Клинико-экономическая эффективность определения индекса коронарного кальция в выборе стратегии первичной профилактики

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Цель исследования: определить стоимость и клинико-экономическую эффективность использования оценки индекса коронарного кальция (КИ) для проведения первичной профилактики с помощью терапии статинами с использованием модели принятия решений, которая была дополнена параметрами КИ и оценками риска из алгоритма SCORE и SCORE2.

Методы. Мы оценили клинико-экономическую эффективность измерения КИ и назначения терапии статинами на основе модели, дополненной параметрами индекса коронарной кальцификации и оценками риска из алгоритма SCORE и SCORE2. В исследование был включен 131 пациент без симптомных заболеваний, обусловленных атеросклерозом. Всем пациентам выполнена мультиспиральная компьютерная томография с оценкой КИ. Проведено сравнение двух стратегий первичной профилактики, одна из которых базируется только на оценке традиционных факторов риска (стратегия рисков), вторая – с учетом величины КИ.

Результаты. При сравнении оказалось, что наибольшие прямые затраты (10 988 419 руб.) были при применении стратегии рисков, а при применении стратегии, основанной на определении КИ, меньше на 9,4% (9950 340 руб.). При этом применение статинов с учетом КИ позволяет сэкономить в 2,2 раза больше средств за счет предупреждения инфаркта миокарда и острого нарушения мозгового кровообращения. На лечение осложнений в группе рисков предполагается потратить 7 385 138 руб., в группе с оценкой КИ – 3 386 761 руб. Применение статинов с использованием общепринятой методологии позволило бы сохранить 9,5 года без осложнений, учитывая КИ – 9,7. Соответственно, стоимость 1 года жизни без осложнений при использовании стратегии рисков составит: CER=затраты на 1 человека за весь период лечения/9,5=8830 руб., при оценке КИ – 7831 руб., а также позволило бы сохранить 7,51 года качественной жизни, учитывая КИ – 7,54. Соответственно, стоимость 1 года жизни с поправкой на качество (QALY) при использовании стратегии рисков составит: CUR=затраты на 1 человека за весь период лечения/7,51=11 169 руб. При учете КИ – 10 074 руб., следовательно, использование стратегии с учетом КИ обладает наименьшей стоимостью 1 QALY и является наиболее затратно-полезной. Анализ чувствительности показал, что даже при использовании определения КИ по минимальной или максимальной стоимости результаты клинико-экономического анализа устойчивы и стоимость 1 года жизни без осложнений и 1 года жизни с поправкой на качество пациентов, у которых инициируется терапия статинами на основе определения КИ, меньше, чем таковая у пациентов, принимающих статины на основе стратегии рисков.

Заключение. Тестирование КИ может быть экономически эффективным, но только в том случае, если стоимость процедуры является недорогостоящей.

Об авторах

Светлана Владимировна Мальчикова

Кировский государственный медицинский университет

Email: malchikova@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-2209-9457
SPIN-код: 4204-8560

доктор медицинских наук, профессор кафедры госпитальной терапии

Россия, Киров

Надежда Юрьевна Лобанова

Кировский государственный медицинский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: nadya.uar@narod.ru
ORCID iD: 0000-0001-8960-1272
SPIN-код: 9855-7742

кандидат медицинских наук, старший преподаватель кафедры внутренних болезней

Россия, Киров

Елена Николаевна Чичерина

Кировский государственный медицинский университет

Email: e-chicherina@bk.ru
SPIN-код: 7172-5970

доктор медицинских наук, профессор, зав. кафедрой внутренних болезней

Россия, Киров

Надежда Сергеевна Максимчук-Колобова

Кировский государственный медицинский университет

Email: n.maksimchuk@mail.ru
SPIN-код: 5024-3972

кандидат медицинских наук, доцент кафедры семейной медицины и поликлинической терапии

