Pianificazione dei fabbisogni di farmaci per l'Azienda ... · Valore prelievi da magazzino...

Pianificazione dei fabbisogni di farmaci perl’Azienda Ospedaliera di Padova. Analisicritica di supporti decisionali statistici

basati sulle serie storiche.

Marilena Manzan- Tesi di Laurea Specialistica -

A.A. 2008-2009

Università Ca’ Foscari di Venezia

25 Giugno 2010Marilena Manzan Università Ca’ Foscari di Venezia

Pianificazione dei fabbisogni di farmaci per l’Azienda Ospedaliera di Padova

Introduzione Analisi farmaci Spesa farmaceutica Conclusioni

Piano della presentazione

1 IntroduzioneIl problema della pianificazione dei fabbisogni di farmaci

2 Analisi farmaciRispetto alle quantità prelevate da magazzino

Approccio statistico-informatico: SASForecast Studio VS R-ProjectApproccio statistico VS Approccio farmacisti

3 Spesa farmaceuticaRispetto al valore dei prelievi da magazzino

4 ConclusioniSviluppi futuri

Marilena Manzan Università Ca’ Foscari di Venezia



Il problema della pianificazione dei fabbisogni difarmaci

Ridotta Pianificazione

dei fabbisogni

Obsolescenza/ Mancanza

di farmaci

Impatti sulla Spesa

farmaceutica

Obsolescenza/Mancanza di farmaciHa portato all’avvio di un progetto volta alla modifica della fasedi Pianificazione dei Fabbisogni




Modernizzazione processo d’acquisto (1/2)

Definizione e Pianificazione

fabbisogni Richiesta di

acquisto Selezione del

fornitore Richiesta riordino

Consegna e liquidazione

fatture

Obiettivo: Definizione e Pianificazione dei FabbisogniRiuscire a pianificare i fabbisogni futuri ottimizzando la quantitàdi farmaci da inserire nella richiesta d’acquisto

Area Vasta




Modernizzazione processo d’acquisto (2/2)

Pianificazione basata sull'analisi delle serie storicheAttuale pianificazione

Gli andamenti storici analizzati riguardano i prelievi mensili difarmaci da magazzino per l’Azienda Ospedaliera di Padova

Training set: Marzo 2006 - Giugno 2009Test set: Luglio 2009 - Ottobre 2009




Articoli

Pro

dotti

Far

mac

eutic

i(7

0%)

Altr

i Ben

i eP

rodo

tti S

anita

ri(2

7%)

Mat

eria

li D

iagn

ostic

i(3

%)

050

015

0025

0035

00

●

●

●

0%25

%50

%75

%10

0%

Cum

ulat

ive

Per

cent

age

Qua

ntità

pre

leva

ta d

a m

agaz

zino

(mig

liaia

)

Pro

dotti

Far

mac

eutic

i(9

0%)

Altr

i Ben

i eP

rodo

tti S

anita

ri(6

%)

Mat

eria

li D

iagn

ostic

i(4

%)

020

000

4000

060

000

8000

0

●

●

●

0%25

%50

%75

%10

0%

Cum

ulat

ive

Per

cent

age

Val

ore

prel

ievi

da

mag

azzi

no(m

iglia

ia d

i eur

o)

DatasetFornito dall’Azienda Ospedaliera di Padova e presenta 1680farmaci Data cleaning




