M5 - Standard minimi di quantità di prestazioni · Mattoni SSN – Mattone 5 – Standard minimi...

Nolan, Norton Italia

Regione SardegnaRegione Sardegna

A ress .

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Regione Friuli Venezia Giulia

Provincia autonoma Trento

Ministero della Salute

Progetto Mattoni SSN

M5 - Standard minimi di quantità di prestazioni

Standard di struttura (ricoveri)

Impostazione metodologica, Linea Guida e Applicazione su cinque patologie

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A ress Mattoni SSN – Mattone 5 – Standard minimi di quantità di prestazioni

RIFERIMENTI Redatto da: Gruppo di Lavoro Risteretto Società: Verificato da: Luigi Robino Società: ARESS Approvato da: Data

Cabina di Regia 12.12.2006

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Indice

1 PREFAZIONE.......................................................................................................................... 6

2 INTRODUZIONE .................................................................................................................... 6

2.1 Obiettivo del presente studio .............................................................................................. 7

3 CREAZIONE DI UN MODELLO.......................................................................................... 7

3.1 Temi significativi rilevati dall'esame della letteratura........................................................ 8 3.2 Riassunto dei risultati della letteratura rispetto all'obiettivo del nostro studio................. 12

4 SVILUPPO DEL MODELLO ATTRAVERSO UN GRUPPO TECNICO .. ................... 18

4.1 Costituzione del Gruppo di Lavoro Tecnico .................................................................... 18 4.2 Modello di riferimento: sintesi tra diversi elementi causali ............................................. 18 4.3 Condivisione della necessità di un modello "evidence based" e scelta degli elementi da valutare...................................................................................................................................... 19 4.4 Selezione delle procedure da studiare............................................................................... 20 4.5 Definizione regole di identificazione delle procedure selezionate ................................... 21 4.6 Valutazioni statistiche sui ricoveri selezionati ................................................................. 21 4.7 Analisi iniziale: valutazione situazione italiana rispetto agli standard di letteratura........ 22 4.8 Identificazione delle variabili significative che determinano le condizioni del paziente. 25 4.9 Metodo di calcolo della mortalità standardizzata ............................................................. 27 4.10 Valutazione adeguatezza delle strutture in base a elementi organizzativi........................ 28 4.11 Valutazione adeguatezza delle strutture in base a soglie di ricoveri “casuali”................. 29 4.12 Algoritmo di selezione aziende in base ai criteri di adeguatezza ..................................... 30 4.13 Valutazione delle aziende in base al rapporto volumi/mortalità ...................................... 32 4.14 Presentazione e utilizzo dei risultati ................................................................................. 32 4.15 Ulteriori confronti con altri studi...................................................................................... 33 4.16 Proposte di integrazione ai flussi informativi per risolvere criticità................................. 33 4.17 Conclusioni del GdL Tecnico........................................................................................... 34

5 RISULTATI E COMMENTI RELATIVI ...................... ..................................................... 35

5.1 Parametro di risk-adjustment............................................................................................ 35 5.2 Collegamento tra volume ed outcome .............................................................................. 38 5.3 Effetto geografico rispetto al parametro di risk-adjustment ............................................. 40 5.4 Discussione e conclusioni finali ....................................................................................... 41

6 BIBLIOGRAFIA.................................................................................................................... 46

7 ALLEGATI DELLO SVILUPPO METODOLOGICO............... ...................................... 48

7.1 Allegato 1 Dettaglio nel calcolo dei coefficienti di determinazione per le cinque patologie utilizzando APR-DRG .............................................................................................. 48 7.2 Allegato 2 Suddivisione delle regioni italiane in macroaree........................................... 51 7.3 Allegato 3 "AHRQ quality indicators" e confronto con i dati del Gruppo di lavoro Mattone 5 .................................................................................................................................. 52

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7.4 Allegato 4 Confronto con l'applicazione del metodo presentato nell'"Identificazione, sperimentazione e validazione di alcuni indicatori di processo ed esito della qualità delle attività sanitarie" ....................................................................................................................... 58

8 LINEA GUIDA PER LA DEFINIZIONE DI STANDARD DI STRUT TURA................ 60

8.1 Introduzione...................................................................................................................... 60 8.2 Obiettivi ............................................................................................................................ 60 8.3 Premessa metodologica .................................................................................................... 60 8.4 Informazioni in ingresso................................................................................................... 62 8.5 Sequenza delle attività ...................................................................................................... 62 8.6 1. Impostazione delle condizioni di analisi ...................................................................... 62 8.7 2. Estrazione record .......................................................................................................... 65 8.8 3. Valutazioni statistiche................................................................................................... 65 8.9 4. Definizione criteri di adeguatezza - Criteri organizzativi............................................. 66 8.10 5. Definizione criteri di adeguatezza - Limite minimo di ricoveri casuali ....................... 67 8.11 6 - 7. Selezione in base a criteri di adeguatezza ............................................................... 68 8.12 8 – 9 Valutazione rapporto volumi-outcome.................................................................... 69 8.13 Risultati attesi ................................................................................................................... 71 8.14 10 Decisione in base ai risultati ........................................................................................ 71 8.15 Allegato A – Diagramma di Flusso .................................................................................. 73

9 APPLICAZIONE SU BYPASS AORTOCORONARICO (A) .......................................... 74

9.1 Informazioni in ingresso................................................................................................... 74 9.2 Riferimenti da Letteratura................................................................................................. 74 9.3 Dati di base ....................................................................................................................... 74 9.4 Impostazione condizioni di analisi ................................................................................... 75 9.5 Elaborazioni analitiche ..................................................................................................... 76 9.6 Risultati............................................................................................................................. 77 9.7 Conclusioni ....................................................................................................................... 87

10 APPLICAZIONE SU ANGIOPLASTICA CORONARICA (B) ....... ................................ 88

10.1 Informazioni in ingresso................................................................................................... 88 10.2 Riferimenti da Letteratura................................................................................................. 88 10.3 Dati di base ....................................................................................................................... 88 10.4 Impostazione condizioni di analisi ................................................................................... 89 10.5 Elaborazioni analitiche ..................................................................................................... 90 10.6 Risultati............................................................................................................................. 91 10.7 Conclusioni ..................................................................................................................... 104

11 APPLICAZIONE SU ANEURISMOPLASTICA ADDOMINALE AORTIC A (C) ..... 105

11.1 Informazioni in ingresso................................................................................................. 105 11.2 Riferimenti da Letteratura............................................................................................... 105 11.3 Dati di base ..................................................................................................................... 105 11.4 Impostazione condizioni di analisi ................................................................................. 106 11.5 Elaborazioni analitiche ................................................................................................... 107 11.6 Risultati........................................................................................................................... 108

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11.7 Conclusioni ..................................................................................................................... 124

12 APPLICAZIONE SU ENDOARTERIECTOMIA CAROTIDEA (D) ... ....................... 125

12.1 Informazioni in ingresso................................................................................................. 125 12.2 Riferimenti da Letteratura............................................................................................... 125 12.3 Dati di base ..................................................................................................................... 125 12.4 Impostazione condizioni di analisi ................................................................................. 126 12.5 Elaborazioni analitiche ................................................................................................... 127 12.6 Risultati........................................................................................................................... 128 12.7 Conclusioni ..................................................................................................................... 142

13 APPLICAZIONE SU INTERVENTI PER CARCINOMA ESOFAGEO ( E) ............... 143

13.1 Informazioni in ingresso................................................................................................. 143 13.2 Riferimenti da Letteratura............................................................................................... 143 13.3 Dati di base ..................................................................................................................... 143 13.4 Impostazione condizioni di analisi ................................................................................. 144 13.5 Elaborazioni analitiche ................................................................................................... 146 13.6 Risultati........................................................................................................................... 147 13.7 Conclusioni ..................................................................................................................... 159

A cura di: Ragnar Gullstrand - SMG

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1 Prefazione Il presente documento è stato elaborato a cura di Luigi Robino, Ragnar Gullstrand e Paolo Giraudo della Regione Piemonte, capogruppo del mattone. Al gruppo ristretto del mattone hanno partecipato in rappresentanza delle regioni Francesca Stiore (Regione Friuli Venezia Giulia), Alberico Marcobelli (Regione Marche), Gaetano Di Pietro (Regione Puglia) in rappresentanza dell'ASSR Giovanna Baraldi e in rappresentanza di KPMG Tiziana Mele e Arianna De Silvio. Al gruppo tecnico presso la Regione Piemonte hanno partecipato: Gian Luca Saglione, Sergio Martelli, Carlo Valenzano, Giovanna Aimone, Walter Arossa, Patrizia Osiliero e Daniele Amberti. Si ringrazia inoltre Patricia Scioli per tutte le elaborazioni. Nell'ambito dei mutui scambi di informazione tra i singoli mattoni, lo studio ha utilizzato i dati messi a disposizione dal mattone "Appropriatezza" (le SDO codificate utilizzando la metodologia APR-DRG) ed il contributo metodologico del mattone "Outcome" (elenco tipologie di intervento; metodo di risk-adjustment). Sono, inoltre, stati studiati i risultati preliminari dei mattoni "Classificazione delle strutture sanitarie" e "Ospedali di riferimento".

2 Introduzione Il presente studio si inserisce tra i lavori per la realizzazione del mattone "Standard minimi di quantità di prestazioni" ed in particolare alla fase della "Definizione standard di sistema per le prestazioni di ricovero". L'obiettivo principale di questa fase era descritto come "Accanto alla necessità di individuare standard di sistema per i LEA, le linee progettuali prevedono l'individuazione, per alcune prestazioni ad "alto impatto", di standard che possano garantire la qualità delle prestazioni erogate nelle singole strutture.". Nell'ambito del mattone "Outcome" è stato presentato uno studio sulla letteratura pubblicata sulla relazione tra volume di attività ed esito delle cure [1]. Lo studio evidenzia una moltitudine di ricerche in materia durante gli ultimi venti anni; inoltre viene evidenziato che la misura di esito più utilizzata è la mortalità a breve termine (intraospedaliera o a 30 giorni dall'intervento). Lo studio elenca undici ambiti per i quali vi è una forte evidenza positiva tra elevati volumi e migliori esiti: AIDS, Aneurisma aorta addominale non rotta, Angioplastica coronaria, Bypass aortocoronarico, CA esofago, CA pancreas, CA prostata, Endoarterectomia carotidea, Infarto del miocardio, Terapia intensiva neonatale e Trapianti. Da questo elenco si sono selezionare le prestazioni ad "alto impatto" citate come obiettivo del mattone. Il Gruppo di lavoro (GdL) ha fatto una serie di considerazioni riguardanti l'utilizzo dei risultati del presente progetto per una programmazione regionale e nazionale. Un utilizzo è quello indicato nell'obiettivo stesso della fase: "il miglioramento della qualità dell'assistenza". Un processo di

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miglioramento implica la misurazione e la valutazione, non solo dell'efficacia e della qualità delle prestazioni sanitarie, ma anche del ruolo che le caratteristiche strutturali, organizzative e di processo possono avere nel modificare, in pratica, i risultati [1]. A livello regionale è possibile utilizzare i dati per ristrutturare la rete ospedaliera: gli ospedali ed i reparti che erogano un sufficiente numero di prestazioni annuali e che quindi garantiscono una qualità sufficiente, potrebbero ricevere maggiori investimenti e budget di produzione. La discussione avviata all’interno del GdL ha messo in evidenza che possono essere prese in considerazione anche altre variabili, oltre ai volumi di prestazioni, nella ricerca di relazioni causali tra elementi caratterizzanti il ricovero ed i risultati clinici. Le considerazioni riportate sopra evidenziano le potenzialità e la delicatezza della materia e la necessità di una discussione approfondita prima di proporre un modello per definire standard di sistema per le prestazioni di ricovero.

2.1 Obiettivo del presente studio Il presente studio intende trovare un'applicazione del legame esistente tra volume ed outcome, ampliamente analizzato dalla letteratura internazionale, utile alla programmazione sanitaria italiana in funzione degli strumenti di misura a disposizione. Il sistema di programmazione necessiterebbe di un prodotto atto a supportare la determinazione della rete ospedaliera tenendo conto dell’outcome clinico, dei volumi di prestazioni, delle risorse sanitarie e dei costi. Questo strumento potrebbe essere utilizzato unitamente ai livelli appropriati di tasso di ospedalizzazione considerati dalle altre fasi del presente mattone. L’obiettivo del presente studio è, di conseguenza, la definizione di un modello di analisi che permetta di identificare elementi che abbiano una relazione causale positiva con l’outcome e valutare, a livello di sistema, gli erogatori di prestazioni di ricovero in relazione a tali elementi. Non è obiettivo dello studio il confronto specifico tra volume di prestazioni e costi delle stesse anche se tema frequente in letteratura (vedere sezione 3.1). Utilizzando lo stesso approccio pragmatico ed operativo delle altre fasi del mattone, il modello deve avere la possibilità di sfruttare al massimo l'informazione già disponibile (SDO ed altri flussi ministeriali HSP, STS, FLS), anche se si riserva la possibilità di proporre degli elementi da rilevare dal futuro sistema informativo.

3 Creazione di un modello Il metodo adottato prevede: 1. esame della letteratura concernente studi volti ad associare l’outcome e/o i costi con uno o più

elementi causali diretti: ⇒ è stata effettuata una raccolta bibliografica con ricerca di testi tramite parole chiave o

estrazione di articoli da bibliografie citate; 2. analisi degli articoli selezionati e identificazione di “temi significativi” utili a impostare il

successivo modello:

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⇒ attraverso la valutazione dei contenuti dei singoli articoli, è stato possibile identificare alcuni argomenti ricorrenti ritenuti significativi nella descrizione dello stato dell’arte riguardante l’oggetto dello studio. Con questo obiettivo è stato possibile anche circoscrivere la ricerca della letteratura ai primi esempi significativi su ogni singolo tema;

3. riassunto dei risultati della letteratura rispetto agli obiettivi dello studio: ⇒ dopo aver strutturato le informazioni raccolte nei temi significativi, si è proceduto ad

evidenziare quali modelli, più o meno complessi, sono proponibili per collegare elementi causali e outcome, evidenziandone aspetti positivi e negativi;

4. sviluppo di un modello organico coerente e di strumenti per la sua applicazione: ⇒ la lettura critica della letteratura e la conoscenza dei dati di sistema disponibili dovrebbe

permettere di impostare una proposta coerente con gli attuali sviluppi della materia e compatibile con l’esigenza di ottenere alcuni primi risultati in tempi brevi.

3.1 Temi significativi rilevati dall'esame della letteratura Durante le ultime decadi è stato effettuato un numero considerevole di studi che hanno dimostrato che i risultati clinici (outcome) di procedure (chirurgiche) complesse sono migliori in ospedali che ne producono un alto numero [2]. Gli amministratori sono, di conseguenza, interessati ad indirizzare queste procedure verso ospedali con un alto numero di prestazioni [3]. A questo punto interviene anche l'aspetto economico, in cui uno spostamento del carico di lavoro verso strutture specializzate con alta produzione potrebbe ridurre i costi. Gli economisti argomentano che le leggi di economie di scala, il vantaggio competitivo ed il "learn by doing" applicati in altre realtà dovrebbero valere anche nel sistema sanitario. E', pertanto, possibile che la presenza di troppi erogatori con bassi volumi costituisca un fattore responsabile di un livello di costo troppo alto del sistema sanitario. L'introduzione di regole per garantire dei livelli minimi di prestazioni faciliterebbe anche l'obiettivo di un contenimento dei costi. [4]. Correlazione tra alto volume e migliori risultati clinici Le due ipotesi maggiormente citate per spiegare il legame tra volume e risultati clinici sono:

1. i medici (e gli ospedali) sviluppano una capacità effettiva quando trattano più pazienti (l'esperienza crea l'eccellenza), oppure

2. medici (e ospedali) che hanno acquisito un'eccellenza, e che presentano risultati migliori, ricevono più pazienti e di conseguenza ottengono volumi maggiori (eccellenza crea volumi). [2]

Queste due ipotesi non sono state verificate dagli studi considerati. Alcuni di questi, che hanno misurato la performance nel tempo della stessa struttura, non hanno evidenziato variazioni di risultati clinici con variazioni del volume erogato, [5]. Volume per struttura o per medico Pochi degli studi riportati in letteratura distinguono il ruolo del medico dal ruolo dell'ospedale per il raggiungimento dei risultati. Alcune tipologie di interventi sembrano dipendere dal medico mentre per altre sembra che l'ospedale sia la variabile determinante [2]. Una politica, che premia ospedali con alti volumi, può non sortire gli effetti desiderati se presso questi ospedali lavorano medici con un basso numero di interventi pro capite [2]. Uno studio, che ha utilizzato cinque anni di sopravvivenza come indicatore di risultato per pazienti con cancro alla mammella sottoposti a mastectomia, ha riportato valori migliori per istituti con alti volumi [6]. Un altro studio sullo stesso tipo di intervento ha evidenziato valori di sopravvivenza maggiori se

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effettuati da chirurghi con alti volumi.[7] Uno studio ha confrontato chirurghi con basso volume, medio volume e alto volume per delle procedure cardiovascolari (Endoarteriectomia carotidea, Bypass aortocoronarico, Sostituzione valvola aortica, Aneurismectomia addominale aortica) e di resezione di neoplasie (tra cui intervento carcinoma esofageo) e ha concluso che la variazione del volume dei singoli chirurgi era responsabile in gran parte dell'effetto del volume dell'ospedale [15]. Influenza del sistema organizzativo E' possibile che il fenomeno organizzativo responsabile della relazione tra volume e risultati clinici derivi da una complicata catena di causa ed effetto che lega l'alto volume con i risultati migliori per i pazienti. La correlazione può dipendere da diversi fattori combinati di sistema: bravura dei medici, gruppi di medici ben organizzati, uso di guidelines, disponibilità di attrezzatura tecnologicamente sofisticata nonché lo skill e la capacità di personale sanitario non medico. [8] Questa spiegazione che si concentra sull'importanza del "sistema" organizzativo, è stata descritta e sostenuta in alcune pubblicazioni relative alla sicurezza dei pazienti ed al miglioramento della qualità [9]. Uno studio che supporta questa ipotesi partiva dalla convinzione che le strutture in grado di offrire buoni risultati per una procedura chirurgica complessa tendono anche a presentare migliori risultati per la cura di altre procedure complesse. Raggruppando una serie di ospedali in due gruppi: alto e basso volume nell'erogazione di cinque procedure complesse, e misurando i risultati clinici, si è evidenziato che per quattro delle cinque procedure le strutture che presentavano buoni risultati nell'erogazione di una procedura li ottenevano anche per le altre [10]. Metodo di programmazione I metodi utilizzati per la programmazione regionale contengono spesso più elementi per la definizione delle unità organizzative (esempio: cardiochirurgia e emodinamica della Regione Piemonte). Si parte da un fabbisogno regionale calcolato secondo dei parametri nazionali o dalle società scientifiche; si identificano i requisiti strutturali, di attrezzature, di personale medico, di altro personale sanitario, di funzioni ospedaliere necessarie nonché di altri criteri organizzativi per poter garantire dei risultati appropriati ed infine si articolano delle proposte di dislocazione delle unità organizzative negli ospedali regionali. Criticità nell'usare quantità minime per erogatore. L'eventuale uso di quantità minime potrebbe sortire degli effetti negativi [11]:

1. La focalizzazione su volumi alti può a. distrarre le organizzazioni da risultati ottenibili attraverso strumenti di miglioramento

della qualità; b. avere degli effetti perversi nello spingere le organizzazioni ad utilizzare procedure anche

quando non appropriate. 2. Gli alti volumi impediscono l'ingresso di nuovi operatori sul mercato. 3. La riduzione del numero di operatori può produrre un impatto negativo sulla soddisfazione dei

pazienti e costringergli ad effettuare viaggi per raggiungere i centri che erogano i servizi. 4. La concentrazione dei servizi riduce la capacità di trattare pazienti in emergenza e aumenta il

numero di trasferimenti tra strutture.

