نشرة التشريعات في أسبوع البريدية - العدد #8 عن (نظام وهيكلة هيئة الدواء والغذاء الأمريكية، والانحراف المعياري واختبار الفرضيات في الأبحاث الطبية، ونمذجة الاقتصاديات الدوائية المتبعة)

مرحبا بالمنظمين حديثا إلى النشرة، والتي أنقل لكم فيها تجربتي في دراسة الماجستير التنفيذي في التشريعات الدوائية بجامعة الملك سعود 2023 م ( ‏Executive drug regulatory master in KSU) بشكل أسبوعي وهي لا تُعبرّ إلا عن وجهة نظر ناقلها،  راغبا بذلك توثيق الرحلة مع الآخرين ومشاركتهم طريق التعلم في أحد أعرق جامعات المملكة العربية السعودية.

ناقل هذه التجربة هو أنا عبدالعزيز آل رفده تجدني في منصة linkedin،أو منصة Twitter (X)  صيدلي بمدينة الملك سعود الطبية منذ العام 2018م حتى اليوم، وكاتب ابداعي لعديد من المقالات والنشرات البريدية منذ العام 2018م وحتى هذا اليوم.

لن أستطيع إكمال هذه الرحلة دون تشجيعك وتحفيزك لي للمضي قُدما لنشر باقي الأعداد، فبمشاركتك، وتعليقك، ونقدك الإيجابي سوف تساعدني كثيرا للإستمرار حتى النهاية.

ملاحظات مهمة 📝

لإيماني بإثراء المحتوى العربي بشكل عام، والصيدلاني بشخص خاص بدأت هذه الرحلة، وقد وصلتني عن نشرة التشريعات في أسبوع الكثير من كلمات المديح والتشجيع سواء من أعضاء هيئة التدريس، أو زملاء الدفعة، أو ممن ينتسبون في السلك الصيدلاني بكافة قطاعاته، سعيد بأن النشرات السابقة نالت استحسانهم، وبإذن الله بأن القادم منها أجمل بهاءْ وحُلّة. 🙏🏼

أثق تماما بأن المستقبل مشرق بالكثير من الرائعين الذين بإمكانهم صنع أعمال عظيمة من شأنها إحداث أثر ايجابي في المجتمع العلمي والصحي 🪴

 التلخيص الذي ستجده في هذه النشرة وما سيليها من النشرات أتت بحسن نية  واجتهاد كبير، لذا قد لا يحالفني الحظ في ايصال الفكرة في بعض المعلومات.

أطلب منك الصفح  في ذلك، وأن تعلم يقينا بأنها قد نُقلت عن غير قصد في حال وقوع خطأ ما، وأستميحك عذرا لقاء هذا الشئ، وأعدك في تنبيهك بالمعلومة الصحيحة عندما يتضح لي غير ذلك في العدد القادم. 

استغرقت مني هذه النشرة تلخيصا، وكتابةً، وتحريرا أكثر من 6 ساعات ⏰ أطلب منك أيضا لقاء هذا الجهد مشاركتها للآخرين وتوسيع نطاق نشرها لأكبر عدد ممكن. 

قراءة مُفيدة لثامن عدد من نشرة التشريعات في أسبوع.

أخبار النشرة 📰 

📢قرب انطلاق مؤتمر سلاسل الإمداد والخدمات اللوجستية في العاصمة الرياض 2023 م.

📢تدشيّن 3 مصانع في قطاعات الدواء والغذاء بمدينة سدير للصناعة والأعمال.

📢ما علاقة عقار رانيتيدين بالسرطان؟ وهل هناك بدائل آمنة؟

المحاضرة الأولى مقدمة في النظام التنظيمي للأدوية (Drug regulatory system overview) ⚖️

عُنوان المحاضرة كما هو موضح في الشرائح التعليمية

في الأسبوع الثامن قام عميد كلية الصيدلة بجامعة الملك سعود الدكتور عامر العنزي بشرح (نظرة عامة حول النظام الأمريكي للتشريعات الدوائية وهيكلتها FDA). 

