CC BY
44
ношение традиционной одежды, скрывающей черты лица пациента; трудности в воспроизведении незнакомых иностранных имен и фамилий; • недостаточное понимание причин внедрения данных рекомендаций
Заключение
Отсутствие системы, обеспечивающей правильную идентификацию пациента, приводит к медицинским ошибкам, которые могут оказаться фатальными для пациента. Внедрение программы правильной идентификации пациента представляет собой эффективный инструмент повышения безопасности пациентов в ЛПУ
Внедрение системы, обеспечивающей правильную идентификацию пациента, позволяет уменьшить количество связанных с ней ошибок. Основными компонентами правильной идентификации пациента являются использование как минимум двух идентификационных признаков, применение идентификационных браслетов, регулярное обучение сотрудников, создание системы контроля и мониторирования эффективности правильной идентификации пациента.
ЛИТЕРАТУРА
1. Seiden S.C., Barach P. Wrong-side/wrong-site, wrong-procedure, and wrong-patient adverse events: are they preventable? Arch. Surg. 2006; 14 (1): 931—9.
2. Henneman Ph.L., Fisher D.L. et al. Patient identification errors are common in a simulated setting. Ann. Emerg. Med. 2010; 55 (6): 503—9.
3. NASP. Quarterly Data Summary Issue 10: Learning from reporting — patient identification. Issue date 01 November 2008 Reference number 0827F1.
4. National Patient Safety Agency Safer Practice Notice. Wristbands for hospital improves safety. Nov 2005.
5. Wristbands for hospital inpatients improves safety. National Patient Safety Agency, Safer practice no-tice 11, 22 November 2005. http:// www.npsa.nhs.uk/site/media/documents/1440_Safer_Patient_ Iden-tification_SPN.pdf.
6. Perry D.C., Scott S.J. Identifying patients in hospital: are more adverse events waiting to happen? Qual. Saf. Hlth Care. 2007; 16 (2): 160. doi: 10.1136/qshc.2006.022202 PMCID: PMC2653157.
7. Howanitz P.J., Renner S.W., Walsh M.K. Continuous wristband monitoring over 2 years decreases identification errors. A college of American Pathologists Q-Tracks Study. Arch. Pathol. Lab. Med. 2002; 12 (6): 809—15.
8. Dighe A. et al. Massachusetts general hospital — bar coded patient wristband initiative: a CPM initiative. IHI National Forum storyboard presentation, December 2004; Safety Improvement Reports. saferhealth-care, 2005 (http://www.saferhealthcare.org.uk/IHI/Top-ics/IntheRealWorld/PatientIdentification/ImprovementReports/Mas-sachusettsGeneralHospital.htm, accessed 1 April 2007).
9. Use of color-coded patient wristbands creates unnecessary risk. Patient Safety Advisory Supplement, Vol. 2, Sup. 2. Harrisburg, Pennsylvania Patient Safety Authority, 14 December 2005 (http://
www.psa. state.pa.us/psa/lib/psa/advisories/v2_s2_sup_advisory_
dec_14_2005.pdf, accessed 11 June 2006).
Поступила 21.05.15
© Коллектив авторов, 2015 УДК 614.2:616.1/.9-085-039.78
Жукова О.В.1, Федосеев В.Б.2, Конышкина Т.М.1, Кононова С.В.1
КЛИНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ ТЕРАПИИ ОСТРОГО И РЕЦИДИВИРУЮЩЕГО ОБСТРУКТИВНОГО БРОНХИТА
1ГБОУ ВПО "Нижегородская государственная медицинская академия", 603104, Нижний Новгород, Россия; 2ФГБОУ ВПО "Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского", 603950, Нижний Новгород, Россия
Изучалась возможность прогнозирования клинических и экономических составляющих заболевания на примере перехода острого обструктивного и рецидивирующего обструктивного бронхита у детей в бронхиальную астму в условиях реальной клинической практики при оптимальном варианте лечения, предполагающем проведение диагностических тестов на внутриклеточные возбудители при повторных случаях бронхообструк-ции c использованием марковского моделирования.
