\r \r \x3C!-- ============================================================\r SKILL: disease-cea-auto · v1.0 · 2026-04-27\r Disease-Specific Pharmacoeconomic Auto-Evaluation\r 中文 / English Bilingual Skill\r ============================================================ -->\r \r

Disease-Specific Pharmacoeconomic Auto-Evaluation Skill\r

疾病药物经济学自动评价 Skill\r

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概述 / Overview\r

\r 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：\r 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 →\r 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。\r \r This Skill performs an end-to-end pharmacoeconomic evaluation for any specified disease:\r auto-design model → select key drugs → web-search parameters → run CEA →\r compute NMB using China's latest GDP per capita (1×) as WTP threshold → rank and report.\r \r ---\r \r

执行流程 / Execution Workflow\r

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阶段一：模型框架设计 / Phase 1 — Model Design\r

\r 中文指令：\r

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\r 急性/治愈性（acute/curative）：\r
   • 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）\r
   • 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）\r
   • 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\r
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）、\r 贴现率（discount rate），并解释设定依据。\r
3. 以中英文表格列出模型参数清单（见阶段二）。\r \r English Instructions:\r
4. Based on the disease provided, classify as chronic/progressive or acute/curative:\r
   • Chronic/progressive → Markov model (states: typically remission, mild, moderate, severe, death)\r
   • Acute/curative → Decision tree (branches: success, failure, AE)\r
   • Mixed (acute exacerbations + long-term, e.g., asthma, CVD) → Hybrid model\r
5. State the model's health states, cycle length, time horizon, discount rate, with justification.\r
6. List all required parameters in a bilingual table (see Phase 2).\r \r ---\r \r

阶段二：药物遴选 / Phase 2 — Drug Selection\r

\r 中文指令：\r

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，\r 参考来源：中国临床指南、国家医保目录、UpToDate、PubMed、药智网等。\r
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；\r ③近5年上市或获批的代表性新药（如有）。\r
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。\r
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。\r \r English Instructions:\r
5. Use web_search to find current first-line/second-line drugs for the disease,\r referencing Chinese clinical guidelines, NRDL, UpToDate, PubMed, etc.\r
6. Selection criteria: ① NRDL-listed drugs; ② guideline-recommended drugs;\r ③ representative new drugs approved in the last 5 years (if any).\r
7. Target no more than 20 representative drugs/regimens covering different mechanisms and cost ranges.\r
8. Output as a bilingual table: drug name (CN/EN), indication, mechanism, NRDL status, approval year.\r \r ---\r \r

阶段三：参数搜索 / Phase 3 — Parameter Search\r

\r 中文指令：\r 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）：\r \r | 参数类型 | 说明 | 优先来源 |\r |----------|------|----------|\r | 临床疗效 | 有效率、ORR、PFS、OS（适用时）| RCT、Meta分析 |\r | 效用值（utility）| 各健康状态下的 QoL 权重（0-1）| EQ-5D 研究 |\r | 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 |\r | 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 |\r | 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 |\r | 转换概率（Markov） | 各状态间年转换概率 | RCT、自然史研究 |\r \r 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"。\r \r English Instructions:\r For each selected drug, use web_search to retrieve (cite every source):\r \r | Parameter | Description | Priority Source |\r |-----------|-------------|-----------------|\r | Clinical efficacy | Response rate, ORR, PFS, OS | RCT, meta-analysis |\r | Utility values | QoL weights per health state (0–1) | EQ-5D studies |\r | Drug cost | Annual drug cost (CNY) | NRDL negotiated price |\r | Disease management cost | Outpatient/inpatient/diagnostic (CNY/yr) | Chinese cost studies |\r | AE rate & cost | Grade 3/4 AE rate and management cost | RCT safety data |\r | Transition probabilities | Annual transition probs between states | RCT, natural history |\r \r If a parameter lacks direct evidence, extrapolate from analogous drugs/diseases and label as "extrapolated."\r \r ---\r \r

阶段四：人均 GDP 获取 / Phase 4 — WTP Threshold (GDP per Capita)\r

\r 中文指令：\r

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）。\r
2. 搜索词示例：中国 2024 人均GDP 国家统计局\r
3. 以 1倍人均 GDP 作为 QALY 的货币化支付阈值（WTP）。\r
4. 在报告中明确注明：数据来源、统计年份、具体数值（元/人/年）。\r \r English Instructions:\r
5. Use web_search to find "China latest GDP per capita" (prefer NBS official annual data).\r
6. Sample query: China 2024 GDP per capita National Bureau of Statistics\r
7. Use 1× GDP per capita as the WTP threshold for QALY valuation.\r
8. Report: data source, year, exact value (CNY/person/year).\r \r ---\r \r

