Добро пожаловать!
x

Авторизация

Отправить

Введите E-mail и Вам на почту будет выслан новый пароль!

x

Регистрация

Зарегистрироваться
x

Первый раз на Pharmnews.kz?

Войдите, чтобы читать, писать статьи и обсуждать всё, что происходит в мире. А также, чтобы настроить ленту исключительно под себя.

Зарегистрироваться
x

Вы являетесь работником в области медицины и фармации?

Да Нет
26 марта 2019. вторник, 20:25
Информационно-аналитическая газета

Аналитика

282 0

Шамиль Ахметзянов, Ольга Смирнова, Ipsos

Этой публикацией мы открываем цикл статей по проблематике мониторинга назначений врачей (prescription habits). Сейчас для участников рынка в Казахстане доступно регулярное синдикативное исследование PrIndex «Мониторинг назначений лекарственных препаратов», цель которого – получение детальной информации o назначениях врачей амбулаторной практики и их динамических изменениях.

В этом материале мы обозначили ключевые вопросы точности и валидности измерений, которые участники рынка могут адресовать поставщикам маркетинговых данных. Предлагаемый алгоритм сравнения данных по выписке поможет компаниям-производителям определиться в выборе провайдера услуг и оценить качество предоставляемой информации. Мы постарались по возможности избегать сложных статистических терминов и опираться скорее на логику и фактические данные.

Для начала крайне важно понять, какие задачи решаются на основе мониторинга назначений. Как правило - это определение доли продукта или компании на рынке в целом или в категории, профиль назначения продукта по специальностям, по диагнозам, позиции продукта относительно конкурентов. Но возможности мониторинга не сводятся только к этому. Важно иметь данные и по структуре назначений для разных специалистов, и по оценке их вклада в назначения, и по распределению назначений внутри МНН, и по распределению потоков пациентов с разными заболеваниями, и по сегментации самих врачей. Список можно продолжать еще долго, но проще определиться с тем, что, по сути, на основе этих данных решаются две основные задачи: контроль за ситуацией со своими и конкурентными продуктами и получение информации о структуре назначений врачей (Prescription habits) для планирования будущих действий: оценки эффективности усилий по продвижению, развития портфеля, позиционирования и продвижения продуктов.

К основным параметрам, определяющим точность измерений выписки, могут быть отнесены:

1. Объем зафиксированных в выборке данных (samples) по назначениям и соответствующему потоку пациентов.

Какой объем назначений удалось получить на взятой выборке и позволяет ли он проводить необходимые вычисления по долям продукта, группы?

2. Методология сбора данных.

Каковы доказательства полноты и качества собранных данных? Для обеспечения полноты собираемых данных необходимо стремиться к получению данных по всему потоку назначений каждого врача в выборке на протяжении определенного времени. В нашем случае это семь последовательных рабочих дней. Любая селекция, будь то опрос по телефону, фиксация воспоминания о назначениях, назначений по определенному диагнозу или по отдельным пациентам – приводит к неминуемой потере общей целостности данных. Среди методов сбора назначений оптимальным на сегодняшний день остается дневниковое исследование, при котором врач в ходе работы сам, своей рукой, заполняет бумажный дневник назначений, внося в него данные о пациенте, диагнозе и назначенной терапии. Кстати, именно формат бумажного носителя, каким бы архаичным он ни казался, дает возможность в полном объеме запустить механизм визуального, а затем и логистического контроля (равномерность потока пациентов, зафиксированные назначения по каждому дню измерений и так далее).

3. Периодичность исследования.

Мы это делаем два раза в год на случайных выборках врачей, ротируемых от волны к волне. Оптимальна ли избранная периодичность? Здесь есть ограничения, и главное из них – возможность равномерного охвата всех специальностей (особенно малочисленных) с учетом их естественной достижимости (response rate). Другими словами, есть ли возможность в каждой волне взять случайную, но одинаковую выборку кардиологов с учетом того, что из всей генеральной совокупности всегда будет фиксированное соотношение согласившихся и не согласившихся на участие в исследовании. Чем чаще начальные замеры, тем тяжелее это делать при последующих волнах и отражать информацию в динамике: по городам, специальностям, ATC-категориям, диагнозам и так далее.

Обратимся к рис. 1, на котором представлены абсолютные данные по назначениям в разных АТС-категориях. Эти показатели можно сравнивать при анализе разных поставщиков.

