CC BY
49
doi: 10.21518/1561-5936-2019-11-54-60 Оригинальная статья/Original article
Анализ конструктной валидности и надежности опросника для оценки факторов, влияющих на рекомендацию безрецептурных препаратов персоналом аптеки во Вьетнаме
В.Д. Чан1,2, e-mail: [email protected] В.В. Дорофеева1, e-mail: [email protected] Т.П. Лагуткина1, e-mail: [email protected]
1 Российский университет дружбы народов; 117198, Россия, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6
2 Кантхоский университет медицины и фармации, Кантхо, Вьетнам
Резюме
Целью данного исследования является разработка валидного и надежного инструмента для оценки факторов, влияющих на рекомендацию безрецептурных препаратов персоналом аптеки населению. В исследовании приняли участие 422 фармацевта. Для проверки конструктной валидности и надежности опросника используются исследовательский факторный анализ, подтверждающий факторный анализ и Раш-анализ. Результаты исследования показывают, что опросник имеет приемлемую конструктную валидность (CMIN/df = 2,95; RMSEA = 0,07; SRMR = 0,06; CFI = 0,89; GFI = 0,92; Infit и Outfit MNSQ от 0,77 до 1,24; PTMEA CORR от 0,20 до 0,41) и хорошую внутреннюю надежность (альфа Кронбаха для всего опросника в целом = 0,73). Разработанный опросник имеет большую практическую значимость и потенциал для изучения предпочтения фармацевтов при рекомендации безрецептурных препаратов.
Ключевые слова: опросник, безрецептурные препараты, конструктная валидность, надежность, Вьетнам
Для цитирования: Чан В.Д., Дорофеева В.В. Лагуткина Т.П. Анализ конструктной валидности и надежности опросника для оценки факторов, влияющих на рекомендацию безрецептурных препаратов персоналом аптеки во Вьетнаме. Ремедиум. 2019;(11):54-60. doi: 10.21518/1561-5936-2019-11-54-60
Конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Construct validation and reliability analysis of a questionnaire to evaluate the factors influencing pharmacy staff's recommendation of over-the-counter drugs in Vietnam
Van De Tran1,2, e-mail: [email protected] Valeriya V. Dorofeeva1, e-mail: [email protected] Tatiana P. Lagutkina1, e-mail: [email protected]
1 Peoples' Friendship University of Russia; 6, Miklukho-Maklaya St., Moscow, 117198, Russia
2 Can Tho University of Medicine and Pharmacy, Can Tho, Vietnam
Abstract
The purpose of this study is to develop a valid and reliable tool for assessing factors affecting recommendation of over-the-counter drugs from pharmacy staff. A total of 422 pharmacy staff took part in this study. Exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, and Rasch analysis were used to evaluate construct validity and reliability of a questionnaire. The results showed that the questionnaire had acceptable construct validity (CMIN/df = 2,95; RMSEA = 0,07; SRMR = 0,06; CFI = 0,89; GFI = 0,92; Infit and Outfit MNSQ: 0,77-1,24; PTMEA CORR: 0,20-0,41) and good overall internal reliability (Cronbach's alpha = 0,73). The developed questionnaire has great practical significance and potential for studying the preferences of pharmacists when recommending over-the-counter drugs.
Keywords: questionnaire, OTC drugs, construct validity, reliability, Vietnam
For citation: Tran V.D., Dorofeeva V.V., Lagutkina T.P. Construct validation and reliability analysis of a questionnaire to evaluate the factors influencing pharmacy staff's recommendation of over-the-counter drugs in Vietnam. Remedium. 2019;(11):54-60. (In Russ.) doi: 10.21518/1561-5936-2019-11-54-60
Conflict of interest: the authors declare no conflict of interest.
