I linguaggi del trauma: descrizione, gravità e valutazione...

I linguaggi del trauma: descrizione, gravità evalutazione d’esito*

Alessio Pitidis

Codificatore AIS/ISS certificato AAAMReparto Metodologie e Modelli Biostatistici, Istituto Superiore di Sanità

Introduzione

La necessità dell’adozione di un linguaggio comune per la descrizione deitraumi, in quanto una precisa descrizione delle lesioni da incidente e dei danniad esse associati è necessaria a fini di clinici ed epidemiologici e più in gene-rale valutativi, ha portato nel tempo alla formulazione di dizionari delle lesio-ni secondo due tipi di fondamentali di linguaggio: specifico del trauma e aspe-cifico.

Nella prima categoria possiamo comprendere il sistema di codificazioneAbbreviated Injury Scale (AIS) e le metodologie di valutazione da esso deri-vate, nella seconda rientrano i metodi fondati sul sistema internazionale diclassificazione delle malattie (ICD).

La costruzione di un vocabolario comune per la descrizione dei traumiesplica due compiti fondamentali, da un lato la possibilità di descrivere accu-ratamente ed in modo univoco una tipologia di trauma, dall’altro la definizio-ne di una base informativa per la costruzione d’indicatori sulla gravità deitraumi. Di quest’ultimo aspetto, in particolare, ci occupiamo in questa sede.

Nel sistema AIS, che verrà descritto in seguito, l’assegnazione delle misu-re di gravità si fonda sul consenso fra gruppi di esperti. Questa scala di gravi-tà si basa essenzialmente sul giudizio dei medici e degli altri esperti che l’han-no messa a punto. Si tratta, quindi, di un sistema di classificazione dei pazien-ti, per iso-gravità, di tipo soggettivo.

Tuttavia, almeno concettualmente, una grandezza siffatta dovrebbe essereuna misura oggettiva d’un esito clinico ben definito quale una probabilità disopravvivenza od un grado d’invalidità. Dovrebbe trattarsi in definitiva di unindicatore predittivo di un esito espresso in termini di stato di salute di un

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Franco Taggi (a cura di)“Aspetti sanitari della sicurezza stradale” (Progetto Datis - II rapporto)

Istituto Superiore di Sanità, Roma 2003

Accordo Quadro ISS - Ministero delle Infrastrutture e dei Trasporti

* Il presente lavoro è stato realizzato nell’ambito del progetto DATIS (DatiIncidenti Stradali, finanziato dal ministero delle Infrastrutture e dei Trasporti)e del progetto EPIV (Epidemiologia e Prevenzione degli Incidenti e dellaViolenza, finanziato dall’Istituto Superiore di Sanità).

individuo o di una popolazione (ad esempio in termini di mortalità o morbo-sità) o di un prodotto in termini d’attività d’assistenza sanitaria (ad es. in ter-mini di durata della degenza ospedaliera o costo di assistenza).

A livello d’esito clinico un trauma può essere descritto secondo due dimen-sioni fondamentali: l’aspetto anatomico e le conseguenze fisiologiche.

Volendo schematizzare, le principali variabili che influiscono sull’esitopossono essere formalizzate, seguendo Osler

1, nel seguente modello:

ESITO = f(A, F, E) (1)

doveA = LESIONE ANATOMICAF = DANNO FISIOLOGICOE = STATO DI SALUTE PREGRESSO

Ovviamente, la forma funzionale concreta del modello dipende dallemisure effettivamente utilizzate.

La misura d’esito di più immediato e comune utilizzo è la probabilità disopravvivenza (o di morte). Le conseguenze fisiologiche del trauma possonoessere misurate mediante apposite scale, quale ad esempio quella del RevisedTrauma Score.

La valutazione del danno anatomico, che esamineremo in questa sede, èquella fornita dal sistema AIS e dalla sua estensione nel metodo InjurySeverity Score (ISS).

Quanto allo stato di salute pregresso del paziente una variabile proxy, comu-nemente utilizzata, è l’età del paziente stesso, nell’ipotesi che l’anzianità del sog-getto sia una componente fondamentale del suo stato di salute generale.

Il sistema AIS

Il sistema AIS è nato dalla necessità di standardizzare la descrizione dellelesioni, secondo un sistema di classificazione, e di graduarle su una determi-nata scala la gravità.

Il ruolo guida nella creazione e nello sviluppo del sistema è stato svoltodall’American Association for the Advancement of the Automotive Medicinemediante il suo “Comitato per la graduazione delle lesioni”.

La prima versione dell’AIS2

è stata pubblicata nel 1971 sulla base del lavo-ro pionieristico del Dettaven. In tale versione originaria il dizionario AIS com-prendeva solo 73 tipologie generali di trauma. L’ultima versione pubblicatanel 1990 (ed aggiornata nel 98 con modifiche minori) comprende più di 1.300codici per la descrizione di singole lesioni.

L’AIS è al contempo un dizionario di codici per la descrizione delle lesionied una scala di gravità delle stesse. Tale sistema è basato sull’anatomia ed èfrutto del consenso tra esperti.

Il codice di descrizione della lesione è fondato essenzialmente su base ana-tomica e si compone di 6 caratteri per ogni lesione diagnosticata. La combina-



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zione dei suddetti caratteri consente sostanzialmente di individuare i varilivelli di parte anatomica interessata dalla lesione, secondo il seguente schema:

|_| Regione del corpo|_| Tipo di struttura anatomica|_|_| Struttura anatomica specifica|_|_| Livello della lesione.|_| Punteggio AIS

Le lesioni vengono, quindi, classificate secondo la regione del corpo e gra-duate secondo una scala ordinale di gravità con i seguenti punteggi:

Codice AIS Descrizione1 Minore2 Moderato3 Serio4 Grave5 Critico6 Massimo

A questo fine il settimo carattere del codice AIS è separato dagli altri da unsegno di interpunzione e contiene il punteggio di gravità.

Vale la pena di sottolineare che l’AIS non è un sistema di valutazione siste-mica del traumatizzato, ma tiene conto solo della gravità delle singole lesioni.Non è quindi in grado di fornire una valutazione complessiva di gravità delpolitraumatizzato o, in altri termini, di tener conto degli effetti combinati dellelesioni multiple.

Il sistema AIS è estremamente costoso in termini di requisiti informativiperché si fonda sulla descrizione di condizioni cliniche molto dettagliate erichiede che queste siano comprovate da referti clinici o accertamenti specificiquali, ad esempio quelli di tecniche di diagnostica per immagini. Inoltre lacodifica delle lesioni, poiché richiede precise conoscenze di anatomia e fisio-patologia (oltre alla conoscenza delle regole di codifica del sistema), deve esse-re effettuata da personale qualificato appositamente addestrato. Per ovviare aquesti problemi, e consentire una codifica automatizzata, è stato messo apunto un sistema di conversione

3dei codici ICD-9- CM (International

Classification of Diseases - 9th Revision - Clinical Modification) in punteggiMAIS o ISS. Tale conversione, basata sul consenso di un panel di clinici, per ipunteggi MAIS è stata possibile in una percentuale di codici che va dal 48 percento delle lesioni alla testa ed al collo al 74 per cento delle lesioni agli arti. Perl’ISS la conversione è stata possibile nel 68 per cento dei casi.

L’ Injury Severity Score

Per risolvere il problema della valutazione complessiva della gravità di unpolitraumatizzato inizialmente si era fatto riferimento al punteggio massimo

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AIS (MAIS), cioè all’indice della lesione più grave sofferta dal paziente.Tuttavia il Comitato per l’AIS stesso sottolineava che: “la natura della rela-

zione quantitativa dei codici AIS non è nota e quasi certamente non è lineare”.Si poneva, quindi, il problema di passare da una valutazione sostanzial-

mente euristica di gravità del trauma ad una misurazione oggettiva, di analiz-zare la correlazione fra punteggi AIS e mortalità.

Una dimostrazione della non linearità della relazione fra AIS e probabilitàdi morte la diede la Baker

4nel 1974 con uno studio su 2.128 pazienti trauma-

tizzati ricoverati presso 8 ospedali di Baltimora, nel quale mise a punto il siste-ma ISS.

Tale non linearità può essere esemplificata nel grafico seguente, relativo adetto studio:

Come si vede, il tasso di mortalità cresce più che proporzionalmente alpunteggio di gravità.

Oltre a ciò fu osservato l’effetto sulla mortalità delle lesioni secondarie. Sivide che lesioni in se non fatali possono avere un significativo effetto sullamortalità quando si combinino con altre lesioni.

La relazione non lineare più semplice è quella quadratica. Inoltre si eraosservato che, fino alla terza lesione più grave riscontrata, la mortalità erasignificativamente influenzata dal grado di tale lesione, mentre non si osser-vavano effetti apprezzabili includendo le lesioni successive. Pertanto è statoproposto il seguente modello di valutazione complessiva della gravità di unpaziente traumatizzato:

ISS = MAIS2 regione 1 + MAIS2 regione 2 + MAIS2 regione 3 (2)



160


Tasso mortalità per AIS Massimo

0 0,53

16

64

0

10

20

30

40

50

60

70

1 2 3 4 5

MAIS

%

Figura 1 (Fonte: Baker )Tasso mortalità per AIS Massimo

Dove per MAIS di regione s’intende la lesione più grave di una regionecorporea. Da notare che le regioni dell’ISS sono solo 6 rispetto alle 8 dell’AIS evi sono apposite regole di codifica per ovviare a questa non immediata sovrap-ponibilità.

Utilizzando questo modello, nello studio in questione, a punteggi ISS simi-li, anche a fronte di tipologie di lesione differenti, risultano corrispondere simi-li tassi di mortalità. Inoltre la spiegazione della relazione fra gravità della lesio-ne e mortalità è stata migliorata. Infatti utilizzando l’ISS si riesce a spiegare il49 per cento della varianza nella mortalità, rispetto al corrispondente valoreottenuto mediante il MAIS pari al 25 per cento.

Per concludere vale la pena di dire che, per costruzione e regole di codifi-ca, il punteggio ISS viene espresso su una scala ordinale che va da 0 a 75, doveil punteggio massimo è ottenibile o secondo il su indicato metodo di calcolooppure in presenza di una lesione, anche singola, di grado AIS pari a 6.

Negli anni successivi l’ISS è diventato un metodo standard universale perla valutazione del trauma, ha subito numerose estensioni ed è stato applicatonell’ambito di altri metodi di valutazione più generali.

Indicatori fisiologici: il Revised Trauma Score

Abbiamo visto nella (1) come un determinante fondamentale dell’esito diun trauma sia il danno fisiologico. Come tale possiamo intendere le conse-guenze dello shock traumatico a livello cellulare e di meccanismi vitali

5. Per la

misura di questo danno sono stati sviluppati negli anni appositi indicatori alcu-ni dei quali specifici per il trauma. Lo standard attuale in materia è rappresen-tato dal Revised Trauma Score (RTS)

6. Si tratta di una combinazione lineare di

tre diversi indicatori fisiologici: il Glasgow Coma Scale (GCS), il livello di pres-sione sistolica, la frequenza respiratoria. Volti rispettivamente alla misura dellostato di coscienza dell’individuo e della funzionalità dell’apparato cardio-cir-colatorio e di quello respiratorio a livello sistemico. L’RTS è espresso su unascala continua che va da 0=assenza di segni vitali a 7.84=segni vitali normali eviene formalizzato come segue:

RTS = 0,9368 GCS + 0,7326 PS + 0,2908 FR (3)dove

GCS = punteggio Glasgow Coma ScalePS = pressione sistolicaFR = frequenza respiratoria

Un esempio dell’utilizzo di questo indicatore è stato fornito in tabella 1.Anche questo sistema è piuttosto costoso in termini informativi in quanto

esige la registrazione di precisi parametri fisiologici che, oltre a richiedere per-sonale specializzato per la loro rilevazione, essendo in rapida evoluzione nelcorso del ricovero, comportano la necessità di misurazioni ripetute in taleperiodo.

161




Gravità del trauma e probabilità di sopravvivenza: TRISS ed ICISS

Finora si è discusso di sistemi di valutazione della gravità dei traumi, ditipo soggettivo od oggettivo, espressa mediante appositi indici o scale e si èdiscussa la validità di tali indicatori in termini di capacità predittiva dell’esito.Si è sempre indagata la relazione fra indicatore di gravità (ad es. punteggioISS) e misura d’esito (ad es. tasso di mortalità). Non è stato espresso il livellodi gravità del trauma direttamente mediante una misura d’esito. Ciò sarà fattoin questo paragrafo in cui saranno illustrati due sistemi che misurano la gra-vità del trauma direttamente mediante la probabilità di sopravvivenza ad essoassociabile.

Il primo indicatore il TRISS (TRauma score, Injury Severity Score, age com-bination index) combina tutti i determinanti di esito considerati nella (1): l’ISSquale misura di lesione anatomica, l’RTS per il danno fisiologico e l’età comeproxy dello stato di salute generale del paziente (riserva fisiologica). L’ideaalla base di quest’indicatore è che l’utilizzazione simultanea di misure dellostato di salute fondate su diversi aspetti della descrizione della lesione con-senta una maggiore accuratezza nella previsione dell’esito rispetto ad ognimisura singolarmente considerata.

Una relazione che legasse la probabilità di sopravvivenza agli indicatorisuccitati fu individuata dalla Champion

7su un campione di 2.000 pazienti con

traumi chiusi. Successivamente il modello è stato esteso ai traumi penetranti.Attualmente la formula del TRISS è la seguente:

Ps = 1 / (1 + e-b) (4)dove

Ps = probabilità di sopravvivenzab = b0 + b1 (RTS) + b2 (ISS) + b3 (età)



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Revised Trauma Score – livelli di gravità

GCS PS FR Livelli Gravità

13-15 >89 10-29 4

9-12 76-89 >29 3

6-8 50-75 6-9 2

4-5 1-49 1-5 1

3 0 0 0

GCS = Glasgow Coma Scale; PS = Pressione Sistolica; FR = Frequenza Respiratoria

Tabella 1. (Fonte: Champion HR et al.)

I coefficienti di regressione sono stati calcolati sulla base delle osservazio-ni del Major Trauma Outcome Study (MTOS)

8e sono riportati in tabella 2.

Come si vede, nel metodo TRISS si parte da misure anatomiche e fisiologi-che di gravità del trauma per stimarne la relazione funzionale con la probabi-lità di sopravvivenza in una popolazione in studio e, quindi, utilizzare que-st’ultima come misura della gravità complessiva del trauma.

La probabilità di sopravvivenza, tuttavia, può essere essa stessa utilizzataper graduare i diversi livelli di gravità di una patologia anche senza esserenecessariamente posta in relazione con misure del danno anatomico e funzio-nale. Questa è l’idea che Rutledge

9ha utilizzato, per la descrizione delle pato-

logie, le diagnosi e le procedure codificate secondo il sistema ICD-9-CM e gra-duandole per gravità secondo il tasso di letalità (DRR: Death Risk Ratio) rela-tivo ad ogni codice ICD-9 calcolato su un campione di 10.000 pazienti divi-dendo il numero di morti osservato per ogni categoria per il totale dei pazien-ti della categoria. Le variabili utilizzate nel modello di Rutledge per la stimadella sopravvivenza possono essere schematizzate come segue:

Variabile dipendente Variabili indipendenti

Sopravvivenza DRR1 – diagnosi principale(1=vivo, 0=morto) DRR2 – seconda diagnosi

DRR3 – terza diagnosiDRR4 – procedura chirurgica principaleDRR5 – procedura chirurgica secondariaDRR6 – causa esterna (codici E)

Essendo la variabile d’esito considerata categorica e dicotomica si è fattoricorso a metodi di regressione logistica per l’individuazione della relazionefunzionale tra codici ICD-9 e sopravvivenza e la stima dei relativi parametri.L’esito è stato definito come rapporto fra la probabilità di sopravvivenza equella di morte: ciò ha reso possibile effettuare l’analisi di regressione,

163




Coefficienti di regressione TRISS

Coefficienti

Tipo Trauma b0

costante

b1

RTS

b2

ISS

b3

età

Chiuso -1,6465 0,5175 -0,0739 -1,9261

Penetrante -0,8068 0,5442 -0,1159 -2,4782

Tabella 2 (Fonte: MTOS)

mediante una trasformazione funzionale di tipo logit, per la stima dell’asso-ciazione e del potere predittivo delle variabili indipendenti. In termini forma-li:

(5)

con k = numero massimo di diagnosi per paziente (in questo specifico caso k = 6)

p = 1, 2,….., n

e

(6)dove

lo = odds di sopravvivenzaSRRp = pazienti vivi / totale pazienti = E(Y|x) = probabilità di sopravvi-venza della p-sima Tipologia di pazienteDRRp = 1 - SRRp = 1 - E(Y|x) = probabilità di morte della p-sima tipologiadi pazienteχd = livello di gravità d-sima categoria ICD-9 graduato secondo DRRdspecifico della categoria (variabili indipendenti)bd = coefficienti variabili indipendentib0 = intercetta

Per ogni tipologia di paziente viene così a definito un pattern di diagno-si e procedure, ognuna con una sua probabilità di morte, che individua laspecifica tipologia di paziente e ne determina la probabilità di sopravviven-za. I pattern, ed i relativi DRRd , osservati su un campione di pazienti suffi-cientemente grande e non affetto da particolari bias di selezione, vengonoapplicati ad una qualsiasi altra popolazione di pazienti per trauma conside-rata. L’impostazione alla base di questo processo è di tipo frequentistico e sifonda sull’idea che il tasso di mortalità per una determinata patologia trau-matica è stabile in realtà simili dal punto di vista socio-economico, in quan-to sono sufficientemente simili le modalità di contrazione del trauma e glistili di trattamento sanitario dello stesso. Pertanto il tasso di letalità osserva-to su una popolazione sufficientemente vasta può essere estrapolato adun’altra popolazione. Dunque l’idea su cui si fonda questo sistema è piutto-sto semplice e può essere estesa alla stima del consumo di risorse, con leparole di Rutledge ed Osler

10ideatori del metodo:

“L’approccio sottostante (al metodo ICISS ndr) è semplice. Nel caso unovoglia prevedere la (probabilità di) sopravvivenza, la durata della degenza e



164


ln l lnSRR

DRRb b xo

p

pd

d

k

d( ) =

= +

=∑0

1

SRRe

ep

b b x

b b x

d d

d d=

∑

+ ∑

+

+

0

01

le spese ospedaliere per un paziente con una frattura del femore, dovrà osser-vare la precedente sopravvivenza, degenza e spese di un vasto numero dipazienti in condizioni simili. Se la sopravvivenza in un gruppo di diversemigliaia di pazienti con frattura del femore è del 96 per cento, allora il nostroapproccio consiste nel prevedere che il prossimo paziente con frattura al femo-re avrà una probabilità di sopravvivenza del 96 per cento. L’impatto d’even-tuali lesioni secondarie è calcolato semplicemente moltiplicando fra loro i tassidi sopravvivenza di ciascuna lesione”.