Еще раз про крайне важное ограничение в этой части – естественный response rate целевой аудитории. Среди врачей различных специальностей естественным и практически одинаковым образом отражается способность откликаться или не откликаться на предложенное интервью, но, если какой-то терапевт отказывается участвовать в исследовании – выбор другого респондента здесь идет среди тысяч терапевтов, а в случае гастроэнтерологов – уже среди сотен. Если выборки строятся по городам, как в нашем случае, то счет начинает идти на десятки и единицы. Проблема многократно усиливается в случае увеличения частоты измерений.

Что может сделать потенциальный потребитель для оценки данных по выписке? Оговоримся, правда, что здесь потребуется максимальная открытость исследовательской компании.

Как оценить объем зафиксированных данных

При последовательном анализе (доля продукта в общем объеме выписки по диагнозу, по специалистам, по МНН) количественный показатель выборки (samples) будет пропорционально убывать. На каждом этапе важно видеть абсолютные значения: сколько всего препаратов во взятой выборке назначили специалисты, сколько по фиксированному диагнозу, сколько по выбранному МНН и так далее. Например, проанализируем назначения препарата «Контролок» в Казахстане по данным исследования PrIndex «Мониторинг назначений ЛП», соблюдая обозначенную последовательность анализа с контролем выборки на каждом этапе (рис.2). Прежде всего, в выборке было 38 гастроэнтерологов. Количество сделанных ими назначений в течение семи рабочих дней составляет 7307. На категорию А02 приходится 2339 назначений. Далее, при переходе на 3 уровень АТС-классификации, на категорию А02В приходится 2029 назначения. На конкретный препарат «Контролок» – 134 назначения. Даже с добавлением еще одного фактора для анализа, например, диагноза К86.1 (Другие хронические панкреатиты), мы получаем статистически значимое количество назначений – 23. Сравните весь набор этих показателей с данными различных поставщиков.

Доступ к данным по выборке на рабочем месте аналитика

Говоря о практике работы с исследовательскими данными, подчеркнем, что данные по всем характеристикам выборки (samples по врачам, пациентам, назначениям) в нашем случае доступны каждому пользователю исследовательских проектов, имеющему доступ к базе данных – это отражается в интерфейсе каждого запроса. Доступ к этому – важная часть работы аналитика, которая позволяет оценить точность каждого расчета. И эти же данные должны одновременно предоставляться и в экстраполированном виде.

Проверка структуры распределения назначений

Если мониторинг не отражает всего репертуара назначений врачей, возникает неверное распределение долей назначений, при котором увеличивается доля более известных (а точнее, вспомненных респондентами) на рынке препаратов. Т.е. крен идет в сторону ТОП 5-10 продуктов, а ниже существенно вырастает погрешность.

Что нужно здесь сравнить? Для начала, суммарный зафиксированный перечень назначенных продуктов (например, в репертуаре назначений гастроэнтерологов зафиксирован 441 лекарственный препарат (рис.3)), а потом (рис.4) «пороги» по ТОП-5, по десятому, по пятнадцатому препарату и так далее, чтобы проверить выборку на каждом из этих уровней – она определяет точность расчетов. Пунктирной на рис.4 линией отражен вариант распределения назначений со смещением в сторону топ-продуктов, причем данных для описания (sample) «хвоста» кривой будет уже явно недостаточно.

При выборе исследования крайне важно сравнить полученные данные выписки в разных дизайнах по абсолютному объему собранных данных на каждом уровне – по специальности, диагнозу, МНН, препарату и другим параметрам.

Исключение сбора данных о назначениях по телефону

Телефонный опрос приводит к фиксации лишь воспоминаний о назначениях. В лучшем случае это даст возможность описать самый «топ», но не представить все детали выписки по всему спектру реально назначаемого репертуара. Да, это позволяет снижать стоимость исследования, но явно в ущерб полноте анализа.

Предлагаемый алгоритм сравнения данных из разных источников сводится к сравнению первичной информации, полученной в результате исследования, по разным параметрам: объем зафиксированных назначений (prescription sample), количество пациентов, на которых получен данный объем значений (patients sample), количество врачей, заполнивших дневники (physicians sample). Все показатели должны быть доступны не по специальному запросу, а непосредственно в базе данных во время проведения расчетов.

Понравилась новость? Расскажи друзьям на
07 декабря 2018
«Казахстанский фармацевтический вестник» №23 (553), декабрь 2018 г.
перейти

Комментарии

(0) Скрыть все комментарии
Комментировать
Комментировать могут только зарегистрированные пользователи

Аналитика