Podpora účelné farmakoterapie v Evropě a ČR

Podpora účelné farmakoterapie v Evropě a ČR MUDr. Michal Prokeš INFOPHARM a.s. Přednáška pro studenty FVL UK Praha, 19. dubna 2012

Obsah semináře Úvod rozhodování lékaře Podpora racionální farmakoterapie v Nizozemí a ve Švédsku Rozbor preskripce Měření kvality preskripce Správná prezentace dat Problémová preskripce Pozitivní seznamy léků a generická substituce

Regulace nákladů na léky v Evropě CENY REGULACE MNOŽSTVÍ NA STRANĚ NABÍDKY POPTÁVKY Ceny týchž léků v zahraničí Ceny podobných léků doma Procentní úhrada - ústup Odměna lékárníka HTA : Hodnota za peníze Doplatky a poplatky pacientů Generická preskripce, substituce Smluvně omezit objem dodaných léků nebo finanční limit Projekty sdílení rizik Podmínky úhrady: Odbornost lékaře, diagnóza Finanční limity na léky Podporování účelné (racionální) farmakoterapie Pozitivní / negativní seznamy léčiv ( listy )

Jaký lék předepsat? 15 seminářů + 20 časopisů + 4 kongresy = Zdroje vědomostí: Pregraduální výuka Předatestační příprava Odborná školení, kurzy Kongresy Učebnice Odborné časopisy Doporučení kolegů Marketing výrobců, SPC Číselník HVLP VZP Doporučení: Nemocnice, DIA, KARD, ORTOP, REV, ORL POLOČAS MEDICÍNSKÉ INFORMACE: 4 ROKY a bude hůř

Mýliti se Žádný člověk nepracuje 100% správně Předepisující lékař je člověk Tedy žádný lékař nepředepisuje 100 % správně Avšak řada lékařů si není vědoma žádných pochybení je lidské snazší je definovat nekvalitu než kvalitu

Klinická studie versus běžná klinická praxe I. Kombinace spironolakton + ACEI zlepšuje prognózu u srd.selhání snížení mortality (RR=0,7 [0,60-0,82]) snížení hospitalizací (RR=0,65 [0,54-0,77]) Při zvýšení rizika závažné hyperkalémie z 1 na 2 %.

Klinická studie versus běžná klinická praxe II. Podávání spironolaktonu a ACEI v podmínkách běžné klinické praxe však vedlo (Kanada 1994-2001): ke zvýšení mortality z 0,3/1000 na 2/1000 ke zvýšení hospitalizací z 2,4/1000 na 11/1000

Léková interakce ACE-inhibitory vs. spironolakton v běžné klinické praxi hospitalizace pro K+ preskripce kombinace léků úmrtí pro K+ při hospitalizaci Selekce informací obvyklá v marketingu může svést lékaře na scestí

Incidence NÚ léků u pacientů přijatých k hospitalizaci 2 nemocnice v Merseyside (Velká Británie) spádová oblast 630 tisíc obyvatel, období 6 měs. 18,8 tisíc přijatých pacientů, 6,5% pro NÚ léků Z nich 16,6 % důvodem byla léková interakce 28 pacientů zemřelo Medián délky hosp. 8 dní, obsazeno 4 % lůžek Přepočteno na ČR: 38 889 hosp./rok, 889 smrtí Střízlivým odhadem 1-2 miliardy Kč/rok Pro lékové interakce: 6 456 h./rok, 148 smrtí Pirmohamed M: BMJ 2004;329:15-19

Co je to správná preskripce 3 domény podle prof. Barbera (VB Technické parametry účinnost, rizika, užitek, cena Požadavky pacienta snadné dávkování žádné NÚ subjektivní přesvědčení (noviny, sousedka, známí) Obecné dobro ve společnosti očkování, ATB politika, hospodaření s veřejnými prostředky

Cílený výběr léčivého přípravku: technické parametry účinek cena kvalita riziko Kromě rizikové preskripce existuje problém, jak zasáhnout všechny cíle. Někdy nelze, je třeba nalézt kompromis

Jak se lékaři rozhodují? Modely skutečného rozhodování lékařů v klinické praxi: 1. Racionální, analytické rozhodování. 2. Rozhodování, které hraničí sracionalitou. 3. Intuitivní rozhodování. 4. Emociální rozhodování.

