Close
Свяжитесь с нами!
Для проведения демонстрации программы ОНКОР
Имя
E-mail
Телефон
Сообщение

Влияние доступности противоопухолевого лекарственного лечения на целевые показатели работы онкологической службы
Петкау В.В. (1), Каримова А.А. (1), Ефремов С. А. (2), Груздева Е. А. (3)
1- ФГБОУ ВО «Уральский государственный медицинский университет»; 2 - ООО «БизнесКомпьютер»; 3- ГАУЗ СО «Свердловский областной онкологический диспансер»
Резюме:
Актуальность. Основные онкологические показатели, такие как заболеваемость злокачественными новообразованиями (ЗН), смертность от ЗН, выявление ЗН на ранних стадиях, одногодичная летальность, отличаются не только между странами, но и между регионами одной страны, и даже внутри каждого региона. Информатизация онкологической службы позволяет оперативно на любой момент времени проводить оценку в каждой территориальной единице региона по ключевым показателям и выявлять ключевые проблемные точки.
Цель. Целью работы было выявить территориальные отличия в показателях одногодичной онкологической летальности и их зависимость не только от распределения новых случаев ЗН по стадиям, но и от доступности противоопухолевого лекарственного лечения (ПЛЛ).
Материалы и методы. Данные об одногодичной летальности, распределении новых случаев ЗН по стадиям, проведенном лечении получены из региональной онкологической информационной системы ОНКОР. Проведен анализ данных о 32758 курсах ПЛЛ, проведенных пациентам из 60 районов Свердловской области за первые 6 месяцев 2020 года.
Результаты. Количество проведенных курсов варьировало от 33 до 12136, уникальных схем – от 9 до 267. Оценка доступности ПЛЛ выполнена на основании относительных показателей, таких как плотность ПЛЛ (отношение числа проведенных курсов пациентам с данной территории к числу состоящих на учете на данной территории) и разнообразие ПЛЛ (отношение уникальных схем у пациентов с данной территории к числу состоящих на учете на данной территории). Плотность ПЛЛ колебалась от 11,8 до 108,3 курсов на 100 больных, состоящих на учете, разнообразие ПЛЛ – от 0,7 до 10 схем на 100 больных, состоящих на учете. Выявлена зависимость между распределением по стадиям выявленных случаев ЗН и одногодичной летальностью, между удельным весом IV стадии и плотностью ПЛЛ. Плотность ПЛЛ оказывала влияние на одногодичную летальность даже при нивелировании влияния доли IV стадии.
Выводы. Региональная онкологическая система позволяет анализировать территориальные различия показателей работы службы и доступности специализированного лечения. На одногодичную онкологическую летальность влияет плотность ПЛЛ. Получаемая информация о выполнении или невыполнении назначенной онкологическим диспансером ПЛЛ на местах должна учитываться при внесении изменений в региональные приказы по маршрутизации пациентов с ЗН.

Ключевые слова: доступность противоопухолевого лекарственного лечения, химиотерапия, одногодичная летальность, информатизация онкологической службы, региональная онкологическая информационная система

Abstract:
The introduction. Main oncologic indicators such as morbidity, mortality, early detection of malignant tumors, one-year mortality rate, noticeably differ not only among the countries but also among the regions of one country, and even more among the territories of one region. Oncological service informatization let us evaluate the target indicators in each territory unit of the region at any given time and to reveal the actual problems.
The object of the work was to find out the differences in one-year oncological mortality rate among the territories of Sverdlovsk Region and to reveal the relation of it with the distribution of stages of detected oncological cases and with the availability of anticancer drug therapy (ADT).
The materials and methods. Indicators of one-year mortality rate, distribution of stages of new cases, specialized treatment performed, were received from the regional oncological informational system ONCOR. The analysis of data on 32758 ADT courses conducted to patients from 60 districts of the Sverdlovsk region in the first 6 months of 2020 was carried out.
The results. The number of courses held varied from 33 to 1213, unique schemes - from 9 to 267. We analyzed the accessibility of ADT based on the relative indicators such as density of ADT (the ratio of the number of courses carried out to patients from a given territory to those registered in each territory) and diversity of ADT (the ratio of unique patterns of ADT in patients from a given territory to the number of registered patients in each territory). The density of ADT ranged from 11,8 to 108,3 courses per 100 registered patients, the variety of PLL - from 0,7 to 10 schemes per 100 registered patients. A relationship was revealed between the distribution by stages of detected cases of malignant neoplasms and one-year mortality, between the percentage of stage IV and the density of ADT. The density of ADT influenced the one-year mortality rate even with the leveling of the effect of the proportion of stage IV.
The conclusion. The regional oncological system allows to demonstrate territorial differences in the indicators of the oncological service and the availability of specialized treatment. The density of ADT influenced the one-year mortality rate. The received information about the fulfillment in medical organizations at the place of patient's residence the oncological dispensary appointments should be considered when making changes to regional orders for routing patients with malignant tumors.