ВВЕДЕНИЕ
Розничная реализация лекарственных средств играет важную роль в системе здравоохранения на службе людей. В розничном фармацевтическом секторе к концу 2015 г. во Вьетнаме насчитывалось 42196 точек по продаже лекарств, в том числе 9 196 аптек, 482 больничные аптеки, 9 780 аптечных пунктов и 14 871 аптечный киоск [1]. В среднем на одну вьетнамскую аптеку приходится более 2 218 человек. Этот показатель почти эквивалентен России (2734 человека на одну аптеку), Японии (2 278 человек на одну аптеку), Польше (2 767 человек на одну аптеку) [2]. По данным Центрального статистического управления Вьетнама, в 2017 г. общее количество провизоров составило 10 300, фармацевтов - 21500 [3]. В среднем на 10 тыс. населения провизоров приходится 2,2 [4], а к 2020 г., согласно национальной стратегии развития вьетнамской фармацевтической промышленности, этот показатель превысит 2,5 [5]. В целом данный показатель все еще очень низок по сравнению со средним значением в мире (5,09), в Европе (8,08), включая Россию (выше 8,0) [6]. Как и в России, во Вьетнаме, в рамках принципов надлежащей аптечной практики (GPP) устанавлено, что фармацевтическая консультация при рекомендации лекарственного препарата (ЛП) населению, особенно безрецептурного, является одной из важнейших задач сотрудников аптечной организации. Этот процесс способстует улучшению эффективности лечения больных, поскольку фармацевты помогают им принять правильное решение по выбору лекарств. Роль фармацевта отмечена в декларации Международного фармацевтического союза, в рамках которой написано, что «фармацевты должны предоставить объективную
консультацию клиенту при выборе оптимальных ЛП с целью достижения эффективного самолечения» [7]. Значение консультации по выбору ЛП также отмечено ВОЗ: «одним из направлений деятельности по осуществлению GPP является предоставление пациенту консультаций и рекомендаций по выбору ЛС в случаях, не требующих вмешательства врача». Во Вьетнаме роль консультанта по лекарственным средствам также определена министерством здравоохранения в циркуляре № 46/2011/TT-BYT: «Аптечный персонал в дополнение к обеспечению качества лекарственных средств должны предоставлять информацию о ЛС, консультирование по рациональному использованию ЛС» [8]. В настоящее время выбор безрецептурных препаратов фармацевтами вызывает все большую озабоченность со стороны фармацевтических компаний, поскольку это напрямую положительно влияет не только на развитие фармацевтического рынка, но и на потребление лекарств населением [9-10]. До настоящего времени многие предыдущие исследования по этой теме были зарегистрированы в разных странах [11-14]. Так, согласно исследованию, проведенному Hanna и Hughes (2007) в Северной Ирландии, на фармацевтов могут влиять различные факторы, такие как потребительский, профессиональный, лекарственный [11]. Другое исследование Kotecki (2002) в США показало, что медицинский, социальный и маркетинговый факторы были важными факторами, влияющими на выбор безрецептурных препаратов [12]. Однако исследователи только оценили влияние нескольких различных факторов на выбор фармацевта. Более того, опросник для всесто-ронной оценки комплекса факторов, влияющих на выбор препаратов
персоналом, не был разработан и валиден. Цель настоящего исследования состояла в том, чтобы разработать и проанализировать качество опросника для оценки факторов, влияющих на рекомендации фармацевтов относительно безрецептурных препаратов.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
