Scenari modello in Puglia: ictus, fragilità, SLA

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1 Non Autosufficienza: dati e flussi informativi per gli interventi sanitari territoriali. Un modello regionale A cura del Consorzio Mario Negri Sud e AReS Puglia Scenari modello in Puglia: ictus, fragilità, SLA Vito Lepore Laboratorio di Epidemiologia Assistenziale e Sistemi Informatici, Consorzio Mario Negri Sud. Dipartimento di Neuroscienze, Università di Bari Il linguaggio comune Senza un linguaggio comune a tutti (medici, malati, sani, uomini, donne). Senza un modello comune di costruzione della salute, di difesa della capacità e della possibilità di vivere e senza un modello comune di malattia, l assistenza* sanitaria diventerà una torre di Babele, una costruzione sempre più costosa e sempre più inefficiente Ivar Oddone, Medicina preventiva e partecipazione Da SALUTE BENE COMUNE. UN TESTO DI ELEONORA ARTESIO A DIFESA DELLA SANITA PUBBLICA IN PIEMONTE -. Torino 15 dicembre

2 S p a z i EPIDEMIOLOGIA DI CITTADINANZA Welfare, salute, diritti Che cosa ha a che fare l'epidemiologia nella sua accezione di disciplina che rende visibili le persone/popolazioni" con il fatto che ad esse siano riconosciuti alcuni diritti fondamentali? Da questo interrogativo nasce l'idea del libro, intesa come epidemiologia del riconoscimento/non riconoscimento del diritto. Banalmente, si potrebbe dire che se il bicchiere è mezzo vuoto, contemporaneamente esso è anche mezzo pieno, e per rimanere nella metafora, compito della Epidemiologia della Cittadinanza è quello di monitorare e valutare l'andamento di questo riempimento-svuotamento, non astratto o teorico, bensì legato alla vita reale di persone-popolazioni reali. Per fare ciò bisogna evitare il rischio che oggi attanaglia buona parte della epidemiologia: quello della descrizione/constatazione per affermare/validare, invece, il diritto/dovere della presa in carico e della evitabilità. Figura 1. Il quadro di riferimento racconto L'epidemiologia (dal Greco επι= sul, δηµος= popolo e λογος= discorso, studio) è la disciplina della medicina che si occupa dello studio della distribuzione e frequenza di malattie e di eventi di rilevanza sanitaria nella popolazione. Collabora con la medicina preventiva e clinica. Si occupa del decorso e conseguenze delle malattie nelle popolazioni. Gli scenari-modello dell Epidemiologia Assistenziale Data Base Amministrativi (DBA) Epidemiologia della Medicina Generale La disabilità grave SLA, Ictus 4 2

3 Le banche o basi di dati.attuali e potenziali dal dato amministrativo ad una informazione utile Amministativi Clinici socio assistenziali Le banche di dati (bdd) o data base in ambito sanitario e socio-assstenziale 1/2 Anagrafe Assistiti Schede di Dimissione Ospedaliera Prescrizioni Farmaceutiche Schede di Morte e/o stato in vita Invalidità Civile Esenzione ticket Liste di attesa Residenzialità Archivi Ambulatoriali Archivi MMG Dati ad hoc: es. schede, protocolli, cartelle cliniche Registri per patologia continua 3

4 Amministativi Le banche di dati (bdd) o data base in ambito sanitario e socio-assistenziale 2/2 Anagrafe cittadini stranieri (STP, ENI).. Prestazioni di Pronto Soccorso Assistenza distrettuale Prestazioni ambulatoriali Clinici socio assistenziali I Data-Base-Amministrativi come Base-di-Dati per una ricerca epidemiologica sulla Assistenza. Utilizzo epidemiologico di archivi sanitari elettronici correnti. Epidemiologia & Prevenzione anno 32(3) maggiogiugno 2008 Supplemento Come premessa alla trattazione seguente si precisa che per dato amministrativo viene adottata la seguente definizione: una informazione che segnala e documenta un contatto (predefinito e codificato in modo univoco) tra un(a) cittadino(a)/paziente e un servizio del sistema sociosanitario permettendo così di riconoscere in quella prestazione una persona portatrice di un problema/domanda. 4

