Valutazione Economica dei modelli di cura per lo Scompenso Cardiaco Cronico

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1 Valutazione Economica dei modelli di cura per lo Scompenso Cardiaco Cronico L. Pecchia 1, Ph.D. U. Bracale 2, MD. ABSTRACT Introduzione. Nel presente lavoro si valuta l efficacia e l efficienza della Telemedicina per la continuità della cura di patologie croniche e degenerative, in particolare dello Scompenso Cardiaco, patologia emergente anche perché fortemente età correlata. Dopo aver analizzato diversi modelli per la continuità della cura e diverse metodiche di telemedicina per il monitoring domiciliare, si valuta dettagliatamente l efficacia dello strumento informatico e di internet per il management dei pazienti individuati. In particolare si confronta in maniera innovativa la Telemedicina, non solo con il follow-up ambulatoriale (benchmark) raccomandato da linee guida internazionali, ma anche con altri modelli di gestione del paziente come i Disease Management Programme. Metodo. È stato condotto un Health Technology Assessment dei modelli introdotti valutandone specialmente gli outcome clinici ed il grado di soddisfazione dei pazienti. Al fine di individuare e ponderare le diverse dimensioni dell analisi (economiche, organizzative, cliniche etc.) è stato adoperato il metodo scientifico introdotto dal prof. Saaty nel 1080 e noto come Analytic Hierarchy Process. Risultati. Esistono diversi modelli di Telemedicina, e la quasi totalità degli studi di valutazione compara tali modelli esclusivamente al follow-up ambulatoriale, dimostrando generalmente che la Telemedicina può migliorare gli outcome della cura di circa il 30%, rivelandosi dunque economicamente sostenibile nel medio e nel lungo periodo. Estendendo invece la comparazione ad altri modelli di Disease Management Programme, è emerso che, contrariamente a quanto generalmente dimostrato, la Telemedicina risulta assolutamente equivalente a tali modelli in termini di miglioramento degli outcome clinici, ma con costi superiori di almeno un ordine di grandezza. Risulta, infatti, dal rapporto incrementale costo efficacia e costo utilità, che la telemedicina non è un modello costo-efficace quando la si confronta con altri modelli di managemen del paziente cronico. Tale risultato viene ribaltato solo quando da modelli realmente innovativi di Telemedicina che integrano tecniche avanzate di elaborazione dei dati clinici del paziente per supportare tempestivamente la decisione medica. Alcuni autori, infatti, hanno dimostrato che l impiego di tali metodiche avanzate, non applicabili con altri modelli di cura domiciliare, sono efficaci nel prevenire l instaurarsi di fasi di destabilizzazione e azzerando di fatto i casi di emergenze non curate tempestivamente. Tuttavia non abbiamo trovato in letterature sufficienti dati clinici per supportare scientificamente tali interessanti e promettenti risultati. Conclusione. Esistono diversi modelli di Telemedicina, che risultano essere costo-efficaci se paragonata al follow-up ambulatoriale, mentre non lo sono quando vengono confrontati con altri modelli di gestione del paziente cronico. Pochi autori propongono modelli di Telemedicina che risultano realmente essere innovativi, includendo in se tecniche avanzate di elaborazione remota dei dati per il supporto alla decisione medica. Tali modelli possono avere maggiore efficacia, indipendente da altri modelli di continuità della cura, tuttavia c è bisogno di ulteriori studi, ben disegnati, randomizzati e controllati, per dimostrare clinicamente l effectiveness di tali metodiche applicate alla telemedicina. I. INTRODUZIONE Negli ultimi anni si è assistito da un lato alla progressiva specializzazione delle differenti branche mediche, e dall altro alla necessità di avere nei confronti del cittadino-paziente un approccio sistemico, necessariamente multidisciplinare. Inoltre il continuo allungamento della vita ha determinato un mutamento sostanziale della distribuzione anagrafica che ha come conseguenza una maggiore richiesta di assistenza per patologie croniche, in particolare cardiovascolari e 1 Università degli Studi di Napoli "Federico II", DIBET, Dip. di Ingegneria Biomedica, Elettronica e delle Telecomunicazioni, Via Claudio, 21, 80125, Napoli, Italia. 2 Università degli Studi di Napoli "Federico II", Department of vascular and thoracic surgery, Naples. Italy. L. Pecchia, U. Bracale 1/10

