Онкологический калькулятор как инструмент оптимизации лекарственного обеспечения пациентов со злокачественными новообразованиями в субъектах Российской Федерации

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Увеличение со стороны государства объёмов финансовых средств на закупку лекарственных препаратов (ЛП) для лечения пациентов со злокачественными новообразованиями (ЗНО) актуализирует вопрос расчёта потребности в лекарственных препаратах. 

Цель работы — разработать специальный инструмент (онкологический калькулятор), стандартизирующий методику определения потребности в ЛП и способного рассчитывать потребность в ЛП для лечения ЗНО в конкретном субъекте РФ.

Материал и методы. Для разработки онкологического калькулятора нами проанализирована потребность в ЛП для лечения пациентов с наиболее распространёнными ЗНО на основе действующих клинических рекомендаций, утверждённых и опубликованных на официальном сайте Министерства здравоохранения РФ. Рассчитано количество пациентов на каждой стадии конкретного ЗНО, частота применения той или иной схемы лечения определена исходя из утверждённых стандартов медицинской помощи пациентам с ЗНО. Расчёт количества пациентов производился на основании официальной статистики, представленной в сборнике МНИОИ им. П.А. Герцена — филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России. 

Результаты. Нами разработан инструмент, названный «Онкологический калькулятор», стандартизирующий методику определения потребности субъекта РФ или лечебного учреждения в ЛП на основе клинических рекомендаций, облегчающий планирование объёмов медицинской помощи в условиях круглосуточного и дневного стационаров и при оказании медицинской помощи больным ЗНО в амбулаторных условиях.

Заключение. Существующие подходы к расчёту потребности в ЛП для лечения пациентов с ЗНО в субъектах РФ являются разрозненными, что приводит к неэффективному использованию средств федерального бюджета, средств обязательного медицинского страхования, бюджетов субъектов РФ. В основе единообразного подхода к расчёту потребности в ЛП для лечения ЗНО должны быть клинические рекомендации, содержащие схемы ЛП для лечения пациентов.

Об авторах

Сергей Александрович Линник

ФГБНУ «Национальный научно-исследовательский институт общественного здоровья имени Н.С. Семашко» Министерства науки и высшего образования Российской Федерации

Автор, ответственный за переписку.
Email: linnik2001@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0538-5400

Канд. мед. наук, ст. науч. сотр. ФГБНУ «Национальный научно-исследовательский институт общественного здоровья имени Н.С. Семашко», 105064, Москва.

e-mail: linnik2001@mail.ru

Россия

Е. Е. Туменко

ФГБНУ «Национальный научно-исследовательский институт общественного здоровья имени Н.С. Семашко» Министерства науки и высшего образования Российской Федерации

Email: noemail@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0001-5097-3722
Россия

Список литературы

  1. Каприн А.Д., Старинский В.В., Шахзадова А.О., ред. Состояние онкологической помощи населению России в 2019 году. М.; 2020.
  2. Каприн А.Д., Старинский В.В., Шахзадова А.О., ред. Злокачественные новообразования в России в 2019 году. М.; 2020.
  3. Моураов А.Г., Мустафаева Д.Г., Моргоева А.Д. Применение информационных технологий в процессе прогнозирования потребности в льготном лекарственном обеспечении. В кн.: Сборник докладов I Международной научно-практической конференции «Современные тенденции развития информационных технологий в научных исследованиях и прикладных областях». Владикавказ; 2020: 188-91.
  4. Морозов В.А. Разработка программного обеспечения для прогнозирования потребностей в лекарственных средствах. В кн.: Материалы международной научно-практической конференции «Современные методы интеллектуального анализа данных в экономических, гуманитарных и естественнонаучных исследованиях». Пятигорск; 2016: 261-5.
  5. Мустафаева Д.Г., Моргоева А.Д. Прогнозирование как способ определения потребности в льготном лекарственном обеспечении. В кн.: Материалы VIII Всероссийской научно-практической заочной конференции «Достижения и приложения современной информатики, математики и физики». Уфа; 2019: 212-20.
  6. Мельникова О.А. Модель прогнозирования потребности в непродовольственных товарах: на примере лекарственных средств. Научные ведомости белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. 2018; 45(1): 86-92. https://doi.org/10.18413/2411-3808-2018-45-1-86-92
  7. Моргоева А.Д. Прогнозирования потребности в льготном лекарственном обеспечении с помощью методов машинного обучения. В кн.: Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Математические модели техники, технологий и экономики». СПб.; 2020: 70-3.
  8. Каминская И.А. Расчет потребности как один из факторов обеспечения доступности наркотических и психотропных лекарственных препаратов для медицинских целей. Новая наука: опыт, традиции, инновации. 2016; (10-2): 130-2.
  9. Зотов А.В., Югай М.Т. Управление процессами лекарственного обеспечения в государственных медицинских организациях. Вестник Росздравнадзора. 2017; (2): 31-8.
  10. Косякова Н.В. Разработка методических основ для электронного программного продукта по определению потребности в лекарственных средствах для больных орфанными заболеваниями. Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2018; (9): 40-5.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Линник С.А., Туменко Е.Е., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ:  ПИ № ФС77-50668 от 13.07.2012 г.