Сколько стоят ошибки в микробиологии: модель экономических потерь при некорректной диагностике АМР и нерациональной АМТ
Содержание
Общая информация
Название: «Модель экономических потерь при некорректной микробиологической диагностике антимикробной резистентности и нерациональном применении антимикробных препаратов»
Авторы: Кузьменков А.Ю., Виноградова А.Г., Гультяева Н.А., Свято О.П.
Журнал: Клиническая микробиология и антимикробная химиотерапия (КМАХ), 2025, том 27, №1, стр. 54–72
DOI: 10.36488/cmac.2025.1.54-72
Публикация в КМАХ (2025) предлагает адаптируемую экономическую модель, которая связывает: точность микробиологического заключения → вероятность нерациональной АМТ → клинические последствия → прямые и социально-экономические потери.
В демонстрационном примере (1000 заключений, 10% вероятность ошибки, 70% стационар / 30% амбулаторно) получаются:
- 1 756 226 ₽ прямых расходов в стационаре (в год);
- 2 743 957 ₽ общих потерь в год (прямые + социально-экономические, без «стоимости жизни» и без YLL-дисконтирования);
- до 18 943 957 ₽ общих потерь при сценарии «стоимость жизни (ЦЭМИ РАН)».
Скачать материалы
PDF статьи: ⬇️ Скачать статью (PDF)
Дополнительные материалы: ⬇️ Скачать zip-архив
Ссылка для цитирования
Кузьменков А.Ю., Виноградова А.Г., Гультяева Н.А., Свято О.П. Модель экономических потерь при некорректной микробиологической диагностике антимикробной резистентности и нерациональном применении антимикробных препаратов. Клиническая микробиология и антимикробная химиотерапия. 2025;27(1):54–72. DOI: 10.36488/cmac.2025.1.54-72
Зачем эта модель нужна на практике
Ошибки интерпретации антибиотикограммы и связанные с ними решения по АМТ — это не только клинические риски, но и измеримый экономический ущерб:
- дополнительные койко-дни и процедуры;
- удорожание терапии (в т.ч. переход на «вторую линию»);
- потери производительности труда (нетрудоспособность);
- потери от преждевременной смертности (через Years of Life Lost, YLL) или через оценку «стоимости жизни».
Модель полезна, когда нужно:
- обосновать управленческое решение (например, оценка эффективности цифровизации и/или внедрения новых решений, аудит качества, клинфарм-контур);
- сравнить сценарии (как меняются потери при снижении ошибки с 20% до 10%);
- приоритизировать вмешательства (где ROI выше: обучение, контроль качества, консилиумы, правила валидации и т.д.).
Что сделали авторы: данные и методология
Авторы собрали стартовые параметры, посвящённый практике АМТ, частоте ошибок и их последствиям, роли микробиологических исследований и консультаций. Ниже — результаты опроса, который провели авторы перед построением модели, для сбора базовой информации:
| Показатель | Значение (по статье) | Почему важно |
|---|---|---|
| Доля специалистов, регулярно сталкивающихся с бактериальными инфекциями | >75% | Ошибки и качество результатов определения чувствительности влияют на рутину, а не на редкие кейсы |
| Доля получающих антибиотикограмму как электронный документ в МИС | 50,85% | Электронный формат = быстрее, проверяемо, возможно автоконтроль |
| Доля, получающих результаты из внутренней лаборатории | 65,62% | Есть база для локального контроля качества и внедрения правил |
| Доля без доступа к консультации лабораторной службы | 36% | Риск неверной интерпретации и несогласованности решений |
| Связь между результатами антибиотикограммы и выбором АМТ отметили | 82,32% | Антибиотикограмма — реальный инструмент влияющий на антимикробную терапию в большинстве случаев |
| Тяжёлые последствия некорректной АМТ в стационаре (>25% случаев) | 19,52% специалистов | Высокий клинический и экономический риск |
Далее построили каркас модели, который учитывает:
- Два трека
- амбулаторный
- стационарный
Степени тяжести (отражают распределение клинических ситуаций)
Долю микробиологических заключений с ошибками
- ключевой параметр сценарного моделирования
- Эффект клинического фармаколога
- вероятность консультации
- вероятность изменения терапии по результатам консультации
- Последствия ошибки
- для амбулаторного трека: малые/умеренные
- для стационарного трека: умеренные/тяжёлые
- Оценку затрат
- краткосрочные: прямые медицинские расходы + социально-экономические потери (например, ВРП из-за нетрудоспособности)
- долгосрочные: YLL-подход (с дисконтированием) или сценарий «стоимость жизни (ЦЭМИ РАН)»
Как работает модель
Модель начинается с числа микробиологических заключений, которые реально использованы для назначения АМТ (упрощение: 1 пациент = 1 заключение), и далее «раскладывает» популяцию по трекам, тяжести, вероятности ошибки, влиянию клинфарм-контура и последствиям.
Демонстрационный расчёт из статьи: 1000 заключений и 10% ошибок
Условия примера:
- 1000 микробиологических заключений использованы для назначения АМТ
- 70% стационар / 30% амбулаторно
- вероятность ошибки: 10%
Таблица: расчётные значения потерь (из статьи)
| Показатель | Экономический эффект |
|---|---|
| Прямые расходы (стационарный трек), год | 1 756 226 ₽ |
| Социально-экономические потери (стационарный трек), год | 866 830 ₽ |
| Прямые расходы (амбулаторный трек), год | 10 000 ₽ |
| Социально-экономические потери (амбулаторный трек), год | 110 901 ₽ |
| Социально-экономические потери (стационарный трек) с учётом YLL и дисконтирования | 7 701 159 ₽ |
| Социально-экономические потери по «стоимости жизни» (ЦЭМИ РАН) | 17 066 830 ₽ |
| Итого общие потери (на год) | 2 743 957 ₽ |
| Общие потери (YLL + дисконтирование) | 9 578 286 ₽ |
| Общие потери (по стоимости жизни ЦЭМИ РАН) | 18 943 957 ₽ |
Что можно сделать уже сейчас, чтобы снизить потери
- Стандартизировать интерпретацию (единые правила, контроль версий рекомендаций/баз).
- Усилить качество микробиологических заключений: шаблоны, обязательные поля, контроль противоречий.
- Сделать интерпретацию «проверяемой»: логирование решений, разбор ошибок, референс-кейсы.
- Выстроить консультационный контур (микробиолог ↔ клинический фармаколог ↔ клиницист).
- Измерять эффект: частота ошибок, время до коррекции терапии, доля «эскалаций/деэскалаций», экономический эффект по модели.