Ad esempio i pattern di diagnosi e procedure, graduate per gravità secon-do i DRRd calcolati nel succitato campione di 10.000 casi, hanno mostrato unabuona capacità predittiva della probabilità di sopravvivenza per patologia suuna casistica di 44.019 pazienti rilevati nel registro del trauma della NordCarolina tra il 1987 ed il 1991

11, con i seguenti risultati:

Com’è noto nella regressione logistica la bontà di adattamento del model-lo viene stimata mediante i test di significatività della devianza scalare e deiparametri di regressione. Il primo, il c.d. test del rapporto di verosimiglianza,è un test χ2 con ν gradi di libertà (con ν=numero di variabili indipendenti), ilsecondo, il test di Wald, è uno z test (deviata normale standard) e nell’esten-sione all’analisi multivariata assume una distribuzione χ2 con p gradi di liber-tà (con p=numero di parametri del modello). Come si vede dalla tabellaentrambe le grandezze testate sono risultate statisticamente significative, perogni variabile esplicativa passo a passo introdotta nel modello con un proces-so stepwise, con una probabilità di errore inferiore ad 1 a 10.000.

Un sistema simile a quello appena esposto è stato messo a punto da Oslere Rutledge

12che con l’ICISS (International Classification of diseases-9 Injury

Severity Score), sulla base e dei precedenti studi di Champion e collaborato-ri

13e di Levy e Goldberg

14, hanno espresso la gravità del trauma di un pazien-

165




Risultati analisi regressione logistica Probabilità Sopravvivenza

pazienti registro trauma Nord Carolina (n=44.019) periodo 1987-91

Passo Variabili

Indipendenti

Statistica

Chi-quadro

Parametri

stimati

P < 0,0001

1 Diagnosi princ. 13611,3 0,0630 Sì

2 Diagnosi second. 1464,2 0,0441 Sì

3 Diagnosi terz. 706,7 0,0452 Sì

4 Proc.Chir.Second. 358,5 0,0369 Sì

5 Codice E 176,0 0,0413 Sì

6 Proc.chir.princ. 67,87 0,0289 Sì

Tabella 3 (Fonte : Rutledge et al.)

te come prodotto delle probabilità di sopravvivenza calcolate per ogni dia-gnosi (principale e secondarie), codificata secondo il sistema ICD-9-CM, sullabase del tasso di sopravvivenza osservato in una popolazione di pazienti suf-ficientemente grande. In termini formali:

(7)

con 0 ≤ SRRd ≤ 1e p = 1,…….., ndoved = numero di diagnosi osservate per paziente (ad es. m=10)SRRd = pazienti vivi / totale pazienti = E(X) = probabilità di sopravvi-

venza della d-sima diagnosiSRRp = probabilità di sopravvivenza per pazientep = numero di pazienti

Come si vede, la gravità del trauma è espressa direttamente in funzionedelle probabilità di sopravvivenza per diagnosi. Inoltre l’indicatore è sempli-ficato rispetto ai precedenti in quanto tiene conto solo delle diagnosi espressein forma codificata. Questo modello è stato testato con buoni risultati su variecasistiche. Innanzitutto, come detto, l’idea base è che la probabilità di soprav-vivenza, rispetto ad una diagnosi, calcolata su una popolazione sufficiente-mente vasta sia direttamente estrapolabile. Per verificare questa ipotesi è stataanalizzata la correlazione fra punteggi ICISS relativi a medesimi pazienti sti-mati sulla base di tassi sopravvivenza calcolati in popolazioni di riferimentodiverse. La casistica da testare è stata costituita da 44.032 pazienti riportati trail 1985 ed il 1987 nel registro del trauma della Contea di San Diego (SDTR)

15.

Le basi di dati su cui sono stati calcolati i tassi di sopravvivenza sono: l’SDTRstesso, il North Carolina State Hospital Discharge Database (NCHD), il NorthCarolina Trauma Registry Database (NCTR) e l’Agency for Health Care PolicyResearch’s Health Care Utilization Project Database (HCUP). Si tratta di casi-stiche che vanno dalle decine di migliaia di casi dei registri del trauma aimilioni di casi dei registri ospedalieri (HCUP, NCHD). La tecnica di utilizzarecasistiche diverse rispettivamente per la stima del valore atteso di gravità persingola diagnosi ICD-9 (fattore) e per il calcolo dell’indicatore globale di gra-vità del paziente (ICISS: variabile risposta) è volta a prevenire il rischio d’o-verfitting (sovrastima) dei dati.

La correlazione, fra i punteggi predittivi calcolati in base ai tassi di soprav-vivenza (per le medesime diagnosi) ricavati da casistiche diverse, è riportatain tabella 4.

Il modello è significativo in termini di capacità predittiva della probabili-tà di sopravvivenza. Nello studio in questione ha mostrato un buon grado di



166


ICISS = SRRp =d=1

m

ΠSRRd

associazione fra probabilità attese, ricavate dalle diverse casistiche, e probabi-lità di sopravvivenza per paziente osservata nello SDTR. La significatività sta-tistica e la bontà di adattamento sono state stimate mediante la devianza sca-lare e la statistica di Hosmer e Lemeshow

16(HL) di bontà della stima.

Quest’ultima è un applicazione della statistica χ2 di Pearson alla discrepanzafra frequenze attese ed osservate in una tabella 2 x g, dove g (normalmente =10) è il numero di gruppi in cui viene ripartita la distribuzione dei casi in baseai percentili delle probabilità attese. Tale statistica è ben approssimata da unadistribuzione χ2(g-2); un minor valore di essa indica una minor discrepanza fravalori attesi del modello e valori osservati. In termini formali:

(8)

dove

nk = numero di prove nel k-simo gruppoyj = risposte osservate nel k-simo gruppo

Πk= probabilità attesa nel k-simo gruppo

I risultati dello studio in questione, in ragione delle diverse casistiche uti-lizzate per gli SRRd, in termini di bontà di adattamento del modello sono ripor-tati in tabella 5 sia per l’ICISS che per l’ISS. Si osservi come l’ICISS presenti unacapacità predittiva maggiore di quella dell’ISS. Il valore del test HL nei model-li basati sull’ICD-9 va da un minimo di 37 ad un massimo di ca. 259, valori didiscrepanza largamente inferiori a quello calcolato per l’ISS (tabella 5).

Un’estensione del modello a tutti i tipi di patologie è stata effettuata recen-temente

17su una casistica di 821.455 ricoveri ospedalieri in Nord Carolina

avvenuti durante il 1996 e la applicazione dello stesso è stata, inoltre, estesaalla previsione di prodotti dell’attività ospedaliera quali la durata di degenza

167




Coefficiente di correlazione di Pearson (R) – ICISS pazienti SDTR (n=44.032) periodo 1985-

87

Base Dati SDTR SRR NCHD SRR NCTR SRR p < 0,0001

NCHD SRR 0,5982 Sì

NCTR SRR 0,9092 0,6617 Sì

HCUP SRR 0,8888 0,4882 0,8260 Sì

Tabella 4 (Fonte: Rutledge et al.)

HL

y n

n

j k kj

n

k k kk

g

k

=−

−

=

=

∑∑

π

π π

_

_ _

1

2

1 1

ed i costi di assistenza. Riguardo alla capacità predittiva della probabilità disopravvivenza l’ICISS ha fornito i risultati riportati in tabella 6.

Dunque questo sistema è statisticamente significativo riguardo alla capaci-tà predittiva della probabilità di sopravvivenza, quindi della gravità dellepatologie, ed è universalmente applicabile a tutti i tipi di patologie, non solo aquelle traumatiche.

Linguaggi universali e specialistici

In sostanza sono stati seguiti due approcci fondamentali per la valutazio-ne di gravità del trauma, il primo legato a linguaggi specifici del trauma, ilsecondo basato su linguaggi di tipo universale utilizzati per la descrizione ditutte le patologie. Come detto il primo approccio porta alla definizione di siste-mi di classificazione dei pazienti per gruppi di iso-gravità molto costosi dalpunto di vista delle necessità informative sia per il livello qualificazione delpersonale necessario alla codifica, sia per la complessità delle strumentazionitecnico-scientifiche necessarie ad ottenere le informazioni volute, sia per la



168


ICISS: capacità predittiva SRRp – ricoveri ospedalieri Nord Carolina (n=821.455) 1996

Bontà di adattamento, test dell’ipotesi nulla parameri bd = 0

Criterio Solo intercetta I n t e r c e t t a e

covariate

χ2 P

Devianza Scalare 212041,91 131265,09 80777,824 0,0001

Stime di massima verosimiglianza

Variabile Gradi

libertà

Parametri

stimati

Errore

standard

Wald χ2 p χ2 Stime

Std.

Odds

Ratio

Intercetta 1 -1,0688 0,0157 4644,2301 0,0001

ICISS 1 7,6865 0,0325 55.981,74750,0001 0,867756 999


Confronto fra associazione SRR attese e risposte osservate - SDTR (n=44.032) periodo ‘85-87

Misure ICISS

SDTR

ICISS

NCTR

ICISS

NCHD

ICISS

HCUP

ISS p < 0,0001

Riduz.Dev.

Scalare

12.443 10.019 9.795 8389 9187 Sì

HL 214,7 37,0 173,2 259,7 612,6 Sì


mole di informazioni che bisogna registrare ed elaborare nel sistema informa-tivo. I sistemi fondati su linguaggi universali delle patologie normalmentehanno un minor costo informativo. Un esempio di ciò è dato dal confronto trail flusso di lavoro ed i costi necessari, rispettivamente, all’implementazione delsistema ISS (specifico del trauma) e dell’ICISS (universale).

Una stima di tali grandezze negli USA ci viene fornito nella seguenteschematizzazione

18

Nell’esempio si osserva chiaramente che i costi informativi di un sistemadi classificazione specifico, quale, l’ISS sono nettamente superiori a quelli diun sistema universale quale l’ICISS. Tale differenza ha portato nel tempo allosviluppo di due diverse linee evolutive nei sistemi di classificazione dei rico-veri per gravità del trauma. Da un lato sulla base in uno studio del 1980 laChampion su un campione di 2.165 pazienti con trauma calcolò la probabilitàeffettiva di morte (sopravvivenza) per ogni diagnosi codificata secondol’Hospital International Classification of Diseases (HICDA-8) mediante l’ana-lisi della correlazione fra letalità e punteggi di gravità assegnati in base allediagnosi ICD. Il metodo risultò applicabile a 1.154 dei suddetti pazienti èmostrò un indice di correlazione (di Pearson) pari a 0,6 simile a quello calco-lato per l’ISS. Tale apprezzabile risultato ha aperto la via ai sistemi di iso-gra-vità basati sulle categorie ICD-9, o comunque su informazioni disponibili rou-tinariamente, con livelli di gravità assegnati empiricamente direttamente sulla

169




Processo di valutazione ISS ICISS

Traumi multipli (fino a 5 lesioni)

Accettazione

Lesioni diagnosticate e curate

Codifica di ogni diagnosi mediante ICD-9ca. 30 Minuti ca. 30 Minuti

Codifica di ogni diagnosi mediante AIS ca. 30Minuti Non necessario

RTS+Age+ISS per calcolo TRISS

Confronto esito osservato vs. esito atteso

Corsi di formazione e addestramento

all’uso AIS/ISS

ca. 20 ore/anno Non necessario

Tempo totale stimato 2.000 pazienti/

ospedale/anno

2.000 ore/anno 1.000 ore/anno

Costi addizionali stimati per l’uso dell’ISS

su 2.000 pazienti ospedale/anno

10 ore/settimana

$ 6.250.000 ospedale/anno


in 500 trauma centers ospedalieri/anno

$3.125.000/anno Risparmi:

$3,125.000/anno


in 3.000 ospedali/anno

$18.750.000 Risparmi:

$18.750.000

Tabella 7 (Fonte: Rutledge et al.)Flusso di lavoro e costi stimati per l’applicazione dei sistemi ISS ed ICISS

base degli esiti osservati. Questi sistemi hanno dimostrato di avere una buonacapacità predittiva e presentano un vantaggio fondamentale: possono essereimplementati mediante informazioni raccolte routinariamente in ospedaleinteramente reperibili dalla scheda di dimissione ospedaliera.

Questo vantaggio intrinseco ha spinto alcuni a perseguire un secondo tipod’approccio nella valutazione di gravità dei traumi, consistente semplicemen-te nel creare un dizionario di conversione dei codici ICD-9 in punteggi AIS.Dopo vari tentativi andati a vuoto, nel 1989 l’introduzione della ICD-9-CM,che aumento la specificità della descrizione delle lesioni, consentì allaMackenzie

19di presentare una tabella di conversione da ICD-9-CM ad AIS-85

mediante la quale ad ogni codice traumatico ICD-9 viene automaticamenteassegnato un punteggio AIS. Ogni membro dell’AAAM Scaling Committee haassegnato indipendentemente i punteggi AIS ai 2.062 codici traumatici dellaICD-9-CM compresi tra le rubriche 800.00 e 959.90; esclusi i corpi esterni in ori-fizio (da 930 a 939), le complicanze (958) e gli effetti a lungo termine dei trau-mi (da 905 a 909). Ogni lavoro individuale è stato ricontrollato da almeno duemembri del comitato, laddove si sono manifestate delle discrepanze in questolavoro indipendente si è fatto ricorso alla discussione dell’intero Comitato.Pertanto la corrispondenza fra codici ICD-9 e punteggi AIS è stata decisa informa soggettiva, mediante il consenso di esperti.

La tabella di conversione ottenuta è stata validata su un campione di 1.120ricoveri ospedalieri presso due trauma centers del Maryland, mediante il con-fronto fra i punteggi assegnati automaticamente e quelli MAIS (Massimo AISper regione corporea) valutati da codificatori esperti sulla base di tutte le infor-mazioni cliniche disponibili, incluso il referto autoptico. Come già accennato,a causa della minore specificità del sistema ICD rispetto a quello AIS, vi è unadiscordanza elevata fra i punteggi delle lesioni agli organi interni ed alla testa,faccia e collo assegnati automaticamente e quelli valutati manualmente. Sicchèi punteggi della tavola di conversione risultano essere inappropriati nel 52 percento dei casi riguardo alla testa ed al collo ed anche laddove il sistema ha lamigliore performance, gli arti, vi è inappropriatezza dei punteggi nel 26 percento dei casi.

Tale livello d’inappropriatezza potrebbe essere significativamente ridottoin assenza d’errori di codificazione sia da parte dei codificatori ICD-9 sia diquelli AIS, portando la concordanza ad un livello pari a quella potenzialeindicata in tabella 8. Inoltre, solo in un numero relativamente ridotto di casi(meno dell’8 per cento) un sistema segnala una lesione con AIS > 1 e l’altronon lo fa, più di tre quarti dei casi di discrepanza riguardano casi di gravitàmoderata (AIS ≤ 2).

