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Patientengewichtete Endpunkte: Conjoint Analyse (CA) versus Analytic Hierarchy Process (AHP)

24.01.2013 16:19
Die so genannte Multikriterielle Entscheidungsanalyse (MKEA) kann zur Unterstützung komplexer Technologiebewertungen eingesetzt werden. Ihren Ursprung haben multikriterielle entscheidungsanalytische Verfahren in der Entscheidungstheorie bzw. Operations Research und werden dort eingesetzt, um Entscheidungen unter Unsicherheit zu treffen. Sie unterstützen Entscheidungsträger bei der Bewertung einer endlichen Anzahl alternativer Gesundheitsinterventionen unter Verwendung einer endlichen Anzahl von Leistungskriterien. Zu den am meisten verbreiteten multikriteriellen Entscheidungsanalyseinstrumenten gehört neben der Conjoint-Analyse, dem Elimination and Choice translating Reality-Verfahren (ELECTRE) und der Multiattributiven Nutzwerttheorie (MAUT) (Lootsma/Schujit 1997) der Analytic Hierarchy Process (AHP).

Abstract
Beide Verfahren, Conjoint Analyse (CA) und Analytic Hierarchy Process (AHP), werden zur Erhebung von Patientenpräferenzen (hier Priorisierung und Gewichtung von Endpunkten) eingesetzt. Über ihre theoretische Verortung hinaus (ökonomische Nutzentheorie versus deskriptive Theorie) unterscheiden sie sich hinsichtlich des zugrundegelegten Modells (additives Teilwertmodell versus gewichtetes additives Nutzenmodell), methodischen Ansatzes (de-kompositionell versus kompositionell), Bewertungsprozesses (holistisch versus Paarvergleiche), methodischer Schwächen (kognitive Überforderung versus unrealen Entscheidungssituationen) und des Ressourcenaufwands (umfangreich versus gering) nicht unerheblich. CA kann bezogen auf a priori Annahmen zu widersprüchlichen Ergebnissen führen, AHP leidet unter dem so genannten Rank Reversal.  Sie generieren allerdings in vergleichenden Studien durchaus ähnliche Ergebnisse und besitzen je nach Fragestellung ihre Vor- und Nachteile.

Patient-weighted endpoints: Conjoint Analysis vs. Analytic Hierarchy Process
Both techniques, Conjoint Analysis (CA) and Analytic Hierarchy Process (AHP), are used to elicit patient preferences (in this case to prioritize and weight endpoints). Beyond their theoretical basis (economical utility theory versus descriptive theory) they differ significantly concerning the underpinned model (additive partial utility model versus versus weighted additive utility model), the methodological approach (decompositional versus compositional), the assessment process (holistic versus pair-wise comparisons), methodological weaknesses (excessive demand of cognition versus unreal decision scenarios) and the resource use (extensive versus low). CA may lead in relation to a priori assumptions to conflicting results. The AHP’s drawback is a possible rank reversal. Both techniques are generating in comparing studies quite similar results and show depending on the research question they are used pros and cons respectively.

Keywords
surrogates, surrogate endpoints, patient-centered outcomes, benefit, shared decision making, personalized medicine, patient rights, prevention

Dr. rer. biol. hum. Ch.-Markos Dintsios, MPH

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Zitationshinweis (Zitationshinweis:Dintsios, C.: Patientengewichtete Endpunkte: Conjoint Analyse (CA) versus Analytic  Hierarchy Process (AHP)“. In: KongressSpecial 01/13/Monitor Versorgungsforschung" (MVF), S. 16 ff.)

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Ausgabe 01 / 2013

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