CC BY
299
Исследования рутинной клинической практики: от получения данных к оценке медицинских технологий и принятию решений в здравоохранении
Т. А. Гольдина, Н. И. Суворов
ООО «Такеда Фармасьютикалс», Москва, Россия
В последнее десятилетие значительно возрос интерес российского и международного научно-медицинского сообществ и фармацевтических компаний к исследованиям рутинной клинической практики. В дополнение к уже ставшему привычным термину «неинтервенционное исследование» приходят такие термины, как «real world data» (данные рутинной клинической практики) и «real world evidence» (совокупность доказательств в рутинной клинической практике); чаще и активнее подчеркивается роль оценки медицинских технологий, всё больше внимания уделяется пациент-ориентированному подходу в системе здравоохранения. Целями данной статьи являются обновление информации в области исследований рутинной клинической практики, обсуждение новых для российской научно-медицинской литературы терминов и роли исследований рутинной клинической практики в оценке медицинских технологий.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: неинтервенционное исследование, исследование рутинной клинической практики, оценка медицинских технологий.
Библиографическое описание: Гольдина Т. А., Суворов Н. И. Исследования рутинной клинической практики: от получения данных к оценке медицинских технологий и принятию решений в здравоохранении. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2018; 1(31): 21-29.
Real-World Data Studies: from Data to Health Technology Assessment and Decision-Making in Healthcare
T. A. Goldina, N. I. Suvorov
Takeda Pharmaceuticals, LLC, Moscow, Russia
21
In the last decade, the interest of the Russian and international scientific and medical communities and pharmaceutical companies in the research of routine clinical practice has increased significantly. In addition to the already usual term «non-intervention study», «real world data» and «real world evidence» came; role of health technology assessment is being emphasized more often and more actively, more attention is being paid to patient-oriented approach. The objectives of this article are: updating information in the field of routine clinical practice, discussing new terms for the Russian-language scientific literature and the role of real world data in health technology assessment.
KEYWORDS: non-interventional study, real-world data study, health technology assessment.
For citations: Goldina T. A., Suvorov N. I. Real-World Data Studies: from Data to Health Technology Assessment and Decision-Making in Healthcare. Medical Technologies. Assessment and Choice. 2018; 1(31): 21-29.
ВВЕДЕНИЕ
Рандомизированные клинические исследования (РКИ) лекарственных средств в настоящее время считаются золотым стандартом получения доказательств действенности лекарственного средства, необходимых для принятия решений регуляторны-ми органами и позволяющих в полной мере отразить информацию об эффективности препарата в рутинной клинической практике. Однако данных доказательной медицины в виде результатов РКИ далеко не всегда достаточно для решения вопроса
о предпочтительности одного препарата перед другим. Причина этого проста и заключается обычно в отсутствии РКИ, посвященных прямому сравнению таких препаратов между собой. Поскольку различия между близкими по свойствам препаратами могут быть минимальными, для выявления этих различий может потребоваться включение в РКИ огромного количества больных, причем успех в выявлении таких различий вовсе не гарантирован [1, 2].
Отметим также, что долгосрочные результаты терапии, сравнения различных вариантов лечения, дан-
о ц,
о
4 о н ш
5
22
CL
О
LQ _0 ш
X
ш
о ^
о
X
X
ш
о х
ные о приверженности терапии, выявление редких нежелательных явлений и прочие важные показатели не в полной мере находят свое отражение в результатах клинических исследований.
Более того, если говорить о препарате с точки зрения комплексной оценки, включающей не только данные о действенности препарата, но и анализ выгоды, рисков и соотношения цены и качества, то очевидно, что в настоящее время не обойтись без оценки экономической эффективности и анализа затрат и результатов. Понимание этой ситуации, а также стремительное увеличение количества данных и их доступности, обусловленное ростом потребности в качественной эпидемиологической информации, привели в последнее время к заинтересованности в проведении неинтервенционных исследований.
НЕИНТЕРВЕНЦИОННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
В ноябре 2016 г. были утверждены Правила надлежащей практики фармаконадзора и Правила надлежащей клинической практики Евразийского экономического союза (ЕАЭС), в которых впервые в российском законодательстве использовался термин «неинтервенционные исследования» [3, 4]. Неинтервенционное исследование (non-interventional study) - исследование, выполняемое с соблюдением следующих условий: лекарственный препарат назначается в соответствии с общей его характеристикой; решение о назначении пациенту определенного лечения принимается не заранее, т. е. не согласно протоколу исследования, но в соответствии с рутинной клинической практикой, причем назначение лекарственного препарата четко отделено от решения о включении пациента в исследование; к пациентам не применяются какие-либо дополнительные диагностические или контрольные процедуры; наконец, для анализа полученных данных используются эпидемиологические методы.
