藥品臨床綜合評價是促進藥品回歸臨床價值的基礎性工作，已成為近年來臨床藥學研究工作重點之一。現有研究重點關注臨床綜合評價指標體系構建及量化指標價值，對指標評分后的價值整合方法研究較少，決策方法過于單一，可能出現將次優方案評選為最優方案的情形。因此，本研究從背景、原理、適用情形等方面對多種綜合價值整合方法進行歸納、總結，以期為我國臨床綜合評價提供方法學參考。
引用本文： 劉葉倩, 趙艷蛟, 陳永法. 藥品臨床綜合評價價值整合多種方法對比分析. 中國循證醫學雜志, 2024, 24(12): 1471-1475. doi: 10.7507/1672-2531.202403115 復制
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目前，我國藥品臨床綜合評價已在罕見病藥品[1]、抗癌藥[2]、降脂藥[3]、心血管慢病藥[4]、中成藥[5]、兒童藥[6,7]等領域通過引用科學方法形成評價模型雛形、專家共識或指南，如使用多準則決策分析和層次分析法進行指標體系構建；使用直接評分法進行指標賦值；使用層次分析法、離散選擇實驗等進行權重賦值。但關于最終環節的價值整合分析方法研究較少。
現有研究對多維度評價得分整合時均采用簡單加權算術法（simple weighted arithmetic，SWA）[8-10]，雖然SWA法簡單、易懂、易操作，但不可忽略的是SWA法無法消除或減少評價中主觀因素對結果的影響。同時，在藥品多維度價值整合過程中，評價對象的低價值維度得分會受到高價值維度得分的影響而被拉升，出現次優方案成為優選結果的情況[11]。例如，在進行多方案排序時，藥品某一指標得分為0分，但是綜合排名第二[12]；在單個藥品價值評估時，臨床安全性、有效性、經濟性極低，但綜合評價結果表明藥品臨床價值好[13-16]。然而，根據現有臨床綜合評價體系權重賦值結果發現，研究者一致認為安全、有效、經濟性在藥品評價中更加重要[17-20]。因此，在某些情況下，SWA法可能無法準確遴選出以藥品臨床價值為導向的優選方案。
此外，隨著我國藥品集中帶量采購工作向常態化、制度化方向推進，臨床綜合評價也逐漸成為指導集采藥品合理配備和使用的重要工具。與以往藥品臨床綜合評價不同的是，集采藥品在根據6個維度評分得出綜合價值后，需要將藥品劃分為強推薦、中推薦、弱推薦3個等級，為集采采購量調整、醫療機構藥品配備、采購目錄制定提供參考。然而，現有研究在等級劃分過程均根據專家主觀判斷，缺少科學方法作為支撐，將會導致不同研究等級劃分標準不同[21]。
為解決上述研究中存在的問題，本研究對醫藥領域決策常用的秩和比法（rank-sum ratio，RSR）、優劣解距離法（technique for order preference by similarity to an ideal solution，TOPSIS）、改進消去與選擇轉換法（elimination et choice translating reality，ELECTRE）進行梳理對比，并探討其相對SWA法存在的優缺點。
1 方法對比
1.1 RSR法
1.1.1 方法原理
傳統數理統計用參數描述患者患病率、好轉率、惡化率、死亡率等情況時，要求樣本總體呈現正態分布，若總體不滿足正態分布，則需要足夠多的樣本量，然而臨床樣本量往往不能滿足要求。近代非參數統計雖然不受樣本分布限制，但是分辨率不高。為解決上述問題，我國預防醫學科學院田鳳調教授于1988年提出RSR法，融合了古典參數統計的數理優勢和非參數統計的簡易操作[22]，用于解決各種醫學領域評估問題。RSR法是將由n個評價對象，m個評價指標構成的矩陣，根據指標評分進行編秩，然后通過秩轉換，得到無量綱統計值的RSR值，依據RSR值進行方案排序、分檔[23]，本質上是根據評價對象各評價指標的排序編號進行的再次排序。編秩是RSR法的關鍵步驟，分為整次RSR法和非整次RSR法。大多數研究采用整次RSR法，將N個指標評價結果從小到大排序，用1～N整數依次進行編秩，當同一指標數據相同時編平均秩[24]，但這種方法會損失原指標的定量信息。非整次RSR法則將所編秩次與原指標之間構建線性對應關系，一定程度上可以保留原指標信息，提高結果準確性[25]。
