МЕДИЦИНСКИЕ И ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ РАСХОДОВ НАСЕЛЕНИЯ НА ЛЕКАРСТВЕННЫЕ СРЕДСТВА И БИОЛОГИЧЕСКИ АКТИВНЫЕ ДОБАВКИ ВО ВРЕМЯ ПАНДЕМИИ COVID-19

18.01.2023 г.

DOI: 10.21045/2071-5021-2022-68-6-3

Засимова Л.С., Хусаинова А.Г.
ФГАОУ Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия

Резюме

Актуальность. В 2020г. многие россияне столкнулись с необходимостью лечения от COVID-19 и его последствий, а также испытали экономические трудности из-за вызванного пандемией кризиса.

Цель исследования. Выявить ключевые факторы, определявшие расходы российских домохозяйств на лекарства и биологически активные добавки (БАД) во время пандемии.

Материалы и методы. В исследовании использовались данные Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» за 2020г. по объединенной выборке домохозяйств и взрослых индивидов. Оценивались регрессионные модели вероятности покупки лекарств и биологически активных добавок и суммы расходов на них в зависимости от медицинских факторов, показателей отношения к здоровью, социально-экономических и демографических факторов.

Результаты. Вероятность покупки лекарств и биологически активных добавок и расходы на них были выше в семьях, в которых проживали инвалиды, лица с мультиморбидностью, с плохой самооценкой здоровья, с пенсионерами. Высокие расходы на лекарства наблюдались в тех семьях, где люди регулярно посещали врачей. С ростом среднедушевого дохода семьи росла и вероятность, и сумма расходов на лекарства и биологически активные добавки. Наличие в семье детей до 14 лет ассоциировалось со снижением расходов на лекарства. Курение, избыточный вес и занятия спортом оказались значимыми факторами, хотя их относительный вклад невелик. Наличие медицинской страховки не сказывается на расходах на лекарства. Жители Северо-Западного федерального округа тратили на лекарства существенно больше жителей остальных округов.

Выводы. Расходы на лекарственные средства и биологически активные добавки в 2020г. в значительной мере объяснялись двумя ключевыми факторами - наличием в семьях людей с двумя и более хроническими заболеваниями и среднедушевыми доходами семей. Прочие семейные факторы, хоть и были значимы, вносили гораздо меньший вклад в решение о покупке лекарств и расходах на них. Решению задачи лекарственного обеспечения населения в периоды кризисов могут способствовать выделение людей с мультиморбидностью в отдельную целевую группу для расширения состава участников программ льготного лекарственного обеспечения, а также разработка программ поддержки бедных домохозяйств.

Область применения результатов. Результаты могут быть использованы при совершенствовании политики лекарственного обеспечения населения.

Ключевые слова: лекарственные средства; биологически активные добавки; мультиморбидность; хронические заболевания; доходы домохозяйств; доступность лекарственного обеспечения; здоровый образ жизни; пандемия COVID-19.

Контактная информация: Засимова Людмила Сергеевна, email: Этот e-mail защищен от спам-ботов. Для его просмотра в вашем браузере должна быть включена поддержка Java-script
Финансирование: исследование поддержано Факультетом экономических наук НИУ «Высшая школа экономики» в 2021-2022 гг.
Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов в связи с публикацией данной статьи.
Соблюдение этических стандартов. Данный вид исследования не требует прохождения экспертизы локальным этическим комитетом.
Для цитирования: Засимова Л.С., Хусаинова А.Г. Медицинские и экономические факторы расходов населения на лекарственные средства и биологически активные добавки во время пандемии COVID-19. Социальные аспекты здоровья населения [сетевое издание] 2022; 68(6):3. Режим доступа: http://vestnik.mednet.ru/content/view/1431/30/lang,ru/. DOI: 10.21045/2071-5021-2022-68-6-3

MEDICAL AND ECONOMIC FACTORS OF HOUSEHOLD SPENDING ON MEDICINES AND DIETARY SUPPLEMENTS DURING THE COVID-19 PANDEMIC
Zasimova L.S., Khusainova A.G.

National Research University «Higher School of Economics» (HSE University), Moscow, Russia

Abstract

Significance. In 2020, many Russians faced an increased need for medicines to treat COVID-19 and its complications, as well as economic hardship due to the crisis caused by the pandemic.

The purpose of the study. To identify key factors that determined the Russian households’ spending on medicines and dietary supplements during the pandemic.

Material and Methods. The study used Russian Longitudinal Monitoring Survey - National Research University “Higher School of Economics” samples of households and adults for the year 2020. We employed regression models to estimate the probability of purchasing medicines and dietary supplements, and family expenses on medicines and dietary supplements, depending on medical factors, healthy lifestyle factors, socio-economic and demographic factors.

Results. The probability of buying medicines and dietary supplements and the household expenditures were higher in families with the disabled, individuals with multimorbidity, with self-reported poor health, and with pensioners. High expenditures on medicines and dietary supplements were observed in families which members visited doctors on a regular basis. Both the probability and expenditures on medicines and dietary supplements rose with the increase in average per capita income. The presence of children under 14 years in the family was associated with a decrease in expenditures on medicines. Smoking, overweight and sports were significant contributors to expenditures on medicines and supplements, although their relative contributions were quite small. Private health insurance did not affect expenditures on medicines. Residents of the Northwestern Federal District spent significantly more on medicines compared to residents of other districts.

Conclusions. Expenditures on medicines and dietary supplements in 2020 were largely explained by the following two key factors - people suffering from two or more chronic conditions in the family and the average per capita income. Other household factors, although significant, contributed much less to the decision to spend on medicines and dietary supplements. Public provision of medicines especially during economic crisis can be improved by supporting poor households and including patients with multimorbidity into drug reimbursement programs and thus expanding the number of its beneficiaries.

Scope of application. The study results can be used to improve policy on pharmaceutical provision of the population.

Keywords: medicines; dietary supplements; multimorbidity; chronic conditions; household income; availability of pharmaceutical provision; healthy lifestyle; COVID-19 pandemic.