На основе предыдущих аналогичных исследований был разработал опросник, включающий 20 пунктов и предназначенный для выявления предпочтения фармацевтов при выборе безрецептурных препаратов для пациентов [11-14]. Каждый пункт оценен фармацевтами по 5-балльной шкале Лайкерта от 1 (полностью не согласен) до 5 (полностью согласен). Содержание опросника представлено в таблице 1. Данное исследование было одобрено Комитетом по этике научных исследований «Кантхоский университета медицины и фармации», Кантхо, Вьетнам (№HE2017001). Для сбора данных использовался метод поперечного исследования. В данном исследовании набраны фармацевты, работающие в аптеках в четырех городах Вьетнама: Ханое, Дананге, Хошимине и Кантхо. Опрос проводился с 10 июня по 30 октября 2017 г. Из полученных 560 анкет 422 анкеты были заполнены полностью и использованы для анализа данных. Конструктная валидность определяется с помощью исследовательского факторного анализа (exploratory factor analysis, EFA) и подтверждающего факторного анализа (confirmatory factor analysis, CFA). Адекватность выборки для факторного анализа оценивалась с использованием следующих критериев: значение статистики Кайзера - Мей-ера - Олкина (КМО) (полученные значения должны превышать 0,6);
таблица 1. Опросник для оценки факторов, влияющих на выбор безрецептурных препаратов персоналом аптеки table 1. Questionnaire to evaluate the factors influencing pharmacy staff's recommendation of OTC drugs
№ Содержание № Содержание
x, Привлекательная упаковка Xii Рекомендация коллег
^ Комбинации активных ингредиентов X,2 Рекомендация врачей
X3 Диапазон лекарственных форм X,3 Рекомендация по привычке
X4 Безопасность и эффективность ЛС для пациентов X14 Отзывы клиентов
X5 Меньше побочных эффектов, чем другие X15 Прибыль от продукта
X6 Быстрое начало действия X16 У меня их много в запасе
X7 Компания обладает репутацией и известный бренд X17 Объем продаж продукта
X8 Доверие к производителю X18 Характеристики пациента
X9 Существует хорошая медицинская реклама X19 Простота использования и удобство для пациента
Продвижение продукции на торговых представителей X20 Стоимость ЛС для пациентов
Каждый пункт оценивается по 5-балльной шкале Лайкерта: от 1 - полностью не согласен, 2 - не согласен, 3 - нейтральное отношение, 4 - согласен, 5 - полностью согласен.
значение р-уровня критерия сферичности Бартлетта (приемлемым считается уровень значимости меньше 0,05) [15].
Исследовательский факторный анализ EFA позволяет выявить некоторое число основополагающих факторов, лежащих в основе структуры полученных данных. В процессе EFA нами использованы методы главных осей (Principal axis factoring) и варимакс (Varimax). Для определения оптимального числа факторов анализируется критерий Кайзера, в соответствии с которым необходимо оставить только факторы, собственные значения которых больше 1,0. Факторная нагрузка считается значимой, если ее абсолютное значение выше 0,5. Для обеспечения стабильности полученного фактора каждый фактор должен содержать как минимум 3 пункта [16]. Подтверждающий факторный анализ проведен для оценки факторной структуры опросника на основе теоретических основ, установленных EFA. Для проверки пригодности полученной факторной структуры в процессе CFA проанализированы следующие показатели соответствия модели (Goodness of fit tests): CMIN/ df RMSEA, SRMR, CFI, GFI, NNFI. Данные показатели позволяют принять
или отклонить полученную факторную модель. Показателями приемлемого соответствия модели считаются значения CMIN/df < 3,0; RMSEA < 0,08; SRMR < 0,08; CFI > 8,0; GFI > 0,8; AGFI > 8,0 и NFI, TLI, RFI > 0.8 [17-23]. После проведения EFA и CFA валид-ность полученной факторной структуры опросника проверяется с помощью Раш-анализа. Нами проанализирован ряд индексов качества пунктов, состоящий из Infit и Outfit MNSQ. Данные индексы позволяют оценить конструктную валидность каждого утверждения, то есть определяют, насколько хорошо или плохо данный вопрос «вписывается» в общий континуум всех вопросов, поддерживая или нарушая единоразмер-ность шкалы. Оптимальные значения Infit и Outfit MNSQ должны быть расположены в пределах 0,6-1,4 [24]. Значения меньше 1 свидетельствуют о чрезмерной предсказуемости ответов на пункт в контексте измеряемого конструкта. Значения больше 1 говорят о большом уровне шума и низком соответствии ответов наблюдаемым данным. Кроме того, при Раш-ана-лизе также использовано значение PTMEA CORR, которое показывает, насколько согласуются отклики всех респондентов по данному пункту с их откликами по всем пунктам.