2 polmonari. Tali patologie richiedono un assistenza di lungo periodo che coinvolgano anche la famiglia del paziente anche presso il suo domicilio. Le riforme che hanno riguardato il Sistema Sanitario Nazionale Italiano negli ultimi due decenni, rispondono a teli nuove esigenze sottolineando la necessità di un progressivo abbandono del modello ospedale-centrico, a vantaggio di un potenziamento dei servizi territoriali, anche mediante il forte utilizzo di tecnologie biomediche quali la telemedicina. A tali considerazioni si aggiunge il fatto che le risorse disponibili per servizi sanitari sono sempre limitate e talvolta anche scarse. In questo complesso scenario, diviene dunque necessario ricercare nuovi modelli di erogazione dei servizi sanitari e valutarne i risultati dal punto di vista clinico, ma anche economico, organizzativo, etico nonché in base al livello di gradimento del paziente stesso. A tal fine, in questo studio si effettua una valutazione economica (coto-efficacia e costo-utilità) dei principali modelli di cura dello Scompenso Cardiaco Cronico (SCC). Lo SCC è uno stato fisiopatologico in cui un'anomalia anotomico-funzionale impedisce al cuore di irrorare sangue adeguatamente alle dinamiche esigenze dell organismo. Lo SCC è una sindrome altamente degenerativa e fortemente età-correlata. Infatti, la prevalenza di CHF aumenta rapidamente con l'età, passando da circa il 3% in pazienti di età 65-enni ad oltre l'11% in pazienti over 84 [1]. Per questo motivo, essa è considerata una sindrome tipica dell età avanzata, con 75 anni [2] come età media dei pazienti colpiti. Lo scompenso è dunque in aumento anche a causa dell invecchiamento della popolazione. Ad esempio, quasi 5 milioni di persone negli Stati Uniti soffrono di CHF e più di nuovi casi vengono diagnosticati ogni anno [3]. Inoltre, lo SCC è tra le principali cause di ospedalizzazione tra gli anziani dei paesi sviluppati [4,5]. Inoltre il tasso di re-ospedalizzati entro tre mesi dal primo ricovero fino al 50% dei casi [6, 7]. A tal proposito Luis e al. [8] riferiscono che il 30% dei pazienti con una diagnosi di dimissione di insufficienza cardiaca, è riammesso almeno una volta entro 90 giorni e tassi di riammissione variano da 25 a 54% entro 3-6 mesi. La mortalità è legata alla gravità dello scompenso, e varia dal 5% al 10% nei pazienti con sintomi lievi al 30% al 40% nei casi più gravi [9]. Tutto questo implica che, nei paesi industrializzati, i costi diretti del trattamento dei pazienti affetti da scompenso rappresentano il 2-3% del bilancio totale di assistenza sanitaria e il 10% della spesa sanitaria cardiovascolare [10]. Ad esempio, nei paesi Europei il costo totale stimato associato con insufficienza cardiaca nel 2000 è stato di 1,9% della spesa [11]. L obiettivo di questa valutazione è quello di determinare la performance della Telemedicina, e in particolare dell Home Monitoring (HM), nella cura dello scompenso cardiaco. Nella quasi totalità degli studi scientifici l efficacia dell Home Monitoring viene messa a confronto con quella del Follow-up ambulatoriale, considerato come benchmark, anche in quanto raccomandato da linee guida internazionali [12]. In questo studio l HM viene confrontato anche con altri modelli di continuità della cura ampiamente affermati nei sistemi sanitari anglosassoni e noti come Disease Management Programs (DMP). La Disease Management American Association [13] definisce il disease management come un approccio assistenziale multidisciplinare, che cerca di limitare gli eventi prevenibili, massimizzando l adesione dei pazienti alla terapia prescritta e agli stili di vita L. Pecchia, U. Bracale 2/10