Corresponding author: Liudmila S. Zasimova, e-mail: Этот e-mail защищен от спам-ботов. Для его просмотра в вашем браузере должна быть включена поддержка Java-script

Information about authors:
Zasimova L.S.,
https://orcid.org/0000-0002-1278-9091
Khusainova A.G., https://orcid.org/0000-0001-7265-9179
Acknowledgments. The study was supported by the Faculty of Economic Studies of the HSE University.
Conflict of interests. The authors declare the absence of any conflicts of interest regarding the publication of this paper.
Compliance with ethical standards. This study does not require a conclusion from the Local Ethics Committee.
For citation: Zasimova L.S., Khusainova A.G. Medical and economic factors of household spending on medicines and dietary supplements during the COVID-19 pandemic. Social'nye aspekty zdorov'a naselenia [serial online] 2022; 68(6):3. Available from: http://vestnik.mednet.ru/content/view/1431/30/lang,ru/. DOI: 10.21045/2071-5021-2022-68-6-3

Введение

Пандемия COVID-19 напрямую затронула здоровье значительной части российских семей, вынудив их пересмотреть приоритеты в сфере здоровья и расходы на лекарственные средства (ЛС). Из-за массового характера заболевания в 2020г. выросла потребность в лекарствах и витаминах для лечения коронавирусной инфекции и ее осложнений. В то же время согласно официальным данным Росстата, сопровождавший пандемию экономический кризис привел к снижению реальных денежных доходов населения России и значительному росту цен на фармацевтическом рынке (индекс цен на ЛС в 2020 году составил 109,7% по сравнению с 2019 годом). Таким образом, ухудшение эпидемиологической ситуации должно было увеличить спрос на лекарства и витамины, тогда как снижение доходов и рост цен, напротив – уменьшить его. Из-за разнонаправленности данных факторов можно предположить неоднородность в потреблении ЛС и витаминов, связанную с различиями в состоянии здоровья и уровне доходов населения России.

Проблема доступности лекарственных средств, особенно во время кризисов, крайне важна как с медицинской, так и с экономической точек зрения, а обеспеченность всех групп населения необходимыми ЛС является важнейшей задачей российской системы здравоохранения. Поскольку в России льготное лекарственное обеспечение доступно лишь ограниченному числу граждан и существенная часть расходов на ЛС осуществляется из бюджетов домохозяйств, крайне важно иметь представление о том, какие группы населения в 2020г. оказались в большей степени подвержены риску отказа от приобретения лекарственных средств и витаминов, или были вынуждены сокращать на них расходы.

В экономической литературе традиционно принято считать, что основные параметры, оказывающие влияние на инвестиции в здоровье в целом и покупку ЛС в частности, – это состояние здоровья, доход, образование и возраст [1]. Согласно классической модели М. Гроссмана, высокий доход позволяет человеку осуществлять необходимые инвестиции в здоровье, а наличие высшего образования дает преимущество в виде более грамотного выбора лекарств, врачей, здоровых привычек. С возрастом уровень здоровья снижается ввиду его амортизации, и потому требуются более высокие инвестиции для поддержания здоровья.

В современных экономических исследованиях здоровье может рассматриваться посредством разных показателей, таких как наличие хронических заболеваний, инвалидности, мультиморбидности (нескольких хронических заболеваний), самооценка здоровья. Особое внимание в литературе уделяется людям с хроническими заболеваниями, поскольку эта группа населения чаще нуждается в лекарственных средствах [2]. Вклад индивидов с наличием хронических заболеваний в спрос на лекарства (отпускаемые по рецепту) составляет бóльшую часть в сравнении с остальным населением по данным, рассмотренным в статье Мюллера и др. [3]. В последнее время растет количество работ, использующих показатель мультиморбидности, в т.ч. и на российских данных. Так, в работе Каневой и др. [4] на данных РМЭЗ НИУ ВШЭ за 2014 год показано, что более 40% россиян имеют более одного хронического заболевания. Многие эмпирические исследования подтвердили, что плохая самооценка здоровья [5, 6], частое посещение врача [7, 8] и наличие инвалидности у человека [8] положительно влияют на величину расходов на лекарственные средства. Ю и Кобаяши [6] установили, что на расходы домохозяйств на лекарства сильнее всего влияет самооценка здоровья и наличие тяжелых заболеваний, но также и наличие в семье людей с избыточным весом и с хроническими заболеваниями.

Лейбовитц [9] обращает внимание на роль немедицинских факторов, которые тем не менее оказывают влияние на здоровье. К ним можно отнести такие факторы, как курение, злоупотребление алкоголем или занятия спортом. Например, курение табака увеличивает полезность текущего периода, однако может снизить количество здоровых дней в будущем; диета и физические нагрузки, напротив, могут снижать полезность в текущий период, но способствовать ее увеличению в будущем из-за улучшения здоровья.

В эмпирических исследованиях, как правило, прямо или косвенно учитывается возраст индивида, и показывается отрицательная связь здоровья с возрастом [10], наряду с резким увеличением инвестиций в здоровье ближе к концу жизни [11]. В исследованиях, анализирующих расходы домохозяйств, зачастую вместо возраста включаются переменные, отражающие наличие детей и пенсионеров. Засимова и Коссова [2] делают акцент на высокой доле расходов на лекарства среди пенсионеров, однако величина этих расходов достаточно мала. Авторы полагают, что пенсионеры покупают менее дорогостоящие препараты ввиду нехватки денежных средств.

Среди социально-экономических показателей доход является одним из ключевых факторов расходов на лекарства. Галама и Каптейн [11] показывают, что более богатые и образованные индивиды живут дольше, и их уровень здоровья падает в меньшей степени в т.ч. за счет инвестиций в здоровье. Ю и Кобаяши [6], исследуя расходы домохозяйств на ЛС в 2004 году в Китае, получили, что люди с бóльшим доходом тратят на лекарства бóльшую сумму в сравнении с низкодоходными группами. В работе Засимовой и Коссовой [2] основная гипотеза об увеличении расходов на лекарства с ростом доходов населения хоть и была подтверждена, но относительный вклад этого фактора оказался достаточно мал.

В развивающихся странах и странах с переходной экономикой исследователи отмечали значимость проживания в крупных городах как фактор здоровья и расходов на лекарства [10]. Ван Минь и др. [12] рассмотрели расходы домохозяйств на здоровье во Вьетнаме с 2002 по 2010 годы и пришли к выводу, что домохозяйства, проживающие в сельской местности, имеют более высокие катастрофические расходы на лекарства по сравнению с теми, кто живет в городах. Сари и Лангербруннер [5], анализируя расходы домохозяйств Казахстана 1996 года, получили схожие результаты: в среднем люди, проживающие в сельской местности, тратят на лекарства на 16% больше по сравнению с городскими жителями. Полученные результаты они объяснили бóльшей распространенностью тяжелых заболеваний в маленьких городах. Однако результаты исследования Ю и Кобаяши [6] демонстрируют обратное: городские жители в Китае тратят на лекарства больше сельских жителей.