Keywords: accessibility of anticancer drug therapy, chemotherapy, one-year mortality rate, oncological service informatization, regional oncological information system
Введение

Лечение онкологических пациентов представлено тремя основными направлениями: хирургическое лечение, медицинское применение ионизирующего излучения, противоопухолевое лекарственное лечение (ПЛЛ) [1]. Если первые два направления практически достигли своего максимума, то последнее продолжает активно развиваться. Число пациентов, нуждающихся в лекарственном лечении, неуклонно растет [2]. Это связано с ростом заболеваемости [3], с увеличением продолжительности жизни онкологических больных на фоне проводимого лечения, а самое главное, с появлением новых групп препаратов и расширением показаний к их применению при злокачественных новообразованиях [4].
Организаторами здравоохранения неоднократно предпринимались попытки системного подхода к формированию потребности в противоопухолевых препаратах для оптимизации затрат и объективизации планирования [1,4]. Но быстро меняющиеся «правила игры» (регистрация новых препаратов, изменение показаний уже зарегистрированных, ежегодное обновление федеральных клинических рекомендаций, опциональность лечения при одинаковых клинических ситуациях) не позволяют разработать универсальный калькулятор.
Но даже расчет идеальной потребности не означает полного удовлетворения спроса из-за макро- и микроэкономических составляющих в решении данного вопроса. Не секрет, что доступность лечения, особенно инновационного и дорогостоящего, различается не только между странами, но и между регионами внутри одной страны. Несмотря на законодательно закрепленное равное право на охрану здоровья, доступность отдельных видов лечения, в т.ч. противоопухолевой лекарственной терапии, не одинакова [5].
Лекарственное обеспечение онкологических больных в большей степени идет за счет федерального и регионального бюджетов, а также за счет средств обязательного медицинского страхования (ОМС). Удельный вес этих составляющих в разных регионах разный. При этом проблема доступности лекарственного лечения в онкологии и медико-экономической обоснованности значительных трат остаются на повестке [6,7]. После старта Федерального проекта «Борьба с онкологическими заболеваниями» (1) большая часть лекарственного лечения проводится за счет средств ОМС [8]. Вторым важным нововведением стало формирование концепции Центров амбулаторной онкологической помощи (ЦАОП) (2). Произошла «децентрализация химиотерапии», которая стала массово проводиться за пределами онкологических диспансеров. Многие регионы пришли к этому не «сверху» (после получения федерального приказа), а «снизу», когда областной / краевой / республиканский диспансер уже не мог обеспечить лекарственное лечение всем нуждающимся больным [9].
В настоящее время самой распространенной практикой является формирование плана лечения в онкологическом диспансере, а реализация лечения не только в диспансере, но и в других медицинских организациях, имеющих лицензию на оказание данного вида медицинской помощи [10,11]. При этом появился новый вид ограничения доступности помощи: несоответствие помещений, недостаток кадров, отсутствие препаратов «на местах». Пациенты оказываются в заложниках ситуации: диспансер уже не берет на лечение, местная медицинская организация еще не берет. Больной имеет право в такой ситуации получить лечение в диспансере. Но в крупных регионах с большими расстояниями между населенными пунктами не каждый соглашается на регулярное посещение регионального центра. Недостаточная обеспеченность лекарственным лечением негативно сказалась на достижении целевых показателей региональных проектов по борьбе с онкологическими заболеваниями [12].
Неравномерная доступность медицинской помощи влияет на показатели работы онкологической службы. Недостаточное обеспечение ПЛЛ увеличивает одногодичную летальность и негативно влияет на смертность от ЗН в целом. Отчет с показателями работы онкологической службы региона подаются за весь регион в целом (2). Мы понимаем, что «отличники» сглаживают показатели «двоечников». Однако для понимания ситуации в регионе главному специалисту-онкологу необходимо мониторировать показатели районов и муниципальных образований по отдельности, понимать причины неудовлетворительных показателей и принимать меры практически в режиме реального времени. Решение таких задач возможно только в условиях достаточной информатизации. В Свердловской области в качестве инструмента онкологического онлайн мониторинга выступает региональная информационная система «ОНКОР», полноценно внедренная и функционирующая как система поддержки региональной онкологической системы (СПРО) с 2017 года.
В 2016 г. в 6 МО Свердловской области проведена «пилотная» эксплуатация региональной информационной системы «ОНКОР» (3). Удачный опыт и оперативная реализация разработчиками запросов участников проекта позволили перейти к полноценному внедрению системы на уровне всего региона (4). В 2018 г. права на «ОНКОР» получил Медицинский информационно-аналитический центр Министерства здравоохранения Свердловской области. В настоящее время в системе работают 633 пользователя из 111 медицинских организаций разных форм собственности. В их числе все первичные онкологические кабинеты области и все медицинские организации, оказывающие медицинскую помощь больным с ЗН.


