Systemic analysis of the consumption of antibacterial drugs using integrated ABC/nDDD/VEN matrices and Lorentz curve

Full Text

Введение. Антибактериальные препараты системного действия – обширная группа различных по структуре веществ, оказывающих бактерицидное или бактериостатическое действие на микроорганизмы. Большое разнообразие химического строения данных соединений обуславливает широкий спектр применения каждой группы антибактериальных препаратов. На сегодняшний день препараты данной группы обширно применяются врачами различных профилей в терапии большого количества заболеваний и включены в протоколы лечения. Важнейшей задачей практического здравоохранения является фармакоэкономическое обоснование включения препаратов в данные протоколы лечения, региональные и локальные формуляры. Затраты на препараты являются важнейшим критерием при включении их в вышеупомянутые списки.

Целью работы был системный анализ потребления антибактериальных препаратов за IV кварталы 2019-2023 годов в сельской местности Луганской Народной Республики Российской Федерации с помощью ABC, DDD и VEN – анализов с последующим формированием матрицы и построение на основании проведенного анализа кривых Лоренца[3].

Материалы и методы исследования. В  качестве метода исследования использовался интегрированный фармакоэкономический анализ, основанный на проведении трех независимых анализов: АВС - анализе, nDDD – анализе и экспертном VEN – анализе[1, 2].

АВС – анализ – метод группировки ЛП, основанный на правиле Парето («20 процентов усилий должно приносить 80 процентов результата»). Всю товарную номенклатуру принято разделять на три соответствующие группы (А, В, С) согласно доли в товарообороте всей группы препаратов:

• группа А – 80% от товарооборота всей группы (20% наименований);
• группа В – 15% от товарооборота всей группы (30% наименований);
• группа С – 5% от товарооборота всей группы (50% наименований).

В ходе исследования был проведён расчет суточного потребления указанных препаратов. Для расчета потребления антибактериальных средств был использован DDD показатель на 1000 жителей в сутки. Сведения о величинах DDD были получены на сайте Всемирной организации здравоохранения. Материалами исследования послужили данные, полученные в результате анализа товарооборота аптек поселка городского типа в сельской местности Луганской области с общим количеством населения 8957 человек. Данные о товарообороте изучались на основании анализа товароведческих отчетов за IV кварталы 2019-2023 годов. В качестве базы исследования выступила частная сетевая аптека в сельской местности Луганской Народной Республики с общим количеством населения 8957 человек. Расчет потребления проводили на 1000 человек в сутки по формуле: NDDD/1000 человек/сутки = NDDD*1000/n*92, где:

• Q – количество потребленного препарата (г или мг),
• DDD – установленные суточные дозы,
• n – количество жителей населенного пункта,
• 92 –количество дней в исследуемом периоде (IV квартал).

Также лекарственные препараты были распределены по категориям V, E, N, с учетом их жизненной важности: жизненно важные, важные, не важные соответственно.

Экспертами в VEN-анализе выступили 58 медицинских специалистов 14 профилей, применяющие препараты данной группы. Оценка важности препарата производилась на основании разработанной анкеты. Предварительно был оценен уровень компетентности эксперта.

Кривыми Лоренца иллюстрировано соотношение оптимального количества товарных групп А,В,С к реальному состоянию в аптечных учреждениях[3].

Результаты исследования. По результатам на 2019 год к группе А по показателям товарооборота и по показателям потребления относится лекарственный препарат азитромицин, к группе В – кларитромицин, а к группе С – норфлоксацин, мидекамицин и цефалексин. По данным на 2020 год по показателям товарооборота и по показателям потребления к группе А относится амоксициллин, к группе С – цефатоксим, а в группе В нет препаратов, совпадающих по обоим показателям. В 2021 году наблюдается такая тенденция: к группе А относятся 3 препарата – левофлоксацин, кларитромицин и моксифлоксацин, к группе В – цефтриаксон, а к группе С – мидекамицин, ампициллин и норфлоксацин. В 2022 году по результатам исследования к группе А относятся также левофлоксацин, кларитромицин и моксифлоксацин, к группе В – цефуроксим, а к группе С – норфлоксацин и ампициллин. В 2023 году в группу А вошли препараты азитромицин, амоксициллин, цефтриаксон, джозамицин и кларитромицин. Препараты группы фторхинолонов переместились в группы В и С.

