Пузикова Александра Игоревна
Выявить целесообразность применения кластерного анализа для управления затратами на фармакотерапию пациентов с системными аутоиммунными ревматическими заболеваниями (САРЗ). Объектом настоящего исследования были ре- зультаты сплошной выкопировки историй болезни пациентов, находившихся на стационарном лечении в 2020 году. Были проанализированы 954 историй болезней пациентов с САРЗ, среди них с системной склеродермией (ССД) – 411 пациентов (43,1%), системной красной волчанкой (СКВ) – 263 (27,5%), ревматоидным артритом серопозитивным и серонегативным (РА) – 103 (10,8%), системными васкулитами, ассоциированными с антинейтрофильными цитоплазматическими антителами (АН- ЦА-СВ) – 98 (10,3%), идиопатическими воспалительными миопатиями (полимиозит, дерматомиозит) – 57 (6%), болезнью Шегрена (БШ) – 22 (2,3%). Для описанной выборки историй болезней был проведен иерархический кластерный анализ методом взвешенного попарного среднего с использованием Евклидова расстояния и расстояния Чебышева, а также неиерархическая кластеризация методом k-средних (k-means) в пакете программ STATISTICA 13.3. Построение модели множественной регрессии с зависимым фактором затрат на ЛП проводилось в программе MS Excel. В результате иерархической кластеризации получены 2 ден- дрограммы, по которым выделено одинаковое количество кластеров – 4. В ходе проведения кластерного анализа было выделено 4 кластера со значимым различием по затратам на фармакотерапию с формирующими показателями (p<0,05) – пол, возраст пациентов, длительность заболевания, число койко-дней, число госпитализаций, степень активности заболевания, количество сопутствующих заболеваний и осложнений, назначение генно-инженерных биологических препаратов (ГИБП) на момент госпитализации, ГИБП в анамнезе, общее количество назначенных ЛП, назначение Ацеллбии, Бенлисты, других ГИБП, и иммуноглобулинов. По статистически значимым факторам построены общие модели множественной регрессии для пациентов с САРЗ и отдельные модели множественной регрессии для каждого кластера. Выявлены факторы, коррелирующие с объемом затрат на фармакотерапию пациентов с САРЗ: число дней госпитализации, степень активности заболевания, количество назначенных лекарственных препаратов, применение ГИБП и иммуноглобулинов.
Выявить целесообразность применения кластерного анализа для управления затратами на фармакотерапию пациентов с системными аутоиммунными ревматическими заболеваниями (САРЗ). Объектом настоящего исследования были ре- зультаты сплошной выкопировки историй болезни пациентов, находившихся на стационарном лечении в 2020 году. Были проанализированы 954 историй болезней пациентов с САРЗ, среди них с системной склеродермией (ССД) – 411 пациентов (43,1%), системной красной волчанкой (СКВ) – 263 (27,5%), ревматоидным артритом серопозитивным и серонегативным (РА) – 103 (10,8%), системными васкулитами, ассоциированными с антинейтрофильными цитоплазматическими антителами (АН- ЦА-СВ) – 98 (10,3%), идиопатическими воспалительными миопатиями (полимиозит, дерматомиозит) – 57 (6%), болезнью Шегрена (БШ) – 22 (2,3%). Для описанной выборки историй болезней был проведен иерархический кластерный анализ методом взвешенного попарного среднего с использованием Евклидова расстояния и расстояния Чебышева, а также неиерархическая кластеризация методом k-средних (k-means) в пакете программ STATISTICA 13.3. Построение модели множественной регрессии с зависимым фактором затрат на ЛП проводилось в программе MS Excel. В результате иерархической кластеризации получены 2 ден- дрограммы, по которым выделено одинаковое количество кластеров – 4. В ходе проведения кластерного анализа было выделено 4 кластера со значимым различием по затратам на фармакотерапию с формирующими показателями (p<0,05) – пол, возраст пациентов, длительность заболевания, число койко-дней, число госпитализаций, степень активности заболевания, количество сопутствующих заболеваний и осложнений, назначение генно-инженерных биологических препаратов (ГИБП) на момент госпитализации, ГИБП в анамнезе, общее количество назначенных ЛП, назначение Ацеллбии, Бенлисты, других ГИБП, и иммуноглобулинов. По статистически значимым факторам построены общие модели множественной регрессии для пациентов с САРЗ и отдельные модели множественной регрессии для каждого кластера. Выявлены факторы, коррелирующие с объемом затрат на фармакотерапию пациентов с САРЗ: число дней госпитализации, степень активности заболевания, количество назначенных лекарственных препаратов, применение ГИБП и иммуноглобулинов.
