減重手術用於美國前期糖尿病且重度肥胖成人之糖尿病預防：20 年成本效益評估

講者背景與研究問題

主持人首先介紹本場講者 Shichao Tang，任職於美國疾病管制與預防中心（Centers for Disease Control and Prevention, CDC），專長為健康經濟學（health economics）。他的研究聚焦於利用模擬模型評估糖尿病及其併發症預防與管理介入措施的健康與經濟影響，也使用真實世界資料（real-world data）分析糖尿病相關健康結果、醫療利用與經濟負擔。

Shichao Tang 表示，本研究是他與 CDC 及 Emory University 同事共同完成的工作，主題為：減重手術（bariatric surgery）用於美國前期糖尿病（prediabetes）且重度肥胖成人之糖尿病預防的成本效益（cost-effectiveness）。他聲明無利益衝突，也允許聽眾拍攝簡報內容。

研究背景從美國前期糖尿病與肥胖的龐大疾病負擔談起：美國有大量成人處於前期糖尿病狀態，其中近半數同時有肥胖。減重手術已被證實能有效減重、改善血糖結果，並降低糖尿病進展風險；然而，若從「用於糖尿病預防」的角度來看，減重手術是否符合成本效益仍不明確。

因此，本研究的核心問題是：在前期糖尿病且重度肥胖的人群中，與肥胖諮詢（obesity counseling）相比，減重手術是否能以合理甚至節省成本的方式預防糖尿病？

研究評估的主要經濟結果為增量成本效果比（incremental cost-effectiveness ratio, ICER），以每增加一個品質調整生命年（quality-adjusted life-year, QALY）的成本表示，即 cost/QALY gained。

方法總覽：從 NHANES 族群到 CDC-RTI 微模擬模型

為回答上述問題，研究流程分為三個主要步驟。

第一步，研究團隊自 NHANES 2017–2020 中擷取具代表性的美國成人樣本，條件是同時具有前期糖尿病與重度肥胖。第二步，將這些模擬個體放入模型中，分別模擬接受治療組與對照組的長期結果。第三步，比較治療與對照在成本與健康效果上的差異，估計 ICER，並判斷介入是否符合成本效益。

研究族群定義為：年齡 ≥18 歲、具有前期糖尿病、且身體質量指數（body mass index, BMI）≥35 kg/m² 的美國成人。研究使用 National Health and Nutrition Examination Survey（NHANES）2017–2020 產生全國代表性樣本。

本研究使用經驗證的 CDC-RTI Prediabetes Microsimulation Model 進行模擬。此模型可預測長期糖尿病發生、糖尿病併發症以及死亡等結果。模型中的風險方程式（risk equation）與效用方程式（utility equation）來自臨床試驗資料估計，並以 20 年時間範圍（20-year time horizon） 進行分析。

整體研究流程可概括為：NHANES 2017–2020 取得「前期糖尿病且重度肥胖」個體 → 進入 CDC-RTI 前期糖尿病微模擬模型 → 比較對照組肥胖諮詢與治療組減重手術 → 估計 ICER（USD/QALY gained）。

介入與對照：肥胖諮詢、RYGB 與 SG

研究比較兩種主要減重手術：

Roux-en-Y gastric bypass（RYGB，Roux-en-Y 胃繞道術）
Sleeve gastrectomy（SG，袖狀胃切除術）

對照組則為 obesity counseling，也就是一次性的簡短肥胖諮詢服務。Tang 特別指出，這也是著名的 Diabetes Prevention Program（DPP）trial 中使用過的對照形式之一。

兩種手術在解剖與操作複雜度上不同。Roux-en-Y gastric bypass 較複雜：手術會建立一個小胃囊，並將其直接接到小腸，使食物繞過大部分胃與小腸第一段。相較之下，sleeve gastrectomy 主要移除大約 80% 的胃，留下香蕉狀的「袖狀胃」，但不繞過或重新接合腸道。因此，RYGB 的手術機制通常涉及更大的胃腸道重構。