На втором этапе рассчитали количество потребленных суточных доз [4], в том числе на 1000 человек в сутки (NDDD), показывающий потребление каждого системного антибактериального препарата, приведенного к международному непатентованному наименованию. В 2019 году лидирующие позиции по величине коэффициента DDD заняли: ципрофлоксацина, с показателем nDDD равным 0,5582 мг/1000 человек в сутки, азитромицин, со значением nDDD равным 0,3794 и амоксициллин с показателем DDD в 0,1767. Показатели для остальных препаратов составили: для левофлоксацина – 0,0205 мг/1000 человек в сутки, для норфлоксацина – 0,0364, кларитромицина – 0,0728, цефтриаксона – 0,0728, цефалексина – 0,0031. В 2020 году наблюдалась следующая тенденция: ципрофлоксацин, азитромицин и амоксициллин сохранили за собой лидирующие позиции, наблюдалось повышение спроса на левофлоксацин (на 67,06%). В товарообороте появился офлоксацин с коэффициентом DDD 0,2306. При этом препараты норфлоксацина не пользовались спросом. Среди цефалоспоринов показатель DDD цефтриаксона увеличился почти в 2,65 раза и составил примерно 0,1930 мг/1000 человек в сутки. Цефалексин же перестал пользоваться спросом и ему на замену пришли цефазолин (0,0405) и цефотаксим (0,0303). В 2021 году сохранилась тенденция к увеличению потребления препаратов левофлоксацина, прирост составил 96,44%, а его показатель DDD составил 1,7460 доз, что делает его абсолютным лидером. Соседние позиции занимают препараты группы макролидов: азитромицин (0,8252) и кларитромицин (0,6459). Вновь появился норфлоксацин с незначительным потреблением (0,0485), а также впервые моксифлоксацин (0,5873). Спрос на препараты офлоксацина и ципрофлоксацина снизился на 86,84% и на 40,24% соответственно. Впервые появились джозамицин (0,1729), мидекамицин (0,0518) и ампициллин (0,0485). Препараты группы цефалоспоринов сохранили прежнюю тенденцию роста. В 2022 году наблюдается рост показателей DDD по препаратам группы фторхинолонов в целом. Произошло увеличение спроса на офлоксацин (на 87,8%), ципрофлоксацин (на 47,43%) и норфлоксацин (на 38,46%), в то время как менее востребованными становятся левофлоксацин (на 67,76%) и моксифлоксацин (на 68,92%). Спрос на препараты группы макролидов снизился: на азитромицин – на 61,84%, на кларитромицин – 66,17%. Среди препаратов группы цефалоспоринов имеется сходная с прошлыми годами картина: цефтриаксон - 0,1559, цефуроксим - 0,1031, цефалексин - 0,0152, цефотаксим - 0,0143 В 2023 году лидирующие позиции со значительными показателями DDD заняли азитромицин (2,0067) и амоксициллин (1,4934). Наблюдается значительное снижение показателей DDD на препараты группы фторхинолонов. Так коэффициент DDD для ципрофлоксацина составил всего 0,7888, для левофлоксацина – 0,2366, а для норфлоксацина – 0,1578. Среди остальных препаратов прослеживается сходная с 2022 годом тенденция.

На третьем этапе проведен экспертный VEN – анализ [1]. В качестве экспертов выступили врачи 58 врачей 14 различных профилей. На основании разработанных анкеты и системы оценки компетенции экспертов все антибактериальные препараты распределены по трем категориям важности (V, E, N). Также была произведена оценка экспертности врачей на основании коэффициента квалификационного уровня и общего коэффициента компетенции эксперта. Специалисты распределяли ЛП согласно следующих подгрупп:

• Категория V (8-10 баллов) –препараты 1 линии.
• Категория E (4-7 балла) –препараты 2 и 3 линии.
• Категория N (0-3 балла) – Эффективность ЛП не доказана, ЛП не применяется.