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Il Leapfrog group, un'organizzazione statunitense per la valutazione della qualità degli erogatori, ha limitato l'applicazione di alcuni indicatori ad ospedali "non rurali" sulla base degli ultimi due punti.[3] Bisognerebbe definire il concetto "rurale" in un contesto italiano con distanze geografiche minori. Uno studio sui risultati di interventi chirurgici, evidenzia che le buone performance ottenute da erogatori con alti volumi sono frutto di una media con significative variazioni di risultato al suo interno. Esistono anche studi che evidenziano la presenza di chirurghi con un alto volume per un certo tipo di intervento ma con esiti non buoni, mentre altri chirurghi, con bassi volumi, possono presentare ottimi risultati. [12] [13] Metodo di misura dei risultati clinici. La quasi totalità degli studi utilizza, come unità di misura dei risultati clinici, la sopravvivenza intraospedaliera, oppure misurata a 30 giorni dall'intervento. E' evidente che questa misura, oltre ad essere facilmente rilevabile con gli strumenti a disposizione, ha anche una validità assoluta: il numero di morti evitabili è uno strumento importante per i medici, per i pazienti e per l'opinione pubblica. Questo tipo di indicatore, legato al singolo contatto di cura, non permette, però, la misurazione dell'efficacia complessiva dell'intervento. Sono identificati, inoltre, degli indicatori specifici per tipologia di intervento. Per gli interventi ortopedici, ad esempio, si utilizza il numero di infezioni ed il numero di reimpianti; per gli interventi di oncologia la sopravvivenza a distanza di tempo ecc.. Normalizzazione della popolazione riguardo al rischio Gli studi valutativi evidenziano la necessità di prendere in considerazione le differenze di casistica tra le strutture confrontate. Queste differenze possono riguardare le caratteristiche dei pazienti (sesso, età ecc.) trattati, ma anche le differenze di condizioni in ingresso per esempio se il ricovero era programmato, era in emergenza ecc.. Effetti sui costi. Diversi studi evidenziano costi minori in istituti con volumi più alti [14] [16] [17]; altri evidenziano un numero di giornate di degenza minori ma con costi unitari per ricovero maggiori presso istituti con alti volumi [18]. E' possibile che una parte delle differenze dei risultati sia dovuta al metodo di misurazione. Si ritiene che uno studio metodologicamente corretto debba contenere un'unità di misurazione appropriata, un aggiustamento per il case mix ed una compensazione per le differenze di costo dei fattori produttivi. [20] La misurazione del costo per caso sarebbe da preferire rispetto alla misurazione del costo per giornata, in quanto un ospedale con una buona efficienza può aver ridotto il numero di giornate per ricovero. La compensazione per case-mix è necessaria in un confronto tra diversi ospedali, reparti e patologie in quanto i casi più gravi consumano più risorse. Uno studio, non pubblicato, della Regione Piemonte evidenzia una triplicazione del costo di coronariografia quando il numero annuo delle prestazioni scende da 800 a 200 ed un incremento di un terzo per le prestazioni di angioplastica quando si passa da 400 a 100 interventi all'anno. E' più evidente un rapporto inverso tra volume e costi unitari per le diagnostiche strumentali, per le quali i costi fissi diretti sono alti, che non per i ricoveri in cui la maggior parte dei costi non è direttamente legata alla singola prestazione.

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La connessione tra le caratteristiche dell'unità organizzativa e i risultati economici e qualitativi è evidenziata nelle raccomandazioni delle società scientifiche. Per la cardiochirurgia, per esempio, si prevede un minimo di circa 350-400 interventi all'anno. Nel caso di emodinamica interventistica, si prevede un numero ottimale di 600-800 angioplastiche coronariche con un minimo annuo di 300, e per i laboratori di emodianamica diagnostica un numero ottimale di 800-1000 esami ed un numero minimo di 400 coronariografie. Le raccomandazioni delle società scientifiche non sono sempre basate su studi pubblicati ma sulle esperienze degli specialisti coinvolti. E' anche possibile analizzare il legame tra costi e volume in funzione dell'organizzazione di interi reparti e dipartimenti di istituti. Per quanto concerne l'organizzazione dell'assistenza infermieristica 24 ore su 24, 365 giorni all'anno, è stata calcolata una curva di riduzione dei costi per ricovero in concomitanza con l'incremento della grandezza dei reparti. Il legame tra costi e volume può anche essere esteso ad interi presidi ospedalieri. Una revisione della letteratura, che ha studiato il legame tra costi e posti letto, ha concluso che esistono forti indicazioni di incremento dell'efficienza fino a circa 200 PL, nell'intervallo 200-600 PL non ci sono indicazioni di variazioni di efficienza con l'incremento dei posti letto e che in ospedali sopra 600 PL possono intervenire economie di scala negative causate dell'incremento della complessità organizzativa. [21] Effetti nel tempo Nello stabilire standard di volumi minimi è necessario prendere in considerazione eventuali nuovi attori che entrano sul mercato. Ad ogni nuovo attore deve essere dato sufficiente tempo per raggiungere i volumi minimi stabiliti. In modo speculare è possibile che un erogatore, che prima aveva un volume sopra il livello minimo, in seguito, per motivi interni o esterni, scenda sotto questo livello. E', di conseguenza, necessario un monitoraggio costante dei volumi erogati se utilizzati per una programmazione regionale. E', inoltre, sostenuto che i livelli minimi, e la relativa concentrazione di erogatori, possono garantire migliori risultati clinici in stadi iniziali della diffusione di un'innovazione [22]. Dopo, se l'accesso alla cura è condizionato dalla distanza del paziente dall'erogatore e dalla tempistica necessaria all'intervento, potrebbe essere utile un decentramento graduale collegato alla maturazione dell'innovazione. Esempi di quantità minime Uno degli studi di ricerca bibliografica più completo e più citato in letteratura [2] ha presentato una tabella contenente l'elaborazione matematica delle quantità di volumi minimi di ricoveri indicati in altre ricerche. Sono individuati tre gruppi di erogatori: quelli con volumi bassi, medi ed elevati. Il primo gruppo ha un volume insufficiente per essere un buon erogatore, il terzo ne ha uno che gli permette di essere eccellente. I limiti minimi possono, di conseguenza, riferirsi a due passaggi: dal gruppo di volumi bassi a quello con volumi medi e dal gruppo di volumi medi a quello con volumi elevati. Di seguito (tabella 1) sono riportate le mediane dei due limiti calcolate dall'autore. Nella tabella sono state anche riportate la mediana dei dati sulla mortalità, espressa in percentuale di tutti i ricoveri e la differenza tra la mediana di mortalità del gruppo a basso volume e quella del gruppo a volume elevato.

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Tabella 1 - Casi annui per definire i volume bassi ed elevati nonché mortalità

Procedura

Mediana dei casi annuali che definiscono i

volumi bassi (n°)

Mediana dei casi annuali che

definiscono i volumi elevati (n°)

Mediana dell’indice di

mortalità media (%)

Differenza tra mortalità dei due gruppi: volumi

elevati e bassi (%) Intervento per carcinoma al pancreas

5 20 9,7 13,0

Intervento per carcinoma Esofageo

5 30 13,9 12,0

Chirurgia cardiaca pediatrica 19 300 7,3 11,0 Aids 1 100 17,3 9,3 Aneurismectomia cerebrale (aneurisma non rotto)

6 100 8,0 9,0

Aneurismoplastica addominale aortica

9 20 49,8 7,9

Intervento per carcinoma gastrico

10 63 10,9 6,5

Aneurismoplastica cerebrale 1 e 6 5 e 100 15,0 e 19,2 5,9 e 9,0 Aneurismectomia addominale aortica (aneurisma non rotto)

12 36 7,5 3,3

Infarto del miocardio 73 238 13,8 e15,2 2,3 Intervento per carcinoma del Colon-Retto

18 115 6,0 1,9

Intervento per carcinoma del Polmone

7 19 5,5 1,9

Bypass aortocoronarico 100 500 4,1 1,6 Prostatectomia transuretrale 9 e 10 22 e 101 0,9 e 2,9 1,2 e 0,5 Intervento di bypass arterioso bassa-estremità

13 e 20 32 e 100 3,1 e 3,8 1,1 e 1,4

Sostituzione totale dell’anca 16 100 0,8 0,7 Riparazione di frattura dell’anca 25 e 32 73 e 200 3,0 e 7,8 0,7 Endoarteriectomia carotidea 10 50 1,8 0,4 Angioplastica Coronarica 200 400 1,4 0,2 Prostatectomia aperta 25 e 38 54 e 141 0,2 e 0,5 0,1 e 0,2 Sostituzione totale del ginocchio

25 200 0,2 0,1

Intervento per carcinoma mammario 10 151 NA

lo studio non fornisce dati di mortalità a

breve termine

3.2 Riassunto dei risultati della letteratura rispetto all'obiettivo del nostro studio. Sulla base di quanto presentato sono evidenziati tre approcci principali. Primo approccio: valutazione su basi scientifiche riferite alla singola procedura / singolo intervento. Il materiale più ricco riguarda gli studi, in genere di tipo retroattivo, che cercano di valutare la relazione tra l'attività, descritta attraverso i volumi, e l’outcome. Questo modello ha il vantaggio di approfondire in modo diretto l’obiettivo originario del mattone che nella sua descrizione iniziale pone l’accento soprattutto sui volumi. Inoltre ha come elemento forte e distintivo un solido approccio scientifico che

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garantisce una buona significatività dei risultati. Esso, infine, è caratterizzato da centinaia di studi portati a termine e documentati, e che forniscono un'ottima base di dati. Tuttavia, esiste una serie di elementi critici, che lo rendono parziale: a) gli studi hanno normalmente un approccio che guarda il particolare, in quanto studiano specifiche

patologie, e non il sistema; b) si parla di outcome praticamente solo in termini di mortalità del paziente; c) i risultati non sono sempre coerenti e comunque non riescono a trovare una correlazione forte tra

volume e outcome per tutti i casi studiati, limitando le possibilità di utilizzare l’approccio; d) quasi tutta la letteratura in merito è riferita al mondo anglosassone e potrebbero esistere elementi

locali di cui non si riesce a tenere conto; e) la letteratura in materia riporta anche autorevoli studi, supportati da solide argomentazioni

scientifiche, che criticano un approccio che generalizzi il rapporto causa-effetto basato esclusivamente sui volumi.

La conclusione è che un modello (fig. 1) che ignori le caratteristiche dell’erogatore ("Scatola nera"), in quanto si basa soltanto sui volumi, non può essere ritenuto soddisfacente per spiegare in modo esaustivo il rapporto causa-effetto tra azioni sanitarie e outcome.

Figura 1: Erogatore come “Scatola nera”

Outcome

???????? volumi

erogatore

In ogni caso vanno mantenuti e recuperati i risultati sulle singole patologie per cui sono state trovate correlazioni positive, sia per il dato in sè, sia per la robustezza dell’approccio scientifico che garantisce il dato. Sulla base dei risultati della letteratura, di cui soltanto una parte è riportata sopra, sono evidenti delle correlazioni positive tra alti volumi e buoni risultati per una serie di interventi e procedure. Non è chiaro in letteratura se la causa sia da ricondurre al singolo medico (chirurgo) oppure alla struttura. Il fatto che lo stesso organismo risulti eccellente per più tipologie di intervento contemporaneamente sembra evidenziare un fattore organizzativo in grado di attrarre buoni medici, gestire tutto il personale in modo eccellente ed effettuare investimenti appropriati in attrezzature ecc. Secondo approccio: modelli di programmazione regionale L’analisi dei disposti regionali in materia di requisiti degli erogatori per la produzione di prestazioni sanitarie, specie su temi a maggior impatto per il sistema e per i pazienti, mette in luce che è da valutare anche la variabile organizzativa e di risorse, oltrechè quella dei volumi. L’approccio risulta in genere molto meno “scientifico”, anche quando si fa ricorso a gruppi di lavoro di esperti ed alle linee guida delle società scientifiche; non sono sempre citate le fonti, non risultano elaborazioni statistiche a

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conferma della saldezza delle ipotesi e dei risultati. Inoltre, anche questo modello, in genere, si concentra su argomenti specifici (es: l’emodinamica) e non ha un approccio complessivo, soprattutto quando deve essere collegato in modo esplicito all’outcome. D’altro canto si introduce in modo esplicito il tema delle risorse e dell’organizzazione, superando la visione prioritaria dei volumi prodotti ed “aprendo” in qualche modo la “scatola nera” dell’erogatore per definirne i contenuti, con un esplicito/implicito riferimento alla qualità dell’outcome. Terzo approccio: modello di sintesi tra diversi elementi causali Questo modello rende esplicito il collegamento tra un insieme di elementi, oltre al volume, che caratterizzano l’erogatore e presentano un rapporto causale con la qualità delle sue prestazioni. La letteratura riporta numerosi accenni sull’esistenza di questo tipo di collegamento causa-effetto, concentrandosi su elementi diversi, ma sono pochi gli studi dedicati all'approfondimento di queste ipotesi. Dalle premesse fatte e dall’analisi degli approcci precedenti, risulta importante sviluppare questo modello, proponendone una possibile rappresentazione (fig. 2). Il GdL intende verificare se è possibile descrivere e validare il modello di sintesi più sistemico che associ valutazioni di volume a valutazioni su risorse appropriate. La forza di questo approccio, rispetto al precedente, è l’impostazione di una metodologia di base che garantisca valutazioni oggettive degli elementi che possono essere proposti come caratterizzanti la qualità dell’erogazione e quindi rendere ripetibile e generalizzabile la definizione di standard di struttura.

Figura 2: Modello di sintesi proposto

L’approccio di sintesi

Paziente

Attività

Situazioneprima

Situazionedopo

Risultati raggiunti

Organizzazione

Risorsee Costi

Struttura erogativa

Appropriatezzarispetto allaforma di erogazioneLEA

Assistiti Fabbisogno

Appropriatezzadelle prestazionirispetto al fabbisognodegli assistiticode

Processoproduttivo

Prestazioni

Il modello di sintesi ipotizza che per la qualità dei risultati raggiunti sono importanti: • le risorse impiegate presso la struttura erogatrice (medico direttamente responsabile, altro

personale sanitario, attrezzature disponibili ecc...);

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• l'organizzazione del lavoro con l'utilizzo di processi aggiornati, con la presenza contemporanea di specialità complementari, con un sistema di feed-back all'organizzazione sui risultati conseguiti ecc.;

• i volumi di prestazioni che devono essere erogate in un certo numero minimo all'anno per potersi mantenere ad un buon livello;

• i sistemi di misura dell’outcome, valutando la situazione dei pazienti prima e dopo la prestazione per poterne giudicare l'appropriatezza e la qualità.

Si propone questo modello come nuovo riferimento per impostare una sorta di griglia di valutazione costruita con un approccio mutuato dalla Medicina Basata sulle Evidenze (EBM), in cui si possano recepire varie ipotesi sui componenti con un probabile rapporto causale positivo sugli outcome e si possa procedere ad una loro verifica in base alle evidenze positive di tali correlazioni, appoggiandosi alla letteratura scientifica sull’argomento. In questo modo si costruisce a poco a poco un set di elementi (dimensioni) considerati significativi perché soddisfano le verifiche di evidenza. Il modello si può ritenere completo se rende possibile la lettura del sistema ed evidenzia le grandezze utili alla programmazione sia a livello nazionale sia a livello regionale. Nel capitolo seguente “Elaborazione Proposta” si imposta un percorso esemplificativo sulla dimensione “volumi” per patologia (per cui si dispone già fin d’ora di un certo set di valori validati dalla letteratura). Un modello complessivo ospedaliero della letteratura Nella letteratura è presentato un modello che conferma la possibilità di un approccio scientifico su diverse variabili: il sistema di "Evidence Based hospital referral".[8][23] Sulla base di una molteplicità di studi si è sviluppato un modello più complesso per la valutazione della qualità degli erogatori, applicata, negli Stati Uniti, da un gruppo di organizzazioni pubbliche e private che rappresentano più di 32 milioni di assistiti (The Leapfrog Group). Il metodo misura quattro dimensioni per valutare la qualità dell'erogatore:

1. l'utilizzo di procedure informatiche attraverso le quali i medici registrano direttamente le richieste di farmaci, della diagnostica ecc in modo da ridurre al minimo gli errori di comunicazione interna;

2. se l'unità di terapia intensiva è organizzata secondo dei livelli qualitativi richiesti in modo da poter fornire una risposta nel caso un paziente ne abbia bisogno;

3. se, per alcune procedure considerate ad alto rischio, e per le nascite ad alto rischio, si misurano i risultati clinici , si seguono delle linee guida interne e si dimostra un volume erogato che supera una soglia minima (tabella 2) [8];

4. se l'ospedale ha attivato le ventisette attività considerate da un consensus report utili per migliorare la salute dei pazienti

Tabella 2 - Limite minimo per anno di alcune procedure considerate ad alto rischio (anno

2000) Procedura Limite minimo per anno Bypass aortocoronarico 500 Angioplastica Coronaria 400 Aneurismoplastica addominale aortica 30 Endoarteriectomia carotidea 100 Intervento per carcinoma Esofageo 7

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The Leapfrog group sostiene che, se tutti gli ospedali non rurali negli Stati Uniti adottassero in appieno le raccomandazioni, sarebbero evitati 567.000 errori seri di medicazione (dimensione n° 1), salvate circa 54.000 vite nelle unità di terapia intensiva (dimensione n° 2) e circa 11.000 vite nelle procedure ad alto rischio (dimensione n° 3). L'impostazione del sistema di "Evidence Based hospital referral" scelto dal The Leapfrog Group che classifica l'intero ospedale secondo una serie di parametri tra cui il volume minimo, e soltanto per alcune procedure ad alto rischio, è in sintonia con il resto della letteratura.

3.2.1 Elaborazione proposta Accettando che la dimensione "Volumi di attività", per alcune patologie, è un elemento che può influire significativamente sulla qualità dell’outcome, si propone un metodo operativo per valutare quali analisi possono essere fatte su tale dimensione. Si ricorda che il modello proposto, a regime, potrebbe avere anche altre dimensioni. Queste potrebbero rivelarsi più utili per valutare altri aspetti degli erogatori, in relazione alla qualità del loro outcome. I possibili livelli di analisi individuati possono essere:

a. la singola procedura / patologia per la quale è possibile stabilire dei livelli minimi di quantità sulla base di considerazioni di esito e di economicità (problematica ampliamente analizzata).

b. la singola unità organizzativa per la quale esistono delle condizioni favorevoli (non analizzata in letteratura ma citata nelle raccomandazioni delle società scientifiche).

c. il singolo istituto per il quale esistono delle condizioni favorevoli (problematica analizzata da più autori e sistematizzata dal Leapfrog group).

Utilizzo delle SDO Il gruppo ristretto, nell'impostazione della presente fase, si è posto l'obiettivo di poter uscire con delle proposte applicabili nel sistema sanitario odierno attraverso l'utilizzo dello strumento maggiormente disponibile e con una qualità dei dati mediamente buona: le SDO. E' da notare che lo studio del mattone “Outcome” citato sopra ha utilizzato la parola "ambiti" come definizione delle entità oggetto della ricerca e non le parole "prestazione", "patologia" o "intervento". Questo fatto evidenzia una delle criticità per un'applicazione pratica dei risultati: la definizione operativa delle entità in modo da renderle rilevabili e poter elaborare i dati utilizzando i dati presenti nelle SDO. Le elaborazioni potrebbero essere sviluppate su tre livelli: a. Singola procedura / patologia Questo tipo di studio può essere utile per:

� identificare il numero appropriato di ricoveri in un anno a livello nazionale e per singola ASL / Regione (fabbisogno espresso);

� identificare il numero di strutture che si trovano sotto e sopra le soglie di attività minime proposte della letteratura;

� calcolare il numero di strutture necessarie per erogare il fabbisogno espresso di quell'anno; � evidenziare le tipologie di organizzazioni e di specialità che erogano le prestazioni; � applicare gli effetti di outcome e di economicità espressi in letteratura; � programmazione regionale.

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Il percorso del livello di analisi sistematica sulla SDO potrebbe risultare come segue per un numero limitato di procedure/patologie, per esempio quelle evidenziate dallo studio Outcome:

1. Definire in termini operativi come identificare la procedura / patologia (ACC / ICD9 / DRG). 2. Stabilire il fabbisogno appropriato. 3. Stabilire i fattori caratterizzanti legati al paziente:

a. età, b. sesso, c. regione di appartenenza.

4. Identificare i fattori legati al ricovero: a. modalità di ricovero (trasferimenti; 118; urgenza..), b. tipo di ricovero, c. specialità ricoverante, d. severità e rischio (APR-DRG), e. esito, f. presenza di mobilità regionale.

5. Determinare eventuali fattori legati all'istituto erogatore (HSP11, 11bis, 12 e 22): a. tipologia di erogatore (ASL / ASO / Presidio / Casa di cura), b. grandezza della struttura (<200 PL, 200-800 PL, > 800 PL).

6. Calcolare il risultato sulla base delle SDO dell'anno 2002. 7. Evidenziare le strutture sopra e sotto la soglia. 8. Simulare la copertura del fabbisogno. 9. Coinvolgere i riferimenti regionali del gruppo ristretto per una valutazione dei risultati delle

proprie regioni. b. Singolo reparto / specialità Non è possibile esprimersi in merito al singolo reparto sulla base della discussione precedente in quanto, con i dati disponibili, non si possono collegare gli esiti per patologia agli esiti per reparto/specialità e non è possibile determinare l'organizzazione effettiva dei reparti sulla base degli strumenti a disposizione. c. Intero presidio ospedaliero Questo tipo di studio può essere utile per:

� identificare il numero di strutture che contemporaneamente superano per più prestazioni la soglia di attività minima proposta e le loro caratteristiche;

� identificare l'incidenza di questo tipo (il numero di prestazioni di queste procedure / interventi in proporzione al numero totale di prestazioni);

� evidenziare le tipologie di organizzazioni (specialità) che erogano le prestazioni. Obiettivo di ricerca sulle SDO per presidio ospedaliero:

• Si rilevano gli stessi dati come per singola prestazione.

