CC BY
0г
ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ
© Шарафутдинова Г.М., Шакирова Д.Х., 2024
УДК 616.832-004.2-085:614.273 DOI: 10.56685/18120555_2024_83_4_55
== МНОГОФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОТРЕБНОСТИ == В ПРЕПАРАТАХ ДЛЯ СИМПТОМАТИЧЕСКОГО ЛЕЧЕНИЯ = РАССЕЯННОГО СКЛЕРОЗА
Гузель Марсовна Шарафутдинова, канд. мед. наук, доцент кафедры неврологии КГМА - филиала ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России [420012 г. Казань, ул. Бутлерова, 36; e-mail: [email protected]]
Диляра Хабилевна Шакирова, д-р фармацевт. наук, профессор, зав. кафедрой фармации Института фундаментальной медицины и биологии ФГАОУ ВО «Казанский (Приволжский) федеральный университет» Министерства науки и высшего образования Российской Федерации [420008 г. Казань, ул. Кремлевская, 18; e-mail: [email protected]]
Реферат. Представлены данные о многофактором анализе прогнозирования потребности в симптоматических препаратах, используемых при лечении рассеянного склероза. Для построения моделей потребления лекарственных препаратов для симптоматического лечения рассеянного склероза применялся метод многофакторного математического моделирования с использованием корреляционно-регрессионного анализа. Данный метод позволяет учесть степень влияния каждого фактора на процесс потребления препарата. Для анализа были отобраны лекарственные препараты, применяемые при лечении больных рассеянным склерозом. Установлена значительная корреляция между потребностью в различных лекарственных препаратах для симптоматического лечения рассеянного склероза и количеством инвалидов вследствие заболевания рассеянным склерозом, финансированием лекарственной помощи, количеством обострений и жалоб, показателями возраста начала заболевания, продолжительности симптоматической терапии, количеством вновь выявленных случаев и трудоспособных больных. На основе полученных коэффициентов корреляции составлены 8 математических моделей для прогнозирования потребности в лекарственных препаратах для симптоматического лечения рассеянного склероза. В результате многофакторного математического моделирования получен краткосрочный прогноз потребности в лекарственных препаратах для симптоматического лечения рассеянного склероза, согласно которому отмечается рост потребности в препаратах, что объясняется увеличением уровня заболевания рассеянным склерозом. Таким образом, использование многофакторного математического моделирования для прогнозирования потребности в препаратах для симптоматического лечения рассеянного склероза позволит более рационально распределять бюджетные средства и способствовать повышению уровня доступности медицинской помощи больным рассеянным склерозом. Полученные математические модели могут использоваться для оценки перспективной потребности в препаратах при организации закупки необходимых объемов на уровне региона.
Ключевые слова: многофакторный анализ, рассеянный склероз, лекарственные препараты, лечение, симптоматическая терапия.
== MULTIVARIATE ANALYSIS OF PREDICTING DRUG REQUIREMENTS FOR SYMPTOMATIC TREATMENT OF MULTIPLE SCLEROSIS
GuzelM. Sharafutdinova, PhD, Associate Professor of the Department of Neurology of KSMA - Branch of the FSBEI APE RMACPE of the Ministry of Health of the Russian Federation [420012 Kazan, Butlerova str., 36; e-mail: [email protected]]
Dilyara H. Shakirova, Doctor of Pharmaceutical Sciences, Professor, Head of the Department of Pharmacy at the Institute
of Fundamental Medicine and Biology of the Kazan (Volga Region) Federal University of the Ministry of Science
and Higher Education of the Russian Federation [420008 Kazan, Kremlevskaya str., 18; e-mail: [email protected]]
Abstract. The article presents data on the multivariate analysis of predicting the need for symptomatic drugs used in the treatment of multiple sclerosis. To construct models of drug consumption for symptomatic treatment of multiple sclerosis, the method of multivariate mathematical modeling using correlation and regression analysis was used. This method allows to take into account the degree of influence of each factor on the process of drug consumption. For the analysis were selected drugs used in the treatment of patients with multiple sclerosis. A significant correlation between the need for various drugs for symptomatic treatment of multiple sclerosis and the number of disabled people with multiple sclerosis, financing of drug care, the number of exacerbations and complaints, the age of the onset of the disease, the duration of symptomatic therapy, the number of newly identified cases and able-bodied patients. On the basis of the obtained correlation coefficients, 8 mathematical models were developed to predict the need for drugs for symptomatic treatment of multiple sclerosis. As a result of multivariate mathematical modeling, a short-term forecast of the need for drugs for symptomatic
treatment of multiple sclerosis was obtained, according to which there was an increase in the need for drugs, due to the increase in the level of multiple sclerosis. Thus, the use of multivariate mathematical modeling to predict the need for drugs for symptomatic treatment of multiple sclerosis will allow more rational allocation of budget money and contribute to improving the availability of medical care for patients with multiple sclerosis. The obtained mathematical models can be used to assess the prospective need for drugs when organizing the purchase of necessary volumes at the regional level.
