Letalità ospedaliera e gravità del trauma. Un sistema...

ISTITUTO SUPERIORE DI SANITÀDIPARTIMENTO AMBIENTE E CONNESSA PREVENZIONE PRIMARIAREPARTO AMBIENTE E TRAUMI

OSSERVATORIO NAZIONALE AMBIENTE E TRAUMI (ONAT)

Alessio Pitidis, Stefano Calderale, Andrea Costanzo,Paolo Pietropaoli, Sergio Ribaldi, Franco Taggi

Letalità ospedaliera e gravità del trauma. Unsistema automatizzato di valutazione

[2003]

Pubblicato in Aspetti sanitari della sicurezza stradale, a cura di FrancoTaggi, Istituto Superiore di Sanità, Ministero delle Infrastrutture e deiTrasporti, Roma, 2003, pp. 181-204

Il contenuto di questa pubblicazione può essere utilizzato citando la fonte nelmodo seguente:

Rita Formisano, Umberto Bivona, Carlo Caltagirone, Luigi Amadio, “Il contri-buto degli istituti di riabilitazione alla lotta degli esiti degli incidenti stradali”, inAspetti sanitari della sicurezza stradale, a cura di Franco Taggi, IstitutoSuperiore di Sanità, Ministero delle Infrastrutture e dei Trasporti, Roma, 2003,pp. 57-62

www.iss.it/stra

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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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).

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:

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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 (

)(

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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

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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



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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

AAAM – Association for the Advancement of the Automotive Medicine (1998): TheAbbreviated Injury Scale, 1990 Revision (update 98). Des Plaines.ASP Lazio (2002): Linee Guida per la Codifica dei Traumi per Gravità. MonografieAgenzia di Sanità Pubblica della regione Lazio; Roma.Baker SP, O’Neill B, Haddon W, Long WB (1974): The Injury Severity Score: a method fordescribing patients with multiple injuries and evaluating emergency care. The Journal ofTrauna. Vol. 14, no. 3: 187-196.

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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.



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Letalità ospedaliera e gravità del trauma. Un sistema...

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