Россия, Киров

Список литературы

  1. Silverman M.G., Ference B.A., Im K., et al. Association Between Lowering LDL-C and Cardiovascular Risk Reduction Among Different Therapeutic Interventions: A Systematic Review and Meta-analysis. JAMA. 2016;316(12):1289–97. doi: 10.1001/jama.2016.13985.
  2. Law M., Rudnicka A.R. Statin safety: a systematic review. Am J Cardiol. 2006;97(8A): C52–60. doi: 10.1016/j.amjcard.2005.12.010.
  3. Redberg R.F., Katz M.H. Healthy men should not take statins. JAMA. 2012;307(14):1491–2. doi: 10.1001/jama.2012.423.
  4. Visseren F.L.J., Mach F., Smulders Y.M., et al. ESC Scientific Document Group. 2021 ESC Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice. Eur J Prev Cardiol. 2021:zwab154. doi: 10.1093/eurjpc/zwab154.
  5. Hejjaji V., Gosch K., Jones P.G., et al. Comanagement of Risk Factors in Patients With Coronary Artery Disease: Insights From the APPEAR Study. J Am Heart Assoc. 2020;9(11):e015157. doi: 10.1161/JAHA.119.015157.
  6. Bergström G., Persson M., Adiels M., et al. Prevalence of Subclinical Coronary Artery Atherosclerosis in the General Population. Circulation. 2021;144(12):916–29. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.121.055340.
  7. Patel J., Pallazola V.A., Dudum R., et al. Assessment of Coronary Artery Calcium Scoring to Guide Statin Therapy Allocation According to Risk-Enhancing Factors: The Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis. JAMA. Cardiol. 2021;6(10):1161–70. doi: 10.1001/jamacardio.2021.2321.
  8. Ежов М.В., Кухарчук В.В., Сергиенко И.В. и др. Нарушения липидного обмена. Клинические рекомендации 2023. Российский кардиологический журнал. 2023;28(5):5471. [Ezhov M.V., Kukharchuk V.V., Sergienko I.V., et al. Disorders of lipid metabolism. Clinical Guidelines 2023. Rus J Cardiol. 2023;28(5):5471. (In Russ.)]. doi: 10.15829/1560-4071-2023-5471.
  9. Agatston A.S., Janowitz W.R., Hildner F.J., et al. Quantification of coronary artery calcium using ultrafast computed tomography. J Am Coll Cardiol 1990;15:827. doi: 10.1016/0735-1097(90)90282-t.
  10. Lancsar E., Gu Y., Gyrd-Hansen D., et al. The relative value of different QALY types. J Health Econ. 2020;70:102303. doi: 10.1016/j.jhealeco.2020.102303.
  11. Mach F., Baigent C., Catapano A.L., et al. ESC Scientific Document Group. 2019 ESC/EAS Guidelines for the management of dyslipidaemias: lipid modification to reduce cardiovascular risk. Eur Heart J. 2020;41(1):111–88. doi: 10.1093/eurheartj/ehz455.
  12. Lee K.K., Cipriano L.E., Owens D.K., et al. Cost-effectiveness of using high-sensitivity C-reactive protein to identify intermediate- and low-cardiovascular-risk individuals for statin therapy. Circulation. 2010;122(15):1478–87. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.110.947960.
  13. Nasir K., Bittencourt M.S., Blaha M.J., et al. Implications of Coronary Artery Calcium Testing Among Statin Candidates According to American College of Cardiology/American Heart Association Cholesterol Management Guidelines: MESA (Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis). J Am Coll Cardiol. 2015;66(15):1657–68. doi: 10.1016/j.jacc.2015.07.066.
  14. Miedema M.D., Dardari Z.A., Nasir K., et al. Association of Coronary Artery Calcium With Long-term, Cause-Specific Mortality Among Young Adults. JAMA. Netw Open. 2019;2(7):e197440. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2019.7440.
  15. Roberts E.T., Horne A., Martin S.S., et al. Cost-effectiveness of coronary artery calcium testing for coronary heart and cardiovascular disease risk prediction to guide statin allocation: the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA). PLoS One. 2015;10(3):e0116377. doi: 10.1371/journal.pone.0116377.
  16. Budoff M.J., Young R., Burke G., et al. Ten-year association of coronary artery calcium with atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD) events: the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA). Eur Heart J. 2018;39(25):2401–8. doi: 10.1093/eurheartj/ehy217.
  17. Lehmann N., Erbel R., Mahabadi A.A., et al. Heinz Nixdorf Recall Study Investigators. Value of Progression of Coronary Artery Calcification for Risk Prediction of Coronary and Cardiovascular Events: Result of the HNR Study (Heinz Nixdorf Recall). Circulation. 2018;137(7):665–79. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.116.027034.
