Quanti anni di look-back utilizzare per individuare pazienti con malattie croniche dai flussi di dati amministrativi?

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Valentino Pisano
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1 Quanti anni di look-back utilizzare per individuare pazienti con malattie croniche dai flussi di dati amministrativi? Rosa Gini Agenzia regionale di sanità della Toscana, Firenze XL Congresso dell Associazione Italiana di Epidemiologia Torino, 21 ottobre, 2016

2 Autori e affiliazioni Autori Rosa Gini (1)(2), Martijn Schuemie (3)(4), Alessandro Pasqua (5), Patrizio Dazzi (6), Emanuele Carlini (6), Massimo Coppola (6), Iacopo Cricelli (7), Valentina Barletta (1), Paolo Francesconi (1), Francesco Profili (1), Francesco Lapi (5), Kaatje Bollaerts (8), Andrea Donatini (9), Mario Saugo (10), Giulia Dal Co (11), Mariadonata Bellentani (11), Niek Klazinga (12), Miriam Sturkenboom (2) Affiliazioni (1) Agenzia regionale di sanità della Toscana, Firenze; (2) Dipartimento di Informatica Medica dell Erasmus Medical Center, Rotterdam, Paesi Bassi; (3) Janssen Research & Development, Epidemiology, Titusville, New Jersey, Stati Uniti; (4) Observational Health Data Sciences and Informatics (OHDSI), New York, New York, Stati Uniti (5) Health Search, Società Italiana di Medicina Generale, Firenze; (6) Istituto di Scienza e Tecnologie dell Informazione A. Faedo, Consiglio Nazionale delle Ricerche, Pisa; (7) Genomedics, Firenze; (8) P95, Lovanio, Belgio; (9) Regione Emilia-Romagna, Bologna; (10) Sistema Epidemiologico Regionale, Padova; (11) Agenzia nazionale per i servizi sanitari regionali, Roma; (12) Università di Amsterdam, Amsterdam, Paesi Bassi

3 Dichiarazione di interessi Il mio dottorato è stato supportato dai progetti MATRICE e VALORE, finanziato dal Ministero della Salute, e dal progetto EMIF, finanziato dalla Innovative Medicines Initiative, consorzio tra l Unione Europea e la Federazione Europea delle Aziende Farmaceutiche (EFPIA) Partecipo e conduco studi finanziati da aziende farmaceutiche aderenti al Codice di Condotta ENCePP Questa presentazione e `mia responsabilità

4 Progetto MATRICE

5 È necessario migliorare l assistenza alle malattie croniche per assicurare una migliore qualità della vita dei pazienti e la sostenibilità del sistema sanitario Contesto

6 Contesto È necessario migliorare l assistenza alle malattie croniche per assicurare una migliore qualità della vita dei pazienti e la sostenibilità del sistema sanitario I flussi amministrativi italiani sono ottime basi di dati, ma non raccolgono diagnosi eseguite durante le visite dei Medici di Medicina Generale

7 Contesto È necessario migliorare l assistenza alle malattie croniche per assicurare una migliore qualità della vita dei pazienti e la sostenibilità del sistema sanitario I flussi amministrativi italiani sono ottime basi di dati, ma non raccolgono diagnosi eseguite durante le visite dei Medici di Medicina Generale Alcuni MMG aderenti alla Società Italiana di Medicina Generale tengono cartelle cliniche elettroniche di ottima qualità

8 Contesto È necessario migliorare l assistenza alle malattie croniche per assicurare una migliore qualità della vita dei pazienti e la sostenibilità del sistema sanitario I flussi amministrativi italiani sono ottime basi di dati, ma non raccolgono diagnosi eseguite durante le visite dei Medici di Medicina Generale Alcuni MMG aderenti alla Società Italiana di Medicina Generale tengono cartelle cliniche elettroniche di ottima qualità Abbiamo dimostrato in un precedente studio che in particolare esse forniscono un algorimo (quasi) perfetto per identificare diabete di tipo 2,ipertensione, cardiopatia ischemica

9 Contesto È necessario migliorare l assistenza alle malattie croniche per assicurare una migliore qualità della vita dei pazienti e la sostenibilità del sistema sanitario I flussi amministrativi italiani sono ottime basi di dati, ma non raccolgono diagnosi eseguite durante le visite dei Medici di Medicina Generale Domanda: qual è il modo migliore di sfruttare i flussi amministrativi per identificare questi pazienti? Alcuni MMG aderenti alla Società Italiana di Medicina Generale tengono cartelle cliniche elettroniche di ottima qualità Abbiamo dimostrato in un precedente studio che in particolare esse forniscono un algorimo (quasi) perfetto per identificare diabete di tipo 2,ipertensione, cardiopatia ischemica

10 Setting dello studio Aziende sanitarie locali Brescia, Vicenza, Bologna, Arezzo, Taranto MMG 5 MMG per ogni ASL Popolazione Tutti i pazienti dei 25 MMG al 1/1/2012, età 16+

