Научно-практический журнал Медицинские технологии. Оценка и выбор
  • Русский
  • English

Выпуск № 32 | 2018 (2)

DOI: https://doi.org/10.31556/2219-0678.2018.32.2.008-022 meta

Аннотация

Разъяснены предпосылки, принципы и этапы разработки новых клинико-статистических групп (КСГ), объединяющих случаи госпитализации для лекарственного лечения злокачественных новообразований в 2018 году. Разработка новых КСГ включала несколько этапов:
1) формирование перечня наиболее распространенных злокачественных опухолей на основании статистических данных о заболеваемости ЗНО в 2016 г.;
2) извлечение из клинических рекомендаций по ведению больных с этими ЗНО всех рекомендованных к применению схем лекарственной терапии;
3) создание для каждой схемы лекарственной терапии проекта стандарта медицинской помощи, соответствующего законченному случаю лечения (стандартизированного модуля); 4) расчет затрат на законченный случай лечения с применением каждой из схем лекарственной терапии на основе стандартизированных модулей;
5) ранжирование схем по стоимости и разделение их на КСГ с разными уровнями затратоемкости. В итоге сформировано 10 КСГ для круглосуточного стационара и 8 – для дневного. Определены коэффициенты затратоемкости для каждой КСГ, разработан классификатор схем лекарственной терапии, являющийся основой для создания в субъектах Федерации информационных систем для автоматизированного отнесения случаев к КСГ. Новые КСГ в большей степени, чем прежние, соответствуют базовому принципу классификации случаев: однородность КСГ по клиническим и экономическим характеристикам. В субъектах РФ необходим мониторинг результатов внедрения новых КСГ и своевременная коррекция рисков разбалансировки системы оплаты.

Ключевые слова

клинико-статистическая группа, злокачественное новообразование; способ оплаты медицинской помощи; стандартизированный модуль; клиническая рекомендация.

Для цитирования

Авксентьева М. В., Омельяновский В. В., Петровский А. В. и др. Новые подходы к формированию клинико-статистических групп, объединяющих случаи госпитализации для лекарственного лечения злокачественных новообразований. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2018; 2(32): 8–22.

Выпуск № 31 | 2018 (1)

Аннотация

В последнее десятилетие значительно возрос интерес российского и международного научно-медицинского сообществ и фармацевтических компаний к исследованиям рутинной клинической практики. В дополнение к уже ставшему привычным термину «неинтервенционное исследование» приходят такие термины, как «real world data» (данные рутинной клинической практики) и «real world evidence» (совокупность доказательств в рутинной клинической практике); чаще и активнее подчеркивается роль оценки медицинских технологий, всё больше внимания уделяется пациент-ориентированному подходу в системе здравоохранения. Целями данной статьи являются обновление информации в области исследований рутинной клинической практики, обсуждение новых для российской научно-медицинской литературы терминов и роли исследований рутинной клинической практики в оценке медицинских технологий.

Ключевые слова

неинтервенционное исследование, исследование рутинной клинической практики, оценка медицинских технологий.

Для цитирования

Гольдина Т. А., Суворов Н. И. Исследования рутинной клинической практики: от получения данных к оценке медицинских технологий и принятию решений в здравоохранении. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2018; 1(31): 21–29.

Выпуск № 31 | 2018 (1)

Аннотация

Предложен подход к определению референтных значений инкрементного показателя «затраты/эффективность» (incremental cost-effectiveness ratio, ICER) для проведения оценки клинико-экономической эффективности лекарств в рамках формирования перечня жизненно необходимых и важнейших лекарственных препаратов (ЖНВЛП). Суть подхода заключается в расчете ICER по единой упрощенной методике для препаратов разных фармакотерапевтических групп, уже включенных в перечень ЖНВЛП. Критерии оценки эффективности определяются для каждой области применения отдельно. Методика разработана на примере противоопухолевых препаратов. В формуле расчета ICER в числитель включена разница в затратах на сравниваемые лекарственные препараты, в знаменатель – разница в числе лет сохраненной жизни или лет жизни без прогрессирования опухоли, полученная на основе сведений об общей выживаемости и выживаемости без прогрессирования в рандомизированных клинических исследованиях (РКИ). В РКИ, положенных в основу расчета ICER, должны быть продемонстрированы статистически значимые преимущества предлагаемых к включению препаратов перед препаратами, ранее включенными в перечень ЖНВЛП. В расчете учитываются только затраты на лекарственные препараты.