Nei 1.099 casi in cui il MAIS risulta valutabile sono stati calcolati i punteg-gi ISS. L’ISS medio del campione è pari a 10,6 in automatico e 13,1 manual-mente. I punteggi ISS raggruppati in tre classi (1-12; 13-19; ≥20) risultano esse-re concordanti, a livello di classe, nel 68 per cento dei casi.

Vi è un certo grado d’inappropriatezza nei codici automatizzati che in gene-re sottostimano il livello di gravità dei traumi in quanto nell’assegnazione dei



170


punteggi si è seguito un criterio conservativo assegnando i punteggi più bassiquando vi fosse una mancanza di specificità nel descrittore ICD. Il sistema di con-versione, sebbene non fornisca una misura perfetta del livello di gravità di unadiagnosi, restituisce un valore ragionevolmente approssimato dello stesso chealtrimenti sarebbe indisponibile per l’utilizzo su ampie casistiche di pazienti.

Per concludere vale la pena di notare che, naturalmente, l’ICISS costituiscel’evoluzione più recente del filone dei sistemi basati su linguaggi universaliche utilizzato gli esiti empiricamente osservati per definire il livello di gravitàdi una patologia. L’ICISS dispone di tre requisiti fondamentali: buona capaci-tà predittiva dell’esito, basso costo informativo, applicabilità universale. Dellacapacità predittiva, paragonabile a quella di sistemi più specifici, si è già dettoe così anche della sua applicabilità a patologie non traumatiche. Il basso costoinformativo deriva dal fatto che l’unica informazione necessaria è costituitadalle diagnosi di ricovero codificate in ICD-9-CM; dato tranquillamente repe-ribile nella scheda nosologica. I requisiti informativi dell’ICISS sono inferiori aquelli dei DRG e della maggior parte degli altri sistemi automatici di classifi-cazione dei pazienti. Recentemente ne è stata estesa l’applicazione alla stimadi misure di produttività ospedaliera quali la degenza ed i costi di assistenza.

NOTE

1 Osler T (1993)2 AAAM (1998)3 MacKenzie EJ, Steinwachs DM, Shankar B (1989)4 Baker SP et al. (1974)5 Simeone FA (1963)6 Champion HR et al. (op.cit.)7 Champion HR, Sacco WJ, Copes WS (1981)

171




Concordanza fra MAIS ed ISS da tabella conversione e valutato manualmente

Ricoveri presso (n=1.120) due Trauma Centers Maryland 1989

Regione Corporea N. Casi Concordanza Osservata

(%)

Concordanza massima

potenziale * (%)

Testa/collo 398 48 67

Faccia 173 54 79

Torace 137 63 85

Addome 139 54 82

Colonna 94 51 79

Area Esterna/Ustioni 420 70 72

Estremità 446 74 87

Gruppi ISS 1.099 68 78

Tab 8 (Fonte: Mackenzie et al.)

* ottenibile se gli errori di codificazione fossero minimizzati

8 Copes WS, Champion HR, Sacco WJ et al. (1988)9 Rutledge R et al. (1993)10 Rutledge R, Osler T et al. (1998)11 Rutledge et al. (1997)12 Osler T, Rutledge R, Deis J, Bedrick E (1996)13 Champion HR, Sacco WJ, Lepper RL et al. (1980)14 Goldberg JL, Gold berg J, Levy PS (1984)15 Rutledge et al (1997)16 Hosmer DW, Lemeshow S (1989)17 Rutledge R, Osler T, Kromhout-Schiro S (1998)18 Rutledge et al. (op.cit.)19 Champion et al. (op.cit.)20 MacKenzie et al. (op. cit.)

BIBLIOGRAFIA

AAAM – Association for the Advancement of the Automotive Medicine (1998): The Abbreviated InjuryScale, 1990 Revision (update 98). Des Plaines.Baker SP, O’Neill B, Haddon W, Long WB (1974): The Injury Severity Score: a method for describingpatients with multiple injuries and evaluating emergency care. The Journal of Trauna. Vol. 14, no. 3:187-196.Champion HR, Sacco WJ, Lepper RL et al. (1980): An anatomic index of injury severity. The Journal ofTrauma; 20: 197.Champion HR, Sacco WJ, Carnazzo AJ et al. (1981) : Trauma Score. Critical Care Medicine; 9:672-676.Champion HR, Sacco WJ, Copes WS et al. (1989) : A revision of the Trauma Score. J Trauma; 29: 623-629.Copes WS, Champion HR, Sacco WJ et al. (1988) : The injury severity score revised. Journal of Tauma;28: 69-77.Goldberg JL, Gold berg J, Levy PS (1984): Measuring the severity of injury; the validity of the revisedestimated survival probability index. The Journal of Trauma; 24: 420.Hosmer DW, Lemeshow S (1989): Applied Logistic Regression. Wiley-Interscience; New YorkMacKenzie EJ, Steinwachs DM, Shankar B (1989): Classifying trauma severity based on hospital dis-charge diagnosis, validation of an ICD-9CM to AIS-85 conversion table. Medical Care; 27: 412-422.Osler T (1993): Injury Severity Scoring: perspectives in development and future directions. The AmericaJournal of Surgery. Vol 165; no. 2° (suppl): 43-51.Osler T, Rutledge R, Deis J, Bedrick E (1996): ICISS an international classification of disease-9 basedInjury Severity Score. The Journal of Trauma; vol 41, 3: 380-388.Rutledge R, Fakhry S, Baker C, Oller D (1993): Injury severity grading in trauma patients: a simplifiedtechnique based upon ICD-9 coding. The Journal of Trauma; vol 35, 4:497-507. Rutledge R, Hoyt DB, Eastman B, Sise MJ, Velky T, Canty T, Wachtel T, Osler TM (1997): Comparisonof the Injury Severity Score and ICD-9 diagnosis codes as predictor of outcome in Injury analysis of 44.032 patients.The Journal of Trauma; vol 42, 3: 477-488.Rutledge R, Osler T, Kromhout-Schiro S (1998): Illness severity adjustment for outcome analysis: vali-dation of the ICISS methodology in all 821,455 patients hospitalised in North Carolina in 1996. Surgery;vol 124, 2:187-196.Rutledge R, Osler T, Emery S, Kromhout-Shiro S (1998): The end of the Injury Severity Score (ISS) andthe Trauma and Injury Severity Score (TRISS): ICISS, an International Classification of Diseases, ninthrevision-based prediction tool, outperforms both ISS and TRISS as predictors of trauma patient survi-val, hospital charges, and hospital length of stay. The Journal of Trauma; vol. 44, 1: 41-49.Simeone FA (1963): Shock, trauma and the surgeon. Annals of Surgery; 185: 759-764.



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Considerazioni sulla scala del punteggio digravità Injury Severity Score (ISS)*

Franco Taggi

Reparto di Metodologie e Modelli Biostatistici, Istituto Superiore di Sanità

Introduzione

Come è noto, l’ISS (Injury Severity Score), ideato dalla prof.ssa Susan Bakerdell’Università Johns Opkins di Baltimora, costituisce un punteggio che rendeconto, in modo più soddisfacente rispetto ad altri indici, della gravità dellasituazione clinica di un soggetto che ha riportato più lesioni. Questo indice(punteggio) nasce in un certo senso da prestazioni poco soddisfacentidell’MAIS (Massimo valore del punteggio AIS - Abbreviated Injury Scale -) nelprevedere gli esiti di un quadro traumatologico multiplo.

La struttura scelta dalla Baker per il punteggio ISS riflette una sempliceevidenza medica: la gravità di un quadro clinico in cui sono presenti più lesio-ni non è semplicemente la somma delle gravità indotte dalle singole lesioni,ma è maggiore (le lesioni interagiscono tra loro, peggiorando la prognosi piùdi quanto ci si possa aspettare in base ad una valutazione strettamente ridu-zionistica).

A titolo esemplificativo, la copresenza di più lesioni, il cui esito non sia perognuna verosimilmente la morte del soggetto, può essere associato ad un’ele-vata probabilità di decesso.

L’ISS si costruisce sulla base di un’opportuna trasformazione quadraticadei dati tratti dalla quantificazione della presenza e gravità delle lesioni inbase alla scala AIS. Quest’ultima consiste nell’assegnare un punteggio da 1 a 6(in ordine crescente di gravità: minore, moderato, serio, grave, critico, massimo)alle lesioni presenti in otto regioni del corpo (Testa, Volto, Collo, Torace, Addome,Colonna vertebrale, Arti superiori e Arti inferiori). Nella costruzione dell’ISS delsoggetto, si considera la somma dei quadrati delle tre regioni del corpo piùinteressate al trauma, regioni intese come: testa e collo, volto, torace, contenuto

173




* Il presente lavoro è stato realizzato nell’ambito del progetto DATIS (DatiIncidenti Stradali, linea C: morbosità, finanziato dal ministero delleInfrastrutture e dei Trasporti), del progetto EPIV (Epidemiologia ePrevenzione degli Incidenti e della Violenza, finanziato dall’Istituto Superioredi Sanità).

pelvico e/o addominale, estremità e/o cingolo pelvico, area esterna.E’ evidente che, nel migliore dei casi, l’ISS può aspirare ad essere considerata

una buona variabile ordinale, in quanto al suo crescere si può sperare cresca intermini monotòni la “gravità” che con l’ISS si intende quantificare; ma, certa-mente, sulla scala ISS la metrica non potrà avere caratteristiche proprie di scaleintervallari o di rapporto; inoltre, ci saranno “intrecci” di punteggi, ad esempiotra situazioni in cui è presente una sola lesione piuttosto grave e situazioni in cuisono presenti due-tre lesioni meno gravi: e questo potrebbe comportare una dua-lità distorta con la gravità che si vuole quantificare (si pensi ad un soggetto conuna lesione critica (AIS=5) e ad un altro soggetto con tre lesioni serie (AIS=3) ).

In questo lavoro ci proponiamo di studiare un ulteriore aspetto della scala,quello del grado di manifestarsi che hanno a priori i valori di punteggio ISS, nelsenso che un certo valore di ISS potrebbe non determinarsi mai per costruzione,un altro potrebbe essere generato soltanto da una combinazione di valori di AIS,altri ancora potrebbero presentarsi più frequentemente perché determinati, perpura conseguenza algebrica di somme di quadrati di numeri interi, da più com-binazioni. Ovviamente, in questo primo studio non si farà riferimento alla pre-valenza dei singoli AIS che si osserva in pratica nelle varie regioni del corpo, nétantomeno alla prevalenza delle associazioni tra traumi che si incontrano nell’e-sperienza quotidiana: questo aspetto sarà oggetto di un lavoro successivo, attual-mente in corso di sviluppo. Per intanto, ci basterà vedere in questa memoria inche modo la scala ISS viene “riempita”, in un’ipotesi di uguale probabilità di tuttele configurazioni di AIS.

Impostazione del problema

Volendo risolvere il problema esposto in termini generali, si incontrano dif-ficoltà non banali. Già enumerare i modi in cui un certo numero può esserecostruito come somma di altri (esempio: 6=1+1+1+1+1+1=2+2+2=3+3=1+2+3=1+2+1+2=... ecc.), è complesso, ed è stato risolto circa un secolo fa da EricTemple Bell che ha determinato al proposito una formula risolvente. Questinumeri si chiamano oggi “numeri di Bell” (tra l’altro, questo matematico è assainoto come autore del libro “Men of mathematics”). Nel nostro caso abbiamosostanzialmente lo stesso problema affrontato da Bell, solo che ora si tratta disomme di quadrati. Non è a conoscenza dello scrivente se sia già stata risolta laquestione in termini generali; ma al presente la cosa non è vincolante, in quantoi limiti ristretti del nostro attuale problema permetteranno di generare una solu-zione esaustiva. Infatti:• le regioni interessate per il calcolodell’ISS variano da 1 a 3 (per completezzae congruenza con le effettive applicazioni, pur se l’ISS è stato concepito perquantificare la gravità complessiva di più lesioni, considereremo valido ancheil caso della presenza di una sola lesione - anche perché il fine ultimo dell’ISSè di fornire in ogni caso una quantificazione “accettabile” della gravità);• il punteggio AIS varia da 1 a 6.

Le possibili diverse situazioni che si possono incontrare (la cui probabilità



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di realizzarsi effettivamente non considereremo, come detto, in questo ambi-to), saranno quindi, nell’ipotesi che vengano scelte una, due o tre regioni, indi-pendentemente dal loro ordine di gravità di lesione presente, pari a:

N= n(una sola regione) + n(due sole regioni) + n(tre regioni).Esplorando tutti i possibili punteggi che possono così essere determinati,

avremo una sorta di indicazione sulla “granulometria” naturale della scala dipunteggio ISS.

Svilupperemo nel seguito il problema in modo completo, considerando poinella discussione gli aspetti legati a convenzioni utilizzate nel calcolo effettivodell’ISS.

Sviluppi analitici

Teoricamente, il punteggio ISS va da 1 (caso di una sola lesione minore) a108 (tre lesioni massime).

Nel caso di una sola lesione, si possono presentare 6 situazioni (AIS da 1 a 6); nelcaso di due lesioni le situazioni possibili sono 36 (6x6); nel caso di tre lesioni presentiavremo invece a che fare con 216 possibilità (6x6x6). Il numero N delle diverse situa-zioni che si possono incontrare nella pratica vale quindi 258.

Esistono, così, 258 diversi cluster di lesioni che danno luogo ai valoridell’ISS, ma non tutti i 108 valori dell’ISS sono però possibili.

Infatti, nel caso di una sola lesione, i 6 valori di ISS risultano (tab.1):

1, 4, 9, 16, 25, 36;Nel caso di due lesioni, invece, abbiamo a che fare con 36 valori (tab. 2):

2 5 10 17 26 375 8 13 20 29 4010 13 18 25 34 4517 20 25 32 41 5226 29 34 41 50 6137 40 45 52 61 72

Si osservi che la matrice è simmetrica rispetto alla diagonale principale inquanto una configurazione tipo (k1,k2), con k1 e k2 diversi tra loro, forniscelo stesso punteggio ISS della (k2,k1).

Nel caso di tre lesioni si presentano 216 possibili valori (tab.3):

3 6 11 18 27 386 9 14 21 30 4111 14 19 26 35 4618 21 26 33 42 5327 30 35 42 51 6238 41 46 53 62 73

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6 9 14 21 30 419 12 17 24 33 4414 17 22 29 38 4921 24 29 36 45 5630 33 38 45 54 6541 44 49 56 65 76

11 14 19 26 35 4614 17 22 29 38 4919 22 27 34 43 5426 29 34 41 50 6135 38 43 50 59 7046 49 54 61 70 81

18 21 26 33 42 5321 24 29 36 45 5626 29 34 41 50 6133 36 41 48 57 6842 45 50 57 66 7753 56 61 68 77 88

27 30 35 42 51 6230 33 38 45 51 6235 38 43 50 59 7042 45 50 57 66 7751 54 59 66 75 8662 65 70 77 86 97

38 41 46 53 62 7341 44 49 56 65 7646 49 54 61 70 8153 56 61 68 77 8862 65 70 77 86 9773 76 81 88 97 108

Anche in questo caso le matrici sono simmetriche rispetto alla diagonaleprincipale in quanto stavolta ogni configurazione del tipo (k1,k2,k3), con k1,k2 e k3 tra loro diversi, fornisce lo stesso punteggio della (k1,k3,k2) o della(k2,k1,k3), ecc. (si pensi alla matrice tridimensionale 6x6x6, di cui quelle bidi-mensionali 6x6 riportate sono sezioni). Tanto per segnalarlo, quando sono pre-senti tre lesioni, le possibili configurazioni con gli AIS tra loro diversi risulta-no essere n= 6*5*4 = 120 .

Analogamente, il discorso vale quando due soli dei tre k sono uguali.Alla luce di quanto calcolato, abbiamo (tab.4):



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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

0 ° 1 1 1 1 2 3 - 1 41 2 3 1 2 6 - 1 5 4 32 2 6 3 - 3 3 8 4 - 83 6 - 1 6 5 6 4 2 9 -4 2 11 6 3 3 8 6 - 1 65 7 3 2 6 6 - 6 3 - 36 - 8 6 - - 6 3 - 3 -7 6 - 1 3 - 1 3 6 - -8 - 3 - - - - 3 - 3 -9 - - - - - - - 3 - -10 - - - - - - - 1 ° °

Questa matrice riporta il grado di degenerazione dei valori di punteggioISS, per ISS=1, 2,..., 108 (le righe sono le decine, le colonne le unità; il segno “°”ricorda che il punteggio è privo di senso, ovvero che i valori sono all’esternodel range possibile, mentre il segno “-” sta a segnalare che il punteggio, datala sua struttura, non può mai quel determinato valore).