3.2.2 Tipo di ricerca scelto a seguito dell'incontro con il gruppo ristretto La letteratura conferma che solo per alcune procedure, o gruppi di procedure, esistono evidenze molto significative di una relazione volume/qualità dell’outcome. Di conseguenza è sembrato utile procedere ad una selezione di un insieme limitato di procedure su cui effettuare l’analisi. Quindi, l’approccio generale di sistema è mantenuto rispetto alla totalità della casistica specifica, piuttosto che rispetto alla totalità dei ricoveri ospedalieri: per le procedure selezionate le elaborazioni e i risultati devono essere applicabili a livello regionale e nazionale, sull’insieme dei ricoveri ad esse riconducibili.

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Il gruppo ristretto del mattone ha, di conseguenza, scelto, per l'analisi della situazione italiana, le cinque procedure di cui esistono evidenze in due riferimenti di letteratura, (LeapFrog e Halm). Tabella 3 - Procedure analizzate Procedure scelte

A) Bypass aortocoronarico

B) Angioplastica Coronaria

C) Aneurismoplastica addominale aortica

D) Endoarteriectomia carotidea

E) Intervento per carcinoma Esofageo

4 Sviluppo del modello attraverso un gruppo tecnico Il presente capitolo descrive le attività di sviluppo del modello attraverso un gruppo tecnico regionale e il gruppo ristretto del mattone. Con il gruppo tecnico si è applicato il modello sviluppato sulla base della letteratura prima sulle strutture della Regione Piemonte e successivamente su tutte le strutture italiane. Il risk-adjustment del fattore confondente "paziente" di questa prima elaborazione nazionale era effettuato utilizzando classe di età e classe di comorbilità (basato sul numero di diagnosi aggiuntive indicate nella SDO). A seguito delle valutazioni del gruppo ristretto del mattone si è deciso di applicare il risk-adjustment utilizzando la classifica secondo il metodo APR-DRG effettuata, per il nostro mattone, dal mattone Appropriatezza sui ricoveri nazionali 2002 e 2003. Nel seguente testo metodologico si fa riferimento al metodo APR_DRG per il risk-adjustment del fattore confondente "paziente".

4.1 Costituzione del Gruppo di Lavoro Tecnico Su mandato del Gruppo di Lavoro Ristretto è stato costituito da ARESS Piemonte un Gruppo di Lavoro Tecnico (GdLT) costituito da medici, amministrativi, un esperto di statistica e metodologhi. L’obiettivo del Gruppo di Lavoro Tecnico era quello di effettuare una elaborazione dei dati, per valutare il modello desunto dall’analisi della letteratura e dalla discussione interna al GdL Ristretto. Tale elaborazione deve servire per definire un percorso di analisi dei dati di sistema volto a proporre standard minimi di struttura, con l’obiettivo di fornire al GdL Ristretto gli elementi per formalizzare una linea guida. Il Gruppo di lavoro tecnico ha lavorato con incontri periodici seguendo la seguente metodologia: - riunioni per valutazione delle informazioni disponibili e definizione di ipotesi di lavoro; - elaborazioni dei dati in funzione delle ipotesi; - riunioni successive per verifica ipotesi e passi successivi. Sono state fatte complessivamente 6 riunioni a partire dal 16 novembre 2005 al 16 febbraio 2006.

4.2 Modello di riferimento: sintesi tra diversi elementi causali L’analisi della letteratura ha evidenziato più modelli per definire i fattori che influiscono sull’outcome: si è scelto di prendere come riferimento il modello che rende esplicito il collegamento tra un insieme di

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elementi, oltre al volume, che caratterizzano l’erogatore (fig 2) e presentano un rapporto causale con la qualità delle sue prestazioni. Il GdL intende verificare se è possibile descrivere e validare un approccio analitico, applicabile a livello di sistema, che associ valutazioni di volume a valutazioni su risorse appropriate e le riconduca all’outcome della struttura.

4.2.1 Risultati attesi dall’elaborazione e percorso scelto Scopo dell’elaborazione è: - verificare la situazione italiana rispetto a quanto riportato in letteratura, per le procedure

selezionate; - impostare un percorso di analisi che permetta di tenere conto di vari elementi causali nella relazione

struttura/risultato, applicabile a livello regionale e nazionale; - mettere a disposizione delle regioni del GdL Ristretto i risultati di tale analisi; - impostare una prima bozza di linea guida, da integrare in base alle valutazioni di ogni partecipante

al GdL Ristretto. Sulla base dell'incontro con il gruppo ristretto è stato elaborato il seguente percorso di attività per realizzare gli obiettivi della presente fase:

a) Costituzione di un gruppo di medici e economisti per lo sviluppo delle attività. b) Condivisione della necessità di un modello "evidence based". c) Condivisione della selezione di procedure da studiare. d) Codifica delle procedure selezionate (ICD9). e) Identificazione delle variabili che determinano le condizioni del paziente in modo da permettere

un "risk adjustment" nell'osservare le singole strutture (per esempio APR-DRG). f) Costruzione di un questionario per rilevare alcune condizioni chiave presso le strutture eroganti

riferite alle dimensioni "evidence based". g) Verifica del metodo su scala geografica limitata (Piemonte):

• Rilevazione degli erogatori piemontesi interessati (SDO anche classificate con APR_DRG) e invio questionario.

• Elaborazione dei dati e delle risposte per la validazione del modello e preparazione per una rilevazione nazionale.

h) Applicazione del metodo su scala nazionale.

4.3 Condivisione della necessità di un modello "evidence based" e scelta degli elementi da valutare

Il Gruppo di Lavoro Tecnico ha analizzato il modello di sintesi proposto e gli elementi che potrebbero avere rapporti causali con l’outcome, scegliendone alcuni per le verifiche di significatività. La selezione è stata fatta su elementi di cui è provata una correlazione con il risultato, in base all’esperienza dei presenti e/o alle indicazioni di letteratura. Questa scelta ha inteso verificare se, a livello di sistema, è possibile aggiungere elementi di valutazione per definire gli standard di struttura, oltre a quelli più tipici:

- caratteristiche della struttura: volume prodotto; - caratteristiche dell’outcome: mortalità intraospedaliera.

L’elenco iniziale comprende i seguenti elementi: 1. elementi caratterizzanti il paziente:

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- fascia di età; - sesso; - indice di comorbilità (collegato al numero di diagnosi secondarie); - diabete (codice di diagnosi 250#); - severità di malattia (APR-DRG) - rischio di morte (APR-DRG)

2. elementi caratterizzanti la struttura: - volume (casi trattati in riferimento alla procedura in esame); - dimensione della struttura (numero di PL di RO); - specialità presenti;

3. elementi caratterizzanti il ricovero: - modalità di ricovero (urgenza o non urgenza); - tipo di ricovero; - reparto operante (il reparto che effettua la procedura caratterizzante il ricovero); - modalità di dimissione (decesso, altro).

Tutti gli elementi sono stati selezionati tenendo conto del metodo di lavoro generale del Mattone, che si basa sull’utilizzo dei dati già presenti nei flussi sanitari nazionali:

- flusso SDO, per le caratteristiche del paziente e del ricovero; - flusso HSP12, per le caratteristiche della struttura pubblica; - flusso HSP13, per le caratteristiche della struttura privata.

Unica eccezione è data dai determinati APR-DRG (severità e rischio di morte) che sono stati indicati anche se, per ora, non disponibili nei flussi nazionali. Poiché lo scopo della Milestone è la definizione di standard di struttura, si concorda che gli elementi caratterizzanti il paziente devono essere valutati con il solo obiettivo di normalizzare i pazienti e migliorare la confrontabilità tra esito e elementi caratterizzanti la struttura.

4.4 Selezione delle procedure da studiare. Il Gruppo di Lavoro Tecnico ha preso atto delle 5 procedure proposte, valutando i valori di riferimento di volume e mortalità attesa rilevabili dalla letteratura selezionata (LeapFrog e Halm) Tabella 4 - Procedure scelte e valori di riferimento della letteratura (LeapFrog e Halm)

Studio LeapFrog Studio Halm Procedura

Limite minimo per anno Volumi bassi

Volumi alti

%Mortalità media

A) Bypass aortocoronarico 500 100 500 4,1% B) Angioplastica Coronaria 400 200 400 1,4% C) Aneurismoplastica addominale aortica 30 12 36 7,5% D) Endoarteriectomia carotidea - 10 50 1,8% E) Intervento per carcinoma Esofageo 7 5 30 13,9%

Si tratta di 4 procedure connesse a patologie cardiocircolatorie e di una procedura oncologica. Pur confermando la scelta, il Gruppo di Lavoro Tecnico fa notare che potrebbe essere interessante ampliare in un secondo momento l’analisi.

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Per verificare la situazione italiana rispetto al dato di letteratura si sceglie di usare come principale riferimento il dato Halm, che indica due dati per i volumi (bassi e alti) e un dato di mortalità media. E’ possibile valutare la distribuzione della casistica nazionale rispetto a tali valori.

4.5 Definizione regole di identificazione delle procedure selezionate I ricoveri riconducibili alle procedure selezionate devono essere identificabili nei flussi SDO, utilizzando i campi in essi contenuti. Il Gruppo di Lavoro Tecnico ha stabilito di identificare le SDO attraverso una combinazione dei seguenti campi:

• DRG • Tipo DRG • ai codici di diagnosi (ICD9CM) • codici di procedura (ICD9CM).

I criteri adottati sono documentati in ogni relazione di analisi (punto 4.1 di ogni relazione) Ogni singola SDO viene analizzata, attribuendola ad uno specifico gruppo di procedure. Sono state anche fissate delle regole per attribuire una SDO ad un certo gruppo in caso di compatibilità con più criteri. Selezione in base a procedura Se il criterio di selezione in base a procedura farebbe attribuire una SDO a più gruppi si sceglie di attribuirla a quello corrispondente al codice ICD-9-CM di procedura in posizione preminente (es: Gruppo collegato a 1° Procedura vince su Gruppo collegato a 3° procedura): la procedura scelta è chiamata “Procedura Indice” Selezione in base a diagnosi Se il criterio di selezione in base a diagnosi farebbe attribuire una SDO a più gruppi si sceglie di attribuirla a quello corrispondente al codice ICD-9-CM di diagnosi in posizione preminente (es: Gruppo collegato a 1°Diagnosi vince su Gruppo collegato a 3°Diagnosi). Pe le selezioni in base a diagnosi, si sceglie come “Procedura Indice” la Procedura principale. Il risultato è una tabella contenente tutte le SDO selezionate, identificate dal gruppo di procedure cui esse appartengono. Questa selezione è stata fatta sia a livello regionale (sulle SDO 2002, 2003 e 2004 piemontesi), sia a livello nazionale (sulle SDO 2002 e 2003): i risultati, per il Piemonte sono gli stessi. Quindi la procedura di selezione si può considerare valida e applicabile a livello di sistema.

4.6 Valutazioni statistiche sui ricoveri selezionati Per aumentare il campione sono state fatte le elaborazioni sui due anni complessivi (2002 e 2003) anziché su ogni anno singolarmente. Questa scelta è stata verificata effettuando un test di significatività tra la variabile decesso e la variabile anno: per nessuna procedura e nessun anno tale test ha superato il p.value di 0,9, considerato il minimo accettabile per indicare una significativa dipendenza tra anno e mortalità dei pazienti.

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Pertanto le analisi sono state fatte inizialmente su tutte le SDO selezionate, per il totale di ricoveri indicato nella tabella seguente. Tabella 5 - SDO selezionate per procedura Gruppo di procedure SDO2002 SDO2003 totale esaminatoA - Bypass aortocoronarico 33.983 33.603 67.586B - Angioplastica Coronarica 66.101 76.968 143.069C - Aneurismoplastica addominale aortica 6.841 6.201 13.042D - Endoarteriectomia carotidea 18.262 18.079 36.341E - Intervento per carcinoma esofageo 630 638 1.268

4.7 Analisi iniziale: valutazione situazione italiana rispetto agli standard di letteratura Il Gruppo di Lavoro Tecnico ha scelto come termine di confronto i rapporti volume-outcome indicati dallo studio Halm. Per ogni procedura selezionata lo studio indica le seguenti mediane:

- numero di casi annuali che definiscono i volumi bassi; - numero di casi annuali che indicano volumi elevati; - percentuale di mortalità media.

Riportando questa suddivisione su un grafico cartesiano Volume-Mortalità si identificano 6 aree, in cui è possibile posizionare ogni struttura (in base ai propri dati di volume/mortalità) e rispetto alle quali è possibile immaginare una distribuzione ideale delle strutture (figura 3).

Figura 3: grafico distribuzione volume/mortalità

volumi

mortalità

%mortalità media Halm

Volumi bassi Halm

Volumi elevati Halm

Area di distribuzione ideale delle strutture

Il grafico evidenzia l'andamento atteso delle osservazioni con una mortalità più alta per i volumi bassi che scende con l'incremento del volume per poi, eventualmente, incrementare in presenza di volumi alti in funzione dell'aumento della complessità organizzativa. Per le 5 procedure selezionate sono stati calcolati innanzitutto i dati di mortalità effettiva per regione, confrontandoli con il riferimento di mortalità media Halm (tabella 6 - Sintesi Nazionale, pagina

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seguente) e sono stati quindi creati i grafici corrispondenti. Ogni grafico riporta i dati medi riferiti a due anni (volume medio annuo e mortalità media 2002-2003). Per ogni procedura, al fine di leggere meglio la distribuzione delle strutture italiane sul grafico, è stata valutata anche la suddivisione percentuale del numero di strutture in ognuna delle 6 zone in cui i limiti di volume alto e basso e la mortalità media suddividono l’area del grafico. Queste informazioni sono utilizzate come ingresso per l’analisi di ogni patologia (relazioni di analisi – punto 6.1). Nella tabella 6 il dato di mortalità effettiva è confrontato con il valore di mortalità media secondo Halm (in verde le mortalità inferiori alla media Halm, in rosso quelle superiori).

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Tabella 6 - casi e mortalità effettiva per regione e totale Italia.

Casi Casi

COD_REG Descr Regione SDO2002 SDO2003 SDO2002 SDO2003 SDO2002 SDO2003 SDO2002 SDO2003 SDO2002 SDO2003 010 Piemonte 2.985 3.009 6.347 6.974 599 600 1.421 1.368 51 56 020 Valle d'Aosta 21 25 160 155 5 030 Lombardia 9.024 8.297 17.168 18.103 2.125 1.817 4.564 4.085 175 171 041 Bolzano 1 1 324 641 14 11 142 156 1 2 042 Trento 306 305 414 476 48 37 154 153 13 11 050 Veneto 2.215 2.314 5.463 6.250 442 435 2.130 2.122 109 114 060 Friuli-Venezia-Giulia 718 776 1.128 1.106 128 90 384 335 35 27 070 Liguria 977 861 1.781 1.840 212 215 452 479 21 20 080 Emilia-Romagna 3.095 2.690 6.453 7.901 698 633 1.804 1.682 50 61 090 Toscana 2.340 2.260 6.311 7.023 703 597 1.771 1.669 68 50 100 Umbria 538 553 895 1.034 104 97 296 340 7 11 110 Marche 1.033 874 1.039 1.004 176 140 316 335 7 9 120 Lazio 2.633 2.494 4.491 5.582 721 729 1.921 2.001 39 48 130 Abruzzo 1.001 916 1.271 1.661 162 119 481 530 10 5 140 Molise 1 3 5 2 29 25 1 2 150 Campania 2.466 2.493 3.603 4.920 299 267 887 890 9 19 160 Puglia 1.379 2.020 2.222 3.111 118 109 531 545 12 8 170 Basilicata 249 231 533 612 35 34 115 139 2 180 Calabria 398 591 721 673 15 8 151 187 1 1 190 Sicilia 2.165 2.403 4.836 6.779 135 125 409 660 9 14 200 Sardegna 460 515 1.100 1.275 81 111 144 223 7 7 Totale complessivo 33.983 33.603 66.101 76.968 6.841 6.201 18.262 18.079 630 638

Mortalità Effettiva Casi

COD_REG Descr Regione SDO2002 SDO2003 SDO2002 SDO2003 SDO2002 SDO2003 SDO2002 SDO2003 SDO2002 SDO2003 010 Piemonte 3,5% 4,0% 1,3% 1,1% 8,0% 8,7% 0,8% 0,8% 5,9% 10,7% 020 Valle d'Aosta 9,5% 4,0% 0,6% 0,6% 0,0% 030 Lombardia 3,3% 3,8% 1,3% 1,3% 6,6% 6,7% 0,4% 0,3% 8,0% 13,5% 041 Bolzano 0,0% 0,0% 2,5% 1,6% 14,3% 18,2% 0,7% 0,0% 0,0% 0,0% 042 Trento 2,3% 1,0% 1,2% 1,1% 0,0% 5,4% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 050 Veneto 3,7% 3,1% 1,5% 1,4% 8,1% 7,1% 0,2% 0,2% 5,5% 7,0% 060 Friuli-Venezia-Giulia 3,3% 3,4% 1,8% 1,5% 7,8% 15,6% 0,3% 1,2% 8,6% 25,9% 070 Liguria 4,4% 3,8% 1,9% 2,1% 9,9% 11,6% 0,9% 0,4% 23,8% 10,0% 080 Emilia-Romagna 3,1% 3,7% 1,3% 1,7% 10,0% 8,5% 0,6% 0,5% 20,0% 21,3% 090 Toscana 3,2% 3,9% 1,9% 2,2% 9,0% 6,2% 0,6% 0,5% 11,8% 14,0% 100 Umbria 5,0% 5,4% 2,1% 1,4% 3,8% 7,2% 0,0% 0,6% 14,3% 9,1% 110 Marche 3,7% 4,3% 1,2% 1,8% 10,2% 7,1% 0,3% 0,6% 28,6% 22,2% 120 Lazio 3,7% 4,3% 1,3% 1,7% 7,4% 9,9% 0,8% 0,9% 23,1% 20,8% 130 Abruzzo 4,1% 4,0% 1,3% 2,0% 8,6% 10,1% 0,6% 0,0% 10,0% 40,0% 140 Molise 100,0% 66,7% 40,0% 50,0% 3,4% 0,0% 100,0% 50,0% 150 Campania 5,3% 4,7% 1,0% 1,2% 19,1% 13,1% 0,7% 0,8% 22,2% 15,8% 160 Puglia 3,8% 4,7% 0,7% 0,6% 16,9% 22,0% 0,6% 0,9% 25,0% 25,0% 170 Basilicata 9,2% 8,2% 1,3% 2,5% 14,3% 17,6% 0,0% 1,4% 0,0% 180 Calabria 5,8% 3,7% 0,8% 0,6% 33,3% 37,5% 1,3% 0,5% 100,0% 0,0% 190 Sicilia 6,9% 6,0% 1,1% 1,3% 15,6% 13,6% 0,2% 1,2% 0,0% 0,0% 200 Sardegna 3,7% 5,4% 2,0% 1,3% 11,1% 16,2% 3,5% 0,9% 14,3% 14,3% Totale complessivo 3,9% 4,1% 1,4% 1,5% 8,8% 8,8% 0,5% 0,5% 11,1% 13,8%

Halm: 13,9%

E - Intervento per carcinoma esofageo

A - Bypass aortocoronarico

B - Angioplastica Coronarica

C - Aneurismoplastica addominale aortica

D - Endoarteriectomia carotidea


Halm: 4,1% Halm: 1,4% Halm: 7,5% Halm: 1,8%





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4.8 Identificazione delle variabili significative che determinano le condizioni del paziente Poiché l’analisi è specificatamente indirizzata a valutare collegamenti tra elementi della struttura erogatrice e risultato, si rende necessario ridurre l’effetto delle caratteristiche del paziente. Questa considerazione è presente anche in letteratura dove in genere sono frequenti e criticati gli studi che non tengono conto dell’influenza dei pazienti sull’outcome. Durante il progetto sono stati consegnati al gruppo di lavoro i risultati del mattone 8 "Outcome" per quanto riguarda "Il risk adjustment nella valutazione comparativa degli esiti" [24]. Questo documento evidenzia l'importanza del "fattore confondente" causalmente associato con "l'esito di interesse" e causalmente o non causalmente associato con "l'esposizione in studio" (p. 4 del documento [24]). Nel proseguo, il documento schematizza il risk adjustment come un procedimento che calcola, per ciascuno dei gruppi posti a confronto, una misura di esito atteso sulla base della relazione esistente tra le caratteristiche prese in esame (fattori di rischio) e l'esito in studio. E' possibile in tal modo passare da una relazione del tipo: Caratteristiche del paziente + Efficacia del trattamento + Eventi casuali = Esito ad una relazione del tipo: Efficacia del trattamento + Eventi casuali = Esito aggiustato per gravità (esito atteso sulla base delle Caratteristiche del paziente) Il tipo di modello scelto nel presente studio è quello che il documento chiama "Standardizzazione indiretta" poiché applica un modello pre-confezionato che fornisce, per ogni paziente, una stima diretta della probabilità dell'esito considerato. La standardizzazione indiretta prevede, in ciascuno dei gruppi messi a confronto, il calcolo dell'esito atteso ed il suo successivo confronto con l'esito osservato. Nella proposta di Linea Guida, l’esito aggiustato per gravità è considerato rappresentativo delle caratteristiche organizzative e di eventi casuali ed è chiamato l’“Effetto organizzativo”. Le caratteristiche del paziente inizialmente considerate per il risk-adjustment sono state:

• età • sesso • presenza di diagnosi secondarie • diagnosi di diabete concomitante • classe di rischio APR_DRG • indice di severità APR_DRG • modalità di ricovero (urgente/non urgente)

E’ stato studiato un raggruppamento in classi secondo le caratteristiche "età" e "diagnosi secondarie", che permettesse di rappresentare gruppi omogenei di pazienti e garantisse numerosità significative in ogni classe, a vantaggio della successiva analisi statistica. Per quanto riguarda invece l’ultima caratteristica, le verifiche condotte hanno messo in evidenza che non è utilizzabile per i nostri scopi in quanto non esiste una definizione univoca/condivisa e rappresenta di fatto una modalità organizzativa di ricovero specifica per azienda.