SG 的解剖改變為移除約 80% 胃部，保留袖狀胃，食物流經袖狀胃後仍以一般方式進入小腸；RYGB 則形成小胃囊並直接連接小腸，食物路徑繞過大部分胃與小腸近端。

手術相關效果參數與成本設定

模型中納入兩種手術相關的效果參數，包括：

減重幅度
手術相關死亡率
血糖改善
其他心血管代謝效益，例如血壓與膽固醇相關變化

效果參數表列入的關鍵數值包括 excess weight loss、perioperative mortality、glucose improvement probability、systolic blood pressure（SBP）、HDL cholesterol 與 triglycerides。RYGB 與 SG 在模型中的 excess weight loss 參數分別為 57.5% 與 42.0%；perioperative mortality 分別為 0.09% 與 0.05%；glucose improvement probability 分別為 0.793 與 0.707。心血管代謝參數中另列入 SBP 下降 7.25 mmHg、HDL cholesterol 增加 15.69 mg/dL、triglycerides 相對 baseline 下降 13% 等效果假設，部分對應欄位則設為 0，反映兩術式在特定心代謝效果設定上不同。

模型參數來源包括 Yu et al. 2015（excess weight loss）、Robertson et al. 2020（perioperative mortality）、Stenberg et al. 2020 與 Yu et al. 2015（glucose improvement probability），以及 Wang et al. 2025、Dastjerdi et al. 2025（血壓與血脂相關參數）。

成本方面，模型針對兩種減重手術皆納入大量手術程序成本（procedural cost）、第一年照護成本（year-one care cost），以及後續多年間的追蹤照護成本（multi-year follow-up care cost）。所有成本皆調整為 2025 年美元（2025 U.S. dollars）。

除了基礎情境分析（base-case analysis），研究也進行次群組分析與單因子敏感度分析（one-way sensitivity analysis），以檢驗不同族群與不同關鍵參數假設下，結果是否仍然穩健。

次群組與敏感度分析設計

次群組分析用來評估成本效益是否會因個體特徵不同而改變。研究特別分析以下因素：

BMI
年齡
心血管疾病狀態（cardiovascular disease, CVD status）

次群組分類包含 BMI 35–40 與 BMI ≥40、年齡 <65 與 ≥65，以及是否已有 CVD。CVD 事件定義包含 stroke、coronary heart disease、angina、myocardial infarction 與 heart failure。

敏感度分析則檢驗模型結果對關鍵假設的敏感程度。研究檢視的參數包括：

減重幅度
死亡率
血糖改善
介入成本

在後續結果中，Tang 也特別指出，兩種手術的成本效益對後續追蹤照護成本最為敏感。

20 年臨床效果：RYGB 對糖尿病與併發症的長期影響

在呈現成本效益結果前，Tang 先報告模型預測的長期臨床影響，首先從 Roux-en-Y gastric bypass（RYGB） 談起。

在 20 年模擬期末，與肥胖諮詢相比，RYGB 顯著降低：

糖尿病發生
死亡
心血管疾病
微血管併發症

Tang 強調，RYGB 可預防大量糖尿病病例，也可觀察到心衰竭、微量白蛋白尿（microalbuminuria）與神經病變（neuropathy）等併發症明顯下降。

以每 10,000 名模擬個體計算，20 年末 RYGB 與 counseling 的糖尿病累積發生率分別約為 40.5% 與 66.4%，相當於每 10,000 人預防 2,586 例糖尿病。

其他 20 年臨床結果也顯示明顯差異：死亡率約由 17.8% 降至 12.9%，每 10,000 人預防約 485 例死亡；充血性心衰竭由 10.0% 降至 4.5%，每 10,000 人預防約 550 例；中風由 4.7% 降至 3.1%，每 10,000 人預防約 155 例；因心絞痛住院由 7.6% 降至 5.0%，每 10,000 人預防約 260 例；心肌梗塞由 6.8% 降至 4.4%，每 10,000 人預防約 247 例。

微血管併發症方面，microalbuminuria 由 32.7% 降至 15.7%，每 10,000 人預防約 1,707 例；macroalbuminuria 由 9.8% 降至 4.8%，每 10,000 人預防約 505 例；neuropathy 由 58.5% 降至 31.3%，每 10,000 人預防約 2,718 例；失明由 8.9% 降至 4.6%，每 10,000 人預防約 424 例。

Tang 接著表示，sleeve gastrectomy（SG） 也呈現相似方向的臨床效益，但降低幅度較 RYGB 小。換言之，兩種手術皆可改善長期糖尿病與併發症結果，但 RYGB 在模型中顯示較大的臨床效益。