Farmaci selezionati

ATC Articolo Valore IncidenzaL04AB01 F34F211-ENBREL SC 4SIR 25MG 0,5ML+8TAMP 20.453.032 11,48%L04AB02 F34F110-REMICADE EV FL 100MG+FL 2ML 6.985.739 3,92%L04AB04 F34F411-HUMIRA SC 4SIR+FL 40MG 0,8ML+4TAMP 6.510.385 3,65%L01XE01 F01H120-GLIVEC 120CPS 100MG 4.795.357 2,69%L01XC02 F01G970-MABTHERA EV 1FL 50ML 500MG 4.467.736 2,51%L03AB07 F34C930-AVONEX IM 4SIR 30MCG/0,5ML 4AG 4.232.499 2,38%L03AB07 F34C960-REBIF SC 12SIR 12000000UI44MCG 3.353.922 1,88%C02KX01 F08M610-TRACLEER 56CPR RIV 125MG 3.192.862 1,79%L03AX13 F34G110-COPAXONE SC 28SIR 20MG/ML 3.177.065 1,78%B05AA01 F18A023-ALBUMINA UMANA KEDRION FL INF 50ML 20% 2.781.945 1,56%J05AE06 F07A611-KALETRA 120CPR RIV 200MG+50MG 2.641.876 1,48%J01DH02 F02L852-MERREM EV POLV 10FL 1000MG 2.561.819 1,44%J02AX04 F04A911-CANCIDAS EV FL 50MG 10ML 2.383.109 1,34%J06BA02 F34B050-IG VENA EV 1FL 100ML 2.205.751 1,24%J01CR05 F02G341-TAZOCIN EV 12FL 4G 0,500G 2.177.426 1,22%J01XA02 F02L320-TARGOSID IM IV 1FL 200MG+FL 3ML 2.101.656 1,18%L03AB07 F34C940-REBIF SC 12SIR 6000000UI 22MCG 2.036.866 1,14%L01XX32 F01H310-VELCADE INIET 1FL 3,5MG 1MG/ML 2.024.963 1,14%B03XA01 F19B135-EPREX 1FL 40000UI/ML 1ML 2.023.078 1,14%J05AR01 F34C951-COMBIVIR 60CPR RIV 150MG+300MG 1.915.578 1,08%

Totale spesa farmaceutica 20 farmaci 82.022.664Totale spesa farmaceutica 1680 farmaci 178.151.305 46,04%

ATC




Modalità di somministrazione

Frequenza in baseal tipo di somministazione

Somm. diretta(60%)

Ospedaliero(35%)

Ambulatoriale(5%)

Fre

quen

cy

0

5

10

15

20

●

●

●

0%25

%50

%75

%10

0%

Cum

ulat

ive

Per

cent

age

Spesa farmaceutica in baseal tipo di somministrazione

Somm. diretta (34,42%)

Ospedaliero (9,11%)

Ambulatoriale (2,51%)




Approccio statistico-informatico: SASForecast StudioVS R-Project (1/5)

SASForecast Studio R-Project

Modellazione automatizzata Modellazione non automatizzata

Modellazione non automatizzataSono stati aggiunti degli eventi su Agosto e Dicembre





Modelli con minore AIC

Modello R-Project Modello SASForecast Studio Modello SASForecast Studio=R-Project Totale(AIC minore) (AIC minore) (AIC minore)

Somm. diretta 11 0 1 12Ospedaliero 7 0 0 7

Ambulatoriale 1 0 0 1Totale 19 0 1 20

Nel 95% dei casi una modellazione non automatizzata risultamigliore

SMAPE





Previsione VS Consuntivo

●

●

●

●

●

●

●

●

● ●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

● ●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●● ●

●

●

●

F34F110−REMICADE EV FL 100MG+FL 2ML−Farmaco a somministrazione diretta−

200

300

400

500

Pre

lievi

da

mag

azzi

no

Mar

2006

Apr

2006

May

2006

Jun2

006

Jul2

006

Aug

2006

Sep

2006

Oct

2006

Nov

2006

Dec

2006

Jan2

007

Feb

2007

Mar

2007

Apr

2007

May

2007

Jun2

007

Jul2

007

Aug

2007

Sep

2007

Oct

2007

Nov

2007

Dec

2007

Jan2

008

Feb

2008

Mar

2008

Apr

2008

May

2008

Jun2

008

Jul2

008

Aug

2008

Sep

2008

Oct

2008

Nov

2008

Dec

2008

Jan2

009

Feb

2009

Mar

2009

Apr

2009

May

2009

Jun2

009

Jul2

009

Aug

2009

Sep

2009

Oct

2009

●

●

●●

●●

●●

●

●

●●

●●

●●

●●

●●

●

●

●●

●●

●●

●●

●●

●

●

●●

●●

●●

●●

●●

● Quantità Previste (R−Project)