Неинтервенционные исследования определяются применяемым методологическим подходом, а не научными целями, и включают в себя исследования базы данных или пересмотр медицинских карт, в которых уже описаны все рассматриваемые явления (в частности исследования «случай-контроль», перекрестные и когортные исследования), а также исследования, подразумевающие сбор первичных данных (в частности проспективные неинтервенционные исследования и реестры, в которых фиксируются полученные данные рутинного лечебного процесса), при выполнении вышеизложенных условий. В данном контексте могут проводиться интервью, опросы и отбираться пробы крови в рамках обычной клинической практики [3]. Особый интерес представляет определение клинического исследования, представленное в Правилах надлежащей клинической практи-
ки ЕАЭС: «клиническое исследование (испытание)» (clinical trial) - клиническое изучение, удовлетворяющее хотя бы одному из следующих условий: назначение субъекту исследования конкретной терапевтической стратегии (вмешательства) происходит заранее и не является рутинной клинической практикой во входящем в ЕАЭС государстве, исследовательские центры которого принимают участие в данном клиническом исследовании; решение о назначении исследуемого лекарственного препарата принимается совместно с решением о включении субъекта в клиническое изучение; субъектам исследования, помимо процедур рутинной клинической практики, выполняются дополнительные процедуры диагностики или мониторинга». Фактически, впервые в российском законодательстве проводится четкое разграничение между клиническими и неинтервенционными исследованиями, основанное на понятии «рутинная клиническая практика» (routine clinical practice), означающем шаблонные (однотипные) медицинские диагностические и лечебные процедуры, технологии или мероприятия, которые выполняются для данной группы пациентов на основе данного стандарта оказания медицинской помощи» [4].
Положения данных Правил ЕАЭС регулируют проведение исследований с участием человека в качестве субъекта исследований и определяют правила сообщения о нежелательных явлениях, но не являются достаточными для организации и проведения неинтервенционных исследований в целом.
Таким образом, отсутствие каких-либо иных официальных регламентирующих документов, правил или стандартов приводит к тому, что со стороны фармацевтической отрасли неинтервенционные исследования регулируются: 1) кодексом Ассоциации международных фармацевтических производителей (AIPM), применимым для компаний-членов AIPM, [5], 2) внутренними правилами фармацевтических компаний и контрактных исследовательских организаций, 3) собственными представлениями участников. По сложившейся практике, неинтервенционные исследования проходят экспертизу в локальных и междисциплинарных Этических комитетах. Данный подход обеспечивает независимую оценку этических аспектов, однако не регламентирует юридическую и правовую стороны исследований.
Так, Федеральный закон от 12 апреля 2010 г. .№ 61-ФЗ «Об обращении лекарственных средств», регулирующий деятельность в области клинических исследований, не предусматривает требований к неинтервенционным исследованиям. Фактически для проведения неинтервенционных исследований не требуется разрешения регулирующих органов и страхования пациентов, хотя отдельные фармацевтические компании в своей практике уведомляют министерство здравоохранения о
Рис. 1. Количество наблюдательных исследований в период с 2000 по 2016 гг.
начале такого рода проектов. В случае если спонсором исследования является фармацевтическая компания, в больницах и поликлиниках такие исследования проводятся на договорной основе. Договор, как правило, заключается между фармацевтической компанией или контрактной исследовательской организацией, действующей от ее имени, и исследователями (учреждение здравоохранения и врачи, принимающие участие в исследовании).
К сожалению, в настоящее время нет единого мнения и относительно самого термина «неинтервенционные исследования». При анализе публикаций в отечественных журналах можно увидеть использование таких терминов, как наблюдательные программы, неинтервенционные исследования, обсервационные исследования, регистры пациентов и заболеваний и пр. Анализ самого крупного международного реестра клинических исследований - Национального института здоровья США (www.clinicaltrials.gov) -показывает, что и в этой базе данных используются в основном два синонимичных термина: неинтервенционные исследования и наблюдательные исследования (observational study).
Тем не менее, несмотря на существующие противоречия в области регуляции проведения рассматриваемых исследований и в их терминологии, оценка динамики регистрации таких исследований на сайте www.clinicaltrials.gov показывает постоянный рост их числа за последние годы (рис. 1). Поиск в Интернете был сделан с использованием запроса «observational studies, first received 01.01.200001.01.2014/2015/2016/2017»; оценивалась суммарное количество зарегистрированных исследований в указанный период времени. Значительная часть наблюда-
тельных исследований проводится в США и странах Европейского Союза.
В России, по данным сайта www.clinicaltrials.gov, наблюдательные исследования появились около 10 лет назад. В период с 01.01.2007 по 01.01.2017 было зарегистрировано 228 наблюдательных исследований; их результаты регулярно публикуются как в отечественных, так и в западных журналах [6, 7, 8, 9, 10]. Нужно отметить, что подавляющее большинство исследований, проводимых в РФ и зарегистрированных на сайте www.clinicaltrials.gov, инициированы и спонсируются фармацевтическими компаниями или крупными федеральными учреждениями [11, 12]. Исследования, которые проводятся по инициативе врачебного сообщества и соответствуют критериям как неинтервенционных, так и клинических исследований, зачастую не попадают в общедоступные базы исследований [13].
Таким образом, анализ ситуации с неинтервенционными исследованиями в России, с одной стороны, говорит о возрастающем интересе научно-медицинского сообщества и фармацевтических компаний к данной теме, но, с другой стороны, свидетельствует о недостаточном понимании, а зачастую и о полном непонимании базовых принципов, правил и стандартов проведения подобного рода исследований.
Однако развитие глобализации и информационных технологий, увеличивающийся с каждым днем поток информации повлияли и на область исследований. Так, за последние 10 лет все чаще в иностранных публикациях встречается термины «real world data (RWD)» и «real world evidence (RWE)». К сожалению, мы не нашли в отечественной литературе аналогичных устоявшихся терминов. Поэтому
23
о ц,
о
4 о н ш
5
24
CL
О
L0 _0 m
в данной статье мы попытаемся не только ввести эквивалентные русскоязычные понятия, но и разобраться в особенностях, классификации и роли данных рутинной клинической практики и построенных на их основании исследованиях и доказательной базе.