Key words: multivariate analysis, multiple sclerosis, drugs, treatment, symptomatic therapy.
Лечение рассеянного склероза (РС) остается одним из самых сложных вопросов практической неврологии, что связано с многообразием клинических форм и индивидуальным течением заболевания [1, 6].
Высокие затраты на закупку лекарственных препаратов (ЛП) для лечения РС, заболеваемость которого в РТ ежегодно увеличивается, а также специфика лекарственной терапии, заключающаяся в пожизненном приеме различных ЛС, приводят к росту потребности в симптоматической терапии, что требует оптимизации процессов управления лекарственной помощью [7, 8, 9]. Поэтому одной из важных задач для практического здравоохранения является составление прогноза потребности в препаратах для симптоматического лечения рассеянного склероза в целях эффективного распределения выделяемых бюджетных средств [10, 11,12].
Цель исследования - изучить степень влияния факторов на процесс потребления лекарственных препаратов для симптоматического лечения рассеянного склероза с использованием методов многофакторного математического моделирования на основе корреляционно-регрессионного анализа для составления прогноза потребности в препаратах для лечения рассеянного склероза.
Материал и методы. Для построения моделей потребления лекарственных препаратов для симптоматического лечения рассеянного склероза применялся метод многофакторного математического моделирования с использованием корреляционно-регрессионного анализа. Данный метод позволяет учесть степень влияния каждого фактора на процесс потребления препарата [2, 3, 5].
Для анализа были отобраны ЛП, применяемые при лечении больных рассеянным склерозом в Республике Татарстан (табл. 1), которые регулярно закупались и входили в перечень согласно приказу МЗ РФ от 24.12.2012 № 1542н «Об утверждении стандарта первичной медико-санитарной помощи при рассеянном склерозе» [4]. Потребности в анализируемых препаратах были зашифрованы и обозначены как «Х». Факторы, влияющие на потребность в анализируемых препаратах, отобранные с помощью метода экспертной оценки, были зашифрованы и обозначены как (табл. 2).
Рассчитанные коэффициенты корреляции (г) между факторами и потребностью в ЛП для симптоматического лечения РС изменялись в пределах 0,0770,962 (по модулю), что говорит о наличии как сильной, так и слабой степени взаимосвязи между фак-
торами (Y) и потребностью (Х) в конкретном ЛП. Для дальнейшего исследования были отобраны коэффициенты корреляции, отражающие сильную взаимосвязь между уровнями потребления ЛП и факторами, влияющими на них (|r| > 0,8).
Все факторы с высокими значениями коэффициентов корреляции с потребностью в ЛП для симптоматического лечения РС оказались достоверными и использовались в дальнейших расчетах (табл. 3).
Результаты и их обсуждение. В результате корреляционно-регрессионного анализа установлена прямая корреляция между потребностью в адемети-онине (X1) и количеством жалоб (Y10) (r = 0,832), что, вероятно, отражает тот факт, что препарат, обладающий гепатопротективным действием, используется в качестве адъювантной терапии для профилактики и коррекции побочных эффектов других средств симп-
Т а б л и ц а 1
Лекарственные препараты, отобранные для проведения корреляционно-регрессионного анализа
Наименование АБП Шифр
Адеметионин, флаконы, 400 мг, № 5 X1
Амантадин, 0,4 мг/мл, 500 мл, № 2 X2
Амантадин, таблетки, 100 мг, № 30 X3
Карбамазепин, таблетки, 200 мг, № 50 X4
Метилпреднизолон, таблетки, 4 мг, № 30 X5
Метилпреднизолон, флаконы, 250 мг, № 1 X6
Омепразол, капсулы, 20 мг, № 30 X7
Флуоксетин, капсулы, 20 мг, № 30 X8
Калия и магния аспарагинат, раствор для в/в введения, 10 мл, № 5 X9
Калия и магния аспарагинат т/п/о, № 50 X10
Т а б л и ц а 2
Факторы, влияющие на потребность в лекарственных препаратах для симптоматического лечения рассеянного склероза
Факторы Шифр
Возраст начала заболевания Y1
Продолжительность симптоматической терапии Y2
Количество женщин, страдающих РС Y3
Количество обострений Y4
Количество вновь выявленных случаев Y5
Количество инвалидов с заболеванием РС Y6
Охват госпитализацией Y7
Социальный статус Y8
Финансирование лекарственной помощи, оказываемой в РКНЦ Y9
Количество жалоб Y10
Количество трудоспособных больных РС Y11
Средняя продолжительность заболевания РС Y12
Продолжительность жизни больных РС Y13
Т а б л и ц а 3
Оценка достоверности коэффициента корреляции изучаемых ЛП для симптоматического лечения РС
Шифр фактора Значение коэффициента корреляции ¿-критерий (Стьюдента) Достоверность (+) Недостоверность (-)
табл. расч.
