№ 4 - 2011 г.
14.00.00 медицинские и фармацевтические науки
УДК 615.07:616-039.78
АВС-АНАЛИЗ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЛЕКАРСТВЕННЫХ СРЕДСТВ И ЕГО МОДИФИКАЦИИ
1 12 2 Е.В. Каракулова , А.В. Каракулов ’ , Ж.Н. Зенкова
]ГБОУ ВПО «Сибирский государственный медицинский университет» Минздравсоцразвития России (г. Томск)
ФГБОУВПО «Национальный исследовательский Томский государственный
университет» (г. Томск)
В статье дана сравнительная характеристика трех вариантов проведения АВС-анализа потребления лекарственных средств: эмпирического, дифференциального,
касательных. Выявлены преимущества и недостатки использованных модификаций. Обоснована целесообразность применения динамического метода касательных и его автоматизации для повышения эффективности использования АВС-анализа для оценки структуры потребления лекарственных средств.
Ключевые слова: АВС-анализ, потребление лекарственных средств
Каракулова Елена Владимировна — кандидат биологических наук, доцент кафедры фармации ФПК и ППС ГБОУ ВПО «Сибирский государственный медицинский университет», e-mail: ev.karakulova@mail.ru
Каракулов Алексей Валериевич — аспирант кафедры теоретической кибернетики Томского государственного университета, e-mail: ev.karakulova@mail.ru
Зенкова Жанна Николаевна — кандидат физ.-мат. наук, доцент кафедры теоретической кибернетики Томского государственного университета, e-mail: ev.karakulova@mail.ru
Введение. АВС-анализ (Парето-анализ) как метод структурного анализа является широко используемым в настоящее время компонентом управленческого учета и логистического менеджмента. История возникновения и развития данного метода анализа связана с именами таких экономистов как Ф. Уолкер, Г. Джордж, Г. Шилинг, М. Лоренц, В. Парето, Дж. Джуран и насчитывает более ста лет. В основу метода положен предложенный В. Парето принцип «80:20», в соответствии с которым 80 % результата определяются использованием 20 % ресурсов.
Реализация в нашей стране в середине 90-х годов XX в. проекта «Рациональный фармацевтический менеджмент» положила начало широкому применению данного метода для оптимизации управления процессом лекарственного обеспечения в рамках формулярной системы.
В настоящее время в литературе описаны различные модификации АВС-анализа:
• эмпирический метод;
• динамические методы (метод суммы, дифференциальный, касательных,
петли).
Традиционно в системе здравоохранения при оценке потребления лекарственных средств (ЛС) применяют эмпирический метод, однако классические пропорции 80:20 на практике не всегда реализуются, что может вызывать трудности при интерпретации результатов анализа [5]. В ряде публикаций, посвященных применению АВС-анализа в фармации, предлагаются иные подходы к разделению совокупности объектов анализа на группы, в частности, метод касательных и дифференциальный метод [1, 4].
Целью настоящего исследования явилась сравнительная оценка эмпирического, дифференциального методов и метода касательных для структурного анализа потребления ЛС, а также разработка способа автоматизации АВС-анализа.
Материалы и методы. Информационной базой исследования послужили данные реестров выписанных и отпущенных ЛС в рамках функционирования программы обеспечения необходимыми лекарственными средствами (ОНЛС) в Томской области в 2009 г. Алгоритм проведения АВС-анализа включал следующие этапы:
• определение цели анализа;
• определение объектов анализа;
• выделение основания для дифференциации объектов анализа;
• формирование информационного массива для анализа;
• оценка и последующее ранжирование объектов по выбранному основанию
классификации;
• разделение объектов на группы;
• интерпретация результатов.
Данный алгоритм применяется для всех вариантов АВС-метода. Различия заключаются в способе определения границ между группами А, В и С. При реализации эмпирического метода группы ЛС выделяют наиболее часто следующим образом:
• группа А — 10-20 % препаратов, на которые расходуется 75-80 % бюджета, выделенного на лекарственное обеспечение;
• группа В — 10-20 % препаратов, на которые расходуется 15-20 % бюджета;
• группа С — 60-80 % препаратов, на которые расходуется 5-10 % средств
[3].
При использовании дифференциального метода границы между группами определяются в несколько этапов. На первом этапе рассчитывается годовая сумма расходов по всей номенклатуре ЛС, на втором этапе рассчитываются средние расходы на одну позицию номенклатуры ЛС. На третьем этапе осуществляется разделение на группы. В группу А включают ЛС, расходы на которые в 6 и более раз превышают среднее значение, в группу С — ЛС, расходы на которые меньше среднего значения в 2 и более раза, остальные позиции входят в группу В [2].