5 RELAZIONE SANITARIA RELAZIONE SOCIALE ricordando il progetto BILANCIO SOCIALE Fare di "una città laboratorio di ricerca" in grado di ottenere dai dati amministrativi correnti una vera guida ai diritti sociosanitari. RELAZIONE SANITARIA RELAZIONE SOCIALE BILANCIO SOCIALE ricordando il progetto Il Sistema Informativo e la filiera dei Dati, (quali sono le fonti dei rapporti che si producono?) Nonostante forme di governance tecniche permane la difficoltà di rendere condivisi i database Contesto che privilegia l attenzione, il monitoraggio, la gestione degli aspetti procedurali. Compatibilità economica come riferimento prevalente. 5

6 dal dato amministrativo all informazione epidemiologica: le tappe di un percorso 1. Le Schede di Dimissione Ospedaliere (SDO) e le diverse chiavi di lettura 2. Le più importanti Basi di Dati non ospedaliere: Prescrizioni farmaceutiche (PF), Anagrafe Assistiti (AA), Mortalità (RegM) 3. Integrazione delle Basi di Dati ospedaliere e territoriali: SDO, PF, AA e RegM 4. Integrazione allargata tra Data Base Amministrativi e Archivi Clinici (es. Registri di Patologia, Cartelle Cliniche, Archivi esami strumentali e di laboratorio, Archivi dei MMG, altro) 5. Integrazione allargata tra Base-di- Dati in ambito sanitario, sociale ed economico: I Data-Base-Amministrativi come Base-di- Dati per una ricerca epidemiologica sulla Assistenza Percorsi assistenziali ed outcomes a partire dai database amministrativi Per una epidemiologia assistenziale e di cittadinanza Patologie e popolazioni Quale contributo per una ricerca, nel senso più pieno del termine, su "indicatori economici, indicatori di salute, indicatori di politiche sociosanitarie, indicatori di cittadinanza"? I Data-Base-Amministrativi come Base-di-Dati per una ricerca epidemiologica sulla Assistenza Scenario 1 - Diabete Scenario 2 - Comorbilità e popolazione anziana Scenario 3 - Mal. di Crohn e Colite Ulcerosa, chirurgia Scenario 4 - Malattia di Crohn e Colite Ulcerosa, costi Scenario 5 - Sclerosi Multipla Scenario 6 - Sclerosi Laterale Amiotrofica Scenario 7 - Ictus e afasia post-ictus Scenario 8 - Diabete, differenze di genere Scenario 9 - Popolazione migrante e stato di salute Scenario 10 - Un distretto, due comuni, un ospedale da riconvertire Scenario 11 - Oncologia Scenario 12 - Cardiovascolare 6

7 1. I Data-Base-Amministrativi come Base-di-Dati per una ricerca epidemiologica sulla Assistenza 1. pazienti con differente livello di gravità clinica Indice di Comorbilità di Charlson (ICCh) 2003 (identifica, attraverso la presenza di codici ICD 9 CM delle schede di dimissione ospedaliera dell anno 2003, pazienti con crescente rischio di decesso - dove 0 indica il rischio più basso e rischi di morte via via maggiori -); 2. pazienti con uso di farmaci e/o pattern prescrittivi indicativi di presenza di una o più delle patologie croniche di interesse (Diabete Scompenso cardiaco- Broncopatia Cronica Ostruttiva Osteoartrosi Depressione Disturbi del comportamento - Demenza). 3. Disabilità e non autosufficienza: Ictus e SLA 0 = Assenza di Patologie Coesistenti 1,2,3. Punteggio crescente proporzionale al rischio di decesso nei 12 mesi successivi Bari, novembre 2010 Patologie e popolazioni 7

8 OER-P (2009), Anno XI, 1:45-48 Anagrafe Assistiti Ospedalizza zioni Assistito Farmaci Mortalità Stato in vita Bari, novembre 2010 Percorsi assistenziali ed outcomes a partire dai database amministrativi della Regione Puglia La gestione delle comorbilità nel malato complesso: uno sguardo al futuro Epidemiologia dei carichi assistenziali in un campione di 3 AUSL con anziani ultra65enni residenti. Si comprende chiaramente come prendere in considerazione nel processo assistenziale l attenzione alle singole patologie rappresenti un modo riduttivo di immaginare l assistenza Charlson Comorbidity Index >=5 ANNO 2003 Pop. N (85,8%) (8,4%) (3,9%) (1,9%) 8