ДАННЫЕ РУТИННОЙ КЛИНИЧЕСКОЙ ПРАКТИКИ: ОПРЕДЕЛЕНИЕ, КЛАССИФИКАЦИЯ
Международное общество фармакоэкономиче-ских исследований и оценки исходов (International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research, ISPOR) представляет следующее определение: данные рутинной клинической практики (real world data) - это данные, собираемые вне традиционных рандомизированных клинических исследований и используемые в здравоохранении для принятия решений [14].
Но, несмотря на долгосрочность употребления данного термина, он до сих пор трактуется по-разному. Makady и соавт. провели анализ литературы, а также опросили вовлечённых в данную проблематику лиц и разделили существующие определения данных рутинной клинической практики на 4 группы: 1) данные, собираемые в нерандомизированных контролируемых исследованиях, 2) данные, собираемые в отсутствие вмешательства (интервенции) и контроля, 3) данные, собираемые в неэкспериментальной обстановке, т. е. в условиях, когда исследователь не влияет на проведение исследования и сбор данных de novo происходит на основе заранее установленного протокола исследования, 4) другое - случаи, не вошедшие в предыдущие 3 группы [15]. Вероятно, неоднозначное понимание термина связано с продолжающимся интенсивным развитием данного направления в мире. Тем не менее, 53% выявленных определений относятся к 1-й группе и в большей степени соответствуют определению RWD (данные рутинной клинической практики), представленному ISPOR.
Существует несколько способов классификации данных рутинной клинической практики: 1) по типу
исходов (клинические, экономические, представленные пациентами данные), 2) по уровню доказательности, в зависимости от дизайна исследования, 3) по источнику данных (регистры, неинтервенционные исследования, электронные медицинские карты и т. п.), 4) по первоначальной цели сбора данных [16].
Наибольшее распространение получила классификация по первоначальной цели сбора данных [17,18]. Выделяют два основных типа данных рутинной клинической практики (RWD): первичные данные и вторичные данные (табл. 1).
Подобный подход в настоящее время используется не только в научной литературе, но и, в частности, в Правилах надлежащей практики фармако-надзора ЕАЭС, определяющих требования к сбору и сообщению сведений о безопасности [3].
Сбор первичных данных позволяет полнее ответить на вопросы, поставленные исследователем; этот процесс можно контролировать, а также следить за качеством сбора информации, однако проспективный дизайн сбора, который хотя и считается своего рода золотым стандартом эпидемиологических исследований, оказывается наиболее затратным с точки зрения использования ресурсов организатора и бюджета, необходимого для его осуществления.
В исследованиях, основанных на вторичных данных, используется информация, уже собранная ранее для других целей и задач. Подобные исследования требуют меньших затрат временных и финансовых ресурсов, но тоже имеют определенные ограничения. Очевиден ряд недостатков вторичной информации: она может не в полной мере соответствовать цели предполагаемого исследования, может быть собрана некачественно, часть необходимых данных может отсутствовать (missing data), что снижает научную ценность исследования. Однако использование данных такого типа не только является относительно малозатратным, но и позволяет оценить процессы в динамике (например, провести оценку тренда каких-либо событий в течение нескольких лет и даже десятилетий) [19].
х
ш
Таблица 1. Типы данных рутинной клинической практики
Данные рутинной клинической практики (RWD)
Тип первичные данные вторичные данные
Определение Данные, собираемые непосредственно с целью проведения исследования Данные, изначально собираемые для иных целей, без исходного фокуса на исследовательские аспекты
Примеры исследований на основе типа данных Проспективные неинтервенционные исследования; регистры; исследования исходов; часть данных из клинических исследований фаз ШЬ и IV; прагматические клинические исследования Ретроспективные неинтервенционные исследования; существующие регистры; данные электронных медицинских карт (electronic health records; EHR); данные ранее проведенного неинтервенционного или клинического исследования, используемые в целях проведения суб-анализа; административные, лабораторные и прочие базы данных; исследования большого объема данных (big data studies)
О ^
О X
X
ш
о
X
ИССЛЕДОВАНИЯ РУТИННОИ КЛИНИЧЕСКОЙ ПРАКТИКИ
Существующее разнообразие источников данных и потенциальных форматов дизайна исследований, наличие различных целей сбора данных не могли не привести к развитию и значительному росту числа научных исследований, проводимых на основе рутинной клинической практики. Наиболее распространенный сейчас их тип - это неинтервенционн-ные исследования, которые, в свою очередь, могут быть проспективными, ретроспективными и амби-спективными. Также всё больший интерес проявляется к изучению большого объема данных (big data), причем такие исследования постепенно переходят в практическую плоскость и трансформируются во множество различных технологических направлений [20].