Ряд исследователей рассмотрел влияние пандемии на расходы людей на ЛС, БАД и медицинские услуги [13-18]. В большинстве статей авторы различают поведение людей в следующие периоды пандемии:

  1. начало пандемии, период высокой неопределенности в отношении способов лечения и возможных последствий (изменение расходов на лекарства в период неопределенности варьируется среди авторов – в отдельных странах отмечается рост, в других, напротив – снижение);
  2. пик заболеваемости в марте 2020 года и немного позднее и период карантинных мер (изоляции) во многих странах (отмечается некоторое снижение расходов на лекарственные средства);
  3. период ослабления карантинных мер, – долгосрочный эффект пандемии (рост расходов на лекарства с целью восстановления здоровья).

Пандемия COVID-19 оказала серьезное негативное воздействие на здоровье взрослых и детей, в особенности, страдающих хроническими болезнями. В работе Окереке и др. [19] утверждается, что люди с неинфекционными заболеваниями (хроническими) более подвержены заражению COVID-19, имеют высокую смертность от него. Кроме того, отмечается, что выявление ряда заболеваний в период пандемии COVID-19 было затруднено из-за перегрузки систем здравоохранения, имело место их выявление с опозданием, часто в запущенной форме.

В целом, мы ожидаем, что в период пандемии в России действовали факторы, нашедшие подтверждение в предыдущих исследованиях. В то же время можно предположить, что расходы на ЛС и БАД в семьях, имеющих в своем составе лиц с хроническими заболеваниями, могли оказаться еще более высокими, чем были ранее. Мы также предполагаем, что ввиду финансового кризиса, вызванного пандемией, могла возрасти роль дохода. Поскольку кризис, вызванный пандемией, напрямую связан со здоровьем, мы также ожидаем обнаружить связь между расходами на ЛС и БАД и факторами, отражающими отношение людей к своему здоровью.

В данном исследовании мы анализируем при помощи методов регрессионного анализа перечисленные выше факторы, связанные с покупкой ЛС и БАД и величиной расходов на них. Мы рассматриваем медицинские факторы, характеризующие состояние здоровья и отношение к нему, а также демографические и социально-экономические показатели.

Материал и методы

Рассмотренные выше исследования показывают, что в период пандемии расходы на лекарства и БАДы росли, особенно у людей со слабым здоровьем. Мы предполагаем, что и в России наблюдалась такая же закономерность – в семьях, в составе которых имеются люди с плохим здоровьем, расходы на лекарства при прочих равных должны быть выше, чем в семьях, состоящих из здоровых граждан. В настоящей статье мы рассматриваем несколько доступных нам показателей, которые косвенно характеризуют здоровье, а именно – плохую самооценку здоровья, наличие нескольких хронических заболеваний, и инвалидность.

Анализ расходов на лекарственные средства и БАД строится на данных Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (RLMS-HSE). Это обследование содержит информацию об основных сферах жизнедеятельности семей, включая вопросы, касающиеся здоровья, образа жизни, благосостояния, потребления различных продуктов и услуг, трудоустройства, образования и многие другие. В данной работе используются данные за 2020 год, считающийся первым годом пандемии в России. Весной 2020 года вспышка заболеваемости вирусом SARS-CoV-2 была объявлена Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ) пандемией, при этом обследование RLMS-HSE проводилось осенью, таким образом, в работе анализируется адаптационное состояние российских домохозяйств.

В RLMS-HSE данные о расходах на лекарственные средства и БАД представлены в базе данных домохозяйств, поэтому единицей наблюдения являются не отдельные люди, а семьи. RLMS-HSE также включает индивидуальную базу данных, содержащую ответы на вопросы каждого взрослого члена домохозяйства. Вопросы из индивидуальной базы использовались как дополнительные, чтобы получить более подробную информацию о членах семьи. Таким образом, всего в исследовании анализировались данные по 4831 домохозяйству, в составе которых было 10211 взрослых людей. 0,1% семей не ответили на вопрос о расходах на лекарства, 81,97% отметили, что приобретали лекарства в течение 30 дней, предшествовавших опросу, и 17,93% домохозяйств не покупали лекарства. При этом указать точную сумму расходов на лекарственные средства смогли 3914 домохозяйств.

В работе используются две зависимые переменные. Первая (pharmaceuticals) отражает наличие расходов на лекарственные средства и БАД в течение 30 дней, предшествующих опросу; вторая – (pharm_expenditures) сумму расходов на лекарственные средства и БАД в расчете на одного члена домохозяйства (в натуральных логарифмах).

Главное внимание в работе уделяется домохозяйствам, в которых есть люди с хроническими заболеваниями, либо с низкой самооценкой здоровья, либо имеющие инвалидность. Помимо показателей состояния здоровья, на основе изученной литературы в модель были добавлены и другие контрольные переменные. В итоге все регрессоры были отнесены к четырем группам:

  1. Показатели состояния здоровья
  2. multimorbidity – наличие в домохозяйстве хотя бы одного члена с двумя или более хроническими заболеваниями (бинарная переменная);

    disabled – наличие в домохозяйстве хотя бы одного члена с инвалидностью (бинарная переменная);

    poor_health – наличие в домохозяйстве хотя бы одного члена, оценивающего свое состояние здоровья как плохое или совсем плохое (бинарная переменная).

  3. Показатели отношения к здоровью
  4. monthly_doctor – наличие в домохозяйстве хотя бы одного члена, который регулярно посещает врачей: один раз в месяц или несколько раз в месяц (бинарная переменная);

    overweight – наличие в домохозяйстве хотя бы одного члена с избыточным весом или ожирением (бинарная переменная). Мы использовали критерии Всемирной организации здравоохранения, согласно которой, индекс массы тела при избыточном весе больше либо равен 25; при ожирении больше либо равен 30;

    smoking – наличие в домохозяйстве хотя бы одного курящего взрослого (бинарная переменная);

    sport – наличие в домохозяйстве хотя бы одного индивида, который регулярно занимался хоть каким-нибудь видом физической активности 12 раз за последние 12 месяцев (бинарная переменная).

  5. Демографические показатели
  6. child – наличие в домохозяйстве хотя бы одного ребенка до 14 лет включительно (бинарная переменная);

    retired – наличие в домохозяйстве хотя бы одного пенсионера: в 2020 году пенсионный возраст для женщин был равен 56 годам, для мужчин – 61 год (бинарная переменная);

  7. Социально-экономические показатели
  8. ln_salary – суммарный месячный доход семьи в рублях, рассчитанный на одного члена домохозяйства (логарифмированная величина);

    elementary_education – переменная, показывающая, что самый высокий уровень образования у взрослых членов семьи – это начальный уровень образования (бинарная переменная);

    secondary_education – переменная, показывающая, что самый высокий уровень образования у взрослых членов семьи – средний уровень образования (бинарная переменная);

    higher_education – переменная, показывающая, что самый высокий уровень образования у взрослых членов семьи – высшее образование или выше (бинарная переменная);

    dms – наличие в домохозяйстве хотя бы одного человека, у которого есть договор на добровольное медицинское страхование или обслуживание с какой-нибудь страховой фирмой, поликлиникой, больницей, медицинским центром (бинарная переменная).

    zentr, dalvost, sev_zap, yuzh, sev_kav, privol, ural, sib – федеральные округа: учтен региональный эффект с помощью включения в модель места жительства домохозяйства (бинарные переменные);

    moscow_stpeter – проживание домохозяйства в г. Москва или в г. Санкт-Петербург (бинарная переменная).