1 - Приказ Министерства здравоохранения РФ от 15 ноября 2012 г. N 915н «Об утверждении Порядка оказания медицинской помощи населению по профилю "онкология"» Режим доступа: http://base.garant.ru/70317796/
2 - Приказ Министерства здравоохранения Российской Федерации от 19 апреля 1999 г. №135 «О совершенствовании системы государственного ракового регистра» Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/902136492
3 - Приказ Министерства здравоохранения Свердловской области от 14 сентября 2016 г. №1559-п «О проведении пилотной эксплуатации функциональных возможностей онкологической информационной системы «ОНКОР» на рабочих местах районных онкологов в медицинских организациях Свердловской области» Режим доступа: https://minzdrav.midural.ru/uploads/document/2926/1559-p.pdf
4 - Приказ Министерства здравоохранения Свердловской области от 01 июня 2017 г. №934-п «О внедрении информационной онкологической системы «ОНКОР» на рабочих местах районных онкологов в медицинских организациях Свердловской области» Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/446457770
Материалы и методы

Проведен анализ данных о 32758 курсах ПЛЛ, проведенных пациентам из 60 районов / муниципальных образований Свердловской области. Место жительства учитывалось по месту регистрации, если больной не указывал, что проживает и состоит на учете по другому адресу. Временной период наблюдений: январь-июнь 2020 года. Учитывались все случаи лечения за счет средств ОМС. В перечень исходных показателей входили место оказания медицинской помощи (выполнения курса), количество курсов и распределение курсов по оригинальным схемам и по линиям. Верификация исходных данных проводилась путем перекрестного сравнения информационных баз Территориального Фонда ОМС и системы ОНКОР. Для каждой территориальной единицы были рассчитаны следующие показатели: количество выполненных курсов, количество уникальных схем, распределение курсов по линиям (первая, вторая, третья, линия после третьей, адъювантная, предоперационная), удельный вес IV стадии (от числа всех впервые выявленных в 2020 г случаев ЗН), одногодичная летальность, смертность от ЗН.
С учетом того, что нет единого подхода к оценке доступности ПЛЛ, нами дополнительно предложена такая величина, как плотность ПЛЛ, рассчитываемая как отношение количества проведенных курсов больным с данной территории к количеству состоящих на учете онкологических больных на данной территории. Еще один относительный показатель – это разнообразие уникальных схем, которое принималось равным отношению числа уникальных схем у больных с данной территории к числу больных с ЗН, состоящих на учете на данной территории.
Место проведения ПЛЛ пациентам с ЗН регламентируется приказом по маршрутизации (5). Нужно понимать, что больные, нуждающиеся в интенсивных режимах химиотерапии, или больные с выраженной сопутствующей патологией, или в тяжелом состоянии, или при невозможности лечения по месту жительства, получали лечение в Свердловском областном онкологическом диспансере. В остальных ситуациях ПЛЛ проводилось в межмуниципальных центрах или центрах амбулаторной онкологической помощи.
В качестве знаменателя выбрано число состоящих на учете, т.к. нужно учитывать не только впервые заболевших, но и накапливающийся контингент. Данные по районам, по числу закрепленных больных, распределению по стадиям получены из ОНКОР. Интеграция СПРО с Государственной информационной системой Свердловской области "Танатос", учитывающей факты регистрации летальных исходов, автоматизировало своевременное снятие с учета.
Следующим этапом проведен однофакторный анализ для выявления корреляции между показателем плотности ПЛЛ и одногодичной летальностью пациентов с ЗН. В регрессионной модели также было нивелировано влияние доли пациентов, выявленных в 4 стадии.
Для обработки результатов использовались методы статистического анализа с использованием программных продуктов Statistica 10, Microsoft Excel, в которых осуществлялся расчет среднестатистических показателей (средние значения, медианные значения, стандартная ошибка выборки, стандартное отклонение и др.) и коэффициентов корреляции.

