkiye 2003 yılından itibaren sağlık hizmetlerinin erişilebilirliğinin, kalitesinin ve etkililiğinin geliştirilmesine önem veren kapsamlı bir reform sürecinden geçmektedir. Bu süreçte politika belirleyicilerinin odaklandığı temel alanlardan biri ilaç politikaları olmuş ve ilaçların ruhsatlandırma, fiyatlandırma ve geri ödeme süreçlerinde önemli değişiklikler yapılmıştır. Bu politikaların yeni ilaçların Türkiye pazarına girmesini etkilediği konusunda endişeler söz konusudur. Bu çalışmanın amacı, Türkiye de yenilikçi ilaçların yılları arasında yaşam süresi, hastaneye yatış ve sağlık harcamalarına olan etkisini hesaplamaktır. Yenilikçi ilaçların yaşam süresi,

5 sağlık harcamaları ve hastaneye yatışa olan etkilerini ölçmek için hastalık düzeyinde uzun dönemli veriler ile farkların farkı (differences-in-differences) modelleri kullanılmıştır. Esas itibariyle bu çalışmada yenilikçi ilaçların çok sayıda olduğu hastalıklarda, yaşam süresinin daha fazla uzatıp uzamadığı sorgulanmış ve bu ilaçların hastaneye yatışlar üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Bu çalışma yenilikçi ilaçların Türkiye deki etkilerini inceleyen ilk çalışmadır. Çalışmanın sonuçları, yılları arasında ortalama ölüm yaşının 3,6 yıl artarak 63 den 66,6 ya yükseldiğini göstermiştir. Çalışmada aynı zamanda, yenilikçi ilaçların yokluğunda ortalama ölüm yaşının sadece 0,6 yıl artmış olacağı bulunmuştur. Bu verilerle, yenilikçi ilaçların yılları arasında Türkiye deki ölüm yaşının ortalama 3 yıl artmasını sağladığı ortaya konmuştur. Yenilikçi ilaçlar aynı zamanda hastane kullanımını da etkilemektedir. Yapılan hesaplamalar, bir hastalığı tedavi etmek için kullanılan molekül sayısındaki artışın, o hastalığa bağlı olarak hastanede kalış süresini 3-4 yıl sonrasında azalttığını göstermektedir. En son yapılan analizde yenilikçi ilaçların hastanede kalınan gün sayısını yaklaşık % 1 azalttığı belirlenmiştir. Çalışmada, yeni ilaçların pazara girmesiyle kazanılan yaşam yılı başına maliyet, diğer bir deyişle yenilikçi ilaçların ilave maliyet etkililik oranı da hesaplanmıştır. Bu analizler sonucunda ilaç inovasyonunun kazanılan yaşam yılı başına maliyetinin en az $ olduğu hesaplanmıştır. Yapılan analizler, yaşam süresindeki farkın % 50 daha fazla olması durumunda bile, kazanılan yaşam yılı başına maliyetin $ olacağını öngörmüştür. Tüm bu bulgular, yenilikçi teknolojlerin diğer ülkelerdeki sağlık ve sağlık hizmetleri üzerindeki etkisinin incelendiği güncel literatür ile uyumludur. Çalışmanın, Türkiye deki sağlık politika belirleyicilerine yeni bir bakış açısı sağlaması ve mevcut ilaç politikalarının genel sağlık hizmetleri ve toplumun sağlık durumuna etkisi üzerine yeni bir tartışma başlatması beklenmektedir.

6

7 Türkiye de Yenilikçi İlaçların Yaşam Süresi, Hastaneye Yatış ve Sağlık Harcamaları Üzerine Etkileri, GİRİŞ Ekonomi literatüründe, yeni teknolojik ürünlerin geliştirilmesinin, toplumun yaşam süresi ve yaşam kalitesine önemli katkısı olduğu konusunda görüş birliği bulunmaktadır. En yalın haliyle, yeni teknoloji ürünlerin geçmiş yıllarda yaşayan toplumlardan daha iyi konumda olmamızın temel nedenlerinden biri olduğuna inanılmaktadır. Diğer bir deyişle, teknolojik değişim ve gelişim, sadece sağlık değil, insanlık tarihi boyunca elde edilen diğer alanlardaki gelişmelerin de büyük bir bölümünü açıklamaktadır. Teknolojik değişim, kamu ve özel kurumlar tarafından verilen ulusal ve uluslararası araştırma ve yatırım kararları ile teşvik edilebilir (Romer, 1990). Literatürde, teknik gelişmelerden yararlanabilmek için yeni mal ya da hizmetlerin kullanılması gerektiği tartışılmaktadır. Teknolojik gelişim süreci birbirini takip eden her bir yatırımın geçmişe oranla daha verimli olduğunu göstermektedir (Lichtenberg, Duflos, 2008). Teknolojik gelişimin ekonomiye olan katkısı çok değerli olup yüksek yoğunlukta Ar-Ge niteliğine sahip olan ilaç ve tıbbi cihaz endüstrilerinin bu katkıda büyük oranda payları olduğu bilinmektedir. Ulusal Bilim Vakfı na (National Science Foundation) göre, ilaç ve cihazların üretimlerinin Ar-Ge yoğunluğu, makine ve ekipmanların üretiminin Ar-Ge yoğunluğuna göre % 74 daha fazladır. Bu nedenle, ilaç kaynaklı teknolojik gelişim oranı çok yüksektir (Lichtenberg, Duflos, 2008). İlaç teknolojilerindeki gelişimin ölçülebilir etkisini değerlendirmenin en temel yolu, bu gelişimin yaşam süresindeki gelişime etkisini analiz etmektir. Bu alanda yapılan çalışmalar, ilaç sayısındaki kümülatif artışın toplumun sağlık durumu ve yaşam süresine olumlu katkı sağladığını göstermektedir (Lichtenberg 2005a, 2005b, 2005c). İlaç teknolojilerindeki değişimin etkisini ölçmede bir başka yaklaşım ise belirli bir hastalığa sahip bireylerin sağlık durumları ve yaşam sürelerinin o hastalığı tedavi etmede kullanılan ilaçların ortalama olarak ilk kullanım yılı (mean vintage) (FDA onay yılı) ile doğru orantılı olup olmadığının araştırılmasıdır. Yaşam süresindeki artış sadece bireysel refah için değil aynı zamanda ulusların ekonomik gelişimi ve refahı için de önemlidir. Bunun temel nedeni, yaşam süresindeki artışın ekonomik büyüme ve gelişmenin arkasındaki itici faktörlerden biri olmasıdır. Sağlıklı bireylerin ekonomik gelişmede önemli bir faktör olduğu konusunda literatürde fikir birliği bulunmaktadır. Teknolojik değişim de bu sürece katkıda bulunmaktadır.

