Сердечно-сосудистые (СС) заболевания являются на сегодняшний день одной из основных причин инвалидизации и смертности в мире. Согласно данным Росстата, смертность от болезней системы кровообращения в Российской Федерации (РФ) в 2020 г. составила 938,5 тыс. человек, из них от ишемической болезни сердца – 508,7 тыс., в т.ч. от инфаркта миокарда – 58,1 тыс., от цереброваскулярных болезней (включая ишемический инсульт) – 278,6 тыс. [1], что демонстрирует необходимость проведения профилактических мероприятий, направленных на минимизацию частоты возникновения осложнений у пациентов с СС-заболеваниями. Одним из ключевых факторов риска развития СС-событий является атеросклероз [2].

Согласно клиническим рекомендациям для выбора тактики лечения пациента рекомендуется определение совокупного уровня СС-риска. Наиболее подвержены СС-событиям больные с высоким СС-риском: пациенты с атеросклерозом, перенесшие СС-события/вмешательства либо имеющие поражение периферических артерий или значимую атеросклеротическую бляшку, больные сахарным диабетом с поражением органов-мишеней или длительностью заболевания более 20 лет, пациенты с выраженной хронической болезнью почек, больные, имеющие риск по шкале оценки СС-риска (англ. Systematic Cоronary Risk Evaluation, SCORE) 10% и более, пациенты, имеющие семейную гиперхолестеринемию в сочетании с атеросклерозом или другими факторами риска [3].

Метод лечения атеросклеротической болезни, направленный на снижение уровня холестерина липопротеинов низкой плотности (ХС-ЛПНП), зависит от уровня СС-риска и диапазона значений ХС-ЛПНП. Клинические рекомендации предписывают применение медикаментозной терапии для коррекции дислипидемии средними или высокими дозами статинов. При недостижении целевых значений ХС-ЛПНП показана терапия второй линии, в которой к высокодозным статинам добавляется эзетимиб, а при дальнейшем недостижении липидных целей – ингибиторы пропротеиновой конвертазы субтилизин-кексинового типа 9 (англ. рroprotein convertase subtilisin/kexin type 9, PCSK9): алирокумаб, эволокумаб или инклисиран [3].

Несмотря на то что медикаментозные методы гиполипидемической терапии доказали свою эффективность и широко применяются в мире как для первичной, так и для вторичной профилактики СС-событий, в РФ охват пациентов (даже с СС-заболеваниями, обусловленными атеросклерозом, в анамнезе) данными лекарственными препаратами (ЛП) все еще остается невысоким [4–6]. К тому же больные, которые получают гиполипидемические ЛП, часто не достигают целевых значений ХС-ЛПНП вследствие недостаточной интенсивности назначенной терапии или низкой приверженности [4].

Цель – оценка клинико-экономической целесообразности расширения программы льготного лекарственного обеспечения (ЛЛО) взрослых пациентов очень высокого СС-риска, включая не достигших липидных целей на терапии статинами, за счет увеличения частоты использования ЛП эзетимиб, алирокумаб, эволокумаб и инклисиран, применяемых в комбинации со статинами, по сравнению с текущей практикой ЛЛО (использование аторвастатина, симвастатина и минимальное применение других препаратов).

С целью разработки клинико-экономической модели был проведен собственный систематический обзор для поиска исследований об эффективности рассматриваемых ЛП в моделируемой группе пациентов.

Модель предполагает сравнение комбинаций ЛП внутри рассматриваемой когорты пациентов до расширения программы ЛЛО и при увеличении финансирования всех рассматриваемых ЛП в рамках программы ЛЛО [7]. Возможно назначение следующих вариантов терапии:

От наполнения и уровня назначения ЛП в рамках ЛЛО зависит приверженность пациентов назначенной терапии, в то время как последняя напрямую влияет на вероятность достижения липидных целей и, соответственно, на переход пациентов на следующую линию терапии. Таким образом, возможность назначений высокоэффективной терапии влияет на СС-исходы как напрямую (ввиду более высокой эффективности данного вида терапии), так и опосредованно (путем повышения приверженности пациентов).

В рамках настоящего исследования был использован анализ «затраты–эффективность» и «затраты–полезность», который выполнялся с позиции системы здравоохранения РФ. В ходе анализа проведено сравнение различных сценариев назначения липидснижающей терапии в рамках программы ЛЛО с учетом приверженности пациентов назначенной терапии.

