Modalità d analisi, limiti e potenzialità del file dati AMD 2004 Fabio Pellegrini, Maria Chiara Rossi

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1 Modalità d analisi, limiti e potenzialità del file dati AMD 2004 Fabio Pellegrini, Maria Chiara Rossi Centro Studi e Ricerche AMD Laboratorio di Epidemiologia Clinica del Diabete e dei Tumori Consorzio Mario Negri Sud

2 Indicatori AMD 86 Centri pazienti con diabete

3 Filtri sui dati Selezione dei centri N pazienti DM1 >10 N pazienti DM2 > Centri totali 77 Centri analizzabili Valutazione di ogni outcome intermedio: Numero dati DM1 >10 Numero dati DM2 >100

4 Filtri sui dati Selezione della popolazione: Pazienti attivi: Tutti Tutti i i pazienti pazienti con con DM1 DM1 o DM2 DM2 con con almeno: almeno: una una visita visita una una misurazione misurazione dell HbA1c dell HbA1c una una misurazione misurazione della della glicemia glicemia a digiuno digiuno una una prescrizione prescrizione di di farmaci farmaci per per il il diabete diabete nel nel corso corso dell anno dell anno indice indice (2004) (2004)

5 Metodi d analisi Definizione del gold standard: centri che garantivano la seguente completezza delle informazioni riportate Variabile Valore soglia ( ) Sesso 90% Età 90% Tipo di diabete 90% HbA1c 70% Pressione arteriosa 70% BMI 70% Profilo lipidico o LDL-colesterolo 50% Indicazione della terapia antidiabetica 85% 77 Centri analizzabili 30 Centri gold

6 Metodi d analisi 30 Centri Centri gold gold 75 percentile per indicatori di processo e di outcome favorevoli 25 percentile per outcome negativi 25% dei centri con performance migliore 77 Centri Centri analizzabili Vs. Gold analizzabili Gold standard standard MARGINE REALE DI MIGLIORAMENTO

7 Metodi d analisi Analisi dei dati Intero campione Dati descrittivi generali DM2 Indicatori di processo DM1 Indicatori di processo Indicatori di esito intermedio Variabilità tra i centri Indicatori di esito intermedio Variabilità tra i centri

8 Indicatori AMD misurati DATI DESCRITTIVI GENERALI Caratteristiche socio-demografiche e cliniche Età Sesso Parametri clinici HbA1c (normalizzata a 6.0%) Valori pressori Colesterolo totale Trigliceridi HDL LDL BMI

9 Indicatori AMD GENERALI/RAPPORTO CON DIABETICI ATTIVI Distribuzione per per classificazione diabete Numero primi accessi Distribuzione per per sesso della popolazione assistita Età Etàmedia della popolazione assistita Distribuzione della popolazione assistita per per 9 classi d età Distribuzione per per area geografica della popolazione assistita (uso locale:per Comune residenza paziente; uso uso nazionale: per per Regione appartenenza struttura) DI VOLUME DI ATTIVITA Diabetici visti nel nel periodo

10 Indicatori AMD DI PROCESSO Soggetti in in autocontrollo glicemico Visite anno per per gruppi di di trattamento Soggetti a cui cui è stata eseguita almeno una determinazione di di HbA1c Soggetti con con almeno una valutazione del del profilo lipidico Soggetti con con almeno una misurazione della pressione arteriosa Soggetti monitorati per per nefropatia Soggetti monitorati per per retinopatia diabetica Soggetti monitorati per per neuropatia Soggetti a rischio monitorati per per il il piede Soggetti monitorati per per il il piede

11 Indicatori AMD DI OUTCOME INTERMEDIO - I HbA1c media e d.s. (ultimo valore) HbA1c media e d.s. (ultimo valore) per per tipo di di diabete HbA1c media e d.s. (ultimo valore) per per tipo di di trattamento nei nei DM DM tipo Andamento per per 5 classi della HbA1c HbA1c media (ultimo valore) per per 9 classi di di età età Soggetti con con HbA1c <= <= 7.0% Solo centri con almeno 5% pazienti trattati Soggetti con con C-LDL < Soggetti con con C-LDL >=130 in in trattamento ipolipemizzante Soggetti con con C-LDL >=130 non in in trattamento ipolipemizzante Andamento per per classi del del C-LDL (<100, , , >=160)