1.1.2 方法應用
相比于SAW法，RSR法的編秩過程可以減少評價指標中極值對結果的影響，經過編秩，相鄰兩個評價對象指標得分最大不超過1。此外，在排序之后還能通過各評價對象概率單位對多方案進行分檔，適用于原始數據形式不統一、需要進行等級劃分的研究，因此RSR法在醫療服務質量評估[26,27]、衛生資源配置合理性評估[28-31]等領域廣泛應用。黃延彪等[32]從能力、效率、質量維度對院內醫師住院醫療服務進行綜合評價，結果顯示：采用SWA法排序的結果會出現方案綜合排名靠前，但某一指標評分極低的現象；RSR法排序的結果則顯示評價對象各評價指標單排序基本一致，排名在前的評價對象各評價指標得分均較高。有研究在進行醫院手術科室風險分級時采用RSR法分檔，可以按照實際需求確定所需要的分檔級別數，根據最佳分檔原則確定不同級別分級標準[33]，相比于主觀劃分等級標準，更加科學、合理。
1.2 TOPSIS法
1.2.1 方法原理
1981年Hwang和Yoon首次提出TOPSIS法，是為解決決策者多準則決策而提出的一種接近于線性加權平均方法的排序法，最初用于個人生活選擇、企業進行商業策略制定、公共資源配置、制定最優出行方案等需要進行多準則決策情形[34]。TOPSIS法首先需要對評價結果進行標化，得到由
構成的矩陣，消除量綱影響，然后通過求解評價對象每一評價指標與理想解的接近程度，對其進行優先級排序。原理是當所選方案評價指標與理想解
的距離最短，并與負理想解
的距離最遠時，最接近最優解。此外，在評價過程中，還考慮到指標權重
對結果的影響。該方法關鍵步驟是根據
和
求解相對值，因此，數據的單位和數量級不會對結果產生影響[35]。
1.2.2 方法應用
相比于SWA法、RSR法，TOPSIS法優勢在于不需要對原始數據進行主觀評分，也無需進行編秩，直接利用指標測量值，可以最大化保留數據信息。適用于對原始數據信息要求較高、數據形式不統一的研究。因此，常用于醫療績效綜合評估[36-38]。朱曉偉[39]基于DRG組數、CMI指數、費用指數、時間指數、DRG總量5種不同數據形式對醫療績效進行綜合排序，在充分利用原始數據的基礎上，克服了傳統評價指標數據形式單一的困難。另外，由于TOPSIS法不能進行方案分檔，RSR法可能丟失原始數據信息，為避免以上兩種方法缺陷，多數研究采用TOPSIS-RSR組合法[40-42]。吳曉凡等[43]在進行醫院科室分級時使用TOPSIS法對研究對象進行初步排序，然后基于CI值進行編秩，用RSR法分檔原理完成醫院服務質量分級。既實現了研究對象分類分檔，又保留了原始數據信息。
1.3 ELECTRE法
1.3.1 方法原理
20世紀60年代，歐洲咨詢公司SEMA在討論是否發展新項目的決策問題時，在加權總和技術上遇到困難。為此，邀請數學家Roy作為顧問，設計出ELECTRE法，目的是在多個方案中選擇最佳方案，隨后經過迭代，已經形成ELECTRE-Ⅰ、ELECTRE-Ⅱ、ELECTRE-Ⅲ、ELECTRE-Ⅳ、ELECTRE-IS、ELECTRE-TRI等。常用于投資[44-46]、企業管理[47-50]領域。ELECTRE-Ⅰ根據方案之間差異是否超過閾值，進行和諧檢驗和不和諧檢驗，通過兩兩對比逐步剔除劣等方案，然而由于這種方法判斷標準過于粗略，最終可能確定不只一個最優方案，因此ELETRE-Ⅱ被創立。ELETRE-Ⅱ通過增加預設標準，細化閾值范圍，更多地保留了原始信息，實現了更好的排序。ELECTRE-Ⅲ引入可信度概念，以不和諧指數削弱和諧指數值，生成能夠直接反映方案優先級別的凈可信度。ELECTRE-Ⅳ優勢在于不需要人為進行評價指標進行權重賦值，但是未保留ELETRE法使用和諧指數、不和諧指數的獨特決策思路。ELECTRE-TRI主要用于方案分級或歸類。
1.3.2 方法應用