حرص الدكتور على توضيح بأنك كصيدلي في مجال التشريعات الدوائية إن فهمت بوضوح الأنظمة والمبادئ التي تقوم عليها دولة أمريكا FDA فسيسهل عليك هضم المبادئ العامة الأخرى في العالم من قبيل (الأنظمة الأوروبية، والكندية، والهندية … الخ) لأن النظام الأمريكي يعتبر المرجع الأول لكل هذه الأنظمة المنبثقة لاحقا. 

وقد أوضح الدكتور عامر العنزي في محاضرته بأن الصناعة الدوائية دوما ما تخضع للحوكمة القوية والضابطة والتي تُعنى بالأنظمة والقوانين.

النظام في هيئة الدواء والغذاء الأمريكية FDA تقع تحت النظام الفيدالي الحكومي Fedral register system وعبر موقعهم الإلكتروني ستجد العديد من الأنظمة الملزمة وغير الملزمة أيضا، فمن المهم معرفة هيئة الدواء والغذاء الأمريكية بأنها جزء من الحكومة الأمريكية وهي المتصلة بمجلس الوزراء امتدادا  للرئيس الأمريكي . 

وحتى هيئة الدواء والغذاء الأمريكية سوف تجد لديها منظمات أخرى مثل منظمة  Drug Enforcement Administration (DEA) ومنظمة THE OFFICE OF NATIONAL DRUG CONTROL POLICY (ONDCP) منعزلة عن بعضها الآخر بغرض تقوية الحوكمة والعمل بشكل أكثر ترابطا وسرعة. 

موقع هيئة الدواء والغذاء الأمريكية يخضع للعديد من التحديثات لأي مستجدات في ديناميكية متطلبة للعمل في قطاع الدواء والغذاء، فالمهمة الرئيسية من الأنظمة هي السلامة أولا Safety وحماية الصحة المجتمعية، ويكمن الإبداع كل الإبداع في الأبحاث والتطوير Researcher and development والإستثمار فيها لأن دور الهيئة يذهب لأبعد من الأنظمة وذلك في ضبط المصانع، والعمليات التسويقية، وما يتعلق بالتوزيع لاحقا. 

والمملكة العربية السعودية بدأت في الخطوات الأولى في عمليات البحث والتطوير، والمساهمة في قطاع الدواء الذي لديه عوائد مادية ضخمة من شأنها خلق مورد مالي ضخم، ومنوعا بذلك من مصادر الدخل مستقبلا، خصوصا بأن المملكة العربية السعودية باتت عضوا فعالا في قوى الدول العشرين ومن أكبر المنافسين فيه على صعيد الناتج المحلي. 

فالغذاء حتى وإن وقع فيه خطأ بالإمكان معالجته وتخفيف أعراضه، ولكن حينما يكون في الدواء فإن ذلك سيمس كل شئ في منظومة الدولة في الصحة، والاقتصاد، والطاقات البشرية، وبسبب هذا يكون تعقيد العمل في الدواء أكثر منه في الصناعة الغذائية. 

ولكي تفهم توجه المملكة مستقبلا عليك فهم خريطة الدولة في التحول الصحي، فعند استيعابك إياه ذلك من شأنه أن يدفعك دفعا لأن تكون مساهما في تطوير المنظومة الصحية بشكل عام. 

تلى ذلك استعراض الدكتور عامر العنزي السلسلة التاريخية التي مرت لهيئة الدواء والغذاء الأمريكية بدءا من العام 1902 حتى 2012 وهي التي بدأت تحت منظومة وزارة الزراعة ثم جاء الفصل عقب 30 سنة لتكون هيئة الدواء والغذاء مستقلة بذاتها، ثم لاحقا الاهتمام بأبحاث الأطفال، والنساء، ثم سنوات الابتكار وتسريع عمليات القبول للأدوية الثورية التي ظهرت لاحقا في العام 2012. 

وما يميز النظام الأميركي في هيئة الدواء والغذاء هو القرارات التي تبدأ من الأسفل وصولا لأعلى الهرم، وهذا عكس ما يتم داخل هيئة الدواء والغذاء السعودية التي تستمد قراراتها من الأعلى للأسفل. 