Racionální, analytické rozhodování Lékaři se snaží postupovat jako v ideálním případě, ale v omyl je uvádí: Nemají správné informace o výsledcích léčby (ve studiích bývají pacienti vybíráni podle určitých kriterií) Špatně kvantifikují váhu jednotlivých informací Vyhoví i přání pacienta brát lék 1x denně na tonsilitidu PNC tedy nepředepíší Profesionální akceptabilita PNC není v módě Namáhavý, zdlouhavý proces časem sklouznou do rutiny Tendence vybírat si z informací ty, které se mi hodí

Rozhodování, které hraničí sracionalitou Lékař se snaží dosáhnout výsledku rozhodování zkratkou. Začne ověřovat, zda první léčivo, které jej napadne splňuje určité minimální požadavky správnosti. Nesplní začne takto testovat druhé léčivo Vybere pouze jedno z kriterií, které má léčivo splnit Např. účinnost, nikoliv již bezpečnost či přijatelnou cenu léčiva Podá to léčivo, které mu poradí kolegové, nadřízení či jiná autorita

Intuitivní rozhodování Intuice = opak uvědomělého Intuitivně užívají šablony, určité hotové vzorce, aniž by přemýšleli, z čeho jsou složené. Léčivý přípravek je předepsán proto, že v podobných případech s ním bylo dosaženo úspěchu Značná váha je kladena na zkušenost. Individuální zkušenost je zavádějící: Malý vzorek pacientů BIAS!

Emociální rozhodování Dává lékařům více sebeúcty Chrání lékaře před konflikty: lépe je pokračovat v terapii zavedené jiným lékařem než se řídit vlastním rozumem pacient vidí, že lékař pro něj dělá maximum (injekce NSA místo p.o., ATB na horečku ) Chrání lékaře i před tím, aby v případě špatného konce pacienta opožděně litovali, že určité léčivo nepodali

Z čeho se vaří podpora účelná farmakoterapie INFOR- MACE o lécích a jejich skutečném přínosu (cena x užitek) o správných zaplatitelných léčebných postupech (implementace) ZVÝŠENÍ KVALITY ZDRAV. PÉČE MANAGE- MENT rozbor preskripce = zpětná vazba, audit motivace finance uspokojení z dobré práce

Program pro zlepšování kvality používání antibiotik SMĚRNICE nezávislé směrnice pro antibiotickou léčbu v primární péči VZDĚLÁVÁNÍ nezávislý systém postgraduálního a kontinuálního vzdělávání identifikace excesů, zpětná vazba, motivační impulsy AUDIT cílený audit jako rutinní nástroj pro zlepšení preskripční praxe PRESKRIPCE hrubé preskripční indikátory z inf. zdrojů zdravotních pojišťoven Prim. V. Jindrák

Nizozemí 1970-1980 Mladí lékárníci do praxe: Zjištění řady preskripčních problémů Spontánní aktivita: Nové úkoly pro farmaceuty Kontrola též správnosti podání (předepsání) léčiva Poradce pro lékaře voblasti léčivých přípravků. Edukace pacientů. Kartičky s medikací pacientů v lékárně Léková průkazka Z individuálních kontaktů: pravidelná setkání profesionálů

Čím se staly FTO v Nizozemí Kroužky účelné farmakoterapie se státní podporou Skupina lékárníků a lékařů pracujících v určitém regionu Počet členů 5 20 Druhy FTO: 1. nestruktorované 2. strukturované 3. strukturované sdohodami Indikace, dávky, KI, NÚ, interakce Centrum: Tvorba metodiky a programů. Jednotlivé FTO samy rozhodují, co budou dělat, vybírají z předem připravených programů, jsou motivovány k činnosti.