Таблица 1

Средние значения переменных для наличия расходов домохозяйств на лекарственные средства и БАД

Независимые переменные Все семьи Семьи, покупавшие ЛС и БАД Семьи, не покупавшие ЛС и БАД Значимость
Показатели состояния здоровья
multimorbidity 0,661 0,717 0,409 <0,000 ***
disabled 0,185 0,208 0,083 <0,000 ***
poor_health 0,225 0,257 0,077 0,000 ***
Показатели отношения к здоровью
monthly_doctor 0,158 0,175 0,083 <0,000 ***
overweight 0,773 0,791 0,691 <0,000 ***
smoking 0,379 0,361 0,459 <0,000 ***
sport 0,358 0,355 0,374 0,280
Демографические показатели
child 0,261 0,254 0,289 0,033 **
retired 0,580 0,634 0,337 <0,000 ***
Социально-экономические показатели
ln_salary 22541 22680.16 21898.74 0,011 **
elementary_education 0,182 0,175 0,212 0,011 **
secondary_education 0,427 0,424 0,438 0,444
higher_education 0,390 0,399 0,348 0,005 ***
dms 0,070 0,072 0,063 0,368
zentr 0,210 0,212 0,200 0,444
dalvost 0,047 0,042 0,066 0,003 ***
sev_zap 0,075 0,069 0,104 <0,000 ***
yuzh 0,094 0,098 0,075 0,029 **
sev_kav 0,048 0,051 0,032 0,017 **
privol 0,187 0,190 0,174 0,273
ural 0,094 0,091 0,107 0,145
sib 0,140 0,142 0,132 0,472
moscow_stpeter 0,118 0,117 0,123 0,613
Число наблюдений 4831 3960 866  

Примечание. *** p<0,01; ** p<0,05; * p<0,1 согласно критерию Пирсона (для бинарных переменных) и тесту ANOVA (для непрерывных переменных).

В Таблице №1 представлена дескриптивная статистика включенных в модель переменных для всей выборки и отдельно по группам домохозяйств, покупавших и не покупавших ЛС и БАДы в течение 30 дней, предшествовавших опросу. Для каждой категориальной переменной был рассчитан критерий согласия Пирсона, позволяющий сделать предположения о статистической значимости средних значений в группах семей, покупающих и не покупающих ЛС и БАДы. Для непрерывной переменной среднедушевых доходов домохозяйств был проведен однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA), с помощью которого также сделаны предположения о статистической значимости различий в средних значениях.

Согласно критерию Пирсона, статистически значимая разница прослеживается по всем показателям здоровья. Среди покупающих лекарственные средства 71,7% домохозяйств имеют в своем составе хотя бы одного человека с мультиморбидностью; 20,8% домохозяйств имеют хотя бы одного члена семьи с инвалидностью; 25,7% домохозяйств имеют хотя бы одного члена с низкой самооценкой здоровья; в то время как среди не покупающих эти значения составляют 40,9, 8,3 и 7,7% соответственно. Мы предполагаем, что состояние здоровья непосредственно влияет на вероятность расходов на лекарства, и потому ожидаем обнаружить положительную связь между расходами на ЛС и БАД и наличием в домохозяйствах людей с плохим здоровьем.

Большинство переменных, характеризующих отношение индивидов к своему здоровью, по-видимому, вносят различия в потребление ЛС и БАД. Согласно табл. 1 можно предположить, что частое посещение врачей положительно связано с покупкой лекарственных средств, поскольку по окончании приема врач обычно выписывает рецепт или рекомендует лекарство. Семьи, в которых проживают лица с избыточным весом, чаще покупают лекарства. В то же время, данные табл. 1 свидетельствуют, что в 36,1% домохозяйств, покупающих ЛС и БАДы, есть хотя бы один курильщик, а среди не покупающих таковые имеются – в 45,9% домохозяйств. Можно предположить, что семьи курильщиков менее внимательны к своему здоровью, и потому больше склонны тратить на табак, а не на лекарства и БАДы. Статистически значимой разницы в потреблении ЛС и БАДов между теми, кто занимается спортом и игнорирует его при дескриптивном анализе не обнаружено.

Демографические факторы, характеризующие возрастной состав семьи, показывают, что при наличии в домохозяйстве ребенка до 14 лет вероятность расходов на лекарства снижается, а при наличии лиц пенсионного возраста вероятность расходов увеличивается. Мы также видим, что среди тех домохозяйств, которые покупают лекарства и БАД, больше людей с высшим образованием, что подтверждается и теоретическим положениями. Среднедушевой доход домохозяйства, покупающего лекарства, составлял в 2020 году 22680 рублей, в то время как не покупающего – 21900 рублей. Наличие ДМС на первый взгляд не является статистически значимым критерием. Как и в модели спроса на здоровье М. Гроссмана [1], мы предполагаем, что высокий доход позволяет качественно инвестировать в здоровье, а образование дает понимание необходимости этих инвестиций, и, следовательно, с ростом среднедушевого дохода и уровня образования вероятность покупки лекарств увеличивается. Несмотря на то, что наличие ДМС при дескриптивном анализе оказалось незначимым, данный фактор будет включен в регрессионные модели для дополнительного исследования. Положительное влияние на покупку лекарств можно ожидать от семей, имеющих ДМС, так как ДМС побуждает к более частому посещению врачей и более тщательному медицинскому обслуживанию с последующим назначением лекарственной терапии.

