Health Сare of the Russian FederationHealth Сare of the Russian FederationЗдравоохранение Российской Федерации0044-197X2412-0723Federal Scientific Center for Hygiene F.F.Erisman70454210.47470/0044-197X-2025-69-5-416-422hdrtmxHEALTH CARE ORGANIZATIONОРГАНИЗАЦИЯ ЗДРАВООХРАНЕНИЯResearch ArticleAn integrative model for health technology assessment: perspectives for the Russian healthcare systemИнтегративная модель оценки медицинских технологий: перспективы для системы здравоохранения Российской Федерацииhttps://orcid.org/0009-0004-5544-3594NikolaevAnton A.НиколаевАнтон Анатольевичnikolaevaa@my.msu.ruM.V. Lomonosov Moscow State UniversityФГБОУ ВО «Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова»Research Institute for Healthcare Organization and Medical Management of Moscow Healthcare DepartmentГБУ города Москвы «Научно-исследовательский институт организации здравоохранения и медицинского менеджмента Департамента здравоохранения города Москвы»National Research University Higher School of EconomicsФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"»31102025695VOL 69, NO5 (2025)ТОМ 69, №5 (2025)416422180320262025https://journals.eco-vector.com/0044-197X/article/view/704542

Introduction. This article presents the Expanded Cost-Benefit Analysis (ECBA) model as an integrative approach to health technology assessment, taking into account clinical, economic, institutional, behavioral, and social factors.Purpose. To develop and justify a comprehensive model for evaluating health technologies based on ECBA, incorporating the manageability of implementation, behavioral variability, and institutional constraints.Materials and methods. The ECBA model comprises four blocks: medical outcomes, socio-demographic benefits, implementation costs, and institutional risks. Over a 10-year horizon with an 18.8% discount rate, it integrates real-world data, shadow-cost estimates, national standards (e.g., GOST R 57525–2017), and a case study on preventive ART in a metropolitan setting. Implementation feasibility is assessed via the Technology Manageability Index (TMI).Results. The ECBA model enables structured comparison of health interventions based on clinical, economic, institutional, behavioral, and social criteria. Though illustrated with the ART case, it is applicable to various preventive, therapeutic, and digital interventions in resource-limited, centralized systems.Research limitations. The model assumes stable parameters over time and uniformity of institutional and behavioral responses. It does not fully account for partial adoption scenarios, regional disparities in healthcare infrastructure, or variability in institutional implementation practices.Conclusion. ECBA supports policymakers by integrating multidimensional evidence into a unified framework, improving the assessment of health technologies’ real-world viability under regulatory, fiscal, and institutional constraints. Compliance with ethical standards. The study was approved by the local ethics committee of the Research Institute for Healthcare Organization and Medical Management of Moscow Healthcare Department, Moscow, protocol dated 02.11.2025 No. 02-01/ЭК/2025.Funding. This article was prepared within the framework of the research work «Development of methodological approaches to value-oriented healthcare (VOH) in the city of Moscow».Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.Received: March 28, 2025 / Accepted: June 24, 2025 / Published: October 31, 2025

Введение. В статье представлена модель расширенного анализа выгод и издержек (ECBA, Extended Cost-Benefit Analysis) в качестве интегративного подхода к оценке медицинских технологий, учитывающий клинико-экономические, институциональные, поведенческие и социальные аспекты.Цель исследования — разработка и обоснование интегративной модели расширенного анализа выгод и издержек (Extended Cost-Benefit Analysis, ECBA) для оценки медицинских технологий с учётом управляемости, поведенческих факторов и институциональной среды в условиях централизованной системы здравоохранения.