Приемлемым считается значение PTMEA CORR от 0,2 до 0,8 [25]. Анализ внутренней согласованности опросника осуществляется путем определения индекса надежности (коэффициент альфа Кронбаха). Значение больше 0,6 считается приемлемым [26]. Статистический анализ данных был проведен с использованием SPSS версии 20,0 и AMOS версии 20,0.
РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ
В исследовании приняли участие 422 фармацевта. Анализ социально-демографического профиля респондентов показал, что 68,2% составили женщины-фармацевты, 67,8% опрошенных имели среднее фармацевтическое образование. Большинство респондентов - в возрасте от 26 до 35 лет (45,7%) и со стажем работы по специальности от 2 до 5 лет (43,4 %). При анализе адекватности выборки значение статистики КМО составило 0,73; уровень значимости критерия сферичности Бартлетта - p < 0,05, что свидетельствует об адекватности анализируемого набора данных для исследовательского факторного анализа.
Результат извлечения факторов показывает, что 5-факторное решение является оптимальным для набора данных исследования,
таблица 2. Факторные нагрузки пунктов опросника
table 2. Factor loadings of questionnaire items
Пункты Фактор
1 2 3 4 5
X15 Прибыль от продукта 0,74
X16 У меня их много в запасе 0,71
X17 Объем продаж продукта 0,53
X13 Рекомендация по привычке 0,40
X20 Стоимость ЛС для пациентов 0,64
X19 Простота использования и удобство для пациента 0,62
X18 Характеристики пациента 0,61
X4 Безопасность и эффективность ЛС для пациента 0,57
X14 Отзывы клиентов 0,45
X2 Комбинации активных ингредиентов 0,75
X3 Диапазон лекарственных форм 0,61
X6 Быстрое начало действия 0,58
X5 Меньше побочных эффектов, чем у других 0,46
X1 Привлекательная упаковка 0,46
X7 Компания обладает репутацией и известный бренд 0,66
X8 Доверие к производителю 0,65
X9 Существует хорошая медицинская реклама 0,62
X11 Рекомендация коллег 0,75
X12 Рекомендация врачей 0,61
X10 Продвижение продукции на торговых представителей 0,52
Собственные значения 4,07 2,51 2,37 1,44 1,19
таблица 3. Факторные нагрузки пунктов опросника (повторное вращение)
table 3. Factor loadings of questionnaire items (re-rotation)
Пункты Фактор
1 2 3 4 5
Фактор 1: экономический
X16 У меня их много в запасе 0,79
X15 Прибыль от продукта 0,74
X17 Объем продаж продукта 0,54
Фактор 2: потребительский
X20 Стоимость ЛС для пациентов 0,69
X18 Характеристики пациента 0,61
X19 Простота использования и удобство для пациента 0,59
X4 Безопасность и эффективность ЛС для пациента 0,54
Фактор 3: профессиональный
X11 Рекомендация коллег 0,82
X12 Рекомендация врачей 0,57
X10 Продвижение продукции на торговых представителей 0,53
Фактор 4: лекарственный
X2 Комбинации активных ингредиентов 0,82
X3 Диапазон лекарственных форм 0,57
X6 Быстрое начало действия 0,52
Фактор 5: репутационный
X8 Доверие к производителю 0,69
X7 Компания обладает репутацией и известный бренд 0,64
X9 Существует хорошая медицинская реклама 0,61
Объясненная дисперсия (%) 11,23 10,40 8,90 8,83 8,60
таблица 4. Трудность пункта, Infit и Outfit MNSQ из Раш-анализа table 4. Item difficulty, Infit and Outfit MNSQ from Rasch Analysis
Фактор Пункт Трудность пункта Infit MNSQ Outfit MNSQ PTMEA CORR
Фактор 1 1,01 1,02 1,03 0,41
X5 0,92 1,01 1,01 0,41
X17 0,91 0,82 0,81 0,38
Фактор 2 -0,77 1,07 1,14 0,28
-0,45 0,77 0,81 0,24
X» -0,70 1,03 1,01 0,39
X4 -0,09 1,08 1,08 0,36
Фактор 3 0,64 0,96 0,95 0,36
X2 0,07 1,24 1,22 0,26
X10 0,81 0,90 0,89 0,30
Фактор 4 ^ -0,17 0,91 1,01 0,33
