Differenze territoriali nella qualità dell assistenza primaria per le malattie croniche in Italia: tassi di ospedalizzazione e indicatori di processo

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1 Torino 8 novembre 2011 Sessione Parallela Qualità dell Assistenza Differenze territoriali nella qualità dell assistenza primaria per le malattie croniche in Italia: tassi di ospedalizzazione e indicatori di processo paolo.francesconi@ars.toscana.it

2 Come si può misurare la qualità dell assistenza? Se per qualità intendiamo il grado in cui i servizi sanitari sono coerenti con le attuali evidenze scientifiche e, conseguentemente, aumentano la probabilità di raggiungere i risultati di salute desiderati, allora la qualità può essere misurata verificando il livello di adesione alle raccomandazioni cliniche (indicatori di processo) e di raggiungimento degli obiettivi di salute (indicatori di esito). Baker R et al, Development of review criteria: linking guidelines and assessment of quality, BMJ

3 I Tassi di Ospedalizzazione per le ACSCs Francesconi P et al, Assistenza Territoriale - Schede Indicatori Ospedalizzazione Potenzialmente Evitabile, Rapporto Osservasalute 2010

4 Qualità delle cure ed outcome: un associazione complessa V(outcome) = V(definitions/data quality) + V(case-mix) + V(clinical quality of care) + V (chance). Lilford RJ et al, Use and misuse of process and outcome data in managing performance of acute medical care: avoiding institutional stigma, Lancet 2004

5 V(definitions/data quality) Ricovero ospedaliero come proxy di esito negativo di salute ma dato un ricovero, l esito negativo di salute misurato dipende dal propensity to hospitalization e dalla moda di codifica Rosano A et al, Hospitalization for ambulatory care sensitive conditions and the role of primary care in Italian regions, IJPH 2011

6 V(case-mix) Ricovero ospedaliero come proxy di esito negativo di salute ma la probabilità dell esito negativo di salute dipende dal case-mix e, in primis, dalla prevalenza della condizione Francesconi P et al, Assistenza Territoriale - Schede Indicatori Ospedalizzazione Potenzialmente Evitabile, Rapporto Osservasalute 2010

7 Lilford et al, Use and misuse of process and outcome data in managing performance of acute medical care: avoiding institutional stigma, Lancet 2004

8 Indicatori di processo Gli indicatori di processo trasformano i dati disponibili in informazioni utili a quantificare i livelli di adesione alle raccomandazioni delle linee guida recepite nei PDT che, usate retrospettivamente, fungono da criteri di valutazione. Baker R et al, Development of review criteria: linking guidelines and assessment of quality, BMJ

9 Indicatori di Processo vs Indicatori di Esito PRO Facile interpretazione con agevole individuazione degli interventi migliorativi Accettabili da parte dei professionisti sanitari Assenza di stigmatizzazione Utilità quando l evento avverso contingente è marcatamente ritardato (e.g. monitoraggio dei pazienti con diabete per la proteinuria) Incoraggiano l azione di tutte le organizzazioni o di tutti gli individui con margini di miglioramento e non già di una piccola proporzione di outlier. CONTRA Può mancare una dimostrazione del collegamento con gli esiti L esigenza di aggiornamento è maggiore che per gli indicatori di esito Le misure di processo non sono immuni ai bias relativi al case mix Gli operatori possono concentrare i propri sforzi per il miglioramento dei processi monitorizzati a scapito dei processi non monitorizzati Il calcolo presuppone la necessità di dati soltanto parzialmente ottenibili dai flussi sanitari correnti Lilford RJ et al, Use of process measures to monitor the quality of clinical practice, BMJ

10 Gli Indicatori di Processo per la gestione delle condizioni croniche Bellentani D et al, I modelli organizzativi della medicina generale nella gestione delle patologie croniche: una proposta per l analisi e la valutazione, SANIT 2011

11 Prospettive future: Matrice Dati secondari individuali su assistiti: The Matrix Flussi Dati Amministrativi NSIS 1. Condizione di probabile prevalenza per una specifica condizione cronica 2. Livello dia adesione a specifiche raccomandazioni cliniche

12 Grazie per l attenzione! paolo.francesconi@ars.toscana.it