Validare definizioni di caso di patologia cronica da database ammministrativi italiani: risultati del progetto MATRICE
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- Riccardo Deluca
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1 Validare definizioni di caso di patologia cronica da database ammministrativi italiani: risultati del progetto MATRICE Rosa Gini Agenzia regionale di sanità della Toscana Firenze, 29 luglio 2014
2 Contenuti Identificazione di soggetti con una patologia da database esistenti I database amministrativi italiani Classificazioni e misure di validità Studio di validazione del progetto MATRICE Contesto Obbiettivo e razionale Metodi Risultati Wrap up
3 Contenuti Identificazione di soggetti con una patologia da database esistenti I database amministrativi italiani Classificazioni e misure di validità Studio di validazione del progetto MATRICE Wrap up
4 Osservazioni Sistema sanitario Ambiente Fattori socioeconomici
5 Osservazioni Sistema sanitario Ambiente Fattori socioeconomici Geni Istruzione Stile di vita
6 Osservazioni Sistema sanitario Ambiente Fattori socioeconomici Geni Istruzione Stile di vita Prevenzione Problema di salute Sintomi Diagnosi Cura
7 Osservazioni Sistema sanitario Ambiente Fattori socioeconomici Geni Istruzione Stile di vita Prevenzione Problema di salute Sintomi Diagnosi Cura
8 Osservazioni Sistema sanitario Ambiente Fattori socioeconomici Geni Istruzione Stile di vita Prevenzione Problema di salute Sintomi Diagnosi Cura Nascita
9 Osservazioni Sistema sanitario Ambiente Fattori socioeconomici Geni Istruzione Stile di vita Prevenzione Problema di salute Sintomi Diagnosi Cura Nascita Vaccino
10 Osservazioni Sistema sanitario Ambiente Fattori socioeconomici Geni Istruzione Stile di vita Prevenzione Problema di salute Sintomi Diagnosi Cura Nascita Vaccino Misurazione BMI
11 Osservazioni Sistema sanitario Ambiente Fattori socioeconomici Geni Istruzione Stile di vita Prevenzione Problema di salute Sintomi Diagnosi Cura Nascita Vaccino MisurazioneTitolo di BMI studio
12 Osservazioni Sistema sanitario Ambiente Fattori socioeconomici Geni Istruzione Stile di vita Prevenzione Problema di salute Sintomi Diagnosi Cura Nascita Vaccino MisurazioneTitolo di BMI studio Visita MMG
13 Osservazioni Sistema sanitario Ambiente Fattori socioeconomici Geni Istruzione Stile di vita Prevenzione Problema di salute Sintomi Diagnosi Cura Nascita Vaccino MisurazioneTitolo di BMI studio Visita MMG Test diagnostici
14 Osservazioni Sistema sanitario Ambiente Fattori socioeconomici Geni Istruzione Stile di vita Prevenzione Problema di salute Sintomi Diagnosi Cura Nascita Vaccino MisurazioneTitolo di BMI studio Visita MMG Test Pronto diagnostici soccorso
15 Osservazioni Sistema sanitario Ambiente Fattori socioeconomici Geni Istruzione Stile di vita Prevenzione Problema di salute Sintomi Diagnosi Cura Nascita Vaccino MisurazioneTitolo di BMI studio Visita MMG Test diagnostici Pronto soccorso Cambio residenza
16 Osservazioni Sistema sanitario Ambiente Fattori socioeconomici Geni Istruzione Stile di vita Prevenzione Problema di salute Sintomi Diagnosi Cura Nascita Vaccino MisurazioneTitolo di BMI studio Visita MMG Test diagnostici Pronto soccorso Cambio residenza Ricovero
17 Osservazioni Sistema sanitario Ambiente Fattori socioeconomici Geni Istruzione Stile di vita Prevenzione Problema di salute Sintomi Diagnosi Cura Nascita Vaccino MisurazioneTitolo di BMI studio Visita MMG Test diagnostici Pronto soccorso Cambio residenza Ricovero Farmaco
