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

Авторы

DOI:

https://doi.org/10.18413/rrpharmacology.12.1102

Аннотация

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.

Графическая аннотация

Ключевые слова:

хроническая сердечная недостаточность, острый инфаркт миокарда, приверженность фармакотерапии, доля обеспеченных дней, комбинированная терапия, траектории лечения, интегральные метрики экспозиции комбинированной терапии, фармакокинетический подход

Библиографические ссылки

Alhazami M, Pontinha VM, Patterson JA, Holdford DA (2020) Medication adherence trajectories: a systematic literature review. Journal of Managed Care & Specialty Pharmacy 26(9): 1138–1152. https://doi.org/10.18553/jmcp.2020.26.9.1138[PubMed] [PMC]

Chen Y, Gao J, Lu M (2024) Medication adherence trajectory of patients with chronic diseases and its influencing factors: A systematic review. Journal of Advanced Nursing 80(1): 11–41. https://doi.org/10.1111/jan.15776 [PubMed]

Chien T-CR, Weng S-E, Hsu W-T (2025) Improving medication adherence in heart failure through pharmacist-led patient education: protocol for a mechanism-based study of information, motivation, and behavioral skills. Patient Preference and Adherence 19: 1855–1868. https://doi.org/10.2147/PPA.S527419 [PubMed] [PMC]

Dixit NM, Shah S, Ziaeian B, Fonarow GC, Hsu JJ (2021) Optimizing guideline-directed medical therapies for heart failure with reduced ejection fraction during hospitalization. US Cardiology 15: e07. https://doi.org/10.15420/usc.2020.29[PubMed] [PMC]

Fitilev SB, Shkrebneva II, Klyuev DA, Smirnov MI (2025) Left ventricle remodeling phenotypes and treatment adherence in patients with heart failure after acute myocardial infarction: cluster analysis of real-life clinical data. Therapy 6: 17–25 https://dx.doi.org/10.18565/therapy.2025.6.17-25

Fitilev SB, Kliuev DA, Shkrebniova II, Vozzhaev AV, Ovaeva AO (2024) Methodology for calculating the “proportion of days covered” to determine adherence to pharmacotherapy using data from the accounting of implemented electronic prescriptions of the EMIAS. Good Clinical Practice 4: 70–81. https://doi.org/10.37489/2588-0519-2024-4-70-81

Hou Q, Zhao Y, Wu Y (2025) Medication adherence trajectories and clinical outcomes in patients with cardiovascular disease: a systematic review and meta-analysis. Journal of Global Health 15: 04145. https://doi.org/10.7189/jogh.15.04145 [PubMed] [PMC]

Malgie J, Clephas PRD, Brunner-La Rocca H-P, de Boer RA, Brugts JJ (2023) Guideline-directed medical therapy for HFrEF: sequencing strategies and barriers for life-saving drug therapy. Heart Failure Reviews 28(5): 1221–1234. https://doi.org/10.1007/s10741-023-10325-2 [PubMed] [PMC]

Вклад авторов

Сергей Б. Фитилев, Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы

Doctor Habilitated of Medical Sciences, Professor; Professor of the Department of Pharmacology and Clinical Pharmacology, Medical Institute, Peoples’ Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba; Clinical pharmacologist, City Polyclinic No 2 of Moscow Healthcare Department, Moscow, Russia; e-mail: fitilev-sb@rudn.ru; ORCID ID: https://orcid.org/0000-0001-8395-419X. The author contributed to the concept and design of the study, investigation, data analysis, validation, and drafting of the manuscript.

Ирина И. Шкребнева, Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы

Candidate of Medical Science, Associate Professor; Associate Professor of the Department of Pharmacology and Clinical Pharmacology, Medical Institute, Peoples’ Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba; Clinical pharmacologist, City Polyclinic No 2 of Moscow Healthcare Department, Moscow, Russia; e-mail: shkrebneva-ii@rudn.ru; ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-0070-3115. The author contributed to the concept and design of the study, investigation, data analysis, validation, and drafting of the manuscript.

Дмитрий А. Клюев, Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы

Candidate of Pharmaceutical Sciences; Assistant Professor of the Department of Pharmacology and Clinical Pharmacology, Medical Institute, Peoples’ Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba, Moscow, Russia; e-mail: kliuev-da@rudn.ru; ORCID ID: https://orcid.org/0000-0003-2400-3938. The author provided resources and participated in the review of the manuscript and translated the final version of the article into English.

Опубликован

29.05.2026

Как цитировать

Fitilev SB, Shkrebniova II, Klyuev DA (2026) From PDC to integral quantitative metrics: an innovative approach to assessing adherence to combination pharmacotherapy in outpatient practice. Research Results in Pharmacology 12(2): 1–10. https://doi.org/10.18413/rrpharmacology.12.1102

Выпуск

Раздел

Клиническая фармакология

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)