12 Indicatori AMD DI OUTCOME INTERMEDIO - II Solo centri con almeno 10% pazienti trattati Soggetti con con PA PA <= <= 130/ Soggetti ipertesi con con PA PA <= <= 130/ Soggetti con con PA PA >=140/90 in in trattamento antiipertensivo Soggetti con con PA PA >=140/90 non in in trattamento antiipertensivo Andamento per per classi della PAS (<=135, , , , >200) Andamento per per classi della PAD (<=85, 86-90, , , >110) Solo centri con almeno 5% pazienti fumatori Andamento per per classi del del BMI (<25, 25-27, 28-30, 31-40, >40) Soggetti fumatori Soggetti forti fumatori (> (> sigarette/die) su su totale fumatori Soggetti che che hanno smesso di di fumare su su totale fumatori

13 Indicatori AMD DI OUTCOME FINALE Soggetti con con retinopatia diabetica su su totale monitorati per per retinopatia Soggetti con con nefropatia diabetica su su totale monitorati per per nefropatia Soggetti con con ulcera acuta del del piede verificatasi nel nel periodo Soggetti con con storia di di infarto del del miocardio Soggetti con con amputazione minore Soggetti con con amputazione maggiore Soggetti con con storia di di ictus Soggetti in in dialisi Soggetti con con cecità

14 Rappresentazione grafica dei dati Mappa di rappresentatività geografica prevalenza diabete 4,5% (ISTAT 2002) % 0 < >30 percentuale di soggetti con diabete, all interno di ogni singola Regione, inseriti nel File Dati

15 Rappresentazione grafica dei dati Torte 7,9% 92,1% Istogrammi Si No % <= >9.0 %

16 Rappresentazione grafica dei dati Box plot indice di distribuzione di una variabile l ampiezza del box e delle barre indica graficamente quanto è variabile l indice in esame percentile 75 percentile mediana 25 percentile 5 percentile outliers

17 Rappresentazione grafica dei dati Box plot Esempio 1: Valore medio di HbA1c nel DM2

18 Rappresentazione grafica dei dati Box plot Esempio 2: Variabilità tra i centri per le misure di processo: HbA1c

19 Rappresentazione grafica dei dati PA Star plot di processo visione d insieme di più variabili poligono esterno= gold standard poligono pieno= intero campione o sottogruppo considerato HbA1c Profilo Lipidico Piede Nefropatia quanto più il poligono tratteggiato è ampio tanto più la cura erogata sarà ottimale quanto più il poligono pieno si avvicina al gold standard, tanto più la qualità di cura osservata si avvicina a quella desiderata.

20 Rappresentazione grafica dei dati Star plot di processo Esempio: Indicatori di processo per singolo centro Centro 1 Centro 2 Centro 3 Centro 4

21 Rappresentazione grafica dei dati PA 130/85 Star plot di esito intermedio area verde= percentuali di pazienti con outcome favorevole area rossa= percentuali di pazienti con outcome sfavorevole HbA1c 7 LDL < 100 LDL 130 HbA1c 8 PA 140/90 quanto maggiore sarà l area in verde e quanto minore quella in rosso, tanto più si saranno ottenuti risultati positivi.

22 Rappresentazione grafica dei dati Star plot di esito intermedio Esempio: indicatori di esito intermedio per singolo centro Centro 1 Centro 2 Centro 3 Centro 4 Centro 5

23 Rappresentazione grafica dei dati Struttura gerarchica a 2 livelli Livello-2 Centro A B C D Livello-1 Paziente

24 Rappresentazione grafica dei dati Grafici di variabilità tecniche di analisi multilivello dati aggiustati per sesso ed età dei pazienti ed effetto di clustering Valore medio stimato per centro 95% IC Valore medio per tutto il campione Centro

25 Rappresentazione grafica dei dati Grafici di variabilità Valori medi di HbA1c aggiustati per età, sesso ed effetto di clustering DM1 DM2 Centro Centro

26 Schema dei risultati Mappa e indicatori descrittivi generali Indicatori sulla popolazione generale Indicatori sul sul diabete di di tipo 1 e 2 Indicatori di di processo Indicatori AMD suddivisi per per tipo di di diabete Starplot per per tipo di di diabete, sesso, età etàe area geografica Boxplot centri per per tipo di di diabete Starplot per per singolo centro per per tipo di di diabete Indicatori di di esito intermedio Indicatori AMD suddivisi per per tipo di di diabete Boxplot per per tipo di di diabete, sesso ed ed età età Starplot per per tipo di di diabete, sesso, età etàe area geografica Boxplot centri per per tipo di di diabete Starplot per per singolo centro per per tipo di di diabete Grafici di di variabilità fra i i centri Variabilità fra fra i i centri: valori medi aggiustati per per età, sesso ed ed effetto di di clustering Variabilità nella propensione al al trattamento ipolipemizzante e antipertensivo Variabilità di di utilizzo di di specifiche categorie di di farmaci

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