Таблица 2

Средние значения переменных для подушевых расходов домохозяйств на лекарственные средства и БАД

Независимые переменные Расходы ниже, либо равны 300 руб. Расходы от 300 руб. до 675 руб. вкл. Расходы от 675 руб. до 1500 руб. Расходы выше 1500 руб. вкл. Значимость
Показатели состояния здоровья
multimorbidity 0,537 0,677 0,781 0,885 <0,000 ***
disabled 0,121 0,159 0,211 0,333 <0,000 ***
poor_health 0,134 0,207 0,266 0,415 <0,000 ***
Показатели отношения к здоровью
monthly_doctor 0,122 0,127 0,183 0,264 <0,000 ***
overweight 0,785 0,789 0,808 0,787 0,579
smoking 0,481 0,430 0,337 0,201 <0,000 ***
sport 0,367 0,385 0,369 0,304 0,001 ***
Демографические показатели
child 0,464 0,321 0,178 0,052 <0,000 ***
retired 0,433 0,575 0,680 0,846 <0,000 ***
Социально-экономические показатели
ln_salary 19186,57 22421,72 24144,14 25072,73 <0,000 ***
elementary_education 0,161 0,146 0,151 0,235 <0,000 ***
secondary_education 0,427 0,429 0,434 0,412 0,770
higher_education 0,411 0,423 0,414 0,352 0,004 ***
dms 0,075 0,094 0,073 0,046 0,001 ***
zentr 0,214 0,195 0,206 0,223 0,504
dalvost 0,046 0,033 0,047 0,043 0,379
sev_zap 0,062 0,054 0,073 0,085 0,040 **
yuzh 0,122 0,129 0,087 0,056 <0,000 ***
sev_kav 0,060 0,057 0,062 0,027 0,001 ***
privol 0,193 0,183 0,186 0,201 0,739
ural 0,085 0,102 0,089 0,092 0,629
sib 0,140 0,145 0,138 0,145 0,953
moscow_stpeter 0,083 0,114 0,123 0,146 <0,000 ***
Число наблюдений 1004 968 912 1030  

Примечание. *** p<0,01; ** p<0,05; * p<0,1 согласно критерию Пирсона (для бинарных переменных) и тесту ANOVA (для непрерывных переменных).

В Таблице №2 представлено распределение домохозяйств в зависимости от величины их среднедушевых расходов на лекарственные средства и БАД. Выделены четыре группы, позволяющие проследить различия в средних значениях переменных в зависимости от суммы расходов на лекарства. Данные демонстрируют, что в 2020 году среднедушевые расходы домохозяйств на лекарства тесно связаны с показателями состояния здоровья. В 53,7% домохозяйствах, где расходы на человека составляют менее 300 руб., есть как минимум один член домохозяйства с мультиморбидностью, в то время как среди домохозяйств с высокими расходами на ЛС (более 1500 руб. на человека в месяц) 88,5% имеют в своем составе хотя бы одного члена с мультиморбидностью. С ростом доли семей, где есть хотя бы один инвалид, растут и среднедушевые расходы на лекарства. Аналогичную тенденцию можно наблюдать для домохозяйств, в которых живут люди с низкой самооценкой здоровья.

Регрессионный анализ проводился с включением всех перечисленных выше переменных, в т.ч. и тех, для которых не было обнаружено статистически значимой разницы в средних значениях расходов на ЛС и БАД, поскольку на уровне дескриптивного анализа не всегда удается обнаружить значимые взаимосвязи. В связи с тем, что в базе данных RLMS-HSE расходы на ЛС и БАД анализируются за месяц, часть домохозяйств отвечали, что не покупали лекарства. Таким образом, при ответе на вопрос о расходах на ЛС и БАД ответы могли быть смещены. Чтобы учесть потенциальное смещение выборки мы использовали модель с самоотбором, а именно модель Хекмана [20, 21]. Однако по результатам ее оценивания коэффициент , отвечающий за необходимость оценивания уравнения расходов на лекарства с помощью метода Хекмана и показывающий, что наблюдения модели попадают в выборку не случайно, а согласно правилу отбора, оказался незначим. Также незначим оказался и коэффициент , который отразил, что решение семей о покупке лекарственных средств и о величине расходов на лекарственные средства не связаны между собой. Это означает, что моделировать и оценивать данные решения следует независимо друг от друга. Таким образом, модель (1) для вероятности покупки лекарств и БАД нами оценена с помощью пробит-модели на общей выборке из всех домохозяйств. Для количественной интерпретации силы воздействия переменных рассчитаны средние предельные эффекты. Модель (2) для суммы среднедушевых расходов на лекарства оценена с помощью метода наименьших квадратов только для тех семей, кто в принципе покупал ЛС и БАД.

Результаты

Оценивание вероятности покупки ЛС и БАД при помощи пробит-модели позволило выявить переменные, связанные с решением об их покупке, а расчет предельных эффектов – оценить силу воздействия данных факторов при контроле на прочие переменные (таблица №3). В результате проведенного анализа все переменные, характеризующие состояние здоровья (наличие в семье людей с мультиморбидностью, инвалидностью и плохой самооценкой здоровья), оказались положительно связаны с покупкой ЛС и БАД. При этом наличие людей с мультиморбидностью вносит наиболее ощутимый вклад в вероятность покупки лекарств, тогда как наличие в семье инвалида ассоциируется лишь с 3% ростом вероятности покупки лекарств. Среди прочих факторов, которые значимо связаны с решением о покупке ЛС и БАД – наличие в семье людей с избыточным весом, наличие детей и пенсионеров, среднедушевой доход домохозяйства, наличие в семье людей с высшим образованием (положительная связь) и наличие в семье курильщиков и людей, занимающихся спортом (отрицательная связь). Значимыми оказались и региональные факторы, но их относительный вклад в решения о покупке ЛС и БАД относительно невелик. Статистически не значимы оказались коэффициенты при переменных, отражающих наличие людей с ДМС и регулярно посещающих врачей.

Таблица 3

Средние предельные эффекты оценки вероятности расходов домохозяйств на лекарственные средства и БАД

Независимые переменные Средние предельные эффекты
Показатели состояния здоровья
multimorbidity 0,103 *** (0,012)
disabled 0,032 * (0,018)
poor_health 0,086 *** (0,017)
Показатели отношения к здоровью
monthly_doctor 0,019 (0,017)
overweight 0,026 ** (0,012)
smoking -0,028 ** (0,011)
sport -0,022 * (0,011)
Демографические показатели
child 0,059 *** (0,013)
retired 0,098 *** (0,012)
Социально-экономические показатели
ln_salary 0,042 *** (0,011)
secondary_education 0,019 (0,015)
higher_education 0,044 *** (0,016)
dms 0,031 (0,021)
dalvost -0,060 ** (0,025)
sev_zap -0,038 * (0,022)
yuzh 0,041 * (0,022)
sev_kav 0,078 ** (0,030)
privol 0,030 * (0,017)
ural -0,023 (0,020)
sib 0,024 (0,018)
moscow_stpeter -0,060 *** (0,022)
Псевдо 0,1127
LR chi-square test 447,72
Число наблюдений 4309

Примечание. *** p<0,01; ** p<0,05; * p<0,1. Стандартные ошибки в скобках.

В таблице №4 представлены результаты оценивания МНК-регрессии для логарифма среднедушевых расходов на ЛС и БАД.