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4.8.1 Analisi statistica E’ stata fatta un’analisi di correlazione tra le caratteristiche del paziente individuate e la probabilità di sopravvivenza, utilizzando il metodo della Regressione Logistica, tecnica che permette di considerare contemporaneamente l’effetto di tutte le variabili sull’esito del ricovero. In questo caso la regressione logistica è stata abbinata ad una tecnica di regressione Forward StopWise con l’intento di determinarne i migliori predittori della variabile risposta, aggiungendo man mano il miglior predittore tra le variabili disponibili, reiterando il processo fino a quando l’aggiunta di un nuovo predittore non migliora ulteriormente il modello. Questo ha permesso, per ogni gruppo di procedure, di individuare quali caratteristiche del paziente sono significativamente correlate con il decesso e quanto. L’analisi è stata condotta sia sulle SDO Piemontesi (per le quali erano disponibili anche i determinanti APR_DRG) sia per le SDO Nazionali. Il risultato evidenzia che: • i migliori predittori che spiegano la mortalità in base alle caratteristiche del paziente sono i

determinanti APR_DRG (severità di malattia – SOI - e rischio di morte - ROM). • la comorbilità (numero di seconde diagnosi) è un proxi adeguato di SOI e ROM solo per alcuni

gruppi di patologia (bypass aortocoronarico, endoarteriectomia carotidea, intervento per carcinoma esofageo).

• In assenza di ROM e SOI, non disponibili in modo sistematico per tutte le SDO nazionali, i migliori predittori risultano comunque la comorbilità e la classe di età, per tutti i gruppi di patologia.

• Diagnosi di diabete e sesso del paziente non migliorano significativamente il modello predittivo e possono quindi essere esclusi.

Le quattro caratteristiche risultanti sono state quelle indicate nella seguente tabella: Tabella 7 - Caratteristiche paziente significativamente correlate con il decesso

Caratteristica del paziente Raggruppamenti per classi Nota

Fascia di età • 0-49 anni

• 50-74 anni

• da 75 anni in su

Comorbilità • Nessuna comorbilità

• 1-2 diagnosi secondarie

• da 3 a 5 diagnosi secondarie

Applicabili su tutte le SDO nazionali, con i tracciati già disponibili

Classe di rischio di morte (ROM)

Scala APR_DRG (da 1 a 4)

Indice di severità (SOI) Scala APR_DRG (da 1 a 4)

Applicabili solo nel caso sia disponibile la valutazione APR_DRG

Con i dati a disposizione a livello nazionale (l'assenza di APR DRG) si è scelto di effettuare una prima standardizzazione della mortalità in base alla fascia di età e alla comorbilità e successivamente una standardizzazione sulla base di ROM e SOI. Nel testo che segue si considera dominante il secondo metodo.

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4.9 Metodo di calcolo della mortalità standardizzata Si vuole ottenere una mortalità standardizzata che escluda, per quanto possibile, l’influenza dovuta alle caratteristiche del paziente mantenendo invece gli effetti “altri” (volumi, organizzazione, professionalità presenti, effetti ambientali, fattori casuali, ecc…). Il metodo di calcolo si basa sulla considerazione che ogni struttura si discosta dalla mortalità media nazionale a causa delle caratteristiche specifiche che la riguardano: nel nostro caso suddivise in “effetto paziente” ed “effetto altri fattori” (formula n° 1). Isolando questi due effetti, per ogni struttura, è possibile stimare la mortalità standardizzata a partire dalla media nazionale e includendo il solo “effetto altri fattori”. a: mortalità effettiva dell'azienda per l'ambito selezionato b: mortalità effettiva media nazionale per l'ambito selezionato c: effetto paziente calcolato sulla base dei fattori identificati per l'ambito selezionato (nei cinque tipi

di interventi è stato utilizzato ROM e SOI) d: effetto "organizzativo" residuo calcolato come la differenza tra i primi tre fattori contenente tutti

gli altri fattori (volume, organizzazione, professionalità, ambiente, fattori casuali..) e: mortalità attesa dell'azienda, essa è calcolata per ogni paziente applicando la mortalità nazionale

media calcolata per ogni gruppo ROM e SOI ai pazienti di ogni struttura f: mortalità standardizzata dell'azienda Formula n° 1: formula generale dalla letteratura

a = b + c + d Formula n° 2: calcolando l'effetto paziente partendo dalla definizione della mortalità attesa

e = b + c (definizione della mortalità attesa) c = e - b (isolamento dell'effetto paziente)

La media nazionale delle mortalità attese è, per costruzione, uguale alla media nazionale delle mortalità effettive. Disponendo della mortalità media nazionale, della mortalità effettiva per struttura e della mortalità attesa per struttura è possibile ricavare il valore dei due effetti:

� l’effetto dovuto ai fattori età e comorbilità, come differenza tra il valore medio e il valore atteso, � l’effetto dovuto ad altri fattori (volumi, organizzazione, …), come differenza tra il valore atteso

ed il valore effettivo. I due effetti sono per definizione indipendenti, poiché il primo è stato costruito statisticamente per tenere conto dei soli effetti dell’età e della comorbilità e il secondo, per esclusione, dovrebbe includere tutti gli altri fattori tranne quelli già spiegati dal primo effetto. Inoltre entrambi gli effetti hanno media nazionale pari a zero, rendendo possibile effettuare lo stesso percorso sul dato di sopravvivenza, anziché di mortalità, con gli stessi risultati numerici.

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Per la proprietà commutativa della somma è possibile riscrivere la formula n° 1 in modo seguente: Formula n° 3: formula generale dalla letteratura riscritta

a - c = b + d La formula sopra indica che la mortalità effettiva dell'azienda, al netto dell'effetto dei propri pazienti è eguale alla mortalità media di tutte le aziende sommando l'effetto organizzativo dell'azienda, Formula n° 4: definizione della mortalità standardizzata

f = b + d Anche la media nazionale delle mortalità standardizzate è uguale alla media nazionale delle mortalità effettive. L’applicazione di questa formula permette di ricavare la mortalità standardizzata per ogni struttura e per ogni tipo di procedura.

4.10 Valutazione adeguatezza delle strutture in base a elementi organizzativi Il modello di riferimento per valutare gli standard di struttura vuole tenere in considerazione più elementi caratterizzanti le strutture, che ,oltre al volume, possono influenzare l’outcome. In base alla letteratura e all’esperienza dei presenti, sono citati fattori quali:

• professionalità ed esperienza dei medici • qualità e quantità delle attrezzature/tecnologie presenti • presenza delle rianimazioni e UTIC • fattori ambientali • fattori organizzativi complessivi • dimensione della struttura

Il GdL Tecnico ha analizzato questi fattori e verificato quali dati possono essere tratti dai flussi nazionali già disponibili (SDO e FIM), per proporre un metodo di classificazione delle strutture da affiancare alla valutazione sui volumi prodotti. La fonte informativa più utile ai nostri fini è risultata essere costituita dai flussi • HSP12 - Posti letto per disciplina delle strutture di ricovero pubbliche ed equiparate,

• HSP13 - Posti letto per disciplina delle case di cura private, • HSP14 - Apparecchiature tecnico biomediche di diagnosi e cura presenti nelle strutture di ricovero, che permettono di valutare le dimensioni delle aziende (in numero di PL), le specialità presenti e la dotazione di apparecchiature. Esistono alcune criticità per queste valutazioni, in particolare: • non è possibile identificare un flusso informativo nazionale che permetta di valutare la

professionalità/impegno/esperienza dei singoli operatori: l’effetto di questa variabile sull’outcome è considerato molto importante ma non è misurabile/valutabile in modo sistematico.

• le informazioni dei FIM sono raccolte per azienda (HSP11) e non per struttura (HSP11bis) e quindi tutte le valutazioni successive devono essere fatte aggregando le strutture nelle aziende: impossibile

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effettuare un approfondimento a livello di singola struttura o addirittura di reparto, considerato importante in aziende con più realtà operanti

• le apparecchiature monitorate dal FIM HSP14 non sono sufficienti per identificare le dotazioni ritenute significative per i gruppi di patologia in esame (es: emodinamica per le angioplastiche)

Queste criticità possono essere riportate ai mattoni di competenza per eventuali proposte di integrazione dei tracciati/contenuti dei flussi relativi. Alla luce di quanto rilevato il GdL Tecnico propone la seguente definizione di struttura adeguata, oggi applicabile: Struttura adeguata a svolgere una certa procedura: struttura per la quale sia evidente, in base ai flussi nazionali, il possesso di requisiti organizzativi, strutturali, tecnologici, compatibili con lo svolgimento delle procedure in esame. I criteri di adeguatezza devono essere definiti a monte per ogni gruppo di procedure e devono essere riconducibili alle informazioni rilevabili dai flussi nazionali. Per le 5 procedure in esame i criteri sono stati così espressi: Tabella 8 - Criteri di selezione adeguatezza organizzativa

Gruppo Caratteristiche che rendono l’ospedale “adeguato”

Elementi oggettivi rilevabili per la selezione

Flusso utilizzato

Bypass aortocoronarico Presenza Cardiochirurgia Azienda con codice disciplina “07” HSP12 / HSP13 Angioplastica Coronarica Presenza Emodinamica

(non rilevabile da HSP14) Azienda con codice disciplina “07” oppure Azienda con codici disciplina “08” e “50”

HSP12 / HSP13


Presenza Chirurgia Vascolare Azienda con codice disciplina “14” HSP12 / HSP13

Endoarteriectomia carotidea Presenza Chirurgia Vascolare Azienda con codice disciplina “14” HSP12 / HSP13 Intervento per carcinoma esofageo

Non definibile Non definito -

4.11 Valutazione adeguatezza delle strutture in base a soglie di ricoveri “casuali” Dalla valutazione dei volumi di ricovero trattati dalle varie strutture si possono riconoscere tre macroraggruppamenti: a) strutture in cui il ricovero per quella patologia può essere considerato “casuale”: sono caratterizzate

da pochi/pochissimi casi/anno rispetto alla media; b) strutture che trattano la patologia in modo non sporadico: hanno un numero di casi nella media; c) centri di riferimento per la patologia: hanno un elevato numero di casi rispetto alla media. Il primo gruppo di strutture tende ad essere fonte di inquinamento dell’analisi, che si basa sulla misura della mortalità. Infatti i tassi di mortalità di queste strutture tendono ad essere molto estremi e poco significativi per i fini del lavoro: ad esempio strutture con un solo caso per patologia hanno un tasso di mortalità che varia da 0% a 100% in funzione dell’esito di quell’unico ricovero. Inoltre, queste strutture con pochissimi ricoveri per procedura meritano comunque considerazioni ad hoc sull’opportunità di effettuare tali procedure, indipendentemente dal tasso di mortalità che esprimono.

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Pertanto il GdL Tecnico ha stabilito aggiungere ai criteri di adeguatezza anche una valutazione della soglia minima annua di “casualità” e di escludere a priori dall’analisi tutte le aziende che non la superano. Si è proposto di fissare questo limite al 20% del volume che, secondo Halm, identifica le aziende con bassi volumi. Il limite, per ogni gruppo di procedure è il seguente: Tabella 9 - Criteri di selezione in base alle soglie di volumi casuali

Limiti annui HALM Procedura

Volumi annuali casuali 20% del volume HALM

basso Volumi bassi

Volumi alti

A) Bypass aortocoronarico 20 100 500 B) Angioplastica Coronaria 40 200 400 C) Aneurismoplastica addominale aortica 3 12 36 D) Endoarteriectomia carotidea 2 10 50 E) Intervento per carcinoma Esofageo 1 5 30

4.12 Algoritmo di selezione aziende in base ai criteri di adeguatezza La valutazione di adeguatezza è proposta come un primo importante elemento per definire standard di struttura. Questa valutazione si basa su considerazioni a monte della valutazione del rapporto tra attività e outcome e viene proposta come un elemento di ingresso al passo successivo, motivato e qualificato da considerazioni organizzative e di opportunità ad operare. La figura seguente mostra l’algoritmo utilizzato che analizza ogni azienda in base ai criteri di adeguatezza organizzativa (tabella 8) e di volumi casuali minimi (tabella 9).

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Figura 4: Algoritmo di selezione aziende in base a requisiti di adeguatezza

(1) Presenza della struttura nel HSP12/13

(3) Presenza della specialità

necessaria

(4) Sopra limiteminimo?

Sopra limiteminimo?

(2) verifica volume(limite volumi casuali)

(2) verifica volume(limite volumi casuali)

Includere (Gruppo A)


Escludere (Gruppo C)


Sospendere (Gruppo B)

SI

NO

SI

SI

SI

NO

NO

NO

Sopra limiteminimo?


SI

NO

In questo modo sono evidenziati 3 gruppi di aziende: Gruppo A: aziende da includere. Sono le aziende per le quali si prosegue l’analisi sul rapporto volumi/outcome

• Aziende che rispettano i requisiti organizzativi (tabella 6) e superano la soglia minima

• Aziende per le quali non è possibile definire il rispetto dei requisiti organizzativi (assenza informazioni nei tracciati HSP12/13) e superano la soglia minima

Gruppo B: aziende in sospeso Sono le aziende che meritano un approfondimento specifico, con valutazioni organizzative non possibili a livello nazionale

• Aziende che non risultano avere i requisiti organizzativi (tabella 6) ma che comunque effettuano un numero di ricoveri annuo superiore alla soglia di casualità

Gruppo C: aziende da escludere Sono le aziende per le quali i bassi volumi segnalano l'opportunità di non effettuare le procedure in esame • Aziende che non superano le soglie di casualità

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4.12.1 Considerazioni sugli effetti di questa selezione. La logica dell’adeguatezza e l’applicazione dell’algoritmo sortono effetti molto marcati sulla valutazione delle strutture, isolando molte aziende ancora prima di effettuare una verifica sul rapporto volumi/outcome. Gli effetti a livello nazionale si possono leggere in ogni relazione per patologia (punto 5.1)) E’ evidente la delicatezza della scelta dei parametri di adeguatezza (requisiti organizzativi e soglie di “casualità”) ai fini degli effetti sulle successive considerazioni sul tavolo della programmazione nazionale/regionale. Il GdL tecnico ha verificato gli effetti di questo approccio sulle strutture piemontesi e ha concluso che effettivamente permette di mettere in luce casi anomali da approfondire in base a dati e considerazioni locali e specifiche.

4.13 Valutazione delle aziende in base al rapporto volumi/mortalità Come passo conclusivo, si prendono in considerazione le aziende del Gruppo A (rispondenti all’adeguatezza organizzativa e con volumi oltre la soglia di casualità) e si calcola la mortalità standardizzata. Il calcolo è effettuato con il metodo già discusso nei capitoli precedenti Per ogni azienda adeguata si calcolano i seguenti dati:

• numero casi medi annui del tipo di intervento • mortalità reale dell'azienda • mortalità standard dell'azienda (mortalità effettiva dell'azienda al netto dell'effetto paziente) • “effetto paziente” (mortalità attesa dell'azienda al netto della mortalità media nazionale) • “effetto organizzativo” (effetto altri fattori escluso paziente)

La mortalità standardizzata è il risultato finale utilizzato per le valutazioni conclusive sugli standard minimi per azienda adeguata.

4.14 Presentazione e utilizzo dei risultati Il processo descritto permette di impostare un percorso di analisi su procedure che vengono considerate con una significativa correlazione tra caratteristiche delle strutture eroganti e outcome. Il risultato ottenuto si basa esclusivamente sui dati di letteratura e sulle informazioni disponibili nei flussi amministrativi e sanitari e fornisce alle funzioni nazionali e regionali preposte degli elementi per valutare le strutture operanti sul territorio e per impostare azioni di conferma o di interventi correttivi. Per ogni procedura sono disponibili: 1) elenco di aziende escluse che erogano pochi ricoveri “casuali” per la patologia in esame,

potenzialmente da inibire; 2) elenco di aziende sospese che, pur in assenza di espliciti requisiti organizzativi, erogano volumi

significativi di prestazioni per la patologia in esame, da approfondire; 3) elementi per stabilire l’esistenza di un rapporto diretto tra volumi e mortalità nelle aziende

adeguate; 4) valutazione della mortalità standardizzata per le aziende adeguate:

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• in rapporto ai dati di letteratura, • in rapporto alle altre regioni, • in rapporto alle altre aziende adeguate.

4.15 Ulteriori confronti con altri studi Nel corso del presente lavoro ci sono stati segnalati ulteriori studi di interesse per la materia trattata. In particolare si possono indicare due studi, uno americano ed un italiano. Il primo è un recente lavoro dell’American Health Research Qualità "AHRQ quality indicators" [25]. Si tratta di un metodo per classificare gli ospedali attraverso indicatori di volume, di mortalità e di utilizzo riferiti a certe patologie, rilevabili dai flussi amministrativi ospedalieri. Il documento AHRQ riporta i risultati aggiornati ai dati di dimissione di strutture statunitensi del 2003; tra cui vi sono anche indicatori riferiti alle cinque patologie affrontate dal Gruppo di lavoro. Sono stati quindi confrontati i criteri di selezione dei ricoveri riconducibili alle patologie e agli indicatori disponibili (volumi e outcome), valutando la confrontabilità dei due approcci. Il secondo è il rapporto conclusivo di un Progetto di ricerca finalizzato "Identificazione, sperimentazione e validazione di alcuni indicatori di processo ed esito della qualità delle attività sanitarie", che include le stesse tipologie di intervento nella definizione di alcuni indicatori pubblicato nel supplemento del Monitor anno IV numero 15 - 2005 [19] e che utilizza il metodo dell'AHRQ su dati italiani 2002 e 2003. I fattori per determinare l'effetto paziente sono classe di età, sesso, interazione età*sesso e ROM. I due studi citati non hanno cambiato il nostro percorso ed i nostri risultati ma sono stati utilizzati come metodi aggiuntivi per validare i nostri risultati. Le definizioni operativi utilizzate dal "AHRQ quality indicators" confrontate con quelle utilizzate dal Gruppo di lavoro sono illustrate nell'allegato 3. Non è stato possibile modificare le selezioni delle SDO sulla base di codici ICD9 in quanto il materiale codificato con APR-DRG in nostro possesso era stato costruito in modo specifico sulla base della selezione effettuata in precedenza dal Gruppo di lavoro. Per poter fare un confronto tra i due modelli si è quindi scelto di creare un sottoinsieme delle SDO disponibili applicando i criteri dell’AHRQ applicabili (età dei pazienti, codice di dimissione e MDC). Il confronto tra le varie selezioni risulta nell’allegato 3. Alla fine è stata effettuata un'applicazione (parziale) del metodo di stima dell'effetto paziente utilizzato dal sistema di indicatori pubblicato dall'ASSR ricalcolando il rischio paziente e il legame tra volume ed outcome sulla base di classe di età, sesso e ROM (allegato 4).

