Epidemiologia&Prevenzione 2018, 42 (2) marzo-aprile

Diagnostica per immagini e appropriatezza prescrittiva: i dati amministrativi possono essere uno strumento informativo adeguato? Un’esperienza nella Regione Piemonte

Eva Pagano, Laura Crosetto, Andrea Evangelista, Chiara Monagheddu, Ottavio Davini, Giulio Fornero, Ida Raciti, Guido Giustetto, Giovannino Ciccone

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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