Необходимость изучения клинической практики обусловлена ограничивающими факторами, которые присущи клиническим исследованиям. К таким факторам относятся:
• невозможность определить ряд данных и/или сформулировать конечные точки, которые можно оценить только в рутинной клинической практике (например, данные по приверженности терапии, редко встречающиеся нежелательные реакции, причины смены терапии и пр.);
• большое количество критериев включения/невключения пациентов в исследование, что значительно ограничивает изучаемую популяцию пациентов;
• недостаточный объем выборки, вследствие чего не удается выявить подгруппы пациентов, которые могли бы показать большую или меньшую эффективность терапии, и невозможно оценить эффективность и безопасность препарата в определенных подгруппах пациентов (например, пожилые пациенты, пациенты с определёнными значимыми сопутствующими заболеваниями и т. п.);
• поведение пациентов, включенных в клинические исследования (возможно несоблюдение рекомендаций и указаний врача, режима приема препарата, ведения дневников и записей и т. д.);
• поведение врачей, которое в реальной жизни отличается от поведения в клинических исследованиях в части строгого следования протоколу при назначении терапии;
• отсутствие возможности/незначительная возможность получить данные рутинной клинической практики для фармакоэкономического анализа;
• редкая возможность длительных (свыше 5 лет) исследований;
• высокая стоимость клинических исследований. Безусловно, исследования рутинной клинической
практики тоже имеют ограничения, а именно:
• невозможность быстро провести исследование эффективности нового зарегистрированного препарата, т. к. необходимо время для формирования рутинной практики;
• различия в ответах сравниваемых групп пациентов на проведенную терапию могут определяться не самой терапией, а исходной гетерогенностью популяции;
• обнаружение роли какого-либо фактора всегда остается предположением из-за возможного влияния сопутствующих заболеваний, совместно принимаемых препаратов или особенностей назначения конкретного препарата в реальных условиях;
• трудности валидации конечных точек и высокий риск потери данных, особенно в случае ретроспективного дизайна исследования. Использование данных рутинной клинической
практики - значимый инновационный тренд в системе здравоохранения. Развитие информационных технологий активно способствует этому. Неудивительно, что в последнее десятилетие всё большую распространенность в англоязычной литературе получает еще один термин - real world evidence. Оказалось, что довольно трудно подобрать четкий эквивалентный термин на русском языке [21, 22, 23]. Так, в России термин «real world evidence» часто трактуют как исследования реальной клинической практики или исследования рутинной клинической практики хотя в англоязычной литературе для этого используются прямые термины - «real world data studies» или «real world evidence studies».
ISPOR определяет англоязычный термин «real world evidence» как результат анализа данных рутинной клинической практики (real world data) [24]. В рекомендациях FDA (Food and Drug Administration, Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов) от 31 августа 2017 г. real world evidence определяется как клиническое доказательство (evidence) в отношении использования, потенциальных преимуществ и рисков медицинского продукта, полученное на основе анализа данных рутинной клинической практики [25].
Таким образом, «real world evidence» - по своей сути, это интегрированный термин, и мы полагаем, что наиболее точным его аналогом в русском языке будет: совокупность доказательств рутинной клинической практики.
Учитывая разнородность типов, источников и степени доступности данных, проблема выбора типа исследования представляется не менее значимой для ответов на вопросы о долгосрочной безопасности препарата, эффективности его применения, анализе потребностей и врачей и пациентов. Важно особо подчеркнуть, что независимо от того, какой тип исследования был выбран, процессы сбора и анализа
25
о ц,
о
4 о н ш
5
26
CL
О
LQ _0 ш
X
ш
о ^
о
X
X
ш
о х
данных в рутинной клинической практики регулярно вызывают одни и те же вопросы как среди организаторов такого рода исследований, так и среди врачей-исследователей:
• как следует разрабатывать дизайн исследования;
• каким образом и с кем заключать договор на проведение исследования;
• как проводить анализ данных;
• каким образом результаты исследований будут объединены с другими типами доказательств;
• будут ли полученные результаты приняты во внимание при принятии решений по регистрации и применению препарата;
• как эти результаты будут использоваться в рутинной клинической практике.
СОВОКУПНОСТЬ ДОКАЗАТЕЛЬСТВ РУТИННОЙ КЛИНИЧЕСКОЙ ПРАКТИКИ (REAL WORLD EVIDENCE) И ОЦЕНКА МЕДИЦИНСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ
В многочисленных публикациях подчеркивается растущая потребность в использовании совокупности доказательств рутинной клинической практики при принятии решений в области оценки медицинских технологий с целью оценки параметров эффективности лечения, течения заболеваний, приверженности терапии, качества жизни, а также фармакоэкономиче-ских данных. [26, 27, 28].
Оценка медицинской технологии, ОМТ (Health Technology Assessment, HTA) - всесторонний процесс обобщения информации о медицинской технологии, направленный на оптимизацию принятия решений и включающий открытый, непредвзятый, систематический анализ как ближайших, так и отсроченных медицинских, социальных, экономических и этических проблем, связанных с разработкой и применением медицинской технологии [29]. К медицинским технологиям относят методы диагностики, лекарственного и нелекарственного лечения, профилактики и реабилитации, системы охраны и укрепления здоровья, использующиеся в здравоохранении; сюда входит и применение лекарств, включая биологические препараты (вакцины, сыворотки, препараты биотехнологического производства) при определенном заболевании, синдроме или клинической ситуации.
Общепризнано, что в условиях отсутствия научных доказательств применение той или иной медицинской технологии, выбор стратегии лечения, лекарственных препаратов, как и характер расходования ограниченных финансовых средств, принимают непрозрачный, мало структурированный и несистемный характер. Роль субъективных факторов в этом случае повышается, и решения начинают зависеть от случайных социальных, финансовых, профессионально-ориентированных и организаци-
онных факторов, искажающих объективную оценку эффективности новых технологий. Также очевидно, что использование ОМТ перед широким внедрением новых технологий не только способствует повышению доступности эффективных подходов к лечению различных заболеваний, но и должно рассматриваться как элемент сдерживания затрат на здравоохранение [30].