Quantità Reali

●

●

●

●●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

F18A023−ALBUMINA UMANA KEDRION FL INF 50ML 20%−Farmaco a uso ospedaliero−

2000

2500

3000

3500

Pre

lievi

da

mag

azzi

no

Mar

2006

Apr

2006

May

2006

Jun2

006

Jul2

006

Aug

2006

Sep

2006

Oct

2006

Nov

2006

Dec

2006

Jan2

007

Feb

2007

Mar

2007

Apr

2007

May

2007

Jun2

007

Jul2

007

Aug

2007

Sep

2007

Oct

2007

Nov

2007

Dec

2007

Jan2

008

Feb

2008

Mar

2008

Apr

2008

May

2008

Jun2

008

Jul2

008

Aug

2008

Sep

2008

Oct

2008

Nov

2008

Dec

2008

Jan2

009

Feb

2009

Mar

2009

Apr

2009

May

2009

Jun2

009

Jul2

009

Aug

2009

Sep

2009

Oct

2009

●

●

●

●● ● ● ● ● ● ●●

●●

●●

●●

●●

●●

●●

●● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ● ●

●●

●●

●

●


Quantità Reali

●●

●

●●

● ●●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●●

F01G970−MABTHERA EV 1FL 50ML 500MG−Farmaco ambulatoriale−

5010

015

020

0

Pre

lievi

da

mag

azzi

no

Mar

2006

Apr

2006

May

2006

Jun2

006

Jul2

006

Aug

2006

Sep

2006

Oct

2006

Nov

2006

Dec

2006

Jan2

007

Feb

2007

Mar

2007

Apr

2007

May

2007

Jun2

007

Jul2

007

Aug

2007

Sep

2007

Oct

2007

Nov

2007

Dec

2007

Jan2

008

Feb

2008

Mar

2008

Apr

2008

May

2008

Jun2

008

Jul2

008

Aug

2008

Sep

2008

Oct

2008

Nov

2008

Dec

2008

Jan2

009

Feb

2009

Mar

2009

Apr

2009

May

2009

Jun2

009

Jul2

009

Aug

2009

Sep

2009

Oct

2009

●

●

●●

● ● ● ● ●

●

● ● ●

●

● ● ● ● ● ● ●

●

● ● ●

●

● ●●

●●

●●

●

●●

●

●

●●

●●

●●


Quantità Reali





Modelli con minor SMAPE

Modello R-Project Modello SASForecast Studio Modello SASForecast Studio=R-Project Totale(SMAPE minore) (SMAPE minore) (SMAPE minore)

Somm. diretta 10 1 1 12Ospedaliero 4 3 0 7

Ambulatoriale 1 0 0 1Totale 15 4 1 20

Nel 75% dei casi una modellazione non automatizzata produceun errore di previsione minore

AIC

Media SMAPE % Media SMAPE %(R-Project) (SASForecast Studio)

Somm. diretta 1,18% 1,77%Ospedaliero 0,85% 0,70%

Ambulatoriale 0,19% 0,24%% Totale 2,22% 2,71%





Errore sottostima Errore sovrastima

SA

SF

orec

ast S

tudi

oso

ttost

ima

mag

gior

e(5

0%)

R−

Pro

ject

sotti

stim

am

aggi

ore

(30%

)

Nes

suna

sotto

stim

a(1

5%)

Ste

ssa

sotto

stim

a(5

%)

Fre

quen

cy

05

1015

20

●

●

●

●

0%25

%50

%75

%10

0%

Cum

ulat

ive

Per

cent

age

SASForecast Studio(6,01%)

R−Project(4,10%)

Err

ore

med

iano

%

02

46

810




Approccio statistico VS Approccio farmacisti (1/3)

R-Project Farmacisti

Modellazione non automatizzata Attuale modalità di riordino

Attuale riordino





Minor SMAPE

Modello R-Project Farmacisti Totale(SMAPE minore) (SMAPE minore)

Somm. diretta 8 4 12Ospedaliero 4 3 7

Ambulatoriale 0 1 1Totale 12 8 20

Nel 60% dei casi un approccio statistico, con modellazione nonautomatizzata, produce un errore di previsione minore

Media SMAPE % Media SMAPE %(R-Project) (Farmacisti)

Somm. diretta 1,18% 1,37%Ospedaliero 0,85% 0,77%

Ambulatoriale 0,19% 0,06%% Totale 2,22% 2,20%





Errore sottostima Errore sovrastimaFa

rmac

isti

sotto

stim

am

aggi

ore

(55%

)

R−

Pro

ject

sotto

stim

am

aggi

ore

(35%

)

Nes

suna

sotto

stim

a(1

0%)

Fre

quen

cy

05

1015

20

●

●

●

0%25

%50

%75

%10

0%

Cum

ulat

ive

Per

cent

age

R−Project(4,10%)

Farmacisti(6,52%)

Err

ore

med

iano

%

02

46

810




Spesa farmaceutica (1/2)

Valutazione previsione

MAE MSE MAPE SMAPER-Project 156 34122 6,31% 0,79%Farmacisti 113 28766 5,09% 0,59%

Grafico




Spesa farmaceutica (2/2)

