Definizione di un algoritmo basato sulle fonti informative sanitarie e sociosanitarie per classificare la popolazione generale in relazione allo stato di salute e alla condizione di fragilità sociosanitaria e disabilità
OBIETTIVI: descrivere una possibile modalità di classificazione della popolazione generale, stratificandola in gruppi omogenei di pazienti con livelli diversi di gravità e complessità di malattia e di domanda assistenziale.
DISEGNO: studio di coorte retrospettivo basato su un algoritmo che utilizza i dati dei flussi informativi correnti di tipo sanitario e sociosanitario per identificare la popolazione oggetto di studio in funzione di tre dimensioni: salute/malattia, fragilità sociosanitaria e disabilità.
SETTING E PARTECIPANTI: lo studio è stato condotto sulla popolazione dell’Agenzia per la tutela della salute (ATS) della Città metropolitana di Milano (3,4 milioni di residenti nel 2016). Sono state identificate due coorti di assistiti residenti utilizzando l’immagine dell’anagrafe regionale degli assistiti (NAR) al 01.01.2015 e al 01.01.2016, classificati in gruppi mutuamente esclusivi sulla base dei dati dell’anno precedente.
PRINCIPALI MISURE DI OUTCOME: sono state stimate la prevalenza per genere ed età dei quattro principali raggruppamenti e la transizione di classe tra il primo e il secondo anno di analisi. La validazione dell’algoritmo è stata effettuata utilizzando modelli non condizionati di regressione logistica che hanno stimato l’associazione con la mortalità totale (non mortalità specifica per causa) al crescere dei livelli della scala di classificazione attraverso il calcolo di odds ratio (OR) e del relativo intervallo di confidenza al 95% (IC95%). La capacità predittiva del modello e la sua calibrazione sono stati testati utilizzando rispettivamente il C-index e il test di Hosmer-Lemeshow.
RISULTATI: rispetto alla dimensione sanitaria, il 19% della popolazione viene classificato tra coloro che non presentano disturbi specifici e/o non consumano prestazioni a carico del Sistema sanitario regionale (SSR) (gruppo A); il 41,6% tra coloro che hanno consumi aspecifici (gruppo B); il 17% rientra nella classe dei soggetti vulnerabili sotto il profilo sanitario (gruppo C), mentre il 22% viene classificato come soggetto in condizione di cronicità (gruppo D). Combinando la condizione salute/malattia con il livello di fragilità, individuato attraverso i consumi di tipo sociosanitario, è stato possibile classificare la popolazione in ulteriori sottogruppi rispetto ai quali è stato analizzato il rischio di morte entro l’anno. Tale rischio cresce linearmente in relazione all’aumentare della complessità della categoria sanitaria del livello di fragilità, passando da 0,83 a 135,6 utilizzando come reference il non consumatore/non fragile. La stima del rischio di mortalità è stata confermata attraverso l’analisi dei dati disponibili al 2016. La valutazione del potere predittivo complessivo del modello, calcolato mediante il C-index, riporta un valore di 0,94. La calibrazione del modello valutata utilizzando il test di Hosmer-Lemeshow riporta un valore di (χ2 8 df.) di 327,2 (p-value <0,0001) sottostimando gli attesi nei tre decili inferiori e sovrastimando nei decili più alti.
CONCLUSIONI: l’algoritmo consente di classificare la popolazione assistita in gruppi omogenei a rischio di decesso crescente. Nello specifico, consente di allocare risorse sanitarie e sociosanitarie e analizzare la transizione tra classi nel corso del tempo.