Come si osserva, il grado di degenerazione della granulometria del pun-teggio ISS va da 1 (valori che si realizzano in un solo modo, e che sono poi, aparte ISS=1, quelli del tipo (k,k) o (k,k,k) ) a 11 (il punteggio 41, che si realizzasu 11 combinazioni diverse). Il grado di degenerazione quantifica dunquequanti cluster, diversi tra loro, portano allo stesso punteggio.

Per inciso, in termini di quadri clinici differenti (intesi come regioni x gra-vità) che possono presentarsi nel calcolo dell’ISS, questi sono pari a 4.896 inquanto dalle sei possibili regioni da considerare, ci sono 6 modi per estrarneuna, 15 per estrarne due e 20 modi per estrarne 3 (Nclin= 6 x 6 + 15 x 36 + 20x 216). Considereremo l’effetto (importante) di questo fatto sulla “glanulome-tria” nel punteggio ISS in un successivo lavoro, dove si terrà conto anche dellaprevalenza naturale dei cluster di lesioni.

Osservando la matrice precedente per righe, i totali dei modi, semplici edegeneri (questi ultimi con la loro frequenza), il numero di valori proibiti(“vuoti”), la densità (rapporto tra il numero di modi e il numero di possibilimodalità presenti nella riga), la densità corretta (rapporto tra numero di modie numero di modalità che effettivamente si possono realizzare nella riga), sonoi seguenti (tab. 5).

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ISS n° modi n° vuoti densità densità corretta

1-9 14 1 1.6 1.810-19 27 1 2.7 3.020-29 37 2 3.7 4.630-39 39 2 3.9 4.940-49 46 1 4.6 5.150-59 36 2 3.6 4.560-69 26 5 2.6 5.270-79 20 4 2.0 3.380-89 9 7 0.9 3.090-99 3 9 0.3 3.0100-108 1 7 0.1 1.0

1-108 258 41 2.4 3.9

Ora, quanto detto non è comprensivo di una regola aggiuntiva che esistenella determinazione dell’ISS: si considera come punteggio massimo il valoreISS=75, attribuendo peraltro detto valore al soggetto ogni volta che si è in pre-senza di un AIS=6.

Con questa regola, la tab.4 diventa (tab. 4bis)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

0 ° 1 1 1 1 2 3 - 1 41 2 3 1 2 6 - 1 5 4 32 2 6 3 - 3 3 8 4 - 83 6 - 1 6 5 6 3 - 7 -4 - 7 6 3 1 6 2 - 1 25 7 3 - 2 4 - 2 3 - 36 - 2 2 - - 2 3 - 1 -7 2 - - - - 82 ° ° ° °8 ° ° ° ° ° ° ° ° ° °9 ° ° ° ° ° ° ° ° ° -10 ° ° ° ° ° ° ° ° ° °

mentre per la tab.5 si ha (tab.5bis):



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ISS n° modi n° vuoti densità densità corretta

1-9 14 1 1.6 1.810-19 27 1 2.7 3.020-29 37 2 3.7 4.630-39 34 3 3.4 4.940-49 28 2 2.8 3.550-59 24 3 2.4 3.460-69 10 5 1.0 2.070-75 84 4 14.0 42.0

1-75 258 21 3.4 4.8

Discussione e conclusioni

A ben guardare, la scala appare piuttosto anisotropa, andando la densitàda un minimo di 1.0 ad un massimo di 14.0, con una degenerazione media deipunteggi che possono effettivamente realizzarsi da 1.8 a 42.0. Tuttavia, questoè principalmente dovuto all’addensamento di punteggi possibili sul valore 75per via della regola di codifica già ricordata. Non considerando questo estre-mo (e i due valori pari a 70), gli intervalli visti si presentano meno variabili (1.0- 3.7 e 1.8 - 4.9, rispettivamente).

In questo ambito, riferendoci alla densità, la criticità della scala è sostan-zialmente concentrata in parte su punteggi molto bassi (prima decina) e suquelli molto alti (60-69). Ma a ben vedere, sono punteggi come ISS=26 o ISS=29che possono lasciare perplessi, potendo derivare da ben otto configurazionidiverse (o anche punteggi come 51, 41 38, generati ciascuno da 7 diverse con-figurazioni).

In che modo questa intrinseca struttura del punteggio può influire suirisultati di analisi statistiche, in particolare nell’analisi della regressione?Difficile dirlo, e i motivi sono diversi. In primo luogo, un punteggio non è unamisura (la sua scala è quella ordinale) e questo già crea problemi statistici dibase, imponendo tecniche legate all’ordinalità dei dati; l’anisotropia intrinsecadi scala rilevata, peraltro, non suggerisce indicazioni forti su particolari dis-torsioni; ancora, il “riempimento” effettivo della scala dipende nella praticadell’effettivo realizzarsi di configurazioni di traumi (prevalenza delle configu-razioni).

Alla luce di quanto visto, ci sembra tuttavia di poter concludere che:• la granulometria intrinseca dell’ISS, pur presentando accentuata anisotropia,non appare particolarmente problematica, essendo i punteggi sufficientemen-te presenti in tutto l’arco di esistenza della scala;• sembra di interesse approfondire il problema affrontato, quantificando al

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meglio i possibili effetti indotti sulle analisi statistiche dalla natura del pun-teggio ISS, confrontando per simulazione risultati ottenuti sugli stessi dati datecniche parametriche e non parametriche;• una forte correlazione tra ISS e letalità è già scritta nel punteggio e nelle rego-le per costruirlo: se pensiamo che 75 è il valore più elevato dell’ISS (e il coeffi-ciente di correlazione va col quadrato...) e che la morte del soggetto è inevita-bile per tale valore, abbiamo di già, indipendentemente da come andranno lecose tra valori assunti dal punteggio tra 1 e meno di 75, la certezza di una cor-relazione cospicua tra ISS e letalità.

Al fine di chiarire meglio questi aspetti, è in corso un ulteriore lavoro perquantificare il grado di distorsione indotto dalla natura di questa scala sulledistribuzioni del punteggio e sulla relazione dell’ISS con altre variabili.Un’altra ricerca (attualmente anch’essa in corso), svolta su dati reali, permet-terà di valutare gli effetti di distorsione che si realizzano a fronte di un quadrotraumatologico effettivamente osservato e consentirà di approfondire, in basea questo, la natura funzionale dell’ISS verso altre variabili, in particolare laletalità.

Nota: per un ironico gioco del caso, il nostro Istituto e l’indice di Susan Baker pre-sentano lo stesso acronimo: ISS. Non crediamo, tuttavia, ci sia possibilità di equivoco.E’, comunque, nelle nostre speranze che l’ISS (Istituto) continui ad occuparsi di ISS(punteggio), e che mai l’ISS (punteggio) si trovi ad avere a che fare direttamente conl’ISS (in particolare, con i suoi ricercatori).

BIBLIOGRAFIA

S.P.Baker, B.O’Neill, W.Haddon & W.B.Long “The injury severity score: a method for describing patientswith multiple injuries and evaluating emergency care”, J.Trauma 14, 187-196 (1974)E.T.Bell “Men of mathematics” (traduzione italiana “I grandi matematici”, Sansoni 1950)



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Letalità ospedaliera e gravità del trauma.Un sistema automatizzato di valutazione*

Alessio Pitidis1, Stefano Calderale3, Andrea Costanzo2, Paolo Pietropaoli4, Sergio Ribaldi3, Franco Taggi1.

1 Reparto Metodologie e Modelli Biostatistici, Istituto Superiore di Sanità2 Società Italiana di Traumatologia della Strada. 3 Istituto di Chirurgia d’Urgenza e Pronto Soccorso, Policlinico Umberto I, Università

degli Studi di Roma “La Sapienza”.4 Istituto di Anestesiologia e Rianimazione, Policlinico Umberto I, Università degli

Studi di Roma “La Sapienza”.

Gli scopi dello studio

Per poter mettere a punto sistemi standardizzati di previsione dell’esito diun trauma nel processo d’assistenza ospedaliera è necessario classificare le pato-logie mediante sistemi di descrizione delle stesse il più possibile univoci, uni-formi sufficientemente dettagliati nella descrizione della patologia e della suaevoluzione clinica. Ciò porta ad aggregare i pazienti in gruppi omogenei dalpunto di vista delle condizioni cliniche o dei bisogni assistenziali ad esse relati.

Vi sono molti sistemi per effettuare la classificazione dei ricoveri. Da quellifondati sulla descrizione delle condizioni cliniche dei pazienti a quelli che ten-gono conto dei trattamenti somministrati. Tra questi sistemi alcuni sono univer-salmente applicabili a tutti i tipi di patologie, mentre altri sono stati studiati spe-cificamente per alcuni tipi di patologie.

Qui prenderemo in considerazione i sistemi di classificazione specifici deltrauma e, tra questi, quelli su base anatomica, per i quali è più facile e meno con-troverso descrivere il danno riportato e valutarne le conseguenze cliniche. Oltrea misure del danno anatomico specifico e globale, che prendono in considera-zione un fattore clinico per prevedere il livello di una variabile risposta in ter-mini di esito sarà presa in considerazione una misura di gravità che ordina ipazienti direttamente in funzione del valore della variabile risposta osservatoempiricamente in una popolazione di riferimento, nell’ipotesi che, ove tale

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popolazione sia sufficientemente ampia, il valore di riferimento (valore atteso)sia estrapolabile ad altre casistiche in studio.

Lo scopo del presente lavoro è analizzare se con l’utilizzo di misure dellagravità, relate al rischio di morte per trauma, sia possibile prevedere una quotasignificativa del rischio di letalità ospedaliera. I sistemi utilizzati nell’analisisono stati l’Abbreviated Injury Scale (AIS; si veda capitolo sui linguaggi del trau-ma)1, l’Injury Severity Score (ISS)2 e l’International Classification Based InjurySeverity Score (ICISS)3.

In prima battuta è stata effettuata un’analisi retrospettiva su un campione315 pazienti ricoverati secondariamente a trauma, presso il Policlinico UmbertoI in Roma, nel corso del 1998. Poiché nel periodo, presso detto ospedale, vi sonostati in complesso circa 1.600 ricoveri per trauma4, il campione in questione costi-tuisce una quota significativa (26 per cento) del totale dei ricoveri.

Per ottenere questi dati è stata svolta una rilevazione rispettivamente pressoil centro di chirurgia d’urgenza e pronto soccorso e presso il centro di anestesio-logia e rianimazione del Policlinico: nel corso del 2001 sono stati rilevati i datirelativi a tutti i pazienti affetti da trauma ricoverati presso queste due strutturedurante il 1998. Si è scelto di fare riferimento a questi due centri, come criteriodi campionamento, per stratificare la rilevazione su casi a gravità attesa rispetti-vamente medio-bassa e medio-alta. Dalla rilevazione sono stati esclusi i pazien-ti pediatrici (età inferiore a 15 anni) per motivi di praticabilità della stessa (tran-ne quelli rilevati in rianimazione). Il Policlinico, in ragione dell’alto livello dispecializzazione d’alcune sue strutture (quali la chirurgia d’urgenza e la riani-mazione) svolge funzione di Dipartimento di Emergenza ed Accettazione (DEA)di secondo livello per gli ospedali del Lazio. Ciò può indurre un bias nella misu-ra dell’effettiva durata dei ricoveri osservati, in quanto il trasferimento da altroospedale può avvenire a distanza di diversi giorni dall’incidente e, per tali casi,non sempre, dalle schede d’accettazione ospedaliera, è risultata ricostruibile ladata del ricovero iniziale presso altro ospedale. Pertanto si è deciso di escluderedall’analisi i ricoveri riferibili a tale tipologia d’accettazione. Il campione finaleanalizzato risulta quindi composto da 245 casi di trauma.

Parallelamente, per avere una maggiore potenza del campione rispetto alrischio di morte, è stata utilizzata una base dati relativa a tutti i casi di traumagrave ricoverati per il Policlinico, durante il 1997, definiti come traumi con indi-ce di gravità ISS superiore a 16. Tale casistica, rilevata presso l’Istituto diChirurgia d’Urgenza e Pronto Soccorso, è costituita da 229 pazienti in età nonpediatrica.

Per la valutazione di gravità del trauma secondo il sistema AIS/ISS sononecessarie informazioni cliniche molto dettagliate. Peraltro poiché è richiesto chel’effettiva presenza delle lesioni diagnosticate sia documentata dal risultato d’ac-certamenti strumentali (quali tecniche radiologiche, di diagnostica ad ultrasuoni,di medicina nucleare, etc.) è necessario consultare i referti di tali accertamenti.Pertanto, ai fini di una valutazione puntuale, risulta indispensabile accedere alleinformazioni riportate in cartella clinica, cosa che è stato possibile fare per i datirilevati presso il Policlinico. Ovviamente ciò non è possibile per i dati estratti dal



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database nazionale delle Schede di Dimissione Ospedaliera (SDO). Tale sistemadi rilevazione contiene le sole informazioni riportate nella scheda nosologica5.Pertanto, come vedremo in seguito, risulta necessario trovare un sistema sempli-ficato di valutazione della gravità del trauma, applicabile a tale ridotto set d’in-formazioni, utilizzando la rilevazione campionaria per validare i risultati di talevalutazione approssimata.

Onde poter estrapolare a livello nazionale l’analisi in questione, è stato gen-tilmente fornito dal Dipartimento di Programmazione del Ministero della Sanitàun set di dati estratto dal sistema informativo SDO relativo a tutti i ricoverioccorsi negli ospedali pubblici e privati italiani, finanziati dal Servizio SanitarioNazionale col sistema DRG (Diagnosis Related Groups). I dati forniti riguarda-no un set ridotto di alcune delle principali variabili cliniche e demograficheriportate nella scheda di dimissione ospedaliera. In particolare è stata fornita ladiagnosi principale, codificata in ICD9-CM (International Classification ofDiseases - 9th Revision - Clinical Modification), per tutti i pazienti ricoverati pertrauma, definiti come pazienti con diagnosi principale ICD-9 compresa fra icodici 800.0 e 999.9, sono state, pertanto, fornite informazioni relative a 1.046.095casi di ricovero occorsi nel 1999. Abbiamo, poi, provveduto ad includere nell’a-nalisi i soli ricoveri in fase acuta (escludendo riabilitazione e lungodegenza) inregime ordinario (pernottamento ospedaliero), in quanto solo per essi sonoappropriate le metodologie di valutazione applicate in questo studio. In conclu-sione, la casistica utilizzata per l’analisi a livello nazionale è stata di 935.252 casidi ricovero ospedaliero in fase acuta con diagnosi principale di trauma.

Definiamo ora, in modo formalmente più preciso, gli scopi dello studio.Come esplicitato nella (1) del capitolo sui linguaggi del trauma, l’esito d’un trau-ma è funzione di tre determinanti fondamentali: la lesione anatomica, il dannofunzionale e lo stato di salute pregresso. Sul campione rilevato presso ilPoliclinico abbiamo valutato la gravità della lesione anatomica, secondol’AIS/ISS che è un sistema essenzialmente a base anatomica. Per lo stato di salu-te pregresso è possibile utilizzare l’età del paziente, dato che, come detto, coete-ris paribus lo stato di salute generale di un individuo dipende fortemente dallasua età. Si è preferito ignorare, in questo studio, le misure fisiologiche in quantodi più complessa rilevazione e poiché per l’RTS (Revised Trauma Score)6, adesempio, è oggetto di controversia la scelta del momento in cui rilevare i para-metri fisiologici che mutano rapidamente nel corso del medesimo episodio diricovero. La misura d’esito è la più semplice possibile ed è rappresentata daltasso di letalità ospedaliera, considerato come rischio di morte, oppure dal suocomplemento ad uno: la probabilità di sopravvivenza. Da sottolineare che lagravità misurata con un sistema a base anatomica ha un significato in sé, inquanto è possibile graduare le lesioni, ad esempio, per vastità, per grado d’inte-ressamento d’organi interni, per grado di difficoltà del trattamento, per rischiod’infezione etc. Tuttavia relare la misura di danno anatomico ad un esito, qualela letalità, fornisce una misura oggettiva della risposta dell’organismo al danno,pertanto ci dà un’indicazione finale del livello globale di gravità del trauma. Perquesto motivo, indicatori come l’ICISS, che utilizzeremo nel presente studio pre-

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scindono totalmente da valutazioni anatomiche e funzionali e misurano la gra-vità globale del trauma direttamente in funzione della sopravvivenza (o morta-lità) attesa per le singole lesioni diagnosticate. Il tasso di letalità atteso, utilizza-to in questo studio, è quello osservato in una popolazione statunitense di trau-matizzati.

