Riassunto

OBIETTIVI: verificare, a livello di popolazione, se i dati amministrativi possano essere un supporto adeguato alla stima della variabilità esistente, all’identificazione dei principali determinanti della prescrizione ed eventualmente alla valutazione dell’appropriatezza di alcune prestazioni di diagnostica per immagini a elevato rischio di inappropriatezza.
DISEGNO: studio osservazionale di popolazione.
SETTING E PARTECIPANTI: residenti adulti (età ≥20) in Regione Piemonte nell’anno 2013; i soggetti inclusi sono stati 3.566.147, associati a 3.016 medici di medicina generale (MMG) appartenenti a 12 aziende sanitarie locali (ASL).
PRINCIPALI MISURE DI OUTCOME: tassi di prescrizione di alcune prestazioni di diagnostica per immagine ad alto rischio di inappropriatezza (risonanza magnetica – RM – della colonna e muscoloscheletrica, tomografia computerizzata – TC – del rachide e specovertebrale e densitometria ossea). Sono stati indagati alcuni fattori legati al singolo soggetto (dati sociodemografici e clinici), le caratteristiche degli MMG prescrittori e l’effetto legato al contesto organizzativo in cui avviene la prescrizione, attraverso l’ASL del MMG. I determinanti della frequenza di prescrizione per ciascun esame sono stati valutati mediante modelli di regressione logistica, analizzando la probabilità di aver ricevuto almeno una prescrizione nel corso dell’anno, tenendo conto della struttura gerarchica dei dati. La variabilità prescrittiva attribuibile agli MMG e alle ASL è stata stimata attraverso il coefficiente di correlazione intraclasse (ICC) e il median odds ratio (MOR).
RISULTATI: nel complesso, si rileva una contenuta variabilità prescrittiva sia tra ASL sia tra MMG entro ciascuna ASL (ICC per ASL: 0,009 e 0,004; ICC per MMG: 0,015 e 0,014 per RM colonna e RM muscoloscheletrica, rispettivamente). La probabilità di prescrizione risulta essere spiegata principalmente dalle caratteristiche demografiche degli assistiti e dagli indicatori di gravità clinica, mentre la maggior parte delle caratteristiche note degli MMG non sembra essere rilevante. I risultati suggeriscono un possibile ruolo della densità di apparecchiature private nell’ASL di appartenenza del medico prescrittore.
CONCLUSIONI: l’utilizzo dei dati correnti non ha riportato un grado di variabilità prescrittiva rilevante entro regione, che pare limitata a medici e ASL che presentano un comportamento diverso dalla media regionale. Per spiegare tale difformità di comportamento prescrittivo, ed eventualmente valutarne l’appropriatezza, è necessario arricchire i flussi delle prestazioni ambulatoriali con informazioni cliniche (diagnosi, sospetto clinico eccetera) o utilizzare strumenti diversi, quali indagini di clinical audit, in grado di rilevare dati più analitici sul singolo evento.

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Abstract

OBJECTIVES: to assess at population level if healthcare administrative data can be suitable to identify variability and determinants of the prescribing rates for some diagnostic imaging procedures at high-risk of inappropriateness.
DESIGN: population-based observational study.
SETTING AND PARTICIPANTS: Piedmont Region (Northern Italy) adult population (>20 years) in year 2013. The subjects included were 3,566,147, referring to 3,016 general practitioners (GPs), in 12 Local Health Authorities (LHAs).
MAIN OUTCOME MEASURES: prescription rates of 4 diagnostic imaging procedures at high-risk of inappropriateness (vertebral and joint magnetic resonance – MR, vertebral computed tomography – CT, and bone densitometry). The following factors have been investigated: sociodemographic and clinical data of the subjects, prescribing GPs’ characteristics, and organizational environment of the LHA for whom the GP is working. For each procedure, prescription rate determinants have been estimated by a logistic regression modelling of the probability of receiving at least one prescription during the year. Hierarchical data structure has been managed. The Intraclass Correlation Coefficient (ICC) and the Median Odds Ratio (MOR) were used as measures of variability due to GPs and LHAs.
RESULTS: the degree of variability among LHAs and, within each LHA, among GPs was moderate (ICC for LHA: 0.009 and 0.004; ICC for GP: 0.015 and 0.014, respectively, for vertebral and joint MR). Prescribing probability was mainly explained by the demographic and clinical characteristics of the subjects. Most of the GPs’ characteristics did not show any relevant association. Results suggest also a potential role of the private technology availability in the LHA where the GP is working.
CONCLUSIONS: administrative healthcare data did not describe a relevant degree of variability in prescribing diagnostic imaging procedures in Piedmont Region, except for some GPs and LHAs with a different rate from the regional average. To explain differences in prescribing rates of some GPs or LHAs and to assess their appropriateness, outpatient databases should be enriched with clinical data (mainly, diagnosis or clinical suspicion) or different tools, such as clinical audit, should be used.

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