8 8 Prof. Dr. Frank Lichtenberg, Prof. Dr. Mehtap Tatar, Doç. Dr. Zafer Çalışkan Doğuşta beklenen yaşam süresi son elli yılda global olarak artış göstermiştir. OECD ülkelerinde doğuşta beklenen yaşam süresi 1960 da ortalama 67,9 iken, elli yılda % 18 artarak 2010 da 80 yıla yükselmiştir (OECD, 2011). Bu artışın ardında sosyoekonomik göstergelerde, risk faktörlerinde ve sağlık teknolojilerinde meydana gelen gelişmeler gibi birçok faktör rol oynamıştır. Literatürde, doğuşta beklenen yaşam süresindeki artışı etkileyen faktörler üzerinde yapılan tartışma henüz bir sonuca ulaşmamıştır. Bazı sağlık ekonomistleri, yaşam süresinin artmasında ve diğer sağlık göstergelerinin iyileşmesinde tıbbi hizmetlerin orta düzeyde; sosyoekonomik gelişme, yaşam tarzı ve çevre gibi faktörlerin ise yüksek düzeyde etkiye sahip olduğu konusunda görüş birliğine sahiptir. Bu konu etrafında yapılan tartışmalar herhangi bir sağlık ekonomisi ders kitabından elde edilebilir. Ancak, yenilikçi teknolojilerin sağlık sonuçları üzerindeki etkisini inceleyen güncel araştırmalar bu tartışmaya yeni bir bakış açısı eklemiştir. Örneğin, Cutler ve McClellan (2001) tarafından yapılan bir çalışmada teknolojik değişimin; kalp krizi, düşük doğum ağırlıklı bebekler, depresyon, katarakt ve meme kanserinin tedavisi üzerindeki etkisi açığa çıkarılmaya çalışılmıştır. Çalışmada, yenilikçi tıp teknolojilerinin çoğu durumda pozitif katkı sağladığına ve her ne kadar gelişen teknoloji ile birlikte yapılan harcamaların miktarı artsa da, sonuçlarda elde edilen pozitif gelişmelerin bu harcamaları haklı çıkardığı bulgusuna ulaşılmıştır. Ülkeler arası yapılan karşılaştırmalar da bu sonucu desteklemiştir. Örneğin, Lichtenberg (2005d), yeni ilaç lansmanlarının yılları arasında yaşam süresi üzerine olan etkisini ortaya koymak için 52 ülkenin hastalık verilerini uzun dönemli olarak analiz etmiş ve yeni moleküllerin hayatta kalma olasılığı üzerinde güçlü bir olumlu etkiye sahip olduğu sonucuna ulaşmıştır. Bu çalışmadaki metodoloji ile eğitim, gelir, beslenme, çevre vb. gibi yaşam süresine etki eden diğer olası belirleyiciler de kontrol edilmiştir. Çalışmada, yılları arasında ortalama beklenen yaşam süresinin belirlenen örnek ülkelerde 1,96 yıl arttığı ve yeni moleküllerin yaşam süresindeki artışın % 40 ından (0. 79 yıl) sorumlu olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Lichtenberg ayrıca, ilave maliyet etkililik oranını (yıllık kişi başına düşen yeni ilaç harcamasının, yeni molekül lansmanına bağlı olarak yıllık kişi başına yaşam yılındaki artışa oranı) $ olarak bulmuştur. Buna ilave olarak yapılan analizler, düşük pazar hacmi veya düşük fiyatlar nedeniyle geciken ürün lansmanlarının yaşam süresini azalttığını göstermiştir. WHO de (1999) teknolojik inovasyonun sağlık göstergelerindeki iyileşmeye olan katkısı hakkındaki tartışmaya katılmış ve yeni ilaçların, tıbbi cihazların ve sağlık teknolojisindeki tüm gelişmelerin global anlamda sağlık durumunda pozitif yöndeki iyileşmeye büyük katkısı olduğunu belirtmiştir. WHO ye göre; sağlık teknolojisindeki gelişmeler, bebek ve çocuk ölümlerindeki azalmanın ve 21. yüzyıldaki doğuşta beklenen yaşam süresindeki artışın yaklaşık % sinden sorumludur. Benzer şekilde OECD (2011), 2000 yılında % 8 olan hastaneye yatıştan 30 gün sonraki ölüm oranının 10 yıl içerisinde % 4 e düştüğünü raporlamıştır. Farklı kanser türleri için genel sağkalım oranları, erken teşhis ve yeni tedavi seçenekleri ile birlikte artmıştır. Meme kanserinde teşhis sonrası 5 yıllık sağ kalım oranı 1997 de % 79 ilen 2004 yılında % 84 e çıkmıştır. Aynı zamanda çeşitli araştırmalarda da, HIV/AIDS gibi yüksek tedavi maliyetine sahip yaygın hastalıkların tedavisinde kullanılan yenilikçi ilaçların, ölüm oranlarının ve hastane harcamalarının azaltılmasında olumlu yönde katkı sağladıkları ortaya konmuştur (Lichtenberg, 2003, 2006). Bu gelişmeler, temel olarak sağlık teknolojisindeki gelişmelere ve bu teknolojilerin hızlı yaygınlaşma ve kullanım oranlarına dayandırılmıştır. Daha önce de belirtildiği üzere, ilaçlar ve tıbbi cihazlar,