X3 -0,18 0,91 0,95 0,34
X6 -0,93 1,12 1,13 0,31
Фактор 5 X7 -0,63 1,03 1,03 0,29
X8 -0,05 0,99 1,00 0,28
X9 -0,41 1,18 1,19 0,20
поскольку имеется 5 факторов с собственными значениями больше 1,0 (табл. 2). Вращение факторов показало, что 4 пункта (Х1, Х5, Х13, Х14) имеют нагрузку меньше 0,5 (табл. 2). Поэтому данные пункты были удалены из набора данных. Затем проведен повторный процесс вращения факторов. Полученные результаты представлены в таблице 3. В результате каждый фактор содержал как минимум 3 пункта с нагрузкой выше 0,5. По результатам ЕРА получен опросник из 16 пунктов, которые разбиты на 5 факторов:
1 - экономический, 2 - потребительский, 3 - профессиональный, 4 -лекарственный, 5 - репутационный. По результатам подтверждающего факторного анализа (рис.) несколько показателей соответствия модели CFA (CMIN/df = 2,95; RMSEA = 0,07; SRMR = 0,06; CFI = 0,89; GFI = 0,92; AGFI = 0,88; NFI = 0.84; TLI = 0,86; RFI = 0,80) указывают на умеренно приемлемое соответствие полученной факторной структуры. Эти показатели подтверждают приемлемую конструктную валидность изучаемого опросника. Кроме того,
рисунок также описывает корреляцию между факторами. Уровень корреляции варьируется от слабой до умеренной (от -0,04 до 0,45), что свидетельствует о хорошей дискриминантной валидности опросника.
В таблице 4 представлены результаты Раш-анализа. Как следует из полученных результатов, значения Infit и Outfit MNSQ всех пунктов (0,77 до 1,24) находятся в оптимальном диапазоне от 0,6 до 1,4. Все пункы опросника имеют значения PTMEA CORR от 0,20 до 0,41, попадающие в диапазон приемлемости (от 0,2 до 0,8). Общий опросник имеет среднюю трудность (-0,93 до 1,01) с самым сложным пунктом -X16, а самым простым - X6. При анализе надежности опросника (табл. 5) коэффициент альфа Кронбаха для всего опросника в целом составил 0,73, а для каждого из пяти блоков 0,75; 0,71; 0,69; 0,69 и 0,69 соответственно, что указывает на приемлемую внутреннюю надежность опросника и каждого блока.
таблица 5. Надежность внутренней согласованности опросника table 5. Internal consistency reliability of questionnaire
№ Блок (фактор) Количество пунктов Альфа Кронбаха Альфа Кронбаха для всего опросника в целом
1 Экономический 5 0,75
2 Потребительский 3 0,71
3 Профессиональный 3 0,69 0,73
4 Лекарственный 3 0,69
5 Репутационный 3 0,69
рисунок. Результаты подтверждающего факторного анализа для опросника figure. Confirmatory factor analysis results for questionnaire
ВЫВОДЫ
В данном исследовании был разработан опросник для оценки факторов, влияющих на выбор безрецептурных препаратов персоналом аптеки и проведена оценка его валидности с использованием исследовательского факторного анализа, подтверждающего факторного анализа и Раш-а-нализа. В результате исследования было доказано, что факторная структура опросника имеет удовлетворительные психометрические свойства, приемлемую конструктную и дис-криминантную валидность, хорошую надежность. Полученные результаты имеют большую практическую значимость и потенциал для оценки факторов, влияющих на выбор безрецептурных препаратов персоналом аптеки в различных странах.
Поступила / Received 08.11.2019 Поступила после рецензирования / Revised 16.11.2019 Принята в печать / Accepted 16.11.2019
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ / REFERENCES
1. DHG Pharma. Annual report 2015. Can Tho: DHG Pharma, 2015.
2. Широкова И. Современный аптечный рынок: состояние и перспективы. Ремедиум. 2017;(3):14-19.