Nel presente lavoro cercheremo di valutare se una componente non casuale(una quota significativa) della mortalità è spiegata dalla gravità del trauma edall’età del paziente. Sarà così possibile isolare la quota di rischio che dipendedalle condizioni cliniche del paziente, da quella funzione d’altre variabili qualile scelte terapeutiche del medico e la situazione organizzativa e strutturale del-l’ospedale. Il che, fra l’altro, è molto utile nelle valutazioni d’efficacia dell’assi-stenza prestata.

Materiali e Metodi

La rilevazione campionaria in questione è stata svolta nei primi sei mesi del2001 presso le due strutture ospedaliere succitate. I dati d’interesse sono statiestratti dalle cartelle cliniche dei pazienti e registrati su apposita scheda carta-cea. La valutazione di gravità secondo il sistema AIS/ISS è stata effettuata dacodificatori addestrati.La scheda cartacea è stata divisa per sezioni relative rispettivamente a:

• Informazioni socio-demografiche e amministrative• Accettazione• Diagnosi e anamnesi• Interventi chirurgici • SDO• Accertamenti e procedure• Terapia farmacologica• Valutazione di gravità

Si è posta particolare attenzione all’esatta definizione della diagnosi e detta-gliata descrizione delle condizioni cliniche del paziente, ai fini della valutazionedi gravità, ed alla dettagliata rilevazione del tipo e del numero d’accertamenti etrattamenti effettuati, ai fini di una futura valutazione dei costi di ricovero.Riguardo al primo aspetto, onde conseguire il maggior livello di specificità pos-sibile, oltre alle informazioni contenute direttamente in cartella clinica sono statiutilizzati anche tutti i referti, allegati alla cartella stessa, di tutti gli accertamentieffettuati e trattamenti somministrati presso i vari reparti ospedalieri. Nella rile-vazione condotta presso le due sunnominate strutture ospedaliere sono statitenuti in conto i pazienti trasferiti da e ad altri ospedali, includendo nella rileva-zione la documentazione clinica proveniente da detti ospedali.

Per quanto riguarda le informazioni contenute nella Scheda di DimissioneOspedaliera, si è riscontrato, oltre a un numero non insignificante di veri e pro-pri errori di codifica, un alto livello di aspecificità nell’attribuzione delle dia-gnosi e delle procedure, secondo il sistema ICD-97, dovuto al frequente uso, perla codificazione, delle voci più generiche (“Altre”, “Senz’altra indicazione”,



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“Non altrimenti specificato”) nell’ambito delle varie categorie di classificazione,voci generiche che, invece, andrebbero utilizzate in modo residuale. Di conse-guenza si è reso necessario procedere nuovamente alla codifica delle diagnosi edelle procedure. Le prime sono state codificate mediante il sistema ICD-9, leseconde con quello ICD-9-CM8, secondo quanto previsto dalla normativa vigen-te nel 1998.

Le schede rilevate presso l’ospedale sono state poi sottoposte a controllo suc-cessivo completo, nello stesso periodo di rilevazione, in modo da poter elimina-re gli eventuali errori ed incongruenze finché fosse possibile il riscontro delleeventuali informazioni errate direttamente da cartella clinica, al fine di ottenereil massimo livello possibile di qualità delle informazioni rilevate.

Dai dati contenuti nella scheda sono stati estratti quelli essenziali al presen-te studio per la registrazione in archivio elettronico. A questo scopo sono statesviluppate, in ambiente Access, apposite maschere di inserimento dati, collega-te a procedure di controllo, in linguaggio Visual Basic (VB), per la verifica dellacorrettezza e della congruenza, in fase di inserimento, delle informazioni carica-te in forma codificata a risposta chiusa, mediante apposite liste, check box, bot-toni di selezione e pulsanti d’inserimento dati. Ciò in modo a evitare un errataregistrazione dei dati e da segnalare, già in fase di inserimento, le eventualiincongruenze nei dati contenute nelle scheda cartacea. In sostanza si è realizza-to un controllo automatico di qualità delle informazioni a rilevazione conclusa.

Per i ricoveri della rilevazione campionaria si è, inoltre, proceduto alla con-versione dei codici delle diagnosi da ICD-9 ad ICD-9-CM; a questo scopo è statosviluppato un apposito programma VB che automatizza il processo sulla basedella tabella di conversione fornita dal Ministero della Sanità. Dal Ministerodella Sanità (ora Ministero della Salute) è stato acquisito, in formato elettronico,un database relativo a ricoveri in ospedali finanziati dal SSN che avessero la dia-gnosi principale, codificata in sistema ICD-9-CM, compresa fra i codici 800.0 e999.9, codici appunto relativi alle cause traumatiche in tale sistema di classifica-zione.

Le variabili informative fornite sono le seguenti:1) classe di età;2) sesso; 3) regime di ricovero; 4) tipo attività; 5) diagnosi principale: codice ICD-9-CM 6) costo tariffario dei ricoveri; 7) giornate di degenza o presenza (day-hospital).8) frequenza: numero dei dimessi per gruppo

Non sono stati forniti dati individuali, a livello di singolo record, bensì datiaggregati per gruppo di pazienti definito dall’incrocio delle variabili sopra elen-cate e delle loro modalità. Pesando le variabili succitate per la frequenza deigruppi è stato, comunque, possibile condurre l’analisi sull’intera casistica nazio-nale, sia pure con una certa perdita di contenuto informativo individuale, in par-ticolare per quanto riguarda la variabilità intragruppo delle aggregazioni consi-

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derate. Anche il database relativo al complesso dei traumi gravi del PoliclinicoUmberto I è stato acquisito in formato elettronico.

Per la valutazione del livello di gravità del paziente sulla casistica nazionaleovviamente non erano a disposizione le informazioni analitiche necessarie alcalcolo del AIS. Pertanto si è scelto di utilizzare un sistema di conversione dellediagnosi codificate in ICD-9-CM che consenta, sulla base della descrizione didette diagnosi di assegnare un punteggio AIS univoco ad ogni codice ICD trau-matico. Tale processo presenta notevoli problemi e, comunque, comporta unaperdita di contenuto informativo poiché l’ICD sia pure nella sua versione clini-ca, è un sistema di classificazione delle patologie meno specifico dell’AIS. Comevisto (si veda capitolo sul linguaggio dei traumi) un sistema simile è stato messoa punto dalla MacKenzie9, qui sono stati seguiti sostanzialmente i criteri di talesistema, tranne che per lesioni craniche dove esso presenta seri problemi diappropriatezza e completezza della conversione. Per tali lesioni si è preferito farriferimento ai criteri, fissati da un’apposita commissione d’esperti clinici, adot-tati nelle linee guida per la codifica dei traumi per gravità, emanate da partedell’Agenzia di Sanità Pubblica della Regione Lazio10.

Gli specifici criteri di conversione utilizzati sono qui omessi per brevità, quelche rileva è che il criterio generale seguito - eccetto le lesioni al cranio, al trattogastro-intestinale e particolari tipi di lesioni – è stato di tipo conservativo: lad-dove vi fossero molteplici punteggi AIS attribuibili ad uno stesso codice ICD èstato scelto quello minore, ove la differenza fra punteggio massimo e minimofosse non superiore ad 1, altrimenti il codice è stato escluso dall’analisi.

Il processo di conversione delle diagnosi ICD-9-CM per il calcolo della gra-vità ICD-AIS è stato automatizzato mediante un apposito programma svilup-pato in VB. I programmi per il calcolo dell’ICD-AIS richiedono un numero ridot-to di informazioni rispetto a tutte le variabili presenti nei database utilizzati perquesto studio. Per questa ragione sono state sviluppate delle procedure in lin-guaggio SQL (Structured Query Language) per la selezione dei dati dai databa-se e la creazione dei set ridotti d’informazioni sufficienti alle procedure di cal-colo, analogamente sono state sviluppate procedure per il caricamento nei data-base originari dei risultati delle procedure di calcolo.

Un ultimo sforzo elaborativo ha richiesto il calcolo della gravità quale rischiodi morte atteso per tipologia di paziente, in base alle diagnosi; abbiamo chia-mato quest’indicatore DRR (Death Risk Ratio), chiaramente è un omologodell’ICISS: a livello di singola diagnosi ne è il complemento ad uno. Per questocalcolo sono state utilizzate, per gentile concessione dell’Università del Vermont,le tabelle di probabilità di sopravvivenza attesa per diagnosi ICD-9-CM (SRRj),dove come tale s’intende il tasso di sopravvivenza osservato nella casistica delregistro di dimissione ospedaliera dello Stato della Carolina del Nord (si veda ilcapitolo sui linguaggi del trauma). Mediante questi valori è stato calcolato ilDRRj rischio di morte per diagnosi, ottenuto come complemento a 1 del SRRj, emoltiplicando tra loro questi rischi per paziente si è ottenuto il DRRi globale perpaziente. In termini formali:



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(1)con i =1,….., n j = 1,……, 11.376dovei = i-simo paziented = numero di diagnosi per pazientej = j-simo codice di diagnosiDRRi= rischio di morte dell’i-simo pazienteDRRdj = 1 - SRRdj = rischio di morte per la j-sima diagnosiSRRdj = probabilità di sopravvivenza attesa per la j-sima diagnosi

Il processo di calcolo del DRRi è stato automatizzato mediante lo sviluppodi un apposito programma in linguaggio VB. Il processo di registrazione e dielaborazione dei dati, necessari al presente studio può essere schematizzato neldiagramma di flusso di figura 1.

Valutazione automatizzata di gravità e significatività del campione

Mediante le metodologie sopra descritte è stato possibile convertire in AIScirca il 65 per cento dei ricoveri a livello nazionale con diagnosi principale ditrauma, ottenendo una casistica di 618.750 ricoveri per trauma con ICD-AISassegnato.

Per verificare la perdita di contenuto informativo e validare il processo diconversione sono state trasformate in ICD-AIS anche le diagnosi (la principale ele tre secondarie) di ogni ricovero del campione, rilevato presso il Policlinico, edè stato calcolato l’ICD-AIS massimo (ICD-AIS max) per le quattro diagnosi. Ilpunteggio, così ottenuto, è stato messo a confronto con quello AIS massimo(MAIS) del ricovero, basato sui singoli score, valutati in modo analitico, dei 6distretti corporei del sistema ISS (Testa/collo, Volto, Torace, Addome, Arti, AreaEsterna). Il criterio di validazione scelto è che, per ogni singolo ricovero, non visiano differenze fra ICD-AIS max e MAIS, eccetto che per livelli di gravità infe-riori a 3 (1=minore; 2=moderato), dove la differenza massima possibile è di unpunto. Secondo questo criterio è risultato appropriatamente assegnato il pun-teggio AIS al 67 per cento dei codici convertiti.

Disponendo solo della diagnosi principale, nella casistica nazionale, è statoconsiderato l’ICD-AIS di tale diagnosi come AIS massimo, quale metodoapprossimato della misura di gravità del paziente. Ciò ovviamente comportauna notevole perdita di contenuto informativo che possiamo quantificare nell’a-nalisi di correlazione mediante l’indice di correlazione r di Pearson, essendol’AIS di una scala di tipo ordinale sarà opportuno anche utilizzare una statisticanon parametrica quale l’indice di correlazione di rango rr di Spearman. Nonsarà inutile richiamare la strutture delle due statistiche:

187




Pearsonr = Sai / Sa Si (2)dovea = AIS massimoi = ICD-AIS massimoSai = covarianza AISmax ICD-AISmax Sa = deviazione standard AISmaxSi = deviazione standard ICD-AISmax il test di significatività sarà:

H0 : ρ = ρ0 R = {z: | z | ≥ zα/2} (3)

Spearman

(4)

con i=1,…..., n e j=1,….., n dove dij = ri - rjri = rango i di AISmax e rj = rango ICD-AISmax

Il valore di r è 0,551 e quello di rr 0,593, entrambi con un livello di significa-tività α < 0,01. Quindi, rimane una relazione non insignificante tra le due misu-re, ma non v’è completa sovrapponibilità, come sarebbe auspicabile dato che sitratta di due modi di calcolare lo stesso indicatore. Vedremo in seguito che effet-to ciò avrà sulla capacità di quest’indicatore di predizione dell’esito.

Onde poter estendere i risultati ottenuti sul campione, riguardo alla capaci-tà predittiva del sistema, sarebbe utile, anche se non necessario, che lo stessoavesse un certo grado di rappresentatività della casistica nazionale.

In ragione di quanto detto finora l’indicatore sintetico della gravità media diuna casistica è il tasso di letalità della stessa che, in quanto proporzione tra mortie ricoveri, assume una distribuzione binomiale. Dato che il campione è suffi-cientemente grande (n>200) per il test di significatività della differenza nel tassodi letalità fra campione e casistica nazionale è possibile utilizzare la distribuzio-ne normale, quale approssimazione della binomiale; in termini formali:

H0: λ = l R = {z: | z | ≥ zα/2} per H1: λ ≠ l



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(5)

doveH0 = ipotesi nullaH1 = ipotesi alternativaR = area di rifiuto dell’ipotesi nullaα = livello di significatività presceltoz = valore della distribuzione normale standardizzatal = tasso di letalità nel campione λ = tasso letalità nella popolazionen = numerosità del campioneES(l) = errore standard della proporzione l

Siccome a livello nazionale nel 1997 vi sono stati 28.090 morti per trauma, edin media negli ultimi 5 anni vi sono stati 28.000 morti all’anno11, ipotizzando cheil circa il 20 pere cento delle morti avvenga al di fuori di un ospedale, è possibi-le stimare un tasso di letalità ospedaliera nazionale del 2,4 per cento, nel cam-pione del Policlinico tale tasso è del 3,3 per cento. Poiché il test z della (5) resti-tuisce un valore pari a 0,88 non si può rifiutare l’ipotesi nulla per un livello di

n

l

lES

lz

)−(1)−=−=λλ

λλ (

)(

189




SDOTraumi

Campione

TraumiGravi

Campione

Scheda Rilevazione

Sist. Inf. Sanitario

Sist. Inf. Policlinico

SDO

Documenti

Dati

InserimentoDati

TraumiGravi

Procedure SQLEstrazione dati

Extr.

Extr.

Procedure VBCalcolo

ICD-AISDRR

DRGICD9→CM

DBSDO

Traumi

DBCamp-

ione

Procedure SQL manipolazione

VisteTabelle

VisteTabelle

ElaborazioniStatistiche

Pacchetti ApplicativiStatistici

RisultatiFinali

Procedure VB & Access Inserimento Dati

Processo di registrazione ed elaborazione datiBase Dati: Trattamento Ospedaliero Traumi

DB Trattamento Ospedaliero Traumi

DBSDO

Traumi

VisteTabelle

Figura 1

significatività del α=0,05, possiamo, quindi, affermare che la casistica delPoliclinico non è significativamente differente, quanto a tasso di letalità, da quel-la nazionale.

Il campione rilevato, perciò, può essere impiegato per validare le valutazio-ni di gravità effettuate sulla casistica nazionale, secondo un criterio semplificatoche illustreremo in seguito. Peraltro se osserviamo le distribuzioni relative deiricoveri nel campione e sul database nazionale, secondo il metodo di valutazio-ne di gravità semplificato che definiamo ICD-AIS vediamo che vi sono dellesimilitudini nella distribuzione delle frequenze relative:

Tab. 1 - Trauma: distribuzione ricoveri per gravità ICD-AISItalia 1999 e Policlinico Umberto I 1998

ICD-AIS N. Italia % Italia N. Policl. % Policl. Diff. Freq. %

1 211.492 34,2 68 46,9 -12,72 289.082 46,7 52 35,9 10,93 115.673 18,7 21 14,5 4,24 2.503 0,4 4 2,8 2,4

Tuttavia applicando un test di conformità del tipo di seguito riportato la dif-ferenza fra le due distribuzioni ha significatività statistica.

R = {χ2 ≥ χ2a}

(6)

doveH0 = ipotesi nullaR = area di rifiuto dell’ipotesi nullaα = livello di significatività presceltoχ2 = valore del test che assume una distribuzione di tipo c2(k-1)g = livello di gravitàng , n = frequenze osservate per livello di gravità e totale nella popolazionep’g = frequenze relative osservate nel campione (attese nella popolazione)

Questo perché ai primi due livelli si riscontrano differenze dell’ordine deidieci punti percentuali e risulta invertita la proporzione fra casi di gravità mode-



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rata e minore, nella casistica nazionale rispetto al campione. Tuttavia questi sonoi casi a gravità più bassa dove un’inversione del punteggio di gravità comportala minor perdita d’informazione clinica. Si consideri che, ad esempio, che la frat-tura di una costola, senza altre complicazioni, ha una gravità pari ad uno, men-tre la frattura di due costole è pari a due. L’inversione dei punteggi non modifi-cherebbe sostanzialmente l’informazione clinica di frattura di un numero ridot-to di coste, con gabbia toracica stabile e assenza di lesioni agli organi interni.Pertanto, ai nostri fini, può essere sufficiente un criterio meno restrittivo, datodal fatto che le due distribuzioni presentano un livello di disomogeneità simileal loro interno, con un coefficiente di variazione simile, pari al 69,3 per cento perla casistica nazionale ed al 69,4 per cento per il campione.