5 - Приказ Министерства здравоохранения Свердловской области от 28 ноября 2019 г. №2381-п «Об организации оказания медицинской взрослому населению Свердловской области по профилю «Онкология»»
Режим доступа: http://www.pravo.gov66.ru/media/pravo/%D1%80_2381-...
Результаты

Количество проведенных курсов ПЛЛ за 6 месяцев 2020г. в разных территориях Свердловской области колебалось от 33 в Верх-Нейвинском городском округе до 12136 в Екатеринбурге. Количество уникальных схем варьировало от 9 в Верх-Нейвинском городском округе до 267 в Екатеринбурге. При этом крайние показатели относительных величин были в иных районах. Максимальные плотность ПЛЛ и разнообразие уникальных схем пришлись на городской округ Нижняя Салда и ЗАТО Свободный, а минимальные – на Екатеринбург. Различия показателей ПЛЛ, удельного веса IV стадии и одногодичной летальности в зависимости от территории Свердловской области, в которой проживает больной, представлены в таблице 1.
Поскольку между базовыми статистическими показателями (заболеваемость, смертность по причине ЗН, удельный вес пациентов, у которых заболевание выявлено на ранней стадии, на поздней стадии и др.) в 2019 и 2020 гг. наблюдается функциональная корреляционная связь (коэффициенты корреляции >0,99), то данные показатели 2019 года использовались для сопоставления с результатами анализа химиотерапии, проведенной в первом полугодии 2020г.
Показатель одногодичной летальности по территориям области не характеризуется нормальным распределением, хотя визуально гистограммы распределения данных по этим показателям близки к нормальным. Можно предположить, что хи-квадрат тест, который обычно используется для проверки нормальности, показывает отрицательный результат, в первую очередь, по причине малой выборки (60 территориальных единиц). Также негативное влияние на результаты статистического теста оказывает наличие выбросов. Распределение плотности ПЛЛ также не характеризуется нормальностью (имеет левостороннее смещение и выбросы, выходящие далеко за пределы коридора средних значений). При этом ряд статистических тестов, выполняемых для нормально распределенных данных, показывает положительные результаты. К сожалению, малое число объектов наблюдения в сочетании со значительным разбросом (отсутствует однонаправленное изменение признаков) не позволяет получить адекватные результаты и при выполнении непараметрических тестов. В связи с этим использовались все доступные статистические тесты с учетом ограничений, но полученные данные применимы только к данной выборке и их сложно проецировать на генеральную совокупность, так как сложно сделать оптимистичные выводы о прогностической ценности полученной модели.
В выборке наблюдаются следующие ранговые линейные корреляции, значимые на уровне p<0,05:
- средняя обратная корреляция между удельным весом пациентов, выявленных на ранних стадиях, и одногодичной летальностью (коэффициент корреляции Пирсона r=−0,31, коэффициент корреляции Спирмена rs = − 0,28)
- средняя тесная прямая корреляция между долей пациентов на IV стадии (от числа всех пациентов, состоящих на учете) и плотностью ПЛЛ (коэффициент корреляции Спирмена rs= 0,48)
- средняя тесная обратная корреляция между показателем одногодичной летальности и плотностью ПЛЛ (коэффициент корреляции Пирсона r=− 0,32).
Для второй корреляционной пары было составлено уравнение линейной регрессии (с учетом свободного члена). Модель была получена методом пошагового исключения незначимых предикторов. В регрессионной модели также было нивелировано влияние доли пациентов, выявленных на IV стадии, которая не оказывала значимого влияния на результирующий показатель ни в одном статистическом тесте, в том числе после преобразования фактора для рассмотрения в качестве категориального предиктора в модели дисперсионного анализа ANOVA.
Плотность ПЛЛ можно рассматривать как статистически значимый предиктор одногодичной летальности, но данное уравнение предсказывает значение зависимой переменной (одногодичной летальности) только на 10% за счет изменения значения предиктора (коэффициент детерминации R2=0,10). Формально модель является надежной (p<0,01) и адекватной (идентифицирована реальная корреляционная связь средней тесноты r=0,32, которая не может быть расценена как автокорреляция), но обладает низкой прогностической значимостью. Важно отметить, что результаты теста могут расцениваться как ориентировочные, так как данные не характеризуются нормальностью распределения.
Обсуждение

