Структурный анализ специализированной медицинской помощи пациентам с раком молочной железы на основе оценки применения клинико-статистических групп

Введение. Специализированная медицинская помощь в стационарных условиях является ведущей в лечении онкологических пациентов. Ее финансирование основано на модели клинико-статистических групп, анализ которых позволяет оценить эффективность, повысить качество и доступность медицинских услуг, оптимизировать ресурсы.

Цель исследования: провести структурный анализ специализированной медицинской помощи, оказанной пациентам с раком молочной железы в Томском областном онкологическом диспансере, в 2020–2024 гг. на основе изучения клинико-статистических групп.

Материалы и методы. Исследование выполнено на основе неперсонифицированных данных о пациентах с раком молочной железы, проходивших лечение в региональном онкологическом диспансере. Проанализированы: количество госпитализированных пациентов, число выполненных случаев госпитализации (по возрасту, отделению госпитализации, коду клинико-статистических групп), динамика коэффициента затратоемкости клинико-статистических групп.

Результаты. За период исследования чаще госпитализировались женщины 55–64 (32,5 ± 3,5 %) и 65–74 лет (27,5 ± 1,1 %). Большинство пациенток получали лечение в онкологическом отделении (76,8 % в 2024 г.), наибольшее количество законченных случаев лечения (14 083 случая, 80,7 %) выполнено в отделениях, проводящих лекарственную терапию. В дневном стационаре преобладала Лекарственная терапия 4 уровня. В круглосуточном стационаре у пациентов старше 55 лет преобладала Мастэктомия 1 уровня (1294 случая; 24,8 %), а в группе лиц моложе 54 лет – Лекарственная терапия 1 уровня (958 случаев; 23,5 %). Коэффициент относительной затратоемкости основной доли КСГ лекарственной терапии к 2024 г. снизился, за исключением КСГ 10–11 уровней в дневном и 11–13 уровней в круглосуточном стационарах, для которых наблюдался рост показателя.

Заключение. Результаты исследования демонстрируют необходимость оптимизации ресурсного планирования с учётом возрастных характеристик пациентов и динамики затрат, что позволяет усовершенствовать клинико-экономические стандарты, разработать дифференцированные подходы к финансированию, прогнозировать нагрузку на профильные отделения и интегрировать цифровые инструменты для формирования клинически и экономически обоснованной модели управления здравоохранением.

1. Sahoo H, Govil D, James KS, Prasad RD. Health issues, health care utilization and health care expenditure among elderly in India: Thematic review of literature. Aging Health Res. 2021;1(2):100012. doi: 10.1016/j.ahr.2021.100012

2. Bosque-Mercader L, Siciliani L. The association between bed occupancy rates and hospital quality in the English National Health Service. Eur J Health Econ. 2023;24(2):209-236. doi: 10.1007/s10198-022-01464-8

3. Wu SW, Pan Q, Chen T. Research on diagnosis-related group grouping of inpatient medical expenditure in colorectal cancer patients based on a decision tree model. World J Clin Cases. 2020;8(12):2484-2493. doi: 10.12998/wjcc.v8.i12.2484

4. Куделина О.В., Канева М.А. Капитал здоровья и эффектность региональных систем здравоохранения: соответствия и противоречия // Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2022. Т. 30. № 1. С. 24–32. doi: 10.32687/0869-866X-2022-30-1-24-32

5. Jakovljevic M, Lamnisos D, Westerman R, Chattu VK, Cerda A. Future health spending forecast in leading emerging BRICS markets in 2030: Health policy implications. Health Res Policy Syst. 2022;20(1):23. doi: 10.1186/s12961-022-00822-5

6. Омельяновский В.В., Железнякова И.А., Безденежных Т.П., Лазарева М.Л., Федяев Д.В. Обзор зарубежного опыта финансирования инновационных медицинских технологий // Фармакоэкономика. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2020. Т. 13. № 3. С. 316-323 doi: 10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2020.055

7. Румянцева Е.И., Железнякова И.А., Плахотник О.С и др. Основные изменения в модели оплаты медицинской помощи по клинико-статистическим группам в Российской Федерации в 2024 году // Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2024. Т. 46. № 2. С. 10–21. doi: 10.17116/medtech20244602110

8. Сон И.М., Евдаков В.А., Маношкина Е.М., Бантьева М.Н., Мельников Ю.Ю. Состояние коечного фонда кардиологического профиля в Российской Федерации и динамика показателей его использования за 2010–2018 годы // Кубанский научный медицинский вестник. 2020. Т. 27. № 4. С. 105-118. doi: 10.25207/1608-6228-2020-27-4-105-118

9. Гордев С.С., Авксентьева М.В., Ледовских Ю.А. и др. Стационарная медицинская помощь: эволюция методов оплаты и их влияние на качество // Практическая онкология. 2020. Т. 30. № 2. С. 91–100. doi: 10.31917/2102091

10. Авксентьева М.В., Петровский А.В., Железнякова И.А., Зуев А.В., Серяпина Ю.В., Сура М.В. Развитие клинико-статистических групп для оплаты диагностики и лечения злокачественных новообразований в Российской Федерации // Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2021. Т. 43. № 3. С. 12–20. doi: 10.17116/medtech20214303112