Nelle distribuzioni per età vi è conformità e siamo al limite della significati-vità statistica.

Tab. 2 - Trauma: distribuzione ricoveri per etàItalia 1999 e Policlinico Umberto I 1998

Età N. Italia % Italia N. Policl. % Policl. Diff. Freq. %

15-24 150.858 18,50 43 18,10 0,4025-44 225.492 27,70 86 36,10 -8,4045-64 177.618 21,80 53 22,30 -0,5065-74 105.626 13,00 21 8,80 4,20≥ 75 155.670 19,10 35 14,70 4,40

Infatti l’ipotesi nulla di cui alla (6) viene o meno verificata a seconda dellivello di significatività prescelto, infatti χ2 = 11,767 con 4 gradi di libertà(α=0,019), perciò con α = 0,05 la differenza fra valori osservati ed attesi divienestatisticamente significativa (distribuzioni non conformi), mentre per α = 0,01tale differenza non è statisticamente significativa e non si può rifiutare l’ipotesinulla di conformità delle distribuzioni per età.

Tali distribuzioni, non contando le età pediatriche, sono piuttosto omogeneeal loro interno con un coefficiente di variazione del 23,9 per cento a livello nazio-nale e del 45,9 per cento nel campione.

Si è già detto che, per approfondire l’analisi sulla letalità, si è utilizzata lacasistica del complesso dei traumi gravi (ISS>16) ricoverati presso il Policlinico.Ora per valutare la rappresentatività del campione rilevato rispetto a tutti i rico-veri per trauma possiamo confrontare la proporzione di casi gravi in esso pre-senti con quella relativa a tutti i ricoveri presso il Policlinico nel corso di un anno.La proporzione in questione è del 14,3 per cento per il complesso dei ricoveri afronte di un 12,2 nel campione, possiamo sottoporre la differenza tra i due tassiad test z del tipo della (5) nel qual caso l’ipotesi nulla non può essere rifiutata aun livello di significatività α=0,05 (z=-0,92), le due proporzioni non sono diffe-renti in modo statisticamente significativo. Inoltre l’ISS medio nei casi traumagrave e di 27 punti per l’intero Policlinico e di 26 per il campione, la differenza

191




non è statisticamente significativa ad un livello di significatività del 5 per cento(z= -1,18). Quindi, il campione è rappresentativo per gravità anche del comples-so dei casi di ricovero per trauma occorsi presso il Policlinico.

Un ultimo confronto d’interesse riguarda la distribuzione per sesso che, nelcampione, vede un 59 per cento di maschi, valore molto simile a quello osser-vato nelle casistiche nazionali (58 per cento). La differenza fra i due valori non èstatisticamente significativa per α=0,05, dunque le due casistiche hanno una dis-tribuzione per sesso simile.

Ricapitolando il campione di 245 casi di ricovero per trauma rilevati pressoil Policlinico è rappresentativo per gravità, età e sesso di tutti i ricoveri per trau-ma occorsi in un anno a livello nazionale, nel contempo il medesimo è rappre-sentativo della gravità del complesso dei casi di ricovero (per anno) presso ilPoliclinico Umberto I di Roma. Tale fatto risulta molto utile poiché nella rileva-zione campionaria disponiamo d’informazioni sulle condizioni cliniche deipazienti ad un livello di specificità molto maggiore di quello che abbiamo nellacasistica nazionale, sarà utile il confronto dei risultati di metodi d’analisi similisulla casistica campionaria per verificarne la robustezza al variare del livello dispecificità dell’informazione disponibile.

La capacità predittiva della letalità

Riprendiamo ora il modello teorico esplicitato nella (1) del capitolo sui lin-guaggi del trauma e formuliamolo in altro modo:

y = f(χi) (7)con i = 1, 2 = numero di fattori inseriti nel modellodovey = valore osservato della variabile risposta = letalità ospedaliera o dura-

ta degenzaxi = fattore considerato = indicatore di gravità, età

La variabile risposta sarà data dalla letalità ospedaliera, quale misura diesito, mentre i fattori presi in esame in questo studio saranno rispettivamentel’AIS (nella versione analitica ed in quella automatica ICD-AIS), l’ISS, il DRR, el’età. Dato che debbono essere confrontati, per capacità predittiva, i fattori saran-no inseriti nel modello della (7) singolarmente o in combinazione con l’età.L’ipotesi che cercheremo di dimostrare in questo studio è che le misure di gra-vità del trauma sono un buon predittore della mortalità. Osserviamo, quindi, larelazione tra gravità e letalità.

Nella (1) si è stabilita a livello teorico una relazione funzionale a questopunto è necessario prima esplorare l’effettiva presenza di una relazione, poi sta-bilirne la forma concreta. Per inciso la letalità è una variabile categorica dicoto-mica: può assumere due modalità 1=morto, 0=vivo, l’AIS e l’ISS sono variabiliordinali, di cui la seconda misurata su una scala più fitta, il DRR è una variabi-le quantitativa.

Per esplorare la presenza di una relazione fra letalità e fattori, dato che si trat-



192


ta di una variabile categorica è stato usato un test d’indipendenza del tipo:

H0 : pij = pi. p.j

(8)

dovepij = probabilità di cella

pi. , p.j = probabilità marginali di riga e colonnanij = frequenza di cellani. , n.j = frequenze di riga e colonnar = numero modalità (righe) rispostac = numero modalità (colonne) fattore

Questa statistica ha una distribuzione χ2 con (r – 1) (c – 1)gradi di libertà.Poiché per la validità del test χ2 è necessario che le npij frequenze attese di

cella non siano inferiori a 5 è stato utilizzato, dove necessario il test di Irwin-Fisher12 che calcola le probabilità esatte delle frequenze di cella osservate, diret-tamente sulla base della distribuzione binomiale. La struttura del test è laseguente:

H0: nij ≥ y

P(nij ≤ ya) = a = P(0) + P(1) + P(2)+ ……. + P(y) (9)

dove

y = frequenza attesa

Una volta stabilità la connessione fra variabili dovremo individuare la formafunzionale più opportuna per valutare il potere predittivo dei fattori sulla leta-lità. Vediamo, ad esempio, come si distribuisce la letalità in funzione dell’AISmassimo: assumerà una forma tipo quella di figura 2, poiché è un variabile dico-

∑∑= =

2

−

=r

i

c

j ji

jiij

nnn

nnn

1 1 ..

2

..

χ

193




tomica. Se osserviamo le medie condizionate E(Y|x), che, dato il tipo di variabi-le indipendente, sono le proporzioni abbiamo una visione più chiara del feno-meno (figura 3). Una curva di questo tipo non può essere approssimata con unaretta: per bassi livelli di gravità inferiori a 3 predirebbe una proporzione di mortinegativa. Si rende necessaria una trasformazione, il tentativo più immediato è latrasformazione logaritmica: per linearizzare la funzione. Si usa un particolaretipo di trasformazione che è il logaritmo degli odds. Vediamo cosa s’intende perOdds, il tasso di letalità può essere espresso come:

(10)

dove v = numero di vivi e m = numero di mortise dividiamo questa grandezza per il suo complemento ad uno otteniamo:

(11)la grandezza espressa nella (11) è l’odds di letalità che costituisce una misu-

ra approssimata del tasso di letalità. Il campo di definizione di questa variabileè 0 ≤ l /(1-l) ≥ ∞ ne consegue che l’intervallo di definizione della sua trasforma-zione logaritmica è:

ln lo = ln [l /(1-l)] (12)-∞ ≤ ln [l /(1-l)] ≥ ∞

Se nella (7) sostituiamo la y con |l| e consideriamo xi come i fattori (indicidi gravità ed età) e bi come i loro coefficienti angolari, dove d è il numero di fat-tori inseriti nel modello, potremo esprimere la relazione funzionale l = λ(x) qualefunzione logistica, ad esempio quella riportata nella (13).

(13)

doveDRRp = pazienti morti / totale pazienti = E(Y|x) = probabilità di morte

della p-sima Tipologia di paziente

DRRe

ep

b b x

b b x

d d

d d=

∑

+ ∑

+

+

0

01



194


xd = livello di gravità d-sima categoria ICD-9 graduato secondo DRRdspecifico della categoria (variabili indipendenti)

bd = coefficienti variabili indipendentib0 = intercetta

A ben vedere tale forma funzionale ben si adatta agli andamenti osservabilinelle figure 2 e 3. Inoltre la logistica gode di alcune utili proprietà matematiche:ha la struttura di una proporzione con λ(x)E{0,....,1} e può essere linearizzatamediante trasformazione logaritmica degli odds, nel qual caso assume la strut-tura indicata nella (14) detta anche logit l , per l = λ(x).

ln

(14)

con k = numero massimo di diagnosi per paziente p = 1, 2,….., ndovelo = odds di letalità, vedi la (11)DRRp = E(Y|x) = probabilità di morte della p-sima tipologia di pazienteSRRp = 1 - DRRp=1-E (Y|x) = probabilità di sopravvivenza della p-sima

tipologia di paziente.

195




Trauma grave (ISS>16): letalità per AIS massimo

Policlinico Umberto I 1997 (n = 229)

AISMAX

7654321

Mor

ti

1,2

1,0

,8

,6

,4

,2

0,0

-,2

Fig. 2

ln l lnDRR

SRRb b xo

p

pd

d

k

d( ) =

= +

=∑0

1

Veniamo, finalmente, ai risultati di questo studio specificamente relativi allavalutazione d’esito. Le misure di gravità di gravità valutate sono state l’AIS mas-simo, l’ISS e il DRR. Anzitutto se n’è analizzata la connessione con la letalitàospedaliera, quale parametro oggettivo d’esito rispetto alla quale valutare ilpotere predittivo della scala o indice di gravità del trauma. A livello esplorativosi è cercato di individuare, dai dati disponibili, tra i potenziali determinanti diletalità, secondo la relazione funzionale teorica ipotizzata nella (7), quali fattorifossero effettivamente connessi con la letalità. Bisogna tener conto del fatto chela letalità è una variabile categorica espressa in forma dicotomica quale1=morto, 0=vivo. Si è perciò scelto di effettuare un test non parametrico: il testχ2, quale test di verifica dell’ipotesi di indipendenza, l’ipotesi nulla quindi,rispetto alla quale è stata fissata la zona di rifiuto di significatività statistica, èl’indipendenza tra la letalità ed suoi potenziali determinanti, espressi nei succi-tati sistemi di misura e da altri potenziali fattori che si è ritenuto utile indagarequali l’età ed il sesso. Il risultati del test, per i vari fattori considerati sono ripor-tati in tabella 3. I casi di trauma analizzati sono quelli del campione rilevatopresso il pronto soccorso e la chirurgia d’urgenza e la rianimazione delPoliclinico Umberto i in Roma e tutti i casi di trauma grave assistiti presso l’o-spedale stesso nel corso del 1997. Poiché per alcuni livelli dei fattori consideratila frequenza attesa è risultata inferiore a 5 casi, è stato affiancato al test χ2 quel-lo esatto di probabilità di Irwin-Fisher.



196


Trauma grave (ISS>16): tasso letalità per AIS massimo Policlinico Umberto I 1997 (n=229)

-0,1

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

1,1

1 2 3 4 5 6 7

AIS max

Tass

o Le

talit

à

Fig. 3Trauma grave (ISS>16): tasso letalità per AIS massimo -

Policlinico Umberto I - 1997 (n=229)

Tav. 3 - Analisi di Connessione letalità con fattori di rischioRic. trauma - Policlinico Umberto I 1998 (n=245) 1997

(n=229; Trauma Grave)

Fattori χ2 Df P p - Test esattoIrwin-Fischer

Dati: CampioneAISmax * 24,601 6 0,001 0,0018

ISS * 39,566 9 0,001 0,0410SRR * 55,385 8 0,001 0,000Età * 12,162 11 0,352 0,2520

Eta3 * ° 5,432 2 0,066 0,0320Sesso 0,840 1 0,359 0,4930

Dati: Trauma GraveAISmax * 63,626 4 0,001 0,0000

ISS 73,725 8 0,001Età 26,752 8 0,001

Sesso 0,875 1 0,350 0,364

* >25 % celle con frequenza attesa <5 Chi-quadro potrebbe non essere vali-do°

° classi: 0-39; 40-64; 65 e +

Si osservi come si abbiano valori elevati di χ2 per tutti gli indici di gravità,particolarmente buona è la risposta del Survival Risk Ratio (probabilità disopravvivenza), che portano a rifiutare l’ipotesi nulla di indipendenza fra fatto-ri e variabile risposta ad un livello di significatività α dell’uno per mille. Lemisure di gravità del trauma e la letalità risultano perciò connesse e la connes-sione risulta maggiore nei casi di trauma grave. Non altrettanto può dirsi per ilsesso rispetto al quale non si può rifiutare l’ipotesi d’indipendenza: la letalitànon risulta influenzata dal sesso. Per quanto riguarda l’età l’analisi ci porta adescludere la connessione con la letalità nel primo campione, tuttavia se riclassi-fichiamo l’età nei tre grandi gruppi sotto e oltre i 40 anni e sopra i 65 siamo allesoglie della significatività statistica a un livello a del 5 per cento. Nel traumagrave, invece, l’età è significativamente connessa con la letalità. Ne possiamodedurre che l’effetto dell’età si potenzia con la gravità del trauma, è un primoindice d’interazione tra i due fattori. Pertanto nel proseguio dell’analisi manter-remo l’età ed escluderemo il sesso tra i fattori di letalità di cui tenere conto.

Dopo aver dimostrato la relazione tra fattori, ora non più potenziali in par-ticolare quelli di gravità, e variabile risposta approfondiamo l’analisi cercando ilmodello funzionale più opportuno per la stima della letalità. Data la tipologia divariabile risposta abbiamo già detto che la forma funzionale più adatta è quellalogistica, formalizzata nella sua trasformazione lineare della (13). Sarà pertanto

197




applicata l’analisi di regressione logistica ai dati in questione. Sulla base della (7)saranno considerati modelli comprendenti la gravità, l’età e la loro interazione.Le variabili sono state inserite con un processo stepwise forward a cominciaredalla variabile di gravità. Si procederà alla valutazione della significatività glo-bale della stima, a quella puntuale di bontà dell’adattamento ai dati osservati(fitting dei dati)13, ed infine alla valutazione della significatività dei singoli para-metri del modello e degli odds ratio. I risultati dell’analisi della significativitàglobale del modello e della bontà d’adattamento sono riportati in tabella 4. Nelcampione rilevato sono stati utilizzati, quali indici di gravità, l’AIS massimo,l’ISS ed il Death Risk Ratio (DRR, complemento ad uno della probabilità disopravvivenza SRR). Per la casistica di trauma grave, in ragione dei dati a dis-posizione, è stato possibile analizzare solo i primi due indici.

