Определение терапевтической ценности противоопухолевых лекарственных препаратов

Цель. Разработка инструмента оценки терапевтической ценности противоопухолевых лекарственных препаратов на основе многокритериального анализа принятия решений.

Материалы и методы. Исследование включало в себя четыре основных этапа. На первом этапе на основе результатов анализа публикаций и системы ≪Доказательства и ценность критериев: влияние на принятие решений≫ (англ. – Evidence and Value: Impact on DEcisionMaking, EVIDEM) был сформирован перечень критериев терапевтической ценности. На втором этапе для каждого критерия с помощью опроса экспертов была разработана шкала и построена функция перевода абсолютных значений в значение ценности с помощью метода подбора кривых. На третьем этапе было проведено взвешивание с помощью экспертных опросов на основе методики эксперимента дискретного выбора и статистического пакета ≪support.CEs≫ в программной среде для статистических расчетов R Studio. На четвертом этапе на основе полученных значений весовых коэффициентов и функций ценности была сформирована простая линейная аддитивная модель.

Результаты. Разработан инструмент, включающий в себя пять критериев ценности противоопухолевых препаратов: эффективность, безопасность, тяжесть заболевания, удобство приема и терапевтическая потребность. Для каждого критерия была построена линейная функций ценности, которая позволяет на основании абсолютных значений критерия для конкретного препарата получить значение выраженности критерия в диапазоне от 0 до 1. В результате проведенного взвешивания было получено два набора весовых коэффициентов за счет использования двух разных методов обработки результатов опроса экспертов. Самым значимым вкладом в терапевтическую ценность с точки зрения российских экспертов обладает критерий эффективности, а самым незначимым – тяжесть заболевания. Распределение критериев в промежуточных рангах вклада значительно отличались между двумя наборами весов.

Заключение. Для практического применения и внедрения разработанного инструмента потребуется валидация его использования на примере конкретных противоопухолевых ЛП с целью определения конечного набора весовых коэффициентов, проверки устойчивости результатов и формирования шкалы уровней терапевтической ценности.

1. HTA Glossary. [Электронный ресурс] URL: http://htaglossary.net/health+technology+assessment. Дата обращения: 13.07.2020.

2. World Health Organization. Health Technology Assessment. [Электронный ресурс] URL: https://www.who.int/medical_devices/assessment/en/#:~:text=Health%20technology%20assessment%20(HTA)%20refers,health%20intervention%20or%20health%20technology. Дата обращения: 25.06.2020.

3. Henshall C., Schuller T. Health technology assessment, value-based decision making, and innovation. Int. J. Technol. Assess. Health Care. 2013; 29 (4): 353–359.

4. Dolan J.G. Multi-criteria clinical decision support. Patient Patient-Centered Outcomes Res. 2010; 3 (4): 229–248.

5. Федеральный закон от 12.04.2010 N 61-ФЗ (ред. от 13.07.2020) «Об обращении лекарственных средств».

6. Постановление Правительства РФ от 28.08.2014 N 871 (ред. от 20.11.2018) «Об утверждении Правил формирования перечней лекарственных препаратов для медицинского применения и минимального ассортимента лекарственных препаратов, необходимых для оказания медицинской помощи».

7. Marsh K. et al. Multi-criteria decision analysis to support healthcare decisions. Springer. 2017. Vol. 10.

8. Kolasa K., Zah V., Kowalczyk M. How can multi criteria decision analysis support value assessment of pharmaceuticals?-Findings from a systematic literature review. Expert Rev. Pharmacoecon. Outcomes Res. 2018; 18 (4): 379–391.

9. Collaboration E. Decision Criteria Conceptual background, definitions, design & instructions. 2015.

10. Diaby V., Goeree R. How to use multi-criteria decision analysis methods for reimbursement decision-making in healthcare: a step-by-step guide. Expert Rev. Pharmacoecon. Outcomes Res. 2014; 14 (1): 81–99.

11. Aizaki H., Aizaki M.H. Package "support. CEs." 2015.

12. Aizaki H. Basic functions for supporting an implementation of choice experiments in R. J. Stat. Softw. American Statistical Association. 2012; 50: 1–24.