Таким образом, на основе оценки медицинских технологий можно выбрать лучшие среди безопасных и качественных лекарственных препаратов как по клиническим, так и по экономическим параметрам. Необходимо особо отметить тот факт, что на сегодняшний день данные исследований рутинной клинической практики уже входят в отчеты по оценке медицинских технологий и способствуют включению препаратов в финансируемые государством перечни [31]. Так, по данным А. 1акБа и I Но, при анализе 1840 решений агентств по ОМТ из различных стран (Великобритания, Канада, Франция, Германия, Австралия) было выявлено около 6% решений, при принятии которых использовались данные наблюдательных исследований. При этом было показано, что учет таких данных достоверно повышает процент принятия позитивного решения [32].
Проведение исследований рутинной клинической практики и последующий их анализ, является, на наш взгляд, многообещающим подходом как с точки зрения накопления научно-медицинских данных, так и с точки зрения формирования комплексной оценки медицинских технологий. Решение о регистрации препарата, анализ экономической эффективности, формирование ограничительных перечней препаратов должны обязательно учитывать данные, собранные в условиях рутиной клинической практики [рис. 2].
Можно с уверенностью сказать, что интерес к клиническим исследованиям, как и осознание возможностей и выгод их широкого проведения и использования собранных результатов, в дальнейшем будет только увеличиваться. Наступает время новой парадигмы: только совокупность доказательств, полученных как в клинических исследованиях, так и в исследованиях рутинной клинической практики представляет собой единую доказательную базу и основу для оценки медицинских технологий, и принятия решений в здравоохранении. Только комбинация таких доказательств совместно с непрерывным совершенствованием алгоритмов анализа будет способствовать, в конечном итоге, удовлетворению потребностей общества в своевременной, качественной и доступной медицинской помощи.
Совместная работа регуляторных органов, государственных и частных учреждений здравоохране-
Рис. 2. От данных рутинной клинической практики к принятию решений.
ния, врачей-исследователей, профессиональных сообществ, биофармацевтических компаний и пациентов должна стать источником данных, аналитических методов и методологий исследований рутинной клинической практики, необходимых для получения новых знаний и, в конечном итоге, для оптимизации доступа пациентов к современным лекарственным препаратам и медицинским технологиям.
Требуются дальнейшие совместные усилия со стороны регуляторных органов, фармацевтического бизнеса (как фармацевтических компаний, так и контрактных исследовательских организаций) и научно-медицинского сообщества, направленные на развитие исследований рутинной клинической практики. Принимаемые меры должны обеспечить:
• разработку методологий исследований, в том числе в зависимости от типа данных, дизайна и терапевтической области;
• законодательное утверждение этических и юридических принципов проведения исследований;
• разработку стандартов качества исследований рутинной клинической практики, особенно в области управления данными;
• обучение всех ключевых участников данных исследований.
Дальнейшее внедрение принципов анализа данных рутинной клинической практики в сочетании с развитием информационных технологий станет одним из важных шагов на пути к внедрению и развитию концепции результат-ориентированного здравоохранения. Данные рутинной клинической практики (real world data) и совокупность доказательств, полученных на основе их анализа (real world evidence), играют значимую роль в получении, накоплении и анализе практики лечения больных, повышении открытости результатов лечения, а также в формировании и развитии пациент-ориентированного подхода; кроме того, эти данные позволяют
проанализировать финансовые затраты и получить их комплексную оценку. Изложенный подход должен привести к повышению доступности и улучшению качества медицинской помощи, а также к значительному повышению эффективности затрат на здравоохранение.
ЛИТЕРАТУРА
1. Марцевич С. Ю., Лукина Ю. В., Кутишенко Н. П. Еще раз об иерархии доказательств в медицине, или можно ли с помощью наблюдательных исследований решить вопрос о выборе наиболее эффективного и безопасного препарата. Рациональная Фармакотерапия в Кардиологии. 2017; 13(2): 270-274. DOI: http://dx.doi. org/10.20996/1819-6446-2017-13-2-270-274.
2. Галанкин Т. Л., Колбин А. С. Роль рандомизированных исследований в фармакоэпидемиологии. ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2014; 7(1): 3-7.
3. Правила надлежащей практики фармаконадзора Евразийского экономического союза, утверждены Решением Совета Евразийской экономической комиссии от 3 ноября 2016 г., № 87.
4. Правила надлежащей клинической практики Евразийского экономического союза, утверждены Решением Совета Евразийской экономической комиссии от 3 ноября 2016 г., № 79.
5. Кодекс надлежащей практики Ассоциации международных фармацевтических производителей (AIPM) от 30.11.2015 г. URL: http://www. aipm.org/etics/.
6. Ruda M. Y., Averkov O. V., Khomitskaya Y. V. Long-term follow-up of antithrombotic management patterns in patients with acute coronary syndrome in Russia: an observational study (EPICOR-RUS study). Curr. Med. Res. Opin. 2017; 33(7): 1269-1276.
7. Жернакова Ю. В., Чазова И. Е. Возможности нового блокатора рецепторов к ангиотензину в улучшении контроля артериальной гипертонии. Международное многоцентровое наблюдательное неинтервенционное проспективное исследование применения азил-сартана медоксомила у пациентов с артериальной гипертонией и избыточной массой тела или ожирением в Российской Федерации и республике Казахстан. Системные гипертензии. 2016; 13(3): 6-12.
8. Karpov Y., Khomitskaya Y. PROMETHEUS: an observational, cross-sectional, retrospective study of hypertriglyceridemia in Russia. Cardiovasc. Diabetol. 2015; 14(1): 115-129.
9. Баланова Ю. А., Концевая А. В., Шальнова С. А., Деев А. Д., Капустина А. В., Евстифеева С. Е., Муромцева Г. А., Имаева А. Э., Бойцов С. А. Качество жизни лиц с артериальной гипертензией в России - есть ли связь со статусом лечения (по данным популяци-онного исследования ЭССЕ-РФ). Российский кардиологический журнал. 2016; 9(137): 7-13. DOI:10.15829/1560-4071-2016-9-7-13.