Shirokova I. Contemporary pharmacy market: state and prospects. Remedium. 2017;(3):14-19.
3. General Statistics Office of Viet Nam. Number of health staffs [Electronic resource]. Available from: https://gso.gov.vn/default_ en.aspx?tabid=783 (accessed date 01.11.2019).
4. Vietnam's Ministry of Health. Plan for people's health protection, care and promotion 2016-2020. Hanoi: MOH; 2016.
5. Vietnam's Ministry of Health. Decision approving the national strategy on development of the Vietnam pharmaceutical industry up to 2020, with a vision toward 2030. Hanoi: MOH; 2014.
6. International Pharmaceutical Federation (FIP). Pharmacy at a glance 2015-2017. The Hague, The Netherlands: FIP; 2017.
7. Pharmaceutical Care Network Europe. Pharmaceutical care forum: Consensus document. Netherlands: PCNE, 2008.
8. Vietnam's Ministry of Health. Circular on good pharmacy practices No.: 02/2018/TT-BYT. Hanoi: MOH, 2018.
9. Business Monitor International. Vietnam pharmaceuticals & healthcare report Q4 2010. London: Business Monitor International Ltd., 2010.
10. Ricks J., Mardanov I. The effect of pharmacists on drug purchasing behavior of price-sensitive consumers. J Med Mark. 2012;12:177-187.
11. Hanna L.A., Hughes C.M. 'First, Do No Harm': Factors that influence pharmacists making decisions about over-the counter medication. Drug Saf. 2010;33:245-255. doi: 10.2165/11319050000000000-00000.
12. Kotecki JE. Factors related to pharmacists' over-the counter recommendations. J Community Health. 2002;27:291-306. doi: 10.1023/a:1016334411840.
13. Kennedy E., Moody M. An investigation of the factors affecting community pharmacists' selection of over the counter preparations. Pharm World Sci. 2000;22:47-52. Available at: https://link.springer. com/article/10.1023/A:1008718712778.
14. Emmerton L., Benrimoj S.I. Influences on pharmacists' stocking and recommendation of nonprescription products. J Pharm Mark Manage. 1991;5:37-50.
15. Pallant J. SPSS survival manual: A step by step guide to data analysis using SPSS for. Sydney: Allen & Unwin; 2013.
16. Comrey A.L. Factor-analytic methods of scale development in personality and clinical psychology. J Consult Clin Psychol. 1988;56:754-61. doi: 10.1037//0022-006x.56.5.754.
17. Kline R.B. Principles and practice of structural equation modeling. NY: Guilford Press; 1998.
18. Awang Z. Structural equation modeling using AMOS graphic. Selangor: Penerbit Universiti Teknologi MARA; 2012.
19. Vandenberg R.J., Lance C.E. A review and synthesis of the measurement invariance literature: Suggestions, practices, and recommendations for organizational research. Res Organ Method. 2000;3:4-70. doi: 10.1177/109442810031002.
20. Bentler P. Comparative fit indexes in structural models. Psychol Bull. 1990;107:238-246. doi: 10.1037/0033-2909.107.2.238.
21. Greenspoon P.J., Saklofske D.H. Confirmatory factor analysis of the multidimensional students life satisfaction scale. Pers Individ Dif. 1998;25:965-971. doi: 10.1007/s11205-009-9538-2.
22. Moss T.P., Lawson V., White P. Identification of the underlying factor structure of the Derriford Appearance Scale 24. Peer J.
2015;3:e1070. doi: 10.7717/peerj.1070.
23. Abduh M., Alobaad A. Factors influence customer loyalty in kuwait islamic banks: An exploratory study. Muhamad Abduh. J ¡slam Econ Bank Finance. 2015;11:167-178. doi: 10.12816/0024454.
24. Bond T.G., Fox C.M. Applying the Rasch model: Fundamental measurement in the human sciences. New Jersey, London: Lawrence Erlbaum Associates; 2007.