9 Türkiye de Yenilikçi İlaçların Yaşam Süresi, Hastaneye Yatış ve Sağlık Harcamaları Üzerine Etkileri, tıbbi teknolojideki gelişmelerin en önemli bölümünü oluşturmaktadır. Teknolojideki bu gelişme sağlık hizmetlerine olan artan talep ile de bağlantılı olarak sağlık harcamalarında da kaçınılmaz olarak artışla sonuçlanmaktadır. Ayrıca çoğu zaman yeni teknoloji karşılanmamış bir ihtiyaca yanıt vermekte bu da yeni bir talebin oluşmasına neden olmaktadır. Bir başka deyişle, daha önce teknolojik yetersizlikler nedeniyle tanı konulamayan ve/veya tedavi edilemeyen hastalıklar tanı konulabilir ve tedavi edilebilir konuma gelmekte ve sağlık bütçeleri üzerinde ilave baskı yapmaktadır. Nitekim Cutler ve McCellan (2001) sağlık teknolojilerinin en önemli unsurlarından olan yeni ilaçların sağladığı genel sonuçları iki farklı bakış açısından değerlendirmişlerdir. Birincisi, tedavinin ikame etkisi (substitution effect) olup eski tedavinin yeni tedavi ile yer değiştirmesini içermektedir. Yeni teknolojiler eski teknolojilerden genellikle daha pahalı, teknoloji de daha öncesinde tedavi edilemeyen hastalıkları tedavi edilebilir kılacak derecede innovatif olduğundan ilaç harcamalarındaki artış kaçınılmazdır. Ancak, ilaç harcamalarındaki artış, yeni ilaçların hastane ve evde bakım hizmetleri kullanımını azaltma olasılığı nedeniyle sağlık harcamalarının diğer bileşenlerindeki azalma ile dengelenebilir. İkincisi, yeni teknoloji önceden tedavi edilemeyen hastalıkların tedavi edilmesini sağlayacak kadar yenilikçi olabilir. Bu durum tedavinin genişletilmesi etkisi (treatment expansion effect) ile ilgili olup sağlık harcamalarının artmasının altında yatan temel nedenlerden biri olabilir. Yukarıda yer alan tartışma, yeni teknoloji ilaçların sağlık harcamaları üzerindeki etkisinin çok karmaşık olduğunu ve farklı bakış açılarından tartışılması gerektiğini göstermektedir. İlaç harcamaları birçok ülkede toplam sağlık harcamalarının yaklaşık olarak % sini, bazı ülkelerde ise çok daha büyük bir bölümünü oluşturmaktadır. İlaç harcamalarının daha yüksek paya sahip olduğu ülkelerde, ilaç harcamalarındaki herhangi bir artış toplam sağlık harcamalarında daha yüksek oranda artışa neden olabilir yılında, OECD ülkelerindeki ilaç harcamaları toplam sağlık harcamalarının % 19 unu oluşturmuş ve toplamda 700 milyar dolara ulaşmıştır ve 2012 yılları arasında yapılan harcamaların analizi, toplam sağlık harcamalarındaki artışın % 16 olduğunu ortaya koymaktadır. Bu artış oranı tedavi harcamaları için % 26, ilaç harcamaları için % 9,3 dür. Toplam sağlık harcamalarındaki artışın arkasındaki en önemli nedenlerin arasında çoğu zaman yeni ilaçların piyasaya girmesi olduğuna inanılsa da, ilaçlar sağlık bütçelerine olan etkilerini i) tedavi süresini kısaltarak, ii) tedavi etkililiğini artırarak ve iii) hastaneye başvuru sayısını ve/veya hastanede kalış süresini azaltma yoluyla hastane maliyetlerini azaltarak dengeleyebilirler. Bu sonuçlar hem hastaların sağlık durumlarını pozitif yönde etkileyip hem de ilaç harcamalarını azaltabilir (Law and Grepin, 2010). Örneğin, Duggan ve Evans (2008) tarafından HIV/AIDS tedavisinde kullanılan antiviral ilaçlar hakkında yapılan bir analizde, yeni ilaçların sadece sağlık harcamalarında kısa zamanda düşüşe neden olmakla kalmayıp aynı zamanda daha düşük ölüm oranları elde edilmesine yardımcı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Benzer şekilde, Civan ve Köksal (2010) tarafından yapılan, ilaç pazarındaki teknolojik gelişimin ilaç yaşı ile ölçüldüğü çalışmada, ilaç yaşındaki 1 yıllık azalmanın kişi başına düşen sağlık harcamalarında 45 $ lık düşüşe neden olduğu sonucuna varılmıştır. Lichtenberg (2009) tarafından yapılan ve 20 OECD ülkesinde yeni kardiyovasküler ilaçların hastaneye yatışlar üzerindeki etkisini irdeleyen bir araştırmada yılları arasında bu ülkelerdeki ilaçların ilk kullanım yılında artış olmaması durumunda kişi başına kardiyovasküler hastalıklar nedeniyle hastaneye yatışlarda yapılan kişi başına ilaç harcamalarının 2004 yılında