Материалы и методы. В исследовании применена методология ECBA, включающая четыре блока: медицинские, демографические, социальные и институциональные параметры. Расчёт проводили на горизонте 10 лет с дисконтированием 18,8% и на основании данных реальной практики, эконометрических оценок, нормативных документов и кейс-анализа внедрения превентивной антиретровирусной терапии. Для формализации управленческих барьеров использовали индекс управляемости технологии.Результаты. Модель ECBA позволяет оценивать медицинские технологии с учётом не только клинико-экономических показателей, но и управляемости, социальной результативности и институциональной реализуемости. Иллюстративный кейс превентивной антиретровирусной терапии продемонстрировал универсальность подхода, применимого к различным типам вмешательств — от скрининга до цифровых решений в условиях централизованной системы.Ограничения исследования. Модель основана на ряде допущений: предполагаются неизменность эффективности и затрат во времени, единообразие поведенческого отклика и институциональной среды. Не учитываются случаи неполной реализации технологии, различия в доступности между регионами и вариативность управленческих механизмов.Заключение. Модель ECBA может служить инструментом поддержки решений при оценке медицинских технологий с учётом не только клинико-экономических, но и институциональных и поведенческих факторов. Она позволяет сравнивать альтернативные вмешательства в условиях ограниченных ресурсов и высокой регуляторной нагрузки.Соблюдение этических стандартов. Исследование одобрено Этическим комитетом по экспертизе исследований в сфере общественного здоровья, организации и социологии здравоохранения при ГБУ «НИИОЗММ ДЗМ» (протокол от 11.02.2025 № 02-01/ЭК/2025).Финансирование. Данная статья подготовлена в рамках НИР «Разработка методологических подходов ценностно-ориентированного здравоохранения (ЦОЗ) в городе Москве» (№ по ЕГИСУ: № 123032100062-6).Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов в связи с публикацией данной статьи.Поступила: 28.03.2025 / Принята к печати: 24.06.2025 / Опубликована: 31.10.202

economic evaluationcost–benefit analysishealth technology assessmentdemographic impactimplementation feasibilitypreventive interventionsэкономическая оценкаанализ «выгоды–издержки»оценка медицинских технологийдемографические эффектымедицинская результативностьпрофилактические вмешательстваKristensen F.B., Lampe K., Wild C., Cerbo M., Goettsch W., Becla L. The HTA Core Model® — 10 years of developing an international framework to share multidimensional value assessment. Value Health. 2017; 20(2): 244–50. https://doi.org/10.1016/j.jval.2016.12.010Baltussen R., Marsh K., Thokala P., Diaby V., Castro H., Cleemput I., et al. Multicriteria decision analysis to support health technology assessment agencies: benefits, limitations, and the way forward. Value Health. 2019; 22(11): 1283–8. https://doi.org/10.1016/j.jval.2019.06.014Wisløff T., Hagen G., Hamidi V., Movik E., Klemp M., Olsen J.A. Estimating QALY gains in applied studies: a review of cost-utility analyses published in 2010. Pharmacoeconomics. 2014; 32(4): 367–75. https://doi.org/10.1007/s40273-014-0136-zSunstein C.R. Back to mill? Behavioral welfare economics. J. Benefit-Cost Anal. 2019. https://doi.org/10.2139/ssrn.3499180Acemoglu D., Johnson S. Disease and development: a reply to Bloom, Canning, and Fink. J. Polit. Econ. 2014; 122(6): 1367–75. https://doi.org/10.3386/w20064Urbina I., Adams R., Fernandez J., Willemsen A., Hedberg N., Rüther A. Advancing cooperation in health technology assessment in Europe: insights from the EUnetHTA 21 project amidst the evolving legal landscape of European HTA. Int. J. Technol. Assess. Health Care. 2024; 40(1): e75. https://doi.org/10.1017/s0266462324004689Stoumpos A.I., Kitsios F., Talias M.A. Digital transformation in healthcare: technology acceptance and its applications. Int. J. Environ. Res. Public Health. 2023; 20(4): 3407. https://doi.org/10.3390/ijerph20043407Parikh R.B., Basen-Enquist K.M., Bradley C., Estrin D., Levy M., Lichtenfeld J.L., at al. Digital health applications in oncology: an opportunity to seize. J. Natl. Cancer Inst. 2022; 114(10): 1338–9. https://doi.org/10.1093/jnci/djac108Neumann F.J., Sousa-Uva M., Ahlsson A., Alfonso F., Banning A.P., Benedetto U., et al. 2018 ESC/EACTS Guidelines on myocardial revascularization. Eur. Heart J. 2019; 40(2): 87–165. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehy394Mauskopf J., Earnshaw S.R., Brogan A., Wolowacz S., Brodtkorb T.H. Budget-Impact Analysis of Health Care Interventions. Cham: Springer; 2017. https://doi.org/10.1007/978-3-319-50482-7NICE. Digital Health Technologies Framework. London: National Institute for Health and Care Excellence; 2022. Available at: https://nice.org.uk/corporate/ecd7/resources/evidence-standards-framework-for-digital-health-technologies-pdf-1124017457605Rawlins M.D., Culyer A.J. National Institute for Clinical Excellence and its value judgments. BMJ. 2004; 329(7459): 224–7. https://doi.org/10.1136/bmj.329.7459.224WHO. Making fair choices on the path to universal health coverage. Geneva: WHO; 2014. Available at: https://who.int/publications/i/item/9789241507158Makady A., de Boer A., Hillege H., Klungel O., Goettsch W. What is real-world data? A review of definitions based on literature and stakeholder interviews. Value Health. 2017; 20(7): 858–65. https://doi.org/10.1016/j.jval.2017.03.008Drummond M.F., Sculpher M.J., Claxton K., Toddart G.L., Torrance G.W. Methods for the Economic Evaluation of Health Care Programmes. Oxford: Oxford University Press; 2015.Sullivan P.W., Slejko J.F., Ghushchyan V.H., Sucher B., Globe D.R., Lin S.L., et al. The relationship between asthma, asthma control and economic outcomes in the United States. J. Asthma. 2014; 51(7): 769–78. https://doi.org/10.3109/02770903.2014.906607Oortwijn W., Jansen M., Baltussen R. Use of evidence-informed deliberative processes by health technology assessment agencies around the globe. Int. J. Health Policy Manag. 2020; 9(1): 27–33. https://doi.org/10.15171/ijhpm.2019.72Manski C.F. Toward credible patient-centered meta-analysis. Epidemiology. 2020; 31(3): 345–52. https://doi.org/10.1097/EDE.0000000000001178Divajeva D., Marsh T., Logstrup S., Kestens M., Vemer P., Kriaucioniene V., et al. Economics of chronic diseases protocol: cost-effectiveness modelling and the future burden of non-communicable disease in Europe. BMC Public Health. 2014; 14: 456. https://doi.org/10.1186/1471-2458-14-456Bloom N., Lemos R., Sadun R., Van Reenen J. Healthy business? Managerial education and management in health care. Rev. Econ. Stat. 2020; 102(3): 506–17. https://doi.org/10.1162/rest_a_00847Mühlbacher A.C., Kaczynski A. Making good decisions in healthcare with multi-criteria decision analysis: the use, current research and future development of MCDA. Appl. Health Econ. Health Policy. 2016; 14(1): 29–40. https://doi.org/10.1007/s40258-015-0203-4Fontrier A.M., Visintin E., Kanavos P. Similarities and differences in health technology assessment systems and implications for coverage decisions: evidence from 32 countries. Pharmacoecon. Open. 2022; 6(3): 315–28. https://doi.org/10.1007/s41669-021-00311-5Jakab I., Németh B., Elezbawy B., Karadayı M.A., Tozan H., Aydın S., et al. Potential criteria for frameworks to support the evaluation of innovative medicines in upper middle-income countries-a systematic literature review on value frameworks and multi-criteria decision analyses. Front. Pharmacol. 2020; 11: 1203. https://doi.org/10.3389/fphar.2020.01203Gray M. Value based healthcare. BMJ. 2017; 356: j437. https://doi.org/10.1136/bmj.j437Омельяновский В.В., ред. Исследования реальной клинической практики: оценка технологий здравоохранения и клинические рекомендации. М.: Наука; 2024.Гарипова Ф.Г., Заздравных Е.А. Оценка экономической эффективности профилактических мероприятий, направленных на предотвращение сердечно-сосудистых заболеваний трудоспособного населения. Здравоохранение Российской Федерации. 2025; 69(1): 12–9. https://doi.org/10.47470/0044-197X-2025-69-1-12-19 https://elibrary.ru/zbypnpSteenkamp I., Peltonen L.M., Chipps J. Digital health readiness — insights from healthcare leaders in operational management: a cross-sectional survey. BMC Health Serv. Res. 2025; 25(1): 240. https://doi.org/10.1186/s12913-024-12129-yLamontagne E., Over M., Stover J. The economic returns of ending the AIDS epidemic as a public health threat. Health Policy. 2019; 123(1): 104–8. https://doi.org/10.1016/j.healthpol.2018.11.007