Текущий сценарий (сценарий А)

ЛЛО предполагает назначение статинов (в средних и высоких дозировках) или статинов в высокой дозировке в комбинации с эзетимибом. Ингибиторы PCSK9 доступны пациентам на текущем уровне назначения, рассчитанном как 3% от всех пациентов, не достигших липидных целей на терапии статинами или статинами в комбинации с эзетимибом. Данный сценарий является референтным для сравнения с другими моделируемыми сценариями.

Базовое расширение ЛЛО (сценарий Б)

Расширенное ЛЛО позволяет снизить долю пациентов, не достигших липидных целей на терапии статинами, которым не назначили ЛП группы ингибиторов PCSK9, инклисиран и эзетимиб, в 2, 2 и 1,5 раза соответственно. При этом предполагалось, что при внедрении расширенного ЛЛО приверженность пациентов терапии возрастает.

Максимальное назначение ЛП группы ингибиторов PSCK9 (сценарий В)

Расширенное ЛЛО предполагает назначение ингибиторов PCSK9 или инклисирана всем пациентам, которые не достигли целевых липидных показателей на статинах. Аналогично предыдущему сценарию предполагалось, что при внедрении расширенного ЛЛО приверженность пациентов терапии возрастает.

Максимальный прием всей терапии (сценарий Г)

Расширенное ЛЛО предполагает назначение всем пациентам всех видов липидснижающей терапии, требуемых в соответствии с клиническими рекомендациями (отсутствие нелекарственной терапии), при этом интенсивность назначаемой липидснижающией терапии определяется достигнутыми уровнями ХС-ЛПНП. Пациенты демонстрируют 100% приверженность к любой назначенной терапии [3].

Следует отметить, что применение ингибиторов PSCK9 и инклисирана в сценариях В и Г моделирования рассматривалось как терапия второй линии согласно клиническим рекомендациям [3] и инструкциям по медицинскому применению ингибиторов PCSK9 [8].

В рамках клинико-экономического исследования была разработана модель Маркова для оценки затратной эффективности расширения программы ЛЛО в соответствии с моделируемыми сценариями у взрослых пациентов очень высокого СС-риска (рис. 1). Разработанная модель структурно схожа с опубликованными зарубежными моделями течения атеросклеротической болезни [9–11]. Цикл модели равнялся 1 году. Горизонт моделирования составил 30 лет. Размер моделируемой когорты – 1000 человек.

Модель включала семь состояний здоровья:

На начало моделирования все пациенты находились в состоянии «живые пациенты без острых СС-событий». Кроме того, в модель были включены два вида событий, которые могли случиться с живыми пациентами в любой цикл модели вне зависимости от их текущего состояния здоровья: реваскуляризация и нестабильная стенокардия (НС).

Модель прогнозировала развитие СС-событий (частота ИМ, ИИ, коронарной реваскуляризации, СС-смерти, НС, а также комбинированных СС-исходов) и общих исходов (добавленные годы жизни (англ. life years gained, LYG), годы жизни с поправкой на качество (англ. quality-adjusted life years, QALY)) в когорте пациентов. Вероятность развития исходов зависела от наблюдаемого в экспериментальных исследованиях снижения показателя ХС-ЛПНП на рассматриваемых видах терапии.

Для проверки устойчивости модели проведен однофакторный анализ чувствительности к показателям полезности состояний здоровья, а также к стоимости изучаемых ЛП.

Вероятности наступления нефатальных ИМ и ИИ, а также СС-смерти были рассчитаны на основании модели REACH, которая позволяет спрогнозировать 20-месячный риск наступления СС-событий на основании характеристик пациентов [12]. При этом в литературе указано, что модель REACH систематически занижает прогноз по наступлению СС-событий [10][13], поэтому ее предсказания были скорректированы на фактор – частное предсказанного и наблюдаемого количеств исходов в популяции, на основании которой модель была построена [12].

Значения характеристик пациентов, использованные для моделирования российской популяции, были получены из четырех источников: российских исследований PROFILE (регистр ННИЦПМ) [14], АЙСБЕРГ [6], DYSIS [15] и Регион ИМ (предварительные данные из регистра острого инфаркта миокарда были предоставлены компанией-производителем). Доли отдельных СС-событий в комбинированном исходе были извлечены из исследования регистра M. Lindh et al. (2019 г.) [16], при этом эти доли специфичны для каждого из состояний. Каждый год средний возраст и половой состав моделируемой популяции менялись, поэтому в модели используются динамические вероятности переходов. Базовые характеристики моделируемой популяции представлены в таблице 1.

Вероятность смерти по другим причинам была принята равной вероятности смерти по причинам, не связанным с CC-заболеваниями, в общей популяции населения РФ и рассчитана самостоятельно на основании отечественных данных [17]. Данные смерти включали все, кроме закодированных под номерами 121–155 российской номенклатуры причин смерти [18] (коды Международной классификации болезней I00–I99). Вероятность смерти по другим причинам также зависела от возраста и полового состава пациентов. Вероятности необходимости проведения реваскуляризации, а также наступления НС были извлечены из исследования регистра M. Lindh et al. (2019 г.) [16]. Данные вероятности были статичными на всем горизонте моделирования.

Следует отметить, что все математические действия с вероятностями переходов проводились по методике, описанной в публикации R. Fleurence и С. Hollenbeak (2007 г.) [19]. Все вероятности были пересчитаны на период в 1 год, соответствующий длительности цикла модели.

При первичном посещении врача пациенту могла быть как назначена, так и не назначена лекарственная терапия. Доли пациентов, которым при первом визите к врачу не назначается лекарственная терапия, принимают значения соответствующих показателей из исследований АЙСБЕРГ [6] или РЕКВАЗА [5] (с возможностью выбора). Применяемая лекарственная терапия предполагала назначение: статинов в средней дозировке, статинов в высокой дозировке, статинов в высокой дозировке в комбинации с эзетимибом. Соотношение назначений статинов в средней и высокой дозировке получено из исследования EUROASPIRE IV для российской популяции [4]. Доля пациентов, получающих эзетимиб в комбинации со статинами, среди получающих статины в высоких дозах рассчитана на основании исследования N. Danchin et al. (2018 г.) [20].

В модели учитывалась приверженность терапии статинами на 1 год, которая была рассчитана на основании исследования I. Lin et al. (2016 г.) [21] и составляла 54% для статинов в средних дозах и 61,3% для статинов в высоких дозах, а также приверженность терапии ингибиторами PCSK9 и инклисираном. В базовом варианте делалось допущение, что приверженность данным опциям терапии составляет 80% и 95% соответственно. Часть пациентов, не достигших целевых показателей, начинала получать терапию ингибиторами PSCK9 и инклисираном, часть – продолжала принимать статины или статины в комбинации с эзетимибом. Установленная терапия повторно корректировалась на показатель приверженности: для статинов – на показатель приверженности, рассчитанный на основании кривой приверженности [21], для других видов терапии – на показатели приверженности терапии ингибиторами PCSK9 и инклисираном, устанавливаемые при моделировании самостоятельно.

Параметр достижения пациентами целевых показателей через 1 год после начала лечения учитывал только приверженных, при этом доли пациентов, не достигших целевых липидных показателей через 1 год лечения, были рассчитаны на основании результатов исследования DA VINCI, специфичных для популяции очень высокого СС-риска [22].

Таким образом, когорта пациентов, не получавших лечения, включала тех, которым при первом визите к врачу не назначается лекарственная терапия, а также тех, которые прекратили прием ЛП из-за низкой приверженности лечению. В когорту пациентов, принимающих любой вид лекарственной терапии, вошли продолжившие принимать все назначенные ЛП после 1 года лечения.

Модель воспроизводит влияние ЛП на конечные исходы (кроме смерти от прочих, не СС-причин) пациентов посредством влияния на унифицированный суррогатный исход (изменение ХС-ЛПНП). Начальные значения ХС-ЛПНП без лечения извлечены из литературы для популяции РФ [14], остальные начальные значения ХС-ЛПНП рассчитаны с учетом процента снижения показателя на рассматриваемой терапии. Абсолютные значения ХС-ЛПНП, а также процентные показатели снижения уровня ХС-ЛПНП при назначении различных ЛП по отношению к предыдущей линии терапии представлены в таблице 2 и на рисунке 2.

Влияние всех рассматриваемых вариантов терапии на конечные исходы отражено в виде изменения риска при падении ХС-ЛПНП на 1 ммоль/л (табл. 3) [23]. Следует отметить, что данный подход выбран для унификации эффектов моделируемых вариантов терапии, при этом значительных различий между рассчитанными и опубликованными показателями не выявлено.

Комбинации способов терапии в моделируемых сценариях зависели от приверженности пациентов [4], достижения ими целевых липидных показателей [15], а также доступности ингибиторов PCSK9 в условиях отсутствия финансирования гиполипидемической терапии в амбулаторных условиях за счет средств бюджета. Более того, сценарии А, Б и В включали пациентов, не получавших лечения, в числе которых были как изначально не получавшие лечения после выписки, так и прекратившие терапию из-за низкой приверженности.

Доступность ингибиторов PCSK9 в условиях отсутствия финансирования гиполипидемической терапии (сценарий А) рассчитана на основании данных о среднемесячной реализации ингибиторов PCSK9 и высокоинтенсивных доз статинов по г. Москве и составила 3%. В остальных сценариях предполагалось, что финансирование гиполипидемической терапии за счет средств бюджета сократит число больных, прекращающих лечение [28], а также позволит части пациентов, которые не достигают липидных целей на терапии статинами, получать ингибиторы PCSK9 и инклисиран.

Показатели полезности в каждом состоянии извлечены из литературного источника R. Ara et al. (2008 г.) [29], при этом дополнительно показатели полезности качества жизни (КЖ) были скорректированы на фактор убывания в соответствии с возрастом – согласно тренду, выявленному в исследовании P. Kind et al. (1998 г.) [30].

В связи с тем, что реваскуляризация является одним из методов лечения ишемической болезни сердца, полезность состояния «пост-реваскуляризация» была принята равной полезности состояния «стабильная стенокардия во второй и последующие годы» в исследовании R. Ara et al. (2008 г.) [29]. Данный показатель выбран для минимизации влияния острого состояния стабильной стенокардии в первый год наблюдения.

Показатели полезности КЖ при наступлении НС также скорректированы на фактор отношения полезности КЖ на первом году наблюдения у пациентов с НС к показателю полезности состояния «стабильная стенокардия во второй и последующие годы». Данный фактор составил 86% – таким образом, КЖ снижалось на 14% при развитии НС. Показатели полезности КЖ представлены в таблице 4.

При моделировании учитывались прямые медицинские затраты, которые рассчитаны с позиции системы здравоохранения РФ. Затраты на лекарственную терапию определены в соответствии с режимами дозирования ЛП, представленными в инструкциях по медицинскому применению в РФ [8] и медианой стоимости 1 мг действующего вещества.

Цены на ЛП, включенные в перечень жизненно необходимых и важнейших лекарственных препаратов (аторвастатин, симвастатин, алирокумаб, эволокумаб), учтены согласно зарегистрированным предельным отпускным ценам в РФ с учетом налога на добавленную стоимость (НДС) 10% [31]. Цены эзетимиба и инклисирана определены на основании данных государственных закупок за 2022 г. с учетом НДС 10% [32].

Для расчета стоимости статинов в средних дозировках использовались доли пациентов, получающих аторвастатин и симвастатин (50% и 50%). В расчете стоимости терапии высокими дозами статинов учитывался только аторвастатин для всей когорты согласно клиническим рекомендациям [3]. Информация о режиме дозирования и рассчитанной стоимости лекарственной терапии в год на 1 пациента представлена в таблице 5.

В модели учитывались посещения пациентами амбулаторных специалистов для контроля заболеваний, которые рассчитаны как произведения среднего норматива финансовых затрат на 1 посещение при оказании медицинской помощи в амбулаторных условиях за счет средств обязательного медицинского страхования (ОМС) в соответствии с Программой государственных гарантий бесплатного оказания гражданам медицинской помощи на 2022 г. (ПГГ-2022) [34] (329 руб.) и относительных коэффициентов стоимости посещения с учетом специальности различных врачей [35].

Для расчета объема амбулаторных посещений использованы усредненные показатели частоты предоставления и кратности посещения специалистов, извлеченные из стандартов оказания медицинской помощи. При отсутствии стандартов для рассматриваемых состояний здоровья был сделан ряд допущений о релевантности данных из прочих опубликованных стандартов медицинской помощи по СС-профилю [36–38]. Суммарная стоимость амбулаторных посещений равнялась сумме стоимости посещений всех специалистов для рассматриваемого состояния в модели. Результат расчетов стоимости амбулаторных посещений отражены в таблице 6.

Стоимость стационарных услуг рассчитана в соответствии с ПГГ-2022 с учетом средних нормативов финансовых затрат на законченный случай лечения пациента в условиях круглосуточного стационара за счет средств ОМС (39 385 руб.) [34]. Минимальная базовая ставка определена как 65% от норматива стоимости 1 случая лечения в условиях круглосуточного стационара, что составило 25 600,25 руб. [39]. К рассчитанному тарифу стационара применялись коэффициенты затратоемкости для каждой причины госпитализации. При наличии в перечне коэффициентов затратоемкости нескольких подуровней рассматриваемой группы для расчета стоимости госпитализации использовалось среднее значение между всеми представленными подуровнями.

