A 2023. április havi támogatott gyógyszerforgalomról
Meglehet, el kell dobnunk a predikciós modelleket a támogatott gyógyszerforgalom tervezett alakulásának kalkulációjában: a havi forgalmak évről-évre határozott sémát követnek: az előző évi forgalom +8-10 százalékos növekedés.
2023 áprilisa +9.84%-kal magasabb bruttó forintforgalmat hozott, mint az előző év azonos időszaka: 52,37 milliárd forint lett a végösszeg (az előző hónaphoz képest -8,74 százalékkal alacsonyabb értéken). Az év további részében is a gyenge-erős-erős hónapkombináció várható (ahogy tavaly) + egy erős decemberi nátha-hullámmal felülcsapva. Lassan már szöveges értékelést sem érdemes írni havonta, csak a tavalyi sztorikat copy|paste módszerrel átmásolgatni. Ehhez még generatív szövegmodell sem kell.
A támogatott vényes gyógyszerforgalom friss elemzése letölthető.
Adatfeldolgozás: MS Access -> Python / Pandas -> Power BI.
Áttekintés:
Az éves prognózis is megállt 660 milliárdon országosan. Ez is +10 százalékkal magasabb lehet, mint a 2022-es kassza összege.
A dobozforgalomban is az évek óta ismert trend folytatódik. Az április havi dobozforgalom -3,87 százalékkal alacsonyabb, mint a 2022-es áprilisi forgalom.
Hatástani áttekintés:
A TOP7 legnagyobb forgalmú hatástani főcsoportot vizsgálva elmondható, hogy minden főcsoport forgalma csökkent áprilisra: átlag feletti csökkenés tapasztalható az alábbi főcsoportoknál:
-9,3% az "R" főcsoportnál (légzőrendszerre ható szerek);
-9,5% a "B" főcsoportnál (vérre ható és vérképző szerek);
-9,8% az "N" főcsoportnál (idegrendszerre ható szerek);
-19% a "J" főcsoportnál (szisztémás fertőzésellenes szerek).
Nos, elmondhatjuk, hogy a forgalomcsökkenés részben szezonfüggő (pl. az antibiotikumok esetében), részben a lefolytatott terápiák számától függ (az onkológiai készítmények forgalomcsökkenése az átlagot hozza, -8,8%, de volumenében 1,15 milliárddal kisebb, mint márciusban). A nagy főcsoportok forgalma szezonfüggő, a piacot viszont az onkológiai terápiák számának növekedése/csökkenése határozza meg.
2023. május 27.
Az elemzés elérhető itt:
A számítások módszertana megváltozott, a megjelenítés MS Power BI környezetben történt, az adatfeldolgozás SQLite és Jupyter/Pandas eszközök segítségével valósult meg: