Сыраева Гульнара Ислямовна – клинический фармаколог, аспирант кафедры клинической фармакологии; руководитель отдела контроля и обеспечения качества клинических исследований, SPIN-код: 9650-5671
197022, г. Санкт-Петербург, ул. Льва Толстого, 6–8;196143, г. Санкт-Петербург, пр. Юрия Гагарина, 65
Gulnara I. Syraeva – clinical pharmacologist, the head of the department of quality control and quality assurance of clinical trials at Scientific Research Center “Eco-Safety” LLC, postgraduate student of the Department of Clinical Pharmacology
6–8, Lev Tolstoy St., St. Petersburg, 197022; 65, Yuri Gagarin Ave., St. Petersburg, 196143
Колбин Алексей Сергеевич – доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой клинической фармакологии и доказательной медицины, SPIN-код: 7966-0845
197022, г. Санкт-Петербург, ул. Льва Толстого, 6–8
Aleksey S. Kolbin – Doctor of Sciences (Medicine), Professor, the Head of the Department of Clinical Pharmacology and Evidence-Based Medicine
6–8, Lev Tolstoy St., St. Petersburg, 197022
Матвеев Александр Васильевич – кандидат медицинских наук, доцент кафедры внутренней медицины №1 с курсом клинической фармакологии Медицинской академии им. С.И. Георгиевского; доцент кафедры клинической фармакологии терапии «РМАПО», SPIN-код: 8518-1320
295007, Республика Крым, г. Симферополь, бул. Ленина 5/7; 125993, г. Москва, ул. Баррикадная, д. 2/1, строение 1
Alexander V. Matveev – Candidate of Sciences (Medicine), Associate Professor of the Department of Internal Medicine No. 1 with a course in Clinical Pharmacology of the Medical Academy n.a. S.I. Georgievsky; Associate Professor of Clinical Pharmacology and Therapy department of Russian Medical Academy of Continuing Professional Education (RMA CPE).
5/7, Lenin Bul., Simferopol, Republic of Crimea, 295007; Bld. 1, 2/1, Barrikadnaya St., Moscow, 125993
Панежина Вера Сергеевна – врач-терапевт, врач функциональной диагностики
196143, г. Санкт-Петербург, пр. Юрия Гагарина, 65
Vera S. Panezhina – a general practitioner, a doctor of functional diagnostics
65, Yuri Gagarin Ave., St. Petersburg, 196143
Цель работы: рассмотреть методологии оценок финансовых затрат на сопровождение нежелательных лекарствен- ных реакций на примере Российской Федерации и Бразилии.
Материалы и методы: для сравнительного анализа использовались материалы, находящиеся в источниках с открытым доступом. Изучение опыта применения методик по оценке бремени нежелательных лекарственных реакций проводился с использованием системы расчёта оплаты медицинской помощи по клинико-статистическим и клинико-профильным группам, методики оценки тяжести осложнений Национального института рака США, лекарство-ассоциированных проблем и модели «дерева решений».
Результаты: при сравнении затрат на ведение нежелательных реакций в РФ и Бразилии были получены следующие результаты: в РФ оценить «стоимость» реакций можно только для ограниченного числа нозологических групп, которые регламентированы классификацией заболеваний по клинико-статистическим группам; в Бразилии при прогнозировании затрат на ведение нежелательных реакций используется сочетание метода «дерева решений» и метода Дельфи. В РФ стоимость сопровождения реакций третьей степени тяжести по CTCAE v. 4.03 и выше составляет от 26849,22 руб. до 26196,37 руб. для Северо-Западного региона (г. Санкт-Петербург). В Бразилии стоимость сопровождения реакций составляет от 13 долларов США (затраты, при развитии лучшего для пациента сценария) до 574 долларов США (затраты, при развитии худшего для пациента сценария), что составляет около 975 и 43000 рублей, соответственно. Внедрение методик, позволяющих прогнозировать развитие и потенциальные исходы нежелательных реакций, а также учёт опыта зарубежных коллег при их моделировании, позволит снизить экономические затраты в РФ на федеральном уровне.
Заключение: для анализа экономической стоимости и дальнейшего прогнозирования требуется совершенствование существующих методологий. Применяемые в РФ модели («дерево решений», классификации заболеваний по группам, модель Маркова) не учитывают временной фактор, соответственно, при планировании анализа потенциальных затрат на НЛР требуется дополнение методов такими инструментами как QALY, YLL, YLD
The aim of the review article was to highlight the methodologies for assessing the financial costs of adverse drug reactions exemplified by the Russian Federation and Brazil.
Materials and methods: for a comparative analysis, materials from open sources were used. The study of the experience of methods used for assessing the burden of adverse drug reactions, was carried out using the system for calculating payments for medical care by clinical-statistical and clinical-profile groups, the methodology for assessing the severity of adverse events of the US National Cancer Institute, drug-associated problems, and “the decision tree” model.
Results. When comparing the costs of ADR management in the Russian Federation and Brazil, the following results have been obtained: in the Russian Federation, the “cost” of reaction can be estimated only for a limited number of nosological groups that are regulated by the classification of diseases by clinical and statistical groups; in Brazil, when predicting the costs of adverse reactions management, the combination of “the decision tree” method and the Delphi method is used. In the Russian Federation, the cost of the 3rd and above severity adverse event (according to CTCAE v. 4.03), varies from 26,849.22 up to 26,196.37 RUB in the North-West region (St. Petersburg). In Brazil, the cost of ADR ranges from 13 USD (the best scenario for the patient) to 574 USD (the worst scenario for the patient), which is about 975 and 43,000 RUB, respectively. The introduction of methods that make it possible to predict the development and potential outcomes of adverse drug reactions, as well as taking into account the experiences of foreign colleagues in their modeling, will reduce economic costs in the Russian Federation at the federal level.
Conclusion: for the economic value analysis and further forecasting, an improvement of existing methodologies is required. The models used in the Russian Federation (“the decision tree”, classification of diseases by clinical groups, Markov model) do not take into account the time factor, therefore, when planning the analysis of potential costs for adverse reactions, it is necessary to reinforce the methods with such tools as QALY, YLL, and YLD.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.