ул. Льва Толстого, 6-8, Санкт-Петербург 197022, Россия
Северный проспект, 1, Санкт-Петербург 194354, Россия
к. м.н., ассистент кафедры клинической фармакологии и доказательной медицины ФГБОУ ВО «ПСПбГМУ им. И. П. Павлова» МЗ РФ; врач-клинический фармаколог, СПб ГБУЗ «Городская больница Святого Великомученика Георгия»
6-8 L'va Tolstogo Str., Sankt-Peterburg 197022, Russia
1 Severnyi prospekt, Sankt-Peterburg 194354, Russia
MD, PhD, Assistant Professor, Department of clinical pharmacology and evidence-based medicine, The First Pavlov State Medical University, St. Petersburg; Clinical pharmacologist, St. George City Hospital, St. Petersburg
Университетская набережная, 7-9, Санкт-Петербург 199034, Россия
аспирант кафедры математического моделирования энергетических систем, факультет прикладной математики- процессов управления, Санкт-Петербургский государственный университет
7-9 Universitetskaya Emb., Sankt-Peterburg 199034, Russia
PhD student, Department of mathematic modeling of energy systems, St. Petersburg State University, St. Petersburg
Университетская набережная, 7-9, Санкт-Петербург 199034, Россия
к. ф.-м.н., старший преподаватель кафедры математического моделирования энергетических систем, факультет прикладной математики-процессов управления, Санкт-Петербургский государственный университет
7-9 Universitetskaya Emb., Sankt-Peterburg 199034, Russia
PhD, Senior lecturer, Department of mathematic modeling of energy systems, Saint- Petersburg State University, Saint-Petersburg. Tel.: +79117378634
ул. Льва Толстого, 6-8, Санкт-Петербург 197022, Россия
Университетская набережная, 7-9, Санкт-Петербург 199034, Россия
д. м.н., профессор, заведующий кафедрой клинической фармакологии и доказательной медицины ФГБОУ ВО «ПСПбГМУ им. И. П. Павлова» МЗ РФ; профессор кафедры фармакологии медицинского факультета ФГБОУ ВО «СПбГУ». Тел.: +7(812)3386685
6-8 L'va Tolstogo Str., Sankt-Peterburg 197022, Russia
7-9 Universitetskaya Emb., Sankt-Peterburg 199034, Russia
MD, Professor, Head of the Department of clinical pharmacology and evidence-based medicine, First Pavlov State Medical University; Professor, Department of Pharmacology, Saint-Petersburg State University. Tel.: +7(812)3386685
ул. Льва Толстого, 6-8, Санкт-Петербург 197022, Россия
ассистент кафедры клинической фармакологии и доказательной медицины, ФГБОУ ВО «ПСПбГМУ им. И. П. Павлова» МЗ РФ
6-8 L'va Tolstogo Str., Sankt-Peterburg 197022, Russia
Assistant at the Department of clinical pharmacology and evidence-based medicine, First Pavlov State Medical University
Университетская набережная, 7-9, Санкт-Петербург 199034, Россия
специалист, факультет прикладной математики-процессов управления, Санкт-Петербургский государственный университет. Тел.: +79119003340
7-9 Universitetskaya Emb., Sankt-Peterburg 199034, Russia
Researcher, Saint-Petersburg State University. Tel.: +79119003340
ул. Профессора Попова, 9, Санкт-Петербург 197022, Россия
ул. Кирочная, 41, Санкт-Петербург 191015, Россия
д. м.н., профессор, руководитель отдела, ведущий научный сотрудник отдела молекулярной микробиологии и эпидемиологии ФГБУ «НИИДИ ФМБА России». Тел./Факс: +7 (812) 2349691
9 Professora Popova ul., Sankt-Peterburg 197022, Russia
41 Kirochnaya Str., Sankt-Peterburg 191015, Russia
MD, Professor, Head of the Department of molecular microbiology and epidemiology, Research Institute of Children’s Infections, Federal Medico-Biological Agency. Tel.: +7(812)2349691
Complicated intra-abdominal infection (IAI) requires increased health care expenditures and additional resources to compensate for an ineffective starting therapy.
