Results of the first Russian study estimating the willingness to pay threshold for one saved quality-adjusted life year in oncology by the conditional assessment method


Cite item

Full Text

Abstract

High technologies used to treat patients with cancer, hematologic and rare diseases are always regarded in society as expensive. Modern medicine, particularly oncology and hematology, cannot be imagined today without monoclonal antibodies and genetic engineering. Who must determine the introduction of new and existing procedures into routine practice and how, as well as where are the reference points for those who make decisions in terms of the costs of these treatments? To determine a cost threshold for inclusion or exclusion of new treatments is one of the most important tasks in the light of healthcare reform and drug provision in the Russian Federation. These questions can be answered via studies of the willingness to pay (WTP) threshold. The latter will allow understanding of the country citizens' preference in estimating expenditures for medical products and services. This will in turn enable them to understand more properly the amount of expenses the state has to bear when developing treatment standards and lists of drugs to be freely dispensed.
Within the framework of the study, a questionnaire survey on a random sample of Russia's respondents was conducted to measure WTP for one additional quality adjusted life year, by applying the conditional estimation method and analyzing sociodemographic indicators. According to the results, WTP for one year of life saved with its quality borne in mind was 69,000 rubles or US$2.300, which is much lower, in absolute terms, than those obtained in other countries. Thus, a similar study of WTP for one year of life saved with its quality taken into account showed that WTP was US$41,000 (Japan), 74,000 (Korea), 77,00 (Taiwan), 36,000 (United Kingdom), 47,000 (Australia), and 62,000 (USA). If WTP is compared to the average annual per capita income, Russia approximates that in such countries as the United Kingdom and Japan.

About the authors

O V Zelenova

ФГУ Центральный НИИ организации и информатизации здравоохранения, Москва

Email: olga_verde@mail.ru
канд. мед. наук, ст. науч. сотр; ФГУ Центральный НИИ организации и информатизации здравоохранения, Москва

I M Son

ФГУ Центральный НИИ организации и информатизации здравоохранения, Москва

ФГУ Центральный НИИ организации и информатизации здравоохранения, Москва

I G Rusakov

ФГУ Московский научно-исследовательский онкологический институт им. П. А. Герцена Минздравсоцразвития России

ФГУ Московский научно-исследовательский онкологический институт им. П. А. Герцена Минздравсоцразвития России

L V Bolotina

ФГУ Московский научно-исследовательский онкологический институт им. П. А. Герцена Минздравсоцразвития России

ФГУ Московский научно-исследовательский онкологический институт им. П. А. Герцена Минздравсоцразвития России

O V Zelenova

I M Son

I G Rusakov

L V Bolotina

References

  1. Claxton K., Briggs A., Buxton M. J. et al. // Br. Med. J. - 2008. - Vol. 336. - P. 251-254.
  2. George B., Harris A., Mitchell A. // Pharmacoeconomics. - 2001. - Vol. 19. - P. 1103-1109.
  3. Gyrd-Hansen D. // Health Econom. - 2003. - Vol. 12. - P. 1049-1060.
  4. Hirth R. A., Chernew M. E., Miller E. et al. // Medical Decision Making. - 2000. - Vol. 20. - P. 332-342.
  5. Kaplan R. M., Bush J. W. // Health Psychol. - 1982. - Vol. 1. - P. 61-80.
  6. King J. T. Jr., Tsevat J., Lave J. R., Roberts M. S. // Med. Decision Making. - 2005. - Vol. 25. - P. 667-677.
  7. Laupacis A., Feeny D., Detsky A. S., Tugwell P. X. // Can. Med. Assoc. J. - 1992. - Vol. 146. - P. 473-481.
  8. Ubel P. A., Hirth R. A., Chernew M. E., Fendrick A. M. // Arch. Intern. Med. - 2003. - Vol. 163. - P. 1637-1640.
  9. Алехина Г. А. // Экономика (Томск. политехн. ун-т). - 2007. - Т. 311, № 6. - С. 119-123.
  10. Бараз В. Р. Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Excel. - Федеральное агентство по образованию ГОУ ВПО Уральский государственный технический университет - УПИ, Екатеринбург, 2005. - С. 102.
  11. Березин И. С. Маркетинговые исследования. Как это делают в России. - М., 2005. - С. 172; 190-198.
  12. Менеджер здравоохранения. - 2010. - № 11. - С. 6.
  13. Figueras J., McKee M., Lessof S. et al. Системы здравоохранения, здоровье и благосостояние: Оценка аргументов в пользу инвестирования в системы здравоохранения. - Всемирная организация здравоохранения, 2008.
  14. Список стран по ВВП (ППС) на душу населения // Википедия. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0% BF%D0%B8%D1%81%D0%BE%D0%BA_%D1%81%D1%8 2%D1%80%D0%B0%D0%BD_%D0%BF%D0%BE_%D0%9 2%D0%92%D0%9F_%28%D0%9F%D0%9F%D0%A1%29_ %D0%BD%D0%B0_%D0%B4%D1%83%D1%88%D1%83_ %D0%BD%D0%B0%D1%81%D0%B5%D0%BB%D0%B5% D0%BD%D0%B8%D1%8F (Дата обращения: 12.09.2010).
  15. www.who.com.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2011 Eco-Vector


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».