阶段五：成本效果分析与 NMB 计算 / Phase 5 — CEA & NMB Calculation\r

\r 中文指令：\r

1. 以标准治疗或安慰剂作为参照方案（比较组）。\r
2. 对每种药物计算：\r
   • 增量成本（ΔC） = 干预组总成本 - 对照组总成本\r
   • 增量效益（ΔE） = 干预组总 QALY - 对照组总 QALY\r
   • ICER = ΔC / ΔE（元/QALY）\r
   • 货币化净收益（NMB） = ΔE × WTP - ΔC（元）\r
3. 按 NMB 从大到小排列所有药物（NMB>0 表示具有成本效果，\x3C0 则不具有）。\r
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）。\r \r English Instructions:\r
5. Use standard of care or placebo as the comparator.\r
6. For each drug, compute:\r
   • Incremental cost (ΔC) = Total cost (intervention) − Total cost (comparator)\r
   • Incremental effectiveness (ΔE) = Total QALY (intervention) − Total QALY (comparator)\r
   • ICER = ΔC / ΔE (CNY/QALY)\r
   • Net Monetary Benefit (NMB) = ΔE × WTP − ΔC (CNY)\r
7. Rank all drugs by NMB descending (NMB > 0 = cost-effective; \x3C 0 = not cost-effective).\r
8. Perform one-way sensitivity analysis (±20% on utility values, drug costs, transition probabilities).\r \r ---\r \r

阶段六：Python 代码输出 / Phase 6 — Python Code Output\r

\r 中文指令：\r 根据前述参数，生成完整可运行的 Python 代码，要求：\r

• 使用 pandas、numpy、matplotlib 标准库\r
• 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\r
• 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）\r
• 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）\r
• 代码末尾调用 print 输出汇总结果表格\r \r English Instructions:\r Generate complete, runnable Python code based on the parameters collected, with:\r
• Libraries: pandas, numpy, matplotlib\r
• Structure: ① Parameter definition; ② Markov/decision-tree computation; ③ ICER/NMB calculation; ④ Ranking & visualization\r
• Two figures: ① CE plane scatter plot; ② NMB bar chart (descending order)\r
• All variable names in English; comments bilingual (CN+EN parallel)\r
• Final print output of summary table\r \r ---\r \r

阶段七：报告输出 / Phase 7 — Scientific Report Output\r

\r 中文指令：\r 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）：\r \r

# [疾病名称] 多药成本效果分析报告\r
# Cost-Effectiveness Analysis Report for [Disease Name] — Multiple Drugs\r
\r
## 1. 研究背景 / Background\r
## 2. 研究方法 / Methods\r
   2.1 模型结构 / Model Structure\r
   2.2 研究视角与时间范围 / Perspective & Time Horizon\r
   2.3 数据来源 / Data Sources\r
   2.4 支付阈值 / WTP Threshold\r
## 3. 参数汇总表 / Parameter Summary Table（中英文表头）\r
## 4. 结果 / Results\r
   4.1 基础分析 / Base-Case Results（NMB排序表 + ICER表）\r
   4.2 敏感性分析 / Sensitivity Analysis\r
## 5. 结论与政策建议 / Conclusions & Policy Implications\r
## 6. 参考文献 / References\r
```\r
\r
**English Instructions:**\r
Output a concise scientific report in the above structure,\r
with **every section bilingual (CN+EN parallel paragraphs)**.\r
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## 参数默认值 / Default Settings\r
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| 参数 / Parameter | 默认值 / Default | 说明 / Note |\r
|------------------|-----------------|-------------|\r
| 贴现率 Discount rate | 5% per year | 中国药物经济学指南推荐 / Chinese guideline |\r
| 循环周期 Cycle length | 1 year (chronic) / per episode (acute) | 依疾病类型调整 |\r
| 时间范围 Time horizon | 10–20 years (chronic) / 1–5 years (acute) | 依疾病类型调整 |\r
| 研究视角 Perspective | 卫生体系视角 / Healthcare system | 含直接医疗费用 |\r
| WTP 阈值 WTP threshold | 1× China GDP per capita (最新值，联网获取) | 依 Phase 4 实时获取 |\r
| 敏感性分析范围 SA range | ±20% on key parameters | 单因素 one-way |\r
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## 质量控制要求 / Quality Control\r
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**中文：**\r
- 每个参数来源必须注明（作者、年份、期刊/数据库）\r
- 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\r
- NMB 排序表必须包含置信区间或不确定性说明\r
- Python 代码必须可直接运行，不依赖外部私有数据文件\r
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**English:**\r
- Every parameter must be cited (author, year, journal/database)\r
- Extrapolated/assumed parameters must be labeled and prioritized in SA\r
- NMB ranking table must include confidence intervals or uncertainty notes\r
- Python code must run standalone without private external data files\r
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## 示例触发 / Example Triggers\r
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- "帮我做2型糖尿病的药物经济学评价"\r
- "对比IPF常用药物的成本效果"\r
- "肺癌靶向药的ICER和NMB计算"\r
- "哪种NSCLC一线治疗方案净收益最高"\r
- "Do a multi-drug CEA for COPD"\r
- "Rank asthma biologics by NMB"\r
- "Compare cost-effectiveness of HER2+ breast cancer therapies"\r
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*Skill version: 1.0 | 创建日期 / Created: 2026-04-27 | 作者 / Author: TLB*\r