Hoe kom je tot verstandige keuzes rond toelating en vergoeding van nieuwe geneesmiddelen? Zeker als je moet meewegen dat die vaak zeer kostbaar zijn? De hoop is erop gevestigd dat de wetenschap zekerheid biedt. Maar hoe ‘zeker’ zijn de uitkomsten van onderzoek? Kun je voor beleidsbeslissingen onzekerheden en risico’s goed afwegen, ook zonder ‘100% bewijs’? Het raamwerk ‘Omgaan met onzekerheid’ helpt daarbij.

prof. dr. Manuela Joore, bijzonder hoogleraar Health Technology Assessment and Decision Making aan Maastricht University
Prof. dr. Manuela Joore, bijzonder hoogleraar Health Technology Assessment and Decision Making aan Maastricht University

Met welke ‘onzekerheid’ hebben beslissers te maken?

Manuela Joore: ‘Beslissers gebruiken wetenschappelijk onderzoek voor hun besluiten. Maar onderzoek vertelt vaak dat we veel niet zeker weten. Beleidsmakers willen die onzekerheid kunnen managen, zodat risico’s aanvaardbaar zijn, zowel voor patiënt als maatschappij. Met statistische onzekerheden in de data is nog wel te dealen. Daar kun je analyses op loslaten. Lastiger zijn de ‘niet-statistische onzekerheden’, die niet gemeten of moeilijk te kwantificeren zijn. Hoe laat je nu zien welke impact dergelijke onzekerheden kunnen hebben? Dat is bijvoorbeeld ingewikkeld als het gaat om langetermijneffecten van interventies. Daarvoor ontbreekt vaak simpelweg het bewijs en dan probeer je te extrapoleren op basis van aannames. Als wetenschapper moet je goed uitleggen dat je daarmee geen zekerheid biedt, en laten zien wat de risico’s zijn.’
Saskia Knies: ‘Onzekerheidsinformatie wordt in kosteneffectiviteitsanalyses vaak beperkt weergegeven. Om de mogelijke gevolgen van je besluiten goed in te schatten – voor de gezondheid of voor een doelmatige inzet van middelen – is het juist nodig die verschillende soorten onzekerheid in kaart te brengen. Het raamwerk kan daarbij helpen.’

Hoe ziet het raamwerk eruit?

MJ: ‘Het bestaat uit drie onderdelen (zie kader, red.). Je begint door met TRUST alle onzekerheden systematisch te identificeren. De bron van onzekerheid is heel belangrijk, want de oplossing hangt daar mede vanaf. Als er onvoldoende transparantie is, kun je een wetenschapper vragen het nog eens goed uit te leggen. Maar als data volledig ontbreken, moet je die misschien met nader onderzoek alsnog verzamelen. TRUST leidt tot een tabel, die enorm omvangrijk kan zijn. Met ART maak je een veel kleinere tabel, met daarin de essentie van alle onzekerheid en risico-informatie. ARCH gebruik je ten slotte om risico’s te beoordelen en te koppelen aan je beleid. Zijn de mogelijke consequenties van een beslissing bijvoorbeeld te groot, dan kun je weloverwogen besluiten tot een voorlopige toelating. En daarbij aangeven wat je nog verder moet uitzoeken voor een definitieve.’
SK: ‘Het is in de praktijk overigens nog wel ingewikkelder dan het lijkt. Maar deze systematiek helpt absoluut. In principe heb je drie smaken: nee, ja, of nee tenzij. Het raamwerk maakt het nog duidelijker: het is nu eenmaal een gegeven dat er veel meer onzeker is dan we misschien zouden willen.’


Het raamwerk ‘Omgaan met onzekerheid’ omvat drie onderdelen:

  1. TRansparent Uncertainty ASsessmenT (TRUST): een scoreformulier om onzekerheden systematisch te identificeren, te integreren in de evaluatie en te rapporteren.
  2. Assessment of Risk Table (ART): een tabel waarin alle kwantitatieve en kwalitatieve informatie over onzekerheden en risico’s in de evaluatie wordt samengebracht.
  3. Appraisal of Risk Chart (ARCH): een figuur om het risico van een beleidsbeslissing op basis van de evaluatie te beoordelen en te koppelen aan beleidsinstrumenten.

Met deze hulpmiddelen zijn besluitvormers beter in staat zijn om weloverwogen met risico’s om te gaan.
 

Foto: dr. Saskia Knies, senior-adviseur kosteneffectiviteit en personalised medicine bij Zorginstituut Nederland

Wat was de meerwaarde van jullie samenwerking?

MJ: ‘Die was echt onmisbaar. Een instrument als dit kun je niet achter je bureau ontwerpen. De farmaco-economische adviseurs van het Zorginstituut – die de rapporten voorbereiden – hebben intensief meegewerkt. Alleen zo weet je of ze ook echt wat kunnen met het instrument.’

Werpt het raamwerk al vruchten af?

MJ: ‘Zeker met alle onzekerheden in de huidige corona-crisis, is er veel belangstelling voor het thema. Maar het vergt nog wel een cultuurverandering om te willen accepteren dat wetenschappelijke kennis onzekerheden bevat. Die gaan niet weg als je je ogen ervoor sluit. En sommige risico’s zijn gewoon vooralsnog onoplosbaar. Die moet je dan goed managen, bijvoorbeeld door monitoring in de praktijk.’
SK: ‘Je ziet al dat er kritischer wordt gekeken naar het extrapoleren van de langetermijneffecten op basis van aannames. De keuze valt dan eerder op een voorlopige toelating, met inderdaad een goede praktijkmonitoring. Het helpt ook goed voor betere beslissingen in dossiers waarin per definitie veel onzekerheid is, zoals bij weesgeneesmiddelen.’’

Wat zijn de consequenties voor de onderzoeksprogrammering?

MJ: ‘Met dit raamwerk komen kennislacunes naar voren die veel consequenties kunnen hebben. Ik zou het goed vinden als financiers als ZonMw daar meer gebruik van zouden maken, door aansluitend onderzoek te programmeren dat die lacunes vult en zo de geïdentificeerde onzekerheden helpt oplossen. Als je op die manier prioriteert, draag je nog meer bij aan potentiële gezondheidswinst.’

Beide ZonMw-projecten werden geleid prof. dr. Manuela Joore, bijzonder hoogleraar Health Technology Assessment and Decision Making aan Maastricht University. Zij werkte onder meer samen met dr. Saskia Knies, senior-adviseur kosteneffectiviteit en personalised medicine bij Zorginstituut Nederland.

Naar boven
Direct naar: InhoudDirect naar: Onderkant website