Preview

ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология

Расширенный поиск

Применение различных генно-инженерных биологических препаратов и селективных иммунодепрессантов при действующей модели оплаты по клинико-статистическим группам

https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2020.058

Аннотация

Клинико-статистические группы (КСГ) для оплаты биологической терапии были созданы еще на этапе пилотного проекта и их коэффициенты затратоемкости (КЗ) с тех пор не пересматривались. Расширение ассортимента генно-инженерных биологических препаратов (ГИБП), появление новых показаний для биологической терапии и новых групп дорогостоящих лекарств (таких как селективные иммунодепрессанты, СИ) определяют необходимость дифференцированной оплаты лечения с применением ГИБП и СИ, однако на федеральном уровне это станет возможным только после утверждения в установленном порядке клинических рекомендаций.

Цель. Определение возможностей применения различных ГИБП и СИ при действующей модели оплаты по КСГ на примерах бронхиальной астмы (БА) и воспалительных заболеваний кишечника (ВЗК) – болезни Крона и язвенного колита.

Материалы и методы. Затраты на ГИБП и СИ, применяющихся за один случай госпитализации, рассчитаны и сопоставлены с установленными тарифами. Для оценки возможности применения дорогостоящего лечения в рамках действующей модели КСГ смоделировано распределение пациентов с БА и ВЗК по различным схемам лекарственной терапии в текущей практике и при увеличении доли назначений наиболее дорогостоящей терапии. Определено число пациентов, которых можно дополнительно пролечить без увеличения расходов системы ОМС. Предложены подгруппы для дифференцированной оплаты лечения БА и ВЗК с применением ГИБП и СИ.

Результаты. Только небольшое число вариантов лечения с применением ГИБП и СИ характеризуется расходами на лекарства, превышающими средний тариф на КСГ st36.003 и ds36.004 на 2020 г. В модели увеличение доли пациентов, получающих самые дорогие лекарственные препараты (ЛП) из всех зарегистрированных в РФ ГИБП и СИ с показаниями БА или ВЗК, не приводило к росту расходов системы ОМС. С сохранением исходного объема финансирования можно увеличить число пациентов, получающих лечение с применением ГИБП и СИ, благодаря сокращению числа госпитализаций. Определены ориентировочные значения КЗ для подгрупп, которые могут быть сформированы для дифференцированной оплаты лекарственного лечения с применением ГИБП и СИ.

Заключение. Несмотря на то, что без пересчета КЗ неоднократно вносились изменения в содержание КСГ st36.003 и ds36.004 ≪Лечение с применением ГИБП и СИ≫ и расширялся спектр относящихся к ним клинических ситуаций, сохраняется возможность оплаты лечения с применением разных ЛП, в т.ч. наиболее дорогих, без роста расходов системы ОМС. Тем не менее, результаты нашего исследования свидетельствуют в пользу необходимости рассмотрения вопроса дальнейшей оптимизации системы оплаты медицинской помощи с применением ГИБП и СИ, в т.ч. путем внедрения дифференцированного подхода к оплате на федеральном уровне.

Об авторах

Е. В. Деркач
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации»; Автономная некоммерческая организация «Национальный центр по оценке технологий в здравоохранении»
Россия

Деркач Елена Владимировна – к.м.н., ведущий научный сотрудник Лаборатории оценки технологий здравоохранения Института прикладных экономических исследований; директор, просп. Вернадского, д. 82, Москва 119571, Россия; ул. Бутлерова, д. 12, Москва 117485, Россия



Е. А. Пядушкина
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации»; Автономная некоммерческая организация «Национальный центр по оценке технологий в здравоохранении»
Россия
Пядушкина Елена Александровна, научный сотрудник Лаборатории оценки технологий в здравоохранении Института прикладных экономических исследований; заместитель руководителя отдела клинико-экономического анализа; Researcher ID: P-8218-2014, просп. Вернадского, д. 82, Москва 119571, Россия; ул. Бутлерова, д. 12, Москва 117485, Россия


М. В. Авксентьева
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации»; Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский Университет)
Россия

Авксентьева Мария Владимировна – д.м.н., ведущий научный сотрудник Лаборатории оценки технологий здравоохранения Института прикладных экономических исследований; профессор Высшей школы управления здравоохранением, Scopus Author ID: 56308310000, просп. Вернадского, д. 82, Москва 119571, Россия; ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2, Москва 119048, Россия



Т. В. Боярская
Автономная некоммерческая организация «Национальный центр по оценке технологий в здравоохранении»
Россия

Боярская Татьяна Валерьевна – научный сотрудник отдела доказательной медицины, биостатистики и математического моделирования, ул. Бутлерова, д. 12, Москва 117485, Россия