Адеметионин, флаконы (Х1)
У10 0,832 2,776 3,602 +
Амантадин, таблетки (Х3)
У11 0,892 2,776 3,487 +
Калия и магния аспарагинат, таблетки (Х10 )
У9 0,866 2,776 3,517 +
Калия и магния аспарагинат, раствор для в/в введения (Х9)
У9 0,861 2,776 3,613 +
Метилпреднизолон, таблетки (Х5)
У1 0,857 2,776 3,007 +
У5 0,909 2,776 3,432 +
У6 0,962 2,776 3,621
Метилпреднизолон, флаконы (Х6)
У2 -0,956 2,776 2,969 +
У4 0,816 2,776 3,045 +
Омепразол, капсулы (Х7)
У5 0,844 2,776 3,079 +
Флуоксетин, капсулы (Х8)
У11 0,861 2,776 3,406 +
томатической терапии, а также в составе комплексной терапии аффективных расстройств с депрессивным вектором.
Количество трудоспособных больных РС (У11) имеет прямую корреляцию с амантадином (таблетки) (Х3) и флуоксетином (Х8), соответственно коэффициенты корреляции 0,892 и 0,861; вероятно, это связано с тем, что данные препараты широко используются для купирования астенического синдрома, что особенно важно, если пациент продолжает в полном или частичном объеме трудовую деятельность.
Наблюдается также прямая корреляция между показателями количества вновь выявленных случаев, зашифрованного как Y5, и потребностью в ме-тилпреднизолоне - таблетки (Х5) и омепразоле (Х7) (0,909 и 0,844), что отражает использование данных препаратов в составе комплексной терапии для купирования обострений, частота которых обычно наиболее высока в первые годы заболевания.
Показатели «возраст начала заболевания» (У1) (г = 0,857) и «количество инвалидов с заболеванием РС» (У6) (г = 0,962) оказывают значительное влияние на потребность в метилпреднизолоне - таблетки (Х5), что отражает необходимость частого проведения купирования обострений (в первом случае) либо необходимость частого назначения метилпреднизо-лона в случаях тяжелого течения заболевания с быстрым нарастанием инвалидизации (второй случай).
Корреляция между потребностью в метилпредни-золоне - флаконы (Х6) оказывает разнонаправленные влияния, в случае с продолжительностью симптоматической терапии РС (У2) носит обратный характер (г = -0,956); это связано с тем, что по мере увеличения длительности заболевания увеличивается ко-
личество пациентов, у которых РС приобретает вторично-прогрессирующее течение, при котором обострения возникают редко, и, соответственно, частота проведения пульсовой терапии метилпреднизолоном снижается. Использование парентеральных форм ме-тилпреднизолона для купирования обострений объясняет и взаимосвязь (г = 0,816) данного препарата (Х6) с количеством обострений (У4).
Объем финансирования лекарственной помощи, оказываемой в РКНЦ (У9), оказался значимым для потребности калия и магния аспарагината (Х9, Х10), коэффициенты корреляции соответственно равны 0,861 и 0,866. Это, видимо, объясняется тем, что данные средства являются вспомогательными, их применение желательно при проведении пульсовой терапии, но в условиях ограниченного финансирования они могут не использоваться.
Таким образом, установлена значительная корреляция между потребностью в различных ЛП для симптоматического лечения РС и количеством инвалидов с заболеванием РС, финансированием лекарственной помощи, количеством обострений и жалоб, показателями возраста начала заболевания, продолжительности симптоматической терапии, количеством вновь выявленных случаев и трудоспособных больных.