10 10 Prof. Dr. Frank Lichtenberg, Prof. Dr. Mehtap Tatar, Doç. Dr. Zafer Çalışkan %70 (89$) daha yüksek olacağı sonucuna ulaşılmıştır. Günümüzde sağlık ekonomisi literatüründe en çok tartışılan konulardan birinin; yeni teknolojiler nedeniyle sağlık harcamalarında meydana gelen artışın tüm sağlık sistemi ve ekonomide parasal açıdan değer yaratıp yaratmadığı olduğu belirtilmelidir. Bu konu, teknolojinin maliyeti ile hedeflenen sağlık sonuçlarının karşılaştırılmasını gerektirmektedir. Son on yılda yapılan birçok çalışma bu konu üzerinde yoğunlaşmıştır. Örneğin, Lichtenberg (2004), Crémieux, Meilleur ve Ouellette (2005), Frech ve Miller (2004) ve Shaw, Horrace ve Vogel (2005) ilaç harcamalarının ve yeni ilaçların doğuşta beklenen yaşam yılını yıllar içerisinde artırdığı sonucuna varmışlardır. Literatürde birçok çalışma, yeni ilaçların sağlık harcamalarını dengeleme etkisini ve yenilikçi ilaçların sağlık sonuçlarına olan katkılarını araştırmaya yönelmiştir. Bazı çalışmalarda bireysel hasta, vaka veya hastalık düzeyi verisi kullanılmış diğerlerinde ise toplulaştırılmış veriler kullanmıştır. Hasta veya hastalık baz alınarak yapılan çalışmalarda mikro düzeyde veri kullanılmıştır. Bu çalışmalarda yeni ve eski ilaçlarlar, belirli bir hasta veya hastalık grubu için; yaşam süresi ve kalitesi, ortalama hastanede kalış süresi ve benzer göstergeler açısından karşılaştırılmıştır. Bu tarz analizlerde her ne kadar yaş, cinsiyet ve diğer belirli özellikler gibi hasta bazlı verilere yer verilse de, genellikle bu veriler eğitim, gelir düzeyi ve diğer verileri kapsamamaktadır. Veriler yeni ilaçların çalışma süresindeki etkisini kapsamakta ancak tedavi sonrasında yaşam süresine olan etkilerini kapsamamaktadır. Ayrıca, sonuçları ulusal düzeyde genellemek pek mümkün olmamıştır. Görüldüğü üzere, her ne kadar bu analizler yeni ilaçların çeşitli göstergelere olan katkısını değerlendirmede çok değerli bilgiler sunsa da, birçok kısıtlara sahiptirler. Toplulaştırılmış veri kullanmanın en önemli üstünlüğü, gözlemlenmeyen tedavi seçimi etkileri riskini azaltmasıdır. Aynı zamanda da tedavinin genişleme etkisinin analizine de olanak sağlar. Lichtenberg bu alanda farklı veri setleri ve metodolojilere dayanan birçok çalışma gerçekleştirmiştir. Genel olarak, yeni ilaçların sadece daha iyi sonuçlar elde etmeyi sağlamakla kalmayıp aynı zamanda sağlık harcamalarını azalttığı sonucuna varmıştır. Lichtenberg, bu alanda çalışan diğer araştırmacılar gibi; Auster, Levenson ve Sarachek (1969) tarafından geliştirilen sağlık üretim fonksiyonu modelini (health production function model) kullanmıştır. Sağlık üretim fonksiyonu modeli aşağıdaki gibi gösterilebilir: H = f ( tıbbi teknoloji düzeyi, gelir, sağlık harcamaları, yaş, eğitim, ilaç harcamaları, hekime müracaat, hastanede kalış gün sayısı, sağlık sigortası, yaşam tarzı,. ) Sağlık veya sağlık çıktısı/sonucu düzeyi (denklemde H ile gösterilmiştir) pozitif veya negatif etkiye sahip birçok faktör tarafından etkilenmektedir. Sağlık üretim fonksiyonunda yer alan formülündeki bu faktörlerin kullanılacak modellemeler dahil edilmesi veya edilmemesi çalışmanın amacına bağlıdır. Daha önceden yapılan bu tarz çalışmaların birinde Lichtenberg (1996), reçetelenen ilaç sayısı ile hastanede kalınan gün sayısı ve hastane harcamaları arasındaki ilişkiyi analiz etmiştir. Çalışma, ABD de 1980 ile 1991 yılları arasını kapsamaktadır. Ayakta muayenelerde reçetelenen ilaçlar ve hastalara ait veriler Ulusal Ayakta Tıbbi Bakım Araştırmasından (National Ambulatory Medical Care Survey) elde edilmiştir. Birden fazla teşhisin bulunduğu durumlarda, her bir teşhis için reçetelenen ilaçlar nüfusa göre ağırlıklandırılmış ve bu nüfus için ağırlıklandırılmış ilaç sayısı

11 Türkiye de Yenilikçi İlaçların Yaşam Süresi, Hastaneye Yatış ve Sağlık Harcamaları Üzerine Etkileri, bulunmuştur. Bu formül kullanılarak toplam ilaç sayısı (i) belirli bir hastalık (j) ve belirli bir yıl (t) için hesaplanmıştır. Bu hesaplama, her bir ilacın bütün ilaçlar içerisindeki payının bulunması ile 1980 ve 1991 yıllarında belirli bir tanı için reçetelenen ilaç oranın karşılaştırılmasına olanak sağlamıştır. Bu çalışmada, 1980 ve 1991 yılları arasındaki ilaçların yenilikleri açısından temel farklılıklar NOVELTY indeks kullanılarak ölçülmüştür. Bu ölçümde, indeksin sıfıra eşit olması 1980 ve 1991 yıllarında belirli bir hastalığın tedavisinde kullanılan ilaçların aynı olduğunu ifade etmektedir. İndeksin bire eşit olması, 1980 ve 1991 yıllarında belirli bir hastalığın tedavisinde kullanılan ilaçların tamamen farklı olduklarını ifade etmektedir. Çalışma sonuçları, hem reçetelenen ilaç sayısındaki artışın hem de ilaçların statüsündeki değişikliğin pozitif bir etkiye sahip olduğunu ve hastanede kalınan gün sayısında azalma olduğunu göstermektedir. Ayrıca, modelde cerrahi operasyon sayısı da azalmıştır. İlaç harcamalarındaki % 10 luk artış hastane harcamalarında % 6,4 lük bir düşüşe neden olmuştur. Diğer bir çalışmada, Lichtenberg (2003) 1987 ve 1998 yılları arasında ABD de onaylanan yeni ilaçların HIV/AIDS mortalitesine etkisi üzerinde çalışmıştır. Bu çalışmada da, diğer çalışmalarda olduğu gibi, tek bir hastalığa ve sağlık üretim fonksiyonuna dayalı zaman serileri analizi kullanılmıştır. Çalışma süresince bağımlı değişken HIV/AIDS e bağlı ölümler iken, açıklayıcı değişken HIV/ AIDS tedavisinde kullanılan ilaç sayısı olmuştur. Diğer bir deyişle, mortalite FDA tarafından onaylanan kümülatif ilaç sayısı ile ters orantılı olarak gösterilmiştir. Çalışmada, yeni ilaç onaylarının HIV den kaynaklı ölümleri belirgin düzeyde azalttığı sonucuna ulaşılmıştır. Bu çalışma, yenilikçi ilaçların Türkiye deki etkisini inceleyen ilk çalışmadır. Son on yılda, kapsamlı bir reform sürecinden geçen Türkiye de sağlık sisteminin organizasyonu ve finansmanı önemli ölçüde değişmiştir. Politika belirleyiciler reformların başlangıç sürecinden itibaren ilaç harcamalarının sağlık harcamaları içindeki payı konusunda oluşan algı nedeniyle ilaç ve ilaç endüstrisine odaklanmıştır. Bazı analistler ve araştırmalar bu durumun altında yatan nedenleri araştırmaya çalışsa da (Kanavos, et al, 2005; Liu, et al, 2005), kamu sağlık otoritesi, ilaç piyasası üzerindeki kontrolünü artırmak amacıyla bir çok önlem uygulamaya koymuştur. Alınan bu önlemler yeni ürünlerin ruhsatlandırma, fiyatlandırma ve geri ödeme süreçleri de dahil olmak üzere ilaç pazarının tüm bileşen ve süreçlerini etkilemiştir. Bu kapsamda; geri ödenen ve geri ödenmeyen ilaçların fiyatlarının belirlenmesinde referans fiyatlama ve geri ödemede referans fiyatlama (external ve internal reference pricing) sistemi benimsenmiş, geri ödeme sürecinde farmakoekonomik analizlerden faydalanılmaya başlanmış, Sosyal Güvenlik Kurumu tarafından geri ödenen ilaçlar için zorunlu kamu kurum ıskontosu oranları belirlenmiş ve ilaçların ruhsat alma sürecinde üretim yerlerinin İyi Üretim Uygulamaları (GMP) kurallarına uygunluklarını belirlemek için Sağlık Bakanlığı tarafından GMP denetiminin yapılması zorunlu hale getirilmiştir. Tüm bu uygulamalar yeni ilaçların Türkiye pazarına girmesi sürecinde önemli etkiye neden olmuştur. Bu nedenle bu çalışmanın zamanlaması gündeme uygun olup, politika belirleyiciler ve ilaç endüstrisi arasındaki tartışmada yeni bir pencere açması beklenmektedir.