25. Linacre J.M. Optimizing rating scale category effectiveness. J Appl Meas. 2002;3:85-106. Available at: https://www.ncbi.nlm.nih. gov/pubmed/11997586.
26. Howard M.C. A review of exploratory factor analysis decisions and overview of current practices: What we are doing and how can we improve? Int J Hum Comput Interact. 2016;32:51-62. doi: 10.1080/10447318.2015.1087664.
Информация об авторах:
Чан Ван Де, аспирант, кафедра управления и экономики фармации, Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Российский университет дружбы народов»; 117198, Россия, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6; e-mail: [email protected]
Дорофеева Валерия Валерьевна, д.фарм.н., профессор, кафедра управления и экономики фармации, Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Российский университет дружбы народов»; 117198, Россия, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6; e-mail: [email protected]
Лагуткина Татьяна Петровна, д.фарм.н., профессор, кафедра управления и экономики фармации, Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Российский университет дружбы народов»; 117198, Россия, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6; e-mail: [email protected]
Information about the authors:
Van De Tran, a postgraduate student, Chair for Pharmaceutical Economics and Management, Federal State Autonomous Educational Institution of Higher Education «Peoples' Friendship University of Russia» 6, Miklukho-Maklaya St., Moscow, 117198, Russia; e-mail: [email protected]
Valeriya V. Dorofeeva, Dr. of Sci. (Pharm.), Professor, Chair for Pharmaceutical Economics and Management, Federal State Autonomous Educational Institution of Higher Education «Peoples' Friendship University of Russia» 6, Miklukho-Maklaya St., Moscow, 117198, Russia; e-maill: [email protected]
Tatiana P. Lagutkina, Dr. of Sci. (Pharm.), Professor, Chair for Pharmaceutical Economics and Management, Federal State Autonomous Educational Institution of Higher Education «Peoples' Friendship University of Russia» 6, Miklukho-Maklaya St., Moscow, 117198, Russia; e-maill: [email protected]».
кроме того.
BIOCAD планирует вывести
на европейский рынок два оригинальных препарата
Биотехнологическая компания BIOCAD намерена вывести на рынок ЕС препараты собственной разработки нетакимаб и пролголимаб. Соответствующее заявление было сделано представителями российского фармпроиз-водителя на фармацевтической выставке СРИМо^ш^е. Нетакимаб был зарегистрирован в РФ для лечения псориаза в апреле 2019 г., и уже в июле был одобрен комиссией Минздрава РФ для вклю-
чения в перечень ЖНВЛП. Инвестиции в проект составили 568 млн руб. Регистрация иммуноонкологического препарата пролголимаба ожидается в I квартале 2020 г., инвестиции в проект превысили 737 млн руб. BIOCAD ранее получила разрешение на проведение международного многоцентрового клинического исследования пролголимаба по показанию «немелкокле-точный рак легкого» на территории Словакии и Венгрии. Помимо стран ЕС в исследование планируется включить пациентов из Российской Федерации и Китайской Народной Республики. Получение разрешения на проведение клинического
исследования нетакимаба в Европе компания рассчитывает получить в 2020-м.
ВОЗ объявила об искоренении полиовируса 3-го типа
Всемирная организация здравоохранения объявила о глобальном искоренении 3-го типа полиовируса, одной из двух остававшихся в свободной циркуляции разновидностей возбудителя полиомиелита. Последний случай заражения человека диким полиовирусом 3-го типа был зафиксирован в 2012 г. на территории Нигерии. Отсутствие новых вспышек инфекции позволяет сделать
вывод о том, что данный возбудитель больше не циркулирует в природе. Об искоренении полиовируса 2-го типа ВОЗ объявила в 2015 г. Таким образом, в настоящее время в мире эпидемиологическую значимость сохраняет только полиовирус 1-го типа. Неблагополучными по данной инфекции остаются труднодоступные и небезопасные для медицинских работников районы Афганистана и Пакистана. С начала текущего года там было зарегистрировано 88 случаев инфекции. При этом исторический минимум заболеваемости полиомиелитом приходится на 2017 г., когда было зарегистрировано всего 22 случая заболевания.
