Farmakoekonomi

Den aktuella versionen av sidan har ännu inte granskats av erfarna bidragsgivare och kan skilja sig väsentligt från versionen som granskades den 15 december 2013; kontroller kräver 12 redigeringar .

Farmakoekonomi  är en ny oberoende vetenskap som studerar i jämförande termer sambandet mellan kostnader och effektivitet, säkerhet, livskvalitet i alternativa behandlingsregimer (förebyggande) för en sjukdom.

Ett integrerat tillvägagångssätt för att bedöma genomförbarheten av att använda medicinsk teknik innebär en sammankopplad bedömning av konsekvenser (resultat) och kostnader för medicinska ingrepp. Det mest grundläggande i denna definition är just den sammankopplade bedömningen, det vill säga det handlar inte bara om att jämföra kostnader, utan om att bedöma sambandet mellan kostnader och de resultat som erhålls.

Ur utövarens synvinkel innebär detta att farmakoekonomi  inte handlar om att hitta de billigaste läkemedlen och motivera användningen av dem, utan om att beräkna kostnaderna som krävs för att uppnå önskad effektivitet, och relatera dessa kostnader till möjligheter.

Metoder för att genomföra farmakoekonomiska studier

I världspraxis används följande metoder för farmakoekonomisk analys mest idag:

Kostnad för sjukdomsanalys

En metod för att studera alla kostnader som är förknippade med hanteringen av patienter med en viss sjukdom, både i ett visst skede (tidsperiod), och i alla stadier av medicinsk vård, såväl som med funktionshinder och för tidig död. Denna analys innebär inte en jämförelse av effektiviteten av medicinska insatser, den kan användas för att studera den typiska praxis att hantera patienter med en specifik sjukdom och används för att uppnå vissa mål, såsom kostnadsplanering, fastställande av tariffer för ömsesidiga uppgörelser mellan ämnen av sjukvården och sjukförsäkringen m.m.

Direkta, indirekta, indirekta och immateriella kostnader beräknas:

Kostnadsminimeringsanalys

Ett specialfall av kostnadseffektivitetsanalys, där en jämförande utvärdering av två eller flera insatser görs, kännetecknad av identisk effektivitet och säkerhet, men olika kostnader. Det rekommenderas att använda kostnadsminimeringsanalys i en jämförande studie av olika former eller olika förutsättningar för användning av ett läkemedel eller en medicinsk teknik. Vid genomförandet av sådana studier beaktas alla typer av medicinsk vård som hänförs till varje behandlingsmetod, och kostnaderna för dem bestäms.

Kostnadsminimeringsanalysen beräknas med följande formel:

CMA \u003d DC1 - DC2 eller CMA \u003d (DC1 + IC1) - (DC2 + IC2), där

Kostnadseffektivitetsanalys

En typ av klinisk och ekonomisk analys där en jämförande bedömning av resultaten och kostnaderna för två eller flera interventioner utförs, vars effektivitet är olika, och resultaten mäts i samma enheter (millimeter kvicksilver, hemoglobinkoncentration , antal undvikna komplikationer, räddade levnadsår etc.) . P.).

Synonymer - kostnadseffektivitetsanalys; kostnadseffektivitet; kostnad och effektivitet; kostnadseffektivitet.

Normalt beräknas kostnadsnyttoanalys med formeln: CEA= (DC+IC)/Ef där

Kliniska och ekonomiska studier om kostnadseffektivitetsbedömning har allvarliga teoretiska utsikter, men i praktiken är användningen begränsad. Framtida utveckling kan vara kostsam och tidskrävande. Vid till exempel kroniska sjukdomar bör forskningen fortsätta fram till slutet av behandlingen, även om det kan ta lång tid. Dessutom är det ganska svårt att bilda grupper av patienter med exakta kriterier för jämförelse. Kostnaden för att övervaka en utvald patientgrupp för jämförelse kan minskas om det finns tillförlitliga data om kostnaderna för behandlingen, till exempel information om resultat från tidigare kliniska studier enligt minimikostnadskriteriet. Data från den retrospektiva gruppen som valts ut för jämförelse kan dock minska giltigheten av slutsatserna om den kliniska prövningen .