12 12 Prof. Dr. Frank Lichtenberg, Prof. Dr. Mehtap Tatar, Doç. Dr. Zafer Çalışkan 2. YÖNTEM Bu çalışmanın amacı; ilaç inovasyonunun Türkiye deki yaşam süresi, hastaneye yatışlar ve sağlık harcamaları üzerine etkisini yılları arasındaki dönem için ortaya koymaktır. İlaç inovasyonunun; yaşam süresi, sağlık harcaması ve hastaneye yatışlara olan etkisini incelemede kullanılan farkların farkı modelinde, uzun dönemli hastalık düzeyi verisi kullanılmıştır. Esas olarak çalışmada, yenilikçi ilaçların daha fazla olduğu hastalık gruplarında yaşam süresindeki artışın daha fazla olup olmadığına bakılmıştır. Analiz sırasında hasta düzeyinde veri yerine toplulaştırılmış veriler kullanılmıştır. Hasta düzeyinde veri yerine toplulaştırılmış veri kullanılmasının daha avantajlı olmasının sebebi; hasta düzeyinde verinin seçim etkisine daha fazla maruz kalması ve toplulaştırılmış verinin tanımlama hatası (specification error) oranının daha az olmasıdır. Hasta düzeyinde veri kullanıldığında, hastalığı en ağır düzeyde olan hasta en yeni (veya eski) ilacı alabilir, bu durum da tanımlama hatasına yol açabilir. Bu çalışmada hastalık düzeyinde kullanılan uzun dönemli veriler çeşitli veri kaynaklarından alınmıştır (Tablo 1). Yenilikçi ilaçların, Türkiye deki yaşam süresi, sağlık harcaması ve hastane kullanımı üzerindeki etkileri ile ilaç inovasyonunun ilave maliyet etkililik (kazanılan yaşam yılı başına maliyet) oranı, yılları arasındaki dönem için araştırılmıştır. Tablo 1. Veri Kaynakları Yaşa, yıla ve ölüm sebebine göre ölüm sayısı Yıllara göre ICD 10 bazında hastaneden taburcu olma sayıları ve günleri Tüm farmasötik ürünlere ait miktar (standart ünite sayısı), değer ($), EphMRA anatomik sınıflandırma ve etken madde bilgisi; etken maddelerin dünya lansman tarihleri İlaç endikasyonları (IND) WHO Mortalite Veritabanı Eurostat hlth_co_disch1 ve hlth_co_hosday tabloları Kıtalararası Pazarlama Hizmetleri Health MIDAS veritabanı Satılan standart ünite sayısı; satılan ünite sayısının, Kıtalararası Pazarlama Hizmetleri HEALTH tarafından ürün formunun en küçük birim dozu olarak tanımlanan standart ünite faktörüne bölünmesi ile belirlenmiştir. Örneğin, oral katı dozaj formları için, standart ünite faktörü 1 çay kaşığı (5 ml), ve diğer enjekte edilebilir dozaj formları için 1 ampül veya flakondur. İlacı kullanan hasta sayısı, ilacın reçetelenme sayısı veya ilacın günlük dozu gibi miktarı belirten diğer ölçüler mevcut değildir. Thériaque ( theriaque. org/); Fransa da mevcut ürünler hakkında sağlık profesyonellerine yönelik düzenleyici ve bibliyografik bilgi içeren resmi bir internet sitesidir. Maddi destek, Centre National Hospitalier d Information sur le Médicament tarafından sağlanmaktadır.

