Application of clinical and economic analysis to substantiate the inclusion of noninvasive ventilation in the list of high-tech medical care

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

BACKGROUND: The inclusion of the method of noninvasive ventilation in the list of high-tech medical care has both a social and economic aspect and needs financial justification.

AIM: To justify the cost of medical care for patients with chronic obstructive pulmonary disease, when using the method of noninvasive lung ventilation, to prove the need to include this method of treatment in the list of high-tech medical care with calculations of financial support for this area of medical activity and its social significance.

MATERIALS AND METHODS: The article presents research data implemented using the following methods: interdisciplinary, comparative, qualitative and quantitative content analysis.

RESULTS: The cost of medical care for patients with chronic obstructive pulmonary disease is calculated, when using the method of noninvasive ventilation of the lungs, one of the generalizing methods for calculating the economic efficiency of a clinical hospital in the system of compulsory medical insurance in order to improve the health of patients and ensure the availability of high-tech medical care provided by the federal medical organization.

CONCLUSION: The medical and sociological analysis of the economic activity of a medical organization allowed us to justify the wider use of medical care standards, propose ways to improve them not only to control the quality of medical care provided, but also to strengthen the economic foundations of healthcare organizations and increase the effectiveness of both the treatment methods themselves and state financing of innovations.

About the authors

Nina G. Shamshurina

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Author for correspondence.
Email: shamshurina_n_g@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0002-6015-4787
SPIN-code: 6887-0707

Dr. Sci. (Econ.), Professor

Russian Federation, Moscow

Lidiya Yu. Nikitina

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: nikitina_l_yu@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0002-7722-5457
SPIN-code: 5093-6113

MD, Dr. Sci. (Med.)

Russian Federation, Moscow

References

  1. Avdeev SN. Non-invasive ventilation in patients with chronic obstructive pulmonary disease in a hospital and at home. Pulmonologiya. 2017;27(2):232–249. doi: 10.18093/0869-0189-2017-27-2-232-249
  2. Hoo GW. The role of noninvasive ventilation in the hospital and outpatient management of chronic obstructive pulmonary disease. Semin Respir Crit Care Med. 2015;36(4):616–629. doi: 10.1055/s-0035-1556074
  3. Demoule A, Girou E, Richard JC, Taillé S, Brochard L. Increased use of noninvasive ventilation in French intensive care units. Intensive Care Med. 2006;32(11):1747–1755. doi: 10.1007/s00134-006-0229-z
  4. Keenan SP, Sinuff T, Cook DJ, Hill NS. Which patients with acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease benefit from noninvasive positive-pressure ventilation? A systematic review of the literature. Ann Intern Med. 2003;138(11):861–870. doi: 10.7326/0003-4819-138-11-200306030-00007
  5. Osadnik CR, Tee VS, Carson-Chahhoud KV, et al. Non-invasive ventilation for the management of acute hypercapnic respiratory failure due to exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease. Cochrane Database Syst Rev. 2017;7(7):CD004104. doi: 10.1002/14651858.CD004104.pub4
  6. Hartley T, Lane ND, Steer J, et al. The Noninvasive Ventilation Outcomes (NIVO) score: prediction of in-hospital mortality in exacerbations of COPD requiring assisted ventilation. Eur Respir J. 2021;58(5):2054042. doi: 10.1183/13993003.54042-2020
  7. Reshetnikov A, Frolova I, Abaeva O, et al. Accessibility and quality of medical care for patients with chronic noncommunicable diseases during COVID-19 pandemic. NPJ Prim Care Respir Med. 2023;33(1):14. doi: 10.1038/s41533-023-00328-9
  8. Reshetnikov A, Berdutin V, Zaporozhtsev A, et al. Predictive algorithm for the regional spread of coronavirus infection across the Russian Federation. BMC Med Inform Decis Mak. 2023;23(1):48. doi: 10.1186/s12911-023-02135-1
  9. Berdutin VA, Abaeva OP, Romanova TE, Romanov SV. Achievements and prospects for the application of artificial intelligence technologies in medicine: an overview. Part 1. Sociology of Medicine. 2022;21(1):83–96. doi: 10.17816/socm106054

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


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».