Epidemiologia&Prevenzione 2019, 43 (4) luglio-agosto Suppl. 2

A Systematic Review of Case-Identification Algorithms Based on Italian Healthcare Administrative Databases for Two Relevant Diseases of the Respiratory System: Asthma and Chronic Obstructive Pulmonary Disease

Riccardo Di Domenicantonio, Giovanna Cappai, Mirko Di Martino, Nerina Agabiti, Lorenzo Simonato, Cristina Canova, Claudio Barbiellini Amidei

OBIETTIVI: identificare e descrivere tutti i lavori pubblicati negli ultimi 10 anni che, utilizzando flussi amministrativi sanitari (FAS) italiani, hanno elaborato almeno un algoritmo originale per l’identificazione di soggetti affetti da asma e broncopneumopatia cronica ostruttiva (BPCO).

METODI: questo studio si inserisce all’interno di un progetto di 16 revisioni sistematiche per la valutazione dello stato dell’arte degli algoritmi per l’identificazione di 18 patologie acute e croniche. La revisione, effettuata da due revisori indipendenti, mira a identificare articoli originali pubblicati tra il 2007 e il 2017 in inglese o italiano, individuati su PubMed mediante una stringa di ricerca costituita sia da testo libero che da termini MeSH, con una parte comune a tutte le patologie e una parte patologia-specifica. I lavori pertinenti sono stati classificati a seconda dell’obiettivo per cui ciascun algoritmo è stato utilizzato e si sono estratti i dati solo dagli algoritmi con obiettivi primari (I occorrenza di malattia; II selezione di coorti/popolazioni; III identificazione di outcome). I criteri di esclusione erano i seguenti: assenza di una descrizione degli algoritmi riportati; sviluppo dell’algoritmo al di fuori del contesto italiano; uso esclusivo di: certificate di morte, registri di patologia, dati dei medici di medicina generali o dei pediatri di libera scelta. Le informazioni estratte per caratterizzare e confrontare gli algoritmi originali sono: i FAS utilizzati (schede di dimissione ospedaliera, prescrizioni farmaceutiche, etc.), i codici ICD-9 e ICD-10, la selezione dei farmaci secondo il sistema di classificazione ATC, i criteri di identificazione dei casi, il periodo di osservazione/follow-back, i criteri di selezione anagrafica applicati ed eventuali validazioni esterne con le relative misure di accuratezza (sensibilità, specificità, valori predittivi) riportate.

RISULTATI: la stringa di ricerca ha portato all’identificazione di 98 e 147 articoli, rispettivamente per asma e BPCO, con l’aggiunta dai riferimenti bibliografici di 2 articoli per l’asma e 7 per la BPCO. Alla fine del processo di selezione, sono stati identificati 14 lavori pertinenti per l’asma e 31 per la BPCO. La metà di questi hanno utilizzato dati sanitari relativi al periodo 2008-2014. Più del 75% ha considerato limiti d’età compresi tra 6-17 anni per l’asma e >45 anni per la BPCO. Quasi un terzo degli articoli hanno utilizzato gli algoritmi per stimare l’occorrenza di queste patologie. Quattordici algoritmi per l’asma e 16 per la BPCO sono stati estratti dagli articoli e caratterizzati. I dati relativi alle prescrizioni farmaceutiche sono stati utilizzati da quasi tutti gli algoritmi per l’identificazione dell’asma, mentre sono stati considerati soltanto da 7 algoritmi per la BPCO. Lo spettro dei principi attivi impiegati nel trattamento di queste due patologie era in gran parte sovrapponibile, con differenze nella combinazione dei farmaci, nella via di somministrazione, così come nel numero di prescrizioni, anni di follow-back e gruppi di età. Proprio l’età e la terapia cronica costituiscono i principali elementi distintivi che sono emersi dalla revisione. Sono state eseguite 3 validazioni esterne per l’asma e 3 per la BPCO. Si sono riscontrati elevati livelli di accuratezza per gli algoritmi relativi all’asma. La valutazione della sensibilità degli algoritmi per la BPCO ha invece mostrato risultati poco soddisfacenti, mentre si è evidenziata un’elevata specificità per gli algoritmi basati sulle schede di dimissione ospedaliera.

CONCLUSIONE: gli elementi emersi dalla revisione sull’uso dei FAS rappresentano uno strumento utile per decidere quali algoritmi scegliere, sulla base dei requisiti, dei limiti e dell’accuratezza di ogni singolo algoritmo, tenendo in considerazione gli specifici obiettivi di ricerca.

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