3 che promuovono la salute. In particolare i DMP si basano su periodiche visite domiciliari, auto rilevazioni di parametri vitali, telefonate di controllo programmate, al fine di verificare lo stato di salute del paziente e cercano di compensare fasi di scompenso mediante la modulazione del dosaggio di farmaci diuretici e beta-bloccanti. I programmi di DMP, come quelli di Home Monitoring, hanno lo scopo di prevenire o ritardare destabilizzazioni che, se non rilevate, potrebbero portare a condizioni invalidanti che richiedono cure più complesse e costose. In Italia esistono varie forme di DMP come l ADI, ATI, la Dimissione Protetta e le altre forme di percorsi assistenziali mediante le quali Aziende Sanitari Locali ed Ospedaliere collaborano perseguendo il fine di garantire la Continuità della Cura e supporto sociale, in particolare per pazienti affetti da patologie cardiovascolari, che spesso sono anche anziani. II. METODO A. Misurazione dell efficacia clinica in ambiente reale. Attraverso una revisione sistematica della letteratura è stata misurata l efficacia clinica dell HM [14,15,16,17] e dei DMP [18, 19, 20]. In particolare l efficacia clinica è stata misurata considerando i seguenti outcome: riduzione della mortalità, delle ospedalizzazioni, delle re-ospedalizzazioni e della durata dei ricoveri su scala annua; miglioramento dell aderenza alla terapia e dei parametri fisiologici, dei sintomi della patologia, della qualità della vita e dell educazione/stili di vita dei pazienti e dei loro familiari. Per ognuno dei dieci outcome considerati, è stata misurata l efficacia in ambiente reale (effectiveness), rielaborando i dati scientifici di revisioni sistematiche e meta-analisi. B. Analisi incrementale costo-efficacia. I risultati misurati sono poi stati normalizzati e rapportati a quelli del follow-up ambulatoriale (benchmark). I costi sono stati evinti da articoli che comparavano DMP e HM o che riportavano chiaramente la metodica di imputazione degli stessi [21, 22]. Per sei dei dieci outcome considerati, sono stati calcolati i rapporti incrementale costo-efficacia (RICE). C. Misurazione dell utilità. Al fine di stimare il modello più performante nella cura dello SCC è stata introdotta una funzione utilità multidimensionale. Grazie a tale funzione è stato possibile identificare il modello di cura che meglio soddisfa i bisogni relativamente più importanti. La funzione introdotta si basa sul metodo analitico-gerarchico [23] (Analytic Hierarchic Process, AHP), proposto dal Prof. Thomas Saaty nel 1980, che consente di misurazione agevolmente l importanza relativa di bisogni intangibili. Tale metodo ha consentito di classificare gli outcome individuati in tre maro-categorie di bisogni (clinici, organizzativi, economici), consentendo poi di pesare l importanza relativa di ogni categoria e di ogni outcome al fine di pervenire ad un framework consistente e ripercorribile di valutazione multidimensionale. Il metodo introdotto è stato scelto perché particolarmente efficace a quantizzare l opinione di esperti, misurarne la coerenza, stimarne eventuali polarizzazioni. L. Pecchia, U. Bracale 3/10

4 D. Analisi incrementale costo-utilità. I risultati ottenuti con la funzione utilità, sono stati utilizzati per condurre l analisi del rapporto incrementale costo-utilità (RICU). Grazie a tale analisi si è pervenuti alla stima del costo di una singola unità di utilità prodotta con i due modelli confrontati con il benchmark. III. RISULTATI A. Misurazione dell efficacia Gli outcome più frequentemente considerati in letteratura sono stati considerati come I bisogni da soddisfare nella cura dello SCC [24, 25, 26]. I risultati qualitativi delle analisi condotte sono riportati in Tabella 1. Tabella 1: confronto dell efficacia clinica rispetto al Follow-up Ambulatoriale (benchmark). DMP HM [HM] Miglioramento dell aderenza alla terapia Miglioramento dell aderenza dei parametri fisiologici Miglioramento sintomatico (NYHA) Miglioramento dell educazione/stili di vita Miglioramento della qualità della vita Riduzione della mortalità Riduzione dei ricoveri Riduzione delle re-ospedalizzazioni Riduzione delle giornate di degenza : più del 30% rispetto al Follow-up; ++: più di 2,5 volte; +++: più di 3 volte; [HM] : HM supportato sistemi di supporto alle decisioni cliniche mediante processing remoto di segnali e sintomi; Molti degli studi considerati riportano una descrizione esclusivamente quantitativa dei risultati ottenuti. Dai risultati riportati risulta che l HM superi leggermente i DMP nel: miglioramento dell aderenza dei parametri vitali, [27]; nel miglioramento dell educazione e degli stili di vita sia dei pazienti che dei loro familiari [28]; nella riduzione