Петкау Владислав Владимирович, к.м.н., доцент кафедры онкологии и лучевой диагностики
620028, Екатеринбург, ул. Репина, д. 3
SPIN-код: 6811-8136; Author ID: 763872
Vladislav V. Petkau, Cand. Sci. (Med.), Associate Professor of the Oncology Department
3, Repin St., Ekaterinburg, 620028
Author ID: 763872
Каримова Алиса Алексеевна, к.фарм.н., ассистент кафедры управления и экономики фармации
620028, Екатеринбург, ул. Репина, д. 3
SPIN-код: 8420-9600; Author ID: 830248
Alisa A. Karimova, Cand. Sci. (Farm.), Assistant of the Pharmacy Management Department
3, Repin St., Ekaterinburg, 620028
Author ID: 830248
Ефремов Сергей Александрович, директор
620078, Екатеринбург, ул. Коминтерна, д. 16, офис 613
Sergei A. Efremov, Director
16, office 613, Komintern St., Ekaterinburg, 620078
Груздева Екатерина Андреевна, заместитель главного врача по экспертизе
620039, Екатеринбург, ул. Соболева, д. 29
Ekaterina A. Gruzdeva, Deputy Chief Physician for Expert Work
29, Sobolev St., Ekaterinburg, 620039
Введение. Основные онкологические показатели, такие как заболеваемость злокачественными новообразованиями (ЗН), смертность от ЗН, выявление ЗН на ранних стадиях, одногодичная летальность, отличаются не только между странами, но и между регионами одной страны и даже внутри каждого региона. Информатизация онкологической службы позволяет оперативно на любой момент времени проводить оценку в каждой территориальной единице региона по ключевым показателям и выявлять ключевые проблемные точки. Целью работы было выявить территориальные отличия в показателях одногодичной онкологической летальности и их зависимость не только от распределения новых случаев ЗН по стадиям, но и от доступности противоопухолевого лекарственного лечения.
Материалы и методы. Данные об одногодичной летальности, распределении новых случаев ЗН по стадиям, проведенном лечении получены из региональной онкологической информационной системы ОНКОР. Осуществлен анализ данных о 32 758 курсах ПЛЛ, проведенных пациентам из 60 районов Свердловской области за первые 6 мес. 2020 г.
Результаты и обсуждение. Количество проведенных курсов варьировало от 33 до 12 136, уникальных схем – от 9 до 267. Оценка доступности противоопухолевого лекарственного лечения (ПЛЛ) выполнена на основании относительных показателей, таких как плотность ПЛЛ (отношение числа проведенных курсов пациентам с данной территории к числу состоящих на учете на данной территории) и разнообразие ПЛЛ (отношение уникальных схем у пациентов с данной территории к числу состоящих на учете на данной территории). Плотность ПЛЛ колебалась от 11,8 до 108,3 курса на 100 больных, состоящих на учете, разнообразие ПЛЛ – от 0,7 до 10 схем на 100 больных, состоящих на учете. Выявлена зависимость между распределением по стадиям выявленных случаев ЗН и одногодичной летальностью, между удельным весом IV стадии и плотностью ПЛЛ. Плотность ПЛЛ оказывала влияние на одногодичную летальность даже при нивелировании влияния доли IV стадии.
Выводы. Региональная онкологическая система позволяет анализировать территориальные различия показателей работы службы и доступности специализированного лечения. На одногодичную онкологическую летальность влияет плотность ПЛЛ. Получаемая информация о выполнении или невыполнении назначенной онкологическим диспансером ПЛЛ на местах должна учитываться при внесении изменений в региональные приказы по маршрутизации пациентов с ЗН.
Introduction. Main oncologic indicators such as morbidity, mortality, early detection of malignant tumors, one-year mortality rate, noticeably differ not only among the countries but also among the regions of one country, and even more among the territories of one region. Oncological service informatization let us evaluate the target indicators in each territory unit of the region at any given time and to reveal the actual problems.
The object of the work was to find out the differences in one-year oncological mortality rate among the territories of Sverdlovsk Region and to reveal the relation of it with the distribution of stages of detected oncological cases and with the availability of anticancer drug therapy (ADT).
Materials and methods. Indicators of one-year mortality rate, distribution of stages of new cases, specialized treatment performed, were received from the regional oncological informational system ONCOR. The analysis of data on 32758 ADT courses conducted to patients from 60 districts of the Sverdlovsk region in the first 6 months of 2020 was carried out.
Results and discussion. The number of courses held varied from 33 to 1 213, unique schemes – from 9 to 267. We analyzed the accessibility of ADT based on the relative indicators such as density of ADT (the ratio of the number of courses carried out to patients from a given territory to those registered in each territory) and diversity of ADT (the ratio of unique patterns of ADT in patients from a given territory to the number of registered patients in each territory). The density of ADT ranged from 11,8 to 108,3 courses per 100 registered patients, the variety of PLL – from 0,7 to 10 schemes per 100 registered patients. A relationship was revealed between the distribution by stages of detected cases of malignant neoplasms and one-year mortality, between the percentage of stage IV and the density of ADT. The density of ADT influenced the one-year mortality rate even with the leveling of the effect of the proportion of stage IV.
Conclusion. The regional oncological system allows to demonstrate territorial differences in the indicators of the oncological service and the availability of specialized treatment. The density of ADT influenced the one-year mortality rate. The received information about the fulfillment in medical organizations at the place of patient’s residence the oncological dispensary appointments should be considered when making changes to regional orders for routing patients with malignant tumors.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.