Švédsko Státní zdravotnictví, státní podpora Ovlivnění lékaře - lékové komise na krajské úrovni od 70. let: pozitivní listy Kloka listan zhotovují pracovní skupiny lékařů univerzity + terénních lékařů nejsou zcela závazné, ale sleduje se a vyhodnocuje se adherence jednotlivých lékařů (metodou DU 90) kriterium výběru přípravku nejen potřebnost, ale i hospodárnost útlá knížečka přehledný rádce pro lékaře rozbory preskripce dle ATC, DDD a nákladovosti kampaně za vyšší užívání generik, ATB

STRAMA Národní program ve Švédsku Účel: zachovat účinnost ATB léčby pro budoucnost Koordinační a poradní funkce Schvaluje doporučení a nařízení, která by měla být iniciována kompetentními orgány Setkání 2 4x ročně Sekretariát: Předseda, administrátor, lékárník Pracovní skupiny 1994 1999 na dobrovolném základě 2000 2002 podpora ze strany Švédské vlády 300 tis. EUR/rok 2003 2005 zvýšení podpory na 850 tis. EUR/rok Švédsko: 40 let práce komisí účelné farmakoterapie

Krajské útvary STRAMA Krajské útvary STRAMA byly zřízeny v každém kraji Rozhodující roli v těchto skupinách odborníků hrají krajští epidemiologové Hlavním cílem je vyhodnocovat užívání antibiotik a antibiotické rezistence a zdokonalovat preskripční návyky lékařů v oblasti ATB Cars O: STRAMA, Seminář WHO Praha 13.1.2005

NÁRODNÍ ÚROVEŇ Připomínat politikům problematiku Finanční výpomoc Národní koordinační skupina AKCE DATA MÍSTNÍ ÚROVEŇ Implementace Změna chování Místní koordinační skupiny Cars O: STRAMA, Seminář WHO Praha 13.1.2005

Důležitá zjištění Spotřeba ATB je základním cílem pro vyhodnocování intervencí Důležitá je znalost diagnóz, pro které byla antibiotika předepisována Porovnání preskripčních zvyklostí u jednotlivých onemocnění s dikcí guidelines jsou vhodným indikátorem kvality zdravotní péče Cars O: STRAMA, Seminář WHO Praha 13.1.2005

Figure 2. Use of macrolides 0-6 years of age, Sweden 1974-2002, primary care Výsledky 4,5 podpory správné preskripce ATB jsou přesvědčivé 4 3,5 DDD/1000/inh/day 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 Cars O: STRAMA, Seminář WHO Praha 13.1.2005

e-preskripce ve Švédsku pomáhá lékařům při rozhodování

5 Srovnání spotřeb ATB v roce 2010 v ČR a ve Švédsku (DDD/1000 obyv./den) 4 3 2 Švédsko ČR 1 0 V-PNC amino-pnc ko-amino- PNC cefalosporiny makrolidy+ link. chinolony

Náklady na hlavní skupiny ATB v ČR 800 Miliony Kč/rok 700 600 500 400 300 tetracykliny širokospektré peniciliny PNC s úzkým spektrem chráněné peniciliny cefalosporiny 200 sulfonamidy a trimetoprim 100 0 makrolidy a linkosamidy chinolony r.2002 r.2003 r.2004 r.2005 r.2006 r.2008 r.2009 r. 2010

Rozbor preskripce - zpětná vazba Lékař - recept Výstup - zpracování informace Lékárna Ekonomické vyhodnocení Vstup do informačního systému Medicínské vyhodnocení Statistické vyhodnocení

VoZP Informace jednotlivým lékařům Poř 1 2 3 4 5 6 ATC J01 C09 R03 C10 C07 H05 1.Ukázka konkrétního lékaře ATB ACEI Název AntiAstma HypoLipid BetaBlok Homeostáza Ca Kč 23 064 14 056 10 809 10 561 9 776 9 296 Poč. balení 102 75 29 34 69 8 Podíl Váš 17 % 10% 8% 8% 7% 7% Podíl PL 8% 13% 3% 8% 9% 0% Celkem podíl Vašich 6 skupin činí 56% nákladů na preskripci.