della durata delle giornate di degenza, in particolare perché riduce i ricoveri in emergenza. Tali risultati vengono interpretati attribuendo alla maggiore tempestività e pervasività dell HM una maggiore capacità predittiva di fasi di scompenso. Invece l HM risulta ampiamente più efficace dei DMP e del Follow-up ambulatoriale quando tecniche avanzate di elaborazione dei segnali vengono adoperate per analizzare automaticamente sintomi, segnali biomedici, parametri vitali. Probabilmente ciò è da attribuirsi alla capacità di individuare precocemente peggioramenti della condizione di salute dei pazienti, addirittura prima che tali mutamenti diventino sintomatici. In particolare Bondmass et al. [29] hanno dimostrato che quando tali tecniche vengono adoperate, è possibile eliminare casi di emergenza non curati tempestivamente. Ciò naturalmente riduce il numero delle re-ospedalizzazioni, la mortalità ed in particolare la durata delle degenze grazie all ammissione precoce. Inoltre Hudson et al. [30], arruolando 91 pazienti di età media di 74 anni in un Remote Physiological Monitoring (RMP), dimostra che l elaborazione remota dei dati quotidiani sulle variazioni di peso corporeo e sulle variazioni della pressione arteriosa, hanno un valore autonomo per la rapida identificazione delle complicazioni. In sintesi, gli studi citati sostengono la ragionevole conclusione che un modello di HM in cui un operatore, allertato tempestivamente dal sistema di monitoraggio, discutendo in tempo reale con il paziente o con un suo familiare le L. Pecchia, U. Bracale 4/10

5 variazioni di sintomi e parametri rilevate precocemente, possa stabilizzarne le condizioni mediante una opportuna modulazione della terapia farmacologica, in betabloccanti e diuretici. Tuttavia, tali interessanti risultati sono scarsamente supportati da una sufficiente letteratura clinica, e per tanto non sono stati considerati in questo lavoro. Per quanto riguarda i costi, abbiamo scelto di considerare tre lavori che confrontano HM e modelli di cura domiciliare classificabili come DMP [31, 32, 33]. In tal modo abbiamo ottenuto risultati frutto di osservazioni effettuate su un numero inferiore di casi, ma rilevati con la medesima tecnica per HM, DMP e Follow-up. Tale scelta riduce forse la generalità dei risultati assoluti, ma garantisce una maggiore stabilità dei risultati relativi (HM vs Follow-up, DMP vs Follow-up, HM vs DMP), che risultano inoltre più omogenei tra loro e più idonei alle successive analisi incrementali. I risultati trovati in letteratura sono stati prima normalizzati e poi è stato calcolato il rapporto tra l efficacia dell HM e dei DMP con il benchmark. Tali risultati sono riportati in tabella 2. In ogni colonna il primo numero rappresenta l effectiveness di ogni modello normalizzata per riga (E X ), mentre il secondo numero indica il rapporto tra ogni modello ed il benchmark (R DMP and R HM ). Ancora una volta i rapporti sono più facilmente interpretabili. Per ogni outcome esprimono quante volte il modello analizzato è più efficace del benchmark. Table 2: effectiveness e costi dei tre modelli. I dati sono prima normalizzati per riga e poi rapportati. F.UP * DMP HM Outcome E F.UP E DMP R DMP E HM R HM Riduzione dei ricoveri E Riduzione delle re-ospedalizzazioni E Riduzione delle giornate di degenza E Riduzione della mortalità E Miglioramento sintomatico (NYHA) E Miglioramento della qualità della vita E Costi C * Benchmark. E X the value of the need satisfaction (Effectiveness) normalize per row. R X Ratio between each value compared to the homologues for Follow-up [R X =E X /E F.UP ]. B. Analisi incrementale costo-efficacia. In base ai risultati ottenuti l Home Monitoring risulta essere più efficace ed al contempo più costoso, bisogna dunque effettuare un analisi incrementale al fine di stabilire quale modello risulta più performante. A tal fine è stato definito il Rapporto Incrementale Costo Efficacia (incremental Cost-Effectiveness Ratio, icer) con la formula seguente: (i) C C DMP[ or( HM )] F. UP icer Outcome_ K = DMP[ or( HM )] F UP EOutcome K E. _ Outcome_ K L icer esprime il costo di ogni unità di outcome prodotto, sintetizzando quanto ogni modello considerato sia costo-efficace, rispetto al benchmark. La Tabella 3 riporta i risultati ottenuti e dimostra che, in base alla letteratura considerata, i DMP risultano più costo-efficaci dell HM in tutte le dimensioni considerate. L. Pecchia, U. Bracale 5/10