13 Türkiye de Yenilikçi İlaçların Yaşam Süresi, Hastaneye Yatış ve Sağlık Harcamaları Üzerine Etkileri, Literatürde, yaşam süresini ölçmek için genellikle doğuşta beklenen yaşam süresi kullanılmaktadır. Ancak bu gösterge, belirli bir dönemde hipotetik bir kohortun mortalite verilerini tanımlayan yaşam tablolarına dayanmaktadır. Diğer bir deyişle, rakamlar gerçek durumdan çok hipotetik bir durumu temsil etmektedir. Buna ilave olarak, doğuşta (veya daha ileriki yaşlarda) beklenen yaşam süresi hastalık düzeyinde ölçülmemektedir. Bu nedenle bu çalışmada, yaşam süresi ölçütü; belirli bir yılda belirli bir hastalık nedeniyle meydana gelen ölümlerdeki yaş dağılımına dayandırılmıştır. 1 Bu veriler, ölüm nedeni, yaş grubu, ülke ve yıla göre ölüm sayılarını sağlayan WHO Mortalite Veri tabanından faydalanılarak hesaplanabilmektedir. Bu veriler arasında en bilgilendirici olanı ortalama ölüm yaşıdır. İkinci ölçüt ise belirli bir yaşta (örneğin 75) meydana gelen ölümlerin oranıdır. İlaç inovasyonun ölçülmesi bir hastalığın tedavisinde kullanılan ilacın (ağırlıklı) ortalama ilk kullanım yılına dayanır. Örneğin, belirli bir hastalığa sahip kişi 2012 yılında 1990 yılında imal edilmiş ilaç ile ve aynı hastalığa sahip kişi aynı yılda 2005 yılında imal edilmiş bir ilaç ile tedavi edildiğinde, o hastalığın tedavisinde kullanılmış ilaçların ağırlıklı ortalama ilk kullanım yılı 2000 olarak hesaplanmaktadır. İlaçların sınıflandırılmasında WHO tarafından geliştirilen Anatomik Terapötik Kimyasal (ATC) sınıflandırma sistemi kullanılmaktadır. Sağlık ekonomisi ile ilgili literatürde yoğun olarak tartışıldığı üzere, yenilikçi ilaçlar yaşam süresinin uzamasını sağlayan tek tıbbi inovasyon çeşidi değildir. Diagnostik görüntülemedeki, cerrahi operasyonlardaki ve tıbbi cihazlardaki inovasyonlar gibi diğer tıbbi inovasyonlar da yaşam süresinin uzamasına katkıda bulunmaktadırlar. Ancak, ilaçlar tıbbi bakımın diğer unsurlarına göre daha yoğun olarak araştırma ve geliştirmeye dayalıdır. Buna ilave olarak, Lichtenberg (2013a, 2013b) ABD deki ilaç ve ilaç dışı tıbbi inovasyon oranlarının, hastalıklar arasında birbirleriyle ilişkili olmadığını gösteren kanıtlar ileri sürmüştür. Türkiye de ilaç dışı tıbbi inovasyonun hastalık düzeyinde uzun dönemli ölçümüne yönelik bir çalışma bulunmamaktadır. Yukarıda da tartışıldığı üzere, yeni ilaçların ve yeni teknolojilerin sağlık sistemine girişinin beklenen sonuçlarından biri de sağlık ve ilaç harcamalarındaki artıştır. Ancak, literatürde de ele alındığı üzere, yenilikçi ilaçlar sağlık sektörünün diğer bölümlerinde yapılan harcamaları da etkileyebilmekte ve bu etki genel sağlık harcamalarını azaltabilmektedir. Yeni ilaçlar; hastanede veya diğer sağlık kuruluşlarında harcanan zamanın ve pahalı sağlık hizmeti kullanımının azalmasını sağlayabilmektedirler. Bu çalışmada; yılları arasında, ilaç inovasyonun Türkiye deki ilave maliyet etkililik (yaşam yılı başına kazanılan maliyet) oranının hesaplanması da amaçlanmıştır. Bu oran, belirlenen dönem içerisinde Türkiye de ilaç inovasyonunun sağlık sonuçlarına katkısının sağlık ekonomisi bakış açısı ile değerlendirilmesini sağlamakta ve bu dönemde kullanılan yenilikçi ilaçların ekonomik değerini ortaya koymaktadır Mortalite verileri, 1999 ve 2008 yılları arasındaki dönemi kapsamaktadır. Mortalite modelindeki bağımlı değişkenler ortalama ölüm yaşı ve 75 yaş üstündeki kişilerde i hastalığından t yılındaki ölüm oranıdır. Çalışmadaki temel hipotez, bir hastalığı tedavi etmede kullanılan yeni ilaçların oranı arttığında, o hastalığa ait ortalama ölüm yaşının da arttığıdır. Hastane verileri ise 2007 ve 1 Lichtenberg (2012) ortalama ölüm yaşının ülkeler arası doğuşta beklenen yaşam süresi ile yüksek oranda ilişkili olduğunu göstermektedir.

14 14 Prof. Dr. Frank Lichtenberg, Prof. Dr. Mehtap Tatar, Doç. Dr. Zafer Çalışkan 2010 yılları arasını kapsamaktadır. Bu modeldeki bağımlı değişkenler taburcu sayısı ve hastanede yatılan gün sayısıdır. Yukarıda da bahsedildiği üzere ilaç inovasyonu, tüketilen ilaçların ortalama ilk kullanım yılındaki değişiklik hesaplanarak bulunmaktadır. İlacın ilk kullanım yılı, o ilacın ilk kez kullanıldığı veya bulunduğu yıl olarak tanımlanır. İlacın dünya lansman yılı o maddenin kullanım yılıdır. Bu modelde ilaç inovasyonunun ölçütü olarak, önceden lanse edilen molekül sayısı yüzdesindeki değişiklik alınmıştır. Diğer benzer çalışmalarda kullanılan farklar içinde fark (difference-in-differences) modeli kullanılmıştır. Bu metodoloji, yenilikçi ilaçların daha fazla olduğu hastalıklarda ortalama ölüm yaşında daha çok ve hastaneye yatışta daha az artış olup olmadığının araştırılmasında yardımcı olmuştur. İlaç inovasyonun öngörülen etkileri, ortalama ölüm yaşı ve hastaneye yatışlardaki ortalama artış oranlarına bağlı değildir. Tablo 2. Ölüm yaşı analizinde kullanılan hastalık sınıflandırması (ICD8) CD 8 Bölüm Kodu ICD Bölümü EphMRA/PBIRG ANATOMİK SINIFLAMA Bulaşıcı ve paraziter hastalık Neoplazmlar , Endokrin, beslenme ile ilgili ve metabolik hastalıklar + sindirim sistemi hastalıkları J GENEL BULAŞICI OLMAYAN SİSTEMİK; P PARAZİTOLOJİ L ANTİNEOPLASTİK VE İMMUNOLOJİK AJANLAR H SİSTEMİK HORMONAL PREPARATLAR, SEKS HORMONLARI VE İNSÜLİN DIŞINDAKİ; A SİNDİRİM KANALI VE METABOLİZMA Kan ve kan yapan organ hastalıkları B KAN VE KAN YAPAN ORGANLAR , Ruh hastalıkları + sinir ve duyu organları hastalıkları N MERKEZİ SİNİR SİSTEMİ; S DUYU ORGANLARI Dolaşım sistemi hastalıkları C KARDİYOVASKÜLER SİSTEM Solunum sistemi hastalıkları R SOLUNUM SİSTEMİ Genitoüriner sistem hastalıkları G GENİTOÜRİNER SİSTEM VE SEX HOR- MONLARI Deri ve deri altı dokusu hastalıkları D DERMATOLOJİKLER Kas iskelet sistemi ve bağ dokusu hastalıkları M KAS İSKELET SİSTEMİ

15 Türkiye de Yenilikçi İlaçların Yaşam Süresi, Hastaneye Yatış ve Sağlık Harcamaları Üzerine Etkileri, BULGULAR Bu bölümde, analiz için geliştirilen modellere dayanan çalışma sonuçları ele alınacaktır. Çalışmaya ait özet istatistik bilgiler Tablo 3 de verilmiştir. Tablo 3. Özet İstatistikler Yıl Ölüm sayısı Ortalama ölüm yaşı 75 yaşından büyük ölümlerin oranı Ortalama lansman yılı-lansman yılı belirli olmayanlar için tahmini değerler kullanılmamıştır Ortalama lansman yılı-lansman yılı belirli olmayanlar için 1900 olarak kabul edilmiştir Ortalama lansman yılı-lansman yılı belli olmayanlar için 1920 olarak kabul edilmiştir ,0 % ,8 1958,8 1961, ,1 % ,1 1960,4 1962, ,0 % ,3 1962,8 1964, ,1 % ,5 1962,6 1964, ,1 % ,9 1963,6 1965, ,2 % ,5 1965,3 1967, ,1 % ,4 1966,5 1968, ,7 % ,4 1967,3 1969, ,1 % ,5 1968,6 1970, değişimi 4,1 % 14 9,7 9,8 9,2 Not: 2-6 kolonlarındaki rakamlar hastalık düzeyi verisinin ağırlıklı ortalaması ile ağırlıklı ölüm sayısıdır de WHO mortalite veritabanında kullanılan ölüm yaşı sınıflaması ve yıllarında kullanılan yaş sınıflamasından farklı olduğu için 2003 yılı verileri eksiktir.