9 Tabella 2.5. Epidemiologia dei carichi assistenziali in 3 AUSL della regione Puglia. DECESSI e OSPEDALIZZAZIONI anni 2003/04 per la pop. con eta 65 anni stratificata per Indice di Comorbilità (Charlson Comorbidity Index) Considerando che il Paziente Complesso Fragile è per definizione un soggetto che si trova in una situazione ad elevato rischio di instabilità clinica, ci si rende conto di come la sua gestione ponga grosse problematiche ai Medici di Medicina Generale, agli Specialisti, agli Amministratori ed alle altre figure professionali che li seguono nei loro percorsi di cura Charlson Comorbidity Index ANNO 2003 Pop. N % DECESSI Pop. N Media N Ospedalizzazioni (85,8%) 4,4 % 0, (8,4%) 16,3 % 2, (3,9%) 25,6 % 3,11 >= (1,9%) 49,0 % 4,6 Tabella 2.6. Epidemiologia dei carichi assistenziali in un campione di 3 AUSL con anziani ultra65enni residenti. Spesa media in euro per Prescrizioni Farmaceutiche e per Ospedalizzazione nell anno 2003, distribuzione per sottogruppi con Indice di Comorbilità (Charlson Comorbidity Index) crescenti Charlson Comorbidity Index* ANNO 2003 Pop. N Prescr Farmac Spesa Media in euro Ospedaliz Spesa Media in euro (85,8%) 370 euro 290 euro (8,4%) 778 euro euro (3,9%) 955 euro euro >= (1,9%) euro euro 18 9

10 Tabella 2.7. Epidemiologia dei carichi assistenziali in 3 AUSL della regione Puglia. Distribuzione della popolazione con elevato Indice di Comorbilità (IdC >=5 N soggetti con età 65 anni) USL USL USL N assis con IdC >=5* % Maschi 58,6 % 56,0 % 55,2 % aa 44 % 43 % 47 % aa 44 % 45 % 41 % 85 aa 12 % 12 % 12 % N MMG Media as. gravi/mmg ,6 4,9 4,9 Range / MMG IdC = Indice di Comorbilità - Charlson Comorbidity Index - 19 Classi ICCh 2010 ICCh_0 ICCh_1-2 ICCh_3-4 ICCh_>=5 Tabella 11. Distribuzione della spesa farmaceutica ed ospedaliera (valori assoluti) per classi di ICCh. Fonte dati: SDO 2010 N. Assistiti (87.1%) (6.5%) (3.9%) (2.4%) Spesa ospedaliera in euro (21.3%) (33.0%) (24.1%) (21.6%) Spesa farmaceutica in euro (76.2%) (10.2%) (7.4%) (6.2%) Spesa totale in euro (42.5%) (24.2%) (17.6%) (15.7%) TOTALE Nell attuale analisi trasversale, pur utilizzando il solo anno 2010 (il più recente attualmente disponibile) si evidenzia, ancora una volta, come al crescere dell indice di Comorbilità di Charlson cresce proporzionalmente l impegno delle risorse sanitarie 10

11 Tabella 10. Distribuzione della spesa ospedaliera e farmaceutica media in euro per classi di ICCh. Classi ICCh 2010 Spesa media per Ospedale in euro Spesa media per Farmaci in euro Spesa media Totale in euro ICCh_0 282,85 639,56 922,41 ICCh_ , , ,30 ICCh_ , , ,75 ICCh_>= , , ,57 TOTALE 1159,14 731, ,37 ASL DISTRETTO CHARLS ASSISTITI H_SPESA F_SPESA T_SPESA BRINDISI , , , BRINDISI , , , BRINDISI , , , BRINDISI >= , , , TARANTO1-TARANTO , , , TARANTO1-TARANTO , , , TARANTO1-TARANTO , , , TARANTO1-TARANTO2 >= , , , ANDRIA , , , ANDRIA , , , ANDRIA , , , ANDRIA >= , , , BARLETTA , , , BARLETTA , , , BARLETTA , , , BARLETTA >= , , ,53 11

