Оптимизация затрат на лекарственные препараты с использованием систем поддержки принятия решений на основе принципов доказательной медицины

Представлен обзор специализированных медицинских информационных систем, выполняющих ABC/VEN-анализ. Дано сравнение конкретных примеров, описаны их преимущества и недостатки, возможности автоматизации процессов поиска информации о наличии доказанной эффективности лекарственных препаратов (ЛП), подбора альтернативных ЛП в рамках одной АТХ-группы, подбора альтернативных ЛП в рамках действующих клинических рекомендаций МЗ РФ, оценки межлекарственных взаимодействий, а также наличие справочной информации из инструкции по применению ЛП.

1. Государственная программа РФ «Развитие здравоохранения», [Электронный ресурс]. URL: http://government.ru/rugovclassifier/855/ events/].

2. Указ Президента РФ от 06.06.2019 г. №254 «О стратегии развития здравоохранения в Российской Федерации на период до 2025 года», [Электронный ресурс].

3. Лебедев Г.С., Фартушный Э.Н., Шадеркин И.А., Клименко Г.С., Рябков И.В., Кожин П.Б. и др. Создание информационной системы поддержки принятия врачебных решений на основе методов доказательной медицины. Российский журнал телемедицины и электронного здравоохранения. 2019; 1–2: 8–16. doi: https://doi.org/ 10.29188/2542-2413-2019-5-1-8-16.

4. Казакова Е.В. Мониторинг назначения и оптимизация использования лекарственных средств при реализации программ государственных гарантий (на примере Дальневосточного федерального округа): дисс. … д-ра. мед. наук. Х.: 2020.

5. Авксентьева М.В., Омельяновский В.В. Перспективы оценки технологий в здравоохранении Российской Федерации. Доктор.Ру. Терапия. Заболевания органов дыхания. Клиническая медицина сна. 2015; 3 (104) — 4 (105): 12–16.

6. ГОСТ Р 56044–2014. Оценка медицинских технологий. Общие положения. М.: Стандартинформ, 2014; 111.

7. https://www.cochrane.org/ru/CD007026/STROKE_cerebrolizin-pri-ostrom-ishemicheskom-insulte

8. Национальный стандарт РФ ГОСТ Р 57525-2017 «Клинико-экономические исследования. Общие требования».

9. Габбасова Л.А., Шаповалова Ю.С. Роль ATC/DDD — методологии в оптимизации практики применения антибактериальных препаратов в условиях многопрофильного лечебно-профилактического учреждения. Качественная Клиническая Практика. 2008; 2: 39–46. [

10. Малаев М.Г. Анализ эффективности использования финансовых средств при закупках лекарственных препаратов для государственных нужд. Качественная Клиническая Практика. 2021; 4: 75–79. https://doi.org/10.37489/2588-0519-2021-4-75-79.

11. World Health Organization. (2003). Drug and therapeutics committees: a practical guide. authors: Kathleen Holloway (ed.), Terry Green.

12. Лобан Д.С., Кругликова А.В. ABC/VEN-анализ потребления лекарственных средств в учреждении «Гомельский областной клинический кожно-венерологический диспансер» на период перепрофилирования для лечения инфекции COVID-19. Молодежный инновационный вестник. 2022; 11: 230–232.

13. Халафян А.А., Кошкаров А.А., Фабрицкая Е.Ю. Система поддержки принятия решений на основе АВС/VEN-анализа льготного потребления лекарственных препаратов.Фундаментальные исследования. 2016; 4–2: 323–327.

14. Yevstigneev S.V., Titarenko A.F., Abakumova T.R., Alexandrova E.G., Khaziakhmetova V.N., Ziganshina L.E. Towards the rational use of medicines. Int J Risk Saf Med. 2015; 27 Suppl 1: S59–S60. doi: 10.3233/JRS150690.