Därför används modellering i praktiken oftare - en metod för att studera olika objekt, processer och fenomen, baserad på användningen av matematiska (logiska) modeller, som är en förenklad formaliserad beskrivning av objektet som studeras (patient, sjukdom, epidemiologisk situation) och dess dynamik vid användning av medicinska insatser.

Kostnads-nyttoanalys är en mycket kraftfull metod för ekonomisk utvärdering av läkemedel. Men samtidigt har det två huvudsakliga nackdelar som begränsar dess användning under vissa förhållanden:

1) eftersom metoden är endimensionell kan den inte användas för att jämföra olika typer av medicinska insatser som har haft olika effekter på hälsan;

2) anger det mest effektiva tillvägagångssättet, metoden tillåter inte att bestämma dess sociala nytta .

Men för att kunna fatta ett beslut om att inkludera ett läkemedel i listan över " Vital and Essential Medicines " (VED), är dess närvaro i en publicerad form obligatorisk!

Kostnadsanalys

En variant av kostnadseffektivitetsanalys (kostnadseffektivitet / CEA), där resultaten av en intervention utvärderas i termer av "nytta" ur konsumentens synvinkel av medicinsk vård (till exempel livskvalitet / QoL ); den vanligaste integrerade indikatorn är Quality Life Years Saved (QALY). Synonymt med kostnadsnyttoanalys; kostnadseffektivitet.

Kostnadsnyttoanalys är en typ av klinisk kostnadseffektivitetsstudie som översätter det kliniska resultatet av en behandling till ett nyttobaserat tillvägagångssätt. Det definieras som en viss preferens (preferens, fördel) hos patienten. För att mäta nyttan av kostnader används kriteriet för förhållandet mellan antalet år av förlängd livslängd och dess kvalitet (Quality-Adjusted-Life-Years - QALY) i stor utsträckning. Detta gör det möjligt att karakterisera den pågående behandlingen genom att förutsäga egenskaperna och kvaliteten på det framtida livet som kan förväntas under den förväntade överlevnadsperioden. Det är med andra ord en jämförelse av antalet levnadsår med nivån på dess kvalitet under en given period.

Vid genomförande av studier jämförs kostnaderna för behandling med nyttokriteriet (QALY). Till exempel kan forskare fastställa att kostnaden för en ny teknik kommer att vara 100 000 USD i förhållande till QALY-kriteriet som härrör från analysen. Med sådana data blir det möjligt att jämföra olika behandlingsförlopp utifrån behandlingskostnader (besparingar) i förhållande till QALY-kriteriet.

Kostnadsnyttoanalys beräknas med följande formler:

CUA =((DC1 + IC1) - (DC2 + IC2))/(Ut1 - Ut2)

eller

CUA = (DC + IC)/Ut, där

Kostnads-nyttoanalys

En typ av klinisk ekonomisk analys där både kostnader och fördelar uttrycks i pengar. Detta gör det möjligt att jämföra kostnadseffektiviteten för olika insatser med resultat uttryckta i olika enheter (till exempel ett influensavaccinationsprogram med ett intensivt neonatalvårdssystem för ammande spädbarn födda med låg födelsevikt).

Kostnads-nyttoanalys (synonym: kostnads-nyttoanalys) kompenserar för en av nackdelarna med kostnads-nyttoanalys (CEA), som är oförmågan att bedöma det sociala värdet av ett läkemedel. I detta fall tas den monetära motsvarigheten som enhet för bedömning av de kliniska resultaten som erhållits med vilken behandlingsmetod som helst. Således kan de direkta kostnaderna för behandlingen jämföras med det monetära värdet av den direkta effekten som erhålls till följd av en klinisk prövning. Detta sätt att jämföra verkar logiskt, men det finns svårigheter att utvärdera sådana resultat: hur ska man till exempel representera det sparade livet eller ytterligare levnadsår i monetära termer? På grund av dessa och många andra svårigheter används kostnads-nyttoanalys sällan.

