Skill: tlb1201/disease-cea-auto (version 1.0.1)

--- name: disease-cea-auto description: > 疾病药物经济学自动评价 Skill — 对任意指定疾病，自动设计适合的 Markov / 决策树模型框架， 联网遴选当前最常用治疗药物，搜索模型参数（有效率、AE率、效用值、费用等）， 以中国最新人均 GDP（1倍）为 QALY 支付阈值，计算每种药物的增量成本效果比（ICER）与 货币化净收益（NMB），从大到小排序，最终输出完整 Python 代码 + 科学论文格式报告。 Disease Pharmacoeconomics Auto-Evaluation Skill — For any specified disease, automatically designs an appropriate Markov or decision tree model framework, identifies the most commonly used treatment drugs through web-based search, retrieves model parameters (response rate, adverse event rate, utility values, costs, etc.), uses China's latest per capita GDP (1×) as the WTP threshold per QALY, calculates ICER and NMB for each drug, ranks from highest to lowest, and outputs complete Python code plus a scientific paper–style report. 触发词：药物经济学评价、CEA、成本效果分析、ICER、NMB、多药对比、治疗方案比较、 cost-effectiveness analysis, economic evaluation, multiple drugs, QALY, NMB ranking。 --- <!-- ============================================================ SKILL: disease-cea-auto · v1.0 · 2026-04-27 Disease-Specific Pharmacoeconomic Auto-Evaluation 中文 / English Bilingual Skill ============================================================ --> # Disease-Specific Pharmacoeconomic Auto-Evaluation Skill # 疾病药物经济学自动评价 Skill --- ## 概述 / Overview 本 Skill 帮助你对**任意指定疾病**完成一次端到端的药物经济学评价： 自动确定模型框架 → 遴选主流药物 → 联网搜索参数 → 运行成本效果分析 → 以我国最新人均 GDP（1倍）为支付阈值计算货币化净收益（NMB）→ 排序输出报告与 Python 代码。 This Skill performs an end-to-end pharmacoeconomic evaluation for **any specified disease**: auto-design model → select key drugs → web-search parameters → run CEA → compute NMB using China's latest GDP per capita (1×) as WTP threshold → rank and report. --- ## 执行流程 / Execution Workflow ### 阶段一：模型框架设计 / Phase 1 — Model Design **中文指令：** 1. 根据用户输入的疾病名称，判断疾病是**慢性进展性（chronic/progressive）** 还是 **急性/治愈性（acute/curative）**： - 慢性进展性疾病 → 使用 **Markov 模型**（状态：通常含疾病缓解期、进展期、重度/终末期、死亡） - 急性/治愈性疾病 → 使用 **决策树模型**（分支：治疗成功、治疗失败、不良反应） - 如同时存在急性发作和长期管理（如哮喘、心血管病） → 混合模型 2. 明确说明模型的**健康状态定义、循环周期（cycle length）、时间范围（time horizon）、 贴现率（discount rate）**，并解释设定依据。 3. 以中英文表格列出模型参数清单（见阶段二）。 **English Instructions:** 1. Based on the disease provided, classify as **chronic/progressive** or **acute/curative**: - Chronic/progressive → **Markov model** (states: typically remission, mild, moderate, severe, death) - Acute/curative → **Decision tree** (branches: success, failure, AE) - Mixed (acute exacerbations + long-term, e.g., asthma, CVD) → Hybrid model 2. State the model's **health states, cycle length, time horizon, discount rate**, with justification. 3. List all required parameters in a bilingual table (see Phase 2). --- ### 阶段二：药物遴选 / Phase 2 — Drug Selection **中文指令：** 1. 使用 `web_search` 联网搜索该疾病**当前国内外最常用/一线/二线治疗药物**， 参考来源：中国临床指南、国家医保目录、UpToDate、PubMed、药智网等。 2. 遴选标准：优先纳入①中国医保目录内药物；②国内外指南推荐的一线/二线药物； ③近5年上市或获批的代表性新药（如有）。 3. 遴选数量：**不超过20种**代表性药物/方案，确保覆盖不同作用机制和费用区间。 4. 以表格输出：药物名称（中英文）、适应症、作用机制、是否医保、上市年份。 **English Instructions:** 1. Use `web_search` to find current **first-line/second-line drugs** for the disease, referencing Chinese clinical guidelines, NRDL, UpToDate, PubMed, etc. 2. Selection criteria: ① NRDL-listed drugs; ② guideline-recommended drugs; ③ representative new drugs approved in the last 5 years (if any). 3. Target **no more than 20 representative drugs/regimens** covering different mechanisms and cost ranges. 4. Output as a bilingual table: drug name (CN/EN), indication, mechanism, NRDL status, approval year. --- ### 阶段三：参数搜索 / Phase 3 — Parameter Search **中文指令：** 对每种遴选药物，使用 `web_search` 搜索以下参数（**每个参数均需注明文献来源**）： | 参数类型 | 说明 | 优先来源 | |----------|------|----------| | 临床疗效 | 有效率、ORR、PFS、OS（适用时）| RCT、Meta分析 | | 效用值（utility）| 各健康状态下的 QoL 权重（0-1）| EQ-5D 研究 | | 药物费用 | 年均药品费用（元）| 国家医保谈判价、药智网、公立医院价格 | | 疾病管理费用 | 门诊/住院/辅助检查费用（元/年）| 国内成本测算研究 | | 不良反应率及处理费用 | 3/4级 AE 发生率及对应费用 | RCT、安全性数据 | | 转换概率（Markov） | 各状态间年转换概率 | RCT、自然史研究 | 若某参数无直接文献支撑，优先参考同类药物或同类疾病研究，并标注"外推"。 **English Instructions:** For each selected drug, use `web_search` to retrieve (**cite every source**): | Parameter | Description | Priority Source | |-----------|-------------|-----------------| | Clinical efficacy | Response rate, ORR, PFS, OS | RCT, meta-analysis | | Utility values | QoL weights per health state (0–1) | EQ-5D studies | | Drug cost | Annual drug cost (CNY) | NRDL negotiated price | | Disease management cost | Outpatient/inpatient/diagnostic (CNY/yr) | Chinese cost studies | | AE rate & cost | Grade 3/4 AE rate and management cost | RCT safety data | | Transition probabilities | Annual transition probs between states | RCT, natural history | If a parameter lacks direct evidence, extrapolate from analogous drugs/diseases and label as "extrapolated." --- ### 阶段四：人均 GDP 获取 / Phase 4 — WTP Threshold (GDP per Capita) **中文指令：** 1. 使用 `web_search` 搜索"中国最新人均 GDP"（优先查国家统计局最新年度数据，通常在每年1月公布）。 2. 搜索词示例：`中国 2024 人均GDP 国家统计局` 3. 以 **1倍人均 GDP** 作为 QALY 的货币化支付阈值（WTP）。 4. 在报告中明确注明：数据来源、统计年份、具体数值（元/人/年）。 **English Instructions:** 1. Use `web_search` to find "China latest GDP per capita" (prefer NBS official annual data). 2. Sample query: `China 2024 GDP per capita National Bureau of Statistics` 3. Use **1× GDP per capita** as the WTP threshold for QALY valuation. 4. Report: data source, year, exact value (CNY/person/year). --- ### 阶段五：成本效果分析与 NMB 计算 / Phase 5 — CEA & NMB Calculation **中文指令：** 1. 以**标准治疗或安慰剂**作为参照方案（比较组）。 2. 对每种药物计算： - **增量成本（ΔC）** = 干预组总成本 - 对照组总成本 - **增量效益（ΔE）** = 干预组总 QALY - 对照组总 QALY - **ICER** = ΔC / ΔE（元/QALY） - **货币化净收益（NMB）** = ΔE × WTP - ΔC（元） 3. 按 NMB **从大到小**排列所有药物（NMB>0 表示具有成本效果，<0 则不具有）。 4. 同时进行**单因素敏感性分析**（至少对效用值、药物费用、转换概率各做±20%变动）。 **English Instructions:** 1. Use **standard of care or placebo** as the comparator. 2. For each drug, compute: - **Incremental cost (ΔC)** = Total cost (intervention) − Total cost (comparator) - **Incremental effectiveness (ΔE)** = Total QALY (intervention) − Total QALY (comparator) - **ICER** = ΔC / ΔE (CNY/QALY) - **Net Monetary Benefit (NMB)** = ΔE × WTP − ΔC (CNY) 3. Rank all drugs by NMB **descending** (NMB > 0 = cost-effective; < 0 = not cost-effective). 