12 Mappa 9. Numero anziani con indice di comorbilità di Charlson>=5 per DDS sulla base dei residenti ISTAT al Mappa 10. Tasso grezzo anziani con indice di comorbilità di Charlson>=5 per DDS sulla base dei residenti ISTAT al

13 Figura 1 Diverso posizionamento dei 45 distretti considerati per le due voci di spesa (ospedale e farmaci) come scostamento percentuale rispetto alla media regionale. Dati 2010 Un distretto, due comuni, un ospedale da riconvertire Tabella 1. Popolazione anziana residente nel DSS esaminato al , N abitanti (Pop. Tot abitanti). Obiettivo principale: Valutazione, nella popolazione ultra65enne, del carico assistenziale correlato a comorbilità croniche e gravità clinica Obiettivi secondari: Stime preliminari di: a) Fabbisogno di assistenza - supporto domiciliare; b) ospedalizzazione evitabile 13

14 Un distretto, due comuni, un ospedale da riconvertire Tabella 1. Popolazione anziana residente nel DSS esaminato al , N abitanti (Pop. Tot abitanti). ANAGRAFE ASSISTITI Popolazione ISTAT AGE_r M F M_F M F M_F a_ b_ c_85 piu TOTAL Un distretto, due comuni, un ospedale da riconvertire Tabella 2. Popolazione anziana residente nel DSS esaminato al , N abitanti (Pop. Tot abitanti). Numero di decessi per anno ANNO_DEC TOTAL a_ b_ c_85 piu TOTAL AGE_r M_F DECEDUTI %DEC a_ % b_ % c_85 piu % TOTAL % 14

15 Tabella 5. Distribuzione per fasce di età e Indice di Comorbilità di Charlson 2003 (ICCh. 4 categorie) Popolazione anziana residente nel DSS esaminato al , N abitanti. H_CHARL_2003_R AGE_r A_Ch_0 B_Ch_1-2 C_Ch_3-4 D_Ch_>=5 TOTAL a_ b_ c_85 piu TOTAL Tabella 6. Distribuzione per stato in vita in 4 categorie di Indice di Comorbilità di Charlson Popolazione anziana residente nel DSS esaminato al , N abitanti. H_CHARL_2003_R H_CHARL_2003_r VIVI DEC TOTAL A_Ch_ Row % B_Ch_ Row % C_Ch_ Row % D_Ch_>= Row % TOTAL Row % N 54 mmg; 3-4 paz con ICCh>= 5 per ciascun MMG 15

16 Tabella 7. Analisi logistica multivariata sull evento decesso per: fasce di età (cat. rif aa) ICCh (cat. rif. ICCh= 0) sesso (cat. rif. M). Popolazione anziana residente nel DSS esaminato al , N abitanti. LOGISTIC DEC_ = AGE_r H_CHARL_2003_r SESSO Unconditional Logistic Regression Term Odds Ratio 95% C.I. Coefficient S. E. AGE_r (b_75-84/a_65-74) AGE_r (c_85 piu/a_65-74) H_CHARL_2003_r (B_Ch_1-2/A_Ch_0) H_CHARL_2003_r (C_Ch_3-4/A_Ch_0) H_CHARL_2003_r (D_Ch_>=5/A_Ch_0) SESSO CONSTANT * * * Tabelle 8. Distribuzione del numero di ricoveri in ospedale per ICCh (Media e Std Dev) per l intera popolazione anziana esaminata (N assistiti) e per la popolazione vivente al (N ) MEANS H_TOT H_CHARL_2003_r TABLES=(-) Obs Total Mean Variance Std Dev A_Ch_ B_Ch_ C_Ch_ D_Ch_>= Record Count: Date: 24/02/ :37 C:\ARCHIVI\AREA_ON\ARES-CMNS\xxxxxxxxx_over65_2003.mdb:prepara_multi conta_ricover_n 16

