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Farmaci

07 Giugno 2023

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Con l’obiettivo di superare le incongruenze che spesso si verificano nella determinazione dei fabbisogni per le forniture farmaceutiche pubbliche, è stato sviluppato uno strumento previsionale, basato su un algoritmo accessibile online, a supporto delle centrali d’acquisto per il calcolo realistico del fabbisogno nella gestione degli appalti pubblici. Lo fa sapere una nota di Egualia che ha collaborato con i ricercatori dell’Healthcare Datascience LAB della LIUC-Università Cattaneo, per lo sviluppo dello STEINBOCC Project (STima dEI fabbisogNi di gara: variaBili di impattO e prediCtive data analytiCs), realizzato da Daniele Bellavia, Francesco Bertolotti e Fabrizio Schettini, con la responsabilità scientifica di Emanuela Fogli.

L’iniziativa nasce dall’osservazione che in alcuni casi si sovrastima il consumo per essere certi di ricevere le forniture, oppure se abitualmente si dichiarano fabbisogni molto inferiori ai consumi reali, poi si ricorrere ad acquisti fuori gara che fanno spendere di più. Il risultato è sono fornitori in fuga perché ci sono tante gare con bassa quantità bandita di farmaco e pochissime gare con alti volumi di acquisto, più efficienti, ma spesso “deserte”, perché la voglia di economie di scala, con prezzi troppo bassi, specie per le gare multiregionali. A indagare le incongruenze nella determinazione dei fabbisogni per le forniture farmaceutiche pubbliche è lo STEINBOCC Project presentato oggi in un convegno a Roma. Lo studio ha preso in esame dati Aifa e Ihs (Information Hospital Service) per le gare bandite dal 2016 al 2021 e riferite a tre differenti principi attivi (daptomicina, midazolam e paclitaxel) analizzati a livello regionale. Un antibiotico, un anestetico e un antitumorale: tre principi attivi a brevetto scaduto, un grado di innovazione medio-basso e ambiti di applicazione diversi, la cui ottimizzazione dei consumi può rappresentare un'importante fonte di risparmio per il Sistema Sanitario Nazionale.
Tre le fasi di analisi: per prima cosa viene strutturato il confronto con i clinici, per l’individuazione delle variabili che possono influenzare l’andamento dei consumi del singolo principio attivo. In secondo luogo, sono analizzati i dati di consumo degli stessi in rapporto alla prevalenza della patologia. Infine, si struttura la creazione di un algoritmo che consente di simulare il consumo totale di principio attivo all’interno di una determinata popolazione regionale.

“L’analisi ha evidenziato forti scostamenti fra il consumo effettivo e le richieste di approvvigionamento da parte delle stazioni appaltanti in specifici momenti storici – spiega Emanuela Foglia (Ricercatore, Scuola di Ingegneria Industriale e HD LAB - LIUC) – In alcuni casi viene sovrastimato il fabbisogno, creando gravi disagi alle aziende farmaceutiche, impossibilitate a programmare la produzione in modo efficiente; in altri contesti, invece, si evidenzia una sottostima del fabbisogno, che ha costretto le strutture sanitarie e ASL/ATS ad acquistare a costi maggiori fuori gara, o approvvigionandosi all’estero con una qualità inferiore della fornitura». «Dall’analisi dei dimensionamenti - prosegue - è emerso che circa il 20% delle gare contiene l’80% dei fabbisogni: l’informazione risulta fondamentale per la gestione delle procedure di gara, perché indica quali sono i bandi da presidiare con maggiore attenzione e da cui si può ottenere un maggiore possibile efficientamento”.
Dalle conclusioni dello studio emerge con chiarezza che due sono gli elementi cruciali per rendere efficienti i processi d’acquisto: il processo di aggregazione e accentramento delle gare a livello regionale o comunque la centralizzazione, nel tentativo di ridurre la complessità determinata dalla frammentazione delle richieste provenienti dalle singole ASL/AO e l’individuazione del prezzo ottimale al di sotto del quale aumenta la probabilità di gare deserte, con conseguente inefficienza per il SSN.

“Abbiamo sviluppato un algoritmo previsionale accessibile tramite un’interfaccia web, potenzialmente adattabile per qualsiasi principio attivo - previa calibrazione con dati a supporto - e utilizzabile gratuitamente dagli enti appaltanti regionali e dalle aziende farmaceutiche interessate a identificare i futuri fabbisogni o dimensionare gli acquisti di gare future – spiega Fabrizio Schettini (coordinatore HD LAB) -. Il modello è costruito per effettuare una previsione degli anni 2023, 2024 e 2025, ma può essere aggiornato estendendone l’orizzonte temporale anno dopo anno e può essere arricchito dotandolo di KPI di monitoraggio sul processo d’acquisto. A oggi restituisce il fabbisogno totale di farmaco espresso in milligrammi: potrebbe essere dimensionato anche per un utilizzo da parte delle aziende sanitarie per la previsione dei consumi interni, ma anche come supporto per definire il case mix delle diverse forme farmaceutiche da acquistare all’interno di ogni bando di gara. Questo elemento - conclude Schettini - potrebbe contribuire a chiudere il cerchio del percorso di efficientamento, creando anche una barriera di protezione contro il rischio ricorrente di carenze”.

In funzione anti-carenze la proposta avanzata dal vicepresidente Egualia, Massimiliano Rocchi: “Lo studio realizzato da LIUC offre la conferma scientifica di quanto le aziende farmaceutiche denunciano da tempo sulla frammentazione regionale e sulla insostenibilità economica dei modelli di acquisto pubblici in gare per farmaci fuori brevetto, basati su di un unico aggiudicatario al prezzo più basso. È ormai indispensabile introdurre anche per i farmaci fuori brevetto di sintesi chimica, come già accaduto per i biosimilari, la regola degli accordi quadro con più fornitori, con quote predeterminate. Questo, nel panorama attuale, sarebbe l’unico elemento veramente innovativo capace di garantire razionalizzazione della spesa e allo stesso tempo un'ampia disponibilità delle terapie, perché i pazienti avrebbero la possibilità di essere trattati con uno dei primi tre farmaci nella graduatoria dell'accordo-quadro, classificati secondo il criterio del minor prezzo o dell'offerta economicamente più vantaggiosa”.

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