д.м.н., профессор, заведующий кафедрой клинической фармакологии и доказательной медицины, ул. Льва Толстого, д. 6-8, Санкт-Петербург, 197022;
профессор кафедры фармакологии медицинского факультета, 21-я линия, д. 8, В.О., Санкт-Петербург, 199106
MD, professor, head of department of clinical pharmacology and evidence-based medicine, ul. Lva Tolstogo, 6-8, St. Petersburg, 197022;
Professor of the Department of Farmakology, 21-Line, 8, VO, St. Petersburg, 199106
д.ф.-м.н., заведующий кафедрой моделирования экономических систем,
Университетский пр., 35, Санкт-Петербург, 198504
MD, Prof. Head of the department of economic systems modelling,
Universitetsky prospect, 35, Saint-Petersburg, 198504
д. фарм. н., профессор, директор Департамента,
Рахмановский пер, д. 3, 127994, ГСП-4, Москва
MD, Prof. Head of the department,
Rakhmanovsky pereulok, 3, GSP-4, Moscow, 127994
к.ф.-м.н., доцент кафедры математичекого моделирования энергетических систем,
Университетский пр., 35, Санкт-Петербург, 198504
PhD, Associate professor of the Department of mathematical modelling of energy systems,
Universitetsky prospect, 35, Saint-Petersburg, 198504
к.э.н., проректор по инновационному развитию,
ул. Профессора Попова, 14, лит. А, Санкт-Петербург, 197022
PhD, vice-rector for innovations,
Professora Popova street, 14 A, Saint-Petersburg, 197022
член-корреспондент РАМН, д.м.н., профессор, проректор по науке,
ул. Льва Толстого, д. 6-8, Санкт-Петербург, 197022
corresponding member of Russian Academy of Sciences, MD, Prof., vice-rector of scientific development,
ul. Lva Tolstogo, 6-8, St. Petersburg, 197022
ассистент кафедры клинической фармакологии и доказательной медицины,
ул. Льва Толстого, д. 6-8, Санкт-Петербург, 197022
assistant of the Department of clinical pharmacology and evidence-based medicine,
ul. Lva Tolstogo, 6-8, St. Petersburg, 197022
ассистент кафедры клинической фармакологии и доказательной медицины,
ул. Льва Толстого, д. 6-8, Санкт-Петербург, 197022
assistant of professor, Department of clinical pharmacology and evidence-based medicine,
ul. Lva Tolstogo, 6-8, St. Petersburg, 197022
Background: In 2014 we firstly analyzed the formalized system (points and expert opinions) of drug inclusion and exclusion into the reimbursement lists in Russian Federation. The liner mathematical model of decision making was developed and adopted.
Aim. Update the existing model using the results of reimbursement procedures acting from 2106.
Material and methods. The linear models developed and adopted in 2014 were used. In 2015 we included data on 141 drug dossiers. We analyzed the decision of the expert body, chief Ministry of Health expert and the final committee decision.
Results. 43 new drugs were included into the reimbursement lists acting from 2016. The model of expert body decision had an error 7,09% (12,4% in 2014). The model of chief Ministry of Health expert decision had an error – 7% (10% in 2014). The above mentioned experts became more experienced in the formalized procedure of decision making. The model of final decision had an error about 42% (35% in 2014). Conclusion. Linear models are working tools for modelling reimbursement system decisions. At the mean time the existing system of decision making needs more formalization.
Актуальность. В 2014 г. в Российской Федерации был проведен первый опыт включения (исключения) лекарственных средств в ограничительные списки на формализованном принципе (балльная система, независимые заключения). На основании опубликованных данных за 2014 г. авторами были разработаны и апробированы математические линейные модели.
Цель. Построение модели по данным анализа перечней на 2016 г.
Материалы и методы. Использованы ранее разработанные и принятые линейные модели. В анализ было включено 141 досье на лекарственные препараты. Анализировали заключение экспертной организации, главного специалиста и окончательное решение.
Результаты. В 2016 г. в ограничительный перечень жизненно необходимых и важнейших лекарственных препаратов (ЖНВЛП) было включено 43 лекарственных препарата. В результате показано, что модель заключения для экспертной организации давала ошибку 7,09% (в 2014 г. – 12,4%). Для главных внештатных специалистов – 7% (2014 г. – 10%). Отмечается «обучение» формализованному подходу указанных выше лиц, учитывая явную положительную динамику. Модель для окончательного решения междисциплинарной комиссии давала ошибку около 42% (ранее 35%).
Заключение. Линейные модели являются действующим инструментом прогнозирования включения лекарственных препаратов в ограничительные перечни. В то же время действующая система по-прежнему требует формализации.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.