Материалами для исследования служили медицинская документация (истории болезни больных обструктив-ным бронхитом), статистическая отчетность о состоянии здоровья населения по бронхолегочным заболеваниям, тарифы на оказание медицинских услуг, товарные накладные оптовых дистрибьюторов лекарственных препаратов. Ретроспективное исследование проводили путем выкопировки данных из 2259 историй болезни в специально разработанные карты с последующими анализом структуры врачебных назначений, тактики врача, оценкой терапевтической эффективности и расчетом затрат на лечение. Исследование проводили в трех медицинских организациях Нижнего Новгорода с 2008 по 2011 г. В ходе исследования был определен прогноз формирования бронхиальной астмы у детей, перенесших острый и рецидивирующий об-структивный бронхит в условиях реальной клинической практики, спрогнозированы случаи формирования бронхиальной астмы при проведении необходимых диагностических мероприятий по определению внутриклеточных возбудителей среди пациентов с острым и рецидивирующим обструктивным бронхитом. Также были оценены затраты на лечение пациентов с бронхиальной астмой в условиях реальной клинической практики и при оптимальном варианте лечения.
В результате марковского моделирования на заданный горизонт планирования получено снижение случаев формирования бронхиальной астмы при оптимальном варианте лечения в 6,3 раза относительно методик терапии, используемых в настоящее время, а затрат на их лечение — в 4,4 раза. Таким образом, использование марковского моделирования позволяет прогнозировать клиническую и экономическую эффективность различных методик лечения и обосновать выбор более дорогой методики терапии заболевания при ее наибольшей эффективности.
Ключевые слова: модель Маркова; фармакоэкономика; острый обструктивный бронхит; рецидивирующий обструктивный бронхит; бронхиальная астма.
Для цитирования: Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2015; 23 (4): 40—43.
Для корреспонденции: Жукова Ольга Вячеславовна, [email protected]
Zhukova O.V.1, Fedoseev V.B.2, Konishkina T.M.1, Kononova S.V.1 THE CLINICAL ECONOMIC EVALUATION OF RESULTS OF THERAPY OF ACUTE AND RECURRENT
OBSTRUCTIVE BRONCHITIS
1The Nizhniy Novgorod state medical academy, 603104 Nizhniy Novgorod, Russia;
2The N.I. Lobatchevskii Nizhniy Novgorod state university, 603950, Nizhniy Novgorod, Russia
The possibility of forecasting clinical and economic components of disease was investigated on the example of transition of obstructive and recurrent obstructive bronchitis into bronchial asthma in children in conditions of concrete clinical practice and optimal choice of treatment. The diagnostic tests were suggested to be applied to detect intracellular agents under recurrent cases of obstruction of bronchi using Markovian modeling. The materials involved into analysis were medical documentation (medical histories of patients with obstructive bronchitis), statistical reports ofpopulation health related to bronchopulmonary diseases, tariffs of medical services rendering, commodity invoices of distributors of pharmaceuticals. The retrospective study was carried out using data extracting from 2259 medical histories into specially developed .sheets with following analysis of structure of medical prescriptions, tactics of physician, evaluation of therapeutic effectiveness and calculation of treatment costs. The study was carried out three medical organizations of Nizhniy Novgorod in 2008—2011. In the course of study forecasting of development of bronchial asthma in children after acute and recurrent obstructive bronchitis in conditions of concrete clinical practice was established. The cases of development of bronchial asthma under application of necessary diagnostic measures detecting intracellular agents in patients with acute and recurrent obstructive bronchitis were prognosticated. The costs of treatment of patients with bronchial asthma in conditions of concrete clinical practice and optimal choice of treatment were evaluated. The application of Markovian modeling to the given forecasting time-frame resulted in decreasing of number of cases of development of bronchial asthma under optimal choice of treatment up to 6.3 times as compared with methods of therapy applied nowadays. The corresponding costs of treatment decreased up to 4.4 times. Hence, application of Markovian modeling permits forecasting clinical and economic effectiveness of various methods of treatment and to substantiate choosing more expensive method of treatment of disease under its maximal effectiveness.
Keywords: Markovian modeling; pharmacology economics; acute obstructive bronchitis; recurrent obstructive bronchitis; bronchial asthma.
Citation: Problemi socialnoi gigieni, zdravookhranenia i istorii meditsini. 2015; 23 (4): 40—43.