Кроме того, учитывался норматив стоимости вызова скорой помощи для каждой госпитализации: средний норматив согласно ПГГ-2022 составляет 2884,70 руб. [34]. Предполагалось, что в стоимость госпитализации пациентов, которым требуется реваскуляризация, входит процедура коронарографии. Доли пациентов, получающих разные виды реваскуляризации, рассчитаны исходя из отечественных статистических данных [40]: стентирование было проведено 87% пациентов, шунтирование – 13%.

Помимо госпитализаций ввиду неотложных состояний для всех пациентов учтены затраты на медицинскую реабилитацию после острых СС-событий. Результаты расчетов стоимости госпитализаций по причине СС-событий представлены в таблице 7.

В ходе моделирования проанализировано распределение пациентов по типам получаемой лекарственной терапии в рамках изучаемой когорты 1000 пациентов в течение первого года моделирования (рис. 3). К концу года получившееся распределение приняли как установившееся для дальнейшего моделирования (рис. 4).

Моделирование на 30-летнем горизонте (с учетом дисконтирования) продемонстрировало, что возмещение липидснижающей терапии нового поколения (эволокумаб, алирокумаб, инклисиран и эзетимиб в составе комбинированной терапии со статинами) у пациентов очень высокого СС-риска, не достигших целевых значений по липидам на терапии статинами, позволит значительно снизить вероятность отдельных СС-событий. Расширение ЛЛО приводит к снижению смертности ввиду СС-причин, при этом наблюдается увеличение смертности от прочих причин, т.к. у дополнительного числа выживших (не умерших от СС-причин) пациентов остается риск смерти от прочих причин. Однако совокупный эффект на общую смертность положительный.

Расширение ЛЛО оказывает выраженный эффект на количество случаев комбинированных СС-событий (в пересчете на 1 пациента), а также на показатели продолжительности и качества жизни (рис. 5, табл. 8). Так, при реализации базового сценария расширения ЛЛО (сценарий Б) количество случаев комбинированного СС-события (включающего ИМ, ИИ и СС-смерть) и расширенного комбинированного СС-события (включающего также НС и реваскуляризацию) по отношению к текущей практике в базовом сценарии (сценарий Б) снизилось на 8% и 9% соответственно, в сценарии максимального расширения ЛЛО (сценарий Г) – на 35% и 39% соответственно.

Максимальный эффект по показателю продолжительности жизни наблюдался в сценарии максимального расширения ЛЛО (сценарий Г). При моделировании данного сценария продолжительность жизни пациентов возрастала на 1,44 года по сравнению с текущей ситуацией (сценарий А), в то время как при реализации базового сценария расширения ЛЛО (сценарий Б) этот показатель увеличивался на 0,34 года. В результате проведенного моделирования эффект составил от 0,19 (сценарий Б) до 0,78 (сценарий Г) дополнительных QALY.

Совокупные затраты на 1 пациента при расширении программы ЛЛО возрастают с каждым последующим сценарием. Таким образом, прирост общих затрат составляет от 669 745 до 2 922 762 руб. на пациента (рис. 6). Прирост затрат в первую очередь обусловлен ростом затрат на инновационные липидснижающие ЛП. При этом сумма амбулаторных затрат показывает незначительный рост (главным образом за счет дополнительных амбулаторных посещений выживших пациентов), а госпитальные затраты сокращаются в 1,13–1,98 раза в моделируемых сценариях. Снижение затрат на госпитализацию обусловлено значительным уменьшением количества острых СС-событий.

При сопоставлении результатов различных моделируемых сценариев можно сделать вывод об увеличении затрат и эффекта от внедрения ЛЛО в каждом последующем сценарии. Однако рост затрат и эффекта не является пропорциональным, поэтому выбор наиболее затратно-эффективной стратегии должен базироваться на основании инкрементальных показателей «затраты–эффективность» (англ. incremental cost-effectiveness ratio, ICER), рассчитанных как разница затрат по отношению к разнице в эффекте между рассматриваемым сценарием и текущей практикой.