Modellering

Modellering av ekonomiska objekt är en integrerad del av farmakoekonomisk forskning. Inom farmakoekonomi används både analytiska och statistiska modeller i stor utsträckning. Det bästa alternativet är den kombinerade användningen av analytiska och statistiska modeller. Den analytiska modellen gör det möjligt att förstå fenomenet i allmänna termer, att skissera huvudmönstren. Eventuella förbättringar kan erhållas med hjälp av statistiska modeller. Vid utförande av farmakoekonomiska studier används ofta simuleringsmodellering, en av företrädarna för vilken är Monte Carlo-metoden. Genom design kan de vanligaste modellerna inom farmakoekonomi delas in i en Markov-modell (beskriver flera diskreta tillstånd och övergångar mellan dem över tid) och ett "beslutsträd" (illustrerar alla möjliga utfall i relation till en specifik specifik situation).

När man gör farmakoekonomiska studier måste man ofta hantera en situation där tillgängliga kliniska data inte räcker för att direkt jämföra de medicinska teknologier som utvärderas. Men i vissa fall kan bristen på kliniska data fyllas genom modellering. Modellering är studiet av kunskapsobjekt på deras modeller; konstruktion och studier av modeller av verkliga objekt, processer eller fenomen för att få förklaringar till dessa fenomen, samt för att förutsäga fenomen av intresse för forskaren. Modellering av ekonomiska objekt är nödvändiga när man genomför farmakoekonomiska studier i de fall tillgängliga kliniska data inte är tillräckliga för jämförande analys. Modellering inom farmakoekonomi är relevant för specialister inom området hälsoekonomi, särskilt för dem vars yrkesverksamhet är relaterad till att genomföra farmakoekonomiska studier och fatta beslut om läkemedelsförsörjning. Objekten för modellforskning inom farmakoekonomisk analys är vilka ekonomiska objekt som helst. Matematiska modeller av ekonomiska system måste uppfylla kraven på adekvans, universalitet, fullständighet och enkelhet, måste överensstämma med de beräknade praktiska formlerna.

Typer av modellering . På grund av tvetydigheten i begreppet "modell" finns det ingen enskild klassificering av typer av modellering. Klassificering kan utföras i enlighet med modellernas karaktär, arten av objekten som modelleras, modelleringsapplikationen etc. Till exempel kan följande typer av modellering urskiljas:

Inom farmakoekonomi används både analytiska och statistiska modeller i stor utsträckning. Var och en av dessa typer har sina egna fördelar och nackdelar.

Analytiska modeller är mer "grova", tar hänsyn till färre faktorer och kräver alltid många antaganden och förenklingar. Ändå är resultaten av beräkningen baserade på dem lättare att se, återspeglar tydligare de grundläggande mönstren som är inneboende i fenomenet. Användningen av analytiska modeller gör det lättare att hitta den optimala lösningen.

Statistiska modeller, i jämförelse med analytiska, är mer exakta och detaljerade, kräver inte sådana grova antaganden och tillåter att ta hänsyn till ett större (i teorin, obegränsat i storlek) antal faktorer. Men de har också sina nackdelar: skrymmande, dålig sikt, ett stort krav på datorkraften hos en dator och viktigast av allt, den extrema svårigheten att hitta optimala lösningar. Det bästa alternativet är den kombinerade användningen av analytiska och statistiska modeller. Den analytiska modellen gör det möjligt att förstå fenomenet i allmänna termer, att skissera, så att säga, konturerna av huvudmönstren. Eventuella förbättringar kan erhållas med hjälp av statistiska modeller.

Vid utförande av farmakoekonomiska studier används ofta simuleringsmodellering, en av företrädarna för vilken är Monte Carlo-metoden. Monte Carlo-metoden är en numerisk metod för att lösa matematiska problem genom att simulera slumpvariabler.

Simulering tillämpas på processer där en beslutsfattare kan ingripa då och då. När det gäller farmakoekonomi: en specialist som behandlar en viss sjukdom kan, beroende på den aktuella situationen, fatta vissa beslut. Sedan sätts en matematisk modell i verket som visar hur situationen förväntas förändras som svar på detta beslut och vilka konsekvenser det kommer att leda till efter en tid. Nästa ”aktuella beslut” fattas med hänsyn till den verkliga nya situationen etc. Som ett resultat av upprepade upprepningar av ett sådant förfarande ”skaffar beslutsfattaren så att säga erfarenhet”, lär sig av sin egen och andras misstag och gradvis "lär sig" att fatta rätt beslut - om inte optimalt, så nästan optimalt.