أوضح الدكتور بأن الاستثمارات في الصناعات الدوائية وتشجيعها ما زالت في البداية خصوصا عند الأدوية التي تعالج الأمراض النادرة أو التي تصيب أعداد قليلة من المرضى Orphan drug أو التي لديها نطاق ضيق في المأمونية العلاجية والسمية Narrow therapeutic window ، ولكون هذا التحفيز للصناعة الدوائية المحلية هو يعني الأمن الدوائي والاكتفاء الذاتي المهم جدا لدى الحكومة والمجتمع. 

يخضع الهيكل الإداري في هيئة الدواء والغذاء إلى ما يسمى Cross-functional وهو الذي يعني ترتيب اداري الغرض منه وضع كل قسم بخبرائه ذوي الكفاءة العالية دون وجود تخصصات أخرى وذلك لمنع تضارب المصالح أيضا Conflict of interest مما يعني إدارة فعالة لمختلف الأقسام والاستغلال الأمثل لهؤلاء الخبراء ومهارتهم، وسرعة تناقل المعلومات، واتخاذ القرارات، لما يصب في مصلحة هيئة الدواء والغذاء الأميركية. 

الهيكلة الادارية لهيئة الدواء والغذاء الأمريكية الصورة من موقع chegg.com

الدكتور عامر العنزي تطرق لطريقة عملية إرسال مستندات الأدوية الجديد new drug application في آخر مراحل قبولها إلى هيئة الدواء والغذاء الأمريكية وذكر البرامج المسرعة لدى الهيئة في عمليات قبولها expedited programs وهي: 

1) البرامج تعيين المسار السريع fast track designation

2) تسمية العلاج المقدم والمفاجئ breakthrough therapy designation

3) الموافقة السريعة accelerated approval

4) المراجعة الأولوية priority review

وبسبب الخلط الذي يتم بينها حتى مع المختصين فقد كلّفنا الدكتور عامر العنزي بحل واجب يشرح الفرق ما بين عمليتي التسريع fast track designation و accelerated approval من بين قائمة أدوية تمت الموافقة عليها خلال السنوات الماضية وتحديد ما إذا كانت أحد النوعين مع تبرير ذلك. 

ذكر الدكتور بأن عملية الموافقة على مقدم الطلب (في العادة الشركة الدوائية) والتي ترسل  جميع مستنداتها إلى هيئة الدواء والغذاء  في أنها عملية معقدة تخضع للعديد من المراجعات والفحوصات من قبل الخبراء، وقد يتخللها رفض أو ايقاف المستندات وترجيعها للشركة في عدة مرات متتالية وصولا لمرحلة قبولها في نهاية المطاف، وهذا يعني وجود تواجد الخبراء ذوي الكفاءة العالية، وتحقيق الحوكمة الضابطة، وبالتالي الصحة المجتمعية المنشودة في نهاية المطاف في عملية تستغرق ما بين سنتين حتى ثلاث سنوات من العمل المستمر. 

في نهاية محاضرته شجع الدكتور عامر العنزي على الانخراط في اللجان المعنية بقبول طلبات الأدوية محليا، وعدم رفض أي فرصة سانحة لذلك ولو كانت تطوعا، أيضا تشجيعه الآخر في التسلح بالخبرة اللازمة في تخصص الجودة في المصانع الدوائية كذلك بسبب حاجة السوق الكبيرة لمختصين في هذا المجال، ولشُّح المتواجدين في السوق الوظيفي حاليا لشغل مثل هذه المناصب. 

المحاضرة الثانية الجودة في الصناعة الدوائية Quality in pharmaceutical industry 📉

الصورة من موقع cphi-online.com

في الأسبوع الثامن كان موعدنا مع اختبار منتصف الفصل الأول، ولكن سأخبرك عن ما الذي استفدته من هذه المادة. 

الصناعة الدوائية، والمراقبة عليها، ووضع معايير تحسينها هو أمر مهم جدا في (السلامة المجتمعية الصحية) فلا مكان في وسط تشريعات وحوكمة ضابطة لأدوية غير فعّالة أو متدنية أو حتى ما دون المستوى.