Si noti, anzitutto come, rispetto al modello saturato, il modello cioè che com-prende la sola costante, la devianza scalare si riduca significativamente per tuttii fattori considerati, particolarmente significativo in questo senso è il modellobasato sul DRR, per cui l’effetto è notevolmente più marcato che negli altri e



198


Analisi di Regressione Logistica: letalità per gravità ed etàRicoveri per trauma – Policlinico Umberto I 1998 (n=245) e 1997 (n=229 trauma grave)Fattori -2 log

funz. ver.Riduz.DevianzaScalare χ2

p HL χ2 P

Dati: CampioneCostante 76,912AISmax 63,883 13,029 0,0003 0,817 0,845AISmax+Età 56,917 6,967 0,0083 4,879 0,770AISmax+Età+(AISmax*Età) 56,711 0,205 0,6505 1,274 0,996Funz. Ver. Iniziale 76,912ISS 69,528 7,384 0,0066 24,425 0,02ISS+Età 61,652 7,876 0,0050 2,348 0,968ISS+Età+(ISS*Età) 61,265 0,387 0,5339 1,958 0,982Costante 76,988DRR 32,737 44,250 0,0000 9,340 0,314DRR+Età 24,743 7,995 0,0047 0,747 0,999DRR+Età+(ISS*Età) 24,737 0,005 0,9420 0,742 0,999

Dati: Trauma GraveCostante 282,768AISmax 215,836 66,933 0,0000 0,590 0,744AISmax+Età 173,659 42,177 0,0000 6,227 0,622AISmax+Età+(AISmax*Età) 173,561 0,098 0,7542 3,952 0,861Costante 289,124ISS 215,693 73,431 0,0000 16,862 0,018ISS+Età 183,836 31,857 0,0000 8,065 0,427ISS+Età+(ISS*Età) 182,120 1,716 0,1902 7,766 0,457

Tab 4

viene eliminata gran parte della devianza dell’errore. In tutti i modelli l’età haun effetto significativo, anche se di solito è preponderante quello della gravità.Nel solo modello ISS osservato nel campione l’età viene ad avere un effetto paria quello della gravità. Ciò, però non accade nella casistica grave, dove l’effettodell’ISS è nettamente preponderante rispetto a quello dell’età. In tale casistica,inoltre aumenta di molto, più del doppio, l’effetto dell’ISS. Come visto nell’ana-lisi della connessione quest’indicatore ha una buona risposta soprattutto nellacasistica più grave, anche l’effetto dell’età aumenta moderatamente in questacasistica. In ogni caso l’inserimento dell’età in tutti i modelli contribuisce amigliorare la stima. Al contrario, per nessuno dei modelli considerati risultaavere effetto sulla letalità l’interazione fra gravità ed età, l’interazione non èsignificativa a livello complessivo, anche se contribuisce a migliorare lievemen-te l’adattamento ai dati osservati (fitting della stima) in tutti i modelli. A questoproposito tutti i modelli considerati hanno un buon adattamento ai dati, anchese il fattore ISS, singolarmente considerato, sia nel campione rilevato, sia nellacasistica grave, ha un cattivo adattamento ai dati: è al limite della significativitàstatistica o non ha significatività a seconda che si consideri α=0,05 oppureα=0,01. Tuttavia, combinando quest’indicatore con l’età, il modello predittivo sudi esso basato arriva ad un fitting dei dati osservati pari a quello degli altrimodelli. La combinazione con l’età ha un effetto rilevante anche per il DRR il cuiadattamento ai dati, senza l’età, pur statisticamente significativo, è nettamentepeggiore che in combinazione con quest’ultima. Per concludere è interessanterilevare che l’AIS massimo, pur essendo a livello anatomico un indicatore piùrozzo dell’ISS, che prende in considerazione più lesioni considerandone anchel’interazione, dimostra una capacità predittiva assolutamente comparabile conquella dell’ISS anche per casistiche gravi ed, anzi, riferendosi solo al campionerilevato che contiene casistica di gravità da bassa ad alta, dimostra una capacitàpredittiva nettamente migliore. Questa considerazione è importante a fini dicosto informativo dei sistemi, relativamente all’utilizzo dei metodi semplificatidi calcolo dell’AIS, basati sulle sole informazioni di scheda nosologica ed appli-cabili a grandi basi di dati.

Dimostrata la relazione esistente tra la letalità ed i suoi fattori di rischio con-siderati, quindi la bontà del modello di regressione logistica a livello complessi-vo e di adattamento puntuale ai dati, vediamo la significatività dei parametri e,soprattutto, degli odds ratio, che costituiscono la misura principe in epidemio-logia del rischio relativo (di cui sono una misura approssimata) del livello (odella presenza o meno) di un fattore rispetto ad un altro con cui lo si confronti(ad es. rischio di letalità a livelli alti di gravità rispetto a rischio a livelli bassi).

Partiamo dalla stima dei parametri dei modelli basati sull’AIS massimo uti-lizzati nell’analisi di regressione dei dati del campione rilevato e della casisticadi trauma grave. Di seguito sono riportati i parametri ricavati dal progressivoinserimento dei fattori d’interesse nel modello di regressione ed il relativo cal-colo degli odds ratio.

Si osservi come fino all’inserimento della variabile età nel modello si man-tenga la significatività statistica dei parametri, che è più alta nella casistica di

199




trauma grave, ciò indica una maggior capacità predittiva del sistema nel traumagrave, come peraltro osservato nell’analisi globale del modello. L’effetto dellagravità è largamente superiore a quello dell’età, come evidenziato dal valore deicoefficienti angolari in tutti i modelli. L’odds ratio è largamente superiore ad 1entrambe le casistiche, la sua significatività statistica va letta sul limite sinistrodell’intervallo di confidenza e ci indica, ad esempio nel modello che combinagravità ed età, che per ogni punto di gravità il rischio di morte aumenta di alme-no 1,7 volte nella casistica generale e di almeno 5 volte in quella di soli traumigravi, rispetto al livello di gravità precedente. Il rischio non cresce significativa-mente per ogni anno d’età, tuttavia se consideriamo un intervallo di 10 annid’età, nella casistica grave il rischio aumenta di almeno 1,5 volte ogni 10 anni



200


Tabella dei coefficienti equazione di regressione logistica e degli Odds ratioModello Letalità per AIS massimo ed etàPoliclinico Umberto I primo 1998 (n=245) e 1997 (trauma grave: ISS>16; n=229)CAMPIONE----------------- Variables in the Equation ------------------

Variable B S.E. Wald df Sig R

AISMAX 1,2215 ,3528 11,9852 1 ,0005 ,3954ETA ,0441 ,0184 5,7242 1 ,0167 ,2414Constant -9,1339 1,9443 22,0687 1 ,0000

Odds ratio 95% CI for Exp(B)Variable Exp(B) Lower Upper

AISMAX 3,3922 1,6988 6,7734ETA 1,0451 1,0080 1,0836ETA(10) 1,5543 1,0837 2,2291

ETA(a): exp(a.B) exp(a.B±Z1-α.a.SE)

TRAUMA GRAVE----------------- Variables in the Equation ------------------


AISMAX 2,1412 ,3123 46,9957 1 ,0000 ,4566ETA ,0615 ,0109 31,5498 1 ,0000 ,3700Constant -12,3604 1,6517 56,0028 1 ,0000


AISMAX 8,5094 5,0907 14,2238ETA 1,0634 1,0444 1,0828

ETA(10) 1,8500 1,4939 2,2902

VAR(a): exp(a.B) exp(a.B±Z1-α.a.SE)

Tab 5

d’età. Inserendo l’interazione nel modello i parametri perdono o comunquediminuiscono in significatività.

Passiamo ai modelli successivi basati sull’ISS per ambedue le casistiche.Anche per i modelli basati su quest’indice si perde la significatività dei para-

metri con l’ingresso dell’interazione e l’effetto della gravità è notevolmente supe-riore a quello dell’età. Inserendo l’età, invece, la significatività dell’ISS aumenta.Nel modello che combina i due fattori il limite inferiore dell’intervallo di confi-

201




Tabella dei coefficienti equazione di regressione logistica e degli Odds ratioModello Letalità per ISS ed etàPoliclinico Umberto I primo 1998 (n=245) e 1997 (trauma grave: ISS>16; n=229)CAMPIONE----------------- Variables in the Equation ------------------


ISS ,0939 ,0290 10,4979 1 ,0012 ,3496ETA ,0475 ,0189 6,3288 1 ,0119 ,2495Constant -6,9436 1,4660 22,4325 1 ,0000


ISS 1,0985 1,0378 1,1627ETA 1,0486 1,0105 1,0881ISS(10) 2,5574 1,4486 4.5150ETA(10) 1,6080 1,1102 2,3290



ISS 1,0620 ,9391 1,2010ETA 1,0367 ,9848 1,0913ETA by ISS 1,0008 ,9983 1,0032

corr.ISS (ETA=1) 1,0629 1,0555 1,0704exp(,0602+,0008) exp(,0602+,0008) 1,96(,003719+,000001-2*,000066)

Covariance Matrix of Parameter Estimate (nodealog.sta)

CONST_B0 ISS ETA ISS*ETAConst.B0 2.895321 -0.074468 -0.041507 0.001119

ISS -0.074468 0.003719 0.001181 -0.000066

ETA -0.041507 0.001181 0.000684 -0.000022

ISS*ETA 0.001119 -0.000066 -0.000022 0.000001

TRAUMA GRAVE----------------- Variables in the Equation ------------------


ISSDEF ,1368 ,0209 42,7411 1 ,0000 ,4346ETA ,0516 ,0100 26,5249 1 ,0000 ,3372Constant -6,9890 ,8993 60,3971 1 ,0000


ISSDEF 1,1466 1,1078 1,1867ETA 1,0530 1,0357 1,0705ISSDEF(10) 3,9275 2,6074 5,9159ETA (10) 1,6753 1,3771 2,0381


Tab 6

denza dell’odds ratio per ogni dieci punti di ISS è 1,44 e quello per ogni di 10 annidi età è pari a 1,11 il significato è quello consueto ed indica un aumentare delrischio a livelli successivi dei fattori. Tuttavia data la specificità clinica di un indi-catore quale l’ISS poteva essere atteso un valore superiore. Poiché con l’inseri-mento dell’interazione nel modello il suddetto limite inferiore, per ogni punto diISS scende sotto ad 1, il che porterebbe a non poter escludere, in modo statistica-mente significativo, una eventuale diminuzione del rischio all’aumentare dellagravità abbiamo corretto mediante la matrice delle covarianze l’odds ratio (ed ilimiti dell’intervallo di confidenza) dell’ISS depurandolo dall’effetto dell’intera-zione. Il valore del limite è tornato superiore ad 1, ma e molto prossimo a talesoglia, il che indica che in questo modello, a differenza di quelli che non conside-rano l’interazione, il rischio è quasi assente, con un valore vicino alla soglia disignificatività statistica.

Come atteso nella casistica di soli traumi gravi il rischio in questione si mani-festa più chiaramente e, nel modello combinato con l’età, è pari ad almeno 2,6volte per ogni dieci livelli successivi di gravità (ricordiamo che l’indice va da 1a 75) e ad almeno 1,4 volte ogni dieci anni d’età.

Per concludere questa analisi sulla significatività per singolo fattore ed inter-na dei modelli predittivi della letalità consideriamo il DRR calcolato sul cam-pione rilevato.

Va premesso che l’alto valore del parametro della variabile DRR esponen-ziato restituisce valori altissimi di rischio relativo. Ciò è indice del potere pre-dittivo di questo fattore che, come abbiamo visto nella valutazione complessivadei modelli, da solo è in grado di determinare la maggior parte della riduzionedella devianza scalare. Ovviamente, la significatività statistica del parametro ditale variabile, considerata singolarmente, è molto alta. L’inserimento dell’età



202


Tabella dei coefficienti equazione di regressione logistica e degli Odds ratioModello Letalità per DRR massimo ed etàPoliclinico Umberto I primo 1998 (n=245) e 1997 (trauma grave: ISS>16; n=229)

CAMPIONE

----------------- Variables in the Equation ------------------


DRR 27,5846 7,8609 12,3136 1 ,0004 ,5613ETA ,0782 ,0364 4,6245 1 ,0315 ,2831Constant -11,7299 3,4173 11,7824 1 ,0006


DRR 954600000000,00 2313965,4 393800000000000000,0ETA 1,0813 1,0186 1,1480

Tab 7

abbassa tale significatività che tuttavia rimane alta (p < 0,001), il parametro del-l’età è al limite della significatività (p < 0,05).

In definitiva è stata dimostrata l’effettiva esistenza della relazione funzionalefra letalità e fattori predittivi teorizzata nella (7): sulla base delle ipotesi formulateabbiamo verificato che gli indicatori di gravità e l’età rappresentano una compo-nente non casuale della letalità e sono pertanto in grado di spiegare una quotasignificativa della variabilità osservata nei valori di quest’indicatore d’esito.Fattori quali la gravità del trauma, espressa su scala standardizzata, e l’età delpaziente sono determinanti del rischio di morte. Tenere in conto queste variabili èindispensabile nella pratica clinica ai fini della formulazione di una corretta pro-gnosi.

RINGRAZIAMENTI:

Si ringraziano Chiara Fossati e Jessica Messina, laureande in medicina, per l’importantecontributo fornito nella rilevazione dei dati campionari su scheda cartacea. Si ringrazianoinoltre Massimiliano Bugarini e Raffaella Tropeano, programmatori dell’ISS, per la colla-borazione nello sviluppo, rispettivamente, dei programmi di inserimento e di elaborazio-ne dei dati.

NOTE

1 AAAM (1998)2 Baker et al. (1974)3 Osler et al. (1996)4 Costanzo et al. (2002)5 Il Sole-24-Ore (1998)6 Champion et al. (1989)7 WHO (1977)8 Min. Sanità (1996)9 MacKenzie (1989)10 ASP Lazio (2002)11 ISTAT (vari anni)12 Kotz e Johnson (1985)13 Hosmer e Lemeshow (1989)

Bibliografia

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203




Champion HR, Sacco WJ, Copes WS et al. (1989) : A revision of the Trauma Score. JTrauma; 29: 623-629.Costanzo A, Pitidis A, Calderale S, Messina J, Natalini E, Ribaldi S, Stagnitti F, Taggi F(2002): Epidemiology and severity of injures caused by road traffic accidents in the metro-politan area of Rome. Traffic Injury Prevention. Vol. 3, issue 4: 311-315.Hosmer DW, Lemeshow S (1989): Applied Logistic Regression. Wiley-Interscience; NewYorkIl Sole-24-Ore Sanità (1998): Schede di Dimissione Ospedaliera. Allegato al n. del 23-29dicembre 1998: I-VIII.ISTAT (vari anni): Cause di Morte. Annuario.Kotz J, Johnson NL (1985): Encyclopedia of Statistical Sciences. Vol. 3, Wiley Interscience,New York.Ministero della Sanità (1996): Classificazione degli Interventi Chirurgici e delle ProcedureDiagnostiche e Terapeutiche. Istituto Poligrafico e Zecca dello Stato; RomaMacKenzie EJ, Steinwachs DM, Shankar B (1989): Classifying trauma severity based onhospital discharge diagnosis, validation of an ICD-9CM to AIS-85 conversion table.Medical Care; 27: 412-422.Osler T, Rutledge R, Deis J, Bedrick E (1996): ICISS an international classification of disea-se-9 based Injury Severity Score. The Journal of Trauma; vol 41, 3: 380-388.Rutledge R, Osler T, Kromhout-Schiro S (1998): Illness severity adjustment for outcomeanalysis: validation of the ICISS methodology in all 821,455 patients hospitalised in NorthCarolina in 1996. Surgery; vol 124, 2:187-196.WHO (1977): International Classification of Diseases 1975 (IX Conference Revision).Geneva.



204


Trauma cranico in incidente stradale*

Alessio Pitidis, Gianni Fondi, Marco Giustini, Franco Taggi

Reparto di Metodologie e Modelli Biostatistici, Istituto Superiore di Sanità

L’evoluzione del quadro di mortalità

La tab. 1 relativa agli anni 1970, 1980, 1990 e 19981, mostra come nel temposi sia modificato il quadro traumatologico relativo alla mortalità per incidentestradale. Vale la pena di ricordare che, sotto i 40 anni d’età, la mortalità perincidente stradale rappresenta oltre il 50% del totale delle morti.

Nel 1970, come si vede sul totale, circa il 70% delle morti da incidente stra-dale era secondario a trauma cranico: col passare degli anni questa quota si èstabilizzata intorno al 50% e, sempre in termini relativi, le lesioni del torace,dell’addome e del bacino hanno assunto maggiore importanza, rendendoconto di circa il 40% delle lesioni mortali. Questo dato resta invariato se si ana-lizzano i dati in relazione al sesso. Certamente il calo delle morti per traumacranico in incidente stradale è impressionante: da 8.795 casi nel 1970 a 3.990casi nel 1998: una riduzione del 55 per cento. Attualmente, pertanto, il tasso dimortalità per trauma cranico in incidente stradale è pari a circa 6 morti per100.000 abitanti/anno.

Altrettanto importante appare l’aumento dei morti per lesioni del torace,addome e bacino (23 per cento) che potrebbe, in qualche modo, segnalare nelcorso degli anni velocità via via più elevate al momento dell’impatto.Purtroppo, i dati attualmente disponibili anche in altri settori non sono, anostro avviso, sufficientemente affidabili per spingere oltre quest’analisi.

L’osservazione della mortalità 1998, mostra come siano distribuite per etàle morti per incidente stradale dovute a trauma cranico: si osservi che circa il35% dei casi è concentrato nella classe 15-29 anni. Si può rilevare, inoltre, comeil trauma cranico sia, comunque, una lesione importante in tutte le classi d’età,rendendo conto in ogni classe dei due sessi di circa la metà dei decessi. Questo

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* Il presente lavoro è stato realizzato nell’ambito del progetto DATIS (DatiIncidenti Stradali, linea C: morbosità, finanziato dal ministero delleInfrastrutture e dei Trasporti), del progetto EPIV (Epidemiologia ePrevenzione degli Incidenti e della Violenza, finanziato dall’Istituto Superioredi Sanità).

fenomeno è più evidente negli incidenti sulle due ruote dove oltre il 54% dellemorti è causata da trauma cranico.

