От PDC к интегральным количественным метрикам: инновационный подход к оценке приверженности комбинированной фармакотерапии в амбулаторной практике

This is the authors' abstract. We don't add key points for this paper.

Введение: Современные методы оценки приверженности комбинированной терапии, основанные на агрегированных показателях (например, PDC – proportion of days covered), слабо отражают интенсивность и устойчивость лечения во времени. Предпринята попытка описывать траектории приверженности комбинированной терапии с помощью интегральных метрик. Цель: Разработать комплекс интегральных метрик по аналогии с основными фармакокинетическими (РК) показателями: площадью под кривой концентрация-время (AUC, area under the curve), максимальной концентрацией (Cmax, maximum concentration) и временем её достижения (Tmax, time to maximum concentration) для оценки приверженности комбинированной терапии как её экспозиции во времени на основе методологии PDC среди амбулаторных пациентов. Методы: в качестве частного примера и субстрата для отработки метода использовали результаты ретроспективного фармакоэпидемиологического когортного исследования больных с сердечной недостаточностью (СН), перенесших острый инфаркт миокарда. Сбор данных осуществлялся из Единой медицинской информационно‑аналитической системы г. Москвы. Случайным образом отобрали трёх пациентов с длительностью наблюдения ≥24 месяцев. Анализировали данные реализации льготных электронных рецептов на ключевые классы терапии СН и рассчитывали приверженность для каждой группы методом PDC по четырем полугодиям. Строили ступенчатую траекторию комбинированной терапии в виде функции N(t), где N – число одновременно реализованных классов препаратов, а t – время наблюдения. По аналогии с кривой «концентрация-время» функцию N(t) рассматривали как динамическую «кривую обеспеченности классами терапии» и на её основе рассчитывали PK‑аналоговые метрики приверженности: экспозицию реально реализованной комбинированной терапии AUCN(t) (класс‑месяцы), нормированную AUCnorm (величина 0-1), Cmax,N(t) (число классов), TmaxN(t) (месяцы). Дополнительно задавали целевой порог N(t)≥3, определяли время его первого достижения ToptN(t), долю времени на уровне не ниже порога (T≥kN(t)), и «потери» терапии между интервалами по снижению модального значения N(t) и факту недостижения порога за период наблюдения. Результаты: Значения AUCN(t) составили 26,0; 87,37 и 36,67 класс‑месяцев, а AUCnorm – 0,27; 0,74 и 0,39 у пациентов с порядковыми номерами 13, 39 и 110 соответственно. Доля времени при N(t)≥3 равнялась 0,079; 0,96 и 0,23 (1,9; 22,9 и 5,5 месяца), а модальные N(t) по полугодиям соответствовали паттернам 2→0, 3→3→4→4 и 3→2→1→0. Числовые профили были согласованы со ступенчатыми траекториями N(t) и отражали три различаемых паттерна приверженности. Заключение: Предлагаемый PK‑ассоциированный подход позволил оцифровать сложные траектории приверженности комбинированной терапии при СН, представив их в виде интерпретируемого набора числовых интегральных метрик, характеризующих экспозицию комбинированной терапии во времени с учётом приверженности. Полученные результаты продемонстрировали концептуальную состоятельность метода и могут служить основой для дальнейших исследований его прогностической ценности.