17 Tabelle 9. Distribuzione del numero di ricoveri in ospedale per ICCh (Media e Std Dev) per la popolazione vivente al (N 7.889) MEANS H_TOT H_CHARL_2003_r TABLES=(-) Obs Total Mean Variance Std Dev A_Ch_ B_Ch_ C_Ch_ D_Ch_>= Select: DEC_ = 0 Record Count: 7889 Date: 24/02/ :38 C:\ARCHIVI\AREA_ON\ARES-CMNS\xxxxxxxxx_over65_2003.mdb:prepara_multi conta_ricover_n Tabella 10. Costo totale, costo medio e Std Dev per ricoveri ospedalieri della popolazione anziana, vivente e residente nel DSS esaminato nel periodo , ripartita per gravità clinica (N 7.889) MEANS H_SPESA H_CHARL_2003_r TABLES=(-) Obs Total Mean Variance Std Dev A_Ch_ B_Ch_ C_Ch_ D_Ch_>=

18 Tabella 11. Costo totale, costo medio e Std Dev per spesa farmaceutica della popolazione anziana, vivente e residente nel DSS esaminato nel periodo , ripartita per gravità clinica (N 7.889) MEANS F_SPESA H_CHARL_2003_r TABLES=(-) Obs Total Mean Variance Std Dev A_Ch_ B_Ch_ C_Ch_ D_Ch_>= Intera regione Anno 2010 N. Assistibili N. Ricoverati SDO N. Trattati PF % 18,87% 90,85% 18

19 1. I Data-Base-Amministrativi come Base-di-Dati per una ricerca epidemiologica sulla Assistenza Scenario 10 - Un distretto, due comuni, un ospedale da riconvertire e popolazione ultra65eene 1. pazienti con differente livello di gravità clinica Indice di Comorbilità di Charlson (ICCh) 2003 (identifica, attraverso la presenza di codici ICD 9 CM delle schede di dimissione ospedaliera dell anno 2003, pazienti con crescente rischio di decesso - dove 0 indica il rischio più basso e rischi di morte via via maggiori -); 2. pazienti con uso di farmaci e/o pattern prescrittivi indicativi di presenza di una o più delle patologie croniche di interesse (Diabete Scompenso cardiaco- Broncopatia Cronica Ostruttiva Osteoartrosi Depressione Disturbi del comportamento - Demenza). 3. pazienti con almeno un ricovero per ictus nel periodo (codici ICD 9 CM, 430, 431, 434,436); Tabella 12. Distribuzione della popolazione anziana per utilizzo di farmaci e/o pattern prescrittivi indicativi di patologie croniche Popolazione anziana residente nel DSS esaminato al , N abitanti. PF traccianti PF solo 2003 PF nel periodo PF OA % % PF DIAB % % PF CHF % % PF BPCO % % PF PARK 190 1,90% 490 4,90% PF NRL 268 2,70% 918 9,10% PF ADEP 448 4,40% ,90% PF ADEM 52 0,50% 155 1,50% PF NPS 820 8,10% ,10% 19

20 Tabella 13. Distribuzione della popolazione anziana per utilizzo concomitante di farmaci e/o pattern prescrittivi indicativi di patologie croniche Popolazione anziana residente nel DSS esaminato al , N abitanti. PF traccianti N* Paz % Deceduti N Medio Ricoveri Spesa_ Farmaci Media Spesa_ Ospedale Media Nessuna % PF DIAB % PF DIAB CHF % PF DIAB CHF BPCO % Distribuzione della popolazione anziana per utilizzo concomitante di farmaci e/o pattern prescrittivi indicativi di patologie croniche Popolazione anziana residente nel DSS esaminato al , N abitanti. PF traccianti N* Paz % Deceduti % con 1 o più ricoveri % con 2 o più ricoveri Nessuna % 53.70% 33.70% PF DIAB % 75.70% 54.60% PF ADEP % 67.90% 45.00% PF DIAB ADEP % 84,40% 65.60% 20

