Full Text

Введение Ревматические заболевания (РЗ) представляют собой группу гетерогенно разных клинически разнородных заболеваний, занимающих лидирующую позицию в мире по уровню негативного влияния на общество [1, 2]. Ежегодный рост эпидемиологических показателей по РЗ, высокий уровень хронизации и инвалидизации, существенное ухудшение качества жизни пациентов трудоспособного возраста приводят к значительным трудовым и экономическим потерям, что подтверждает их социально-экономическую значимость [3, 4]. Ревматоидный артрит (РА), анкилозирующий спондилит (АС) и псориатический артрит (ПсА) являются наиболее распространёнными воспалительными заболеваниями соединительной ткани, в основе патогенеза которых лежит комплекс дефектов иммунной системы [2, 3]. В России за последние 25-30 лет установлен факт 1,5-3,0-кратного роста эпидемиологических показателей по распространённости данных РЗ. Согласно данным исследований Е. Л. Насонова, Е. А. Галушко, распространённость РА в 2018 г. оказалась равной 0,61%, АС - 0,1%, ПсА - 0,37% [2]. РЗ относятся к категории высокозатратных заболеваний для системы здравоохранения, социальной системы и для пациента. Финансовые расходы на фармакотерапию РА, АС и ПсА с использованием дорогостоящих ГИБП занимают одно из ведущих мест в структуре общих затрат на лекарственное обеспечение для лечения социально значимых заболеваний [5]. Количественная оценка потребления лекарственных препаратов (ЛП) приобретает особую значимость, поскольку позволяет изучать их использование с течением времени и проводить оптимизацию системы лекарственного обеспечения в условиях дефицита бюджетных средств [6]. Использование современных методов исследования для оценки потребления ЛП, включая ATC/DDD-методологию, является целесообразным, т. к. фактор составления оптимальной заявки на закуп ЛС является ключевым в экономии бюджетных средств, в особенности финансовых ресурсов медицинских организаций [7, 8]. ATC/DDD-методология служит основным инструментом для проведения исследований по изучению потребления ЛС, с помощью которого можно оценить структуру расходов на закупку ЛС, а также изучить динамику использования лекарственных препаратов [9, 10]. В 1996 г. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) впервые рекомендовала ATC/DDD-анализ как международный стандарт исследований для оценки потребления ЛС [8]. АТС/DDD-методология основана на классификационной системе, где для каждого ЛП, имеющего ATХ (АТС) код, ВОЗ установлены средние суточные поддерживающие дозы (Defined Daily Dose - DDD), позволяющие объективно оценивать приблизительный объём использования ЛП [10, 11]. Таким образом, в связи с необходимостью рационального распределения финансовых ресурсов в условиях дефицита бюджетных средств предложено использование АТС/DDD-методологии для прогнозирования потребности в ГИБП. Цель исследования: оценить целесообразность использования ATC/DDD-методологии для прогнозирования потребности в ГИБП на модели специализированного отделения. Материалы и методы При проведении ретроспективного фармакоэпидемиологического исследования проанализировано 3329 историй болезни пациентов с диагнозами РА, АС и ПсА, госпитализированных в ревматологическое отделение ГАУЗ «Республиканская клиническая больница» г. Казани за 2015-2020 гг. Произведён контент-анализ 1181 медицинской карты и листов врачебных назначений, где указывалось применение генно-инженерной терапии. Выкопировка данных проводилась с применением специально разработанной статистической карты, исключающей использование персональных данных и возможность разглашения конфиденциальной информации. С целью изучения динамики фактического потребления ГИБП за анализируемый период был использован частотный анализ структуры назначений. Для определения госпитальной потребности в ГИБП был применён ATC/DDD-анализ [9, 10]. Для конкретного клинического случая при РА, АС и ПсА в зависимости от наименования ГИБП предусмотрена определённая схема лечения, поэтому, учитывая особенности применения генно-инженерной терапии, потребность (Пi) рассчитывалась не на 1 пациента, а на 1 фактический случай применения [12]: Пi = DDDi × ti × m, (1) где Пi - потребности в i-м ГИБП на 1 случай применения в натуральных показателях (мг); ti - средняя продолжительность лечения i-м ГИБП в расчётный период (дней); m - частота назначения i-го ГИБП. Годовая потребность в натуральных показателях (мг) в ГИБП была рассчитана по формуле: П - Пi × N, (2) где П - годовая потребность в ГИБП для лечения пациентов с РА, АС и ПсА в натуральных показателях (мг); N - число случаев фактического применения ГИБП на прогнозируемый период - 2020 г. Величины DDD установлены