Учитывая, что лечение неосложненного гриппа и острых респираторных инфекций (ОРИ) верхних дыхательных путей (ВДП) происходит в амбулаторных условиях, раннее начало лечения и соблюдение предписаний врача являются не только факторами благополучного исхода заболевания, но и мерами профилактики обострений хронической неинфекционной патологии. Этот факт особенно важен при лечении пожилых пациентов, имеющих несколько хронических заболеваний [1—3].

Контингент военных пенсионеров в России постоянно растет. Большинство из них являются востребованным трудовым ресурсом и активно включены в трудовую деятельность, поэтому поддержание здоровья данной категории граждан является значимой задачей не только в медицинском, но и в социальном ракурсе.

Методики определения комплаентности терапии требуют усовершенствования ввиду отсутствия стандартизированного подхода и научно обоснованных моделей для ее объективизации/расчета.

Цель исследования — разработать математическую модель комплаентности при амбулаторном лечении респираторных инфекций для социальной группы военных пенсионеров, поскольку для обоснования и выделения/перераспределения ресурса медицинской организацией требуются объективные показатели.

Проведенное исследование является пилотным. Надежность модели подтверждена при дальнейшем медико-социологическом исследовании группы военных пенсионеров.

В исследовании приняли участие 50 военных пенсионеров мужского пола в возрасте 45—69 лет, проживающих в Воронеже (средний возраст 57,3±3,5 года), поскольку именно в данной возрастной группе в большей степени сохранена социальная и трудовая активность. Респонденты распределены следующим образом: состоят в браке 92%; разведены 8%; закончили службу в должности прапорщика 6%; в должности офицера — 94%; проживают совместно с детьми 30%; отдельно — 70%. По наличию хронических заболеваний: не имеют 18%; не знают о наличии у себя хронической патологии 22%; имеют хроническое заболевание 59%; курят 22%; не курят 62%; бросили курить 15%; имеют детей 70%; имеют внуков 65%.

Была разработана авторская анкета, состоящая из блока вопросов. Критериями исключения из исследования были женский пол, возраст (70 лет и старше), наличие инвалидности, онкологических заболеваний. Анкеты заполнялись респондентами собственноручно. Результаты были занесены в автоматизированный опросник для дальнейшей статистической обработки. В процессе исследования были соблюдены нормы биоэтики и конфиденциальности.

Проведены опрос респондентов — военных пенсионеров, а также анализ медицинской документации реконвалесцентов гриппа и ОРИ ВДП. По данным анкетного опроса и анализа амбулаторных карт был выявлен объем лекарственного обеспечения. Препараты назначались в полном объеме по льготным рецептам; приобретались частично за счет средств пациентов; приобретались полностью за счет средств пациентов.

Взаимодействие врача и пациента определялось следующим образом: пациент оценивал, насколько подробно врач предоставляет информацию о заболевании, подробно разъясняя риски и осложнения инфекции, а также коротко отвечая на вопросы пациента и отсылая к другим источникам информации. Имела значение и специальность врача, назначившего лечение: узкий специалист-инфекционист; врач-терапевт; гомеопат (по предпочтению пациента).

В анкете содержались вопросы относительно источников информации о гриппе (телевидение, интернет-ресурсы, газеты и журналы, медицинские работники); медицинского и социального статуса (возраст, семейное положение, наличие детей, внуков; бытовые условия — совместное или раздельное проживание), наличия и регулярности физических нагрузок, количества хронических соматических заболеваний, приверженность к вакцинации от гриппа; трудозанятости (неработающие, трудозанятые).

Комплаенс пациентов определяли следующими вариантами ответов: «совсем не придерживаюсь рекомендаций врача» (данный вариант ответа не был выбран ни одним из респондентов), «при улучшении состояния самостоятельно бросаю прием препаратов», «соблюдаю режим и длительность приема препаратов согласно предписанию врача».

Ответы были переведены в цифровые значения от 1 до 3.

Математическая обработка данных проводилась с применением Microsoft Excel 2010 и Statistica v. 17,0.

Используемый для построения модели метод наименьших квадратов применяется в случае репрезентативной выборки, что само по себе определяет достаточность объема выборки. Поэтому применение метода наименьших квадратов является правомерным. Обоснование адекватности модели (а именно корректность применения в данном исследовании регрессионного анализа) подтверждается оценками качества модели, приведенными в статье. Предпринятое авторами кодирование зависимых переменных является вполне корректным и допускает получение дискретных значений результирующей переменной, которые могут заполнять собой непрерывный интервал значений.