Aim. To select the economically optimal algorithm for using antimicrobial agents (AMA) that would minimize the evolving drug-resistance of microbial flora exemplified by E. coli.
Methods. Based on the published data and our own clinical experience with antimicrobial drugs, we calculated the cost of treatment of complicated IAI when either effective or ineffective starting antibiotic therapy was applied. The developing drug-resistance of E. coli was simulated by a mathematical model that incorporated real data on the antimicrobial drugs usage. The model was also able to propose the optimal mode of AMA consumption, which is expected to minimize the microbial drugresistance.
Results. According to the model, the current volume of AMA consumption (which includes more than 60% of fluoroquinolones, 3d generation cephalosporins and inhibitor-protected penicillin derivatives) will increase the proportion of the Extended-spectrum betalactamase (ESBL)-positive strains of E. coli by 7% over the next 5 years. In contrast, the proposed alternative (optimized) mode of AMA consumption (almost complete withdrawal of inhibitor-protected penicillins and fluoroquinolones, against an increase in carbapenems by 30% and an increase in 3d generation cephalosporins by 20%), will decrease the proportion of ESBL (+) E. coli strains by 7%. The cost of care of complicated IAI under the current AMA regimen will grow due to the increase in the proportion of ESBL (+) strains of E. coli. In contrast, the alternative (optimal) AMA therapy leading to the decrease in E. coli drug-resistance is expected to reduce the cost of care of complicated IAI to the level where the real and alternative (optimized) AMA consumption expenditures are comparable.
Conclusion. The proposed mathematical model allows one to predict the changes in microbial drug-resistance and choose the optimal algorithm of AMA consumption able to restrain the growth of drug-resistance.
Осложненная интраабдоминальная инфекция (ИАИ) ассоциирована с повышенным потреблением ресурсов системы здравоохранения и дополнительными расходами, связанными с неэффективностью стартового режима антибактериальной терапии.
Цель – выбор оптимальной с точки зрения влияния на уровень резистентности микробной флоры и экономической целесообразности структуры потребления антимикробных препаратов (АМП) в многопрофильном стационаре на примере оказания специализированной стационарной медицинской помощи пациентам с осложненной ИАИ.
Методы. На основании литературных данных, а также реальной практики применения АМП рассчитана стоимость лечения одного случая осложненной ИАИ при эффективном и неэффективном стартовом режиме антибактериальной терапии. С помощью математического моделирования спрогнозирована динамика резистентности E. coli на фоне реальной практики применения АМП. Спрогнозирован оптимальный режим потребления АМП, при котором рост резистентности окажется минимальным.
Результаты. Реальный уровень потребления АМП, при котором более 60% потребления приходится на фторхинолоны, цефалоспорины 3-го поколения и ингибитор-защищенные пенициллины, приведет к росту доли БЛРС-резистентных штаммов E. Coli на 7% в течение 5-летнего периода. В то же время при альтернативном (оптимальном) потреблении АМП (практически полный вывод из клинической практики ингибитор- защищенных пенициллинов и фторхинолонов, на фоне увеличения потребления карбапенемов на 30% и прироста потребления цефалоспоринов 3-го поколения на 20%) приведет к снижению доли бета-лактамазы расширенного спектра действия (БЛРС) (+) штаммов E. Coli на 7%. Стоимость случая осложненной ИАИ при назначении АМП в соответствии с текущей практикой потребления будет расти ввиду роста доли БЛРС (+) штаммов E. Coli. В то же время проведение антибактериальной терапии в условиях альтернативной (оптимальной) структуры потребления приводит к значимому снижению доли БЛРС (+) штаммов E. Coli и практически сравнивает суммарную стоимость одного случая терапии, осложненной ИАИ, при реальной и альтернативной (оптимальной) структуре потребления.
Заключение. Применение математического моделирования позволяет рассчитать динамику резистентности возбудителей инфекций различной локализации и выбрать оптимальную структуру потребления АМП, для снижения роста резистентности.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.