4.16 Proposte di integrazione ai flussi informativi per risolvere criticità Nel corso dello sviluppo del progetto sono emerse alcune criticità collegate all’informazione disponibile nei FIM e nelle SDO, di seguito riportate per condividerne contenuti e proposte anche con eventuali altri Mattoni e la cabina di regia per la realizzazione del NSIS. Limite nella descrizione della dotazione di apparecchiature tecnico biomediche delle strutture Alcuni requisiti di adeguatezza possono essere verificati tramite la valutazione della dotazione di apparecchiature. L’attuale flussi FIM HSP14 preposto ha due limiti: raccoglie i dati a livello di azienda (HSP11) e non di struttura (HSP11bis) e inoltre propone una lista di apparecchiature da censire che potrebbe essere integrata alla luce dell’evoluzione e diffusione delle tecnologie e della necessità di rilevazione (ad esempio non è censita la presenza delle apparecchiature per emodinamica) Proposte: inserire nei FIM HSP14 anche il codice HSP11bis

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studiare una integrazione dell’elenco delle apparecchiature da censire Impossibile seguire eventuali trasferimenti temporanei in altra struttura per effettuazione interventi L’analisi casistica piemontese ha evidenziato ricoveri attribuiti a strutture in cui molto probabilmente il paziente è stato ricoverato e dimesso ma in cui non ha effettuato l’intervento (tipicamente strutture di base che fanno riferimento ad una struttura specialistica locale). Questo provoca un inquinamento dei dati amministrativi utilizzati per l’analisi degli standard di struttura. Il fenomeno è molto più evidente se si analizzano i dati a livello di struttura ma comunque compare anche a livello di azienda. Il flusso SDO segnala, per ogni procedura, la data e il codice di reparto in cui è stata effettuata la procedura ma non è possibile capire se tale reparto è esterno alla struttura che dimette il paziente (cui viene attribuita la SDO). Sarebbe utile identificare questi casi per una corretta valutazione degli standard di struttura sia per la corretta attribuzione delle procedure alle strutture che le effettuano sia per valutare l’effetto di tale modalità di gestione del paziente (intervento in una struttura, ricovero e assistenza in un’altra). Proposta: prevedere nel tracciato SDO appositi campi per registrare le strutture in cui sono state

effettuate le procedure, quando diverse dalla struttura intestataria della SDO.

4.17 Conclusioni del GdL Tecnico Al termine del lavoro svolto è possibile trarre le seguenti conclusioni. 1. Gli studi presenti in letteratura possono essere ricondotti ad analisi sistematiche sulla realtà

nazionale e regionale in modo abbastanza semplice, verificando la rispondenza delle realtà italiane con quanto è riferito per altre nazioni.

2. Sulle 5 procedure analizzate si evidenziano comportamenti variabili rispetto ai dati di letteratura sia per la mortalità: (ad esempio la mortalità in Italia per l’aneurismoplastica addominale aortica sembra sensibilmente più alta di quanto riportato in letteratura, il contrario avviene per l’endoarteriectomia carotidea) sia per i volumi tipici (ad esempio il carcinoma esofageo è effettuato all’85% in strutture che ricadono sotto la fascia di volume minimo indicata da Halm).

3. Sulle 5 procedure analizzate non risulta così evidente il rapporto positivo tra incremento dei volumi e outcome. In alcuni casi sembra difficile individuare alcun tipo di tendenza, in altri si evidenziano piuttosto andamenti che risentono da un certo punto in poi dell’effetto negativo dovuto alla complessità organizzativa di strutture troppo grandi. Questo dato conferma altri studi di tipo economico che indicano lo stesso tipo di andamento sugli indicatori di efficienza per aziende grandi.

4. E’ possibile impostare un percorso ripetibile (Linea Guida) che metta in condizione i responsabili della programmazione sanitaria di valutare e utilizzare le indicazioni di studi clinici sull’effetto delle caratteristiche delle strutture sull’outcome. Questi studi sono particolarmente importanti anche per contestualizzare alla realtà locale indicazioni di letteratura che potrebbero risentire di condizioni socio-ambientali diverse.

5. Con le informazioni attualmente disponibili a livello di sistema, non è possibile parlare di standard di struttura ma solo di standard di azienda. Possono essere impostati interventi correttivi sui flussi sanitari e amministrativi nazionali per aumentare il livello di dettaglio.

6. Le informazioni che si possono ottenere a livello di sistema con i dati già oggi disponibili paiono già interessanti per identificare gruppi di aziende su cui puntare e altri da rivedere o far crescere.

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5 Risultati e commenti relativi Il primo risultato del GdL Tecnico è una proposta di linea guida per applicare in modo ripetibile il percorso individuato. Questo risultato è presentato come documento allegato “Linea Guida per la definizione di standard di struttura (ricoveri)” Il secondo risultato è stato l’applicazione sperimentale della linea guida sulle 5 procedure scelte. Il risultato è presentato in 5 relazioni specifiche per le 5 patologie/ambiti. Questo risultato è presentato in cinque allegati "Applicazione su Bypass aortocoronarico (A)", "Applicazione su Angioplastica coronarica (B)", "Applicazione su Aneurismoplastica addominale aortica (C)", "Applicazione su Endoarteriectomia carotidea (D)" e "Applicazione su interventi per carcinoma esofageo (E)". Infine è stato effettuato un confronto, sulle cinque patologie, tra la situazione nazionale, rilevata dall’applicazione della linea guida, e la situazione statunitense, come descritta dagli indicatori AHRQ (vedere allegato 3). Il paragone viene effettuato valutando i risultati applicati sulle SDO selezionate secondo il modello del Mattone e quelli ottenuti rispetto al sottoinsieme delle SDO estratte in base agli ulteriori criteri AHRQ (età, dimissione, MDC).

5.1 Parametri di risk-adjustment Confronto dei parametri utilizzabili Confrontando i nuovi risultati con quelli precedenti si conferma la migliore capacità del parametro APR-DRG per stimare l'effetto paziente. Per questa valutazione si utilizza il coefficiente di determinazione R2, il cui valore ottimale è 1. I risultati del confronto su tre modelli di stima, che utilizzano variabili diverse, è riportato nella tabella 10. Il risultato dell'applicazione delle selezioni di SDO sulla base dell'età dei pazienti, le MDC e i codici di dimissione (dal metodo AHRQ [25]) risulta nella tabella 11. Tabella 10 - Mortalità attesa e mortalità effettiva: calcolo del coefficiente di determinazione

(R2) confronto dei tre metodi: Classe di comorbilità e Classe di età; ROM, SOI; ROM, SOI e Fascia di volume Halm

a b c d=c-b e f=e-cPatologia N°

aziendeR2

utilizzando comorbilità e classe di età

R2 utilizzando ROM e SOI

Miglioramento utilizzando ROM e SOI

R2 utilizzando ROM, SOI e

Fascia volume Halm

Miglioramento utilizzando

Fascia volume Halm

A 86 0,0 0,0 0,0 0,1 0,1B 172 0,0 0,4 0,4 0,5 0,1C 122 0,0 0,5 0,5 0,6 0,1D 161 0,0 0,0 0,0 0,2 0,1E 105 0,0 0,3 0,3 0,3 0,0

Nota: per il calcolo di R2 nel modello predittivo che utilizza ROM e SOI (colonna "c") sono stati esclusi i casi che corrispondono a combinazioni con comportamento anomalo (vedere allegato 1). Per i R2 degli altri modelli questa esclusione non è stata applicata: per la colonna "b" in quanto il fenomeno non esiste, per la colonna "e" in quanto le celle sono troppe per identificare le combinazioni anomale.

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Commento della tabella 10 Nella colonna "b" si evidenzia l'effetto predittivo del metodo utilizzato in precedenza (classe di comorbilità e classe di età) mentre nella colonna "c" è registrato l'effetto dell'APR_DRG. Il miglioramento del nuovo modello è sostanziale per le patologie B, C e E. A complemento dei grafici dettagliati nelle cinque schede è stato calcolato (colonna "e") il coefficiente di determinazione utilizzando tre fasce Halm (volumi bassi, medi e alti). E' evidente un miglioramento del coefficiente di determinazione, tranne per la patologia E “Intervento per carcinoma esofageo”, ma il miglioramento può considerarsi limitato. Questo effetto limitato è una conferma sintetica dei risultati delle cinque schede che non evidenziano un forte legame tra il volume e la mortalità. Tabella 11 - Mortalità attesa e mortalità effettiva: calcolo del coefficiente di determinazione

(R2), confronto applicazione ROM e SOI senza e con la selezione di record secondo "AHRQ quality indicators"

a c g h=g-cPatologia N° aziende R2 utilizzando

ROM e SOI su selezione Mattone

R2 utilizzando ROM e SOI su

selezione AHRQ

Miglioramento utilizzando AHRQ

A 86 0,0 0,2 0,2B 172 0,4 0,4 0,0C 122 0,5 0,5 0,0D 161 0,0 0,1 0,1E 105 0,3 0,3 0,0

Commento della tabella 11 Si nota un miglioramento dei valori dei coefficienti di determinazione (R2) per le patologie A e D senza, comunque, portare questi valori ad un buon grado di determinazione.

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Effetto sul risultato delle singole aziende Rispetto alla prima elaborazione (basata su comorbilità e classe di età), oltre a un sensibile miglioramento dell’effetto predittivo, si può notare che l’applicazione dell’APR_DRG cambia i risultati (effetto paziente) per molte aziende, sia come intensità dell’effetto (valore assoluto dell’effetto paziente) sia come valutazione rispetto alla mortalità media (segno positivo/negativo dell’effetto paziente). Questi effetti sono sinteticamente riportati nella tabella 12. Tabella 12 - Effetto paziente: Variazioni dei dati delle aziende a causa del cambiamento della

determinazione da classe dei comorbilità e classe di età ad APR-DRG a b c d e f g

Patologia N° aziende

N° aziende per cui l'effetto paziente

cambia segno

N° aziende per cui l'effetto

paziente ha lo stesso segno

ma con valore maggiore

N° aziende per cui l'effetto

paziente ha lo stesso segno ma con valore eguale o minore

N° Aziende con un valore

negativo della mortalità

standardizzata del metodo precedente

N° Aziende con un valore

negativo della mortalità

standardizzata del metodo

nuovo

A 86 25 (29%) 25 (29%) 36 (42%) 3 (3%) 5 (6 %) B 172 66 (38%) 64 (37%) 42 (24%) 17 (10%) 6 (3%) C 122 42 (34%) 59 (48%) 21 (17%) 9 (7%) 4 (3%) D 161 42 (26%) 40 (25%) 79 (49%) 43 (27%) 35 (22%) E 105 32 (30%) 42 (40%) 31 (30%) 19 (18%) 10 (10%)

Commento della tabella 12 Nella colonna "c" si vede che per circa un terzo delle aziende l'effetto paziente cambia il segno (da mortalità attesa più bassa di quella media a più alta di quella media e vice versa), per un altro terzo circa l'effetto paziente incrementa rispetto a prima (colonna "d") e, alla fine, per un terzo l'effetto paziente diminuisce rispetto a prima (colonna "e"). Va inoltre rilevato che l’utilizzo dell’APR_DRG riduce l’effetto dell’errore stocastico a causa del quale il calcolo matematico produceva, per alcune aziende, risultati di mortalità standardizzata con segno addirittura negativo (un dato ovviamente non possibile nella realtà) (vedere colonna "f" e "g" nella tabella 12). In ogni caso queste aziende meritano degli approfondimenti. Selezionando, ad esempio, la struttura con il risultato più estremo per la patologia A, che presenta un risultato matematico di mortalità standard pari a –7,9%; si è potuto evidenziare un'alta percentuale (90%) di dimessi trasferiti ad aziende riabilitative. Il paziente in grado di essere trasferito in una struttura riabilitativa dovrebbe, però, essere già stabilizzato e non essere più a rischio di mortalità; di conseguenza non sarebbe questa la spiegazione della bassa mortalità rispetto a quella attesa. Se, inoltre, si confronta questa struttura con tutte le altre che hanno una percentuale di trasferiti sopra al 75% per la patologia A (12 altre aziende di cui il 50% con mortalità effettiva più bassa rispetto a quella attesa e 50% con mortalità effettiva più alta) si conferma la particolarità della sua mortalità (unica con mortalità standard negativa).

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5.2 Collegamento tra volume ed outcome Per evidenziare graficamente l'effetto del volume sull'outcome (mortalità standardizzata), si utilizzano le curve di tendenza, da confrontarsi con il comportamento atteso da letteratura: outcome che decresce con i volumi prodotti ed un eventuale incremento per volumi molto alti (problematiche insorgenti con l’aumento della complessità organizzativa) (figura 3 della sezione 4.7). Sono state calcolate le curve di tendenza dei rapporti volume-outcome utilizzando polinomiali di 2° e di 3° grado, la cui rappresentazione è riportata nelle relazioni specifiche di ogni patologia. Il coefficiente R2 di queste curve di tendenza fornisce il grado di approssimazione rispetto ai dati disponibili (tabella 13). Tabella 13 - Collegamento tra volume ed outcome - Cambiamenti del R2 delle curve di secondo

e di terzo grado cambiando da classe di età e classe di comorbilità a APR-DRG

Patologia N° aziendeR2 utilizzando età e

comorbilitàR2 utilizzando SOI

e ROMR2 utilizzando età e

comorbilitàR2 utilizzando SOI

e ROMA 86 0,1 0,1 0,1 0,1B 172 0,0 0,0 0,1 0,0C 122 0,1 0,0 0,1 0,1D 161 0,0 0,0 0,0 0,0E 105 0,0 0,0 0,0 0,0

R2 della curva di secondo grado R2 della curva di terzo grado

Commento della tabella 13 I valori di R2, mai superiori a 0,1, non permettono, purtroppo, di adottare nessuna delle curve di tendenza (sia nel modello che utilizzava età e comorbilità, sia nel modello che usa ROM e SOI) come rappresentazione degli andamenti reali della mortalità standardizzata rispetto al volume. Tabella 14 - Collegamento tra volume ed outcome - Cambiamenti del R2 della curva di terzo

grado senza e con la selezione di record secondo "AHRQ quality indicators" h=g-c

Patologia N° aziendeR2 utilizzando ROM e

SOI su selezione Mattone

R2 utilizzando ROM e SOI su selezione AHRQ

Miglioramento utilizzando AHRQ

A 86 0,1 0,1 0,0B 172 0,0 0,0 0,0C 122 0,1 0,0 -0,1D 161 0,0 0,0 0,0E 105 0,0 0,0 0,0

R2 della curva di tendenza di terzo grado

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Commento della tabella 14 La selezione di record secondo le regole AHRQ non migliora il coefficiente di determinazione (R2) delle curve di tendenza per le patologie analizzate. Tenendo conto del limite associato al valore di R2, il confronto tra le curve di tendenza e l’andamento atteso è riportato nella tabella 15, con una valutazione sia sui dati originali (mortalità reale) sia sui dati standardizzati con il metodo di risk adjustment scelto (APR_DRG). Tabella 15 - Collegamento tra volume ed outcome: Confronto coefficiente di determinazione

(R2) e andamento della curva di terzo grado tra la mortalità reale e mortalità standardizzata usando SOI e ROM.

Patologia N° aziende R2 Commento curva R2 Commento curva

A 86 0,0 Andamento atteso 0,1 Andamento attesoB 172 0,0 Andamento atteso 0,0 Andamento contrario dall'attesoC 122 0,0 Andamento atteso 0,1 Andamento attesoD 161 0,0 Andamento atteso 0,0 Andamento attesoE 105 0,0 Andamento atteso 0,0 Andamento parzialmente atteso

Curva mortalità standardizzata (usando SOI e ROM)

Curva mortalità reale

Commento della tabella 15 Tutte le curve grezze confermano l'ipotesi di un decremento della mortalità con l'incremento del volume e un successivo incremento della mortalità quando i volumi continuano a incrementare nella zona Halm definita come "volume alto". Il coefficiente di determinazione (R2) è, però, troppo basso per poter giungere a delle conclusioni definitive sulla base dei dati. Tutte le curve dopo il risk-adjustment con APR-DRG hanno migliorato il loro coefficiente di determinazione che, però, continua ad essere troppo basso. L'applicazione del risk-adjustment ha l’effetto di confermare ma rendere meno marcato, l'andamento della curva per le tre patologie (A, C, D). Per la patologia B l'andamento della curva cambia in modo da risultare contrario all'atteso (la mortalità cresce all'inizio con l'incremento del volume e successivamente scende nella zona Halm definita come " volume alto ") mentre la patologia E ha una curva con una mortalità che cresce all'inizio con l'incremento del volume per poi fermarsi a quel livello. E’ quindi molto evidente l’effetto che l’applicazione di una tecnica di risk adjustment ha sulle valutazioni che si possono fare in merito al rapporto volume-outcome.

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Tabella 16 - Collegamento tra volume ed outcome: Confronto coefficiente di determinazione

(R2) e andamento della curva di terzo grado tra la mortalità standardizzata usando SOI e ROM e mortalità standardizzata applicando la selezione di record AHRQ

Patologia N° aziende R2 Commento curva R2 Commento curva Cambiamento

A 86 0,1 Andamento atteso 0,1Andamento

contrario dell'attesoneg

B 172 0,0Andamento contrario

dall'atteso0,0 Andamento atteso pos

C 122 0,1 Andamento atteso 0,0Andamento


D 161 0,0 Andamento atteso 0,0Andamento


E 105 0,0Andamento

parzialmente atteso0,0

Andamento contrario dell'atteso

neg

Curva mortalità standardizzata (usando SOI e ROM)

Curva applicando la selezione record AHRQ

Commento della tabella 16 Il coefficiente di determinazione non migliora con la nuova selezione di record. L'andamento della curva cambia in quattro casi verso una non conferma dell'ipotesi di sviluppo (A, C, D e E).

5.3 Mortalità attesa ed effettiva per area geografica Durante un seminario del mattone 12 "Outcome" è stata esposta l'ipotesi di una differenza di comportamento tra le tre aree geografiche Italia-nord, Italia-centro e Italia-sud. Per verificare l’eventuale rispondenza dei risultati a tale ipotesi, è stato effettuato un ricalcolo della determinazione dell'effetto paziente rispetto a queste tre aree (valutando il valore di R2 come per la tabella 1); nella tabella 8 si evidenziano le differenze per ciascuna delle cinque patologie (la classifica delle regioni su base ministeriale risulta nell'allegato 2).

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Tabella 17 - Mortalità attesa e mortalità effettiva: calcolo del coefficiente di determinazione

(R2), confronto applicazione ROM e SOI con e senza l'utilizzo della fascia volume Halm a c e f=e-c

PatologiaArea

geograficaN° aziende

R2 utilizzando ROM, SOI

R2 utilizzando ROM, SOI e

Fascia volume Halm

Miglioramenton°

totale

Nord 44 0,0 0,0 0,0Centro 14 0,5 0,6 0,1

Sud 28 0,2 0,3 0,2Nord 98 0,4 0,5 0,1

Centro 32 0,4 0,4 0,0Sud 42 0,3 0,4 0,1Nord 65 0,5 0,5 0,0

Centro 24 0,8 0,8 0,0Sud 33 0,5 0,6 0,1Nord 78 0,0 0,0 0,0

Centro 32 0,3 0,4 0,0Sud 51 0,2 0,2 0,0Nord 74 0,1 0,2 0,1

Centro 20 0,6 0,7 0,2Sud 11 0,4 0,4 0,0

105

86

172

122

161

E

A

B

C

D

Commento alla tabella 17 E' interessante notare che sono soprattutto le aziende dell'Italia del nord a presentare i valori più bassi di R2 (colonna "e"), in particolare per quanto riguarda le patologie

A. Bypass aortocoronarico (valore R2 per l'area nord: 0,039) D. Endoarteriectomia carotidea (valore R2 per l'area nord: 0,000) E. Intervento per carcinoma esofageo (valore R2 per l'area nord: 0,235)

Non è per ora stato possibile trovare una spiegazione delle differenze tra aree geografiche. E' stata effettuata un'analisi del collegamento tra mortalità e volume per area geografica su alcune patologie che non cambia la valutazione della mancanza di legame tra volume ed outcome.

5.4 Discussione e conclusioni finali La seguente discussione e le relative conclusioni è articolata in tre sezioni, l'applicazione su cinque tipi di interventi della linea guida costruita nel presente studio, proposte di miglioramento della linea guida e proposte di integrazione dei flussi nazionali.