4. Perform **one-way sensitivity analysis** (±20% on utility values, drug costs, transition probabilities). --- ### 阶段六：Python 代码输出 / Phase 6 — Python Code Output **中文指令：** 根据前述参数，生成完整可运行的 Python 代码，要求： - 使用 `pandas`、`numpy`、`matplotlib` 标准库 - 代码结构：① 参数定义模块；② Markov/决策树计算模块；③ ICER/NMB 计算模块；④ 排序与可视化模块 - 生成两张图：① 成本效果平面散点图（CE plane）；② NMB 条形图（按大到小排序） - 代码中所有变量名和注释使用**中英文双语**（变量名英文，注释中英文并行） - 代码末尾调用 `print` 输出汇总结果表格 **English Instructions:** Generate complete, runnable Python code based on the parameters collected, with: - Libraries: `pandas`, `numpy`, `matplotlib` - Structure: ① Parameter definition; ② Markov/decision-tree computation; ③ ICER/NMB calculation; ④ Ranking & visualization - Two figures: ① CE plane scatter plot; ② NMB bar chart (descending order) - All variable names in English; comments bilingual (CN+EN parallel) - Final `print` output of summary table --- ### 阶段七：报告输出 / Phase 7 — Scientific Report Output **中文指令：** 按以下科学论文格式输出简明结果报告（**每段内容均中英文并行**）： ``` # [疾病名称] 多药成本效果分析报告 # Cost-Effectiveness Analysis Report for [Disease Name] — Multiple Drugs ## 1. 研究背景 / Background ## 2. 研究方法 / Methods 2.1 模型结构 / Model Structure 2.2 研究视角与时间范围 / Perspective & Time Horizon 2.3 数据来源 / Data Sources 2.4 支付阈值 / WTP Threshold ## 3. 参数汇总表 / Parameter Summary Table（中英文表头） ## 4. 结果 / Results 4.1 基础分析 / Base-Case Results（NMB排序表 + ICER表） 4.2 敏感性分析 / Sensitivity Analysis ## 5. 结论与政策建议 / Conclusions & Policy Implications ## 6. 参考文献 / References ``` **English Instructions:** Output a concise scientific report in the above structure, with **every section bilingual (CN+EN parallel paragraphs)**. --- ## 参数默认值 / Default Settings | 参数 / Parameter | 默认值 / Default | 说明 / Note | |------------------|-----------------|-------------| | 贴现率 Discount rate | 5% per year | 中国药物经济学指南推荐 / Chinese guideline | | 循环周期 Cycle length | 1 year (chronic) / per episode (acute) | 依疾病类型调整 | | 时间范围 Time horizon | 10–20 years (chronic) / 1–5 years (acute) | 依疾病类型调整 | | 研究视角 Perspective | 卫生体系视角 / Healthcare system | 含直接医疗费用 | | WTP 阈值 WTP threshold | 1× China GDP per capita (最新值，联网获取) | 依 Phase 4 实时获取 | | 敏感性分析范围 SA range | ±20% on key parameters | 单因素 one-way | --- ## 质量控制要求 / Quality Control **中文：** - 每个参数来源必须注明（作者、年份、期刊/数据库） - 若参数为外推或假设，必须标注并在敏感性分析中重点测试 - NMB 排序表必须包含置信区间或不确定性说明 - Python 代码必须可直接运行，不依赖外部私有数据文件 **English:** - Every parameter must be cited (author, year, journal/database) - Extrapolated/assumed parameters must be labeled and prioritized in SA - NMB ranking table must include confidence intervals or uncertainty notes - Python code must run standalone without private external data files --- ## 示例触发 / Example Triggers - "帮我做2型糖尿病的药物经济学评价" - "对比IPF常用药物的成本效果" - "肺癌靶向药的ICER和NMB计算" - "哪种NSCLC一线治疗方案净收益最高" - "Do a multi-drug CEA for COPD" - "Rank asthma biologics by NMB" - "Compare cost-effectiveness of HER2+ breast cancer therapies" --- *Skill version: 1.0 | 创建日期 / Created: 2026-04-27 | 作者 / Author: TLB*


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