VoZP Informace jednotlivým lékařům 2. Týž lékař. Rozbor antibiotik podle počtu balení: ATC J01CE Název V-PNC Vy balení 6 Vy % 6 PL % 12 J01CA širokospektré PNC 1 1 12 J01CR chráněné PNC 8 8 9 J01DA cefalosporiny 22 22 10 J01FA makrolidy 32 31 14 ostatní ATB skupiny 33 32 43

5 Srovnání spotřeb ATB ve fiktivním okrese a u fiktivního lékaře 4 3 2 Průměr Dr. Vorel 1 0 V-PNC amino-pnc ko-amino- PNC cefalosporiny makrolidy+ link. chinolony

Zaměstnanecká pojišťovna Škoda: 1. Preskripce ATB MEDI vztažena na 100 ÁN pojištěnců (počty receptů, nikoli balení či DDD) Proč: Zda lékaři nepředepisují ATB příliš často 2. Poměr potencovaných a nepotencovaných aminopenicilinů 3. Poměr makrolidů k penicilinům ROZPTYL

Měření kvality preskripce Podle F.H. Ruskamp - sdělení na EURODURG 2001 K dispozici máme 3 druhy indikátorů kvality: Lékově specifické indikátory Indikátory specifických onemocnění Indikátory na úrovni pacienta

Lékově specifické indikátory Prosté objemy DDD určitých léčiv (benzodiazepinů, generik, léčiv s limitovaným účinkem) Příklad v jejich FTO zjištěno, že lékaři předepisují příliš benzodiazepinů Stanovili cíl snížit preskripci pod hladinu 5,59 DDD/osobu/rok Pak s odstupem času sledovali, jak jednotliví lékaři dokáží své návyky měnit

Indikátory specifických onemocnění - příklad INHALAČNÍ KORTIKOIDY = ASTMA KRÁTKODOVÁ BETA-MIMETIKA = ZÁCHVAT = DEKOMPENZACE Čím vyšší podíl KRÁTKODOVÁ B-MIMETIKA INHALAČNÍ KORTIKOIDY tím horší kontrola astmatu = indikátor (ne)správně léčených astmatiků

Indikátory na úrovni pacienta Kolik jednotlivých léčiv užívá pacient najednou? Jak se u dotyčných pacientů střídá druh předepsaného antibiotika (u CHOPN) Závažné lékové interakce Duplicity Lékové prázdniny

Klíčové momenty zvyšování kvality preskripce v Nizozemí Aby lékař měl zájem změnit své chování Aby měl lékař objektivní informace o léčivech Aby tyto mohl prodiskutovat s kolegy (zvážit všechna pro a proti) Aby lékařům byla podávána zpětná vazba, jak skutečně předepisují (statistiky) vzhledem ke: Guidelinám K pozitivním seznamům léčiv Centrální FTO ustavena v rámci projektu podpory lokálním FTO: Metodicky vede lokální FTO

Jak nejlépe porovnávat lékaře, nakolik dodržují pozitivní seznam či guideliny V praxi nelze podle guidelines postupovat ve 100% případů Nelze vyjmenovat všechny případy, kdy G. je nepoužitelná Víme, že je použitelná v 90 % případů Spokojíme se, když se podle G předepisuje v 90 % případů Statistická metoda DU 90 Např. neužívat chráněné PNC v praxi - nelze vynutit 100% (rezistentní stafylokoky), ale lze se tomu přiblížit na 90%.

Metoda DU 90 k identifikaci statistických odlišností mezi léky a lékaři Lé č iva A až J - DDD předepsaná všemi lékaři regionu 90 000 80 000 70 000 60 000 50 000 40 000 30 000 20 000 10 000 0 90 % všech DDD C B F I J E G H D A Může se jednat např. o antirevmatika

U jednotlivých lékařů zjišťujeme podíl vzácných léčiv na jejich preskripci DU 90 pro: Dr.Čáp počty DDD 500 400 300 200 100 0 90 % všech DDD B I F J A G C E H D jednotlivé přípravky DU 90 pro: Dr. Vorel po č ty DDD 250 200 150 100 50 90 % všech DDD 0 C D F A H E J G I B jednotlivé přípravky

K čemu je DU 90? optimum (správná praxe) průměr (obvyklá praxe) individuální praxe Metodou DU 90 srovnáme určitého lékaře s průměrem a s žádoucí (optimální) praxí, aniž bychom jej omezovali v léčbě atypických nemocných.