La morbosità

Per quanto riguarda la morbosità, nostre stime, effettuate sulla base di rile-vazioni campionarie (Studio Italiano sugli Incidenti)2, ci permettono di quan-tificare in 800.000 all’anno gli arrivi in pronto soccorso per incidente stradale.Nel 22% di questi arrivi era segnalato un trauma cranico (certo o sospetto), edi questi il 46,6% veniva successivamente ricoverato.

Ora, considerando la quota di ricoveri osservata nel SISI, si perviene aduna stima (ovviamente indicativa) di 176.000 arrivi in P.S. (ca. 309 casi per100.000 residenti/anno) per trauma cranico ed a una stima preliminare di82.000 ricoverati (ca. 144 casi per 100.000).

Le statistiche di dimissione ospedaliera del Ministero della Sanità(Dipartimento della Programmazione)3 consentono un’osservazione dellaquasi totalità dei ricoveri in Italia: dal 1997 per le SDO si è raggiunta una com-pletezza di oltre il 90% di tutti gli Istituti di ricovero e cura esistenti4.Purtroppo nel 1999, per quanto riguarda i traumatismi, solo nel 21,2% dei casiè stata attribuita una codifica corretta alla causa che ha originato il trauma. Nelcaso degli incidenti stradali, tuttavia, abbiamo calcolato un’ottima correlazio-ne fra la distribuzione dei ricoveri indicati e la popolazione residente (r=0,87).Inoltre la proporzione di ricoveri indicati come secondari ad incidenti stradalisul totale dei ricoveri è sostanzialmente costante nelle varie regioni in un ordi-ne di grandezza dell’1 %. Ne possiamo inferire come la distribuzione relativadei ricoveri osservati sia rappresentativa di quella effettiva.



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Tav. 1 - Mortalità per incidente stradale in Italia secondo il tipo di trauma riportato(anni 1970-1980-1990-1998)

Trauma cranico TAB Altre Totval. val. val. val. val. val. val. val.ass. % ass. % ass. % ass. %

Maschi

1970 7.003 66,6 2.555 24,3 956 9,1 10.514 100,01980 5.202 58,9 2.880 32,6 743 8,4 8.825 100,01990 3.483 49,1 3.110 43,8 503 7,1 7.096 100,01998 3.078 47,4 2.945 45,4 466 7,2 6.489 100,0

Femmine

1970 1.792 66,1 594 21,9 326 12,0 2.712 100,01980 1.487 58,9 783 31,0 254 10,1 2.524 100,01990 1.018 47,6 961 44,9 159 7,4 2.138 100,01998 912 46,2 927 47,0 134 6,8 1.973 100,0

Nelle statistiche suddette i traumi cranici rappresentano ca. il 30% dei rico-veri per incidente stradale. Si tratta di ca. 39.000 ricoveri per trauma cranico daincidente stradale; tenendo conto dell’incompletezza della rilevazione si arri-va a ca. 43.000 ricoveri.

Ovviamente, tale dato risente del fatto che non conosciamo l’universo deiricoveri per incidenti stradali a causa dell’errata o mancata compilazione nellaSDO della voce relativa alla causa esterna del trauma.

Il tasso di ospedalizzazione per trauma cranico (per 100.000 abitanti), cal-colato sui dati relativi ai ricoveri ospedalieri per tale causa nelle ASL dellaRomagna5, è sostanzialmente in linea con quello nazionale stimato sui datidelle SDO e non si hanno particolari distorsioni per età e sesso. Pertanto, uti-lizzando parametricamente la quota d’incidenti stradali osservata sulla casi-stica romagnola, possiamo stimare, a livello nazionale, in ca. 67.000 l’anno iricoveri per trauma cranico secondario ad incidente stradale (116,4 casi per100.000 ab.). Mancherebbe cioè la corretta codifica della causa esterna in ca. il55 % dei casi.

La relazione fra mortalità per Trauma Cranico ed Incidente Stradale

L’osservazione dei dati in tab. 1 ci permette di tirare le fila del discorso suideterminanti di mortalità per Trauma Cranico (TC) e di formalizzare le rela-zioni esistenti fra i vari tipi di causa esterna. Infatti, si noti come a fronte del-l’imponente calo negli anni della mortalità per TC secondaria ad incidentestradale vi sia stato un aumento in valori assoluti dei morti per traumi delTorace, Addome e Bacino (TAB). Tale incremento, pur importante rispetto aivalori iniziali di mortalità per TAB del 1970, non è tale da controbilanciare ladiscesa della mortalità per Incidente Stradale (IS) ed anzi viene quasi com-pensato dal decremento della mortalità per altre cause. Come detto, quindi, ladiminuzione della mortalità per TC nel tempo dipende quasi esclusivamentedalla riduzione della mortalità per IS e la mortalità in IS per cause diverse dalTC è rimasta sostanzialmente costante nel tempo (in termini assoluti).

Possiamo ora formalizzare queste relazioni partendo dall’identità piùovvia:

(1)

La (1) deriva dall’ovvia constatazione che la mortalità (in valori assoluti oin termini di tassi) per Trauma Cranico in incidente stradale è uguale alla mor-talità in Incidente Stradale per trauma cranico.

Inoltre il rapporto fra la mortalità (per tutti i tipi di lesione) in IncidenteStradale e quella per Trauma Cranico (per tutte le cause esterne) è rimastocostante nel tempo, in Italia tale rapporto è pari a ca. 1, ogni anno vi è circa lostesso numero di morti per IS e per TC:

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(2)

dove χ sta per la costante prossima ad 1.

E’ possibile a questo punto scomporre la mortalità per IS e quella per TCnelle loro componenti principali (rispettivamente lesioni e cause esterne) dico-tomizzandole (rispettivamente: Incidente Stradale e Non Incidente Stradale,Trauma Cranico e Non Trauma Cranico), tenendo presente il fatto che la mor-talità per TC in Incidente Non Stradale, come più volte osservato, è rimastacostante nel tempo:

(3)

dove k esprime la costanza sopraindicata.

Ora, poiché i dati in tab. 1 indicano che la mortalità per in IncidenteStradale Non dovuta a Trauma Cranico è rimasta costante nel tempo, possia-mo esprimere in termini formali quanto segue:

(4)

dove c rappresenta la costanza della mortalità per incidente stradale nonsecondaria a trauma cranico.

La (4) esprime il fatto che, data la costanza nel tempo delle morti inIncidente Stradale Non per Trauma Cranico e di quelle per Trauma CranicoNon in Incidente stradale, allora la diminuzione della mortalità in IS è dipesa(quasi esclusivamente) dalla riduzione dei traumi cranici e viceversa la ridu-zione dei TC è dipesa (quasi esclusivamente) dagli incidenti stradali. Le duediminuzioni sono di (quasi) eguale numerosità e riguardano valori di parten-za sostanzialmente equivalenti che si sono ridotti nel corso del tempo di un 35-40 per cento, per questo motivo il rapporto tra questi due fenomeni è rimasto(quasi) costante nel tempo.

NOTE

1 ISTAT (vari anni)



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2 Taggi et al. (1993)3 Ministero della Sanità (1996)4 Ministero della Sanità (1998)5 Servadei et al. (in corso di pubblicazione)

BIBLIOGRAFIA

ISTAT (vari anni): Cause di Morte. Annuario.Ministero della Sanità (1996): Scheda di Dimissione Ospedaliera. Sistema InformativoSanitario – Direzione Generale della Programmazione Sanitaria; Roma.Min. LL.PP.: Relazione al Parlamento sullo stato della sicurezza stradale, anni vari.Ministero della Sanità (1998): Attività Economiche e Gestionale delle USL. SistemaInformativo Sanitario – Direzione Generale della Programmazione Sanitaria; Roma.SERVADEI F, VINCENZO A, BETTI L, CHIEREGATO A, FAINARDI, E, GARDINI E,GIULIANI G, SALIZZATO L, KRAUSS JESS F (in corso di pubblicazione), RegionalBrain Injury Epidemiology As the Basis for Planning Brain Injury Treatment: theRomagna experience.TAGGI F et al. (1993): Progetto SISI – Epidemiologia e prevenzione degli incidenti inambienti di vita: aspetti generali ed esperienze a livello regionale. Rapporto al Ministrodella Sanità, Istituto Superiore di Sanità; Roma.

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Lesioni al viso e altre lesioni di valenzaestetica secondarie ad incidenti stradali:una stima preliminare di incidenza e diprevalenza*

Franco Taggi1, Vincenzo Parlaro2, Emanuela Ortolani3, Francesco Riva4

1 Reparto di Metodologie e Modelli Biostatistici, Istituto Superiore di Sanità2 II Università di Roma, “Tor Vergata”3 Pronto Soccorso Odontoiatrico, Ospedale “G. Eastman” - Roma4 Dirigente della Chirurgia Odontostomatologica, Ospedale “G. Eastman” - Roma

1. Introduzione

Quando si parla delle conseguenze degli incidenti stradali sulle persone,l’attenzione degli operatori, e della comunicazione nelle sue varie forme, èquasi sempre centrata sulle morti o sui traumi di elevata gravità. (ad esempio,i morti del week-end, i traumatismi cranioencefalici, i traumi spinali, ecc.).

Dagli incidenti stradali, comunque, derivano numerose altre lesioni, alcunedelle quali sono considerate “minori”, nel senso che appaiono da un punto divista medico meno importanti di quelle altamente invalidanti, come i gravitraumi cranici o spinali che abbattono drasticamente la qualità di vita del sog-getto, creandogli innumerevoli problemi nella sua interazione con l’ambiente ele persone.

Tuttavia, tra le lesioni cosiddette “minori”, non poche possono essere per-cepite in forma grave dal soggetto: in particolare, quelle cui corrisponde undanno estetico (anche se contenuto), condizionano talora in modo determinan-te, psicologicamente e socialmente, il “poi” del soggetto. Queste lesioni, peral-tro, sono tra le più comuni di quelle che si realizzano negli incidenti stradali.

Poiché nel nostro paese non ci risulta siano ancora disponibili dati di gene-rale rappresentatività in merito, abbiamo voluto produrre una prima stima del-l’incidenza e della prevalenza di tali lesioni, che presentiamo nel seguito delpresente lavoro.



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2. Materiali e Metodi

Le stime sono state basate sui risultati ottenuti nell’attuazione del progettoSISI (Studio Italiano sugli Incidenti, 1989-1995), finanziato dal Ministero dellaSalute, coordinato dall’ISS e svolto in collaborazione con le Regioni Liguria,Marche e Molise. Nel SISI è stato monitorato un campione rappresentativo di18 Centri di Pronto Soccorso. Gli eventi rilevati sono stati più di 60.000, di cui12.500 relativi ad accessi in seguito ad incidente stradale.

L’attualizzazione delle stime è stata effettuata utilizzando risultati della rile-vazione dell’ASR del Lazio sui centri di Pronto Soccorso della Regione (SistemaSIES, relativo a 60 centri di pronto soccorso, su un bacino di utenza pari a circa5.200.000 persone), unitamente alla proiezione effettuata a livello nazionale ditali dati dall’ISS.

3. Risultati e discussione

Una quantificazione affidabile del fenomeno può essere tratta in base airisultati del progetto SISI, dove l’accesso al Pronto Soccorso in seguito ad inci-dente stradale è stato ben descritto sia in termini sanitari sia per quel che riguar-da le caratteristiche del soggetto e dell’incidente.

L’attualizzazione di quanto desumibile da questi dati può essere ottenutacon l’ausilio di una recente valutazione del numero di accessi al pronto soccor-so per incidente stradale, ottenuta dalla regione Lazio dai dati del sistema infor-mativo regionale SIES. Secondo una stima dell’ISS, la proiezione a livellonazionale degli accessi al pronto soccorso per incidente stradale rilevati nelLazio porta ad una cifra intorno a 1.200.000 accessi all’anno in Italia: questodato è congruente con quello a suo tempo trovato dall’ISS nel progetto SISI, cheera pari a 800.000 accessi/anno, poiché moto e ciclomotori circolanti sulle stra-de del nostro Paese erano allora circa un quarto di quelli attuali.

3.1 Stima di incidenza

Riferendoci soltanto alle principali lesioni di rilevanza estetica, possiamo sti-mare il loro impatto numerico sul totale dei soggetti infortunati per incidente stra-dale in Italia ogni anno in base alle seguenti considerazioni:a) il progetto SISI riporta che sui 12.500 casi osservati al pronto soccorso perincidenti stradali, il 14.3% presentava significative lesioni al viso: attualizzandoquesto dato agli accessi odierni, si tratta di 171.600 persone/anno; se poi si con-siderano le persone che presentavano lesioni osteoarticolari della faccia, ed inparticolare del naso, (2.9%), si hanno altri 34.800 soggetti, per un totale di206.400 individui che riporteranno ogni anno a causa di un incidente stradalelesioni - più o meno gravi - purtroppo “ben visibili” agli altri e, soprattutto, aloro stessi;b) poiché lesioni importanti delle mani, sempre dallo studio SISI, risultano esse-re il 2.3% del totale, ecco comparire in altra parte del corpo, di grande impor-

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tanza funzionale, ma di altrettanta visibilità, lesioni che riguardano altre 27.600persone/anno;c) considerando i soli soggetti di sesso femminile, il SISI riporta una propor-zione del 7.1% di ferite al seno, parte del corpo certo non sempre visibile, ma diestrema importanza psicologica per il soggetto, specie nell’intimità: a questodato corrispondono altri 85.200 soggetti/anno.

Sommando le cifre viste perveniamo ad un’incidenza di 319.200 sogget-ti/anno, pari a circa il 27% di tutti gli infortunati della strada.

Se sommassimo ai dati precedenti le lesioni agli arti inferiori e superiori,comportanti anch’esse probabili inestetismi, il numero che ne deriverebbesarebbe intorno alla metà dei soggetti che ricorrono alle prestazioni di prontosoccorso per incidente stradale.

Tenendo conto che questi dati sono necessariamente orientativi e che partedegli inestetismi che derivano da tali lesioni sono per fortuna ben trattabili,riteniano di poter valutare che, in termini conservativi, circa un soggetto su ottotra tutti quelli che incorrono in un infortunio della strada avrà a che fare dopol’incidente con un problema di natura estetica. L’importanza di tale problemadipenderà non soltanto dalla gravità delle lesioni e dalla reazione psicologicadel soggetto stesso, ma anche, in non pochi casi, dal tipo di attività da lui svol-ta e dalla tipologia del contesto sociale in cui egli vive. Anche se siamo statiestremamente prudenti nel formulare la nostra stima (1 caso su 8), abbiamocomunque a che fare con circa 40.000 soggetti/anno.

3.2 Stima di Prevalenza

Nel calcolo della prevalenza, bisogna tener conto della vita attesa di coloroche sono vittime di incidenti stradali e riportano le lesioni qui considerate.Questo fatto è importante, poiché quasi la metà dei soggetti infortunati è moltogiovane (il 44% ha meno di 30 anni). L’attesa mediana di vita degli infortunatiè infatti intorno ai 40 anni. Basandoci su questo dato (che è quello relativo atutti gli infortunati, non essendo ancora disponibile in termini affidabili e attua-li quello relativo ai soggetti che incorrono nelle lesioni qui trattate), possiamovalutare che, in condizioni stazionarie, i casi accumulati in questo periodo, cioèil numero complessivo di persone attualmente viventi interessate dalle lesioniconsiderate risulta superiore ai 12 milioni (circa il 20% della popolazione).Tenendo conto dell’ipotesi formulata in precedenza sugli inestetismi residuali(1 caso su 8), il numero dei soggetti interessati sarà intorno a 1.500.000, pari acirca il 3% della popolazione (effettuando con i dati già visti una stima più rea-listica, questa quota potrebbe collocarsi tra il 5% e il 10%).

Conclusioni

Dato il volume assai cospicuo dei soggetti interessati ogni anno a questelesioni, e sia perché la presenza di questi inestetismi può talora, come segnala-to, incidere pesantemente sulla salute psichica delle vittime, e modificare la



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qualità della loro vita sociale, appare senza dubbio di interesse cercare di quan-tificare più accuratamente il fenomeno nelle sue diverse tipologie, cosa che cistiamo apprestando a fare utilizzando le schede di dimissione ospedaliera(SDO). E’ opinione degli AA. che sarebbe altrettanto importante promuoverestudi per valutare in termini più puntuali le conseguenze di questi traumi sullavita dei soggetti, determinarne i costi sanitari e, in particolare, vedere in chemodo utilizzare queste informazioni – a nostro parere, più accettabili in termi-ni di comunicazione dei dati relativi a morti e invalidi gravi - ai fini della pre-venzione degli incidenti stradali.

Queste indicazioni per future ricerche potrebbero trovare la loro attuazionenell’ambito del Piano Nazionale della Sicurezza Stradale e del Piano SanitarioNazionale.

RICONOSCIMENTI

Al presente lavoro ha collaborato, per l’elaborazione dei dati, Gianni Fondi.

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I linguaggi del trauma: descrizione, gravità e valutazione...

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