ويشمل ذلك المصنع الدوائي الذي لا يحقق شروط وأسس التصنيع الجيد Good manufacturing practice وهي سلسلة تبدأ من المورد، ثم انتقال المواد الخام، ومرورا بالمصنع، ثم تعبئة المنتج، وايصاله في نهاية المطاف إلى المستخدم النهائي وهو (المريض). 

ولتطبيق أسس ممارسات التصنيع الجيّد لا بد من تكامل جميع القطاعات التنظيمية والتشريعية لضبط العمليات التصنيعية، وقدرة المفتشين، وأصحاب المصلحة في تفقد أعمالهم بشكل منتظم ومنهجي يهدف لسلامة المريض،  ومن هذا المنطلق يجب أن يكون الخطأ بهامش قريب من الصفر، ولا يمكن ذلك إلا من خلال تطبيق المراقبة الصارمة، وزيادة جودة المصانع الدوائية. 

يوجد العديد من الأدلة Guidelines العالمية والمحلية التي تتبعها جهات كُبرى مثل USFDA و WHO ومحليا توجد Saudi FDA والتي لا بد من القائمين على الصناعة الدوائية، اتباع التشريعات القانونية عن طريقها وهي التي تخضع من فترة لأخرى للعديد من التغيرات والتحديث من فترة لأخرى. 

المحاضرة الثالثة طرق البحث الصيدلانية Pharmaceutical research method 🔍

في الأسبوع الثامن من المادة أكمل الدكتور حمود السبيعي وهو الأستاذ المشارك في الطب الجزيئي وعلم الجينات الدوائي، ونائب عميد الدراسات العُليا والبحث العلمي بكلية الصيدلة في جامعة الملك سعود بعنوان (مُقدمة في الإحصاء الحيوي، الإحصائيات الوصفية) وحديثه أيضا عن (اختبار الفرضيات). 

فعند العمليات الاحصائية لا بد من معرفة إمكانية البيانات المتواجدة في العملية البحثية تمثل المتوسط، والذي نستطيع بعد ذلك تعميمه على شريحه أكبر من السكان، ولكن وربما لكبر العينة البحثية فإن تواجد القيم الشاذة outliers وارد، ولذا توجد هناك طرق أخرى أكثر تفضيلا وعمقا عن (الوسط، والوسيط، والقيمة المكررة) وهي مقاييس التشتت والتي تندرج تحت البيانات الوصفية Descriptive statistics. 

ففي مقاييس التشتت Measurs of dipersion  فيها نقل المعلومات المتباينة variability فلو كانت البيانات موحدة وليس فيها خلل لن يكون هناك أي مقياس لتشتت العينة، فلكي تكون العينة البحثية أفضل فلا بد أن تكون قيمها قريبة من المتوسط mean لكي يمكن أن تكون موثوقة ويمكن تعميم نتيجتها على بقية السكان .

ما هي أنواع مقاييس التشتت؟ 

هناك عدة أنواع لقياس عينات التشتت في العينة البحثية وهي:

أولا) المدى Range:

وهي طريقة تستخدم لإستبعاد أي قيم شاذة وذلك بعملية حسابية فيها عملية طرح أكبر قيمة متواجدة في العينة البحثية من أصغر قيمة متواجد في العينة البحثية.

تُعتبر طريقة سهلة ولكنها أقل موثوقية لعدم شمولها جميع العينة البحثية ككل. 

ثانيا) التباين variance:

وهي معرفة مدى بُعد مجموع البيانات عند القيمة المتوسطة mean سواء بإتجاه القيمة الموجبة أو القيمة السالبة، وفيها عملية تربيع الأرقام المتباينة بالعميلة الحسابية والتي تكون مرتبطة بما يسمى درجة التحرر Degree of freedom n-1.

ولكن هذه الطريقة سوف تجلب لنا قيمة كبيرة ليست قريبة من القيمة المتوسطة لتكون أول الحلول هو استخدام الطريقة الثالثة. 

ثالثا) الانحراف المعياري standard deviation:

فلو كان التباين يعطي قيمة تربيع الرقم، فلا يمككنا استخدامه لمعرفة القيمة المتوسطة للبيانات الشاذة، لذا سوف نأخذ قيمة جذر قيمة التابين ولتصبح هذه الطريقة في أخذ الجذر تسمى (الانحراف المعياري). 