18 Osservazioni Sistema sanitario Ambiente Fattori socioeconomici Geni Istruzione Stile di vita Prevenzione Problema di salute Sintomi Diagnosi Cura Nascita Vaccino MisurazioneTitolo di BMI studio Visita MMG Test diagnostici Pronto soccorso Cambio residenza Ricovero Farmaco Morte
19 Osservazioni Sistema sanitario Ambiente Fattori socioeconomici Geni Istruzione Stile di vita Prevenzione Problema di salute Sintomi Diagnosi Cura Nascita Vaccino MisurazioneTitolo di BMI studio Visita MMG Test diagnostici Pronto soccorso Cambio residenza Ricovero Farmaco Morte DB1
20 Osservazioni Sistema sanitario Ambiente Fattori socioeconomici Geni Istruzione Stile di vita Prevenzione Problema di salute Sintomi Diagnosi Cura Nascita Vaccino MisurazioneTitolo di BMI studio Visita MMG Test diagnostici Pronto soccorso Cambio residenza Ricovero Farmaco Morte DB1 DB2
21 Osservazioni Sistema sanitario Ambiente Fattori socioeconomici Geni Istruzione Stile di vita Prevenzione Problema di salute Sintomi Diagnosi Cura Quali dati vengono raccolti Nascita MisurazioneTitolo di Vaccino BMI studio completezza e qualità disponibilità per la ricerca Visita MMG Test diagnostici possibilità di eseguire record linkage Pronto soccorso Cambio residenza Ricovero Farmaco Morte tutto varia a seconda di circostanze nazionali/locali DB1 DB2
22 Identificare condizioni da database osservazionali Diagnosi
23 Identificare condizioni da database osservazionali Assistenza secondaria Assistenza ospedaliera Causa di morte Assistenza primaria Altre sorgenti Diagnosi
24 Identificare condizioni da database osservazionali Valori di laboratorio Evidenza diagnostica Bioimaging Altre sorgenti Diagnosi
25 Identificare condizioni da database osservazionali Altri servizi Utilizzo dei servizi Evidenza diagnostica Visite specialistiche Procedure Farmaci Esami diagnostici Diagnosi
26 Identificare condizioni da database osservazionali Utilizzo dei servizi Evidenza diagnostica Criteri di raffinamento e/o esclusione Diagnosi
27 Validazione
28 Contenuti Identificazione di soggetti con una patologia da database esistenti I database amministrativi italiani Classificazioni e misure di validità Studio di validazione del progetto MATRICE Wrap up
29 Database amministrativi italiani (IAD) DDRUG PERSON ID DRUG DISPENSING DATE ATC DURATION EXE PERSON ID EXEMPTION CODE EXE START DATE PERSONS PERSON ID GENDER CONCEPT ID DATE OF BIRTH STARTDATE ENDDATE GP ID OUTPAT PERSON ID PROC CODE PROC START DATE GROUP CODE DRUGS PERSON ID DRUG DISPENSING DATE ATC DURATION HOSP PERSON ID START DATE MAIN DIAGNOSIS SECONDARY DIAGNOSIS 1-5 PROCEDURE CODE 1-6 PROCEDURE DATE 1-6
30 Quali dati sono disponibili nei database amministrativi italiani? Utilizzo dei servizi Evidenza diagnostica Diagnosi
31 Quali dati sono disponibili nei database amministrativi italiani? Evidenza diagnostica Esami Assistenza secondaria Assistenza primaria Utilizzo dei Altri servizi servizi? Visite specialistiche diagnostici Procedure Farmaci Assistenza ospedaliera Diagnosi Causa di morte Altre sorgenti
32 Quali dati sono disponibili nei database amministrativi italiani? In assenza di Utilizzo dei Altri servizi registrazione delle servizi diagnosi dall assistenza? primaria esecondaria, le Evidenza Visite specialistiche malattie croniche diagnostica devono essere Esami diagnostici identificate tramite Procedure Farmaci pattern di utilizzo dei Assistenza ospedaliera servizi Assistenza secondaria Causa di morte Assistenza primaria Diagnosi Altre sorgenti