АВС-анализ предполагает построение кумулятивной кривой (кривой Лоренца) на основе данных о потреблении каждой позиции номенклатуры, однако в методе касательных границы между группами не являются фиксированной величиной, а определяются характером зависимости в каждом конкретном случае [2]. Границы между
группами в данном исследовании определяли как графическим способом, так и в автоматизированном режиме при помощи разработанного программного продукта. Автоматизация АВС-анализа осуществлена при помощи макроса, написанного на языке VBA (Visual Basic for Applications) для табличного процессора Excel, входящего в состав пакета Microsoft Office. Все расчеты осуществлялись при помощи программы Microsoft Excel 2007.
Результаты и обсуждение. В настоящее время проведение АВС-анализа широко практикуется при оценке структуры использования ЛС на различных уровнях системы здравоохранения. Совместное проведение АВС/УЕ^анализа в рамках функционирования службы клинической фармакологии определено рядом приказов Министерства здравоохранения и социального развития РФ. Однако существующие нормативные документы не содержат положений о порядке проведения данного анализа.
На первом этапе нашего исследования массив данных реестра отпуска ЛС в системе ОНЛС был преобразован при помощи программы Microsoft Excel 2007 в форму, приемлемую для проведения анализа. В реестре присутствовало 305 международных непатентованных наименования (МНН) ЛС. В результате реализации эмпирического варианта АВС-метода получили следующие результаты: в группу А вошло 46 МНН ЛС, что составило 15 % от всех позиций номенклатуры и 80 % расходов на ЛС. На ЛС группы В (54 МНН) израсходовано около 15 % средств, а на многочисленную группу С (205 МНН) около 5 % (табл. 1). Результат разделения на группы вполне укладывается в классические рекомендации, однако возникает вопрос о выборе граничных условий. Что предпочесть: 20 % номенклатуры и соответствующий
им показатель расходов или 80 % расходов и иной, отличный от 20 %, показатель номенклатуры? Необходимо также отметить, что название метода предполагает накопление эмпирических данных для ответа на данный вопрос и требует регулярности проведения АВС-анализа, что не является в настоящее время распространенной практикой в системе ОНЛС.
Таблица 1
Результаты АВС-анализа эмпирическим методом
Группа Количество МНН в группе Распределение МНН по группам, % Распределение расходов по группам, %
А 46 15,08 80,40
В 54 17,71 14,68
С 205 67,21 4,92
Всего 305 100 100
Следующим этапом исследования была оценка той же совокупности данных о потреблении ЛС дифференциальным методом. В результате реализации данного варианта АВС-анализа обнаружено, что количественные характеристики групп существенно отличаются от тех, что получены при использовании эмпирического метода. Так, сформировалась немногочисленная группа А, в которую вошло в 3 раза меньше МНН по сравнению с эмпирическим вариантом, а группы В и С в свою очередь включили существенно больше позиций. Ранее нами были получены аналогичные результаты, но на немногочисленной номенклатуре ЛС одной фармакотерапевтической группы. Данную особенность дифференциального метода для небольшого количества позиций отмечали и другие авторы [2]. Полученные нами результаты показывают, что увеличение
номенклатуры до трех сотен наименований принципиально не влияет на результаты АВС-анализа дифференциальным методом (табл. 2).
Таблица 2
Результаты АВС-анализа дифференциальным методом
Группа Количество МНН в группе Распределение МНН по группам, % Распределение расходов по группам, %
А 15 4,91 48,92
В 77 25,58 45,68
С 213 69,51 5,40
Всего 305 100 100
Далее нами был проведен АВС-анализ с применением метода касательных (табл. 3). Реализация метода осуществлялась в два этапа. На первом этапе в среде MS Excel выполнялись все расчеты и построение кумулятивной кривой, на втором этапе построенная кривая Лоренца распечатывалась, и касательные строились графическим способом, что весьма трудоемко и снижает точность метода. В целях автоматизации был создан макрос для табличного процессора Excel, который позволяет на основе итоговых данных о расходах на каждую позицию ЛС в течение года осуществить все этапы проведения АВС-анализа методом касательных в автоматическом режиме и в итоге повысить точность анализа и существенно снизить трудоемкость его проведения.
Таблица 3
Результаты АВС-анализа методом касательных
Группа Количество МНН в группе Распределение МНН по группам, % Распределение расходов по группам, %
А 61 20,00 86,91
В 72 23,61 10,93
С 172 56,39 2,16
Всего 305 100 100
Сравнение результатов эмпирического метода и метода касательных показывает, что граница группы А сформировалась таким образом, что в нее вошли 20 % МНН на которые приходится почти 87 % расходов, группа В более многочисленна, но на нее приходится меньшая доля расходов, а группа С характеризуется как меньшим количеством вошедших в нее МНН, так и еще более низкой долей расходов. Таким образом, метод касательных позволяет выявить естественно сформировавшиеся группы ЛС, что приводит к более адекватным результатам группировки.
