Фармакоэкономическое исследование пероральной противоопухолевой терапии: результаты комбинированного ABC/VEN- и частотного анализа

Актуальность. Современная онкология столкнулась с парадоксальной ситуацией: стремительный рост стоимости противоопухолевой терапии не всегда сопровождается пропорциональным увеличением ее эффективности. Это создает серьезные экономические барьеры для систем здравоохранения по всему миру. В условиях ограниченных ресурсов особую актуальность приобретают методы рационального распределения лекарственного бюджета. Комбинированный ABC/VEN-анализ представляет собой эффективный инструмент для решения этой задачи. Такой подход особенно важен при анализе современных пероральных противоопухолевых препаратов, занимающих все более значимое место в терапии онкологических заболеваний.

Цель: оценить структуру затрат на пероральную противоопухолевую терапию методами ABC/VEN- и частотного анализа.

Материал и методы. Распределение по АВС-категориям осуществлялось согласно общепринятой методологии. В группу А (наиболее затратные препараты) вошли схемы, общая стоимость которых составила 80% от всех затраченных средств, группу С (наименее затратные) составили схемы с не более 5% всех затрат. Остальные схемы включены в группу В (менее затратные), на осуществление терапии которыми израсходовано 15% всех средств. Итоговые затраты определялись исходя из стоимости лекарственной терапии по схеме в условиях дневного стационара и количества случаев оказания медицинской помощи по данной схеме за 2022 г. Формальная методология VEN-анализа заключалась в распределении схем в соответствии с наличием содержащихся в них препаратов из Примерного перечня Всемирной организации здравоохранения основных лекарственных средств. Отдельно в части как АВС, так и VEN проанализированы данные в разрезе групп химиотерапии, гормональной терапии, таргетной терапии или комбинированной схемы лечения. Частотный анализ проведен с учетом количества госпитализаций пациентов, получивших ту или иную схему противоопухолевой терапии по данным реальной практики деперсонифицированных реестров структуры госпитализаций.

Результаты. Анализ распределения ресурсов подтвердил действие принципа Парето, при котором 80% финансовых затрат пришлось на 9,3% (95% ДИ 6,0–13,7) терапевтических схем (23 схемы), составивших высокозатратную группу А. В группу С (не более 5% затрат) вошли 164 схемы (66,7%; 95% ДИ 60,4–72,5). Остальные препараты оказались в группе В (15% затрат) – 24 схемы (9,8%; 95% ДИ 6,4–14,2). При этом 35 схем (14,2%; 95% ДИ 10,1–19,2) в 2022 г. не использовались. Распределение схем по группам VEN также было сопоставимо с рекомендуемым: 149 схем (60,6%; 95% ДИ 54,2–66,7) для группы V, 63 схемы (25,6%; 95% ДИ 20,3–31,5) для группы E и 34 схемы (13,8%; 95% ДИ 9,8–18,8) для группы N. Объединенный ABC/VEN-анализ продемонстрировал, что группа А преимущественно включает препараты группы V (52,2%). Однако в части ABC/VEN-анализа также выявлены диспропорции: обнаруженная значительная доля (39,1%) препаратов категории N в группе А требует особого внимания и указывает на необходимость создания механизмов регулирования назначений высокозатратных препаратов.

Заключение. Полученные результаты создают основу для разработки сбалансированных подходов к лекарственному обеспечению в онкологии, сочетающих принципы клинической целесообразности и экономической эффективности. Исследование обосновывает необходимость распределения средств, гарантирующих приоритетное обеспечение доказательно эффективных схем лечения в условиях ресурсных ограничений.

1. Global oncology trends 2024: outlook to 2028. Annual trend report from the IQVIA Institute for Human Data Science. May 28, 2024. Available at: https://www.iqvia.com/insights/the-iqvia-institute/reports-andpublications/reports/global-oncology-trends-2024 (accessed 25.04.2025).

2. Schaft N., Dörrie J., Schuler G., et al. The future of affordable cancer immunotherapy. Front Immunol. 2023; 14: 1248867. https://doi.org/10.3389/fimmu.2023.1248867.

3. Naci H., Zhang Y., Woloshin S., et al. Overall survival benefits of cancer drugs initially approved by the US Food and Drug Administration on the basis of immature survival data: a retrospective analysis. Lancet Oncol. 2024; 25 (6): 760–9. https://doi.org/10.1016/S14702045(24)00152-9.

4. Del Paggio J.C., Sullivan R., Schrag D., et al. Delivery of meaningful cancer care: a retrospective cohort study assessing cost and benefit with the ASCO and ESMO frameworks. Lancet Oncol. 2017; 18 (7): 887–94. https://doi.org/10.1016/S1470-2045(17)30415-1.

5. Laviana A.A., Luckenbaugh A.N., Resnick M.J. Trends in the cost of cancer care: beyond drugs. J Clin Oncol. 2020; 38 (4): 316–22. https://doi.org/10.1200/JCO.19.01963.

6. Всемирная организация здравоохранения. Методы анализа использования лекарств и расходов на содействие осуществлению лекарственной политики. URL: https://iris.who.int/bitstream/handle/10665/342858/9789289055697-rus.pdf?sequence=1&isAllowed=y (дата обращения 25.0.2025).

7. Жукова О.В., Руина О.В., Хазов М.В. и др. Фармакоэпидемиологический анализ потребления лекарственных препаратов в многопрофильном стационаре – элемент управления качеством медицинской помощи и основа оценки импортозамещения. ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2022; 15 (1): 51–8. https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2022.046.

8. Pantziarka P., Capistrano I R., De Potter A., et al. An open access database of licensed cancer drugs. Front Pharmacol. 2021; 12: 627574. https://doi.org/10.3389/fphar.2021.627574.

9. World Health Organization. Model List of Essential Medicines. Available at: https://list.essentialmeds.org/ (accessed 25.04.2025).

10. Jenei K., Aziz Z., Booth C., et al. Cancer medicines on the WHO Model List of Essential Medicines: processes, challenges, and a way forward. Lancet Glob Health. 2022; 10 (12): e1860–6. https://doi.org/10.1016/S2214-109X(22)00376-X.

11. Коробейникова А.Н., Мальчикова С.В. ABC-, VEN- и частотный анализ терапии фибрилляции предсердий в условиях «типичной практики». ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2015; 8 (4): 28–31. https://doi.org/10.17749/2070-4909.2015.8.4.028-031.

12. Zhou Y., Naci H., Chen D., et al. Overall survival benefits of cancer drugs in the WHO Model List of Essential Medicines, 2015–2021. BMJ Glob Health. 2023; 8 (9): e012899. https://doi.org/10.1136/bmjgh-2023-012899.

13. Yang Y.T., Nagai S., Chen B.K., et al. Generic oncology drugs: are they all safe? Lancet Oncol. 2016; 17 (11): e493–501. https://doi.org/10.1016/S1470-2045(16)30384-9.

14. Cheung W.Y., Kornelsen E.A., Mittmann N., et al. The economic impact of the transition from branded to generic oncology drugs. Curr Oncol. 2019; 26 (2): 89–93. https://doi.org/10.3747/co.26.4395.

15. Yabroff K.R., Mariotto A., Tangka F., et al. Annual report to the nation on the status of cancer, Part 2: Patient economic burden associated with cancer care. J Natl Cancer Inst. 2021; 113 (19): 1670– 82. https://doi.org/10.1093/jnci/djab192.

16. Shin G., Kwon H.Y., Bae S. For whom the price escalates: high price and uncertain value of cancer drugs. Int J Environ Res Public Health. 2022; 19 (7): 4204. https://doi.org/10.3390/ijerph19074204.