For correspondence: Zhukova Olga Vyacheslavovna, [email protected]
Received
В настоящее время роль моделирования при прогнозировании тех или иных событий или явлений неоспорима. Моделирование — это современный, информативный комплексный метод анализа, являющийся одним из важнейших принципов создания и развития системы управления качеством в здравоохранении, позволяющий восполнить клинические данные для прямого сравнения оцениваемых медицинских технологий [1—3].
Модель Маркова предполагает долгосрочный прогноз влияния того или иного фактора (назначение различных схем лечения, введение в схему нового лекарственного препарата, влияние инфекционного агента на течение и прогрессирование заболевания).
Целью данного исследования явилось прогнозирование клинических и экономических составляющих заболевания на примере перехода острого обструктив-ного и рецидивирующего обструктивного бронхита у детей в бронхиальную астму с использованием моделирования Маркова.
Бронхообструктивный синдром (БОС) у детей раннего возраста на протяжении полувека приковывает внимание многих исследователей и практических врачей, что связано с гетерогенностью его генеза, трудностями дифференциальной диагностики и высокой частотой встречаемости. БОС может быть проявлением многих патологических состояний, самыми распространенными из которых являются острый обструктивный бронхит (ООБ), рецидивирующий обструктивный бронхит (РОБ) и бронхиальная астма (БА) [6]. ООБ — широко распространенная болезнь, поражающая 10—15% детского населения и характеризующаяся растущим уровнем заболеваемости во всем мире [7]. В случаях повторных (2—3 раза и более в течение года) эпизодов бронхита с БОС речь может идти о РОБ. Во многих случаях причиной повторной бронхообструкции является БА. Проблема приобретает особую актуальность в связи с отмечаемым в последние десятилетия постоянным ростом распространенности БА, увеличением числа больных раннего детского возраста, нарастанием тяжести течения этого заболевания. В 80% случаев БА у детей формируется в раннем возрасте, причем нередко уже на первом году жизни.
По многочисленным данным зарубежной и отечественной литературы последних лет, наиболее актуальным для больных с БОС рецидивирующего течения (в том числе БА) представляется изучение роли микробно-вирусных ассоциаций, где одним из инфекционных агентов являются внутриклеточные возбудители (Chlamidya pneumoniae, Mycoplasma pneumoniae, Legionella spp. и др.). Установлено, что внутриклеточные возбудители могут как обусловить дебют бронхо-обструктивного заболевания, так и стать причиной его обострения и тяжелых вариантов течения [8].
В последние годы проводятся многочисленные исследования по изучению роли "атипичных" возбудителей респираторных инфекций в формировании рецидивирующей бронхообструкции и БА [9—12].
Материалы и методы
Материалами для исследования служили медицинская документация (истории болезни больных ООБ и РОБ), статистическая отчетность о состоянии здоровья населения по бронхолегочным заболеваниям, тарифы на оказание медицинских услуг, товарные накладные оптовых дистрибьюторов лекарственных препаратов.
Ретроспективное исследование проводилось путем выкопировки данных из 2259 историй болезни больных ООБ и РОБ в специально разработанные карты с последующим анализом структуры врачебных назначений, тактики врача, оценкой терапевтической эффективности и расчетом затрат на лечение. На основании данных историй болезни были проанализированы случаи с угрозой развития БА и без нее и влияние на это сопутствующих "атипичных" инфекций.
Модель Маркова была разработана с применением MS Excel 2003. В основу модели легли данные, полученные нами в ретроспективном исследовании терапии ООБ, РОБ, о частоте развития ООБ, РОБ в зависимости от присутствия "атипичной" инфекции и при оптимальном варианте диагностики и соответственно рационально подобранной антибиотикотерапии "атипичных" инфекций при ООБ, РОБ. Данное марковское моделирование проводилось на временном горизонте 18 лет (продолжительность от рождения до перехода во взрослое состояние).
Таблица 1
Матрица перехода вероятностей формирования БА у детей с ООБ и РОБ
Состояние Здоровье ООБ РОБ БА
Здоровье 0,9 0,1 0 0
ООБ 0,58 0 0,407 0,013
РОБ 0,873 0 0 0,127
БА 0 0 0 1
В ходе исследования были получены затраты, связанные с каждым способом лечения в течение марковского цикла (год) и кумулятивные затраты в течение всего периода прогнозирования (18 лет).
