Дальневосточный государственный медицинский университет Поиск | Личный кабинет | Авторизация
Поиск статьи по названию
Поиск книги по названию
Каталог рубрик
в коллекциюДобавить в коллекцию

Модель экономических потерь при некорректной микробиологической диагностике антимикробной резистентности и нерациональном применении антимикробных препаратов


Аннотация:

Цель. Разработать модель количественной оценки экономических потерь, обусловленных нерациональным применением антимикробных препаратов и недостаточной точностью микробиологической диагностики антимикробной резистентности. Материалы и методы. Для формирования стартовых параметров модели было проведено анкетирование по особенностям практики антимикробной терапии, значении микробиологических заключений с оценкой частоты ошибок и их последствий. Основа модели представляет взаимосвязь между точностью микробиологического заключения, вероятностью нерациональной антимикробной терапии и экономическим ущербом. С целью повышения точности и адаптивности модели были включены параметры валового регионального продукта, численность населения, структура ключевых возбудителей внебольничных и нозокомиальных инфекций, частота различных фенотипов, а также цены на антимикробные препараты. Результаты. Бактериальные инфекции встречаются на регулярной основе в практике более 75% специалистов. В наибольшем проценте случаев на запрос консультации клинического фармаколога по вопросам терапии инфекций влияет множественная лекарственная устойчивость патогенов и неэффективность назначенной терапии. Электронное микробиологическое заключение получают 50,85% специалистов, а 65,62% - результаты из внутренней лаборатории. Однако 36% специалистов не имеют доступа к консультации специалистов лабораторной службы. Наличие связи между интерпретацией антибиотикограммы и выбором антимикробной терапии отметили 82,32% специалистов. На амбулаторном этапе легкие и умеренные последствия некорректной антимикробной терапии (АМТ) с частотой до 25% наблюдают 25,6% и 79,85% специалистов соответственно. На стационарном этапе умеренные и тяжелые последствия АМТ (частота более 25%) регистрирую 34,83% и 19,52% специалистов. Согласно разработанной модели на 1000 пациентов, вероятности ошибки 10% и с учетом заданных параметров, прямые расходы на стационарном треке составляют более 1,7 млн рублей, а общие потери достигают 18,94 млн рублей. Выводы. Созданная экономическая модель позволяет оценить экономические последствия нерациональной антимикробной терапии, учитывая как прямые, так и косвенные затраты, и демонстрирует высокую адаптивность с учетом различных факторов. Полученные результаты подчеркивают необходимость дальнейших исследований для улучшения взаимодействия специалистов и разработки стратегий по снижению экономических потерь от антибиотикорезистентности.

Авторы:

Кузьменков А.Ю.
Виноградова А.Г.
Гультяева Н.А.
Свято О.П.

Издание: Клиническая микробиология и антимикробная химиотерапия
Год издания: 2025
Объем: 19с.
Дополнительная информация: 2025.-N 1.-С.54-72. Библ. 36 назв.
Просмотров: 2

Рубрики
Ключевые слова
адаптивное
амбулатория
анкетирование
антибактериальные
антибиотикограммы
антибиотикорезистентность
антимикробные
бактериального
бактериальные
болеющие
вероятности
взаимодействие
взаимосвязи
включениями
внебольничная
внутренняя
возбудители
дальний
диагностика
доступ
затрата
значению
интерпретация
инфекцией
инфекции
инфекция
исследование
клиническая
количественная
консультации
лаборатории
лабораторная
лекарственна
лекарственная
микробиологи
микробиологическая
множественная
модели
моделирование
население
недостаточное
необходимости
неэффективность
нозокомиальный
обусловленные
особенности
оценка
ошибки
повышение
последствие
препараты
применение
проведения
продуктов
разработка
расходов
региональная
регистр
регулярный
резистентность
случаев
смешанная
созданные
специалистов
средства
стационарная
структур
терапия
тяжелая
умеренная
устойчивости
устойчивость
ущерб
фармаколог
фармацевтическая
фенотип
формирование
цель
численность
эконометрические
экономика
экономическая
экономические
электронная
Ваш уровень доступа: Посетитель (IP-адрес: 10.1.104.102)
Яндекс.Метрика