27
о ц,
о
4 о н ш
5
28
CL
О
LQ _0 ш
X
ш
о ^
о
X
X
ш
о х
10. Шальнова С. А., Деев А. Д., Метельская В. А., Евстифеева С. Е. и др. Информированность и особенности терапии статинами у лиц с различным сердечно-сосудистым риском: исследование ЭССЕ-РФ. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2016; 15(4): 29-37.
11. Исследование «Эпидемиология сердечно-сосудистых заболеваний в различных регионах России (ЭССЕ-РФ)». 2012; NCT02449460. URL: https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02449 460?term=NCT02449460&rank=1.
12. Исследование Атриовентрикулярная абляция у пациентов с фибрилляцией предсердий и умеренной хронической сердечной недостаточностью (VISTA). 2010. URL: https://clinicaltrials.gov/ ct2/show/NCT01512381?term=NCT01512381&rank=1.
13. Реброва О. Ю., Домбровский В. С. К вопросу о регистрации и опубликовании результатов клинических испытаний, проводимых в Российской Федерации. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2014; 2(16): 8-10.
14. Garrison L. P., Neumann P. J., Erickson P., et al. Using Real World Data for Coverage and Payment Decisions: the ISPOR Real World Data Task Force Report. Value Heal. 2007; 10(5): 326-335.
15. Makady A., de Boer A., Hillege H., et al. What Is Real-World Data? A Review of Definitions Based on Literature and Stakeholder Interviews. Value Heal. Elsevier Inc. 2017; 20(7): 858-865.
16. Garrison LP, Jr, Neumann PJ, Erickson P, Marshall D, Mullins CD. Using real-world data for coverage and payment decisions: the ISPOR real-world data task force report. Value Health. 2007; 10(5): 326-335.
17. Mack С., Lang K., New Use For Real-World Data? Drug discovery and development. URL: www.dddmag.com.
18. Cziraky M., Pollock M. Real-World Evidence Studies: Methodology options for Optimal Research. Applied Clinical Trials. October, 12, 2015. URL: http://www.appliedclinicaltrialsonline.com/real-world-evidence-studies?pageID=1.
19. Холматова К. К., Харькова О. А., Гржибовский А. М. Классификация научных исследований в здравоохранении. Экология человека. 2016; 1: 57-64.
20. Цветкова Л. А., Черченко О. В. Внедрение технологий Big Data в здравоохранение: оценка технологических и коммерческих перспектив. Экономика науки. 2016; 2(2): 138-150. URL: http:// www.veb.ru/press/news/index.php?id_19=103885&filter_year_ 19=2017&filter_month_19=8&from_19=2.
21. Блинов Д. В., Зимовина У В., Ушакова Т. И. Фармакоэпидемио-логическая оценка гепатотропной терапии в условиях реальной клинической практики. ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2015; 8(1): 31-38. DOI:10.17749/2070-4909.2015.8.1.031-038.
22. Гомон Ю. М., Колбин А. С., Сидоренш С. В., Кужель А. М., Репина А. В., Лобзин Ю. В., Балыкина Ю. Е. Клинико-эконо-мическая оценка эффективности и безопасности существующей практики проведения периоперационной антибиотико-профилактики на о^ове фармакоэпидемиологического исследования в многопрофильных стационарах Санкт-Петербурга. ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2017; 10(2): 3-11. DOI: 10.17749/20704909.2017.10.2.003-011.
23. Унанян А. Л., Алимов В. А., Аракелов С. Э., Афанасьев М. С., Бабурин Д. В., Блинов Д. В., Гуриев Т. Д., Зимовина У. В., Кадырова А. Э., Коссович Ю. М., Полонская Л. С. Фармакоэпи-демиология использования оригинального дротаверина при дисменорее: результаты международного многоцентрового исследования. ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармако-экономика и фармакоэпидемиология. 2014; 7(3): 44-50.
24. Berger M. L., Sox H., Willke RJ, et al. Good Practices for Real-World Data Studies of Treatment and/or Comparative Effectiveness: Recommendations from the Joint ISPOR-ISPE Special Task Force on Real-World Evidence in Health Care Decision Making. Value Heal. 2017; 20(8): 1003-1008.
25. Use of Real-World Evidence to Support Regulatory Decision-Making for Medical Devices. Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff, issued 31 August 2017. URL: https:// www.fda.gov/ucm/groups/fdagov-public/%40fdagov-meddev-gen/ documents/document/ucm513027.pdf.
26. Makady A., Ham R. T., de Boer A., et al. Policies for Use of Real-World Data in Health Technology Assessment (HTA): A Comparative Study of Six HTA Agencies. Value Heal. 2017; 20(4): 520-532.
27. Vassall A., Mangham-Jefferies L., Gomez G. B., et al. Incorporating Demand and Supply Constraints into Economic Evaluations in Low-Income and Middle-Income Countries. Health Econ. Wiley-Blackwell. 2016; 25 (Suppl 1): 95-115.
28. Romio S., Sturkenboom M., Corrao G. Real-world data from the health decision maker perspective. What are we talking about? Epidemiol. Biostat. Public Heal. 2013; 10: e8979-1-9.
29. ГОСТ Р 56044. Национальный стандарт Российской Федерации. 2014. Оценка медицинских технологий. Утвержден и введен в действие Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии Российской Федерации от 14 июня 2014 г. № 568-ст.