В модели Маркова исследовалась гипотетическая когорта пациентов, которые распределялись в разные состояния через каждый цикл. В нашем исследовании цикл Маркова равнялся 1 году. В конце каждого цикла с помощью вероятностей перехода между состояниями рассчитывали количество пациентов (матричный подход), находящихся в каждом состоянии, что позволило оценить расходы и эффективность терапии для каждой исследуемой стратегии.
Использование модели Маркова позволило рассчитать суммарные затраты путем сложения суммарных затрат в каждом из состояний, которые являются произведением процента пациентов в каждом состоянии на стоимость лечения этого состояния. Кроме того, модель Маркова позволила рассчитать также клиническую эффективность, которая выражалась в уменьшении количества случаев формирования БА. Данный показатель рассчитывали путем сложения вероятностей пациентов без БА в год, которые представляют собой отношение количества пациентов, перенесших ООБ, РОБ в цикле без развития БА, общего количества пациентов в когорте и длительности цикла Маркова.
Результаты исследования
В ходе исследования были построены две марковские модели для оценки вероятностей переходов ООБ в РОБ и БА в общей структуре заболеваемости и при отсутствии "атипичной" инфекции. Также в моделировании оценивались затраты на терапию. Для первой марковской модели применялись средние затраты на лечение данной патологии в условиях реальной клинической практики. Для второй модели применяли затраты с учетом рациональной диагностики "атипичных" микроорганизмов и оптимальной базисной и антибио-тикотерапии.
Данные о частоте рецидивирования ООБ и формировании БА, полученные в ходе ретроспективного исследования, а также данные литературы о распространении ООБ среди детей на сегодняшний день, легли в основу матрицы перехода вероятностей (табл. 1).
На основании данной матрицы получили марковскую модель развития ООБ, РОБ и БА. Вероятность развития ООБ среди детей составляет 0,1. Из них вероятность перехода в РОБ составляет 0,407, а в БА — 0,013. 0,58 — вероятность выздоровления без дальнейших осложнений и прогрессирования заболевания. Среди детей, у которых рецидивировал ООБ, вероятность перехода в БА составляет 0,127, вероятность перехода в состояние здоровья без последующих осложнений — 0,873.
В соответствии с марковской моделью переход из одного состояния в другое описывается следующим уравнением (1):
^ = ^+х Р^ (1)
где 1 и у могут принимать значения "здоровье", "ООБ", "РОБ", "БА"; / = 1, 2, 3, ..., 18 — номер марковского цикла; Ии — количество пациентов в состоянии 1, соответствующее циклу /; р . — вероятность перехода из состояния 1 в состояние у, которые соответствуют марковской модели.
В результате моделирования переходов ООБ в РОБ и БА для когорты 10 000 в течение 18 лет получаем формирование БА у 8,96% пациентов (табл. 2).
В условиях, когда "атипичные" инфекции своевременно выявляются и проводимое лечение приводит к эрадикации возбудителя, число обструктивных бронхитов снижается, соответственно значительно снижается количество рецидивов БОС и формирования БА, обусловленных "атипичными" возбудителями (табл. 3).
Вероятность перехода ООБ в РОБ при отсутствии "атипичных" возбудителей, полученная на основании ретроспективного исследования, составляет 0,246, а вероятность перехода в БА — 0,007. При этом вероятность перехода пациентов, перенесших ООБ или РОБ, в состояние здоровья без хронизации заболевания составляет 0,747 и 0,955 соответственно. Зачастую для ООБ характерны повторные случаи возникновения, поэтому значение вероятности перехода из ООБ в состояние здоровья ниже, так как часть пациентов переходит в РОБ, однако без последующего развития БА.