Выводы. Проведенная сравнительная оценка трех вариантов проведения АВС-анализа показала, что эмпирический метод прост в реализации, но сопряжен с определенными трудностями в выборе граничных условий, особенно в ситуации нерегулярности его применения. Дифференциальный метод является технически еще более простым, однако вряд ли может быть рекомендован для оценки использования
лекарственных средств, поскольку его простота нивелируется получаемыми результатами. Преимуществом метода касательных является его динамичность и возможность определения граничных условий для каждого конкретного случая, но графический вариант весьма трудоемок. Выполнение АВС-анализа методом касательных в автоматизированном режиме при помощи макроса к Excel позволяет с высокой скоростью и точностью реализовать преимущества данного метода при оценке больших массивов данных в системе ОНЛС с частотой, необходимой для лиц принимающих решения.
Список литературы
1. Гришин А. В. Инновационная система управления товарными запасами аптечной организации / А. В. Гришин, А. Н. Крашенинин // Новая аптека. — 2010. — № 8.
— С. 10-15.
2. Лукинский В. С. Прикладные методы и модели в логистике / В. С. Лукинский, И. А. Цвиринько // Логистика сегодня. — 2004. — № 6. — С. 32-40.
3. Руководство по внедрению программы оценки использования лекарственных средств в лечебных учреждениях / Т. Мор [и др.]. — Арлингтон — Москва, 1997. — 51 с.
4. Филиппов А. Е. Оптимизация закупа изделий медицинского назначения (на примере медицинских перчаток) для учреждений здравоохранения на основе АВС-анализа / А. Е. Филиппов, Л. Н. Геллер // Сиб. мед. журн. (г. Иркутск). — Т. 88. — № 5. — С. 94-97.
5. Чеснокова И. В. Оптимизация лечебно-диагностического процесса у больных артериальной гипертензией на догоспитальном этапе : автореф. дис.... д-ра мед. наук / И. В. Чеснокова. — Воронеж, 2007. — 46 с.
THE ABC-ANALYSIS OF MEDICAMENTS USAGE AND ITS UPDATING
1 2 2 Е.V. Karakulova , А.V. Karakulov , Z.N. Zenkova
!SEI HPE «Siberian State Medical University Minhealthsocdevelopment» (c. Tomsk)
2FSEI HPE «National Research Tomsk State University» (c. Tomsk)
The comparative characteristic of three variants of carrying out the ABC-analysis of medicaments usage is presented in the article: empirical, differential, tangents. Advantages and disadvantages of the used modifications are proved. The expediency of dynamic method application of tangents and its automation for rising of the ABC-analysis efficiency usage for an estimation of medicament usage structure is proved.
Keywords: the ABC-analysis, consumption of medical products
About authors:
Karakulova Elena Vladimirovna — candidate of biosciences, assistant professor of pharmacy chair of FAT and CE at SEI HPE «Altai State Medical University Minhealthsocdevelopment», email: ev.karakulova@mail.ru
Karakulov Alexey Valerievich — post-graduate student of theoretical cybernetics chair at Tomsk State University, e-mail: ev.karakulova@mail.ru
Zenkova Zhanna Nikolaevna — candidate of physic-mathematical sciences, assistant professor of theoretical cybernetics chair at Tomsk State University, e-mail: ev.karakulova@mail.ru
List of the Literature:
1. Grishin A. V. Innovative control system of commodity stocks of the chemist’s organization / A. V. Grishin, A. N. Krasheninin // New drugstore. — 2010. — № 8. — P. 10-15.
2. Lukinsky V. C. Applied methods and models in logistics / V. S. Lukinsky, I. A. Tsvirinko // Logistics today. — 2004. — № 6. — P. 32-40.
3. Guidance on introduction of the program of use estimation of medical products in medical institutions / T. Mor [etc.]. — Arlington — Moscow, 1997. — 51 P.
4. Philippov A. E. Products purchase optimization of medical appointment (on the example of medical gloves) for establishments of public health services based on ABC-analysis / A. E. Philippov, L. N. Geller// Siberian Medical magazine. (Irkutsk). — V. 88. — № 5.
— P. 94-97.
5. 5. Chesnokova I. V. Optimization of medical-diagnostic process of patients with arterial hypertensia at a pre-hospital stage: autoref. of dis. ... Dr. of medical sciences / I. V. Chesnokova. — Voronezh, 2007. — 46 P.