  18. Silverman M.G., Blaha M.J., Krumholz H.M., et al. Impact of coronary artery calcium on coronary heart disease events in individuals at the extremes of traditional risk factor burden: the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis. Eur Heart J. 2014;35(33):2232–41. doi: 10.1093/eurheartj/eht508.
  19. Blaha M.J., Cainzos-Achirica M., Greenland P., et al. Role of coronary artery calcium score of zero and other negative risk markers for cardiovascular disease: the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA). Circulation. 2016;133(9):849–58. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.115.018524.
  20. Чернявский М.А., Иртюга О.Б., Янишевский С.Н. и др. Российский консенсус по диагностике и лечению пациентов со стенозом сонных артерий. Российский кардиологический журнал. 2022;27(11):5284. [Chernyavsky M.A., Irtyuga O.B., Yanishevsky S.N., et al. Russian consensus on the diagnosis and treatment of patients with carotid stenosis. Rus J Cardiol. 2022;27(11):5284. (In Russ.)]. doi: 10.15829/1560-4071-2022-5284.
  21. McConnachie A., Walker A., Robertson M., et al. Long-term impact on healthcare resource utilization of statin treatment, and its cost effectiveness in the primary prevention of cardiovascular disease: a record linkage study. Eur Heart J. 2014;35(5):290–8. doi: 10.1093/eurheartj/eht23.
  22. Концевая А.В., Баланова Ю.А., Имаева А.Э. и др. Экономический ущерб от гиперхолестеринемии на популяционном уровне в Российской Федерации. Рациональная фармакотерапия в кардиологии. 2018;14(3):393–401. [Kontsevaya A.V., Balanova Y.A., Imaeva A.E., et al. Economic Burden of Hypercholesterolemia in the Russian Federation. Rational Pharmacother Cardiol. 2018;14(3):393–401. (In Russ.)]. doi: 10.20996/1819-6446-2018-14-3-393-401.
  23. Goff D.C., Lloyd-Jones D.M., Bennett G., et al. 2013 ACC/AHA guideline on the assessment of cardiovascular risk: a report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Practice Guidelines. J Am Coll Cardiol. 2014;63:2935–59. doi: 10.1016/j.jacc.2013.11.005.
  24. Mitchell J.D., Fergestrom N., Gage B.F., et al. Impact of Statins on Cardiovascular Outcomes Following Coronary Artery Calcium Scoring. J Am Coll Cardiol. 2018;72(25):3233–42. doi: 10.1016/j.jacc.2018.09.051.
  25. Hong J.C., Blankstein R., Shaw L.J., et al. Implications of Coronary Artery Calcium Testing for Treatment Decisions Among Statin Candidates According to the ACC/AHA Cholesterol Management Guidelines: A Cost-Effectiveness Analysis. JACC Cardiovasc Imaging. 2017;10(8):938–52. doi: 10.1016/j.jcmg.2017.04.014.
  26. Spahillari A., Zhu J., Ferket B.S., et al. Cost-effectiveness of Contemporary Statin Use Guidelines With or Without Coronary Artery Calcium Assessment in African American Individuals. JAMA. Cardiol. 2020;5(8):871–80. doi: 10.1001/jamacardio.2020.1240.
  27. Концевая А.В., Муканеева Д.К., Мырзаматова А.О. и др. Экономический ущерб факторов риска, обусловленный их вкладом в заболеваемость и смертность от основных хронических неинфекционных заболеваний в Российской Федерации в 2016 году. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2020;19(1):2396. [Kontsevaya A.V., Mukaneeva D.K., Myrzamatova A.O., et al. Economic damage of risk factors due to their contribution to morbidity and mortality from major chronic non-communicable diseases in the Russian Federation in 2016. Cardiovasc Ther Prevent. 2020;19(1):2396. (In Russ.)]. doi: 10.15829/1728-8800-2020-1- 2396.
  28. Ягудина Р.И., Серпик В.Г. Методологические основы фармакоэкономического моделирования. Фармакоэкономика: теория и практика. 2016;1:7–12. [Yagudina R.I., Serpik V.G. Metodologicheskie osnovy farmakoekonomicheskogo modelirovaniya. Farmakoekonomika: teoriya i praktika. 2016;1:7–12. (In Russ.)]. doi: 10.30809/phe.1.2016.40.
  29. Серпик В.Г., Ягудина Р.И. Идентификация атрибутивных свойств фармакоэкономических моделей. Фармакоэкономика: теория и практика. 2019;7:6–9. [Serpik V.G., Yagudina R.I. Identification of pharmacoeconomic models attributes. Farmakoekonomika: teoriya i praktika. 2019;7:6–9. (In Russ.)]. Doi: 10.30809/ phe.4.2019.1.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис.Схема построенной модели оценки экономической эффективности определении КИ в выборе стратегии первичной профилактики

Скачать (122KB)

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».