など)が増大する可能性がある。このような非関連医療費は原則として費用に含めないこととして
いる。

･ 費用効果分析
医療技術の経済評価は下記の 4 パターンに分類されることが多い。(a) アウトカムを同等とお
いて費用のみを検討する｢費用最小化分析 (Cost-minimization analysis: CMA)｣、(b)
QALY 以外の種々のアウトカム指標(生存年、イベント回避など)を用いる「費用効果分析
(Cost-effectiveness analysis: CEA)」、(c) QALY を用いる「費用効用分析 (Cost-utility
analysis: CUA)」、(d) アウトカムを金銭化して評価する｢費用便益分析 (Cost-benefit
analysis: CBA)｣。
しかし、CMA、CEA、CUA は費用とアウトカムを別々に推計するという点では、同種の分析で
あるとも考えられるので、本ガイドラインではこれらの手法をまとめて費用効果分析と呼んでいる。

･ 不確実性
費用効果分析を行う上では、様々な分析の不確実性(uncertainty)がともなう。
異質性(heterogeneity)は、広義の不確実性の一種であり、比較対照技術や診療パターン、
対象患者等が一意に定まらない状況を指す。これは、次に説明する狭義の不確実性とは異なり、
統計学や医療経済学上の技術的な問題ではなく、現実が多様であることに起因する。このような
異質性が存在する場合は、複数のシナリオ設定に基づいた感度分析を行うことを推奨している。
狭義の不確実性は、大きく(a)モデルの不確実性と(b)パラメータの不確実性に分けることがで
きる。前者のモデルの不確実性は、さらに(a)-1 方法論上の不確実性や(a)-2 モデルの構造・仮
定等に起因するものがある。
(a)-1 方法論上の不確実性は、割引率や生産性損失の推計方法、QOL 値の測定方法等が
理論的には一意に定められないために生じる。これらを避けるためには、標準的な共通の手法に
従って分析を行うことが重要であるが、割引率など結果に大きな影響を与える場合には、一次元
感度分析によってその不確実性の大きさを評価する。
(a)-2 モデルの構造・仮定に起因する不確実性は、健康状態や治療プロセスのモデル化法、
モデルに組み込むパラメータの選択、観察期間を超えて長期的な予後を予測するための仮定等
によって生じる。感度分析等によって評価する。
(b)パラメータの不確実性は、パラメータの推定値が持つ不確実性によって生じる。例えば、あ
る臨床試験の中で 100 人中 10 人にイベントが起こったとしても、真のイベント発生率(母イベン
ト発生率)は 10/100=0.1 ではないかもしれない。このような統計的推測に起因する不確実性
に対処するには、通常の感度分析に加えて PSA を行うことも有用である。
･ マッピング
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