33 Contenuti Identificazione di soggetti con una patologia da database esistenti I database amministrativi italiani Classificazioni e misure di validità Studio di validazione del progetto MATRICE Wrap up
34 Regola di classificazione Malati
35 Regola di classificazione In una popolazione che contiene dei malati una classificazione (ALG) individua ALG Malati
36 Regola di classificazione In una popolazione che contiene dei malati una classificazione (ALG) individua ALG FP VP FN Malati VN
37 Regola di classificazione In una popolazione che contiene dei malati una classificazione (ALG) individua ALG Malati (GS) Una classificazione che individua perfettamente i malati è un algoritmo speciale chiamato gold standard (GS)
38 Indici di validità Se in una popolazione è disponibile un GS è possibile calcolare gli indici di validità di ogni algoritmo: sensibilità, specificità, PPV, NPV
39 Sensibilità Denominatore Numeratore ALG GS ALG GS Probabilità che una persona malata sia individuata da ALG
40 Potere predittivo positivo (PPV) Denominatore Numeratore ALG GS ALG GS Probabilità che una persona individuata da ALG sia malata
41 Specificità Denominatore Numeratore ALG GS ALG GS Probabilità che una persona sana sia correttamente individuata come tale da ALG
42 Potere predittivo negativo (NPV) Denominatore Numeratore ALG GS ALG GS Probabilità che una persona individuata come sana da ALG lo sia realmente
43 Se GS non è gold standard: concordanza Denominatore Numeratore ALG GS κ: concordanza aggiustata
44 Contenuti Identificazione di soggetti con una patologia da database esistenti I database amministrativi italiani Classificazioni e misure di validità Studio di validazione del progetto MATRICE Contesto Obbiettivo e razionale Metodi Risultati Wrap up
45 Contenuti Identificazione di soggetti con una patologia da database esistenti I database amministrativi italiani Classificazioni e misure di validità Studio di validazione del progetto MATRICE Contesto Obbiettivo e razionale Metodi Risultati Wrap up
46 Agenzia Nazionale per i Servizi Sanitari Regionali (Agenas) AgeNaS supporta il Ministero della salute e le Regioni conducendo studi e progetti Immagine della XXXV conferenza dell AIE
47 Agenzia Nazionale per i Servizi Sanitari Regionali (Agenas) AgeNaS ha lanciao nel 2011 il progetto MATRICE, che contiene uno studio di validazione Immagine della XXXV conferenza dell AIE
48 Società Italiana di Medicina Generale Società scientifica di MMG
49 Società Italiana di Medicina Generale Alcuni mebri partecipano al network Health Search, che raccoglie dati clinici per svolgere studi epidemiologici Società scientifica di MMG
50 Società Italiana di Medicina Generale Usano lo stesso software Alcuni mebri partecipano al network Health Search, che raccoglie dati clinici per svolgere studi epidemiologici Società scientifica di MMG
51 Società Italiana di Medicina Generale Usano lo stesso software Alcuni mebri partecipano al network Health Search, che raccoglie dati clinici per svolgere studi epidemiologici I MMG che partecipano al network sono selezionati in base alla loro accuratezza nel registrare i dati Società scientifica di MMG
52 Società Italiana di Medicina Generale Usano lo stesso software Tra i MMG di questo network si possono trovare le diagnosi che IAD non raccoglie! Alcuni mebri partecipano al network Health Search, che raccoglie dati clinici per svolgere studi epidemiologici I MMG che partecipano al network sono selezionati in base alla loro accuratezza nel registrare i dati Società scientifica di MMG