На основе полученных коэффициентов корреляции были составлены 8 математических моделей прогнозирования потребности в ЛП для симптоматического лечения РС, которые оказались достоверными по Фишеру из полученных 10 уравнений.
В результате многофакторного математического моделирования определен краткосрочный прогноз потребности в лекарственных препаратах для симп-
Та б л и ц а 4
Прогноз потребности в лекарственных препаратах для симптоматического лечения рассеянного склероза
Наименование ЛП Фактическое потребление за 2014 г. Прогноз потребности в ЛП, рассчитанный с помощью математических моделей
2014 г. Расхождение за 2014 г., % 2015 г. 2016 г.
Адеметионин, флаконы, 400 мг, № 5 145 387 166,89% 407 427
Амантадин, таблетки, 100 мг, № 30 75 66 12,1% 72 77
Калия и магния аспарагинат, т/п/о, № 50 340 395 16,17% 434 472
Калия и магния аспарагинат, раствор для в/в введения, 10 мл, № 5 100 124 24% 137 150
Метилпреднизолон, таблетки, 4 мг, № 30 42 41 -2,38% 45 48
Метилпреднизолон, флаконы, 250 мг, № 1 4516 5192 14,97% 5868 6545
Омепразол, капсулы, 20 мг, № 30 50 146 192,1% 154 162
Флуоксетин, капсулы, 20 мг, № 30 239 255 6,69% 274 293
томатического лечения рассеянного склероза, согласно которому отмечается рост потребности в препаратах, что объясняется увеличением уровня заболевания. В случае адеметионина и омепразола погрешность в прогнозе была недопустимой, что объясняется ярко выраженным, неравномерным характером потребления (табл. 4).
Выводы. Использование многофакторного математического моделирования для прогнозирования потребности в препаратах для симптоматического лечения РС позволит более рационально распределять бюджетные деньги и способствовать повышению уровня доступности медицинской помощи больным рассеянным склерозом. Полученные математические модели могут использоваться для оценки перспективной потребности в препаратах при организации закупки необходимых объемов на уровне региона.
Литература
1. Демина, М.Л. Симптоматическая терапия рассеянного склероза / М.Л. Демина, Н.Ф. Попова // Consilium Medicum. - 2002. - Т. 4, № 2. - С. 92-96.
2. Куликов, А.Ю. Рассеянный склероз: сравнительное фармакоэкономическое исследование препаратов, изменяющих его течение / А.Ю. Куликов, А.Г. Толкушин // Новая аптека. - 2008. - № 5. - С. 59-61.
3. Куприенко, Н.В. Статистические методы изучения связей. Корреляционно-регрессионный анализ: учебное пособие / Н.В. Куприенко, О.А. Пономарева, Д.В. Тихонов. - Санкт-Петербург: Изд-во Политех. ун-та, 2009. - 116 с.
4. Об утверждении стандарта первичной медико-санитарной помощи при рассеянном склерозе в стадии ремиссии: приказ Министерства здравоохранения РФ от 24.12.2012 № 1542н // Российская газета. - 2013. -17 июня. - С. 7-12.
5. Реброва, О.Ю. Статистический анализ медицинских данных / О.Ю. Реброва. - Москва: Медиа Сфера, 2004. - 312 с.
6. Хабиров, Ф.А. Клиническая картина, диагностика и лечение рассеянного склероза: руководство для врачей / Ф.А. Хабиров, А.Н. Бойко. - Казань, 2010. - 85 с.
7. Шакирова, Д.Х. Прогнозирование потребности в препаратах, изменяющих течение рассеянного склероза: методическое пособие для слушателей послевузовского и дополнительного профессионального образования / Д.Х. Шакирова; сост.: Д.Х. Шакирова, О.А. Дун, Ф.А. Хабиров, Т.И. Хайбуллин. - Казань, 2012. - 31 с.
8. Шакирова, Д.Х. Использование маркетинговых и фарма-коэкономических методов анализа для изучения регионального рынка лекарственных средств / Д.Х. Шакирова, Г.Х. Гарифуллина. - Казань, 2009. - 168 с.
9. Шакирова, Д.Х. Фармакоэкономический анализ симптоматической терапии рассеянного склероза в условиях стационара / Д.Х. Шакирова, Г.М. Ахмедова, Д.Ю. Меркурьева // Современная организация лекарственного обеспечения. - 2019. - № 2. - С. 92-93.