Методом математического моделирования создана авторская модель определения комплаентности.

Разработанный метод позволяет спрогнозировать приверженность терапии у военных пенсионеров, получающих лечение по поводу гриппа и ОРИ ВДП. Простота в применении полученной модели дает возможность в амбулаторных условиях быстро просчитать, насколько точно пациент будет придерживаться рекомендаций врача, а именно режима и длительности приема лекарственных препаратов. Полученные показатели комплаентности позволяют определить группы пациентов в зависимости от ее выраженности и проводить персонифицированную работу по улучшению приверженности назначенному лечению у пациентов.

По итогам корреляционного анализа данных было установлено, что статистически значимыми коэффициентами корреляции обладают параметры: специальность врача, льготное лекарственное обеспечение, информированность пациента о заболевании. Поэтому именно они были выбраны в качестве показателей для получения формулы расчета комплаентности. Далее с помощью метода наименьших квадратов по заданному объему статистики были найдены значения параметров формулы, которые и являются искомыми для исследуемой задачи.

Модель представлена формулой, полученной по заданному объему статистических данных опроса определенной референтной группы:

К=0,42X₁+0,24X₂+0,27X₃ .

Переменные Х получены из ответов на вопросы анкеты. Результаты анкетирования были переведены в числовые значения от 1 до 3.

Х₁ — полнота информации, представленная лечащим врачом, которая может быть выражена в цифрах 1 или 2. По мнению пациента, лечащий врач: 1 — не дает подробной информации о болезни; 2 — предоставляет полную информации о заболевании.

Х₂ — специальность врача, назначившего терапию. Рекомендации дает: 1 — врач-гомеопат, 2 — врач-терапевт, 3 — инфекционист.

За Х₃ принято льготное лекарственное обеспечение: пациент покупает препараты за свой счет — 1, частичное лекарственное обеспечение льготными препаратами — 2, полное лекарственное обеспечение в ведомственной аптеке — 3.

Таким образом, получив краткий ответ на заданные вопросы, можно спрогнозировать комплаентность у пациентов в данной социальной группе.

Полученные результаты К в диапазоне от 0,5 до 1,44 свидетельствуют о низкой комплаентности, т. е. режим и длительность приема препаратов не будут соблюдены.

Полученные результаты К в диапазоне от 1,45 до 2,5 свидетельствуют о высоких показателях комплаентности, т. е. режим и длительность приема препаратов будут соблюдены.

При этом чем ближе показатели к 1 и 2, тем точнее полученная оценка комплаентности.

Полученная статистика (а именно множественный R — 0,988607024; R-квадрат — 0,977343848; нормированный R-квадрат — 0,955103161) подтвердила адекватность построенной модели.

В табл. 1 и 2

Отмечается хорошее совпадение модельных и реальных результатов. Визуальный анализ представлен в виде графика на рисунке.

Пример 1. Пациент С., 52 лет, военный пенсионер, офицер запаса, пришел на амбулаторный прием к врачу терапевту (Х₂=2) с жалобами на лихорадку (до 38,5 °С), сухой кашель, озноб, головную боль с преимущественной локализацией в области глазных яблок. Учитывая неблагополучную эпидемиологическую обстановку по гриппу в Воронеже (резкий подъем заболеваемости), после осмотра специалистом был диагностирован грипп. Врач-терапевт по льготному рецепту выписал противовирусный препарат из расчета на полный курс лечения для получения в ведомственной аптеке (Х₃=3). Ввиду большого количества пациентов на приеме не были подробно разъяснены риски заболевания (что было отмечено пациентом в сопроводительном листке к амбулаторной карте) (Х₁=1).

Таким образом, по разработанной формуле можно рассчитать и спрогнозировать комплаентность, подставив значения: К=0,42Х₁+0,24Х₂+0,27Х₃, К=1,71. Полученный результат свидетельствует о достаточной комплаентности, т. е. пациент будет принимать препарат в соответствии с рекомендациями врача.

Пример 2. Пациент В., 64 лет, военный пенсионер, обратился к врачу-терапевту (Х₂=2) с жалобами на боли в горле, насморк, слезотечение, повышение температуры до 37,5 °С. После объективного осмотра специалист диагностировал ОРИ ВДП. Ввиду временного отсутствия противовирусных препаратов в ведомственной аптеке было рекомендовано приобрести препарат за счет средств пациента (Х₃=1). Учитывая большой поток пациентов, врач не рассказал подробно о рисках заболевания и осложнениях (Х₁=1) (что было отмечено пациентом в сопроводительном листке к амбулаторной карте). Подставив полученные значения в формулу, получаем следующий результат: К=0,42Х₁+0,24Х₂+0,27Х₁, К=1,17. Таким образом, комплаентность пациента будет невысокой, что может привести к осложнениям и обострению хронических соматических заболеваний. После проведения дополнительной беседы врача с пациентом (Х₁=2) получен другой результат: К=0,42Х₂+0,24Х₂+0,27Х₁, К=1,59, т. е. показатель комплаентности вырос.

Таким образом, получив краткий ответ на заданные вопросы, можно спрогнозировать комплаентность пациентов в данной социальной группе.

В настоящее время известны следующие способы определения комплаентности.

1. Расспрос пациента при визите к врачу или по телефону. Комплаентность оценивают путем расспроса пациента во время визитов к врачу и по телефону либо анализируют записи в дневниках самонаблюдения. Однако в некоторых случаях пациенты могут сознательно скрывать факты пропуска приема лекарственных средств, что в конечном итоге ведет к завышению показателя комплаентности.

Недостатки: высокая частота ложных ответов.

2. Подсчет таблеток — основан на подсчете остающихся у пациента таблеток. Метод достаточно эффективен в случае посещения врача в назначенную дату для выписки лекарственных препаратов, особенно при рецептурном отпуске. Однако в некоторых случаях пациенты перед визитом врача могут намеренно удалять «лишние» таблетки. Поэтому мерой повышения эффективности метода могут быть незапланированные визиты врача [4].

Недостатки метода: нет информации о действительно принятых препаратах и соблюдении режима приема; затруднено использование метода в амбулаторных условиях.

3. Оценка по шкале медикаментозного комплаенса (ШМК), созданной в 2012 г. в НИПНИ им. В.М. Бехтерева. ШМК представляет собой полуструктурированное интервью. Пункты шкалы оценивает и заполняет врач-психиатр в процессе клинической беседы. При этом врач-психиатр может нестрого соблюдать пункты опросника и задавать прямые вопросы в соответствии с ним, а ведет беседу в нужном русле и отмечает необходимую информацию на бланке или бумаге [5].

Недостатки: одностороннее исследование комплаенса.

4. Оценка по шкале Мориски—Грина — метод, который валидизирован и рекомендован к широкому применению. Это самый простой тест оценки приверженности терапии. Он состоит из 4 вопросов:

1) забывали ли Вы когда-либо принять препараты? (забывал — 0, не забывал — 1);

2) относитесь ли Вы иногда невнимательно к часам приема лекарств? (да — 0, нет — 1);

3) не пропускаете ли Вы прием препаратов, если чувствуете себя хорошо? (пропускаю — 0, не пропускаю — 1);

4) если Вы чувствуете себя плохо после приема лекарств, не пропускаете ли Вы следующий прием? (пропускаю — 0, не пропускаю — 1).

Пациент должен самостоятельно ответить на вопросы, выбирая один из 2 вариантов ответов. Каждый ответ оценивается в 1 балл. При обработке подсчитывается суммарный балл. Приверженным к терапии считается пациент, ответивший «нет» на все 4 вопроса [6].

Недостатки: возможны недостоверные ответы на вопросы.

5. Оценка по опроснику «Drug Attitude Inventory» (DAI), разработанному A. Awad, R. Eastood (1983). Опросник был впервые предложен для оценки комплаенса при фармакотерапии больных шизофренией. Заполняется пациентами в первоначальном варианте; включает 30 вопросов.

Недостатки: получение исключительно данных самоотчета больных. Разработан с учетом специфики психиатрических больных [7].

6. Применение микроэлектронных устройств MEMS (Medication Event Monitoring System) и eDEM (Electronic Drug Exposure Monitor) [8].