11 Raccolta dati Ministero della salute ASL Medico di medicina generale chiave di criptazione chiave di criptazione TheMatrix Morpheus ID C C N ABC CBA BAC CAB ID Gold standard ABC 1 CBA 0 BAC 1 CAB 0 A X B Y C W Merovingio Morpheus A X B Y C W ID C C N XYW WYX YXW WXY ID Gold standard XYW 1 WYX 0 YXW 1 WXY 0 Merovingio Morpheus ID C C N Gold standard XYW WYX YXW WXY ARS

12 Disponibilità dati al 1 o gennaio 2012 Flusso A B C D E SDO Esenzioni Farmaci Ambulatoriale

13 Disponibilità dati al 1 o gennaio 2012 Flusso A B C D E SDO Esenzioni Farmaci Ambulatoriale Anni di look-back in comune: 4 di SDO, 3 di esenzioni, 2 di farmaci, 2 di ambulatoriale

14 Metodi

15 Metodi Assistiti dai 25 MMG

16 Metodi Assistiti dai 25 MMG Veramente diabetici di tipo 2

17 Metodi Assistiti dai 25 MMG Diabetici stando ai dati Veramente diabetici di tipo 2

18 Metodi Assistiti dai 25 MMG Diabetici stando ai dati Veramente diabetici di tipo 2

19 Metodi Assistiti dai 25 MMG Diabetici stando ai dati Veramente diabetici di tipo 2

20 Metodi Giusti Verità Assistiti dai 25 MMG Diabetici stando ai dati Veramente diabetici di tipo 2

21 Metodi Giusti Dati Assistiti dai 25 MMG Diabetici stando ai dati Veramente diabetici di tipo 2

22 Metodi Assistiti dai 25 MMG Diabetici stando ai dati Veramente diabetici di tipo 2

23 Metodi Assistiti dai 25 MMG Diabetici stando ai dati Veramente diabetici di tipo 2

24 Metodi Assistiti dai 25 MMG Diabetici stando ai dati Veramente diabetici di tipo 2

25 Metodi Assistiti dai 25 MMG Diabetici stando ai dati Veramente diabetici di tipo 2

26 Usando solo gli anni di look-back disponibili in tutte le ASL Diabete di tipo 2 Ipertensione Cardiopatia ischemica

27 Usando solo gli anni di look-back disponibili in tutte le ASL Diabete di tipo 2 Ipertensione Cardiopatia ischemica Scelta ottimale ospedalizzazioni OR esenzioni OR antidiabetici orali OR insulina ospedalizzazioni OR esenzioni OR antiipertensivi OR betabloccanti ospedalizzazioni OR esenzioni OR nitrati

28 Aggiungendo gli anni disponibili solo in alcune ASL Diabete di tipo 2 Ipertensione Cardiopatia ischemica Sensitivity Sensitivity Sensitivity PPV PPV PPV Legenda (SDO,esenzioni,farmaci) (4,6,4) (5,6,4) (6,6,4) (4,6,3) (4,5,4) (4,6,2) (4,5,3) (4,4,4) (4,5,2) (4,4,3) (4,3,4) (4,4,2) (4,3,3) (4,3,2) (5,6,3) (5,5,4) (5,6,2) (5,5,3) (5,4,4) (5,5,2) (5,4,3) (5,3,4) (5,4,2) (5,3,3) (5,3,2) (6,6,3) (6,5,4) (6,6,2) (6,5,3) (6,4,4) (6,5,2) (6,4,3) (6,3,4) (6,4,2) (6,3,3) (6,3,2)

29 La generalizzazione ad altre rgeioni dipende dall indice di validità considerato e può essere derivato analiticamente per gli indici più dependenti dal contesto locale Generalizzabilità e limiti

30 Generalizzabilità e limiti La generalizzazione ad altre rgeioni dipende dall indice di validità considerato e può essere derivato analiticamente per gli indici più dependenti dal contesto locale È possibile che la validità vari nel tempo, specialmente nel caso della sensibilità

31 Generalizzabilità e limiti La generalizzazione ad altre rgeioni dipende dall indice di validità considerato e può essere derivato analiticamente per gli indici più dependenti dal contesto locale È possibile che la validità vari nel tempo, specialmente nel caso della sensibilità Il gold standard potrebbe essere imperfetto, specialmente nel caso della cardiopatia ischemica

32 Riassunto

33 Riassunto

34 Riassunto

35 Conclusioni

36 Conclusioni Aggiungendo anni di look-back di ospedalizzazioni ed esenzioni si aumenta la validità degli algoritmi

37 Conclusioni Aggiungendo anni di look-back di ospedalizzazioni ed esenzioni si aumenta la validità degli algoritmi L importanza dell una o dell altra fonte varia a seconda della patologia

38 Conclusioni Aggiungendo anni di look-back di ospedalizzazioni ed esenzioni si aumenta la validità degli algoritmi L importanza dell una o dell altra fonte varia a seconda della patologia Con i farmaci è necessario essere più cauti

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