Пузикова Александра Игоревна

Выпускник Сеченовского Университета по специальности Фармация.
Герасимова Д.А., Герасимова Е.В., Евсикова М.Д., Лобутева Л.А., Попкова Т.В., Пузикова А.И. 873

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.

Герасимова Д.А., Герасимова Е.В., Евсикова М.Д., Лобутева Л.А., Попкова Т.В., Пузикова А.И. 873

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.

Окончила Сеченовский Университет по специальности Фармация в 2022 году. Является соавтором научных статей и тезисов к конференциям.