ELETRE法最大的特點是可以解決指標之間互補性問題，即當備選方案因某一指標評分過高占據優勢時，不會彌補其他指標評分過低產生的劣勢，因此適用于對原始數據信息保留程度高，遴選各評價維度得分均高的研究。目前，醫藥領域逐漸使用ELECTRE法選擇最佳方案[51-54]。ELETRE法與TOPSIS法都是基于原始數據兩兩之間相對值進行排序，但是ELETRE法避免了高分指標與低分指標之間的互補，還能對方案進行排序。李麗[55]曾通過比較決策者偏好效用函數與不同綜合價值評估方法排序結果，發現相比于TOPSIS法，ELECTRE法排序結果與偏好效用函數一致性更高，可以更為準確地提供符合決策者偏好的方案。
藥品臨床綜合評價價值整合方法對比見表1。
表1
價值整合分析方法對比
2 藥品價值整合方法的選擇
2.1 遴選評價指標累積得分最高的方案
當藥品臨床綜合評價需要遴選出所有評價指標得分之和最高的品種時，可以選擇SWA法、TOPSIS法。SWA法更加簡單易操作，能夠獲得各評價對象總得分，但是評價者的主觀因素對結果影響較大；TOPSIS法可以減少評價者打分環節，一定程度上提高結論的客觀性，并直接獲得各方案與最優解相對接近程度，方便評價者進行決策。
2.2 遴選各評價維度均優的方案
當需要評選出各維度得分均高的品種時，可以選擇RSR法、ELECTRE法。RSR法經過編秩，在一定程度上能夠減少評價指標中極值對結果的影響，但計算過程中仍涉及到加權加和步驟，相比于ELECTRE法，結果會缺乏一定準確性。ELECTRE法運用和諧指數與非和諧指數理論避免指標得分互補，但是操作步驟相對復雜，對評價者要求高。
2.3 確定方案的推薦等級
當有多個方案進行綜合排序，并需要確定推薦等級時，可以采用ELECTRE-TRI法、SWA法、TOPSIS-RSR法。ELECTRE-TRI法是在排序之前進行人為標準劃分，一旦更改劃分級數，則需重新計算，且無法保證不同研究分級標準一致。SWA法和TOPSIS-RSR組合法均是在評價對象排序結束后，確定等級標準，不同的是，SWA法是人為主觀確定標準，TOPSIS-RSR組合法根據最佳分檔原則，按照決策者要求獲得不同級數分檔標準，能夠保證不同研究之間劃分標準一致。
3 完善藥品臨床綜合評價中價值整合的建議
3.1 使用組合法替代單一方法，彌補方法之間的缺陷
以上幾種價值整合分析方法各有優缺點，方法原理和側重點也都不同。建議進行藥品臨床綜合評價時，采用多種模型同時對備選方案進行綜合價值計算，相互驗證，提高結果準確性[56-58]；或者按照決策需求利用各方法之間的特點，不同階段使用不同方法，例如TOPSIS-RSR分別在排序和分檔階段應用；或者使用FUZZY SET理論[25]，加權不同方法排序結果，用不同權重下加權結果是否一致驗證結果的穩定性。
3.2 開發藥品臨床綜合評價操作軟件，提高評價效率和準確率
本文介紹的三種價值整合分析方法操作過程相比SWA法略微復雜，尤其是ELECTRE法對研究者有著較高要求。相關研究人員、機構可以利用Python、Metlab等軟件基于方法原理進行代碼編寫，開發藥品臨床綜合評價應用軟件，實現評價過程的簡易操作。研究者在進行藥品臨床綜合評價時，僅需輸入備選方案各維度參數，即可快速確認最優方案，同時避免計算過程中產生的失誤。
3.3 明確不同決策情形下評價標準及價值整合方法選擇，規范綜合評價步驟
指標體系是重要的評價工具，客觀評價證據是基礎的評價內容，評價結果整合分析是評價的關鍵環節。因此，建議相關指南或體系構建時，明確各評價維度不同等級或賦分標準，以及遴選藥品時對綜合價值的要求，提供最適合的價值整合分析方法，推動各種價值整合方法的應用，以盡量減少評價者主觀因素對結果的影響。