Районы и муниципальные образования Свердловской области имеют значительные различия по площади территории и по плотности населения. Как следствие имеются выраженные различия в количестве больных с ЗН, нуждающихся в лечении, в количестве проведенных курсов ПЛЛ и числе примененных уникальных схем ПЛЛ. Однако значительные различия в онкологической летальности и относительные показатели, характеризующие доступность лечения, не могут быть объяснены только численностью жителей или удаленностью от областного центра.
Общеизвестным представляется факт, что летальность на первом году после установки диагноза ЗН коррелирует с удельным весом IV стадии. В первом десятилетии XX века эти значения зачастую совпадали [1]. В качестве целевых показателей реализации Программы «Борьба с онкологическими заболеваниями» указаны параллельно 2 процесса: увеличение доли ЗН, выявленных на ранних стадиях (I–II стадии), до 58%, и сокращение одногодичной летальности больных с ЗН из числа больных, впервые взятых на учет в предыдущем году, до 18,6%. В 2017 году в Свердловской области удельный вес IV стадии составил 24,0%, а одногодичная онкологическая летальность 24,1% (6).
В мировой практике ситуация стала меняться параллельно с бурным развитием ПЛЛ, появлением новых высокоэффективных таргетных и иммунных препаратов. Медиана общей выживаемости при IV стадии ряда заболеваний превысила 2-3 года, а иногда и более. Доступность лечения гарантирована Федеральным законом "Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации" от 21.11.2011 N 323-ФЗ, Программой государственных гарантий бесплатного оказания гражданам медицинской помощи и рядом других нормативных документов. ПЛЛ в регионах осуществляется на базе онкологических диспансеров и медицинских организаций, осуществляющих медицинскую помощь по профилю «Онкология». В качестве последних чаще всего выступают ЦАОП.
Логично предположить, что при равной доступности диагностики и лечения снижение одногодичной летальности должно происходить пропорционально на территории всей области. К сожалению, гипотеза о неравномерной доступности медицинской помощи подтверждается даже на уровне одного региона. Есть территориальные различия по удельному весу IV стадии, что говорит о неодинаковости диагностических возможностей, как инструментальных, так и кадровых, и возможностей проведения ПЛЛ. Наше исследование позволяет сделать вывод о влиянии доступности ПЛЛ на одногодичную летальность вне зависимости от удельного веса пациентов с IV стадией.
В причинах неодинаковой плотности ПЛЛ на территории Свердловской области еще предстоит разобраться. Но в сложившихся условиях представляется целесообразным мониторинг исполнения в медицинских организациях по месту жительства назначений врачей онкологического диспансера, как в отношении проведения конкретных схем ПЛЛ, так и в отношении соблюдения сроков. СПРО позволяет не только осуществлять персонифицированный контроль, но и превентивно информировать о том, что пациент длительно ожидает или не может получить лечение. В такой ситуации можно вызывать больного «на себя» или выяснять причину у руководителя медицинской организации. Информация СПРО должна учитываться при внесении изменений в приказы по маршрутизации для повышения доступности специализированной медицинской помощи.

6 - Распоряжение Правительства Свердловской области от 28.06.2019 №310-РП «Об утверждении программы «Борьба с онкологическими заболеваниями в Свердловской области» на 2019-2024 годы» Режим доступа: http://www.tfoms.e-burg.ru/upload/iblock/221/rasp_2019.06.28_310-rp.pdf


Выводы

Показатели работы онкологической службы отличаются внутри региона. Такие показатели, как одногодичная летальность и выявление на поздней стадии, в разных районах Свердловской области отличаются более чем в 4 раза. Возможность получения ПЛЛ зависит в том числе и от места проживания пациента. Полученные данные позволяют сделать однозначный вывод о наличии влияния плотности ПЛЛ на одногодичную летальность в конкретной выборке, но для того, чтобы сделать вывод об этом явлении как о прогностически значимой закономерности, необходим больший объем статистического наблюдения.
Список литературы