Historien om modellering inom farmakoekonomi är historien om matematiska simuleringsmodeller som endast delvis uppfyller kraven och inte har kognitiva funktioner. Missnöje med graden av uppfyllande av kraven är det huvudsakliga problemet med ekonomisk modellering. Lösningen på detta problem med ekonomisk modellering är förknippad med utveckling och användning av funktionella matematiska modeller och metoder för modellering av ekonomiska objekt. En egenskap hos funktionell modellering är att den är baserad på de grundläggande lagarna för ekonomins funktionssätt och fördelen är att funktionella modeller fullt ut uppfyller kraven och har höga kognitiva funktioner. Därför, i historien om ekonomisk modellering, kan följande stadier särskiljas: - Bildandet och tillämpningen av matematiska simuleringsmodeller av ekonomiska objekt baserade på individuella mönster i ekonomin; — Bildande och tillämpning av funktionella matematiska modeller av ekonomiska objekt baserade på ekonomiska systems lagar. Moderna idéer om funktionell modellering av ekonomiska objekt uttrycks i funktionslagarna, funktionella modeller och metoder för modellering av ekonomiska system.

Modelldesign .

Genom design kan de vanligaste modellerna inom farmakoekonomi delas in i Markov-modellen och beslutsträdet. Ett beslutsträd är ett diagram som illustrerar alla möjliga utfall i relation till en specifik specifik situation. Markovmodell - beskriver flera diskreta tillstånd och övergångar mellan dem över tid.

"Beslutsträd" .

Beslutsträdsmodellen används ofta för att beskriva processen för att behandla en akut sjukdom. Denna typ av modell innebär att det finns flera alternativ med olika sannolikheter för utfall. Samtidigt är sannolikheten för vart och ett av utfallen känd och det är känt eller möjligt att beräkna kostnaden för varje utfall.

"Markov modell" .

Som praxis visar är det mycket bekvämt att beskriva behandlingen av en kronisk sjukdom i termer av sannolikheter för övergångar från ett tillstånd till ett annat, medan man tror att modellen, efter att ha gått in i en av staterna, inte längre bör ta hänsyn till omständigheterna kring hur det hamnade i detta tillstånd.

Markov-modeller har blivit mycket använda i PE på grund av deras mer flexibla struktur än "beslutsträdet". I motsats till de alternativ som "beslutsträd" fokuserar på, byggs Markov-modeller från tillstånd och övergångssannolikheter från ett tillstånd till ett annat under ett givet tidsintervall (Markov-cykeln).

En slumpmässig process kallas en Markov-process (eller en process utan efterverkan) om sannolikheten för något tillstånd i systemet i framtiden för varje ögonblick bara beror på dess tillstånd i nuet och inte beror på hur systemet kom till detta tillstånd.

Det finns flera tillstånd: "Hälsa", "Sjukdom", "Död" och sannolikheten för övergång från ett tillstånd till ett annat under en viss tidsperiod är känt. Varaktigheten av tidscykler beror på sjukdomens egenskaper och den föreslagna behandlingen. Det finns två alternativ för att beskriva Markov-processer - med diskret och kontinuerlig tid. I det första fallet sker övergången från ett tillstånd till ett annat vid förutbestämda tidpunkter - cykler (1, 2, 3, 4, ...). Övergången genomförs vid varje steg, det vill säga forskaren är bara intresserad av sekvensen av tillstånd som den slumpmässiga processen genomgår i sin utveckling, och är inte intresserad av när exakt var och en av övergångarna inträffade. I det andra fallet är forskaren intresserad av både kedjan av tillstånd som förändrar varandra och de tidpunkter då sådana övergångar inträffade. Om övergångssannolikheten inte beror på tid, kallas Markov-kedjan homogen.

Modelleringsprocess . Modelleringsprocessen innefattar tre element: • subjekt (forskare), • studieobjekt, • modell som bestämmer (reflekterar) förhållandet mellan det erkännande subjektet och det kogniserade objektet.