11. Liu X, Liu F, Wang L, Wu M, Yang L, Wei L. Performance evaluation of medical service for breast cancer patients based on diagnosis related groups. BMC Health Serv Res. 2021;21(1):496. doi: 10.1186/s12913-021-06439-8

12. Ермолицкая М.З., Кику П.Ф., Абакумов А.И. Смертность от рака молочной железы в приморском крае: анализ данных и моделирование // Здоровье населения и среда обитания. 2021. Т. 29. № 11. С. 16–22. doi: 10.35627/2219-5238/2021-29-11-16-22

13. Ratri DMN, Fitriyah AA, Mawaddah MHF, Suprapti B, Romadhon PZ, Samirah. Analysis of cost of illness and diagnosis-related group payment system in breast cancer patients with chemotherapy in Indonesia. Pharm Ed. 2024;24(3):147-152. doi: 10.46542/pe.2024.243.147152

14. Федяев Д.В., Омельяновский В.В., Лазарева М.Л., Серяпина Ю. В., Ледовских Ю.А. Формирование клинико-статистических групп для оплаты лечения злокачественных новообразований в модели 2019 года // Фармакоэкономика. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2019. Т. 12. № 3. С. 169-177. doi: 10.17749/2070-4909.2019.12.3.169-177

15. Князева В.А., Мамчик Н.П., Габбасова Н.B., Мошуров И.П., Середа А.А. Эпидемиологическая характеристика рака молочной железы на территории Воронежской области за период 2015–2019 гг. // Здоровье населения и среда обитания. 2023. Т. 31. № 4. С. 40-46. doi: 10.35627/2219-5238/2023-31-4-40-46

16. Андреев Д.А., Завьялов А.А., Ермолаева Т.Н. Методология оценки затрат системы здравоохранения на оказание онкологической помощи // Здравоохранение Российской Федерации. 2021. Т. 65. № 2. С. 125-134. doi: 10.47470/0044-197X-2021-65-2-125-134

17. Русских С.В., Линденбратен А.Л., Москвичева Л.И., и др. Организационно-экономические аспекты стандартизации процессов в системе здравоохранения // Здравоохранение Российской Федерации. 2023. Т. 67. № 5. С. 367-373. doi: 10.47470/0044-197X-2023-67-5-367-373. EDN TSXUUS.

18. Löfgren A, Åkesson O, Johansson J, Persson J. Hospital costs and health-related quality of life from complications after esophagectomy. Eur J Surg Oncol. 2021;47(5):1042-1047. doi: 10.1016/j.ejso.2020.09.032

19. Basu P, Zhang L, Hariprasad R, Carvalho AL, Barchuk A. A pragmatic approach to tackle the rising burden of breast cancer through prevention & early detection in countries ‘in transition.’ Indian J Med Res. 2020;152(4):343-355. doi: 10.4103/ijmr.ijmr_1868_19

20. Arnold M, Morgan E, Rumgay H, et al. Current and future burden of breast cancer: Global statistics for 2020 and 2040. Breast. 2022;66:15-23. doi: 10.1016/j.breast.2022.08.010

21. Куделина О.В., Гамирова К.А., Шерьязданова Д.Н. Оптимизация расходов при оказании медицинской помощи онкологическим больным: систематический обзор международных публикаций // Здоровье населения и среда обитания. 2025. Т. 33. № 4. С. 7-18. doi: 10.35627/2219-5238/2025-33-4-7-18

22. Тишкина С.Н., Мацкевич В.Е., Ледовских Ю.А., Семакова Е.В., Омельяновский В.В. Нормативно-правовое регулирование обеспечения оказания медицинской помощи по профилю «онкология» // Фармакоэкономика. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2020. Т. 13. № 3. С. 304-315. doi: 10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2020.052

23. Омельяновский В.В., Авксентьева М.В., Железнякова И.А. и др. Основные изменения в модели клинико-статистических групп в 2022 году // Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2022. Т. 44. № 2. С. 8–21. doi: 10.17116/medtech2022440218

24. Мурашко Р.А., Алексеенко С.Н., Кошкаров А.А., Тесленко Л.Г., Корогод М.А., Рубцова И.Т. Особенности маршрутизации пациентов и применения процессного подхода в онкологической службе на региональном уровне // Кубанский научный медицинский вестник. 2021. Т. 28. № 1. С. 84–102. doi: 10.25207/1608-6228-2021-28-1-84-102

25. Quentin W, Stephani V, Berenson RA, et al. How Denmark, England, Estonia, France, Germany, and the USA pay for variable, specialized and low volume care: A cross-country comparison of in-patient payment systems. Int J Health Policy Manag. 2022;11(12):2940-2950. doi: 10.34172/ijhpm.2022.6536

26. Куделина О.В., Гамирова К.А., Грищенко М.Ю. Оценка эффективности использования коечного фонда в региональном онкологическом диспансере: обсервационное ретроспективное исследование // Кубанский научный медицинский вестник. 2025. Т. 32. № 3. С. 94–106. doi: 10.25207/1608-6228-2025-32-3-94-106