В результате моделирования переходов ООБ в РОБ и БА для когорты из 10 000 пациентов в течение 18 лет при своевременной диагностике и оптимальном вари-
Таблица 2
Результаты моделирования переходов ООБ и РОБ в БА в условиях реальной клинической практики
Цикл, год Здоровье ООБ РОБ БА
0 10000,00 0,00 0,00 0,00
1 9000,00 1000,00 0,00 0,00
2 8680,00 900,00 407,00 13,00
3 8689,31 868,00 366,30 76,39
4 8643,60 868,93 353,28 134,19
5 8591,63 864,36 353,65 190,36
6 8542,54 859,16 351,79 246,51
7 8493,71 854,25 349,68 302,35
8 8445,08 849,37 347,68 357,87
9 8396,73 844,51 345,69 413,07
10 8348,67 839,67 343,71 467,95
11 8300,87 834,87 341,75 522,51
12 8253,35 830,09 339,79 576,77
13 8206,11 825,34 337,85 630,71
14 8159,13 820,61 335,91 684,35
15 8112,42 815,91 333,99 737,68
16 8065,98 811,24 332,08 790,70
17 8019,80 806,60 330,18 843,42
18 7973,89 801,98 328,29 895,84
Таблица 3
Матрица перехода вероятностей формирования БА при отсутствии антител к "атипичной" микрофлоре4
Состояние Здоровье ООБ РОБ БА
Здоровье 0,95 0,05 0 0
ООБ 0,747 0 0,246 0,007
РОБ 0,955 0 0 0,045
БА 0 0 0 1
Примечание. * Достигается при своевременной диагностике "атипичных" возбудителей у пациентов с ООБ, РОБ и при их полной эра-дикации.
Таблица 4
Результаты моделирования переходов ООБ и РОБ в БА при своевременном выявлении и лечении "атипичных" возбудителей
Цикл, год Здоровье ООБ РОБ БА
0 10 000,00 0,00 0,00 0,00
1 9500,00 500,00 0,00 0,00
2 9398,50 475,00 123,00 3,50
3 9400,87 469,93 116,85 12,36
4 9393,45 470,04 115,60 20,91
5 9385,30 469,67 115,63 29,40
6 9377,30 469,26 115,54 37,89
7 9369,32 468,87 115,44 46,38
8 9361,34 468,47 115,34 54,85
9 9353,37 468,07 115,24 63,32
10 9345,40 467,67 115,14 71,78
11 9337,44 467,27 115,05 80,24
12 9329,49 466,87 114,95 88,69
13 9321,55 466,47 114,85 97,13
14 9313,61 466,08 114,75 105,56
15 9305,68 465,68 114,66 113,99
16 9297,75 465,28 114,56 122,41
17 9289,83 464,89 114,46 130,82
18 9281,92 464,49 114,36 139,22
анте лечения получаем формирование БА у 1,39% пациентов (табл. 4).
Марковское моделирование позволяет оценить затраты на лечение ООБ, РОБ и развившейся БА в течение определенного промежутка времени (в данном исследовании мы использовали временной горизонт 18 лет).
В основе данного моделирования лежат переходы из ООБ в РОБ и БА в настоящее время (матрица переходов, см. табл. 1) и марковская модель (см. рис. 1). В результате расчетов по уравнению (1) получаем ко -личество пациентов в каждом из состояний "здоровье", "ООБ", "РОБ", "БА" на каждом последующем цикле. После чего полученное количество пациентов в каждом из состояний умножаем на среднюю стоимость данного состояния (ООБ, РОБ, БА). Средняя стоимость терапии ООБ составляет сумму средней стоимости базисной терапии (245,05 руб.) и средней стоимости антибио-тикотерапии (333,38 руб.) с учетом вероятности наступления всех возможных клинических эффектов, а также средней стоимости ИФА — 182,2 руб. (в настоящее время выполняется в среднем в 10% случаев). Стоимость состояния "РОБ" (1900 руб.) при повторении, рециди-вировании ООБ (в среднем за год наблюдалось 2—3 повтора БОС) определялась как среднее между суммарной стоимостью БОС, имевшего место у пациента за 1 год 2 раза (760 руб. х 2 = 1520 руб.) и суммарной стоимостью БОС, имевшего место у пациента за 1 год 3 раза (760 руб. х 3 = 2280 руб.).
При оптимальном варианте лечения наблюдается увеличение средних затрат на терапию при ООБ до 1500 руб., при РОБ до 3750 руб.
Затраты на лечение ООБ, РОБ и формирующейся БА среди 10 000 пациентов в течение 18 лет возрастают с каждым годом (марковский цикл) и на последний год исследуемого горизонта планирования составляют 13 237 500 руб. При использовании оптимальных схем лечения затраты при моделировании развития ООБ, РОБ и формирования БА среди 10 000 детей в течение 18 лет на последний марковский цикл составили бы 2 991 202 руб.