10. Comparing the cost-effectiveness of diseasemodifying drugs for the first-line treatment of relapsing-remitting multiple sclerosis / L.D. Goldberg, N.C. Edwards, C. Fincher [et al.] // J. Manag. Care. Pharm. - 2009. - Vol. 15. -P. 543-555.
11. Cost-effectiveness of interferon acetate in newly diagnosed non-primary progressive multiple sclerosis / L.A. Prosser, K.M. Kuntz, A. Bar-Or, M.C. Weinstein // Value health. -2004. - Vol. 7. - P. 554-568.
12. Runmarker, B. Prognostic factors in a multiple sclerosis incidence cohort with twenty-five years of follow-up / B. Runmarker, O. Andersen // Brain. - 1993. - Vol. 116. -P. 117-134.
References
1. Demina, M.L. Simptomaticheskaya terapiya rasseyannogo skleroza / M.L. Demina, N.F. Popova // Consilium Medicum. - 2002. - T. 4, № 2. - S. 92-96.
2. Kulikov, A.Yu. Rasseyannyi skleroz: sravnitel'noe farmakoekonomicheskoe issledovanie preparatov, izmenyayuschih ego techenie / A.Yu. Kulikov, A.G. Tolkushin // Novaya apteka. - 2008. - № 5. - S. 59-61.
3. Kuprienko, N.V. Statisticheskie metody izucheniya svyazei. Korrelyacionno-regressionnyi analiz: uchebnoe posobie / N.V. Kuprienko, O.A. Ponomareva, D.V. Tihonov. - Sankt-Peterburg: Izd-vo Politeh. un-ta, 2009. - 116 s.
4. Ob utverzhdenii standarta pervichnoi medico-sanitarnoi pomoschi pri rasseyannom skleroze v stadii remissii: Prikaz Ministerstva zdravoohraneniya RF ot 24.12.2012 № 1542n // Rossiiskaya gazeta. - 2013. - 17 iyunya. - S. 7-12.
5. Rebrova, O.Yu. Statisticheskii analiz medicinskih dannyh / O.Yu. Rebrova. - Moskva: Media Sfera, 2004. - 312 s.
6. Habirov, F.A. Klinicheskaya kartina, diagnostika i lechenie rasseyannogo skleroza: rukovodstvo dlya vrachei / F.A. Habirov, A.N. Boiko. - Kazan', 2010. - 85 s.
7. Shakirova, D.H. Prognozirovanie potrebnosti v preparatah, izmenyayuschih techenie rasseyannogo skleroza: metodicheskoe posobie dlya slushatelei poslevuzovskogo i dopolnitel'nogo professional'nogo obrazovaniya / D.H. Shakirova; sost.: D.H. Shakirova, O.A. Dun,
F.A. Habirov, T.I. Haibullin. - Kazan', 2012. - 31 s.
8. Shakirova, D.H. Ispol'zovanie marketingovyh i farmako-ekonomicheskih metodov analiza dlya izucheniya regio-nal'nogo rynka lekarstvennyh sredstv / D.H. Shakirova,
G.H. Garifullina. - Kazan', 2009. - 168 s.
9. Shakirova, D.H. Farmakoekonomicheskii analiz sim-ptomaticheskoi terapii rasseyannogo skleroza v uslo-
viyah stacionara / D.H. Shakirova, G.M. Ahmedova, D.Yu. Merkur'eva // Sovremennaya organizaciya lekarst-vennogo obespecheniya. - 2019. - № 2. - S. 92-93.
10. Comparing the cost-effectiveness of diseasemodifying drugs for the first-line treatment of relapsing-remitting multiple sclerosis / L.D. Goldberg, N.C. Edwards, C. Fincher [et al.] // J. Manag. Care. Pharm. - 2009. - Vol. 15. -P. 543-555.
11. Cost-effectiveness of interferon acetate in newly diagnosed non-primary progressive multiple sclerosis / L.A. Prosser, K.M. Kuntz, A. Bar-Or, M.C. Weinstein // Value health. -2004. - Vol. 7. - P. 554-568.
12. Runmarker, B. Prognostic factors in a multiple sclerosis incidence cohort with twenty-five years of follow-up / B. Runmarker, O. Andersen // Brain. - 1993. - Vol. 116. -P. 117-134.