الدكتور حمود ذكر لنا مفهوم آخر  وهو الخطأ المعياري standard Error فلو كان الانحراف المعياري يهتم ببيانات العينة البحثية، فإن الخطأ المعياري سوف يكون هو الآخر مهتما بالعينة (السكانية Population) وفيها إمكانية معرفة ما إذا كانت العينة البحثية تمثل السكان، فكلما كان عددها أكبر للخطأ المعياري كلما كانت النتيجة أكثر دقة لتمثيل عدد السكان. 

ولكن ما زلنا نواجه بعض المشاكل الحسابية عند جلبها، فعند استخدام الحسابات فقط بعمليات تربيعها كل مرة وأخذ جذرها فربما ذلك سوف يقود لنتائج بعيدة عن القيمة المتوسطة للأعداد لذا يصبح الحل في طريقة استخدام النسبة المئوية Percentages لنفس القيم الحسابية وهو ما يقودنا للطريقة الرابعة. 

رابعا) معامل الاختلاف the coefficient of variation: 

عند استخدام معامل الاختلاف يمكننا معرفة رقم الانحرافي المعياري مقسوما على قيمة المتوسط ولكي نحوله لقيمة مئوية فإننا نقوم بعملية الضرب في 100٪؜ لاستخراج النسبة المئوية التي تمثل القيمة المتوسطة للبيانات.

وهي طريقة مهمة وضرورية في عمليات تحليل البيانات البحثية ولأننا نلجأ لها عند وجود قيم بمتوسطات different mean  أو قيم  مختلفة different unit عن بعضها الآخر. 

عقب هذا الشرح الرائع من الدكتور حمود السبيعي في تبسيط المعلومات النظرية، لجأنا إلى الكمبيوترات اللوحية المحمولة لتطبيق ما تعلمناه واستخدام قيم معاملات الاختلاف والتباين بإستخدام برنامج الاكسيل Excel 

بعد هذا النشاط الصفي انتقل الدكتور حمود السبيعي إلى عُنوان محاضرته الآخر والذي كان يتعلق (بإختبار الفرضيات Hypothesis Testing). 

ما الذي يعنيه الشكل المتماثل Symmetric؟ 

عند توزيع البيانات البحثية Data distribution فغالبا الأرقام تتكون في المنتصف وفيها تظهر عمليات تكرار العينات البحثية frequency ولكي تكون هذه البيانات متماثلة Symmetric فإننا يمكن تشكيلها على هيئة شكل الجرس Bell shape، فعند توزيع البيانات نحو الوسط Mean بشكل متساوي يظهر شكل الجرس وفيها قيم مثل الوسط، الوسيط، التكرار متساوية. 

شكل الجرس في توزيع البيانات الصورة من موقع simplypsychology.org

فعند نسبة 68% يكون الانحراف المعياري قيمته تساوي واحد بالقرب من المتوسط وهذه نسبة رائعة ومثالية للعينة البحثية تنبئ بعدم وجود قيم شاذة Outliers بالتالي الحكم على العينة البحثية بالقوة robust. 

أما إن كانت النسبة 95% يكون الانحراف المعياري قيمته تساوي اثنين بالقرب من المتوسط.

وأخيرا إن كانت النسبة 99.7% يكون الانحراف المعياري قيمته تساوي ثلاثة، وما بعد ذلك من القيم سوف يعتبر شاذا outliers أي ما بعد 0.3% المتبقية من قيمة 99.7%. 

وقد يكون سبب ظهور قيم شاذة يعود إلى متغيرات البيانات Variability أو وجود خطأ في التجربة Experimental error.

فعند وجود عينة بحثية بأرقام كبيرة سوف يكون تأثير القيم الشاذة المتمثلة في 0.3% قليل جدا، لذا على النقيض من ذلك عند وجود عينة قليلة مع وجود قيم شاذة فهذا يعني تأثر العينة البحثية بذلك وعدم قوتها أو موثوقيتها، يمكن وفقا لذلك عند وجود خطأ مثلا استبعاد هذه العينة أو استخدام أدوات أكثر صرامة لإختبار هذه القيم الشاذة.

