Детальная информация

Цель работы – Оценка влияния финансирования закупок АРВ-препаратов на распространённость ВИЧ в регионах России. В работе решены следующие задачи: – Систематизированы теоретические подходы и накопленные данные по проблеме финансирования программ в сфере ВИЧ; – Сформирована база данных, объединяющая показатели финансирования, закупок АРВТ и эпидемиологии; – Обоснован выбор эконометрических моделей исходя из структуры данных и выдвинутых гипотез; – Проведена оценка моделей, выполнить диагностические тесты и проверку устойчивости результатов; – Проинтерпретировать полученные оценки и проверить гипотезы; – Сформулировать рекомендации по оптимизации софинансирования. Сбор и предварительная обработка данных выполнены в среде Google Colab с использованием языка Python. Обработка и расчёты проводились с применением библиотек Pandas, NumPy, Statsmodels, Linearmodels, Scikit-learn, SciPy, Matplotlib и Seaborn. Практическая значимость заключается в том, что результаты могут быть использованы для обоснования дифференцированных нормативов софинансирования закупок АРВ-препаратов и оптимизации региональных программ противодействия ВИЧ-инфекции.

The aim of the study is to assess the impact of procurement funding for antiretroviral drugs on HIV prevalence in Russian regions. The following tasks were accomplished in the study: – Theoretical approaches and accumulated data on the problem of financing HIV programs are systematized; – A database combining financing indicators, ART procurement, and epidemiological data is formed; – The choice of econometric models based on data structure and formulated hypotheses is justified; – Model estimation, diagnostic tests, and robustness checks are performed; – The obtained estimates are interpreted and hypotheses are tested; – Recommendations for optimizing co-financing are formulated. Data collection and preprocessing were performed in the Google Colab environment using the Python language. Data processing and calculations were carried out using the Pandas, NumPy, Statsmodels, Linearmodels, Scikit-learn, SciPy, Matplotlib, and Seaborn libraries. Practical significance lies in the fact that the results can be used to justify differentiated co-financing standards for ARV drug procurement and to optimize regional HIV response programs.