Největší zabijáci podpory účelné farmakoterapie: Nesrozumitelná prezentace dat Nedůvěryhodná data Nezájem lékařů příliš velké zatížení jinými problémy to se mě netýká Následující obrázky ze zahraničí ukazují, jak lze data prezentovat

Každý lékař ve Velké Británii pravidelně dostává informace od Prescribing Centers tyto jsou pilířem systému podpory účelné farmakoterapie NI = Severní Irsko NPIU = přepočtený počet obyvatel počet, sex, spec.nemocnost Náklady Počet balení Cena/balení

Obsah čísla bulletinu (Severní Irsko) Každému lékaři jsou poskytovány detailní informace o jeho preskripci v porovnání se srovnatelnými lékaři.

20 nejnákladnějších léků

Porovnání procenta generických přípravků konkrétního lékaře s lékaři stejné odbornosti a celkově v Sev.Irsku Počty lékařů Severní Irsko Vaše odbornost Procenta generik u lékařů

Sdělení pro konkrétního lékaře: Léky příliš často předepisované Indikátory předepisování Počet balení / 1000 jednic Změna od loňska Cena Změna od loňska

Speciální část rozboru antiinfektiva Náklady na 1000 jednic Počty balení na 1000 jednic Náklady na 1 balení Procento generické preskripce

Speciální část rozboru antiinfektiva II Cena 5 denní léčby Náklady lékaře za čtvrtletí V-PNC AMP chráněné amino-pnc cefalospor. Tetracykliny Makrolidy

Schéma semináře pro PL dle VZP Plzeň - jih přednáška odborníka na téma - správné a účelné léčebné postupy při léčbě antibiotiky vystoupení farmakologa - anonymní hodnocení preskripce předání statistik lékařům porovnání jednotlivých lékařů s průměry a s terapeutickými standardy diskuse, názory z terénu zopakování semináře s novými rozbory preskripce s odstupem času RNDr. Dudek

Porovnávány náklady jednotlivých praktických lékařů okresu Plzeň jih: Rok 1998 s rokem 2000 225,50 Kč 121,86 Kč Cílenou intervencí bylo dosaženo úspor i kvalitnější péče

Zaměstnanecká pojišťovna Škoda: Grafy je třeba lékařům důkladně vysvětlit Proč právě potencované a nepotencované PNC? MEDIÁN okresu Vaše preskripce ROZPTYL okresu Závěr: Okres se horší, ale vy nikoliv

Výskyt chyb při preskripci chybná preskripce 0,2% preskripce s problémem 14,7% preskripce bez problému 85,1% Sledování nad databází 50 milionů klientů v USA

Problémová preskripce nevhodná dávka 19,5% lékové interakce 45,8% kontraindikace podání 27,9% duplicity a multiplicity 4,1% těhotenství a kojení 2,7% Sledování nad databází 50 milionů klientů v USA

LÉKOVÉ INTERAKCE Poškodí pacienta? Záleží na prostupnosti obranných linií znalosti lékaře lékárník kontrola znalosti a odolnost počítačem pacienta LÉK A INTERAKCE LÉK B většina pacientů není interakcemi poškozena Volně dle: Hansten PD, Horn JR: Drug interactions. Prezentace dne 2.10.2002

Subj. příčiny předpisu nebezpečné kombinace léků Velká Británie příčina selhání jedince jistě pravděpod obně celkem lékař neznal rizika léku 14 33 47 76% lékař předepisoval na doporučení nemocnice 31 7 38 61% neznalost pacienta 3 32 35 56% bylo nezbytné oba léky předepsat 5 10 15 21% pacient poskytl informovaný souhlas 6 6 12 19% kombinace nebyla kontraindikována 3 7 10 16% pacient neposlechl lékaře 5 3 8 13% léky neměly být užívány zároveň 3 4 7 11% lék nebyl vyňat z opakované preskripce, i když to lékař zamýšlel počet procento celkem 3 2 5 8% Chen YF, Avery AJ, Neil KE, Johnson C, Dewey ME, Stockley IH. Drug Saf. 2005;28(1):67-80

Obj. příčiny předpisu nebezpečné kombinace léků Velká Británie příčina selhání systému jistě počet pravděpod obně celkem procento celkem diseminace důležité informace 20 38 58 94% neúplnost dokumentace pacienta 41 13 54 87% nedostatečné prověřování opakované preskripce komunikace mezi PL a odborníky/nemocnicí 8 24 32 52% 17 13 30 48% komunikace mezi lékařem a pacientem 7 23 30 48% dostupnost informací o pacientovi 3 23 26 42% nedosatečné monitorování pacienta 7 8 15 24% komunikace mezi odborníky a/nebo nemocnicemi 4 7 11 18% Chen YF, Avery AJ, Neil KE, Johnson C, Dewey ME, Stockley IH. Drug Saf. 2005;28(1):67-80