لذا يوجد لذلك أداة تحسب لنا القيمة الوسيطة The median بإستخدام Outlier by interquartile وفيها يتم تقسيم العينة البحثية إلى ٣ أجزاء ثم أخذ قيمها الوسيطة، واجراء الاختبارات على القيم الشاذة لتكون أكثر دقة. 

ما الذي يعنيه الشكل غير المثالي Asymmetric ؟ 

هي التي لا يمكن توزيع بياناتها بشكل متساوي نحو الوسط Mean وفيها القيم مثل الوسيط Median والمتكرر غير متساوية أو تسمى مائلة skewed سواء جهة اليساي أو اليمين، وفيها القيم مثل الوسط أولا أكثر تأثرا بذلك يليه الوسيط ثم المتكرر

توضيع للشكل غير المتناسق للعينة البحثية نحو جهة اليمين أو اليسار الصورة من موقع study.com

المحاضرة الرابعة سياسة اقتصاديات الدواء والصحة Pharmacoeconomics & health policy 🚨

عُنوان المحاضرة كما هو موضح في الشرائح التعليمية 

مرة أخرى قام الدكتور أحمد الغامدي في تقديم محاضرته في مادة اقتصاديات الدواء وهو الأستاذ المشارك في قسم أبحاث اقتصاديات الدواء ونتائجها، في  الأسبوع الثامن ولكن هذه المرة تحت عُنوان (مناهج النمذجة في التقييمات الاقتصادية) بصيغتها الإلكترونية.

راجع معنا الدكتور أحمد الغامدي بعض المفاهيم خصوصا تلك التي تتعلق بزيادة الطلب الدائم على الصحة مع شُّح الموارد المتوفرة ليكون السؤال المهم في اقتصاديات الدواء حول مفهومين مهميّن وأساسيّن في اقتصاديات الدواء وهما: 

1) هل الدواء يستحق قيمته؟ 

2) وهل هو مقدور عليه من الناحية المالية؟ 

مع ضرورة عدم إهمال الجانب الاقتصادي الدوائي أيضا في معرفة قيمة العلاج Value مقابل تكلفته Cost وذلك في عمليات صنع القرار Decision makeing ففيها يجب معرفة (البدائل، ووجهة نظر الباحث، وقياس النتائج بدقة). 

ما هو دور النمذجة Modeling في التقييم الاقتصادي؟ 

هي طريقة استقراء Extrapolate كلا من التكلفة Cost والفاعلية Effectiveness لما وراء الدراسات السريرية وبيانتها، وهي عملية معقدة لها عديد الخطوات والأدوات، أيضا لا بد من استحضار الأدلة العلمية، ومن ثم اخضاعها لعمليات المقارنة والتحليل العميق. 

ما هو أنواع النمذجة في اقتصاديات الدواء؟ 

هناك العديد من الأنواع ومنها: 

أولا) تحليل القرار Decision analysis (نموذج الشجرة Tree model) 

ثانيا) طريقة ماركوڤ Markov analysis وفيها نوعين (Cohort و Monte Carlo). 

ما هو تحليل القرار Decision analysis ؟ 

هي طريقة تطبيقية ومنهجية للتحليل المقارن ما بين الأدوية وذلك لخيارات متعددة قد ينبني عليها القرار، وفيها قياس (المنافع والمخاطر) وهي طريقة تساعد في اختيار القرار ذو التكلفة الفعالة وعملية صنع القرار بناءً عليها، وفي العموم مثل هذه النماذج لا بد من وجود نوع من الغموض أو عدم التيقين تجاهها Uncertainty.

صورة من موقع Youtube.com

فيكون هناك النقطة الأولى وهي نقطة القرار Descion node (الشكل المربع في الصورة) وفيها الخيارات المتاحة لصانع القرار.

ثم نقطتي الفرص Chance node (الشكل الدائري في الصورة) وفيها النتائج المبنية على الاحتمالات، وفيها جميع الارقام تجلب من الدراسات السريرية المنشورة.