5.4.1 L'applicazione su cinque tipi di interventi (patologie) della linea guida costruita nel presente studio

L'APR-DRG si conferma come un predittore efficace della mortalità per le patologie B. "Angioplastica coronarica" (R2=0,4), C. "Aneurismoplastica addominale aortica" (R2=0,5) e, forse, per la patologia E (R2=0,3) "Intervento per carcinoma esofageo". Esso è sensibilmente migliore della combinazione

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classe di età e classe di comorbilità. Esiste un sostanziale effetto geografico in modo che le aziende del Centro Italia e del Sud Italia hanno una mortalità effettiva più vicina a quella attesa costruita con l'APR-DRG, mentre per le aziende del Nord Italia questo vale per le patologie B. "Angioplastica coronarica", C. "Aneurismoplastica addominale aortica" e forse E "Intervento per carcinoma esofageo" mentre non vale per le patologie A "Bypass aortocoronarico" e D "Endoarteriectomia carotidea". In base a queste considerazioni risulta comunque migliore l’utilizzo dei predittori ROM e SOI, rispetto a classe di età e classe di comorbilità, ciò per eliminare l’effetto confondente delle caratteristiche del paziente, nell’applicazione del modello di “standardizzazione indiretta” per il risk adjustment. Il metodo per evidenziare il rischio paziente e la parte residua ("organizzativa") è stato utile e presenta, almeno per le patologie B. "Angioplastica coronarica", C. "Aneurismoplastica addominale aortica" e E. "Intervento per carcinoma esofageo", dei dati interessanti da approfondire a livello regionale ed aziendale. Sulla base delle elaborazioni presentate nel presente studio, non si può comunque trarre la conclusione che esiste un evidente collegamento tra volume di produzione della singola struttura e la mortalità intraospedaliera. Questa osservazione è resa più evidente dai risultati ottenuti con l’applicazione del risk adjustment, che la letteratura riporta come una correzione necessaria ma spesso non applicata agli studi finora disponibili. Fattori confondenti Il fatto che il risultato delle elaborazioni sui dati nazionali complessivi non sia coerente con l'ipotesi fondata sulla letteratura, pur applicando un metodo rigoroso e che tiene conto di tutte le indicazioni metodologiche disponibili (incluso il risk adjustment), può essere spiegato con la limitata capacità di isolare ulteriori fattori confondenti rispetto alla valutazione dell’effetto volume sull’outcome. E' possibile che l'APR-DRG non sia sufficientemente efficace nel distinguere le differenze di condizioni dei pazienti; il Guide to Inpatient Quality Indicators [25], per esempio, evidenzia la possibile mancanza di sensibilità clinica nei dati amministrativi. Dalle analisi dei dati un possibile effetto confondente di cui si è discusso è il fenomeno delle dimissioni con trasferimento ad altre strutture. Il trasferimento ad altre strutture per acuzie è stato analizzato attraverso il confronto tra il metodo di selezione del Mattone (che non lo esclude) e quello AHRQ (che lo esclude), senza rilevanti miglioramenti del risultato (R2). Il trasferimento a postacuzie è stato solo approfondito sulla patologia A senza rilevare un effetto distorcente complessivo. Pertanto non sembra che i trasferimenti possano essere considerati un sensibile effetto confondente per il risultato del presente studio. Il progetto di ricerca finalizzato "Identificazione, sperimentazione e validazione di alcuni indicatori di processo ed esito della qualità delle attività sanitarie" [19] ha inoltre evidenziato il problema, in alcune regioni del meridione, che la mortalità intraospedaliera regionale è mascherata dalla codifica della modalità di missione (codificata come dimissione volontaria) . La nostra analisi per macroarea italiana (nord, centro e sud) non dimostra, però, un risultato migliore per le altre macroaree (è stata calcolata per la patologia B, per esempio, la corrispondenza tra volume ed outcome su dati corretti per il rischio del paziente, R2, è 0,0 per il nord, 0,1 per il centro e 0,1 per il sud).

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Un altro fattore confondente discusso è quello legato al fenomeno del trasferimento temporaneo ad altra azienda/struttura più specialistica di un paziente per effettuare un intervento senza contestuale rilevazione amministrativa di tale spostamento, per cui tutta l’attività sul paziente risulta documentata da un'unica SDO della struttura non specialistica, tranne nel caso di complicazione e decesso, che viene documentato da una nuova SDO della struttura specialistica. Secondo quanto rilevato in un approfondimento sulle dimissioni piemontesi, questo fenomeno risulta abbastanza diffuso quando sul territorio esistono strutture specialistiche di riferimento su cui le altre aziende si appoggiano. Il suo principale effetto è quello di distorcere la mortalità delle aziende specialistiche che, oltre all’attività propria, includono tutti i pazienti deceduti provenienti dalle altre strutture. Questo effetto non è isolabile attraverso il flusso amministrativo e resta come fenomeno confondente. Per contro, le statistiche delle aziende non specialistiche sono isolate in base all’analisi dell’adeguatezza organizzativa, prevista dalla linea guida. Un altro fattore confondente è la differenza tra interventi effettuati in emergenza e quelli in elezione che non è possibile misurare attraverso le SDO in quanto le regole di codifica relativa non sono sufficientemente chiare tra le singole aziende. Nell'esame della letteratura, è stata evidenziata la questione del ruolo svolto dal singolo medico rispetto a quello dell'ospedale (vedere sezione 1.3 "Volume per struttura o per medico") anche con studi specifici per i tipi di intervento studiati [15]. La mancanza di una significativa evidenza del rapporto tra volume e mortalità ottenuta studiando l'ospedale, ci spinge verso la convinzione della necessità di approfondire il rapporto tra il volume erogato dal medico e la mortalità relativa. Alcuni dei motivi della mancanza di collegamento potrebbero essere che esiste una mobilità del medico che opera contemporaneamente su più strutture (in quelle pubbliche con un volume alto la mattina; in quelle private con un volume basso il pomeriggio) e che esiste una mobilità dei medici nel tempo in quanto essi si formano in strutture con grandi volumi e successivamente operano in strutture meno grandi. Purtroppo, i dati relativi al medico non sono registrati nell'attuale set informativo del flusso amministrativo (SDO) e per questo tipo di studio è necessaria una raccolta specifica di informazioni.

5.4.2 Proposte di miglioramento della linea guida La linea guida è stata creata in funzione dei flussi a disposizione. Con l'incremento della disponibilità di informazione attraverso l'incremento dei flussi amministrativi sarà possibile completare anche la linea guida. L’analisi degli standard di struttura può essere proseguita utilizzando lo stesso approccio impostato dalla linea guida, fin qui sviluppata, con un approfondimento del modello in alcune regioni / alcune strutture per confrontare i risultati presentati dal presente studio sulla base dei dati 2002 e 2003 con altri studi già effettuati sulle stesse patologie. Per tenere conto degli ulteriori fattori confondenti ipotizzati, si propone, inoltre, che tale studio sia integrato con rilevazioni specifiche di dati clinici ed organizzativi sulle stesse patologie in aggiunta ai flussi amministrativi. L'utilizzo della linea guida su più patologie e in altre realtà permetterà un graduale miglioramento della linea guida stessa.

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5.4.3 Proposte di integrazione dei flussi amministrativi nazionali La discussione precedente sui fattori confondenti ha evidenziato alcuni esempi di possibili componenti confondenti, in qualche modo analizzati, cui si aggiungono altri che non possono per ora essere isolati in modo oggettivo, anche a causa dei limiti dell’informazione disponibile tramite i flussi amministrativi, e che influenzano la mortalità standardizzata almeno quanto il volume di produzione della struttura erogante. Nella figura 2 del capitolo 3.2 si evidenziava una serie di caratteristiche delle organizzazioni eroganti, di cui tenere conto nell’approccio di sintesi al problema degli standard minimi di struttura: risorse utilizzate, organizzazione scelta e attività svolta. Al termine del presente studio è possibile presentare un'applicazione dell'approccio di sintesi che tiene conto dei dati disponibili i cui effetti sono richiamati nei punti indicati in Figura 5.

1. I dati amministrativi disponibili hanno permesso di tenere conto di una sola componente organizzativa connessa alla presenza delle specialità ritenute necessarie alla corretta erogazione delle prestazioni analizzate, con la successiva identificazione ed esclusione delle strutture non conformi a tale set organizzativo. Analizzando alcune strutture escluse sulla base di questi flussi amministrativi è possibile avanzare dubbi sulla qualità dei dati.

2. La presenza di strutture con pochissime prestazioni ha indotto a definire un limite minimo sotto il quale non si considera significativa l'attività della struttura ai fini di una valutazione sistematica (limite di casualità).

3. L'utilizzo delle SDO ha permesso di utilizzare la mortalità intraospedaliera come misurazione dei risultati raggiunti.

4. La valutazione critica dei risultati e la successiva discussione ha evidenziato un set di altri fattori confondenti ritenuti influenti sul rapporto standard di struttura - outcome.

Figura 5: Modello di sintesi applicato

L’approccio di sintesi - applicazione

Paziente

Attività

Situazioneprima

Situazionedopo

Risultati raggiunti

Organizzazione

Risorsee Costi

Struttura erogativa1.Valutazione sulla presenza dei requisiti organizzativi (presenza specialità)

Assistiti Fabbisogno

Processoproduttivo

Prestazioni2.Valutazione su limite minimo di attività erogata(limite casualità)

3.Outcome misurato con mortalità intraospedaliera

4.Altri fattori confondenti

Sulla base delle valutazioni esposte è possibile proporre delle integrazioni future al flusso ministeriale:

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Dati per calcolare l'effetto paziente: • si propone l'introduzione degli indicatori di APR DRG nei flussi ordinari; • si propone una definizione diversa del valore "ricovero in urgenza" in modo che rispecchi le

condizioni del paziente e non la modalità organizzativa del ricovero; • si propone, inoltre, l'apertura del flusso nazionale dei ricoveri ai flussi più clinici organizzzati

dalle società scientifiche in modo da poter aggiungere informazione clinica nei casi in cui venga rilevata.

Dati per calcolare l'outcome: • si propone la rilevazione dell'identificazione (criptata) del paziente nel flusso SDO ed il

collegamento con la rilevazione dei deceduti in modo da poter utilizzare altre misure che non soltanto la mortalità intraospedaliera;

• si propone la reintroduzione della modalità di dimissione " dimesso in condizioni preterminali" in modo da poter includere questi pazienti nel calcolo della mortalità.

Dati per calcolare l'effetto organizzativo • si propone una rivisitazione del flusso HSP12 e HSP13 in modo che sia inclusa la emodinamica

e del flusso HSP14 in modo che venga aggiornato in una chiave organizzativa; • si propone l'inclusione nei flussi amministrativi dei criteri organizzativi utilizzati in letteratura,

per esempio quelli utilizzati dal sistema di "Evidence Based hospital referral" citati a pagina 15 che identificano come strutture con una qualità alta quelle che:

1. utilizzano procedure informatiche attraverso le quali i medici registrano direttamente le richieste di farmaci, della diagnostica ecc in modo da ridurre al minimo gli errori di comunicazione interna (es. trascrizioni, passaggi di consegna);

2. dispongono di un'organizzazione dell'unità di terapia intensiva secondo dei livelli qualitativi richiesti in modo da poter fornire una risposta ottimale nel caso un paziente ne abbia bisogno;

3. misurano dei risultati clinici e utilizzano linee guida interne per alcune procedure considerate ad alto rischio e per le nascite ad alto rischio; la presenza di un volume erogato che supera una soglia minima (tabella 2) [8];

4. hanno attivato le ventisette attività, considerate da un consensus report utili per migliorare la salute dei pazienti.

• si propone l'identificazione del medico operante (criptato per garantire la privacy)

5.4.4 Conclusioni In estrema sintesi, lo studio può raggiungere le seguenti conclusioni:

• la linea guida fornisce un metodo di suddivisione esplicita dell'effetto paziente e dell'effetto "organizzativo" dando origine ad informazioni di facile lettura e, di conseguenza, di facile diffusione;

• l'APR_DRG si dimostra un metodo valido per misurare il fattore confondente "rischio del paziente";

• nonostante l'utilizzo dell'APR_DRG non si può confermare l'ipotesi che un volume maggiore erogato dalla singola azienda comporti una minore mortalità intraospedalera;

• per consolidare la metodologia sarebbe utile proseguire con l’approfondimento delle aziende di una regione, con l’applicazione sugli anni successivi (2004 e 2005) oppure applicare la linea guida ad altre patologie;

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• sono necessarie delle integrazioni dei flussi amministrativi per migliorare il calcolo dell'effetto paziente, dell'outcome e dell'effetto organizzativo.

6 Bibliografia 1. M. Davoli, S. Minozzi, L.Amato, AM Bargagli, S Vecchi, C.A. Perucci, Volume di attività ed

esito delle cure: Revisione sistematica della letteratura, Documento presentato all'interno del progetto Mattoni del SSN Mattone Misura dell'Outcome.

2. Halm EA, Lee C. Chassin MR Is volume related to aoutcome in helth care? A systematica review and methodologic critique of the litterature. Ann, Intern Med. 2002: 137: 511-520.

3. Epstein AM Volume and Outcome-It is time to move ahead NEJM Aprile 11, 2002;346 (15): 1161-1163

4. Chirikos TN, French DD, Luther Potential Economic Effects of volume-outcome relationships in the treatment of three common cancers. Cancer control July/August 2004, vol 11, n° 4: 258:264

5. Hamilton BH, Hamilton VH 1997 Estimating surgical volume - outcome relationships applying survival models: accounting for frailty and hospital fixed effects Health econ 6(4):383-395

6. Roohan PJ, Blickell NA Baptiste MS et al: Hospital volume differences and five-year survival from breast cancer AM J Pub Hlth , 88(3):454-457, 1998

7. Sainsbury R, Haward B, Rider L et al: Influence of clinical workload and patterns of treatment on survival form breast cancer. Lancet, 345 (8960): 1265-1270, 1995

8. Jason S.L. Evidence Based Hospital Referral, AcademyHealth 2002 9. National Cancer Policy Board: Interpreting the Volume-Outcome Relationship in the Context of

Cancer Care. Maria Hewitt and Diana Petitti, Editors, 2001 10. Urbach DR, Baxter NN 2004 Does it matter what a hospital is high volume for? Specificity of

volume-outcome associations for surgical procedures: Analysis of administrative data" Britich medical journal 328 (7442):737-740

11. Hewitt M Interpreting the volume-outocme relationship in the context of health care quality National Academy of sciences 2000 ???

12. Chassin MR, Park RE, Lohr KN et al: Differences among hospitals in Medicare partient mortality Health Serv Rew, 24(1): 1-31, 1989:502-514

13. Park RE, Borrk RH, Kosecoff J et al: Explaining variations in hospital death rates: Randomness, severity of illness, quality of care. JAMA 264 (4):484-490, 1990

14. Phillips KA, Luft HS Ritchie JL "The association of hospital volumes of percutaneous transluminal coronary angioplasty with adverse outcomes, lenght of stay anche charges in California" Medical care 1995; 33(5)

15. Birkmeyer JD, Stukel TA, Siewers AE et al Surgeon Volume ad Operative Mortality in the United States N Engl J Med 2003; 349:22 nov 27, p 2117:2159

16. Sosa JA, Bowman HM, Gordon TA et al Importance of hospital volume in the overall management of pancreatic cancer Ann Surg, 1998 Sep; 228(3): 429-438

17. Gutierrez B, Culler SD,Freund DA Does hospital procedure-specific volume affect treatment costs? A national study of knee replacement sugery Health Serv Res 1998 Aug; 33 (3 Pt 1): 489-511

18. Long DM, Gordon T, Bowman H et al Outcome and cost of craniotomy performed to trat tumors in regional academic referral centers Neurosurgery 2003;52(5):1056-1063

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19. "Identificazione, sperimentazione e validazione di alcuni indicatori di processo ed esito della qualità delle attività sanitarie". Monitor supplemento al n° 15-2005.

20. Posnett J, Are bigger hospital better? Hospitals in a changing Europe. ed. McKee M Healy J European Observatory on Health Care Systems series. Open University press 2002.

21. Nuffield Istitute for Health, University of Leed, NHS Centre for Reviews and Dissemination, University of York Health volume and health care outomes, costs and patient access Effective health care December 1996 vol 2 n° 8

22. Vivian HO Evolution of the volume-outcome relation for hospital performing coronary angioplasty Circulation 2000;101:1806-1811

23. Patient safety: evidenced-based hospital referral fact sheet. Washington DC Leapfrog group 2000.

24. Massimo Arcà, Danilo Fusco, Anna Patrizia Barone, Carlo A. Perucci, "Il risk adjustment nella valutazione comparativa degli esiti". Documento non pubblicato realizzato nell'ambito del Progetto "Mattoni del SSN" - Mattone "Misura dell'Outcome", 2006.

25. "Guide di Inpatient Quality Indicators: Quality of Care in Hospitals - Volume, Mortality and Utilization". Department of Health and Human Services, Agency for Healthcare Research and Quality "http://www.qualityindicators.ahrq.gov" June 2002 Version 3.0 (February 20, 2006)

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7 Allegati dello sviluppo metodologico

7.1 Allegato 1 Dettaglio nel calcolo dei coefficienti di determinazione per le cinque patologie utilizzando APR-DRG

Il comportamento atteso della mortalità è che, con l'incremento del rischio di morte e della severità di malattia, cresca la mortalità rilevata. Anche se questo comportamento si verifica per la maggior parte delle combinazioni, esistono alcune combinazioni con un comportamento anomalo. A titolo di esempio, nella tabella 18 (riferita al Bypass aortocoronarico) si evidenzia che, nell'ambito del gruppo di pazienti con ROM = "4", il sottogruppo con severità della malattia "3" ha una mortalità media del 54,1% mentre quello con severità della malattia "2" ha una mortalità media del 61,9%; inoltre il gruppo con severità della malattia "1" ha una mortalità media nel 100 % dei casi. Tabella 18 - Esempio di numero di casi e di mortalità per combinazioni di SOI e ROM

riguardante la patologia "A. Bypass aortocoronarico".

4 100% 62% 54% 69%3 35% 18% 29% 43%2 4% 4% 9% 33%1 1% 1% 2%

1 2 3 4

Totale4 2 21 299 447 7693 23 778 2.098 110 3.0092 3.768 8.184 2.856 9 14.8171 24.442 20.727 1.980 47.149

1 2 3 4 65.744

A Bypass aortocoronarico

Rom

Soi

Mortalità media

Rom

Soi

Casistica

Queste anomalie si verificano in gruppi con pochi casi (rispetto alla distribuzione statistica della popolazione analizzata, nelle varie combinazioni ROM/SOI), per cui le statistiche di mortalità sono molto più sensibili agli eventuali decessi.. Il numero di casi codificati con ROM=4 e SOI=2 è soltanto 21 nei due anni 2002 e 2003, e la combinazione ROM=4 e SOI=1 riguarda soltanto 2 casi nello stesso periodo. Per rimuovere l’effetto stocastico della mortalità associata a gruppi con casistiche così basse, si è introdotta la regola di non considerare le combinazioni sotto l'uno per mille del totale di casi. Le combinazioni escluse per questo motivo sono evidenziate nella tabella 19. I casi appartenenti alle combinazioni così identificate sono esclusi nel calcolo effettivo per le singole aziende (“Casi esclusi per comportamento anomalo”).

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Tabella 19 - Casistica e mortalità per combinazioni di SOI e ROM delle cinque patologie

analizzate.

Gruppi Numero di casi nel biennio 2002-2003

Patologia SOI15 ROM15 Decesso Casi Mortalità

Quota casi rispetto al totale patologia

Casi esclusi

Totali della patologia

1 1 245 24.442 1,0% 0,372 0 1 2 154 3.768 4,1% 0,057 0 1 3 8 23 34,8% 0,000 23 1 4 2 2 100,0% 0,000 2 2 1 272 20.727 1,3% 0,315 0 2 2 354 8.184 4,3% 0,124 0 2 3 142 778 18,3% 0,012 0 2 4 13 21 61,9% 0,000 21 3 1 42 1.980 2,1% 0,030 0 3 2 261 2.856 9,1% 0,043 0 3 3 615 2.098 29,3% 0,032 0 3 4 162 299 54,2% 0,005 0 4 2 3 9 33,3% 0,000 9 4 3 47 110 42,7% 0,002 0 55


4 4 307 447 68,7% 0,007 0 65.744 0 0 1 3 33,3% 0,000 3 1 1 113 59.610 0,2% 0,447 0 1 2 64 8.346 0,8% 0,063 0 1 3 13 16 81,3% 0,000 16 1 4 2 3 66,7% 0,000 3 2 1 125 46.011 0,3% 0,345 0 2 2 231 12.357 1,9% 0,093 0 2 3 18 550 3,3% 0,004 0 2 4 14 42 33,3% 0,000 42 3 1 7 716 1,0% 0,005 0 3 2 294 2.414 12,2% 0,018 0 3 3 306 1.654 18,5% 0,012 0 3 4 132 288 45,8% 0,002 0 4 1 2 0,0% 0,000 2 4 2 12 26 46,2% 0,000 26 4 3 46 154 29,9% 0,001 0 92


4 4 526 1.207 43,6% 0,009 0 133.396 1 1 43 3.974 1,1% 0,394 0 1 2 7 219 3,2% 0,022 0 1 3 2 9 22,2% 0,001 9 2 1 28 2.349 1,2% 0,233 0 2 2 41 1.111 3,7% 0,110 0 2 3 23 87 26,4% 0,009 0 2 4 5 10 50,0% 0,001 10 3 1 6 79 7,6% 0,008 0 3 2 54 495 10,9% 0,049 0 3 3 73 308 23,7% 0,031 0 3 4 339 1.094 31,0% 0,108 0 4 2 3 6 50,0% 0,001 6


4 3 12 35 34,3% 0,003 0 25

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Gruppi Numero di casi nel biennio 2002-2003

Patologia SOI15 ROM15 Decesso Casi Mortalità

Quota casi rispetto al totale patologia

Casi esclusi

Totali della patologia

4 4 212 311 68,2% 0,031 0 10.087 1 1 19 16.274 0,1% 0,604 0 1 2 297 0,0% 0,011 0 1 3 1 0,0% 0,000 1 1 4 1 0,0% 0,000 1 2 1 16 4.362 0,4% 0,162 0 2 2 29 4.079 0,7% 0,151 0 2 3 3 148 2,0% 0,005 0 2 4 8 10 80,0% 0,000 10 3 1 35 0,0% 0,001 0 3 2 26 1.329 2,0% 0,049 0 3 3 24 337 7,1% 0,013 0 3 4 10 30 33,3% 0,001 0 4 1 1 0,0% 0,000 1 4 2 1 1 100,0% 0,000 1 4 3 3 6 50,0% 0,000 6 42


4 4 13 22 59,1% 0,001 22 26.933 1 1 2 0,0% 0,002 0 1 2 4 0,0% 0,004 0 1 3 1 0,0% 0,001 1 2 1 7 203 3,4% 0,189 0 2 2 5 79 6,3% 0,074 0 2 3 3 8 37,5% 0,007 0 3 1 7 339 2,1% 0,316 0 3 2 25 274 9,1% 0,255 0 3 3 25 82 30,5% 0,076 0 3 4 10 15 66,7% 0,014 0 4 2 1 4 25,0% 0,004 0 4 3 7 17 41,2% 0,016 0 1


4 4 33 45 73,3% 0,042 0 1.073

Nell'ultima colonna "Totali della patologia" è evidenziato il numero totale di osservazioni per ciascuna patologia e, sopra questo dato, il numero di osservazioni che sono escluse applicando il criterio dell'uno per mille.