臨床綜合評價是健全藥品供應保障制度的具體要求，目前我國還處于初步探索階段，仍有很多需要完善的環節[59]。除了本研究提到的綜合價值評估缺乏準確性以外，還存在部分研究評價維度與《藥品臨床綜合評價管理指南（2021年版試行）》要求不符的情形，或缺少對某一維度評價[60]，或對其中一個維度進行更改[61]。為了提高藥品規范科學使用管理水平，醫療機構、科研院所、行業學會等機構需不斷完善藥品臨床綜合評價體系，科學引導和規范臨床綜合評價在中國衛生決策領域的應用。本研究對綜合評價中常用的綜合價值評估方法進行了詳細介紹，相關研究人員也應加大對綜合價值評估方法的進一步探索，以提高我國臨床綜合評價研究綜合評價結果的科學性、合理性、可靠性。
目前，我國藥品臨床綜合評價已在罕見病藥品[1]、抗癌藥[2]、降脂藥[3]、心血管慢病藥[4]、中成藥[5]、兒童藥[6,7]等領域通過引用科學方法形成評價模型雛形、專家共識或指南，如使用多準則決策分析和層次分析法進行指標體系構建；使用直接評分法進行指標賦值；使用層次分析法、離散選擇實驗等進行權重賦值。但關于最終環節的價值整合分析方法研究較少。
現有研究對多維度評價得分整合時均采用簡單加權算術法（simple weighted arithmetic，SWA）[8-10]，雖然SWA法簡單、易懂、易操作，但不可忽略的是SWA法無法消除或減少評價中主觀因素對結果的影響。同時，在藥品多維度價值整合過程中，評價對象的低價值維度得分會受到高價值維度得分的影響而被拉升，出現次優方案成為優選結果的情況[11]。例如，在進行多方案排序時，藥品某一指標得分為0分，但是綜合排名第二[12]；在單個藥品價值評估時，臨床安全性、有效性、經濟性極低，但綜合評價結果表明藥品臨床價值好[13-16]。然而，根據現有臨床綜合評價體系權重賦值結果發現，研究者一致認為安全、有效、經濟性在藥品評價中更加重要[17-20]。因此，在某些情況下，SWA法可能無法準確遴選出以藥品臨床價值為導向的優選方案。
此外，隨著我國藥品集中帶量采購工作向常態化、制度化方向推進，臨床綜合評價也逐漸成為指導集采藥品合理配備和使用的重要工具。與以往藥品臨床綜合評價不同的是，集采藥品在根據6個維度評分得出綜合價值后，需要將藥品劃分為強推薦、中推薦、弱推薦3個等級，為集采采購量調整、醫療機構藥品配備、采購目錄制定提供參考。然而，現有研究在等級劃分過程均根據專家主觀判斷，缺少科學方法作為支撐，將會導致不同研究等級劃分標準不同[21]。
為解決上述研究中存在的問題，本研究對醫藥領域決策常用的秩和比法（rank-sum ratio，RSR）、優劣解距離法（technique for order preference by similarity to an ideal solution，TOPSIS）、改進消去與選擇轉換法（elimination et choice translating reality，ELECTRE）進行梳理對比，并探討其相對SWA法存在的優缺點。
1 方法對比
1.1 RSR法
1.1.1 方法原理
傳統數理統計用參數描述患者患病率、好轉率、惡化率、死亡率等情況時，要求樣本總體呈現正態分布，若總體不滿足正態分布，則需要足夠多的樣本量，然而臨床樣本量往往不能滿足要求。近代非參數統計雖然不受樣本分布限制，但是分辨率不高。為解決上述問題，我國預防醫學科學院田鳳調教授于1988年提出RSR法，融合了古典參數統計的數理優勢和非參數統計的簡易操作[22]，用于解決各種醫學領域評估問題。RSR法是將由n個評價對象，m個評價指標構成的矩陣，根據指標評分進行編秩，然后通過秩轉換，得到無量綱統計值的RSR值，依據RSR值進行方案排序、分檔[23]，本質上是根據評價對象各評價指標的排序編號進行的再次排序。編秩是RSR法的關鍵步驟，分為整次RSR法和非整次RSR法。大多數研究采用整次RSR法，將N個指標評價結果從小到大排序，用1～N整數依次進行編秩，當同一指標數據相同時編平均秩[24]，但這種方法會損失原指標的定量信息。非整次RSR法則將所編秩次與原指標之間構建線性對應關系，一定程度上可以保留原指標信息，提高結果準確性[25]。
1.1.2 方法應用