16 16 Prof. Dr. Frank Lichtenberg, Prof. Dr. Mehtap Tatar, Doç. Dr. Zafer Çalışkan Türkiye deki yaşam süresi ve ilaç inovasyonuna ait özet istatistikler Tablo 3 de gösterilmiştir yılları arasındaki ortalama yıllık ölüm sayısı yaklaşık olarak dir. Ortalama ölüm yaşı 63,0 dan 67,1 e yükselerek 4,1 yıl artmıştır ve 75 yaşından sonraki ölümlerin oranı % 28 den % 42 ye yükselmiştir Sonuçlar Mortalite Modelleri Ortalama ölüm yaşı modeli Türkiye de yenilikçi ilaçların yaşam süresine etkisini araştırmak için kullanılan modeller aşağıda sunulmaktadır. AGE_DEATH it = β RX_VINTAGE it + α i + δ t + ε it (1) Bu denklemdeki; AGE_DEATH it = i hastalığından t yılındaki ortalama ölüm yaşı (t = , ); 10 hastalık (ICD8 bölümleri) RX_VINTAGE it = ( p Qp it WORLD_YEAR p ) / ( p Q pit ), i hastalığını t yılında tedavi etmede kullanılan ilaçların ortalama ilk kullanım yılını Q pit = i hastalığını t yılında tedavi etmede kullanılan p ürünün miktarı ( standart ünite sayısı) WORLD_YEAR p = p ilacında bulunan etken maddenin ortalama lansman yılı α i = i hastalığı için sabit etkiyi δ t = t yılı için sabit etkiyi göstermektedir. Bu içsel teknolojik değişim modelinde, Romer (1990), ekonomi çıktılarının daha önceden geliştirilmiş fikirler stokuna ve aynı zamanda ekonominin iş gücü ve sermayesine dayandığı toplu üretim fonksiyonu hipotezini kurmuştur. Denklem (1), ölüm yaşının sağlık çıktı ya da sonuçlarının göstergesi ve onaylanan ilaç sayısının fikirler stokuna eşdeğer olduğu bir sağlık üretim fonksiyonu olarak kabul edilebilir. Sağlık üretim fonksiyonunda ölüm yaşı, sağlık üretiminin veya çıktısının göstergesidir ve onaylanan kümülatif ilaç sayısı, fikir stokuna benzerdir. Modelde bulunan sabit hastalık ve yıl etkisi nedeniyle denklem (1) farkların farkı modeli olarak tanımlanmaktadır. Bağımlı değişken ortalama ölüm yaşı olduğunda pozitif ve anlamlı bir ß değeri, ilaçların ilk kullanım yılının ortalamanın üzerinde olduğu hastalıklarda ortalama ölüm yaşının da ortalamanın üzerinde arttığı anlamına gelmektedir. 2 2 Hastalığa bağlı ilaç inovasyonu ile o hastalığa bağlı gerçekleşen ölümlerin yaş sınıflaması arasındaki ilişkinin analizinde olası bir risk bulunmaktadır. Bir hastalığın tedavisi için piyasaya giren yeni bir ilacın o hastalıktan ölen kişi sayısını azalttığı varsayıldığında, yeni ilacı kullanmayan ve o hastalıktan ölen bir kişi başka bir hastalık sebebiyle de ölmüş olabilir. Çalışmadaki hesaplamalarda hastalıklar arası yayılma etkisi dikkate alınmamıştır.

17 Türkiye de Yenilikçi İlaçların Yaşam Süresi, Hastaneye Yatış ve Sağlık Harcamaları Üzerine Etkileri, Modelde, ağırlıklandırılmış en küçük kareler ve ağırlıklandırılmış N_DEATHSit kullanılarak hesaplamalar yapılmıştır. Sağlık sorunları hastalıklara göre sınıflandırılmıştır. Bazı etken maddelerin, dünyada lansman tarihleri bilgilerine ulaşılamamıştır. Ancak, dünya lansman tarihi bilgisi olmayan bu etken maddeler genellikle çok eski moleküllerdir. Dünya lansman tarihleri eksik olan standart birimlerin oranı 1999 yılında % 32 iken 2010 yılında % 20 ye düşmüştür. Bu çalışmada, dünya lansman tarihleri eksik olan moleküller ile ilgili sorunları ortadan kaldırmak için RX_VINTAGE üç alternatif değer ile hesaplanmıştır. Bunlar;»» RX_VINTAGE1: dünya lansman tarihi olmayan ürünlerin dahil edilmemesi»» RX_VINTAGE2: dünya lansman tarihi olmayan ürünler için dünya lansman tarihinin 1900 olarak kabul edilmesi»» RX_VINTAGE3: dünya lansman tarihi olmayan ürünler için dünya lansman tarihinin 1920 olarak kabul edilmesidir Yaşam süresi (ortalama ölüm yaşı) modelinden elde edilen parametrelere ait hesaplamalar Tablo 4 de gösterilmiştir. Tablo 4. Ortalama ölüm yaşı modeli tahmin sonuçları Model Bağımsız değişken RX_VINTAGE1: dünya lansman tarihi olmayan ürünlerin dahil edilmemesi RX_VINTAGE2: dünya lansman tarihi olmayan ürünler için dünya lansman tarihinin 1900 olarak kabul edilmesi RX_VINTAGE3: dünya lansman tarihi olmayan ürünler için dünya lansman tarihinin 1920 olarak kabul edilmesi Hesaplama (ß) Ampirik standart hata hesaplamaları Z Pr > Z ΔY ΔX ßΔX (ßΔX)/ ΔY 0,2711 0,2754 0,98 0,325 4,07 9,74 2,64 % 65 0,3006 0,1054 2,85 0,0043 4,07 9,84 2,96 % 73 0,4096 0,1582 2,59 0,0096 4,07 9,23 3,78 % 93 RX_VINTAGE1 in katsayısı Model 1 de anlamlı değildir. Ancak, RX_VINTAGE2 ve RX_VINTAGE3 ün katsayıları Model 2 ve 3 de pozitiftir ve yüksek derecede anlamlıdır. Bu hesaplamaların çoğu (%