53 Contenuti Identificazione di soggetti con una patologia da database esistenti I database amministrativi italiani Classificazioni e misure di validità Studio di validazione del progetto MATRICE Contesto Obbiettivo e razionale Metodi Risultati Wrap up
54 Obbiettivo dello studio di validazione MATRICE Identificare strategie ottimali per individuare soggetti con diabete, ipertensione, cardiopatia ischemica, insufficienza cardiaca e loro stadi nei database amministrativi italiani
55 Razionale del disegno di studio GLI MMG sono gatekeeper per l accesso ai servizi
56 Razionale del disegno di studio Quindi sono a conoscenza della diagnosi di patologia cronica di un loro paziente
57 Razionale del disegno di studio Gli MMG selezionati da SIMG hanno una buona qualità della registrazione Quindi sono a conoscenza della diagnosi di patologia cronica di un loro paziente
58 Razionale del disegno di studio Gli MMG selezionati da SIMG hanno una buona qualità della registrazione Una uqery automatica sul DB clinico del MMG dà lo stesso risoltato di una richiesta diretta al MMG Quindi sono a conoscenza della diagnosi di patologia cronica di un loro paziente
59 Razionale del disegno di studio Gli MMG selezionati da SIMG hanno una buona qualità della registrazione Una uqery automatica sul DB clinico del MMG dà lo stesso risoltato di una richiesta diretta al MMG Quindi sono a conoscenza della diagnosi di patologia cronica di un loro paziente I pazienti dei MMG selezionati hanno pattern simili ai pazienti degli altri MMG
60 Razionale del disegno di studio Gli MMG selezionati da SIMG hanno una buona qualità della registrazione Una uqery automatica sul DB clinico del MMG dà lo stesso risoltato di una richiesta diretta al MMG Quindi sono a conoscenza della diagnosi di patologia cronica di un loro paziente I pazienti dei MMG selezionati hanno pattern simili ai pazienti degli altri MMG verrà testata
61 Studio preparatorio: validazione del Gold Standard Cardopatia ischemica Insufficienza cardiaca Ipertensione Stadi Diabete
62 Studio preparatorio: validazione del Gold Standard Insufficienza cardiaca Cardopatia ischemica Ipertensione Stadi Diabete
63 Studi preliminari su dati aggregati
64 Contenuti Identificazione di soggetti con una patologia da database esistenti I database amministrativi italiani Classificazioni e misure di validità Studio di validazione del progetto MATRICE Contesto Obbiettivo e razionale Metodi Risultati Wrap up
65 Setting Aziende sanitarie locali 5 ASL (2 del Nord, 2 del centro, 1 del sud) MMG 5 MMG per ogni ASL Popolazione Tutti i pazienti dei 25 MMG nel 2009 o nel 2012, età 16+
66 Raccolta dati Ministry of Health encryption key ARS Local Health Unit GP TheMatrix encryption key encryption key Morpheus ID V1... V N ABC CBA BAC CAB ID GS ABC 1 CBA 0 BAC 1 CAB 0 Merovingio A X B Y C W A X B Y C W Morpheus ID V1... V N XYW WYX YXW WXY ID GS XYW 1 WYX 0 YXW 1 WXY 0 Merovingio Morpheus National Research Council ID V V N GS XYW WYX YXW WXY ARS ID V1... Vn GS P P P P
67 Raccolta dati Ministry of Health Local Health Unit TheMatrix ID V1... V N ABC CBA BAC CAB Merovingio ID V1... V N XYW WYX YXW WXY National Research Council ARS encryption key A X B Y C W ARS encryption key encryption key Merovingio A X B Y C W GP ID GS ABC 1 CBA 0 BAC 1 CAB 0 ID GS XYW 1 WYX 0 YXW 1 WXY 0 ID V V N GS XYW WYX YXW WXY ID V1... Vn GS P P P P Morpheus Morpheus Morpheus sono stati sviluppati dei software per eseguire la raccolta dati in modo automatico e sicuro il processo è trasparente e ripetibile il permesso per eseguire il record linkage tra dati ASL e dati MMG è stato richiesto e ottenuto dall Autorità per la Privacy faremo richiesta di rendere pubblici i dataset dei dati integrati, anche se aggregati (per sesso, età, MMG... ) in modo da consentire studi studi di approfondimento