經濟結果：RYGB 具成本節省，SG 符合成本效益

接下來的自然問題是：上述臨床效益是否能轉化為經濟價值？

研究以 20 年時間範圍比較肥胖諮詢、RYGB 與 SG 的總成本、QALY 與 ICER。結果顯示，與肥胖諮詢相比，兩種減重手術皆帶來較高的 QALY。

對 RYGB 而言，雖然手術本身有高額初始成本，但因長期糖尿病與併發症減少，總成本反而低於肥胖諮詢，因此屬於 cost-saving。也就是說，RYGB 不僅增加健康效益，還降低總醫療成本。

對 SG 而言，總成本高於肥胖諮詢，但同時也增加 QALY。其 ICER 為 3,657 美元/QALY，遠低於研究採用的 100,000 美元/QALY 成本效益門檻，因此判定為符合成本效益。

20 年基礎情境下，obesity counseling 的總成本為 108,589 美元、效果為 10.67 QALYs；RYGB 的總成本為 103,870 美元、效果為 11.58 QALYs，相較 counseling 增加 0.91 QALYs 並減少 4,719 美元，因此為 cost-saving；SG 的總成本為 110,922 美元、效果為 11.31 QALYs，相較 counseling 增加 0.64 QALYs、增加成本 2,333 美元，ICER 為 3,657 美元/QALY。

研究判讀標準為：ICER <0 表示 cost-saving；ICER <100,000 美元/QALY 則視為 cost-effective。

這組結果是本研究的主要經濟發現：在前期糖尿病且重度肥胖的美國成人中，RYGB 可能不只是有成本效益，而是能節省成本；SG 則雖然增加成本，但以非常低的每 QALY 成本提供健康收益，因此仍高度符合成本效益。

次群組結果：BMI 越高、年齡越輕，經濟價值越有利；既有 CVD 者較不有利

次群組分析顯示，RYGB 與 SG 的成本效益會隨不同族群特徵而變化。

整體而言，兩種手術對以下族群的經濟價值較有利：

BMI 較高者
年齡較輕者

相反地，對於已有心血管疾病（preexisting CVD conditions）的人，成本效益較不有利。這可能與既有 CVD 族群的基線風險、可獲得的剩餘健康年數、併發症軌跡及成本結構有關。

次群組圖示比較 base case、BMI 35–40、BMI ≥40、age <65、age ≥65 與 CVD 狀態下的 ICER；RYGB 在多數情境中仍落在 cost-saving 或非常低 ICER 區間，而 SG 則多為正 ICER 但仍遠低於常用成本效益門檻。

敏感度分析：追蹤照護成本是關鍵，但結論大致穩健

單因子敏感度分析顯示，RYGB 的成本效益最受後續追蹤照護成本（follow-up care costs）影響，其次是手術程序成本（procedure costs）、第一年照護成本（year-one costs）與血糖改善程度（glucose improvement）。

不過，即使改變這些關鍵模型參數，RYGB 為成本節省（cost-saving）的結論仍然穩健。

對 SG 而言，成本效益同樣最受後續追蹤照護成本影響，但其符合成本效益（cost-effective）的結論在大多數假設變化下仍維持不變。

換言之，模型結果雖然依賴部分成本與效果假設，但主要結論並未因合理範圍內的參數變動而被推翻。

結論與政策意涵

本研究結論是：在前期糖尿病且重度肥胖的美國成人中，與肥胖諮詢相比，減重手術在 20 年期間看起來具有成本效益。

更具體地說：

RYGB 可能是 cost-saving：增加 QALY，同時降低長期總成本。
SG 可能是 cost-effective：增加 QALY，雖然成本略高，但 ICER 遠低於 100,000 美元/QALY 門檻。

這些結果具有臨床與政策意涵。由於研究對象是糖尿病風險很高的人群，若減重手術能在長期減少糖尿病與併發症，便可能為保險給付（insurance coverage）與臨床指引（clinical guideline）制定提供重要依據。