30. Авксентьева М. В., Омельяновский В. В. Международный опыт оценки технологий в здравоохранении. Педиатрическая фармакология. 2011; 8(2): 6-13.
31. Bell H., Wailoo A. J., Hernandez M., et al., The use of real world data for the estimation of treatment effects in NICE decision making. Report by the decision support unit. URL: http://scharr.dept.shef. ac.uk/nicedsu/wp-content/uploads/sites/7/2017/05/RWD-DSU-REPORT-Updated-DECEMBER-2016.pdf.
32. Liden D., Jaksa A., Ho Y. Does real world evidence matter in Health Technology Assessements? Pharmaphorum.com, 27.01.2015. URL: https://pharmaphorum.com/articles/does-real-world-evidence-matter-in-health-technology-assessments/.
REFERENCES
1. Martsevich S. Yu., Lukina Yu. V., Kutishenko N. P. Once again about the Hierarchy of Evidences in Medicine or whether it is Possible to Choose the Most Effective and Safe Drug with the Help of Observational Studies. Rational Pharmacotherapy in Cardiology 2017; 13(2): 270-274. (In Russ). DOI: 10.20996/1819-6446-2017-13-2270-274.
2. Galankin T. L., Kolbin A. S. Role of randomized trials in pharmaco-epidemiology. PHARMACOECONOMICS. Modern pharmacoeco-nomics and pharmacoepidemiology. 2014; 7(1): 3-7.
3. Rules of Good Pharmacovigilance Practice of the Eurasian Economic Union, approved by the Decision of the Council of the Eurasian Economic Commission of November 3, 2016, № 87.
4. Rules for Good Clinical Practice of the Eurasian Economic Union, approved by the Decision of the Council of the Eurasian Economic Commission of November 3, 2016, № 79.
5. The Code of Practice of the Association of International Pharmaceutical Manufacturers (AIPM) от 30.11.2015 г. URL: http://www. aipm.org/etics/.
6. Ruda M. Y., Averkov O. V., Khomitskaya Y. V. Long-term follow-up of antithrombotic management patterns in patients with acute coronary syndrome in Russia: an observational study (EPICOR-RUS study). Curr. Med. Res. Opin. 2017; 33(7): 1269-1276.
7. Zhernakova Yu. V., Chazova I. E. The possibility of a new receptor blocker to angiotensin in improving control of hypertension. Non-intervention international multicenter observational prospective study of the use azilsartan medoxomil in patients with arterial hypertension and overweight or obesity in the Russian Federation and the Republic of Kazakhstan. Systemic Hypertension. 2016; 13 (3): 6-12.
8. Karpov Y., Khomitskaya Y. PROMETHEUS: an observational, cross-sectional, retrospective study of hypertriglyceridemia in Russia. Cardiovasc. Diabetol. 2015; 14(1): 115-129.
9. Balanova Y. A., Kontsevaya A. V., Shalnova S. A., Deev A. D., Ka-pustina A. V., Evstifeeva S. E., Muromtseva G. А., Imaeva A. E., Boytsov S. A. Life quality of persons with arterial hypertension in Russia — is there relation to treatment? (by data from population-al study ESSE-RF). Russian Journal of Cardiology. 2016; 9(137): 7-13. (In Russ.) DOI: 10.15829/1560-4071-2016-9-7-13.
10. Shalnova S. A., Deev A. D., Metelskaya V. A. et al. Awareness and treatment specifics of statin therapy in persons with various cardio-vasular risk: the study ESSE-RF. J. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2016; 15(4): 29-37.
11. Study Cardiovascular Epidemiology in Russian Federation (ESSE-RF). 2012; NCT02449460. URL: https://clinicaltrials.gov/ct2/show/ NCT02449460?term=NCT02449460&rank=1.
12. Study Atrioventricular Node Ablation in Patients With Atrial Fibrillation and Moderate Chronic Heart Failure (VISTA). 2010. URL: https://clini-caltrials.gov/ct2/show/NCT01512381?term=NCT01512381&rank=1.
13. Rebrova O. Yu., Dombrovsky V. S. On the Registration of Clinical Trials Conducted in the Russian Federation and Publication of Their Results. Medical Technologies. Assessment and Choice. 2014; 2(16): 8-10.
14. Garrison L. P., Neumann P. J., Erickson P., et al. Using Real World Data for Coverage and Payment Decisions: the ISPOR Real World Data Task Force Report. Value Heal. 2007; 10(5): 326-335.
15. Makady A., de Boer A., Hillege H., et al. What Is Real-World Data? A Review of Definitions Based on Literature and Stakeholder Interviews. Value Heal. Elsevier Inc. 2017; 20(7): 858-865.
16. Garrison LP, Jr, Neumann PJ, Erickson P, Marshall D, Mullins CD. Using real-world data for coverage and payment decisions: the ISPOR real-world data task force report. Value Health. 2007; 10(5): 326-335.
17. Mack C., Lang K., New Use For Real-World Data? Drug discovery and development. URL: www.dddmag.com.
18. Cziraky M., Pollock M. Real-World Evidence Studies: Methodology options for Optimal Research. Applied Clinical Trials. October, 12, 2015. URL: http://www.appliedclinicaltrialsonline.com/real-world-evidence-studies?pageID=1.
19. Kholmatova K. K., Kharkova O. A., Grjibovski A. M. Types of Research in Health Sciences. Ekologiya cheloveka [Human Ecology]. 2016; 1: 57-64.