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7.2 Allegato 2 Suddivisione delle regioni italiane in macroaree Tabella 20 - Suddivisione delle regioni italiane in macroaree Codice Descrizione Macroarea

010 Piemonte N

020 Valle d'Aosta N

030 Lombardia N

041 P.A. Bolzano N

042 P.A. Trento N

050 Veneto N

060 Friuli-Venezia Giulia N

070 Liguria N

080 Emilia-Romagna N

090 Toscana C

100 Umbria C

110 Marche C

120 Lazio C

130 Abruzzo S

140 Molise S

150 Campania S

160 Puglia S

170 Basilicata S

180 Calabria S

190 Sicilia S

200 Sardegna S

(fonte Ministero alla Salute)

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7.3 Allegato 3 "AHRQ quality indicators" e confronto con i dati del Gruppo di lavoro Mattone 5

Di seguito vengono riportate delle tabelle per ciascuna patologia con il confronto tra tre criteri di selezione dati:

1. AHRQ, 2. Gruppo di lavoro Mattone 5 3. Gruppo di lavoro Mattone 5 con l'applicazione delle regole "generiche" di selezione del metodo

AHRQ. Alla fine si allega una tabella che confronta l’effetto dell’applicazione delle regole "generiche" di selezione sul numero di record selezionati. Tabella 21 - Confronto tra criteri per A - Bypass aortocoronarico

AHRQ Gruppo di lavoro Mattone 5

Gruppo di lavoro Mattone 5 con applicazione selezione record AHRQ

3610 3610 3610 3611 3611 3611 3612 3612 3612 3613 3613 3613 3614 3614 3614 3615 3615 3615 3616 3616 3616 3617

Procedure in qualsiasi posizione

3619 3619 3619 Diagnosi Limite Età 40 anni in su 40 anni in su

MDC 14 MDC 14 MDC 15 MDC 15 Mancanza modalità di dimissione

Mancanza modalità di dimissione

Casi esclusi

Trasferimento a altro reparto acuzie


Media mortalità

3,6% 4,0% 4,4%

Deviazione standard

21,9% 4,7% 6,1%

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Tabella 22 - Confronto tra criteri per B - Angioplastica coronarica



_0066 3601 3601 3601 3602 3602 3602 3603 3603 3604 3604 3605 3605 3605


3609 3609 Diagnosi Limite Età 40 anni in su 40 anni in su



Casi esclusi



Media mortalità

1,9% 1,4% 1,5%

Deviazione standard

6,0% 0,9% 1,0%

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Tabella 23 - Confronto tra criteri per C - Aneurismoplastica addominale aortica



3834 3844 3844 3844 3864 3971 4413


4414 Diagnosi Diagnosi di AAA Limite Età 18 anni in su 18 anni in su



Casi esclusi



Media mortalità

13,11% 8,30% 8,60%

Deviazione standard

21,92 8,60% 8,60%

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Tabella 24 - Confronto tra criteri per D - Endoarteriectomia carotidea


Gruppo di lavoro Mat tone 5 con applicazione selezione record AHRQ


3812 3812 3812

Diagnosi Limite Età 18 anni in su 18 anni in su



Casi esclusi



Media mortalità

0,8% 0,5% 0,6%

Deviazione standard

3,8% 1,1% 1,1%

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Tabella 25 - Confronto tra criteri per E - Intervento per carci noma esofageo



424 4240 4240 4240 4241 4241 4241 4242 4242 4242 425 4251 4252 4252 4252 4253 4253 4253 4254 4254 4254 4255 4255 4255 4256 4258 4258 4258 4259 4259 4259 426 4261 4262 4262 4262 4263 4263 4263 4264 4265 4265 4265 4266 4266 4266 4268 4269


435 435 1500 1501 1501 1502 1502 1503 1503 1504 1504 1505 1505 1508 1508 1509 1509

Diagnosi

2301 Limite Età 18 anni in su 18 anni in su



Casi esclusi



Media mortalità

10,9% 11,5% 11,70%

Deviazione standard

26,8% 15,2% 15,30%

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Tabella 26 - Confronto del numero di casi totali e dei decessi per patologia tra record originali e record applicando le limitazioni per età, MDC e modalità di dimissione.

Patologia

A - Bypass aortocoronarico


C - Aneurismo- plastica addominale aortica

D - Endo- arteriectomia carotidea


Totale

Applicando le limitazioni per età, MDC e modalità di dimissione altro 57.266 126.482 9.060 26.677 928 220.413 decesso 2.618 1.883 848 152 123 5.624 Totale 59.884 128.365 9.908 26.829 1.051 226.037 Mortalità 4% 1% 9% 1% 12% 2% I dati come presentati originalmente dal gruppo di lavoro altro 63.117 131.495 9.239 26.781 951 231.583 decesso 2.627 1.904 848 152 124 5.655 Totale 65.744 133.399 10.087 26.933 1.075 237.238 Mortalità 4% 1% 8% 1% 12% 2% Differenze decesso 9 21 0 0 1 31 Totale 5.860 5.034 179 104 24 11.201

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7.4 Allegato 4 Confronto con l'applicazione del metodo presentato nell'"Identificazione, sperimentazione e validazione di alcuni indicatori di processo ed esito della qualità delle attività sanitarie"

I risultati delle elaborazioni sui cinque tipi di intervento sono stati confrontati con il metodo di risk-adjustment presentato dal rapporto conclusivo del Progetto di ricerca finalizzato "Identificazione, sperimentazione e validazione di alcuni indicatori di processo ed esito della qualità delle attività sanitarie", che include le stesse tipologie di intervento nella definizione di alcuni indicatori pubblicato nel supplemento del Monitor anno IV numero 15 - 2005 [19] e che utilizza il metodo dell'AHRQ su dati italiani 2002 e 2003. I fattori per determinare l'effetto paziente sono classe di età, sesso, interazione età*sesso e ROM. Per facilitare il calcolo abbiamo soltanto utilizzato classe di età (0-49 anni; 50-74 anni; da 75 anni in su), sesso e ROM.

Tabella 27 - Confronto del numero di casi totali e dei decessi per patologia tra record originali Utilizzando ROM e SOI

Mortalità effettiva ed attesa Volume ed outcome Pat. n. mort eff R2 std dev Mort.std neg tipo curva R2

A 86 4,0% 0,0 4,7% 5 6% atteso 0,1

B 172 1,4% 0,4 0,9% 6 3% contrario 0,0

C 122 8,3% 0,5 8,6% 4 3% atteso 0,1

D 161 0,5% 0,0 1,1% 35 22% atteso 0,0

E 104 11,5% 0,3 15,2% 10 10% parzialmente atteso 0,0

Utilizzando ROM e SOI e selezione record AHRQ Mortalità effettiva ed attesa Volume ed outcome

Pat. n. mort eff R2 std dev Mort.std neg tipo curva R2

A 86 4,4% 0,2 6,1% 6 7% contrario 0,1

B 172 1,5% 0,4 1,0% 4 2% atteso 0,0

C 122 8,6% 0,5 8,6% 12 10% contrario 0,0

D 161 0,6% 0,1 1,1% 19 12% contrario 0,0

E 104 11,7% 0,3 15,3% 22 21% contrario 0,0

Utilizzando classe di età, sesso e ROM e selezione record AHRQ Mortalità effettiva ed attesa Volume ed outcome

Pat. n. mort eff R2 std dev Mort.std neg tipo curva R2

A 86 4,4% 0,2 6,1% 5 6% contrario 0,2

B 172 1,5% 0,4 1,0% 6 3% atteso 0,1

C 122 8,6% 0,5 8,6% 12 10% contrario 0,0

D 161 0,6% 0,0 1,1% 21 13% contrario 0,0

E 104 11,7% 0,3 15,3% 23 22% contrario 0,0

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Commento L'utilizzo di classe di età, sesso e ROM invece di ROM e SOI non migliora il coefficiente di determinazione (R2) tra mortalità effettiva ed attesa, non migliora il numero di casi di mortalità standard negativa, non migliora la curva di collegamento tra volume ed outcome mentre migliora il coefficiente di determinazione tra voume ed outcome per le patologie A e B che, comunque si mantengono a valori troppo bassi.

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8 Linea Guida per la Definizione di standard di struttura

8.1 Introduzione Dall’analisi della letteratura risulta diffusa l’ipotesi di correlazione tra volumi e mortalità, almeno per alcune patologie significative, a cui si affiancano altre considerazioni sull’organizzazione esistente, sulle caratteristiche del personale e su altre caratteristiche delle strutture. La Linea Guida proposta cerca di coniugare tutti gli aspetti gestibili con le informazioni presenti nei flussi informativi per un risultato operativo utilizzabile a livello di programmazione regionale e nazionale. La Linea Guida è frutto di un percorso sperimentale sui dati nazionali 2002 e 2003, applicato da un Gruppo di Lavoro Tecnico dell’ARESS Piemonte e verificato dal Gruppo Ristretto del Mattone 5.

8.2 Obiettivi La Linea Guida ha l’obiettivo di indicare un percorso analitico, basato sui dati disponibili per le funzioni di programmazione sanitaria nazionali e regionali, che permetta di effettuare considerazioni a livello di sistema rispetto ad indicazioni di studi clinici relative al rapporto tra caratteristiche delle aziende ospedaliere e outcome. L’analisi proposta è applicabile a livello di singola azienda ospedaliera italiana e patologia, purché identificabile con criteri oggettivi e univoci. I risultati permettono valutazioni generali circa l’effetto sull’outcome di certe caratteristiche delle strutture, nella realtà nazionale e regionale, rispetto alle indicazioni di letteratura. Forniscono inoltre un metodo di confronto tra aziende in base alle caratteristiche strutturali, ai volumi e ai risultati di cura.

8.3 Premessa metodologica Qualunque metodo per la ricerca di standard di struttura per garantire i livelli di outcome presuppone un modello di analisi che rappresenta comunque una semplificazione della realtà e i cui risultati devono essere utilizzati con la consapevolezza dei limiti intrinseci nel modello. La presente Linea Guida è stata sviluppata tenendo conto di quanto disponibile e propone delle soluzioni metodologiche le cui implicazioni devono essere ben chiare.

8.3.1 Misura dell’outcome La misurazione del risultato sulla salute del paziente risente di due limiti insormontabili: a) non esiste un criterio unico, assoluto e condiviso di misura b) i risultati di valutazioni storiche, con dati disponibili a livello di sistema, sono meno dettagliati di

quelli di valutazioni prospettiche. L’analisi degli studi in letteratura conferma l’esistenza di questi limiti e propone soluzioni semplificative abbastanza simili, che fanno spesso riferimento alla mortalità del paziente. La presente Linea Guida propone come misura dell’outcome la mortalità intraospedaliera, misurata con l’esito del ricovero registrato nella SDO. Scelte di indicatori di outcome diversi implicano la rivalutazione anche delle variabili di normalizzazione dell’outcome in base alle caratteristiche del paziente.

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8.3.2 Normalizzazione in base alle caratteristiche del paziente Studi di letteratura sottolineano l’importanza di eliminare effetti esterni (fattori confondenti) quando si vogliono analizzare standard di struttura; ad esempio è importante limitare al massimo l’influenza delle caratteristiche del paziente sul risultato finale. Fra tutte le caratteristiche disponibili relative al paziente si scelgono i migliori predittori della mortalità secondo quanto riportato dalla letteratura e/o in base a verifiche statistiche. Buoni predittori sono i determinanti APR_DRG (indice di severità della malattia e rischio di mortalità del paziente). In assenza di tali dati si possono utilizzare altre caratteristiche che sono risultate i migliori predittori tra quelli disponibili nelle SDO. La presente Linea Guida propone come predittori della mortalità i determinanti APR-DRG o in loro assenza, i seguenti: a) classe di comorbilità: (nessuna comorbilità, 1-2 diagnosi secondarie, 3-5 diagnosi secondarie) b) classe di età: (0-49 anni, 50-74 anni, da 75 anni in poi) La significatività della classe di comorbilità varia in base alla patologia/ambito in esame e comunque è sempre inferiore ai determinanti APR_DRG. Questo limite è intrinseco alla scelta fatta e potrebbe essere ridotto con predittori più sensibili.

8.3.3 Elementi non valutabili Gli studi sugli standard di struttura e il collegamento con l’outcome mettono in luce l’importanza di altri possibili fattori confondenti che attualmente non sono valutabili a livello di sistema, utilizzando i flussi informativi nazionali/regionali. Conoscere quali tra queste dimensioni non è presa in considerazione permette di leggere in modo più critico il risultato. La presente Linea Guida non valuta le seguenti dimensioni: • professionalità/esperienza del singolo operatore • outcome del singolo reparto in strutture plurireparto • outcome della singola struttura in aziende pluristruttura • obsolescenza/stato degli impianti e delle tecnologiche biomediche • disponibilità di un efficace reparto di rianimazione • soluzioni organizzative specifiche Tutte le dimensioni citate sono escluse solo a causa di un limite negli attuali flussi informativi e potrebbero essere inserite nella Linea Guida successivamente, nella fase di impostazione delle condizioni di analisi.

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8.4 Informazioni in ingresso L’analisi si applica a livello di sistema utilizzando dati già presenti nei flussi informativi nazionali e regionali. Per applicare in modo efficace la Linea Guida è necessario disporre di tutte le seguenti informazioni: Tabella 28 - Informazioni minime necessarie per applicazione Linea Guida Fonte di informazione Note Studi riportati in letteratura scientifica relativi ad esempi significativi di correlazione tra esito del ricovero ed elementi caratterizzanti la struttura

Preferibili patologie con volumi alti e effetti di outcome facilmente misurabili e statisticamente rilevanti

Flusso amministrativo delle SDO nazionali Preferibile disporre di più anni, per migliorare la significatività statistica

Flusso amministrativo delle strutture ospedaliere pubbliche (HSP12)

Per ogni anno di cui si analizzano le SDO

Flusso amministrativo delle strutture ospedaliere private (HSP13) Per ogni anno di cui si analizzano le SDO Flusso amministrativo delle apparecchiature tecnico biomediche di diagnosi e cura presenti nelle strutture di ricovero (HSP14)

Per ogni anno di cui si analizzano le SDO

A livello regionale sono possibili dei flussi ulteriori utili per migliorare l'analisi nei seguenti punti:

• la selezione della patologia / dell'ambito • la misura dell'outcome • le condizione del paziente • i criteri organizzativi

8.5 Sequenza delle attività La Linea Guida prevede tre fasi di attività, da svolgersi in sequenza, con professionalità diverse a supporto di ogni fase Fase di attività Professionalità a supporto 1. Impostazione delle condizioni di analisi Medico, Sistema informativo e Statistico 2. Elaborazioni analitiche Sistema informativo 3. Valutazione risultati Medico, Statistico e Programmazione Il diagramma di flusso in allegato A descrive in modo dettagliato la Linea Guida con la sequenza delle attività, i dati in ingresso e in uscita e i possibili risultati.

8.6 1. Impostazione delle condizioni di analisi Sono descritte le attività della fase, da effettuarsi in sequenza.

8.6.1 Definizione patologia/ambito Per l’efficacia dei risultati dello studio, ogni patologia/ambito oggetto dello studio deve essere scelto tra quelli per i quali la letteratura riporta evidenze positive tra caratteristiche della struttura e outcome. Tipicamente i dati di letteratura definiscono le strutture in base ai volumi prodotti e l’outcome in base alla mortalità intraospedaliera.

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Ai fini delle successive analisi è importante disporre di campioni statistici significativi. Pertanto è preferibile scegliere quelle patologie/ambiti per i quali esiste una casistica numerosa con un indice di outcome (es: mortalità intraospedaliera) percentualmente rilevante. In caso di patologie/ambiti con pochi casi/anno è da prevedersi l’utilizzo di dati di più anni consecutivi (se statisticamente non correlati).

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Input Risultato

Letteratura scientifica Chiara definizione di:

• patologia/ambito di analisi

• caratteristiche di riferimento per struttura da letteratura (es: volumi)

• valore outcome di riferimento da letteratura (es: mortalità)

8.6.2 Definizione criteri di selezione Con il supporto dei medici occorre individuare i criteri di selezione dei ricoveri riconducibili alla patologia. I criteri di selezione devono fare riferimento ai dati presenti nelle SDO. Tipicamente si utilizza una combinazione di tutti o alcuni dei seguenti campi:

• DRG • Tipo DRG • Diagnosi principali / secondarie(ICD-9-CM) • Procedure principali / secondarie (ICD-9-CM)

Input Risultato

esperienza dei medici sulla patologia/ambito

Una tabella dei criteri di selezione e la procedura per applicarli (sequenza di estrazione)

8.6.3 Conferma criteri di misura dell’outcome La definizione della misura dell’outcome è molto delicata poiché serve a misurare il risultato atteso e quindi a classificare le strutture. La letteratura propone teoricamente misure anche molto sofisticate ma la scelta è vincolata dalla necessità di utilizzare i dati a disposizione. Tipicamente si possono utilizzare • la mortalità intraospedaliera (codice di dimissione SDO) • l’applicazione di procedure particolari associate a complicanze (ICD-9-CM) • il trasferimento/durata in rianimazione (codice reparto trasferimento) • ricoveri ripetuti per complicanze postdimissioni (ricerca per codice paziente)

Input Risultato

Letteratura scientifica • Conferma dell’indicatore dell’outcome = mortalità intraospedaliera; oppure

• Nuovo indicatore di outcome con tabella dei criteri di misura e la procedura per applicarli

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8.7 2. Estrazione record I passi successivi previsti dalla Linea Guida si applicano esclusivamente ai ricoveri che fanno riferimento alla patologia/ambito in esame. Quindi, a questo punto, è necessario estrarre l’insieme delle sole SDO di interesse. Il Sistema Informativo applica i criteri di selezione agli archivi delle SDO nazionali e crea una base dati con le sole SDO di interesse. L’archivio può essere frutto del concatenamento di più anni di ricovero, appositi campi aggiuntivi devono permettere di identificare l’archivio di origine di ogni record e la patologia/ambito di riferimento.

Input Risultato

Archivi annuali delle SDO nazionali/ regionali

Base dati con le SDO selezionate, contenente per ogni record:

• Tutti i campi originali

• Campo patologia in esame

• Campo con riferimento all’archivio di origine

8.8 3. Valutazioni statistiche La linea guida si basa su due ipotesi statistiche, verificate per i casi utilizzati come test, che devono essere approfondite per la nuova patologia/ambito che si intende analizzare.

8.8.1 Indipendenza statistica tra mortalità e anno di ricovero Per poter utilizzare un campione più ampio è suggerito l’utilizzo di ricoveri di più di un anno (in base agli archivi di origine disponibili). E’ necessario verificare l’ipotesi che l’anno di ricovero non sia una variabile statisticamente connessa con il decesso del paziente (per esempio in conseguenza dell’introduzione di nuove tecniche di trattamento che modifichino significativamente l’outcome). Il risultato del test statistico deve definire quali anni possono essere analizzati contemporaneamente, senza effetto sul risultato.