Algoritmus rozhodování při PLI JE POTENCIÁLNĚ KLINICKY VÝZNAMNÁ? + JE KONTRAINDIKOVANÁ? nepodávat, léčit alternativními postupy + - - dál se tím nezabývat zvážit možné důsledky podání obou léčiv u konkrétního pacienta JE HORŠÍ NEMOC NEBO LÉKY? zvážit bezpečnost a účinnost alternativních postupů léčby podat interagující léky a snižovat nebezpečí sledovat lab. parametry klinické příznaky, hladiny Úprava dávek, lab.vyš., informace pacienta TYTO ZMĚNY NEVIDÍME

Pouze menší část lékových interakcí nesmí být pacientovi nikdy předepsána Bylo by škoda automaticky vyřazovat všechny léky, které interagují + ZAKÁZANÉ KOMBINACE 6: SIMVASTATIN + KLARITHROMYC IN: 622 L É K A Ř P Ř Í N O S warfarin + amiodaron vytitruje dávku W P O S O U D Í A R I Z I K O SSRI + NSA jiné analgetikum, ochrana GIT - FÁMY ATB ruší účinek kontraceptiv K tomu, aby lékař učinil optimální rozhodnutí, potřebuje znát nejen individuální charakteristiky pacienta, ale i charakter lékové interakce

Lékové interakce procenta pacientů léčených příslušnými léky, u kterých byla zjištěna závažnější interakce 16 14,8 14,2 12 8 4 0 2,7 3,2 2,1 kardiaka diuretika beta-blok Ca-blok léky na: srdce krevní tlak 0,6 ACE- I+ARB 8,8 statiny warfarin cholesterol proti trombóze 4,6 NSA bolesti kloubů

Dopis pro lékaře Poděkování lékaři za péči Sdělení, že přiložený výčet interakcí je informací, která je důvěrná z této informace pojišťovna nevyvozuje žádné důsledky pro lékaře neumožňuje 100 % odlišení souběžného a sekvenčního podání obou léčiv Výčet interakcí zjištěných v preskripci dotyčného lékaře Stručné odborné informace o jednotlivých interakcích zjištěných v preskripci Nabídka podrobnějších informací, požádá-li o ně lékař, + kontakt

Výskyt preskripce interagujících léků u pojištěnců ZPŠ 2003-2007 16 000 1 600 Počty závažných Li 14 000 12 000 10 000 8 000 6 000 4 000 2 000 0 S E M I N Á Ř 1 400 1 200 1 000 800 600 400 200 0 Počty velmi závažných Li a Ki závažná kontraindikace velmi závažná Rok 2007: Odhad podle prvých 4 měsíců 2003 2004 2005 20062007*

Proč pozitivní seznam? Fenomén jménem EVOKED SET Názvy léčivých přípravků, které si lékař vybaví u určité diagnózy. Nizozemí: mezi 2 a 5 přípravky/dg 150 přípravků v hlavě celkem 5% změna každý rok Důvod změn ne vždy racionální! Jednotliví lékaři jiné EVOKED SETY OMYLY V LÉČBĚ

Proč pozitivní seznam v ČR? 1. Zvýšení kvality zdravotní péče tím, že lékaři užívající užší spektrum léčiv lépe znají jejich účinky a sníží se možnost preskripčních omylů. 2. Hospodárné využití dostupných financí běžně budou předepisována levnější (většinou generická) léčiva, která jsou na seznamu aby finance zbyly na úhradu drahých léčiv pro pacienty, kteří nemohou být účinně léčeni levnými přípravky 3. Předepisovat pokud možno s minimálním doplatkem pacienta 4. Aby předepsané léky měl lékárník na skladě

Kdo má pozitivní seznam sestavit? Komise, ne samotná zdravotní pojišťovna a. Ambulantní lékaři, pro které je seznam určen (v našich podmínkách praktičtí lékaři a ambulantní specialisté). b. Lékaři specialisté (zde je možno využít nemocničních odborníků). c. Lékárník d. Ekonomická složka systému (v ČR zdravotní pojišťovny)