15. Жилевич Л.А., Мигаль Т.Ф., Адаменко Е.И., Гавриленко Л.Н., Кожанова И.Н., Романова И.С. Применение фармакоэкономических и фармакоэпидемиологических методов при разработке лекарственного формуляра государственной организации здравоохранения. Инструкция по применению. 2010.

16. Шульмин А.В., Лескова Н.Ю., Акулёнок А.В., Солкин А.А., Конорев М.Р., Шевцова В.В. Алгоритмы принятия управленческих решений на основе экспертного VEN-анализа. Вестник фармации. 2021; 4 (94): 25–31. https://doi.org/10.52540/2074-9457.2021.4.25.

17. Shah H.M., Chung K.C. Archie Cochrane and his vision for evidencebased medicine. Plast Reconstr Surg. 2009 Sep; 124 (3): 982–988. doi: 10.1097/PRS.0b013e3181b03928

18. Sackett D. L., Rosenberg W. M. C., Gray J. A. M., Haynes R. B., Richardson W. S. Evidence based medicine: what it is and what it isn't. BMJ. 1996; 312: 71 doi:10.1136/bmj.312.7023.71.

19. Андреева Н.С., Реброва О.Ю., Зорин Н.А., Авксентьева М.В., Омельяновский В.В. Системы оценки достоверности научных доказательств и убедительности рекомендаций: сравнительная характеристика и перспективы унификации. Медицинские технологии оценка и выбор. 2012; 4.

20. GRADE Working Group. Grading quality of evidence and strength of recommendations Bmj. 2004; 328 (7454): 1490.

21. Американское агентство по политике здравоохранения и научным исследованиям. http://www.ahrq.gov/browse/evidmed.htm

22. Шотландская Межколлегиальная медицинская сеть. http://www.sign. ac.uk

23. Оксфордский центр доказательной медицины. http://www.cebm.net/ index.aspx?o=1025.

24. Elhelw B. Evidence-based medicine corner-grading the quality of evidence and the strength of recommendations: the Grade approach. Middle East Fertility Society Journal. 2006; 11 (1): 70–72.

25. Журавлева Н.И., Шубина Л.С., Сухоруких О.А. Обзор методик оценки достоверности научных доказательств и убедительности рекомендаций, применяемых при разработке клинических рекомендаций в Российской Федерации. Фармакоэкономика. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2019; 12 (1): 34–41. doi: https://doi.org/10.17749/2070-4909.2019.12.1.34- 41.

26. Serritella A.V., Strohbehn G.W., Goldstein D.A., Lichter A.S., Ratain M.J. Interventional pharmacoeconomics: a novel mechanism for unlocking value. Clin PharmacolTher. 2020; 108 (3): 487–93. https://doi.org/10.1002/ cpt.1853.

27. Эриванцева Т.Н., Блохина Ю.В. Искусственный интеллект в здравоохранении. Возможности патентной охраны таких разработок. Фармакоэкономика. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2021; 14 (2): 270–76. doi: https://doi.org/10.17749/ 2070-4909/farmakoekonomika.2021.063.

28. Кочетова Е.А. Роль информационных технологий во внедрении фармакогенетического тестирования в реальную клиническую практику. Фармакогенетика и фармакогеномика. 2016; 1: 29–34.

29. Bell G.C., Crews K.R., Wilkinson M.R., Haidar C.E., Hicks J.K., Baker D.K. et al. Development and use of active clinical decision support for preemptive pharmacogenomics. J Am Med Inform Assoc. 2014; 21 (e1): e93–99. doi: 10.1136/amiajnl-2013-001993.

30. http://pharmsuite.ru/web2/

31. Цветов В.М. PharmSuitePro — автоматизированное рабочее место врача клинического фармаколога. Фармакокинетика и Фармакодинамика. 2016; 1: 54–55.

32. http://soft-medica.ru/service/farmcompile

33. https://www.ecp.umkb.com/ecp-analytics