Ключевые слова

методика расчета инкрементного показателя «затраты/эффективность» (incremental cost-effectiveness ratio, ICER), перечень жизненно необходимых и важнейших лекарственных препаратов, противоопухолевые лекарственные препараты.

Для цитирования

Омельяновский В. В., Авксентьева М. В., Сура М. В., Хачатрян Г. Р., Савилова А. Г. Подходы к формированию единой методики расчета инкрементных показателей «затраты/эффективность» на примере противоопухолевых препаратов в рамках пересмотра перечней лекарственных препаратов для медицинского применения. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2018; 1(31): 10–20.

Выпуск № 30 | 2017 (4)

Аннотация

Цель данной работы – определение основных направлений совершенствования планирования и организации медицинской помощи на основе анализа состояния и особенностей половозрастного состава населения Московской области в сравнении с Российской Федерацией. Анализ особенностей половозрастного состава населения проведен по материалам Федеральной службы государственной статистики (Росстат). Для оценки динамики численности населения использовали временной интервал с 2012 по 2016 гг. Согласно данным проведенного анализа, Московская область является типичным регионом РФ по половозрастному составу. Отмечается тенденция к увеличению доли населения старшего возрастного контингента и лиц, не достигших трудоспособного возраста. Снижение доли трудоспособного населения не только увеличивает демографическую нагрузку, но и уменьшает общий объем ВВП. Выявленный демографический провал среди населения младше 19 лет предполагает снижение числа заключаемых браков и уменьшение формирования семейных структур населения в ближайшем будущем. Оценка тенденций в изменении демографических факторов позволяет прогнозировать трансформацию спроса на медицинские услуги и планировать меры по реорганизации медицинской службы в субъекте РФ.

Ключевые слова

половозрастной состав, организация медицинской помощи, Московская область.

Для цитирования

Войнов М. А., Елчуева З. Г. Определение основных направлений совершенствования планировании и организации медицинской помощи на основе анализа половозрастного состава населения (на примере Московской области). Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2017; 4(30): 21–29.

Выпуск № 30 | 2017 (4)

Аннотация

С 2012 г. в РФ осуществляется внедрение единого способа оплаты медицинской помощи в системе ОМС в стационарных условиях по клинико-статистическим группам (КСГ). В настоящее время на федеральном уровне определено два механизма региональной адаптации модели КСГ: установление поправочных коэффициентов (коэффициента уровня оказания медицинской помощи в медицинской организации, коэффициента сложности лечения пациента, управленческого коэффициента) и выделение подгрупп в составе стандартных КСГ. Проведенный анализ тарифных соглашений регионов позволил выявить существенные межрегиональные различия в трактовке и применении установленных правил – от четкого следования утвержденным алгоритмам до самовольной, часто искаженной интерпретации федеральных рекомендаций. Полученные данные свидетельствуют о необходимости введения на федеральном уровне более жестких ограничений по установлению региональных поправочных коэффициентов, в том числе рассчитанных на дневной стационар. Опыт некоторых регионов по выделению подгрупп в составе стандартных КСГ, включая схемы лекарственной терапии, мог бы быть полезен при проведении дальнейшего разукрупнения КСГ на федеральном уровне.

Ключевые слова

клинико-статистические группы (КСГ), коэффициент уровня оказания медицинской помощи в медицинской организации (КУС), коэффициент сложности лечения пациента (КСЛП), управленческий коэффициент (КУ), подгруппы КСГ.

Для цитирования

Сура М. В. Вопросы региональной адаптации системы оплаты медицинской помощи за счет средств обязательного медицинского страхования с применением клинико-статистических групп. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2017; 4(30): 11–20.

Выпуск № 29 | 2017 (3)

Аннотация

Поиск оригинальных данных в базе MEDLINE позволяет найти наиболее полный ответ на поставленный клинический запрос. Однако при этом возникает проблема больших объемов материалов, которые необходимо просмотреть. Основной задачей авторов данной статьи была разработка алгоритма ранжирования результатов поиска медицинских исследований по уровням доказательности. Разработанная поисковая система основана на комбинации классификаторов, определяющих уровень доказательности аннотации и подтип медицинского вмешательства. В качестве основных алгоритмов классификации были рассмотрены линейные классификаторы, а также AdaBoost c Random Forest и SVM с RBF ядром. Оценки качества классификации по подтипам медицинских вмешательств были получены с применением метода скользящего контроля с 5-блоками. Для решения проблемы, связанной с несбалансированностью обучающего множества, использовались генеративные вероятностные модели LDA. Разработанный алгоритм позволяет с точностью до 92% определить уровень доказательности исследования и отсортировать результаты поиска в порядке убывания оценки релевантности аннотации запросу.