Согласно полученным данным и среднем балле лекарственные препараты распределены по следующим категориям жизненной важности: V (левофлоксацин. амоксициллин, цефепим, цефтриаксон, азитромицин, цефотаксим), E ( моксифлоксацин, кларитромицин, ципрофлоксацин, цефуроксим, норфлоксацин, офлоксацин, цефалексин, ампициллин, эритромицин, цефазолин) и N ( джозамицин и мидекамицин).

Построены 2 интегрированные матрицы: АВС/nDDD и АВС/VEN для каждого года с 2019 по 2023 год. В качестве примера приведем матрицы 2023 года.

Таблица 1. Матрицы АВС/nDDD и АВС/ VEN  за 2023 год.

Группы	nDDDА	nDDDB	nDDDС
А	АЗ, АМ	ЦЕФ,ДЖ,КЛ
В	ЦП, ОФ		ЦПИМ,
С		МЦ, ЛЦ	АМП, ЦЛЕК, НФ
Группы	V	E	N
А	АМ, ЦЕФ,АЗ	КЛ,	ДЖ
В	ЦПИМ	ОФ
С	ЛФ	МФ, ЦП, НФ, АМП, ЦЛЕК

АЗ – Азитромицин; АМ – Амоксициллин; КЛ – Кларитромицин; МФ – Моксифлоксацин; ЛФ – Левофлоксацин; ЦП – Ципрофлоксацин; ЦЕФ – Цефтриаксон; ДЖ – Джозамицин; ЦПИМ – Цефепим; АМП – Ампициллин; НФ – Норфлоксацин; ЦЛЕК – Цефалексин; ОФ – Офлоксацин.

Кривая Лоренца отражает кумулятивные доли трех групп товаров: А, В и С. При этом вначале была построена линия равномерного распределения групп, отражающая общепринятое распределение товарной номенклатуры в процентах [3]. При этом наиболее приближенным к линии распределения является график 2021 года.

График 1. Кривая Лоренца для АВС-анализа.

Заключение. На основании описанных выше методов анализа построены кривая Лоренца, интегрированные матрицы АВС/nDDD, АВС/VEN [1, 2]. Согласно данным моделям оценили потребление каждого препарата, долю затрат на него и категорию важности.

Некоторые лекарственные средства при фактическом нахождении в группе А не являются лидерами при проведении nDDD и VEN - анализа. Это непосредственно связано с их высокой стоимостью и менее высоким потреблением и категорией важности..

Построение матричной модели позволило распределить лекарственные средства не только по товарообороту, но и по потреблению и выделить лидеров как по высоким показателям согласно ABC – анализа, категории важности, так и согласно показателя nDDD.

Данные модели могут быть использованы в качестве критерия для внесения того или иного препарата в протоколы лечения, поскольку позволят соотнести как потребление и долю расходов на лекарственные препараты, так и распределить их по приоритетности для доказательной медицины.

About the authors

Alexander Romanovich Zanin

Saint Luka Lugansk State Medical University

Email: zxel333@gmail.com
ORCID iD: 0009-0001-2366-1333
SPIN-code: 4623-2392

Student of the Faculty of Pharmacy

Russian Federation, 291045, Lugansk People's Republic, Lugansk city, Lugansk city, block of the 50th anniversary of the defense of Lugansk, 1g

Yulia Viacheslavovna Chukarina

Saint Luka Lugansk State Medical University

Author for correspondence.
Email: olimpiadapofarmatsilgmu@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0006-7162-5245
SPIN-code: 3745-1290

Assistant of the Department of Drug Technology, Organization and Economics of Pharmacy

Russian Federation, 291045, Lugansk People's Republic, Lugansk city, Lugansk city, block of the 50th anniversary of the defense of Lugansk, 1g

Evgeny Alexeyevich Perederiy

Saint Luka Lugansk State Medical University

Email: olimpiadapofarmatsilgmu@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-3880-0655
SPIN-code: 3086-1731

Cand. Sci. (Pharm.), Head of the Department of Drug Technology, Organization and Economics of Pharmacy, Ph.D., Associate Professor

Russian Federation, 291045, Lugansk People's Republic, Lugansk city, Lugansk city, block of the 50th anniversary of the defense of Lugansk, 1g

References

Supplementary files

There are no supplementary files to display.