Заключение
В результате прогнозирования случаев формирования БА и затрат, необходимых для лечения, при использовании методик, применяемых в условиях реальной клинической практики в настоящее время и при оптимальном варианте лечения, получили уменьшение случаев формирования БА при проведении необходимых диагностических мероприятий и затрат на лечение. Таким образом получаем, что увеличение средних затрат на лечение одного больного с ООБ с 760 до 1500 руб. и с 1900 до 3750 руб. на лечение одного больного с РОБ (увеличение затрат связано с проведением диагностических мероприятий) фармакоэкономически оправдано. В результате марковского моделирования на заданный горизонт планирования было получено снижение случаев формирования БА при оптимальном варианте лечения в 6,3 раза относительно методик терапии, используемых в настоящее время, а затрат на лечение — в 4,4 раза. Таким образом, использование марковского моделирования позволяет прогнозировать клиническую и экономическую эффективность различных методик лечения и позволяет обосновать выбор более дорогой методики терапии заболевания при ее наибольшей эффективности.
ЛИТЕРАТУРА (остальные источники см. References)
6. Мизерницкий Ю.Л. Стандарты терапии острых респираторных инфекций у детей. Пульмонология детского возраста: проблемы и решения. 2006; 6: 60—5.
9. Зайцева О.В., Скирда Т.А., Самсыгина Г.А. Бронхиальная астма у детей, ассоциированная с Chlamydiaepneumoniae. В кн.: Проблемы инфекционных болезней (клиника, диагностика, лечение). М.; 2000; т. 2: 130—4. 10. Зайцева О.В. Бронхообструктивный синдром у детей с острыми респираторными заболеваниями: современные аспекты терапии. ConsiliumMedicum. Педиатрия. 2003; 2: 18—22.
Поступила 04.06.2014
REFERENCES
1. Briggs A., Claxton K., Sculpher M. Decision Modelling for Health Economic Evaluation. Oxford University Press; 2007.
2. Stahl J.E. Modelling Methods for Pharmacoeconomics and Health Technology Assessment. An overview and guide. Pharmacoeconomics. 2008; 26 (2): 131—48.
3. Kobelt G. Modelling in economic evaluation. EJHPPract. 2008; 14: 48—50.
4. Мenn P., Holle R. Comparing three software tools for implementing markov models for health economic evaluations. Pharmaco-economics. 2009; 27 (9): 745—53.
5. Barton P., Bryan S., Robinson S. Modelling in the economic evaluation of health care: selecting the appropriate approach. J. Hlth Serv. Res. Policy. 2004; 9 (2): 110—8.
6. Mizernitskiy Yu.L. Standard therapy of acute respiratory infections in children. Pulmonologiya detskogo vozrasta: problemy i resheniya. 2006; 6: 60—5. (in Russian)
7. Auvichayapat N., Auvichayapat P., Watanatorn J. et al. Kluver— Bucy syndrome after mycoplasmal bronchitis. Epilep. Behav. 2006; 8 (1): 320—2.
8. Garau J. Why do we need to eradicate pathogens in respiratory tract infections? Int. J. Infect. Dis. 2007; 7 (1): 5—12.
9. Zaytseva O.V., Skirda T.A., Samsygina G.A. Bronchial asthma in children associated with Chlamydiae pneumoniae. In: Problems of Infectious Diseases (Clinical Diagnosis, Treatment) [Problemy infektsionnykh bolezney (klinika, diagnostika, lechenie)]. Moscow; 2000; vol. 2: 130—4. (in Russian)
10. Zaytseva O.V. Введите текст или адрес веб-сайта либо переведите документ. Bronchial obstruction in children with acute respiratory diseases: modern aspects of therapy. Consilium Medicum. Pediatriya. 2003; 2: 18—22. (in Russian)
11. Cooc P. J., Honeybourne D. Clinical aspects of Chlamydia pneumoniae infection. Presse Med. 1995; 24 (4): 278—82.
12. Woodcock A., Lowe L.A., Murray C.S. Early life environmental control: effect on symptoms, sensitization, and lung function at age 3 years. Am. J. Respir. Crit. Care Med. 2004; 170: 433—9.
