ИССЛЕДОВАНИЕ ПОТЕНЦИАЛА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ДАННЫХ ДЛЯ ОЦЕНКИ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА СТОИМОСТЬ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОЙ ПОМОЩИ ДЕТЯМ

Оптимизация затрат на фармацевтическую помощь детям является особо важной задачей для системы здравоохранения. Дети являются одной из самых уязвимых групп населения, и их здоровье требует особого внимания и заботы. Высокие затраты на лекарственную терапию заболеваний населения детского возраста становятся значительным финансовым бременем, в первую очередь для их семей, а также для системы обязательного и добровольного медицинского страхования. Современные подходы к экономическому анализу детерминант затрат в сфере здравоохранения включают методы описательной статистики, регрессионного анализа и кластеризации. Цель. Рассмотреть потенциал применения регрессионного анализа для изучения факторов, влияющих на стоимость фармацевтической помощи детям. Материалы и методы. База исследования включала данные о назначениях лекарственных препаратов врачами из медицинской информационной системы сети клиник Москвы за 2023 год. Анализ данных выполнялся с использованием языка программирования «Python» и «Jupyter Notebook», включая библиотеки «statsmodels», «scipy», «pandas». Были проведены расчеты размера выборки, проверка нормальности распределения, детальный регрессионный анализ. Результаты. Исследована база данных назначений лекарственных препаратов и их стоимости в аптеках Москвы. Выявлены факторы, влияющие на стоимость фармацевтической помощи: количество диагнозов, сезон, количество посещений, средняя стоимость на пациента, тип приема, количество препаратов, а также пол, возраст и диагноз пациента. Проведен робастный регрессионный анализ, показавший значимые взаимосвязи между стоимостью фармацевтической помощи и рядом факторов. Обсуждения. Такие факторы, как диагноз, количество посещений и средняя стоимость на пациента оказались статистически незначимыми или мало влияющими на стоимость. Остальные факторы показали значимую взаимосвязь со стоимостью фармацевтической помощи. Помимо всего прочего был выявлен факт сезонных колебаний и влияния времени года на среднюю стоимость фармацевтической помощи. Выводы. Робастный регрессионный анализ показал, что выбранная модель объясняет около 70,2% случаев. Результаты исследования могут быть использованы для оптимизации затрат на фармацевтическую помощь, разработки эффективных программ лекарственного страхования и улучшения доступности лекарственных препаратов для детей.

Optimizing the costs of pharmaceutical care for children is a particularly important task for the health care system. Children are one of the most vulnerable population groups and their health requires special attention and care. High costs of drug therapy of children's diseases become a significant financial burden, primarily for their families, as well as for the system of compulsory and voluntary health insurance. Modern approaches to the economic analysis of cost determinants in health care include methods of descriptive statistics, regression analysis and clustering. Objective. To examine the potential of using regression analysis to study the factors affecting the cost of pharmaceutical care for children. Materials and Methods. The study base included data on prescriptions of pharmaceuticals by physicians from the medical information system of the Moscow clinic network for 2023. Data analysis was performed using the «Python» programming language and «Jupyter Notebook», including the libraries «statsmodels», «scipy», and «pandas». Sample size calculations, normality test of the distribution, and detailed regression analysis were performed. Results. The database of drug prescriptions and their cost in Moscow pharmacies was studied. Factors affecting the cost of pharmaceutical care were identified: number of diagnoses, season, number of visits, average cost per patient, type of prescription, number of drugs, as well as sex, age and diagnosis of the patient. A robust regression analysis was performed, showing significant relationships between the cost of pharmaceutical care and a number of factors. Discussion. Factors such as diagnosis, number of visits and average cost per patient were found to have statistically insignificant or little effect on cost. The remaining factors showed a significant relationship with the cost of pharmaceutical care. Among other things, the fact of seasonal variation and the effect of time of year on the average cost of pharmaceutical care was found to be significant. Conclusions. Robust regression analysis showed that the selected model explains about 70,2% of cases. The results of the study can be used to optimize the costs of pharmaceutical care, develop effective drug insurance programs and improve the availability of medicines for children.