Таблица 4

Результаты оценивания зависимости логарифма подушевых расходов домохозяйств на лекарственные средства и БАД от выбранных переменных

Независимые переменные Оценки коэффициентов
Показатели состояния здоровья
multimorbidity 0,336 *** (0,039)
disabled 0,101 ** (0,043)
poor_health 0,265 *** (0,040)
Показатели отношения к здоровью
monthly_doctor 0,178 *** (0,042)
overweight -0,061 (0,039)
smoking -0,337 *** (0,033)
sport -0,070 ** (0,033)
Демографические показатели
child -0,447 *** (0,041)
retired 0,293 *** (0,038)
Социально-экономические показатели
ln_salary 0,407 *** (0,035)
secondary_education -0,083 * (0,045)
higher_education -0,102 ** (0,048)
dms -0,055 (0,062)
dalvost 0,031 (0,082)
sev_zap 0,244 *** (0,069)
yuzh -0,077 (0,059)
sev_kav 0,067 (0,080)
privol 0,106 ** (0,049)
ural 0,110 * (0,059)
sib 0,174 *** (0,052)
moscow_stpeter 0,054 (0,065)
Константа 2,209 *** (0,350)
  0,2832
F-статистика 66,01
Число наблюдений 3530

Примечание. *** p<0,01; ** p<0,05; * p<0,1. Стандартные ошибки в скобках.

Сравним результаты, полученные в двух моделях. Показатели состояния здоровья, представляющие наибольший интерес, значимы в каждой из модели. Наличие в семье лиц с двумя или более хроническими заболеваниями увеличивает вероятность покупки лекарств на 10,3% и среднедушевой расход на лекарства на 33,6%; наличие людей с инвалидностью увеличивает вероятность покупки на 3,2% и среднедушевые расходы на 10,1%; наличие людей, оценивающих свое здоровье как плохое, увеличивает вероятность покупки лекарств на 8,6% и среднедушевые расходы на них на 26,5%. Наиболее чувствительной группой к расходам на лекарственные средства оказалась группа домохозяйств, в составе которых есть люди с двумя и более хроническими заболеваниями.

Показатели отношения к здоровью оказались частично значимы: наличие в семье тех, кто на постоянной основе посещает врачей, не влияет на решение о покупке домохозяйством лекарств, зато увеличивает среднедушевой расход на лекарства на 17,8%. Такой вывод согласуется с предположением, что индивиды, часто посещающие врачей, приобретают более современные (и более дорогие) ЛС и БАД, либо по совету врача приобретают несколько видов лекарств, что увеличивает сумму расходов на них. Наличие в семьях людей с избыточным весом или ожирением увеличивает вероятность покупки лекарств на 2,6%, но не приводит к росту расходов на лекарства по сравнению с семьями, в которых никто не страдает избыточным весом. Наличие курильщиков уменьшает вероятность покупки лекарств на 2,8% и уменьшает среднедушевые расходы на лекарства на 33,7%. По-видимому, курение вынуждает экономить на лекарствах и витаминах, кроме того, курение может быть сигналом безответственного отношения к своему здоровью в целом, и, как следствие, к отказу от покупки витаминов и лекарств. Занятия спортом снижают вероятность покупки лекарств, и (в малой степени) величину расходов на них. Занимающиеся спортом, с одной стороны, имеют более здоровый организм и меньше нуждаются в лекарствах, с другой стороны, уделяющие время спортивным занятиям люди могут покупать биологически активные добавки. В 2020г. мы, по-видимому, наблюдали эффект, при котором в спортивных семьях экономия на расходах на ЛС перевесила сумму расходов на БАД.

Интерпретация показателей наличия детей и пенсионеров согласуется с моделью М. Гроссмана [1]: скорость амортизации запаса здоровья с возрастом увеличивается, а, значит, расходы на здоровье с возрастом тоже начинают расти. Так, наличие ребенка до 14 лет уменьшает среднедушевые расходы на лекарства на 44,7%, а наличие в семье пенсионера увеличивает среднедушевой расход на лекарства и БАД на 29,3%.

Социально-экономические факторы оказывают значительное влияние на расходы домохозяйств на ЛС и БАД: увеличение среднедушевого дохода на 1% увеличивает вероятность покупки лекарств на 4,2% и среднедушевые расходы на лекарства и БАД на 40,7%. COVID-19 затронул и финансовое благополучие семей, и экономики стран в целом, поэтому люди, нуждающиеся в медикаментах, вне зависимости от доходов покупали лекарства, но семьи с низкими среднедушевыми доходами выбирали самые дешевые препараты. При максимальном уровне образования в семье – высшем или более (в сравнении с начальным) – вероятность покупки лекарств увеличивается на 4,4%, при этом среднедушевые расходы на лекарства уменьшаются на 10,2%. По-видимому, это означает, что образованные люди более вероятно покупают лекарства и больше инвестируют в профилактику здоровья, которая обходится сравнительно дешевле лечения запущенных случаев болезней. Таким образом, высшее образование дает выигрыш в эффективности. Наличие в семье людей с договором на добровольное медицинское страхование не оказало влияния ни на покупку лекарств, ни на сумму расходов на них в 2020 году. Возможно, это связано с низкой распространенностью ДМС (7% домохозяйств имеют в своем составе членов с ДМС), или с тем фактом, что в рамках полисов ДМС расходы на лекарственные средства, как правило, покрываются только при лечении в стационаре.

Обсуждение

В исследовании был проведен регрессионный анализ медицинских и немедицинских факторов, связанных с расходами россиян на ЛС и БАД в 2020 году. Так же, как и в предыдущих исследованиях [2, 3, 5, 6, 8], ожидаемо было выявлено, что проблемы со здоровьем способствуют росту расходов на лекарства. В данном исследовании было показано, что все факторы здоровья значимы, и наличие в семье людей с инвалидностью, мультиморбидностью, и с низкой самооценкой здоровья приводит к росту расходов на лекарства. В то же время наибольший вклад в вероятность покупки лекарств и величину расходов на них вносит наличие в семье лиц с двумя и более хроническими заболеваниями. При этом, среди таких лиц 18,8% имеют официальный статус инвалидов, а остальные не имеют и потому не имеют права на льготное лекарственное обеспечение. Данный результат представляется важным, т.к. многие люди с мультиморбидностью не имеют официального статуса для того, чтобы стать объектом государственной поддержки. Между тем выделение лиц с мультиморбидностью в целевую группу, имеющую право на включение в систему льготного лекарственного обеспечения, могло бы существенно снизить их бремя экономических расходов на лечение.