6 Table 3: icer dei DMP e dell HM rapportati al F-UP. icer DMP HM HM/DMP Riduzione dei ricoveri Riduzione delle re-ospedalizzazioni Riduzione delle giornate di degenza Riduzione della mortalità Miglioramento sintomatico (NYHA) Miglioramento della qualità della vita Le prime due colonne riportano l icer dei due modelli nei sei outcome analizzati. La terza colonna esprime il rapporto tra l icer dell HM e quello dei DMP riferendo in maniera sintetica che una unità di outcome prodotta con l Home Monitoring può essere dalle 2,7 alle 6,3 volte più costosa della stessa unità prodotta con altri programmi territoriali di disease management. Tale risultato può essere ribaltato quando i segnali vitali acquisiti domiciliarmente vengono elaborati in remoto al fine di prevenire emergenze. Il limite dell analisi incrementale costo-efficacia è nella sue sostanziale monodimensionalità. Al fine di ottenere una valutazione sintetica che consideri le sei dimensioni considerate, bisogna introdurre una funzione utilità, come spiegato nel paragrafo seguente. C. Misurazione dell utilità. Al fine di stimare il modello più performante nella cura dello SCC è stata introdotta una funzione utilità multidimensionale. Tale funzione è definita come la somma dei prodotti dell efficacia di ogni modello nei sei outcome, per l importanza relativa degli stessi. L efficacia è già stata riportata in Tabella 2. Al fine di stabilire l importanza relativa degli outcome selezionati, abbiamo sottomesso specifici questionari a tre esperti con più di quindici anni di esperienza professionale. In particolare abbiamo intervistato un Professore di Organizzazione Sanitaria, un cardiologo ed un manager di strutture sanitarie specializzate nella cura dello SCC. Sulla base delle risposte ottenute sono stati calcolati i pesi che riflettono l importanza relativa dei bisogni considerati. Tali pesi sono stati poi normalizzati (pesi assoluti) ed infine rapportati al fattore meno significativo (pesi relativi), che secondo i nostri esperti è quello economico. I risultati ottenuti sono riportati nella Tabella 4. Tabella 4: pesi relativi dei bisogni individuati. Bisogno Pesi Assoluti Relativi Miglioramento sintomatico (NYHA) w Riduzione dei ricoveri w Riduzione delle re-ospedalizzazioni w Miglioramento della qualità della vita w Riduzione della mortalità w Riduzione delle giornate di degenza w Costi w Secondo tale rappresentazione i pesi Assoluti esprimono in una scala 0-1 l importanza dei vari bisogni, mentre i pesi relativi esprimono quante volte un bisogno è considerato èpiù importante rispetto al minimo. Quest ultima rappresentazione è sicuramente di maggiore efficacia comunicativa, mentre il primo è adoperato più facilmente nelle successive analisi matematiche. L. Pecchia, U. Bracale 6/10

7 In base ai risultati ottenuti ed alla funzione utilità introdotta si può dunque calcolare la performance dei tre programmi, come riportato in Tabella 5. Tabella 5: la performance dei tre modelli in analisi è riportata mediante la funzione utilità. Outcome Pesi E F-UP E DMP E HM Assoluti Miglioramento sintomatico (NYHA) Riduzione dei ricoveri Riduzione delle re-ospedalizzazioni Miglioramento della qualità della vita Riduzione della mortalità Riduzione delle giornate di degenza Utilità: D. Analisi incrementale costo-utilità Dai risultati ottenuti nei paragrafi precedenti si evince che l Home Monitoring risulta essere più performante degli altri due modelli considerati. Tuttavia, risultando anche più costoso degli altri due è necessario effettuare l analisi incrementale costo-utilità (incremental Cost Utility Ratio, icur), applicando la formula seguente: (ii) icur = 6 DMP[ or( HM )] F UP [ wi *( Ei E )] i i= 1 C DMP[ or( HM )] L icur valuta il costo di una unità di utilità prodotta, considerando simultaneamente le sei dimensioni investigate rapportate al costo dei tre modelli. Tabella 6: icur dei modelli considerati, rapportati al benchmark. C F. UP DMP HM HM/DMP icur Dall analisi condotta risulta che un unità di utilità risulta essere circa 5 volte più costosa se prodotta con l HM