21 Analisi logistica multivariata sull evento decesso per: fasce di età (cat. rif aa) Pattern prescrittivi, sesso (cat. rif. M). Popolazione anziana residente nel DSS esaminato al , N abitanti. Term Odds Ratio 95% C.I. P-Value AGE_r (b_75-84/a_65-74) 3,408 3,0307 3, AGE_r (c_85 piu/a_65-74) 6,9619 6,0353 8, PF_BPCO_2003 1,9905 1,6745 2, PF_CHF_2003 2,4611 2,1178 2, PF_DIAB_2003 1,6584 1,4513 1, PF_PARK_2003 3,7171 2,6949 5, PF_NRL_2003 4,152 3,1587 5, PF_ADEP_2003 1,4023 1,1071 1,7762 0,0051 SESSO 0,5971 0,5377 0, CONSTANT * * * Analisi logistica multivariata sull evento ospedalizzazione per: fasce di età (cat. rif aa) Pattern prescrittivi, sesso (cat. rif. M). Popolazione anziana residente nel DSS esaminato al , N abitanti. Term Odds Ratio 95% C.I. P-Value AGE_r (b_75-84/a_65-74) 1,3056 1,1881 1, AGE_r (c_85 piu/a_65-74) 0,5822 0,5144 0, PF_BPCO_2003 2,2155 1,8418 2, PF_CHF_2003 2,5633 2,1733 3, PF_DIAB_2003 2,3691 2,092 2, PF_PARK_2003 3,0359 2,0519 4, PF_NRL_2003 1,2846 0,9735 1,6951 0,0767 PF_ADEP_2003 1,607 1,2893 2, SESSO 0,6892 0,6337 0, CONSTANT * * *

22 Distribuzione degli assistiti senza ricoveri per fasce di età Popolazione anziana residente nel DSS esaminato al , N abitanti. AGE_r VIVI DECED TOTAL a_ Row % 96,9 3,1 100 b_ Row % c_85 piu Row % 74,2 25,8 100 TOTAL Row % 89,7 10,3 100 Ovviamente sono tutti in classe ICCh = 0 Popolazione>=100aa N 52 assistiti Analisi logistica multivariata sull evento decesso per: fasce di età (cat. rif aa) Pattern prescrittivi, sesso (cat. rif. M). Popolazione anziana residente nel DSS esaminato al , N abitanti mai ospedalizzata nel periodo Term Odds Ratio 95% C.I. P-Value AGE_r (b_75-84/a_65-74) 5,3158 3,9507 7, AGE_r (c_85 piu/a_65-74) 12,2228 9, , PF_BPCO_2003 2,43 1,5516 3,8056 0,0001 PF_CHF_2003 3,4214 2,3546 4, PF_DIAB_2003 1,584 1,106 2,2684 0,0121 PF_PARK_2003 6,0153 2, , PF_NRL_2003 7,1069 4, , F_ADEP_2003 1,4901 0,844 2,6309 0,1691 SESSO 0,7358 0,5898 0,9179 0,0066 CONSTANT * * *

23 I Data-Base-Amministrativi come Base-di-Dati per una ricerca-formazione epidemiologica sulla Assistenza. CONCLUSIONI Per non limitarsi a descrivere, valutare, monitorare, prevedere Quali informazioni (non solo di natura economica) sono utili a orientare interventi e scelte in ambito socio-assistenziale? E più in generale i dati prodotti nella pratica assistenziale possono influenzare le politiche della salute? Soprattutto per le fasce di popolazione più deboli, fragili, a maggior rischio di? E possibile condividere definizioni e modalità di elaborazione dei dati in modo che le descrizioni realizzate siano più adeguate e, soprattutto, tra loro confrontabili in ambiti contigui (es. sociale/sanitario, clinico/amministrativo )? Quali campi di ricerca richiedono ulteriori impegni? GRAZIE PER L ATTENZIONE La difficoltà non sta nelle idee nuove, ma nell affrancarsi da quelle vecchie, le quali, per coloro che sono stati educati come lo è stata la maggioranza di noi, si ramificano in tutti gli angoli della mente. J.M. Keynes (TGOIM ) 23