согласно представленным данным Центра по статистике ЛП на специализированном сайте ВОЗ 57 [13]. При расчёте потребности в ГИБП использование установленных DDD не представлялось возможным, т. к. они не соответствуют предписанной суточной дозе. Учитывая фармакокинетические особенности ГИБП и характеристики больного, в терапии АРЗ используются терапевтические дозировки ГИБП, которые значительно отличаются от поддерживающих (DDD) [14]. Для МНН Ритуксимаб DDD не определена ввиду широкого спектра дозирования. Учитывая данные факторы, в исследовании были использован показатель средней дозы лекарственного средства PDD (Prescribed Daily Dose), установленной путем репрезентативной выборки листов врачебных назначений [10]. В условиях стохастичного фактического потребления показатель «число случаев фактического применения ГИБП на прогнозируемый период» (N) определено с помощью метода аналитического выравнивания временного ряда, где в качестве линии тренда использовалась функция полинома второй степени. Для удобства сравнения потребности в ГИБП на 2020 г., прогнозируемой с помощью ATC/DDD-методологии и фактического потребления за 2020 год, установленного в результате контент-анализа, полученные значения в натуральных показателях (мг) были количественно переведены в число упаковок конкретного ГИБП. Интерпретация проводилась исходя из торговых наименований ЛС, которые на 2021 г. зарегистрированы в Государственном реестре лекарственных средств и наиболее часто встречались в медицинской документации. Результаты и обсуждение За анализируемый период установлено, что для лечения пациентов с РА, АС и ПсА назначают ГИБП по 6 МНН: абатацепт, голимумаб, инфликсимаб, ритуксимаб, тоцилизумаб и цертолизумаба пэгол. В результате проведения частотного анализа установлена динамика потребления 6 ГИБП за 2015-2019 гг., которая указывает на его неравномерный характер (рис. 1). Неравномерный характер потребления при отсутствии прямой функциональной зависимости свидетельствует о невозможности прогнозирования на основе однофакторных моделей (экстраполяция тенденции, экспоненциальное сглаживание). Частота назначений каждого ЛС рассчитывалась как отношение фактического применения каждого МНН к общему числу назначений ГИБП за последний исследуемый период - 2019 г. (280 случаев). Таким образом, частота назначений составила: абатацепт - 0,218, голимумаб - 0,128, инфликсимаб - 0,064, ритуксимаб - 0,268, тоцилизумаб - 0,196 и цертолизумаба пэгол - 0,125. Число случаев фактического применения ГИБП на прогнозируемый период было определено с использованием программного обеспечения «Microsoft Office Excel 2016». Максимальная точность прогноза достигается при достижении показателя R2 = 1,0. Согласно данному методу, исследуемый показатель R2 составил 0,8284, прогнозируемое число случаев - 355 человек (рис. 2). На следующем этапе для каждого ГИБП рассчитаны потребность на 1 случай применения и годовая потребность на 355 прогнозируемых случаев в натуральных показателях (табл. 1). re202201.4htm00049.jpg При проведении сравнения прогнозируемых показателей с данными фактического потребления ГИБП годовая потребность в натуральных показателях была пересчитана на число упаковок конкретных ЛС. Результаты проведённого анализа представлены в табл. 2. Прогноз потребности считается удовлетворительным, если расхождение фактического и прогнозируемого значения не превышает 25%. В нашем случае установлено значительное расхождение в прогнозируемых данных для ГИБП: абатацепт (62,33%), инфликсимаб (73,35%), ритуксимаб (68,42%), цертолизумаба пэгол (38,63%). Для голимумаба и тоцилизумаба расхождение не превысило критического значения и составило 2,22 и 10,14% соответственно. Заключение Проведённое определение краткосрочной госпитальной потребности с использованием ATC/DDD-методологии показало разную возможность прогнозирования для ГИБП в условиях стационара. Так, для голимумаба и тоцилизумаба методика является приемлемой, расхождение составило 2,22 и 10,14% соответственно, однако для 4 МНН прогнозирование данным методом не является возможным. Таким образом, в условиях, когда потребление не является детерминированным, необходима разработка научно обоснованных методических подходов к определению потребности в ГИБП, представляющих собой многовариантный прогноз потребности с использованием в том числе корреляционно-регрессионного анализа.

About the authors

V. N. Ugoltsova

Kazan (Volga Region) Federal University

Email: veronika.ugolcova@gmail.com

D. Kh. Shakirova

Kazan (Volga Region) Federal University

D. I. Abdulganieva

Kazan State Medical University

R. S. Safiullin

Kazan State Medical University

References

Statistics