Det första steget av att bygga en modell förutsätter viss kunskap om det ursprungliga objektet. Modellens kognitiva förmågor beror på det faktum att modellen visar (reproducerar, imiterar) alla väsentliga egenskaper hos det ursprungliga objektet. Frågan om nödvändig och tillräcklig grad av likhet mellan originalet och modellen kräver en specifik analys. Uppenbarligen förlorar modellen sin mening både vid identitet med originalet (då upphör den att vara en modell), och vid en alltför stor skillnad från originalet i alla väsentliga avseenden. Således utförs studien av vissa aspekter av det modellerade objektet till priset av att vägra att studera andra aspekter. Därför ersätter varje modell originalet endast i en strikt begränsad mening. Av detta följer att flera ”specialiserade” modeller kan byggas för ett objekt, som fokuserar uppmärksamheten på vissa aspekter av objektet som studeras eller karaktäriserar objektet med varierande detaljeringsgrad.

I det andra steget fungerar modellen som ett självständigt studieobjekt. En av formerna för en sådan studie är genomförandet av "modell"-experiment, där villkoren för modellens funktion medvetet ändras och data om dess "beteende" systematiseras. Slutresultatet av detta steg är en uppsättning (uppsättning) kunskap om modellen.

I det tredje steget genomförs överföringen av kunskap från modellen till originalet - bildandet av en uppsättning kunskap. Samtidigt sker en övergång från modellens "språk" till originalets "språk". Processen att överföra kunskap utförs enligt vissa regler. Kunskapen om modellen måste korrigeras med hänsyn till de egenskaper hos det ursprungliga objektet som inte reflekterades eller ändrades under konstruktionen av modellen. Det fjärde steget är den praktiska verifieringen av den kunskap som erhållits med hjälp av modeller och deras användning för att bygga en allmän teori om objektet, dess transformation eller kontroll.

Modellering är en cyklisk process. Detta innebär att den första fyrstegscykeln kan följas av den andra, tredje etc. Samtidigt utökas och förfinas kunskapen om det föremål som studeras och den ursprungliga modellen förbättras successivt. Brister som upptäcks efter den första cykeln av modellering, på grund av liten kunskap om objektet eller fel i konstruktionen av modellen, kan korrigeras i efterföljande cykler.

ABC-, VEN- och Frekvensanalyser inom hälso- och sjukvården

Det finns två världsbilder, två positioner: vissa tror att alla händelser i världen är tillfälliga, andra, som ofta kallas fatalister, är säkra på predestination, lagarna för förekommande fenomen. Förmodligen, som ofta är fallet, ligger sanningen någonstans i mitten: slumpmässiga processer påverkas av mönster. Forskarnas uppgift är att hitta, beskriva, förklara dessa mönster och om möjligt lära sig hur man hanterar dem.

Det kanske mest kända exemplet på omvandlingen av kaos till ett system är skapandet av det periodiska systemet av D. I. Mendeleev: en mängd olika kemikalier var kända långt före Dmitrij Ivanovich, och de klassificerades på ett eller annat sätt (till exempel enligt fysikaliska egenskaper - gaser, vätskor och fasta ämnen), även om det inte fanns något universellt system. En plötslig insikt gjorde det möjligt att bygga inte bara ytterligare en klassificering, utan att identifiera mönster som senare användes i studiet av isotoper och sällsynta jordartsmetaller, syntesen av nya ämnen.

Det ryska samhället för farmakoekonomisk forskning bildades för 5 år sedan. Under denna tid genomförde medlemmar av samhället ett stort antal studier om klinisk och ekonomisk analys av olika medicinska teknologier. Under dessa studier samlades information in om mängden resurser som användes, vilket var av tillämpad natur - som regel användes resultaten av dess bearbetning vid utarbetandet av kliniska och ekonomiska modeller eller vid beräkning av kostnad / effektivitetsindikatorer för individuell medicinsk teknik. Samtidigt är denna information av oberoende intresse, eftersom forskare för första gången får data om hur patienter med olika diagnoser faktiskt behandlas på olika kliniker.