20. Tsvetkova L. A., Cherchenko O. V. Implementation of big data technologies in the healthcare system: evaluation of technological and commercial perspectives. The Economics of Science. 2016; 2(2): 138-150. (In Russ.). URL: http://www.veb.ru/press/ news/index.php?id_19=103885&filter_year_19=2017&filter_ month_19=8&from_19=2.
21. Blinov D. V., Zimovina U. V., Ushakova T. I. Pharmacoepidemio-logical evaluation of hepatotropic therapy in real clinical practice. PHARMACOECONOMICS. Modern pharmacoeconom-ics and pharmacoepidemiology. 2015; 8(1): 31-38 (in Russian). DOI:10.17749/2070-4909.2015.8.1.031-038.
22. Gomon Y. M., Kolbin A. S., Sidorenko S. V., Kuzhel' A. M., Repina A. V., Lobzin Y. V., Balykina Y. E. Economic assessment of the effectiveness and safety of the commonly practiced perioperative antibiotic prophylaxis (based on an earlier epidemiological survey of multidisciplinary hospitals). PHARMACOECONOMICS. Modern pharmacoeconomics and pharmacoepidemiology. 2017; 10(2): 3-11. DOI: 10.17749/2070-4909.2017.10.2.003-011.
23. Unanyan A. L., Alimov V. A., Arakelov S. E., Afanasyev M. S., Ba-burin D. V., Blinov D. V., Guriyev T. D., Zimovina U. V., Kady-rova A. E., Kossovich Y. M., Polonskaya L. S. Pharmacoepidemiol-ogy of original drotaverine use in dysmenorrhea: results of an international multicenter study. PHARMACOECONOMICS. Modern pharmacoeconomics and pharmacoepidemiology. 2014; 7(3): 44-50.
24. Berger M. L., Sox H., Willke RJ, et al. Good Practices for Real-World Data Studies of Treatment and/or Comparative Effectiveness: Recommendations from the Joint ISPOR-ISPE Special Task Force on Real-World Evidence in Health Care Decision Making. Value Heal. 2017; 20(8): 1003-1008.
25. Use of Real-World Evidence to Support Regulatory Decision-Making for Medical Devices. Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff, issued 31 August 2017. URL: https://www. fda.gov/ucm/groups/fdagov-public/%40fdagov-meddev-gen/docu-ments/document/ucm513027.pdf.
26. Makady A., Ham R. T., de Boer A., et al. Policies for Use of Real-World Data in Health Technology Assessment (HTA): A Comparative Study of Six HTAAgencies. Value Heal. 2017; 20(4): 520-532.
27. Vassall A., Mangham-Jefferies L., Gomez G. B., et al. Incorporating Demand and Supply Constraints into Economic Evaluations in Low-Income and Middle-Income Countries. Health Econ. Wiley-Blackwell. 2016; 25 (Suppl 1): 95-115.
28. Romio S., Sturkenboom M., Corrao G. Real-world data from the health decision maker perspective. What are we talking about? Epidemiol. Biostat. Public Heal. 2013; 10: e8979-1-9.
29. GOST R 56044. Natsional'nyy standart Rossiyskoy Federatsii. 2014. Otsenka meditsinskikh tekhnologiy. Utverzhden i vveden v deystviye Prikazom Federal'nogo agentstva po tekhnicheskomu regulirovaniyu i metrologii Rossiyskoy Federatsii ot 14 iyunya 2014 g. № 568-st.
30. Avksent'eva M., Omel'yanovskii O. Health technology assessment: international experience. Pediatric pharmacology. 2011; 8(2): 6-13.
31. Bell H., Wailoo A. J., Hernandez M., et al., The use of real world data for the estimation of treatment effects in NICE decision making. Report by the decision support unit. URL: http://scharr.dept.shef.ac.uk/ nicedsu/wp-content/uploads/sites/7/2017/05/RWD-DSU-REPORT-Updated-DECEMBER-2016.pdf.
32. Liden D., Jaksa A., Ho Y. Does real world evidence matter in Health Technology Assessements? Pharmaphorum.com, 27.01.2015. URL: https://pharmaphorum.com/articles/does-real-world-evidence-mat-ter-in-health-technology-assessments/.
Сведения об авторах
Гольдина Татьяна Александровна
руководитель группы по медицинским проектам, медицинский отдел ООО «Такеда Фармасьютикалс», канд. биол. наук
Адрес для переписки:
Ул. Усачева, д. 2, стр. 1, Москва 119408, Российская Федерация Тел.: 7 (495) 933-5511, доб. 5539. E-mail: [email protected]
Суворов Николай Иванович
менеджер по операционной эффективности, медицинский отдел ООО «Такеда Фармасьютикалс», канд. мед. наук
Адрес для переписки:
Ул. Усачева, д. 2, стр. 1, Москва 119408, Российская Федерация Тел.: 7 (495) 933-5511, доб. 5307 E-mail: [email protected]
Authors:
Goldina Tatiana Alexandrovna
Head of Medical Project Group, Takeda Pharmaceuticals LLC, Medical department, PhD.
Address for correspondence:
2 bld. 1, Usatchyova Str., Moscow 119048, Russian Federation Tel.: 7 (495) 933-5511, ext. 5539. E-mail: [email protected]
Suvorov Nikolay Ivanovich
Medical Excellence Manager, Takeda Pharmaceuticals LLC, Medical department, PhD.
Address for correspondence:
2 bld. 1, Usatchyova Str., Moscow 119048, Russian Federation Tel.: 7 (495) 933-5511, ext. 5307 E-mail: [email protected]
29