Так же, как и в ранее проведенных исследованиях, мы получили, что с ростом дохода растут расходы на лекарственные средства и БАД. Однако мы не ожидали, что фактор среднедушевого дохода окажется настолько существенным. В предыдущих исследованиях по России этот фактор был относительно невелик [2], хоть и увеличивался во время экономических кризисов [22, 23]. В случае кризиса, вызванного пандемией, мы видим крайне высокий вклад дохода. Это означает, что в период пандемии COVID-19 семьи с низкими доходами оказались в особенно уязвленном положении. Поэтому в периоды высокой распространенности инфекционных заболеваний важно предусмотреть механизмы предоставления ЛС на бесплатной основе, как это было сделано в отдельных российских регионах.

Прочие демографические и социально-экономические факторы фиксируют традиционные зависимости, обнаруженные в предыдущих исследованиях: получена положительная связь вероятности покупки ЛС и БАД и образования при отрицательной связи между величиной расходов и высшим образованием. Данный результат мы вслед за М. Гроссманом [1] объясняем высокой эффективностью инвестиций образованных людей в свое здоровье по сравнению с менее образованными. Ожидаемо, расходы на ЛС и БАД в более молодых семьях оказались ниже, а семьях с пенсионерами - выше, что соответствует большинству других исследований [2, 10, 11].

Отдельно следует отметить, что результаты данного исследования позволяют задуматься о связи показателей образа жизни (таких как избыточный вес, занятия спортом, курение) и расходов на лекарства и БАД. Так, было показано, что в семьях с людьми, имеющими избыточный вес и ожирение, выше вероятность покупки лекарств, тогда как, семьи, где люди занимаются спортом, лекарства покупаются реже и на них тратится меньше средств. Кроме того, семьи курильщиков склонны реже покупать лекарства и экономить расходы на них по сравнению с теми семьями, где никто не курит. Таким образом, факторы ЗОЖ оказались значимы в рассматриваемых моделях, хотя их вклад был относительно невелик.

Следует отметить, что данное исследование имеет ряд ограничений, связанных с характером данных. Так, данные РМЭЗ НИУ ВШЭ не позволяют разделить расходы на лекарства и БАД, тогда как они имеют разную природу: БАД могут потребляться и здоровыми людьми в целях профилактики, а ЛС применяются для лечения. Поэтому БАД могут рассматриваться как необязательный продукт, в отличие от лекарств, потребность в которых существенно выше. Кроме того, поскольку в настоящем исследовании мы используем данные за один год, можно утверждать лишь о наличии связи между расходами на лекарства и БАД и исследуемыми факторами, а не об их влиянии.

Выводы

Проведенное исследование выявило медицинские, демографические, социально-экономические факторы, определяющие расходы российских семей на лекарственные средства и БАД в период пандемии COVID-19. Полученные результаты могут быть использованы в качестве отправной точки для будущих исследований. В частности, при наличии доступных данных для целей государственной политики целесообразно провести более подробные исследования в разбивке ЛС по отдельным терапевтическим группам. Также с учетом значимой роли мультиморбидности и дохода целесообразно провести исследования потребления ЛС среди лиц с разными видами хронических заболеваний и отдельно для семей с низкими доходами. Для них важно определить неудовлетворенную потребность в лекарственных средствах и дефицит бюджета на их покупку. С учетом различий, полученных для разных федеральных округов, целесообразно также проведение исследования по регионам, что позволило бы лучше учесть региональную специфику.

Библиография

  1. Grossman M. On the concept of health capital and the demand for health. Journal of Political Economy 1972; 80 (2): 223-255.
  2. Засимова Л.С., Коссова Е.В. Расходы населения России на лекарственные средства: эмпирический анализ. Прикладная эконометрика 2016; (2): 75-99.
  3. Mueller C, Schur C, O'Connell J. Prescription drug spending: the impact of age and chronic disease status. American Journal of Public Health 1997; 87 (10): 1626-1629.
  4. Kaneva M, Gerry CJ, Baidin V. The effect of chronic conditions and multi-morbidity on self-assessed health in Russia. Scandinavian Journal of Public Health 2018; 46 (8): 886-896.
  5. Sari N, Langenbrunner JC. Consumer out-of-pocket spending for pharmaceuticals in Kazakhstan: implications for sectoral reform. Health Policy and Planning 2001; 16 (4): 428-434.
  6. You X, Kobayashi Y. Determinants of out-of-pocket health expenditure in China. Applied health economics and health policy 2011; 9 (1): 39-49.
  7. Sanwald A, Theurl E. Out-of-pocket expenditures for pharmaceuticals: lessons from the Austrian household budget survey. The European Journal of Health Economics 2017; 18 (4): 435-447.
  8. Brinda EM, Rajkumar AP, Enemark U, Prince M, Jacob KS. Nature and determinants of out-of-pocket health expenditure among older people in a rural Indian community. International Psychogeriatrics 2012; 24 (10): 1664-1673.
  9. Leibowitz AA. The demand for health and health concerns after 30 years. Journal of Health Economics 2004; 23 (4): 663-671.
  10. Gerdtham UG, Johannesson M. New estimates of the demand for health: results based on a categorical health measure and Swedish micro data. Social Science & Medicine 1999; 49 (10): 1325-1332.
  11. Galama T, Kapteyn A. Grossman’s missing health threshold. Journal of Health Economics 2011; 30 (5): 1044-1056.
  12. Van Minh H, Phuong NTK, Saksena P, James CD, Xu K. Financial burden of household out-of-pocket health expenditure in Viet Nam: findings from the National Living Standard Survey 2002-2010. Social science & medicine 2013; 96: 258-263.
  13. Lubrano R, Guidice E, Marcellino A, Ventriglia F, Dilillo A, Luca E, et al. Change in pediatric health care spending and drug utilization during the COVID-19 pandemic. Children 2021; 8 (12): 1183
  14. Correia S, Luck S, Verner E. Pandemics depress the economy, public health interventions do not: Evidence from the 1918 flu. June 5, 2020. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3561560.
  15. Blankart KE, Felder S. Do medicine shortages reduce access and increase pharmaceutical expenditure? A retrospective analysis of Switzerland 2015-2020. Value in Health 2022; 25 (7): 1124-1132.
  16. Kim KC, Tadrous M, Kane-Grill S, Barbash I, Rothenberger S, Suda K. Changes in purchases for intensive care medicines during the COVID-19 pandemic: a global time series study. Chest 2021; 160 (6): 2123-2134.
  17. Jiang DH, McCoy RG. Planning for the post-COVID syndrome: how payers can mitigate long-term complications of the pandemic. Journal of general internal medicine 2020; 35 (10): 3036-3039.
  18. Pugach IZ, Pugach S. Strong correlation between prevalence of severe vitamin D deficiency and population mortality rate from COVID-19 in Europe. Wiener klinische Wochenschrift 2021; 133 (7): 403-405.
  19. Okereke M, Ukor N, Adebisi Y, Ogunkola I, Iyagbaye E, Owhor G, et al. Impact of COVID‐19 on access to healthcare in low‐and middle‐income countries: current evidence and future recommendations. The International journal of health planning and management 2021; 36 (1): 13-17.
  20. Heckman JJ. The common structure of statistical models of truncation, sample selection and limited dependent variables and a simple estimator for such models. Annals of economic and social measurement 1976; 5 (4): 475-492.
  21. Heckman JJ. Sample selection bias as a specification error. Econometrica: Journal of the econometric society 1979; 153-161.
  22. Засимова Л.С. Расходы населения России на лекарственные средства: что изменилось во время кризиса? Всероссийский экономический журнал ЭКО 2016; (9): 113-122.
  23. Шишкин С.В., Потапчик Е.Г., Селезнева Е.В. Оплата пациентами медицинской помощи в российской системе здравоохранения. Препринт WP8/2014/03 Государственное и муниципальное управление 2014. https://wp.hse.ru/data/2014/05/30/1325391100/WP8_2014_03__.pdf