18 18 Prof. Dr. Frank Lichtenberg, Prof. Dr. Mehtap Tatar, Doç. Dr. Zafer Çalışkan 73-% 93) ortalama ölüm yaşındaki 4,1 yıllık artışın ilaç inovasyonuna bağlı olduğunu göstermektedir. Model 1 deki yılları arasında ortalama ölüm yaşındaki gerçek artış ile ilaç ilk kullanım yılında herhangi bir artış olmaması durumundaki artışı karşılaştırmak için birinci denklemden elde edilen hesaplamalar kullanılmıştır. Şekil 1 de gösterildiği gibi, bu dönemde, ortalama ölüm yaşı 63,6 dan 66,6 a yükselerek yaklaşık olarak 3 yıl artmıştır. Hesaplamalar ilaç ilk kullanım yılında herhangi bir artışın olmadığı durumda, ortalama ölüm yaşının sadece 0,6 yıl artmış olacağını göstermiştir. Şekil 1 Ortalama ölüm yaşındaki gerçekleşen artış ile inovasyonun olmadığı durumun karşılaştırılması Gerçek İlaç inovasyonunun olmaması durumunda (sabit RX_YEAR2) 66, ,0 63, yaş ve üzeri ölümlerin yüzdesi modeli İkinci modelde, bağımlı değişken 75 yaşından sonra meydana gelen ölümlerin oranıdır. Model formülü: %AGE_GE_75 it = β RX_VINTAGE it + α i + δ t + ε it (2) biçimindedir. Bu denklemdeki; %AGE_GE_75 it = i hastalığından t yılında meydana gelen ölüm payı (yaş 75) (t = , ); 10 hastalık (ICD8 bölümleri) göstermektedir. Türkiye deki mortalite verisi yaş gruplarına göre sınıflandırıldığından AGE_DEATH (ortalama ölüm yaşı) hesaplamasında hata oluşmuştur. Bu nedenle örneğin, yaş arasında meydana gelen

19 Türkiye de Yenilikçi İlaçların Yaşam Süresi, Hastaneye Yatış ve Sağlık Harcamaları Üzerine Etkileri, ölümlerde ölümün 70 yaşında olduğu varsayılmıştır. %AGE_GE_75, yani 75 e eşit veya daha büyük olan yaştaki % ölümde ilke olarak hata olmamıştır. Ancak AGE_DEATH modeli hesaplamaları %AGE_GE_75 modeline göre daha kolay yorumlanmıştır. Tablo 5 bu modele ait hesaplamaları göstermektedir. Tablo yaş ve üzeri ölüm modeli tahmin sonuçları Model Bağımsız değişken RX_VINTA- GE1: dünya lansman tarihi olmayan ürünlerin dahil edilmemesi RX_VINTA- GE2: dünya lansman tarihi olmayan ürünler için dünya lansman tarihinin 1900 olarak kabul edilmesi RX_VINTA- GE3: dünya lansman tarihi olmayan ürünler için dünya lansman tarihinin 1920 olarak kabul edilmesi Tahmin (ß) Standart Hata Z Pr > Z ΔY ΔX ßΔX (ßΔX)/ ΔY 0,0062 0,0026 2,37 0,0177 0,14 9,74 0,06 % 42 0,0038 0,0014 2,71 0,0068 0,14 9,84 0,04 % 26 0,0055 0,0024 2,35 0,019 0,14 9,23 0,05 % 36 Hesaplamalardan da görüldüğü üzere, ilk kullanım yılı katsayıları pozitif olup üç modelde de anlamlıdır. Bu hesaplamalar 75 ve üzeri yaştaki ölüm yüzdesindeki 0,14 artışın % sinin ilaç inovasyonuna bağlı olduğunu göstermektedir Hastaneye Yatış Modeli Hastaneden taburcu olma modeli Bu bölümde, hastaneden taburcu olma sayıları ve ilaç inovasyonu arasındaki ilişkiyi inceleyen model tartışılacaktır: ln(hosp_discharges it ) = β k ln(cum_mol i,t-k ) + α i + δ t + ε it (3)

20 20 Prof. Dr. Frank Lichtenberg, Prof. Dr. Mehtap Tatar, Doç. Dr. Zafer Çalışkan Bu denklemdeki; HOSP_DISCHARGES it = i hastalığı için t yılında hastaneden taburcu olma sayısını (t = 2007,, 2010); CUM_MOL i,t-k = m IND mi APP m,t-k = t-k yılının sonunda i hastalığını tedavi etmede ticari olarak kullanılan molekül (ilaç) sayısını IND mi =1 eğer m molekülü i hastalığını tedavi etmek için kullanılıyorsa (bu hastalık için endikeyse) = 0 eğer m molekülü i hastalığını tedavi etmek için kullanılmıyorsa (bu hastalık için endike değilse) APP m,t-k =1 m molekülü Türkiye de t-k yılı sonunda ticari kullanımda ise = 0 m molekülü Türkiye de t-k yılı sonunda ticari kullanımda değilse α i = a i hastalığı için sabit etkiyi δ t = a t yılı için sabit etkiyi göstermektedir. Denklem (3) kullanılarak elde edilen β k nın ağırlıklandırılmış en küçük kareler hesaplamaları Tablo 6 da sunulmaktadır. Tablo 6. Hastaneden taburcu olma modeli hesaplamaları Parametre Tahmin Ampirik Standart Tahmin Hatası % 95 Alt Güven Aralığı Limit % 95 Üst Güven Aralığı Z Pr > Z lcum_mol0-0,219 0,381-0,966 0,528-0,58 0,5653 lcum_mol1-0,267 0,347-0,948 0,413-0,77 0,4416 lcum_mol2-0,333 0,234-0,791 0,125-1,43 0,1537 lcum_mol3-0,374 0,187-0,741-0,006-1,99 0,0462 lcum_mol4-0,325 0,159-0,637-0,013-2,04 0,0415 lcum_mol5-0,201 0,154-0,504 0,101-1,30 0,1926 lcum_mol6-0,018 0,158-0,326 0,291-0,11 0,9113 Limit