  1. Чиссов В.И., Старинский В.В., Ковалев Б.Н. (ред.) Организация онкологической службы в России (методические рекомендации, пособия для врачей). Часть 2. М.: ФГУ МНИОИ им. П.А. Герцена Росмедтехнологий; 2007. 663 с. ISBN 5-85502-066-5. Режим доступа: http://www.oncology.ru/service/organization/oncoservice.pdf
  2. Тюляндин С.А., Жуков Н.В. (ред.) Правда о российской онкологии: проблемы и возможные решения. М.: Общероссийская общественная организация «Российское общество клинической онкологии»; 2018. 28 с. Режим доступа: https://rosoncoweb.ru/library/patient/002/index.pdf
  3. Каприн А.Д., Старинский В.В., Шахзадова А.О. (ред.) Злокачественные новообразования в России в 2019 году (заболеваемость и смертность). М.: МНИОИ им. П.А. Герцена − филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России; 2020. 252 с. ISBN 978-5-85502-260-5. Режим доступа: https://glavonco.ru/cancer_register/%D0%97%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D0%BB_2019_%D0%AD%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%80.pdf
  4. Давыдов М.И., Горбунова В.А. (ред.) Рациональная фармакотерапия в онкологии: руководство для практикующих врачей. М.: Литтерра; 2017. 880 с. - ISBN 978-5-4235-0244-7.
  5. Wilking N, Bucsics A, Kandolf Sekulovic L, Kobelt G, Laslop A, Makaroff L et al. Achieving equal and timely access to innovative anticancer drugs in the European Union (EU): summary of a multidisciplinary CECOG- driven roundtable discussion with a focus on Eastern and South- Eastern EU countries. ESMO Open 2019;4:e000550. DOI: https://doi.org/10.1136/esmoopen-2019-000550
  6. Антипова Т.В., Мельник М.В., Нечаева О.Б., Шикина И.Б., Вечорко В.И., Луцева Е.М. Оценка результативности медицинской помощи при онкологических заболеваниях. Социальные аспекты здоровья населения. 2016; 1 (47). DOI: 10.21045/2071-5021-2016-47-1-3 Режим доступа: http://vestnik.mednet.ru/content/view/730/30/lang,ru/
  7. Павлыш А.В. Особенности применения анализа эффективности затрат в онкологии. Клиническая фармакология и терапия. 2015. Т. 24. № 5. С. 75-80. Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=25664723
  8. Авксентьева М., Омельяновский В., Петровский А., Давыдов М.И., Железнякова И.А., Тюляндин С.А. и др. Новые подходы к формированию клинико-статистических групп, объединяющих случаи госпитализации для лекарственного лечения злокачественных новообразований. Медицинские технологии. - 2018. - Т. 32, № 2. - С. 8-22.
  9. Ганцев Ш.Х., Старинский В.В., Рахматуллина И.Р., Кудряшова Л.Н., Султанов Р.З. (ред.) Амбулаторно-поликлиническая онкология. М.: ГЭОТАР-Медиа; 2012. 448 с. ISBN 978-5-9704-2058-4. Режим доступа: https://www.rosmedlib.ru/book/ISBN9785970428757.html
  10. Гребёнкина Е.В., Гурьянова А.В., Ушакова М.С., Белова С.В., Терешкин Д.В., Маслагин А.С., Гамаюнов С.В. Первые результаты работы центра амбулаторной онкологической помощи в Нижегородской области. В книге: Белые ночи 2020. тезисы VI Петербургского международного онкологического форума. 2020. С. 44. Режим доступа: https://forum-onco.ru/upload/unsorted/forum_tezis_2020.pdf
  11. Мурашко Р.А., Степанова Л.Л., Тесленко Л.Г. Опыт организации ЦАОП в рамках проекта «Борьба с онкологическими заболеваниями» в Краснодарском крае. В книге: Белые ночи 2020. тезисы VI Петербургского международного онкологического форума. 2020. С. 360-361. Режим доступа: https://forum-onco.ru/upload/unsorted/forum_tezis_2020.pdf
  12. Каприн А.Д., Старинский В.В., Хайлова Ж.В., Шахзадова А.О. Сравнительный анализ выполнения индикаторов региональных проектов «Борьба с онкологическими заболеваниями» на основании данных оперативного мониторинга за период январь-май 2018-2019 гг. Вестник Росздравнадзора. 2019. № 4. С. 64-71. DOI: https://doi.org/10.35576/article_5d651dbc693279.10409311