В 2014 году в Российской Федерации был проведен первый опыт включения (исключения) лекарственных средств в ограничительные списки на основе балльной системы и независимых заключений. Базируясь на полученных за 2014 год данных, авторами разработаны и апробированы линейные математические модели поддержки принятия решений о включении лекарственных средств в ограничительные перечни. Цель. Целью работы являлась разработка модели на 2016 год с учетом обновленных и дополненных данных анализа перечней. Материалы и методы. Использованы ранее разработанные и принятые линейные модели. В анализ было включено 141 досье на лекарственные препараты. Анализировали заключение экспертной организации, главного внештатного специалиста и окончательное решение междисциплинарной комиссии. Результаты. В 2016 году в ограничительный перечень ЖНВЛП было включено 43 лекарственных препарата. Было показано, что модель заключения для экспертной организации давала ошибку 7,09% (в 2014 году - 12,4%). Для главных внештатных специалистов ошибка составила 7% (2014 г.- 10%). Отмечается «обучение» формализованному подходу указанных выше лиц, учитывая явную положительную динамику. При этом модель для окончательного решения междисциплинарной комиссии давала ошибку около 42% (ранее 35%). Заключение. Линейные модели являются действующим инструментом прогнозирования включения лекарственных препаратов в ограничительные перечни. В то же время действующая система по-прежнему требует дальнейшей формализации.
Background. In 2014, the first experiment of drug inclusion into or exclusion from restrictive inventories based on a score system and independent expert assessments has been carried out. Based on data obtained in 2014, the present authors have developed and tested linear mathematical models for making decisions concerning drug inclusion into restrictive inventories. The objective of the present work was to develop a model for the year 2016 with account of novel and supplementary data derived from the analysis of such inventories. Materials and methods. The linear models that have been developed and adopted earlier were used. The analysis included 141 records of medicinal drugs. Analyzed were verdicts provided by expert institutions and by chief non-stuff experts and the final decisions made by Interdisciplinary Panel. Results. In 2016, the Restrictive Inventory of VEID included 43 drugs. It was shown that the model for making decisions by expert organizations was associated with a 7,09% error (12,4% in 2014). The model for chief on-stuff experts was associated with a 7% error (10% in 2014). The above positive changes suggest that persons involved are able to become trained in using the formal approaches. The model for making the final decision by interdisciplinary panel was associated with a 42% error vs. 35% found earlier. Conclusion. Linear models are effective instruments for making prognoses concerning the inclusion of medicinal drugs into restrictive inventories. However, the currently adopted system should be formalized further.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.