ونهاية نقطة نقطة النتيجة Outcome (الشكل المثلث في الصورة) وهي النقطة النهائية Endpoint (الحياة/الموت، الصحة/المرض) وتحدد قيمته بالنسبة المئوية أو الرقم الثابت مثل (الواحد) وفيها أيضا تكون حجم التكاليف بصيغتها المالية (دولار أمريكي أو ريال سعودي) . 

وعند معرفة جميع البيانات وحسابها ماديا فإننا نبدأ من النهاية Outcome node ونصل للبداية Decision node.  

هذه الطريقة مفيدة خصوصا في :

✔️ الحالات الحادة التي تحتاج لعناية Kill or cure 

✔️مرض واحد فقط

✔️ مرض ذو فترة زمنية قصيرة المدة 

وفيها يجب أن تكون النتيجة قابلة للتفسير  Interpretability، وبالإمكان إعادة استنساخها أكثر من مرة Reproducibility ، وأن تتسم بالشفافية، وأن تساعد في تجاوز عدم اليقين الذي يصاحبها، والمهم أن تُعرف جيّدا وجهة نظر الباحث هل هو (المريض، أم المنشأة الصحية، أم المجتمع، أم شركة التأمين وهكذا). 

ولأننا نخشى من عدم اليقين يجب أن تكون الأرقام دقيقة ومأخوذة من مصادر يعّول عليها مثل أخذ أسعار الأدوية من (نوبكو Nupco وليس هيئة الدواء والغذاء السعودية SFDA) لدقة الأولى عن الثانية على سبيل المثال، أيضا تستخذم اختبارات حساسية النمذجة Seneitivity analysis. 

اختبار الحساسية يكون مفهومه بزيادة هذه النسب المستخرجة 10-20% أو نقصانها بنفس النسبة 10-20% وإعادة عملية الحسابات للتحري من دقتها من جديد. 

ما هي محدودية Limitations نموذج شجرة القرار في الاقتصاد الدوائي؟ 

هل لا تستخدم بكثرة لأن الغالب في الأمراض تكون مزمنة وليست حادة مثل التي تشترطها (شجرة القرار)، وصعبة التتبع خصوصا إن كانت الخيارات البديلة المطروحة متعددة وكثيرة. 

ما هي طريقة ماركوف Makrov model في النمذجة؟ 

ما يُميّز هذا النموذج هو قدرته على تصور الأمراض بشكل أفضل على المدى البعيد Long term (الأمراض المزمنة) وفيها يمكن استخدام نموذج قياس جودة الحياة QUALYs والعمر المتوقع الإضافي الذي بإمكان المريض التمتع به قبل موته. 

الصورة من موقع mbounthavong.com

ففي الصورة قد يصاب المريض بالسكري من النوع الثاني ليكون في خانة (المرض) ثم مع العلاج قد يُشفى لينتقل لحالة (الصحة) وقد يعود مرة أخرى لخانة المرض وربما بحال أسوأ مثل (السكتة) وقد يتجاوز الأمر ذلك لأن يموت على أسوأ الأحوال، وكلها بناءً على احتمالات رياضية طويلة ومعقدة يترتب عليها التكلفة Cost لكل هذه الخيارات. 

ففي نموذج ماركوڤ يجب أن تؤخذ هذه الاحتمالات من قبل الخبراء والتي قد تستمر لفترة زمنية طويلة من المراقبة والاحتمالات المطروحة، وتبقى محدوديتها في تعاملها الجاف مع الأرقام فقط، دون وجود جوانب أخرى عاطفية ومنطقية. 

النهاية 🔚

استغرقت مني هذه النشرة وقتا طويلا في إعدادها، كتابة وتحريرا ومن ثم تلخيصها لك على هذا القالب، إن وجدت فيها فائدة تعود عليك بالنفع يمكنك رد هذا الجميل بمشاركة هذه النشرة للمهتمين بها الآن عبر ملف النشرة. 

إن كان هناك أسئلة تتعلق بكل ما ورد أعلاه  أو اقتراحات للتطور من النشرة، وإضافة أفكار لها يمكنك مراسلتي عبر البريد الإلكتروني [email protected]. 

أيضا يمكنك متابعتي عبر وسائل التواصل المختلفة عبر الرابط. 

يوم سعيد أتمناه لك 🙏🏼

كواليس النشرة 📸