24 1. I Data-Base-Amministrativi come Base-di-Dati per una ricerca epidemiologica sulla Assistenza Scenario 10 - Un distretto, due comuni, un ospedale. e popolazione ultra65eene 1. pazienti con differente livello di gravità clinica Indice di Comorbilità di Charlson (ICCh) 2003 (identifica, attraverso la presenza di codici ICD 9 CM delle schede di dimissione ospedaliera dell anno 2003, pazienti con crescente rischio di decesso - dove 0 indica il rischio più basso e rischi di morte via via maggiori -); 2. pazienti con uso di farmaci e/o pattern prescrittivi indicativi di presenza di una o più delle patologie croniche di interesse (Diabete Scompenso cardiaco- Broncopatia Cronica Ostruttiva Osteoartrosi Depressione Disturbi del comportamento - Demenza). 3. pazienti con almeno un ricovero per ictus nel periodo (codici ICD 9 CM, 430, 431, 434,436); Popolazione dimessa con diagnosi di Ictus. La patologia è stata selezionata per gravità clinica (mortalità elevata) e frequenti esiti disabilitanti. I soggetti che hanno presentato almeno un episodio cerebrovascolare acuto, selezionati con un algoritmo piuttosto restrittivo, sono risultati complessivamente 451 (il 4,5% della popolazione anziana esaminata). Tabella 14 Distribuzione per anno dei pazienti con almeno un ricovero per Ictus. Popolazione anziana residente nel DSS esaminato al , N abitanti. H_ICTUS Frequency NO

25 Tabella 16 Frequenza Decesso in pazienti con almeno un ricovero per Ictus. Popolazione anziana residente nel DSS esaminato al , N abitanti. H_ICTUS VIV DEC TOTAL Row % Row % TOTAL Row % Tabella 7. Analisi logistica multivariata sull evento decesso per: fasce di età (cat. rif aa) ICCh (cat. rif. ICCh= 0) sesso (cat. rif. M) Ictus (cat. rif. No ictus) Popolazione anziana residente nel DSS esaminato al , N abitanti. LOGISTIC DEC_ = AGE_r H_CHARL_2003_r H_ICTUS SESSO Term Odds Ratio 95% C.I. P-Value AGE_r (b_75-84/a_65-74) 3,5414 3,1411 3, AGE_r (c_85 piu/a_65-74) 7,2949 6,3187 8, H_CHARL_2003_r (B_Ch_1-2/A_Ch_0) 3,4809 2,9473 4, H_CHARL_2003_r (C_Ch_3-4/A_Ch_0) 5,6118 4,4756 7, H_CHARL_2003_r (D_Ch_>=5/A_Ch_0) 16, , , H_ICTUS 2,8699 2,3107 3, SESSO 0,6416 0,5772 0, CONSTANT * * *

26 Tabella 17 Distribuzione dei pazienti con almeno un ricovero per Ictus nelle quattro categorie di ICCh. Popolazione anziana residente nel DSS esaminato al , N abitanti. ICCh _2003_r NO ICTUS SI ICTUS TOTAL ICCh_ Row % ICCh_ Row % ICCh_ Row % ICCh_>= Row % TOTAL Row % Tabella 7. Analisi logistica multivariata sull evento decesso per: fasce di età (cat. rif aa) ICCh (cat. rif. ICCh= 0) sesso (cat. rif. M) Ictus (cat. rif. No ictus) F_N06A antidepressivi (cat. rif. No AD) Popolazione anziana residente nel DSS esaminato al , N abitanti. LOGISTIC DEC_ = AGE_r F_N06A_2003 H_CHARL_2003_r H_ICTUS SESSO Term Odds Ratio 95% C.I. P-Value AGE_r (b_75-84/a_65-74) 3,5577 3,1549 4, AGE_r (c_85 piu/a_65-74) 7,4081 6,4137 8, F_N06A_2003 1,8696 1,4813 2, H_CHARL_2003_r (B_Ch_1-2/A_Ch_0) 3,4201 2,8947 4, H_CHARL_2003_r (C_Ch_3-4/A_Ch_0) 5,5387 4,4141 6, H_CHARL_2003_r (D_Ch_>=5/A_Ch_0) 16, , , H_ICTUS 2,9031 2,3368 3, SESSO 0,6333 0,5696 0,

27 1. I Data-Base-Amministrativi come Base-di-Dati per una ricerca epidemiologica sulla Assistenza es. Puglia. Utilizzo epidemiologico di archivi sanitari elettronici correnti. Epidemiologia & Prevenzione anno 32(3) maggiogiugno 2008 Supplemento CONCLUSIONI Grazie per l attenzione 27

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