Tang 強調，本研究結果可協助思考：對於前期糖尿病且 BMI ≥35 的高風險族群，減重手術不應只被視為體重治療，也可能是具長期經濟價值的糖尿病預防策略。

研究限制

研究仍有幾項限制。

第一，結果受模型假設與參數不確定性影響。微模擬模型必須對未來糖尿病發生、併發症、死亡、效用與成本做出假設，因此模型輸出不可避免地取決於輸入參數與方程式。

第二，研究使用的部分成本估計可能已經過時。Tang 特別指出，手術程序成本與肥胖諮詢服務成本等資料，可能因缺乏近期資料而無法完全反映最新成本環境。

限制中明確包括：results are subject to model assumptions and parameter uncertainties；some cost estimates may be out of date due to lack of recent data, including costs of surgery procedures and obesity counseling services。

儘管如此，研究仍指出，減重手術可能在高風險族群的糖尿病預防中提供長期經濟價值。

簡報最後附註：本報告中的研究發現與結論屬作者觀點，不一定代表 CDC 官方立場。

問答討論

GLP-1 receptor agonists 是否會改變模型結果？

第一位提問者指出，GLP-1 receptor agonist 或其他 GLP-1-based therapies 在減重手術後的使用似乎愈來愈多，並詢問若在模型中納入 GLP-1，是否可能改變 SG 或 RYGB 的成本效益。例如，SG 組若因 GLP-1 獲得額外減重，是否可能變成 cost-saving？或者 GLP-1 本身的藥物成本會抵銷其額外效益？

Tang 回答，這是一個很棘手、也很重要的問題。本研究目前並未納入 GLP-1 治療，也沒有在此專案中分析手術後 GLP-1 對結果的影響。未來可以建立模型，模擬接受減重手術者後續使用 GLP-1 的情境，但目前模型中尚未包含。

當提問者進一步請他「直覺猜測」GLP-1 可能會造成什麼影響時，Tang 避免直接推測。他指出，GLP-1 的經濟價值取決於很多因素，包括：

病人會使用 GLP-1 多久
停藥後是否發生體重回升（weight regain）
治療依從性（adherence）
藥物成本與長期效果的平衡

因此，在沒有模型分析與資料支持前，他不願做出簡單推測。

時間範圍若縮短，成本效益是否改變？

另一位來自 University of Maryland 的提問者詢問時間範圍（time horizon）問題：研究是否在敏感度分析中檢視較短時間範圍？若有，結果是否受到影響？

Tang 回答，研究團隊確實看過不同時間範圍，並預期在後續撰寫論文時一定會更完整呈現不同 time horizon 的結果。他提醒，較短時間範圍下，減重手術通常會顯得比較不具成本效益。這是因為手術成本多發生在早期，而糖尿病與併發症預防帶來的健康與成本收益，需要較長時間才會逐步累積。

是否進行種族與族裔次群組分析？

最後主持人詢問次群組分析是否也包含 race and ethnicity。

Tang 回答，目前尚未進行種族與族裔次群組分析。主持人進一步問是否未來會考慮、以及為何目前沒有做。Tang 表示，未來可以考慮納入這類分析；目前次群組分析優先聚焦在研究團隊最感興趣的因素，包括 BMI，以及既有心血管疾病等基線條件。他認為 BMI 是非常值得關注的因素，CVD 等既有疾病狀態也很重要，因此先分析這些變項。未來可能會進一步分析 race and ethnicity。

Take-home Summary

本研究使用 CDC-RTI Prediabetes Microsimulation Model，以 NHANES 2017–2020 建立全國代表性模擬族群，評估美國 前期糖尿病且 BMI ≥35 成人接受減重手術的 20 年成本效益。
比較對象為一次性簡短 obesity counseling；介入包括 RYGB 與 SG。
兩種手術皆增加 QALY；RYGB 同時降低總成本，因此為 cost-saving；SG 的 ICER 為 3,657 美元/QALY，遠低於 100,000 美元/QALY 門檻，因此符合成本效益。
RYGB 在 20 年模型中大幅降低糖尿病、死亡、心血管疾病與微血管併發症；SG 效果方向相似但幅度較小。
成本效益在 BMI 較高、年齡較輕 者更有利；在已有 CVD 者較不有利。
敏感度分析顯示，結果最受後續追蹤照護成本影響，但主要結論仍相當穩健。
研究限制包括模型假設、參數不確定性，以及部分成本資料可能過時。
整體而言，減重手術可能不只是肥胖治療，也可能是高風險前期糖尿病族群中具有長期經濟價值的糖尿病預防策略。