Previsione VS Consuntivo (migliaia di euro)

Jul2009 Aug2009 Sep2009 Oct2009 TotaleSpesa Prevista (R-Project) 2804 2128 2618 2594 10144Spesa Prevista (Farmacisti) 2441 2454 2443 2456 9794Spesa Reale 2530 2128 2434 2428 9520

Errore out-of-sample (migliaia di euro)

Jul2009 Aug2009 Sep2009 Oct2009R-Project 274 0 184 166Farmacisti -89 326 9 28




Considerazioni finali

Elaborare un’anagrafica unicaNecessità di migliorare la modellazione automatizzataLavorare a stretto contatto con i farmacisti




Grazieper l’attenzione



Appendice

Area Vasta

Definizione e Pianificazione

fabbisogni Richiesta di

acquisto

Pianificazione e Standardiz-

zazione

Selezione del

fornitore

Richiesta

riordino

Emissioniordinativi

Consegna e

Liquidazionefatture

Emissioniordinativi

Consegna e

Liquidazionefatture

Return



Appendice

Data cleaning

Farmaci di partenza Riconciliazione Farmaci totali2025 235 17901790 110 1680

Return



Appendice

Classificazione Anatomica, Terapeutica e Chimica

B (2)

C (1)

J (7)

L(10)

Gruppo Anatomico Principale − ATC Primo Livello −

L Antineoplastici ed immunomodulatoriJ Anti-infettivi per uso sistematico Return

B Sangue ed organi emopoieticiC Sistema cardiovascolare



Appendice

Attuale pianificazione

I farmacisti analizzano il database

relativo ai farmaci

Scorta presente<

Scorta massima

SI

NO

Si riordina lascorta minima

Non si riordinanulla

IpotesiCaso limite in cui ogni mesi, per ogni farmaco, si riordina laquantità minima Return



Appendice

Approccio statistico: SASForecast Studio VSR-Project

Errore sovrastima Return

SA

SF

orec

ast S

tudi

oso

vras

tima

mag

gior

e(6

5%)

R−

Pro

ject

sovr

astim

am

aggi

ore

(25%

)

Ste

ssa

sovr

astim

a(5

%)

Nes

suna

sovr

astim

a(5

%)

Fre

quen

cy

05

1015

20

●

●

●

●

0%25

%50

%75

%10

0%

Cum

ulat

ive

Per

cent

age

SASForecast Studio(9,31%)

R−Project(7,56%)

Err

ore

med

iano

%

02

46

810



Appendice

Approccio statistico VS Approccio farmacisti

Errore sovrastima ReturnR

−P

roje

ctso

vras

tima

mag

gior

e(6

0%)

Farm

acis

tiso

vras

tima

mag

gior

e(4

0%)

Fre

quen

cy

05

1015

20

●

●

0%25

%50

%75

%10

0%

Cum

ulat

ive

Per

cent

age

R−Project(7,56%)

Farmacisti(7,55%)

Err

ore

med

iano

%

02

46

810



Appendice

Spesa farmaceutica

Previsione VS Consuntivo (migliaia di euro)

●

●

●

●

●●

● ●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

● ●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

●

Spesa Farmaceutica

1500

2000

2500

3000

Val

ore

prel

ievi

da

mag

azzi

no (

mig

liaia

di e

uro)

Mar

2006

Apr

2006

May

2006

Jun2

006

Jul2

006

Aug

2006

Sep

2006

Oct

2006

Nov

2006

Dec

2006

Jan2

007

Feb

2007

Mar

2007

Apr

2007

May

2007

Jun2

007

Jul2

007

Aug

2007

Sep

2007

Oct

2007

Nov

2007

Dec

2007

Jan2

008

Feb

2008

Mar

2008

Apr

2008

May

2008

Jun2

008

Jul2

008

Aug

2008

Sep

2008

Oct

2008

Nov

2008

Dec

2008

Jan2

009

Feb

2009

Mar

2009

Apr

2009

May

2009

Jun2

009

Jul2

009

Aug

2009

Sep

2009

Oct

2009

●

●

●●

● ● ● ●

●

●

Spesa Prevista (R−Project)

Spesa Prevista (Farmacisti)

Spesa Reale

Return



Pianificazione dei fabbisogni di farmaci per l'Azienda ... · Valore prelievi da magazzino...

Documents

Transcript of Pianificazione dei fabbisogni di farmaci per l'Azienda ... · Valore prelievi da magazzino...