Е. Е. Ягненкова
Автономная некоммерческая организация «Национальный центр по оценке технологий в здравоохранении»
Россия
Ягненкова Екатерина Евгеньевна – младший научный сотрудник отдела клинико-экономического анализа, ул. Бутлерова, д. 12, Москва 117485, Россия


А. С. Мокрова
Автономная некоммерческая организация «Национальный центр по оценке технологий в здравоохранении»
Россия
Мокрова Анна Сергеевна – младший научный сотрудник отдела клинико-экономического анализа, ул. Бутлерова, д. 12, Москва 117485, Россия


М. М. Марянян
Автономная некоммерческая организация «Национальный центр по оценке технологий в здравоохранении»
Россия
Марянян Моника Мехаковна – младший научный сотрудник отдела клинико-экономического анализа, ул. Бутлерова, д. 12, Москва 117485, Россия


Список литературы

1. Авксентьева М. В., Салахутдинова С. К. Клинико-статистические группы (КСГ) как новый метод оплаты стационарной и стационарозамещающей помощи в Российской Федерации. Лекарственный вестник. 2016; 10 (2–62): 31–36.

2. Сура М. В. Клинико-статистические группы в системе ОМС. Возможности оплаты медицинской помощи пациентам, нуждающимся в назначении генно-инженерной биологической терапии. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2016; 1 (23): 24–34.

3. Авксентьева М.В., Омельяновский В.В., Петровский А.В., Давыдов М.И., Железнякова И.А., Тюляндин С.А., Ледовских Ю.А., Трякин А.А., Зуев А.В., Федяев Д.В., Федянин М.Ю., Гордеев С.С., Лазарева М.Л., Семакова Е.В., Кравцов А.А. Новые подходы к формированию клинико-статистических групп, объединяющих случаи госпитализации для лекарственного лечения злокачественных новообразований. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2018; 2 (32): 8–22.

4. Государственный реестр лекарственных средств. [Электронный ресурс] URL: https://grls.rosminzdrav.ru/grls.aspx. Дата обращения: 10.04.2020.

5. Распоряжение Правительства РФ от 12.10.2019 N 2406-р «Об утверждении перечня жизненно необходимых и важнейших лекарственных препаратов на 2020 год, а также перечней лекарственных препаратов для медицинского применения и минимального ассортимента лекарственных препаратов, необходимых для оказания медицинской помощи» [Электронный ресурс] URL: https://urlid.ru/c882. Дата обращения: 10.04.2020.

6. Государственный реестр предельных отпускных цен производителя. [Электронный ресурс] URL: https://grls.rosminzdrav.ru/pricelims.aspx. Дата обращения: 10.04.2020.

7. Официальный сайт единой информационной системы в сфере закупок [Электронный ресурс] URL: https://zakupki.gov.ru/epz/main/public/home.html. Дата обращения: 10.04.2020.

8. Приказ ФФОМС от 21.11.2018 № 247 «Об установлении требований к структуре и содержанию тарифного соглашения» (Зарегистрировано в Минюсте РФ 25.12.2018 N 53153). [Электронный ресурс] URL: https://minjust.consultant.ru/documents/41404. Дата обращения:10.04.2020.

9. Постановление Правительства РФ №1610 от 17.12.2019 г. «О Программе государственных гарантий бесплатного оказания гражданам медицинской помощи на 2020 год и на плановый период 2021 и 2022 годов».

10. Недогода С.В., Саласюк А.С., Барыкина И.Н., Смирнова В.О., Фролов М.Ю. Затраты на применение генно-инженерных биологических препаратов для терапии тяжелой бронхиальной астмы в стационарных условиях. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2020; (1): 61–69. https://doi.org/10.31556/2219-0678.2020.39.1.061-069.


Рецензия

Для цитирования:


Деркач Е.В., Пядушкина Е.А., Авксентьева М.В., Боярская Т.В., Ягненкова Е.Е., Мокрова А.С., Марянян М.М. Применение различных генно-инженерных биологических препаратов и селективных иммунодепрессантов при действующей модели оплаты по клинико-статистическим группам. ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2020;13(3):225-239. https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2020.058

For citation:


Derkach E.V., Pyadushkina E.A., Avxentyeva M.V., Boyarskaya T.V., Yagnenkova E.E., Mokrova A.S., Maryanyan M.M. The use of various genetically engineered biological drugs and selective immunosuppressants within the current provider-payment model of russian diagnosis-related groups. FARMAKOEKONOMIKA. Modern Pharmacoeconomics and Pharmacoepidemiology. 2020;13(3):225-239. (In Russ.) https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2020.058

Просмотров: 2107


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.


ISSN 2070-4909 (Print)
ISSN 2070-4933 (Online)