Стоимость дополнительного года жизни (ICER за LYG) варьировала от 1,95 до 2,18 млн руб., в то время как ICER за QALY составил от 3,6 до 4,02 млн руб. Следует отметить, что значения ICER за LYG и за QALY в сценарии В (максимальное назначение инновационных ЛП) превысили значения сценария Г (максимальное назначение всей терапии). Тотальное назначение статинов и своевременный перевод пациентов на инновационную терапию при недостижении липидных целей в начале модели на популяционном уровне помогает отсрочить или исключить необходимость назначения в будущем ингибиторов PCSK9 и инклисирана и дорогостоящей терапии для части пациентов. Более того, тотальная приверженность пациентов позволяет добиться максимально возможного эффекта на уровень ХС-ЛПНП для каждой назначенной линии терапии. Затраты и исходы на 1 пациента для сценариев расширения ЛЛО за период моделирования 30 лет в зависимости от моделируемого сценария представлены в таблице 8.

Вывод о целесообразности расширения программы ЛЛО можно сделать при сопоставлении ICER с порогом готовности платить (ПГП). Значение ПГП в РФ не установлено нормативными правовыми актами, поэтому ПГП рассчитывали самостоятельно на основании методики Всемирной организации здравоохранения как трехкратный размер валового внутреннего продукта (ВВП) на душу населения [41]. В 2022 г. 1 ВВП на душу населения составил 929 495 руб. (135 294 974 583 305 руб. ВВП / 145 557 576 жителей РФ) [42]. Таким образом, ПГП составляет 2 788 485 руб. за единицу эффекта.

ICER за LYG во всех реализуемых сценариях не превышал значение ПГП, отклонение от ПГП составило от –22 до –30% в зависимости от реализуемого сценария. Можно заключить, что расширение ЛЛО по критерию LYG является затратно-эффективной (экономически эффективной) организационной медицинской технологией в контексте РФ. Однако ICER за QALY превышает рассчитанный ПГП от +29 до +44% в зависимости от сценария. Значимая разница в размере показателя ICER для двух оцениваемых исходов связана со значимым падением КЖ пациентов ввиду естественного старения когорты на длительном горизонте моделирования.

Для оценки устойчивости полученных результатов был проведен детерминистический анализ чувствительности. Наибольшее влияние на значение ICER за дополнительный QALY оказывает варьирование показателя КЖ в состоянии «высокий риск СС-событий»: при варьировании показателя на ±20%, значение ICER за QALY изменяется на +54/–26% в базовом сценарии (сценарий Б). Умеренное влияние на ICER за QALY оказывает варьирование показателей КЖ в состоянии «пост-ИМ», а также стоимости алирокумаба, эволокумаба и инклисирана. Варьирование прочих входных данных модели на ±20% оказывает влияние на ICER не более чем на ±5%.

В связи с тем, что в открытом доступе отсутствуют данные, в достаточной мере описывающие течение атеросклеротической болезни, а также характеристики пациентов в РФ, моделирование проводилось методом комбинирования нескольких российских и зарубежных источников. Данные об эффективности применяемой терапии получены из метаанализов, популяция которых была неоднородна и включала как пациентов, уже перенесших СС-событие, так и пациентов с высоким СС-риском. Кроме того, пациенты во включенных исследованиях могли принимать сопутствующую терапию, эффективность и приверженность которой не изучались в данном клинико-экономическом исследовании. Сведения о приверженности пациентов и факторе сокращения неприверженных пациентов при внедрении расширенного ЛЛО получены из зарубежных источников и не учитывают российскую практику назначения гиполипидемической терапии.

Таким образом, реальные пациенты и течение их заболевания в РФ могут не вполне соответствовать таковым в представленной модели, что могло сместить результаты моделирования. Кроме того, расчет затрат на лекарственную терапию основывался на определении стоимости единицы действующего вещества. Для ЛП, имеющих несколько различных дозировок, расчеты выполнены исходя из медианной стоимости единицы действующего вещества по всем использующимся дозировкам. Таким образом, примененный в настоящем исследовании подход к определению стоимости 1 мг действующего вещества может смещать результаты исследования.

Результаты данного исследования следует трактовать с учетом указанных ограничений и допущений.

Клинико-экономическая оценка продемонстрировала, что перевод пациентов высокого СС-риска, не достигших липидных целей на монотерапии статинами, на комбинированную терапию, включающую статины в высоких дозировках совместно с применением эзетимиба, эволокумаба, алирокумаба и инклисирана при реализации программы ЛЛО на горизонте моделирования 30 лет: