Файл: osnovi_farmakoekonom_analiza.doc

Пример 7. Четырехпольная таблица сопряженности, или (2х2) − таблица имеет следующий вид:

Вмешательство	Клинические исходы
	Да	Нет
Да	a	b
Нет	c	d

По данным четырехпольной таблицы сопряженности можно вычислить показатель снижения относительного риска:

RRR=

(14)

Пример 8. Рассчитать RRR при применении лекарственного препарата для лечения заболевания на основании данной таблицы сопряженности

Вмешательство	Клинические исходы
	Число пациентов в группе, перенесших хотя бы одно обострение в год	Число пациентов без обострений
Лекарственный препарат	36	64
Плацебо	42	58

Используя формулу (14), получим

RRR==0, 14.

В приведенном примере, рассматривающем применение ЛС при хроническом заболевании за определенный период времени, в группе лечения исследуемым препаратом 36 больных из 100 перенесли обострение за исследуемый период. В группе контроля, где больные получали placebo, обострение перенесли 42 больных из 100. снижение относительного риска (RRR), рассчитанное по формуле (14), составило 0, 14. Таким образом, в группе лечения относительный риск развития обострения снизился на 14%.

---

---

3.2 Математическое моделирование клинической эффективности применения лекарственных средств

Всесторонний подход при создании системы управлении качеством в здравоохранении подразумевает максимальный охват всех взаимосвязей в системе и анализ последствий принятого решения. Очевидно, что экспериментальным путем установить и оценить все взаимосвязи в любой, даже самой простой системе, не говоря уже о системе здравоохранения, не представляется возможным. В реальной практике такой подход реализуется через моделирование.

Моделирование как метод широко применяется специалистами в области экономики здравоохранения. В этом случае моделирование позволяет наглядно продемонстрировать выгоду или затраты различных обсуждаемых альтернатив. Моделирование потенциальных расходов, связанных с использованием лекарства в широкой медицинской практике, востребовано при включении ЛС в ограничительные или формулярные списки. Однако наиболее существенным фактором, определяющим выбор ЛС, на наш взгляд, является соотношение между методом медицинского вмешательства (лечением) и собственно клиническим результатом. Рассчитать потенциальную выгоду при назначении ЛС также помогает моделирование.

Существуют как преимущества, так и недостатки моделирования. Прежде всего, моделирование – ресурсосберегающий метод, позволяющий экономить время и финансовые средства, снижать продолжительность и стоимость исследования. Важнейшим достоинством моделирования является возможность оценки влияния вариабельности исходных параметров на результаты (настройка модели). В конечном итоге результаты моделирования могут быть проверены на практике. С другой стороны, в моделях невозможно учесть все особенности, имеющие место в реальной жизни, поэтому при проведении моделирования выделяются ключевые, наиболее важные моменты.

Этапы моделирования

1. Формулировка проблемы и целей моделирования:

• прогнозирование окончательных результатов (жестких точек) на основе клинических эффектов («суррогатных» точек) в случаях, когда в клинических исследованиях не изучались отдаленные или опосредованные результаты лечения;

• прогнозирование использования медицинских ресурсов в условиях широкой практики на основе данных о действенности, полученной на ограниченной группе больных;

• адаптация результатов зарубежных исследований и перенос (экстраполяция) результатов экономического анализа из страны в страну;

• при необходимости сделать заключение о целесообразности применения медицинских вмешательств у пациентов, не включавшихся ранее в исследования.

---

При этом объектами моделирования являются:

• применяемые медицинские технологии;

• эффективность применения медицинских технологий;

• затраты на применение медицинских технологий;

• принимаемые решения.

Таким образом, моделирование может быть использовано для оценки как клинических, так и социально-экономических последствий применения тех или иных медицинских технологий.

2. После определения цели моделирования необходимо выбрать критерии эффективности изучаемых медицинских технологий. Этот этап моделирования должен определяться потенциальным потребителем результатов анализа. Например, для лечащего врача наиболее полезными окажутся критерии клинической эффективности медицинских вмешательств (нормализация артериального давления, уровня гемоглобина и т.д. и, соответственно, затраты, приходящиеся на эти показатели). Для пациента – нормализация функциональной активности и скорость исчезновения субъективных симптомов. Организатору здравоохранения важно знать, какое из медицинских вмешательств быстрее и с наименьшими затратами позволяет достичь выздоровления у большего числа людей.

3. Синтез информации и построение модели.

В качестве источников информации для построения модели используются:

• достоверные данные экспериментальных исследований (сравнительные исследования, где проводилась оценка альтернативы, лекарственного препарата или медицинской технологии с одной стороны, и стандартов ведения больных в существующей практике, с другой);

• результаты собственных фармакоэпидемиологических исследований изучения реального ведения больных на различных этапах оказания медицинской помощи.

Результаты изучения реальной медицинской практики в совокупности с задачами, которые ставит перед собой исследователь, предопределяют будущую модель, а достоверные данные клинических исследований количественно дополняют модель. Одним из вариантов моделирования является математическое моделирование. Использование этого метода позволяет прогнозировать эффективность применения лекарственных средств в реальной клинической практике в рамках фармакоэпидемиологических исследований.

Далее приводятся математические модели, связывающие одну из возможных характеристик эффективности ЛС со следующими показателями: распространенностью заболевания, отношение пациентов к ЛС и лечению, риском интересующего исследователя клинического исхода.

---

Для оценки потенциальной эффективности лекарственного препарата, применяемого редко (есть резерв использования у пациентов, имеющих показания), рассчитывается число предотвращенных клинических исходов в популяции – NEPP (number of events prevented in your population):

NEPP = n Pr P RRR P

(15)

Для оценки потенциальной эффективности нового, не используемого ранее препарата, используется показатель PPE (number of prevented or postponed events) – число предотвращенных или отсроченных клинических исходов:

PPE = nPPrRRRP

(16)

В формулах (15) и (16) использованы следующие обозначения:

n (number) – размер популяции;

P(prevalence of disease) – заболеваемость или распространенность заболевания в популяции;

---