相比于SAW法，RSR法的編秩過程可以減少評價指標中極值對結果的影響，經過編秩，相鄰兩個評價對象指標得分最大不超過1。此外，在排序之后還能通過各評價對象概率單位對多方案進行分檔，適用于原始數據形式不統一、需要進行等級劃分的研究，因此RSR法在醫療服務質量評估[26,27]、衛生資源配置合理性評估[28-31]等領域廣泛應用。黃延彪等[32]從能力、效率、質量維度對院內醫師住院醫療服務進行綜合評價，結果顯示：采用SWA法排序的結果會出現方案綜合排名靠前，但某一指標評分極低的現象；RSR法排序的結果則顯示評價對象各評價指標單排序基本一致，排名在前的評價對象各評價指標得分均較高。有研究在進行醫院手術科室風險分級時采用RSR法分檔，可以按照實際需求確定所需要的分檔級別數，根據最佳分檔原則確定不同級別分級標準[33]，相比于主觀劃分等級標準，更加科學、合理。
1.2 TOPSIS法
1.2.1 方法原理
1981年Hwang和Yoon首次提出TOPSIS法，是為解決決策者多準則決策而提出的一種接近于線性加權平均方法的排序法，最初用于個人生活選擇、企業進行商業策略制定、公共資源配置、制定最優出行方案等需要進行多準則決策情形[34]。TOPSIS法首先需要對評價結果進行標化，得到由構成的矩陣，消除量綱影響，然后通過求解評價對象每一評價指標與理想解的接近程度，對其進行優先級排序。原理是當所選方案評價指標與理想解的距離最短，并與負理想解的距離最遠時，最接近最優解。此外，在評價過程中，還考慮到指標權重對結果的影響。該方法關鍵步驟是根據和求解相對值，因此，數據的單位和數量級不會對結果產生影響[35]。
1.2.2 方法應用
相比于SWA法、RSR法，TOPSIS法優勢在于不需要對原始數據進行主觀評分，也無需進行編秩，直接利用指標測量值，可以最大化保留數據信息。適用于對原始數據信息要求較高、數據形式不統一的研究。因此，常用于醫療績效綜合評估[36-38]。朱曉偉[39]基于DRG組數、CMI指數、費用指數、時間指數、DRG總量5種不同數據形式對醫療績效進行綜合排序，在充分利用原始數據的基礎上，克服了傳統評價指標數據形式單一的困難。另外，由于TOPSIS法不能進行方案分檔，RSR法可能丟失原始數據信息，為避免以上兩種方法缺陷，多數研究采用TOPSIS-RSR組合法[40-42]。吳曉凡等[43]在進行醫院科室分級時使用TOPSIS法對研究對象進行初步排序，然后基于CI值進行編秩，用RSR法分檔原理完成醫院服務質量分級。既實現了研究對象分類分檔，又保留了原始數據信息。
1.3 ELECTRE法
1.3.1 方法原理
20世紀60年代，歐洲咨詢公司SEMA在討論是否發展新項目的決策問題時，在加權總和技術上遇到困難。為此，邀請數學家Roy作為顧問，設計出ELECTRE法，目的是在多個方案中選擇最佳方案，隨后經過迭代，已經形成ELECTRE-Ⅰ、ELECTRE-Ⅱ、ELECTRE-Ⅲ、ELECTRE-Ⅳ、ELECTRE-IS、ELECTRE-TRI等。常用于投資[44-46]、企業管理[47-50]領域。ELECTRE-Ⅰ根據方案之間差異是否超過閾值，進行和諧檢驗和不和諧檢驗，通過兩兩對比逐步剔除劣等方案，然而由于這種方法判斷標準過于粗略，最終可能確定不只一個最優方案，因此ELETRE-Ⅱ被創立。ELETRE-Ⅱ通過增加預設標準，細化閾值范圍，更多地保留了原始信息，實現了更好的排序。ELECTRE-Ⅲ引入可信度概念，以不和諧指數削弱和諧指數值，生成能夠直接反映方案優先級別的凈可信度。ELECTRE-Ⅳ優勢在于不需要人為進行評價指標進行權重賦值，但是未保留ELETRE法使用和諧指數、不和諧指數的獨特決策思路。ELECTRE-TRI主要用于方案分級或歸類。
1.3.2 方法應用
ELETRE法最大的特點是可以解決指標之間互補性問題，即當備選方案因某一指標評分過高占據優勢時，不會彌補其他指標評分過低產生的劣勢，因此適用于對原始數據信息保留程度高，遴選各評價維度得分均高的研究。目前，醫藥領域逐漸使用ELECTRE法選擇最佳方案[51-54]。ELETRE法與TOPSIS法都是基于原始數據兩兩之間相對值進行排序，但是ELETRE法避免了高分指標與低分指標之間的互補，還能對方案進行排序。李麗[55]曾通過比較決策者偏好效用函數與不同綜合價值評估方法排序結果，發現相比于TOPSIS法，ELECTRE法排序結果與偏好效用函數一致性更高，可以更為準確地提供符合決策者偏好的方案。