References

  1. Grossman M. On the concept of health capital and the demand for health. Journal of Political Economy 1972; 80 (2): 223-255.
  2. Zasimova LS, Kossova EV. Raskhody naseleniya Rossii na lekarstvennye sredstva: empiricheskiy analiz [Expenditures of the Russian population on medicines: an empirical analysis]. Prikladnaya ekonometrika 2016; (2): 75-99. (In Rus.).
  3. Mueller C, Schur C, O'Connell J. Prescription drug spending: the impact of age and chronic disease status. American Journal of Public Health 1997; 87 (10): 1626-1629.
  4. Kaneva M, Gerry CJ, Baidin V. The effect of chronic conditions and multi-morbidity on self-assessed health in Russia. Scandinavian Journal of Public Health 2018; 46 (8): 886-896.
  5. Sari N, Langenbrunner JC. Consumer out-of-pocket spending for pharmaceuticals in Kazakhstan: implications for sectoral reform. Health Policy and Planning 2001; 16 (4): 428-434.
  6. You X, Kobayashi Y. Determinants of out-of-pocket health expenditure in China. Applied health economics and health policy 2011; 9 (1): 39-49.
  7. Sanwald A, Theurl E. Out-of-pocket expenditures for pharmaceuticals: lessons from the Austrian household budget survey. The European Journal of Health Economics 2017; 18 (4): 435-447.
  8. Brinda EM, Rajkumar AP, Enemark U, Prince M, Jacob KS. Nature and determinants of out-of-pocket health expenditure among older people in a rural Indian community. International Psychogeriatrics 2012; 24 (10): 1664-1673.
  9. Leibowitz AA. The demand for health and health concerns after 30 years. Journal of Health Economics 2004; 23 (4): 663-671.
  10. Gerdtham UG, Johannesson M. New estimates of the demand for health: results based on a categorical health measure and Swedish micro data. Social Science & Medicine 1999; 49 (10): 1325-1332.
  11. Galama T, Kapteyn A. Grossman’s missing health threshold. Journal of Health Economics 2011; 30 (5): 1044-1056.
  12. Van Minh H, Phuong NTK, Saksena P, James CD, Xu K. Financial burden of household out-of-pocket health expenditure in Viet Nam: findings from the National Living Standard Survey 2002-2010. Social science & medicine 2013; 96: 258-263.
  13. Lubrano R, Guidice E, Marcellino A, Ventriglia F, Dilillo A, Luca E, et al. Change in pediatric health care spending and drug utilization during the COVID-19 pandemic. Children 2021; 8 (12): 1183
  14. Correia S, Luck S, Verner E. Pandemics depress the economy, public health interventions do not: Evidence from the 1918 flu. June 5, 2020. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3561560.
  15. Blankart KE, Felder S. Do medicine shortages reduce access and increase pharmaceutical expenditure? A retrospective analysis of Switzerland 2015-2020. Value in Health 2022; 25 (7): 1124-1132.
  16. Kim KC, Tadrous M, Kane-Grill S, Barbash I, Rothenberger S, Suda K. Changes in purchases for intensive care medicines during the COVID-19 pandemic: a global time series study. Chest 2021; 160 (6): 2123-2134.
  17. Jiang DH, McCoy RG. Planning for the post-COVID syndrome: how payers can mitigate long-term complications of the pandemic. Journal of general internal medicine 2020; 35 (10): 3036-3039.
  18. Pugach IZ, Pugach S. Strong correlation between prevalence of severe vitamin D deficiency and population mortality rate from COVID-19 in Europe. Wiener klinische Wochenschrift 2021; 133 (7): 403-405.
  19. Okereke M, Ukor N, Adebisi Y, Ogunkola I, Iyagbaye E, Owhor G, et al. Impact of COVID‐19 on access to healthcare in low‐and middle‐income countries: current evidence and future recommendations. The International journal of health planning and management 2021; 36 (1): 13-17.
  20. Heckman JJ. The common structure of statistical models of truncation, sample selection and limited dependent variables and a simple estimator for such models. Annals of economic and social measurement 1976; 5 (4): 475-492.
  21. Heckman JJ. Sample selection bias as a specification error. Econometrica: Journal of the econometric society 1979; 153-161.
  22. Zasimova LS. Raskhody naseleniya Rossii na lekarstvennye sredstva: chto izmenilos' vo vremya krizisa? [Expenditures of the Russian population on medicines: what has changed during the crisis?]. Vserossiyskiy ekonomicheskiy zhurnal EKO 2016; (9): 113-122. (In Rus.).
  23. Shishkin SV, Potapchik EG, Selezneva EV. Oplata patsientami meditsinskoy pomoshchi v rossiyskoy sisteme zdravookhraneniya [Patients’ payment for medical care in the Russian health care system]. working paper WP8/2014/03 Gosudarstvennoe i munitsipal'noe upravlenie 2014. (In Rus.). https://wp.hse.ru/data/2014/05/30/1325391100/WP8_2014_03__.pdf

Дата поступления: 18.10.2022

Адрес статьи на сайте vestnik.mednet.ru:
http://vestnik.mednet.ru/content/view/1431/30/lang,ru/

© «Социальные аспекты здоровья населения» электронный научный журнал, 2024
© Все права защищены!

Просмотров: 3431

Ваш комментарий будет первым

Добавить комментарий
  • Пожалуйста оставляйте комментарии только по теме.
  • Вы можете оставить свой комментарий любым браузером кроме Internet Explorer старше 6.0
Имя:
E-mail
Комментарий:

Код:* Code

Последнее обновление ( 21.02.2023 г. )