Medicinsk hjälp omfattar främst tillhandahållande av medicinska tjänster och användning av läkemedel. På vilken grund läkaren väljer vissa tekniker är det svårt att säga utifrån resultaten av studierna. Det är troligt att utbildning spelar en roll, och traditioner eller "skolor", ens egna preferenser och påverkan av alla typer av annonser, inklusive ingalunda alltid samvetsgranna vetenskapliga publikationer. I alla fall inträffar en händelse: läkaren ordinerar något. Om experter tillfrågas vad de kommer att skriva ut till en patient i ett visst fall, kommer svaren, som våra studier visar, inte att skilja sig dramatiskt från vad som används i praktiken. Läkare vet vad som är rätt och vad som är fel och kommer att ge rätt svar, men under undersökningen kommer vi att prata om 3-5, mer sällan 7-10 läkemedel för en sjukdom, när de kopieras från journaler visar sig de vara 90-100, och i vissa fall även 150 titlar.

Resultaten av forskningen som presenteras i det här numret av tidskriften tillåter inte att svara på frågan "varför", de är bara en faktaförklaring. Men uttalandet är också viktigt, eftersom dessa fakta inte var kända tidigare.

När man gör en ABC-analys sammanfattas medicinsk teknik i tabeller, först i alfabetisk ordning. Därefter beräknas kostnaderna för varje teknik. För läkemedel är detta en mödosam process, eftersom det är nödvändigt att beräkna den dagliga dosen, den totala dosen av läkemedlet som tas emot av alla patienter, sedan bestämma kostnaden för den dagliga dosen och de totala kostnaderna för hela behandlingsperioden. studerade patienter. Beräkningen av kostnaden för tjänster är enklare - antalet tjänster som utförs av varje typ bestäms, och sedan, efter att ha tagit reda på kostnaden för varje enskild tjänst, de totala kostnaderna för den.

Vanligtvis, för att analysera kostnaden för läkemedel, baseras beräkningen på distributörernas genomsnittliga grossistpriser, om läkemedlen användes på ett sjukhus, och genomsnittliga priser på apotek, om patienterna fick poliklinisk behandling. För att bestämma priserna för medicinska tjänster användes oftast priserna för betaltjänster från ett av de stora medicinska instituten för federal underordning. Samtidigt trodde man på förhand att dessa priser till fullo återspeglar de verkliga kostnaderna för sjukvård, att de beräknades av denna organisations ekonomer. Det andra tillvägagångssättet är att använda tarifferna för det obligatoriska sjukförsäkringssystemet multiplicerat med 3: medlen för den obligatoriska sjukförsäkringen, både enligt vår forskning och andra källor, utgör cirka 1/3 av alla sjukvårdsmedel (exklusive patienters personliga medel).

Nästa steg är att rangordna mediciner eller medicinska tjänster från de dyraste till de billigaste. Det beräknas hur många procent av de totala läkemedelskostnaderna som är för varje läkemedel (eller tjänst). Samtidigt kombineras de mest kostsamma teknikerna till en grupp som står för 80 % av alla kostnader (grupp "A"). Den andra gruppen - grupp "B" - dessa är billigare tekniker, som står för 15% av alla kostnader. Och slutligen, de billigaste teknikerna - 5% av alla kostnader - utgör "C"-gruppen.

En separat kolumn innehåller användningsfrekvensen för varje teknik - läkemedel eller tjänster. Jämförelse av graden av kostnad och användningsfrekvens gör att vi kan säga vad pengarna huvudsakligen spenderas på - sällsynta, men dyra tekniker eller billiga, men massiva. Så vid behandling av agranulocytos visade det sig att de huvudsakliga pengarna som spenderades på droger betalades för ett antiviralt läkemedel som ordinerats till ett litet antal patienter. Men kanske dessa patienter behöver läkemedlet?