Předem stanovená kriteria klíč k úspěchu Kritéria pro zařazování skupin léčiv do pozitivního seznamu a pro zařazování jednotlivých léčivých přípravků do seznamu Kritéria, jakým způsobem bude dodržování Seznamu vyhodnocováno. Cíl ne 100 %, ale jen 80 % compliance lékařů Proto do seznamu nemusí být zařazována léčiva na vzácné choroby či stavy

U jednotlivých lékařů zjišťujeme podíl léčiv, která nejsou na seznamu, na jejich preskripci DU 90 pro: Dr.Čáp po čty DDD 500 400 300 200 100 0 90 % všech DDD B I F J A G C E H D jednotlivé přípravky

Proč zbytečně utrácet za dražší léky? GENERICKÁ SUBSTUTICE GENERICKÁ PRESKRIPCE LÉKAŘ LÉKÁRNÍK ALMIRAL 50 Mohu Vám nabídnout podobný lék s nejnižším doplatkem? když souhlas,vydá: jiný přípravek obsahující diklofenak 20 x 50 mg, a to XY diklofenak 20 x 50 mg neretardovaná forma který přípravek má nejnižší doplatek? VYDÁ: přípravek XY obsahující diklofenak 20 x 50 mg

ZÁVĚR Nejdůležitější informace z přednášky

Z čeho se vaří podpora účelná farmakoterapie INFOR- MACE o lécích a jejich skutečném přínosu (cena x užitek) o správných zaplatitelných léčebných postupech (implementace) ZVÝŠENÍ KVALITY ZDRAV. PÉČE MANAGE- MENT rozbor preskripce = zpětná vazba, audit motivace finance uspokojení z dobré práce

Program pro zlepšování kvality používání antibiotik SMĚRNICE nezávislé směrnice pro antibiotickou léčbu v primární péči VZDĚLÁVÁNÍ nezávislý systém postgraduálního a kontinuálního vzdělávání identifikace excesů, zpětná vazba, motivační impulsy AUDIT cílený audit jako rutinní nástroj pro zlepšení preskripční praxe PRESKRIPCE hrubé preskripční indikátory z inf. zdrojů zdravotních pojišťoven Prim. V. Jindrák

e-preskripce ve Švédsku pomáhá lékařům při rozhodování

e-preskripce a zvýšení kvality péče Prostředek: Systematická podpora účelné farmakoterapie za pomoci epreskripce nevyžádané nepotřebné nedůvěryhodné INFORMACE interpretace? Nezapomínejme i na tu neelektronickou, medicínsky odbornou stránku podpory farmaceutické firmy na ní nezapoměly vyžádané potřebné

LITERATURA 1. Petra Dening: The decision process of the prescribing physician 2. Arsenio H.P. Paes: Pharmacy and therapeutic commitees in the Netherlands 3. Corine S. de Vries, Theodorus F.J. Tromp, Lolkje T.W. de Jong-van den Berg: Feedback on prescribing (Tyto práce vyšly ve sborníku Drug Consumption in the Netherlands, Vol 2. Editors: A.Bakker, H Buurma, Y.A. Hekster, H.K. Leufkens. Faculteit Farmacie, Utrecht 1997, ISBN 90 72921 09 7) 4. Petra Denig, Flora Haaijer-Ruksamp: Investigating Decision-making by Prescribers in: Handbook of Drug Use Research Methodology. Editor: Hugh McGavock. The United Kingdom Drug Utilisation Research Group, 2001. ISDN 0 9537011 07 5. Scope and nature of prescribing decisions made by general practitioners. Denig P, Witteman CL, Schouten HW. Qual Saf Health Care. 2002 Jun;11(2):137-43. 6. Drug reimbursement: indicators of inappropriate resource allocation. Begaud B, Bergman U, Eichler HG, Leufkens HG, Meier PJ. Br J Clin Pharmacol. 2002 Nov;54(5):528-34. 7. Do clinical practice education groups result in sustained change in GP prescribing? Dee Richards, Les Toop and Patrick Graham. Family Practice 2003; 20: 199-206 Děkuji za pozornost