Фармакоэкономика: теория и практика
№1, 2022, Т.10
Цель. Сравнить затраты на достижение одного ответа на терапию различными группами генно-инженерных биологических препаратов (ГИБП) и таргетных синтетических базисных противовоспалительных препаратов (тсБПВП) у пациентов с ревматоидным артритом (РА). Материалы и методы. В исследование было включено 320 пациентов с РА. Пациенты были разделены на 4 группы (n=80 в каждой) в зависимости от проводимой терапии: 1 группа больных получала анти-В-клеточный препарат, 2 группа - ингибиторы ФНО-альфа (α), 3 группа - ингибитор интерлейкина-6 и 4 группа - ингибитор Янус-киназ (Janus kinase – JAK). Расчеты затрат на достижение ответа на терапию осуществлялся с помощью модели затрат на респондента (cost per responder, CPR). Эффективность терапии оценивалась с использованием общепринятого индекса активности РА DAS28 и динамики данного показателя на фоне 12 месяцев терапии. В качестве ответа на терапию был принят хороший ответ по DAS28 (крите- рии ответа EULAR): текущий DAS28≤3,2 и улучшение его по сравнению с базовым уровнем DAS28>1,2. Для лидирующих по CPR-DAS28 препаратов было проведено дополнительное исследование CPR по индексам SDAI, CDAI, RAPID-3. Результаты. Хороший эффект на терапию чаще отмечался в 3 группе (56,3%) и 4 группе пациентов (6,3%) по сравнению с 1 группой (11,5%, р<0,05 в обоих случаях) и 2 группой больных (22,5%, р<0,05 в обоих слу- чаях). Затраты на достижение ответа на терапию (CPR-DAS28) в 3 группе больных составили 1094772,6 руб., в 4 группе - 1089201,3 руб. и ока- зались в 3,3 раза ниже, чем в 1 группе (3587662,2 руб., р<0,05 в обоих случаях) и в 2,3 раза ниже, чем в 4 группе (2545747,3 руб., р<0,05 в обоих случаях). Для ингибитора интерлейкина-6 CPR-SDAI составил 786867,9 руб., CPR-CDAI – 774285,7 руб., CPR-RAPID-3 – 786867,9 руб. Для ингибито- ра JAK CPR-SDAI составил 1048831,2 руб., CPR-CDAI – 1088379,9 руб., CPR-RAPID – 915730,8 руб. Заключение. Затраты на достижение ответа на терапию (по DAS28) у ингибитора интерлейкина-6 и ингибитора JAK оказались ниже, чем при использовании анти-В-клеточного препарата и ингибиторов ФНО-α. Определение затрат на достижение ответа по индексам SDAI, CDAI, RAPID-3 позволило выявить преимущество терапии ингибитором интерлейкина-6 над ингибитором JAK.
При оптимизации управления ресурсами медицинского имущества (МИ) в военно-медицинских организациях (ВМО) актуальным выступает применение методов стратегического анализа, одним из которых выступает SWOT-анализ, позволяющий провести совместное изучение и установление связи между факторами внешней и внутренней среды при определении сильных и слабых сторон процессов управления ресурсами МИ в крупной ВМО в современных социально-экономических условиях. Цель работы заключалась в проведении SWOT-анализа управления ресурсами МИ в крупных ВМО и составлении матрицы решений SWOT-анализа, выступающей эффективным инструментом стратегического планирования и принятия решений. Модель SWOT-анализа управления ресурсами МИ в крупной ВМО включала следующие элементы: составление стандартной матрицы SWOT-анализа; применение метода экспертных оценок (с определением компетентности и согласованности мнений экспертов); составление перекрестной (сводной) матрицы SWOT-анализа; SWOT-анализ взвешенной бальной оценки; статистический SWOT-анализ; построение матричной модели Мак-Кинси. По итогам оценки модели Мак-Кинси выявлено, что реализация возможностей крупной ВМО при управлении ресурсами МИ под воздействием внешних угроз и факторов внутренней среды имеет нестабильный успех, что говорит о необходимости внимательного отношения к попыткам реализации той или иной имеющейся возможности роста. В рамках проведенного SWOT-анализа были обоснованы 4 стратегии: стратегия прорыва (соотнесение сильных сторон и возможностей); стратегия переходного периода No 1 (соотнесение сильных сторон и угроз, а также описание того, с помощью каких преимуществ можно избежать возникших угроз и снизить риски); стратегия переходного периода No 2 (соотнесение слабых сторон и возможностей, а также представление эффекта того, как можно уйти от слабостей и превратить их в сильные стороны); стратегия выживания (соотнесение слабых сторон и угроз, а также отражение того, как с помощью ликвидации слабостей можно снизить выявленные угрозы). Описанные стратегии и составленная на их основе матрица решений SWOT-анализа, основанные на данных о наиболее значимых и обладающих наиболее весомым потенциалом к реализации факторах внутренней и внешней среды, могут выступать эффективным инструментом стратегического планирования и принятия решений при оптимизации управления ресурсами МИ в крупных ВМО в современных условиях развития военного и гражданского здравоохранения.
ОБОСНОВАНИЕ. Традиционно используемые критерии оценки гликемического контроля (HbA1c, глюкоза плазмы натощак и постпрандиальная гликемия) имеют ограниченную информативность для оценки риска развития неблагоприятных исходов при сахарном диабете (СД). Установлено, что высокая вариабельность гликемии (ВГ) ассоциирована с риском развития тяжелых гипогликемий и является самостоятельным предиктором сосудистых осложнений СД, а также общей и сердечно-сосудистой смертности при СД 2 типа. В настоящее время изучены механизмы негативного влияния выраженной ВГ на возникновение и прогрессирование осложнений СД. Согласно рекомендациям международного консенсуса по использованию непрерывного мониторинга глюкозы (НМГ) 2017 г. и 2019 г. для оценки ВГ используется расчет коэффициента вариации (CV) по данным НМГ с рекомендуемой длительностью мониторирования не менее 14 дней. Однако, процедура НМГ имеет свои ограничения: является дорогостоящей, обычно проводится в течение 5-7 дней. ЦЕЛЬ: осуществить оценку соответствия ВГ, измеренной по результатам НМГ и самоконтроля глюкозы крови (СГК), а также предложить алгоритм оценки ВГ по данным СГК, наиболее соответствующий НМГ. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. Анализ выполнен ретроспективно на основании данных рутинных исследований НМГ и СГК, собранных в ходе ра- нее проведённого исследования в выборке из 35 взрослых пациентов с неудовлетворительным контролем СД 1 типа. Длительность проведения самоконтроля составила ~17 дней (95 ДИ: 14,88-18,43). Моделирование осуществляли по методу Монте-Карло, для каждого пациента m=1500 раз из данных НМГ в течение каждого дня. Методом имитационного моделирования определяли: время первого измерения, количество измерений в сутки, длительность периода самоконтроля с целью повышения чувствительности и специфичности используемого алгоритма. РЕЗУЛЬТАТЫ. Разработан и валидирован алгоритм оценки CV глюкозы по данным СГК, предусматривающий не менее 7 измерений в сутки, длительность периода самоконтроля не менее 14 дней. Максимальную ошибку оценки ВГ наблюдают при попадании значения CV, рассчитанного по данным СГК, в интервал 35% - 40%, что требует проведения НМГ. При значении CV ниже 35% и выше 40% можно сделать вывод о низкой или высокой истинной ВГ (с точностью не менее 95%). ВЫВОДЫ. Разработанный алгоритм оценки КВ по данным СГК имеет чувствительность и специфичность не менее 96% и 84% соответственно.