Точная количественная оценка комплаентности. Устройства состоят из электронной микросхемы, помещенной в крышку стандартного контейнера; регистрируется каждый эпизод его открытия. Таким образом, можно точно количественно оценивать комплаентность, детализируя время.

Недостатки: техническая сложность, высокая стоимость, отсутствие доказательства истинности приема препаратов. Допускается, что при открытии препарат не только извлекается из контейнера, но и принимается пациентом.

7. Измерение концентрации препаратов или их метаболитов в жидкостях организма (в крови или моче) [9].

Недостатки: техническая сложность; высокая стоимость; отсутствие данных о регулярности приема; не подходит для оценки препаратов, принимаемых несколько раз в течение дня.

8. Оценка по опроснику «Уровень комплаентности», который представлен тремя составляющими: социальная комплаентность — стремление соответствовать предписаниям врача, обусловленное ориентацией на социальное одобрение; эмоциональная комплаентность — склонность к соблюдению врачебных рекомендаций, обусловленная повышенной впечатлительностью и чувствительностью; поведенческая комплаентность — стремление к врачебным рекомендациям, направленное на преодоление болезни, воспринимаемой как препятствие. Опросник предложен в двух формах (для людей, страдающих хроническими заболеваниями, и для здоровых лиц); каждая форма состоит из 66 утверждений. По результатам исследования делают заключение о высоком/среднем/низком уровне социальной, эмоциональной, поведенческой и общей комплаентности [10].

Недостатки: требует достаточно много времени для ответов на вопросы, что создает затруднение для широкого применения в практической медицине.

Указанные выше методики имеют как бесспорные достоинства, так и недостатки. Поскольку стандарт для определения комплаенса отсутствует, данная методика может послужить опорой для проведения дальнейших исследований в различных социальных группах.

Интересным представляется тот факт, что приверженность терапии при лечении ОРИ в большей мере зависит от внешних факторов (специальность врача, льготное лекарственное обеспечение, информированность пациента о заболевании) и практически не зависит от медико-социальных характеристик самого пациента (возраст, наличие хронических заболеваний и другие факторы).

Разработанный метод позволит проводить дополнительную работу по разъяснению диагноза и схемы лечения пациентам с низким показателем комплаентности.

Мерой, способствующей повышению комплаенса, может быть выписка льготных медикаментов и/или подробное предоставление информации о рисках ОРИ ВДП (выдача информационного бюллетеня). Кроме того, информируя врачей о факторах, определяющих комплаентность в данной социальной группе, специалисты могут самостоятельно прогнозировать приверженность терапии. Например, при недостаточном объеме льготного обеспечения врачу необходимо затратить больше времени на разъяснение рисков заболевания. Таким образом, в случае отсутствия льготных препаратов в ведомственной аптеке время, выделенное на прием одного пациента с гриппом или ОРИ ВДП, может быть увеличено.

Перераспределение кадровых ресурсов на время роста заболеваемости гриппом и ОРИ ВДП (привлечение большего количества терапевтов в часы основного приема, а также работа узких специалистов-инфекционистов) повысит приверженность лечению в социальной группе военных пенсионеров.

Участие авторов:

Концепция и дизайн — Е.А., А.Д.

Разработка авторских анкет — Е.А.

Сбор и обработка материала — Е.А.

Статистическая обработка данных — Е.А.

Написание текста — Е.А.

Редактирование — Ю.П.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

The authors declare no conflicts of interest.

Сведения об авторах

*Агапова Екатерина Геннадьевна [Ekaterina G. Аgapova]; адрес: 394036, Россия, г. Воронеж, ул. Бахметьева, 10 [address: 10 Bahmet’eva st., 394036 Voronezh, Russia]; https://orcid:.org/0000-0003-3808-2219; eLibrary SPIN: 8140-6280; e-mail: ekaterin-agapov@yandex.ru

Притулина Юлия Георгиевна — д.м.н., проф. [Yulia G. Pritulina, MD, PhD, Professor]; https: //orcid.org/0000-0002-6326-8878; eLibrary SPIN: 6102-2934; e-mail: pritulina1@gmail.com

Доника Алена Димитриевна — д.с.н., к.м.н., проф. [Аlena D. Donika, SD, PhD, Professor]; https://orcid.org/0000-0002-8203-6634; eLibrary SPIN: 1403-8524; e-mail: addonika@yandex.ru