藥品臨床綜合評價價值整合方法對比見表1。
表1
價值整合分析方法對比
2 藥品價值整合方法的選擇
2.1 遴選評價指標累積得分最高的方案
當藥品臨床綜合評價需要遴選出所有評價指標得分之和最高的品種時，可以選擇SWA法、TOPSIS法。SWA法更加簡單易操作，能夠獲得各評價對象總得分，但是評價者的主觀因素對結果影響較大；TOPSIS法可以減少評價者打分環節，一定程度上提高結論的客觀性，并直接獲得各方案與最優解相對接近程度，方便評價者進行決策。
2.2 遴選各評價維度均優的方案
當需要評選出各維度得分均高的品種時，可以選擇RSR法、ELECTRE法。RSR法經過編秩，在一定程度上能夠減少評價指標中極值對結果的影響，但計算過程中仍涉及到加權加和步驟，相比于ELECTRE法，結果會缺乏一定準確性。ELECTRE法運用和諧指數與非和諧指數理論避免指標得分互補，但是操作步驟相對復雜，對評價者要求高。
2.3 確定方案的推薦等級
當有多個方案進行綜合排序，并需要確定推薦等級時，可以采用ELECTRE-TRI法、SWA法、TOPSIS-RSR法。ELECTRE-TRI法是在排序之前進行人為標準劃分，一旦更改劃分級數，則需重新計算，且無法保證不同研究分級標準一致。SWA法和TOPSIS-RSR組合法均是在評價對象排序結束后，確定等級標準，不同的是，SWA法是人為主觀確定標準，TOPSIS-RSR組合法根據最佳分檔原則，按照決策者要求獲得不同級數分檔標準，能夠保證不同研究之間劃分標準一致。
3 完善藥品臨床綜合評價中價值整合的建議
3.1 使用組合法替代單一方法，彌補方法之間的缺陷
以上幾種價值整合分析方法各有優缺點，方法原理和側重點也都不同。建議進行藥品臨床綜合評價時，采用多種模型同時對備選方案進行綜合價值計算，相互驗證，提高結果準確性[56-58]；或者按照決策需求利用各方法之間的特點，不同階段使用不同方法，例如TOPSIS-RSR分別在排序和分檔階段應用；或者使用FUZZY SET理論[25]，加權不同方法排序結果，用不同權重下加權結果是否一致驗證結果的穩定性。
3.2 開發藥品臨床綜合評價操作軟件，提高評價效率和準確率
本文介紹的三種價值整合分析方法操作過程相比SWA法略微復雜，尤其是ELECTRE法對研究者有著較高要求。相關研究人員、機構可以利用Python、Metlab等軟件基于方法原理進行代碼編寫，開發藥品臨床綜合評價應用軟件，實現評價過程的簡易操作。研究者在進行藥品臨床綜合評價時，僅需輸入備選方案各維度參數，即可快速確認最優方案，同時避免計算過程中產生的失誤。
3.3 明確不同決策情形下評價標準及價值整合方法選擇，規范綜合評價步驟
指標體系是重要的評價工具，客觀評價證據是基礎的評價內容，評價結果整合分析是評價的關鍵環節。因此，建議相關指南或體系構建時，明確各評價維度不同等級或賦分標準，以及遴選藥品時對綜合價值的要求，提供最適合的價值整合分析方法，推動各種價值整合方法的應用，以盡量減少評價者主觀因素對結果的影響。
臨床綜合評價是健全藥品供應保障制度的具體要求，目前我國還處于初步探索階段，仍有很多需要完善的環節[59]。除了本研究提到的綜合價值評估缺乏準確性以外，還存在部分研究評價維度與《藥品臨床綜合評價管理指南（2021年版試行）》要求不符的情形，或缺少對某一維度評價[60]，或對其中一個維度進行更改[61]。為了提高藥品規范科學使用管理水平，醫療機構、科研院所、行業學會等機構需不斷完善藥品臨床綜合評價體系，科學引導和規范臨床綜合評價在中國衛生決策領域的應用。本研究對綜合評價中常用的綜合價值評估方法進行了詳細介紹，相關研究人員也應加大對綜合價值評估方法的進一步探索，以提高我國臨床綜合評價研究綜合評價結果的科學性、合理性、可靠性。