rispetto ai DMP. Anche questo risultato potrebbe essere ribaltato se l HM fosse integrato con tecniche avanzate di elaborazione remota dei segnali acquisiti domiciliarmente. IV. DISCUSSIONE Dall analisi condotta emerge che l Home Monitoring è più efficace del Follow-up ambulatoriale in tutti gli outcome considerati. Tuttavia anche i DMP dimostrano un miglioramento dell efficacia confrontabile con quella dell HM. L HM è invece notevolmente più efficace, anche dei DMP, quando i dati acquisiti domiciliarmente vengono analizzati da sistemi remoti di supporto alla decisione. Tuttavia la letteratura analizzata, non fornisce ancora chiare evidenze cliniche a riguardo. La tabella 1 sintetizza qualitativamente i risultati dello studio sull efficacia clinica dei DMP, dell HM classico e dell HM supportato da sistemi di supporto alla decisione. I dati sui costi emerge che l HM risulta essere circa 21 volte più dispendioso del benchmark e di circa 5 volte quelli dei DMP. Dai risultati precedenti si calcola che l icer nei sei outcome descritti è per l HM 4,8±1,3 volte maggiore di quello dei DMP. In pratica un unità di salute in una delle dimensioni cliniche considerate costa circa 5 volte di più se ottenuta con l HM invece che mediante DMP. Infine il RICU dell HM risulta 5,3 volte superiore a quello dei DMP. L. Pecchia, U. Bracale 7/10

8 Dai risultati analizzati complessivamente si evince dunque che i due modelli considerati risultano comunque molto efficaci nella riduzione delle giornate di degenza. Considerando che il costo medio nazionale di una giornata di degenza è di circa settecento euro, come riferiva l ASSR (oggi Age.Na.S) nel 2004, si intuisce che i due modelli potrebbero risultare tuttavia sostenibili nel medio lungo periodo [34, 35]. CONCLUSIONI I risultati dello studio condotto dimostrano che l Home Monitoring è più efficace dei Disease Management Programs e del Follow-up ambulatoriale nella cura dello Scompenso Cardiaco Cronico. Tuttavia i suoi elevati costi non ne fanno il modello più efficiente e performante, soprattutto quando l HM viene paragonato ai DMP. Tale risultato potrebbe invertirsi nel caso di HM supportato da tecniche avanzate di processing dei dati clinici, tuttavia dalla letteratura considerata non emergono sufficienti evidenze a riguardo. Inoltre la Telemedicina è a sua volta un modello di management del paziente. Confrontandola solo con modelli ospedalieri non si riuscirebbe ad apprezzare il contributo indipendente dell ICT, che equivale a valutare l effetto dei vaccini ad inizio ottocento senza considerare il generale condizionamento delle condizioni igieniche. La Telemedicina dunque è uno dei modelli più promettenti per la cura dei pazienti cronici, ma bisogna forse avvalersi di un opportuna progettazione che realmente coinvolga molteplici professionalità (medicina, bioingegneria, etc.) e di efficaci valutazioni ex-ante, prima di progettare sistemi che offrano funzionalità realmente efficaci, e che altrimenti potrebbero risultare inopportunamente costosi. RINGRAZIAMENTI I risultati presentati in questo lavoro sono parte dei risultati ottenuti durante il dottorato in Economie e Management delle Organizzazioni Sanitarie dell ing. Pecchia., finanziato dalla Università Federico II di Napoli. Inoltre le analisi condotte sono state finanziate negli ultimi dieci mesi dal progetto Remote Health Monitoring finanziato dalla Regione Campania con la Misura POR Campania 2000/2006. BIBLIOGRAFIA [1] Mosterd, A.W. Hoes, M.C. de Bruyne, J.W. Deckers, D.T. Linker, A. Hofman, and D.E. Grobbee, Prevalence of heart failure and left ventricular dysfunction in the general population; The Rotterdam Study Eur Heart J 20: [2] Kenneth Dickstein el atl. ESC Guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure 2008: The Task Force for the Diagnosis and Treatment of Acute and Chronic Heart Failure 2008 of the European Society of Cardiology. Developed in collaboration with the Heart Failure Association of the ESC (HFA) and endorsed by the European Society of Intensive Care Medicine (ESICM), Eur J Heart Fail 10: [3] American Heart Association Heart and Stroke Statistical Update. Dallas, Tex: American Heart Association; L. Pecchia, U. Bracale 8/10

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