68 Analisi statistica: l unità di ossevazione è l algoritmo Indici di validità Per ASL, pooled grezzi, pooled con effetto casuale sul MMG Eterogeneità Wald test della ASL
69 Contenuti Identificazione di soggetti con una patologia da database esistenti I database amministrativi italiani Classificazioni e misure di validità Studio di validazione del progetto MATRICE Contesto Obbiettivo e razionale Metodi Risultati Wrap up
70 Popolazione A B C D E Tot (49.5) 3522 (51.5) 4305 (53.6) 3023 (52.4) 3281 (51.2) (51.7) (40.8) 2626 (38.4) 2916 (36.3) 2130 (37.0) 2817 (44.0) (39.2) (36.2) 2254 (33.0) 2623 (32.6) 1817 (31.5) 2201 (34.4) (33.6) (20.5) 1648 (24.1) 2082 (25.9) 1459 (25.3) 1171 (18.3) 7784 (22.9) (2.5) 311 (4.5) 417 (5.2) 358 (6.2) 214 (3.3) 1476 (4.3) (21.1) 1528 (22.3) 1754 (21.8) 1415 (24.5) 1416 (22.1) 7577 (22.3) (20.8) 1522 (22.3) 1682 (20.9) 1154 (20.0) 1372 (21.4) 7174 (21.1) (20.3) 1502 (22.0) 1664 (20.7) 1139 (19.8) 1323 (20.7) 7036 (20.7) (19.8) 1271 (18.6) 1619 (20.1) 1096 (19.0) 1290 (20.1) 6649 (19.6) (18.2) 1016 (14.9) 1319 (16.4) 960 (16.7) 1002 (15.6) 5559 (16.4)
71 Algoritmi Diabetes Hypertension Ischaemic heart disease PPV Sensitivity PPV Sensitivity PPV Sensitivity
72 Algoritmi Diabetes Hypertension Ischaemic heart disease PPV Sensitivity PPV Sensitivity PPV Sensitivity ((HOSP SEC UNSPEC OR HOSP MAIN UNSPEC OR EXE OR DRUGS INSULIN OR DRUGS ORAL)) OR ((Hba1c)) Sensitivity ( ) <.001 Specificity PPV ( ) <.001 NPV κ
73 Algoritmi Diabetes Hypertension Ischaemic heart disease PPV Sensitivity PPV Sensitivity PPV Sensitivity ((HOSP SEC UNSPEC OR HOSP MAIN UNSPEC OR EXE OR DRUGS INSULIN OR DRUGS ORAL)) Sensitivity ( ) <.05 Specificity PPV ( ) <.001 NPV κ
74 Algoritmi Diabetes Hypertension Ischaemic heart disease PPV Sensitivity PPV Sensitivity PPV Sensitivity ((DRUGS INSDDDlastyear OR DRUGS ORDDDlastyear OR HOSP MAIN UNSPEC OR EXE OR HOSP DRG)) Sensitivity ( ) <.001 Specificity PPV ( ) NPV κ
75 Algoritmi Diabetes Hypertension Ischaemic heart disease PPV Sensitivity PPV Sensitivity PPV Sensitivity (ARENIN OR BETABL OR EXE OR HOSP MAIN UNSP OR HOSP SEC UNSP) Sensitivity ( ) <.001 Specificity PPV ( ) <.001 NPV κ
76 Algoritmi Diabetes Hypertension Ischaemic heart disease PPV Sensitivity PPV Sensitivity PPV Sensitivity ((HOSP MAIN OR HOSP SEC OR NITRATES OR EXE)) Sensitivity ( ) <.001 Specificity PPV ( ) <.05 NPV κ
77 Algoritmi Diabetes Hypertension Ischaemic heart disease PPV Sensitivity PPV Sensitivity PPV Sensitivity ((HOSP MAIN OR HOSP SEC OR NITRATES OR PAI)) Sensitivity ( ) <.001 Specificity PPV ( ) <.001 NPV κ
78 Contenuti Identificazione di soggetti con una patologia da database esistenti I database amministrativi italiani Classificazioni e misure di validità Studio di validazione del progetto MATRICE Wrap up
79 Context Observations Observational data is a great opportunity, but validation is needed IAD Italian Administrative Databases lack important information to detect chronic diseases
80 Results from validation study Algorithms Many algorithms are available with different characteristics in terms of sensitivity, PPV and heterogeneity Tools The study can be repeated Diabetes Good algorithms available Hypertension Better than expected! Ischaemic heart disease To be improved
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