Ключевые слова

доказательная медицина, алгоритм, MEDLINE, информационный поиск.

Для цитирования

Камалов М. В., Добрынин В. Ю., Балыкина Ю. Е., Колбин А. С., Вербицкая Е. В. Алгоритм ранжирования результатов медицинских исследований по уровням доказательности на этапе получения ответов на поисковые запросы. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2017; 3(29): 11–21.

Выпуск № 28 | 2017 (2)

Аннотация

Рекомендации по разработке систем оценки технологий здравоохранения (ОТЗ), основанные на передовых примерах, но не уделяющие достаточного внимания местной институциональной среде, могут оказаться неоптимальными или неработающими в странах с начальным уровнем внедрения ОТЗ. В данной статье показано, как разработка системы ОТЗ может быть поддержана институциональным подходом к проектированию управленческих систем, полагаясь на теорию обстоятельств. Описан рациональный, четырехступенчатый процесс такой разработки, а также приведены практические рекомендации по созданию системы ОТЗ для России и стран Евразийского экономического союза (ЕАЭС).

Ключевые слова

теория обстоятельств, разработка систем ОТЗ, организации ОТЗ, Россия, Евразийский экономический союз (ЕАЭС).

Для цитирования

Данко Д., Хачатрян Г. Р. Разработка систем оценки технологий здравоохранения в странах, находящихся на начальном этапе их внедрения – рекомендации для России и стран Евразийского экономического союза. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2017; 2(28): 10–19.

Выпуск № 27 | 2017 (1)

Аннотация

В статье приведена русскоязычная версия вопросника, предназначенного для оценки риска систематических смещений в одномоментных исследованиях диагностических тестов. Данная версия является адаптированным переводом международного консенсусного вопросника QUADAS. Риск систематических смещений в оригинальной шкале не стратифицирован, однако мы предлагаем оценивать общий риск систематических смещений как низкий, средний или высокий в зависимости от суммы баллов в соответствии с критериями вопросника. При общей оценке методологического качества исследования следует учитывать не только риск систематических ошибок, но и риск некорректности выполненного статистического анализа.

Ключевые слова

одномоментное исследование, диагностический тест, диагностическая точность, референсный тест, методологическое качество, вопросник, систематическая ошибка, оценка, QUADAS.

Для цитирования

Реброва О. Ю., Федяева В. К. Оценка риска систематических ошибок в одномоментных исследованиях диагностических тестов: русскоязычная версия вопросника QUADAS. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2017; 1(27): 11–14.

Выпуск № 25 | 2016 (3)

Аннотация

В статье приведены русскоязычные версии вопросников для оценки риска систематических смещений в исследованиях «случай-контроль» и когортных исследованиях. Данные вопросники являются переводом шкалы Ньюкасл-Оттава для оценки методологического качества нерандомизированных исследований. Риск систематических смещений в оригинальной шкале не стратифицирован, однако на практике Кокрановское сообщество относит исследования с 5 и менее баллами (из 9 возможных) к имеющим низкое методологическое качество. Мы предлагаем для оценки методологического качества оценивать не только риск систематических ошибок, но и риск некорректности выполненного статистического анализа.

Ключевые слова

нерандомизированное исследование, «случай-контроль», когорта, вопросник, систематическое смещение, систематическая ошибка, оценка, методологическое качество, шкала Ньюкасл-Оттава.

Для цитирования

Реброва О. Ю., Федяева В. К. Вопросник для оценки риска систематических ошибок в нерандомизированных сравнительных исследованиях: русскоязычная версия шкалы Ньюкасл-Оттава. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2016; 3(25): 14–19.

Выпуск № 25 | 2016 (3)

Аннотация

Многокритериальный анализ (МКА) – математический подход, позволяющий формализовать учет нескольких факторов при принятии сложных решений. В статье представлены результаты пилотного проведения МКА применительно к редким заболеваниям и предназначенным для их лечения лекарственным препаратам. Выполнено сравнение двух методов оценки важности критериев – прямого и относительного взвешивания. Показано преимущество второго подхода.

Ключевые слова

многокритериальный анализ решений, процесс принятия решений, редкие заболевания, весовые коэффициенты, прямое взвешивание, относительное взвешивание.

Для цитирования

Федяева В. К., Реброва О. Ю., Омельяновский В. В. Сравнение методов оценки важности критериев при проведении многокритериального анализа принятия решений по финансированию редких заболеваний. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2016; 3(25): 8–13.