Svaret på denna fråga ges av VEN-analys . Varje teknologi tilldelas ett index av vital betydelse: V (vital) - vital teknologier, E (essentiell) - viktig och, slutligen, index N (icke-essentiell) - mindre teknologier. Vanligtvis inkluderar den senare gruppen läkemedel eller tjänster vars effektivitet inte har bevisats eller vars användning inte är motiverad i den aktuella sjukdomen. Läkemedlet kan hänföras till grupp V på formell basis: till exempel genom dess närvaro i listan över vitala och väsentliga läkemedel, formuläret. Med ett sådant formellt tillvägagångssätt kan ett läkemedel endast ha två index V och N. En sådan dualistisk kodning är tillräcklig för att fatta administrativa beslut. För läkaren är expertmetoden mer förståelig, i vilken grupp V inkluderar läkemedel som är absolut indikerade för denna patologi, E - viktiga läkemedel, vars användning anses vara möjlig men inte nödvändig, och N - läkemedel, vars användning är inte indicerat för denna sjukdom. Helst bör grupp V endast inkludera läkemedel med bevisad effekt, men det finns för närvarande mycket lite bevis för att basera beslut enbart på dem. Tilldelningen av VEN-index till medicinska tjänster är för närvarande endast möjlig med hjälp av experter. Men eftersom ett stort antal protokoll för patienthantering dyker upp kommer det att vara möjligt att genomföra en VEN-analys utifrån det formella tecknet på förekomsten av en sjukvårdstjänst i protokollet.

ABC-, VEN- och frekvensanalyser är tillämpliga inte bara på läkemedel och medicinska tjänster, utan även på själva sjukdomarna. I själva verket, ur folkhälsosynpunkt, fungerar sjukdomen som ett kriterium, ett tecken på användningen av vissa medicinska tekniker, samhället bär kostnaderna för deras användning. Sjukdomarnas sociala betydelse är känd, den har studerats mycket, speciellt när det gäller smittsamma, smittsamma, epidemiskt farliga sjukdomar. Men ingen rangordning, utvärdering av sjukdomar enligt kriterierna som antogs i den kliniska och ekonomiska analysen genomfördes: trots allt är det möjligt att studera frekvensen av vissa sjukdomar i vården (och inte i befolkningen), bestämma de mest kostsamma och minst kostsamt ( ABC-analys ), utvärdera livets betydelse sjukdomar (egentligen VEN-analys ). En sådan analys är viktig ur kostnadsplaneringssynpunkt och deras rationella användning. Exempel: influensa och akuta luftvägsinfektioner är masssjukdomar, de kan klassificeras som ofarliga sjukdomar (index N), och de kan tilldelas kategori B i ABC-analysen . AIDS är en sällsynt sjukdom med ett index på V (potentiellt dödlig), som kommer att finnas i kostnadsstrukturen i grupp "B" (och möjligen i grupp "A", eftersom enorma summor pengar spenderas på diagnostik). Detta är dock bara ett exempel, byggt på slutsatser, som inte har någon faktisk bekräftelse. Dessutom är kriteriet för betydelse i detta exempel valt ur den socioekonomiska synvinkeln, samhället som helhet. Men det kan finnas en patients synvinkel, för vilken den momentana uppgiften att lindra lidande i första hand är, och då kommer den vitala betydelsen att förändras.

Stadier av farmakoekonomisk analys

Var och en av metoderna för ekonomisk analys inkluderar utan att misslyckas flera huvudsteg:

  1. formuleringen av problemet som studeras, definitionen av forskarens "synpunkt" (vars intressen kommer att beaktas);
  2. val av alternativ teknik för jämförelse;
  3. analys av effektiviteten och säkerheten för undersökningsinterventioner; val av ett kriterium (parameter) för att utvärdera effektivitet;
  4. beräkning av kostnader förknippade med användningen av de insatser som studeras;
  5. beräkning och analys av de faktiska farmakoekonomiska indikatorerna.

Val av farmakoekonomisk analysmetod

Valet av farmakoekonomisk analysmetod beror på de resultat som erhållits under de kliniska prövningarna. Varje gång en farmakoekonomisk analys görs bestäms valet av metod av forskarna. Tabellen ger information om resultaten av de utvärderade medicinska insatserna med olika metoder för farmakoekonomisk analys.

Resultat Metod
Indikatorer som återspeglar behandlingens kliniska effektivitet eller antalet sparade liv "Kostnadseffektivitet" (eller "kostnadsminimering" med identisk effektivitet av jämförda insatser)
"Användbarhet" av medicinska insatser (kvalitetslivsår - QALY) "kostnadsnytta"
Kostnaden för förlorad arbetstid "Betalningsvilja" "Kostnadsfördel"
Begränsade resurser och tid. Hitta data från olika källor Modellering

Litteratur

Böcker Artiklar

Länkar

  Gå till Wikidata-objektet  Ordböcker och uppslagsverk
I bibliografiska kataloger