Input Risultato

Base dati delle SDO selezionate, per anno

Elenco anni considerati statisticamente indipendenti e utilizzabili per analisi congiunta

8.8.2 Verifica delle caratteristiche del paziente significative per la normalizzazione della mortalità

La normalizzazione della mortalità si basa sull’ipotesi che siano stati scelti i migliori predittori disponibili della mortalità, legati alle caratteristiche del paziente. Questa ipotesi è stata verificata e confermata in tutti i casi test ma è possibile approfondirne la significatività per la nuova patologia/ambito in esame, con un test statistico. I predittori possono variare in base alla scelta della misura dell’outcome (diversa da mortalità intraospedaliera) o alla patologia/ambito da analizzare. Il metodo statistico suggerito è quello della Regressione Logistica abbinato alla tecnica di regressione Forward StepWise.

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Il risultato del test statistico deve permettere di confermare i predittori o indicare nuovi predittori per la successiva normalizzazione in base alle caratteristiche del paziente.

Input Risultato

Elenco possibili predittori della mortalità in base alle caratteristiche del paziente

• Conferma dell’APR-DRG come predittori oppure

• Nuovo elenco predittori con relativa modalità di classificazione pazienti

8.8.3 Esclusione dei casi con comportamento anomalo Per alcune combinazioni di predittori potrebbero verificarsi dei comportamenti anomali, rispetto all’effetto confondente da calcolare, dovuti a variabili casuali associate a bassissime numerosità dei casi. E’ necessario pertanto verificare l’eventuale esistenza di tali combinazioni di predittori e escludere i relativi casi dalle elaborazioni successive. La presente Linea Guida suggerisce di escludere tutte le combinazioni contenenti meno dell’uno per mille dei casi totali. Il risultato di questa verifica deve permettere di selezionare le combinazioni di predittori che consentono di stimare al meglio l’effetto confondente.

Input Risultato

Tabella casi - mortalità per combinazione di predittori

• Combinazioni di predittori da escludere per il calcolo della Mortalità Attesa

8.9 4. Definizione criteri di adeguatezza - Criteri organizzativi Ogni patologia/ambito può richiedere specialità o apparecchiature specifiche. E’ necessario definire oggettivamente dei requisiti da ricercare nelle strutture, per poter essere considerate adeguate a operare per una certa patologia/ambito: In base ai dati disponibili nei flussi, i requisiti possono attualmente essere espressi relativamente a:

• presenza di una o più specialità nell’azienda (rilevabili nei flussi FIM HSP12 e HSP13) • presenza di alcune tecnologie biomediche nell’azienda (rilevabili nel flusso FIM HSP14)

Occorre concordare in modo esplicito queste caratteristiche e definire a quali elementi rilevabili nei flussi sanitari associarle.

Input Risultato

Letteratura scientifica

Esperienza dei medici

Disposizioni nazionali e regionali

Elenco di elementi rilevabili nei flussi amministrativi tali da caratterizzare un’azienda come compatibile con il trattamento delle patologie/ambiti in esame

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8.10 5. Definizione criteri di adeguatezza - Limite minimo di ricoveri casuali La selezione delle SDO può evidenziare strutture con pochissimi ricoveri/anno, che possono essere riconducibili a errate codifiche, all’attribuzione di ricovero a strutture in cui è stata svolta la sola parte di assistenza e non di intervento caratterizzante la patologia/ambito in esame o semplicemente a casi di intervento “sporadico” non significativi per caratterizzare la struttura. Per ipotesi conservativa si sceglie di analizzare il dato a livello di ricoveri complessivi per azienda, ipotizzando che procedure in strutture più piccole della stessa azienda possano essere effettuate nella struttura specialistica della stessa azienda, se esistente. Le aziende che comunque non superano complessivamente una soglia minima di volume/anno vengono considerate non rappresentative della realtà in esame ed escluse. Questa esclusione limita tra l’altro anche i fenomeni di variabilità eccessiva nell’indice di mortalità per azienda, che risente fortemente della casistica su cui viene calcolato. E’ necessario quindi definire un limite che fissi la soglia di “casualità” nei ricoveri complessivi di un’azienda.

Input Risultato

Letteratura scientifica Limite di casualità: pari al 20% del volume minimo caratterizzante le aziende con pochi ricoveri, secondo la letteratura.

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8.11 6 - 7. Selezione in base a criteri di adeguatezza Il primo passo nell’analisi delle aziende è la suddivisione in base ai requisiti di adeguatezza. L’algoritmo da applicarsi è riportato nella figura 6.

Figura 6: Algoritmo di selezione delle aziende adeg uate

Verifica soglia volumi “casuali”

per anno



Presenza della struttura

nel HSP12/13/14

Presenza della specialità

necessaria

Sospendere (Gruppo B)

SI

NO

Sotto soglia volumi casuali

NO

SIIncludere (Gruppo A)

Sopra soglia volumi casuali

Azienda con volumi annui medi prodotti per patologia/ambito

La logica di funzionamento dell’algoritmo è la seguente: A. tutte le aziende con volumi che non superano la soglia minima di casualità vengono identificate ed

escluse B. tutte le aziende restanti vengono confrontate con i requisiti organizzativi (criteri rilevabili attraverso

HSP12, HSP13, HSP14): a. se possiedono i requisiti sono incluse tra quelle da analizzare sui volumi b. se non possiedono i requisiti (ma effettuano procedure in volumi non casuali) sono

identificate e sospese dal proseguimento dell’analisi; si ritiene debbano essere oggetto di valutazioni specifiche a livello locale ove sono disponibili ulteriori informazioni che ne chiariscano natura e produzione

Nota: si introduce un’ipotesi conservativa per le eventuali aziende di cui non sia per il momento possibile valutare la rispondenza ai requisiti organizzativi (per mancanza dei dati nei flussi FIM): sono tutte considerate adeguate fino a prova contraria e quindi incluse di diritto nell’analisi purché superino la soglia minima di volumi casuali. Se le valutazioni sono fatte utilizzando SDO di più anni occorre ricondurre i volumi ad un dato medio annuo.

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Il risultato è una prima selezione delle aziende in tre gruppi: Gruppo A): da utilizzare per la verifica del rapporto volumi/outcome. Gruppo B): da sospendere in attesa di approfondimenti sulla dotazione tecnologica e organizzativa, a cura della singola regione Gruppo C): da escludere, per volumi “casuali”

8.12 8 – 9 Valutazione rapporto volumi-outcome Il gruppo delle aziende A) viene utilizzato per l’analisi del rapporto volume outcome in quanto comprende le aziende che hanno volumi significativi rispetto a quanto riportato in letteratura per la patologia/ambito in esame e possiedono i requisiti tecnico/organizzativi predefiniti. L’analisi è condotta confrontando le aziende in base ai volumi prodotti e ad una mortalità standardizzata rispetto alle caratteristiche del paziente, per cercare di evidenziare il solo contributo delle caratteristiche dell’azienda (volumi, organizzazione, tecnologia, professionalità….) Tra queste si intende verificare in particolare l’effetto del volume.

8.12.1 Modello di standardizzazione della mortalità Il metodo di calcolo si basa sulla considerazione che ogni struttura si discosta dalla mortalità media nazionale a causa delle caratteristiche specifiche che la riguardano: nel nostro caso suddivise in “effetto paziente” ed “effetto altri fattori” (formula n° 1). Isolando questi due effetti, per ogni struttura, è possibile stimare la mortalità standardizzata a partire dalla media nazionale e includendo il solo “effetto altri fattori”. a: mortalità effettiva dell'azienda per l'ambito selezionato b: mortalità effettiva media nazionale per l'ambito selezionato c: effetto paziente calcolato sulla base dei fattori identificati per l'ambito selezionato (nei cinque tipi

di interventi è stato utilizzato ROM e SOI) d: effetto "organizzativo" residuo calcolato come la differenza tra i primi tre fattori contenente tutti

gli altri fattori (volume, organizzazione, professionalità, ambiente, fattori casuali..) e: mortalità attesa dell'azienda, essa è calcolata per ogni paziente applicando la mortalità nazionale

media calcolata per ogni gruppo ROM e SOI ai pazienti di ogni struttura f: mortalità standardizzata dell'azienda Formula n° 1: formula generale dalla letteratura

a = b + c + d Formula n° 2: calcolando l'effetto paziente partendo dalla definizione della mortalità attesa

e = b + c (definizione della mortalità attesa) c = e - b (isolamento dell'effetto paziente)

La media nazionale delle mortalità attese è, per costruzione, uguale alla media nazionale delle mortalità effettive.

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Disponendo della mortalità media nazionale, della mortalità effettiva per struttura e della mortalità attesa per struttura è possibile ricavare il valore dei due effetti:

� l’effetto dovuto ai fattori legati al paziente, come differenza tra il valore medio e il valore atteso, � l’effetto dovuto ad altri fattori (volumi, organizzazione, …), come differenza tra il valore atteso

ed il valore effettivo. I due effetti sono per definizione indipendenti, poiché il primo è stato costruito statisticamente per tenere conto dei soli effetti dei fattori legati al paziente e il secondo, per esclusione, dovrebbe includere tutti gli altri fattori tranne quelli già spiegati dal primo effetto. Inoltre entrambi gli effetti hanno media nazionale pari a zero, rendendo possibile effettuare lo stesso percorso sul dato di sopravvivenza, anziché di mortalità, con gli stessi risultati numerici. Per la proprietà commutativa della somma è possibile riscrivere la formula n° 1 in modo seguente: Formula n° 3: formula generale dalla letteratura riscritta

a - c = b + d La formula sopra indica che la mortalità effettiva dell'azienda, al netto dell'effetto dei propri pazienti è eguale alla mortalità media di tutte le aziende sommando l'effetto organizzativo dell'azienda, Formula n° 4: definizione della mortalità standardizzata

f = b + d Anche la media nazionale delle mortalità standardizzate è uguale alla media nazionale delle mortalità effettive. L’applicazione di questa formula permette di ricavare la mortalità standardizzata per ogni struttura e per ogni tipo di procedura.

8.12.2 Algoritmi di calcolo Il calcolo della mortalità standardizzata necessita solo delle informazioni relative ai volumi, ai decessi e alle classi SOI e ROM di ogni azienda del gruppo A). I calcoli possono essere effettuati anche raggruppando le SDO di più anni. Per applicare il modello di standardizzazione si devono seguire i seguenti passaggi: 1) Mortalità media nazionale: rapporto tra totale decessi e totale ricoveri a livello nazionale 2) Mortalità effettiva di azienda: rapporto tra totale decessi e totale ricoveri a livello di azienda 3) Mortalità attesa per azienda: stima della probabilità di decesso di ogni ricovero in base alle

probabilità di decesso della combinazione classe ROM e SOI applicabile al paziente. La probabilità di decesso di ogni combinazione ROM e SOI è calcolata sul totale nazionale.

4) Effetto paziente per azienda: differenza tra mortalità attesa per azienda e mortalità media nazionale 5) Effetto organizzativo per azienda: differenza tra mortalità effettiva per azienda e mortalità attesa per

azienda 6) Mortalità standardizzata per azienda: somma tra mortalità media nazionale e effetto organizzativo

per azienda.

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Il risultato è una stima della mortalità standardizzata per ogni azienda del gruppo A), con i volumi reali e il volume medio annuale.

8.13 Risultati attesi

8.13.1 Suddivisione delle aziende in base ai criteri di adeguatezza Per ogni patologia sono disponibili: 1) un elenco di aziende che erogano pochi ricoveri “casuali” per la patologia in esame, potenzialmente

da inibire; 2) un elenco di aziende che, pur in assenza di espliciti requisiti organizzativi, erogano volumi

significativi di prestazioni per la patologia in esame, da approfondire; 3) un elenco delle aziende organizzativamente adeguate ad effettuare prestazioni per la

patologia/ambito di studio.

8.13.2 Valutazione esistenza ed effetto del rapporto volumi/outcome Per ogni patologia si prosegue con un confronto della situazione nazionale con quanto riportato dalla letteratura internazionale:

• sui dati effettivi, per un confronto iniziale e generale; • sui dati di mortalità standardizzata per le aziende adeguate, per una valutazione dell’esistenza di

un rapporto volumi/outcome effettivamente utilizzabile nell’ambito della programmazione nazionale e regionale;

• grafico volumi/mortalità per azienda, per massimo dettaglio; • grafico volumi/mortalità per raggruppamento di aziende per classe di volumi prodotti,

per mettere in evidenza effetti positivi per l’andamento medio della mortalità al crescere del volume:

i. eventuale riduzione della mortalità ii. eventuale riduzione della variabilità tra aziende.

Sulla base di questa valutazione è possibile proseguire con le decisioni di cui al punto successivo oppure, se il risultato non è convincente e se esistono altri dati / dimensioni che possono migliorare il risultato, rifare il percorso utilizzando questi altri dati / dimensioni (rif 9bis del diagramma di flusso).

8.14 10 Decisioni in base ai risultati Il Gruppo di Lavoro trae delle conclusioni in base ai risultati che possono essere ricondotte alle seguenti categorie per le aziende organizzativamente adeguate ad effettuare prestazioni per la patologia/ambito di studio:

• patologia per la quale non è evidente un rapporto positivo tra volumi e outcome, per cui non è possibile confermare le conclusioni della letteratura;

• patologia per la quale è evidente una tendenza di miglioramento dell’outcome con i volumi, per i quali è possibile proporre degli standard (intervalli di volumi ottimali);

• patologie per le quali i volumi complessivi prodotti rispetto agli standard di letteratura suggeriscono la possibilità di accorpare in poche aziende l’attività, a vantaggio dell’outcome;

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• patologie per le quali la complessità organizzativa associata agli alti volumi influisce negativamente sull’outcome.

Per le aziende escluse / sospese (vedere punto 8.13.1) è necessario indagare il motivo dell'erogazione delle prestazioni oggetto dello studio e segnalare alle autorità competenti le eventuali criticità.

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8.15 Allegato A – Diagramma di Flusso

SDO Nazionali

HSP13

HSP12

1Identificazione patologia e

definizione criteri di selezionedelle SDO

Tabella criteriselezione

(DRG, ICD-9-CM ...)

3Identificazione criteri diadeguatezza struttura

Tabella criteriadeguatezza struttura

(Specialità)

4Identificazione limite volumi

"casuali"

Tabella volumi casualipatologia

(1/5 del Volume bassoHalm)

2Estrazione record

selezionati da SDO

5Selezione SDO aziende

da includere

6Valutazione

adeguatezza evolumi

SDO selezionateper patologia

Sospendere

7Calcolo Mortalità Attesa

per azienda in base apredittori utilizzati

8Calcolo della MortalitàStandard per azienda

9Esposizione e analisi delrisultato: tabelle e grafici

Tabella mortalità standardper regione con dettaglio per

azienda

Grafico volumi/mortalitàstandard

E' possibile definire unintervallo di volumi

10Decisione in

base a risultato

Letteratura"Patologie con

correlazione tra volumie outcome"

Non è possibile definire unintervallo di volumi

E' proponibile l'accorpamento inun'unica azienda regionale

Escludere

Aziende adeguate o dubbie con volumi alti

Aziende non adeguatecon volumi alti

volumi inferioria soglia casuale

Totale ricoveri regionali simileal volume di riferimento da letteratura

collegamento evidentetra volume e mortalità

Collegamento non evidentetra volume e mortalità

Inizio

Versione 1 - Rev. 2del 21/11/2006

ARESS Piemonte GdL Tecnico

Linea Guida Standard di Struttura

I criteripotrebberoessere piùdettagliati infunzione delleinformazionipresenti neiflussi nazionali

Lo studiostatistico

dimostra chel'uso

dell'APR_DRGpermette unamiglior stima

dell'effetto delpaziente

raggiunta massima qualità possibilein base ai dati disponibili

9bisValutazione

risultato

E' possibile migliorare ilrisultato utilizzando altri

dati/dimensioni

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9 Applicazione su Bypass Aortocoronarico (A)

9.1 Informazioni in ingresso Tipo di informazione Fonte utilizzata Studi di letteratura “Patient safety: evidenced-based hospital referral fact sheet” - Washington DC

Leapfrog group 2003 Halm EA, Lee C. Chassin MR –“Is volume related to aoutcome in helth care? A systematica review and methodologic critique of the litterature” - Ann, Intern Med. 2002: 137: 511-520.

Flusso amministrativo SDO Ricoveri 2002 Ricoveri 2003 Tabelle integrative indici APR_DRG (fonte: Mattone 7 – Appropriatezza)

FIM HSP12 Dati anno 2002 (integrati da tabella specifica regione Lombardia) FIM HSP13 Dati anno 2003 (integrati da tabella specifica regione Lombardia) FIM HSP14 Non utilizzato

9.2 Riferimenti da Letteratura Studio LeapFrog [A] Studio Halm [B]

Patologia/Ambito Limite minimo per anno Volumi bassi Volumi alti

%Mortalità media

Bypass aortocoronarico 500 100 500 4,1%

9.3 Dati di base Sul totale dei casi nazionali Record da SDO 2002 Record da SDO 2003 Totale record Medio/Az Min/Az Max/Az 33.983 33.603 67.586 243,1 1 1301

Erogatori 2002 Erogatori 2003 Erogatori complessivi nel periodo

Erogatori medi/anno nel periodo

118 aziende 118 aziende 139 aziende 118 aziende

Mortalità 2002 Mortalità 2003 Mortalità media periodo 3,90% 4,15% 4,02%

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9.4 Impostazione condizioni di analisi

9.4.1 Criteri di selezione patologia Selezionare ogni SDO in base al Codice Intervento. Criterio di selezione: almeno un codice intervento, in qualunque posizione Codice intervento (ICD9CM) Descrizione intervento 3610 Bypass aortocoronarico per rivascolarizzazione cardiaca, sai 3611 Bypass aortocoronarico di una arteria coronarica 3612 Bypass aortocoronarico di due arterie coronariche 3613 Bypass aortocoronarico di tre arterie coronariche 3614 Bypass aortocoronarico di quattro o più arterie coronariche 3615 Bypass singolo mammaria interna-arteria coronarica 3616 Bypass doppio mammaria interna-arteria coronarica 3619 Altro bypass per rivascolarizzazione cardiaca

9.4.2 Indicatore di outcome scelto Mortalità intraospedaliera: selezionato nel tracciato SDO tramite il campo MODDIM = “1”

9.4.3 Valutazioni statistiche

Correlazione tra mortalità e caratteristiche paziente Una valutazione empirica della variazione della mortalità al crescere del Rischio di morte (ROM) e della Severità della malattia (SOI) conferma le indicazioni della linea guida, previa esclusione dei dati anomali.

MORTALITA’ MEDIA

4 * * 54,1% 68,4%

3 * 18,3% 28,4% 42,9%

2 4,1% 4,4% 8,5% * Rom

1 1,0% 1,3% 2,1% *

1 2 3 4

Soi

(*) i casi appartenenti a queste combinazioni vengono esclusi per comportamento anomalo (numerosità inferiore a 1/1000 del totale e mortalità statisticamente poco rappresentativa)

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9.5 Elaborazioni analitiche

9.5.1 Selezione in base ai criteri di adeguatezza La selezione è fatta su tutte le SDO, esclusi eventuali ricoveri con dati incompleti (es: età paziente)

sopralimite si no

sotto limite no si

aziende ricoveri aziende ricoveri aziende ricoveri aziende ricoveri aziende ricoveri

139 67.584 43 113 5 1.742 81 64.002 10 1.727

Dati utilizzati

Verifica limite

casuale

Struttura rilevabile nei FIM

Presenza requisiti

organizzativi

Casi esclusi per limite casuale

Casi inclusi per ipotesi conservativa

Casi inclusi per adeguatezza org

Casi sospesi per inadeguatezza org

Il risultato complessivo della selezione si può così riassumere Aziende Ricoveri

n° % n° % Origine da selezione SDO 139 67.586

Esclusione per dati incompleti (età pz) 0 2

Dati utilizzati 139 100% 67.584 100% Gruppo aziende

Aziende sotto i limiti casuali 43 31% 113 0% C) Escluse definitivamente

Aziende senza requisiti organizzativi 10 7% 1.727 3% B) Escluse temporaneamente

Aziende adeguate 86 62% 65.744 97% A) Utilizzate per verifica volumi/outcome

Ricoveri esclusi per valutazioni statistiche 55 0,1%

Ricoveri inclusi nelle elaborazioni APR_DRG 65.639 99,9%

L’applicazione dei requisiti di adeguatezza esclude ben il 38% delle aziende ma solo il 3% dei ricoveri. L’ulteriore selezione dei ricoveri in base a valutazioni statistiche (casi anomali) non influenza la numerosità del campione.

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9.6 Risultati

9.6.1 Situazione nazionale complessiva Si presenta l’andamento in forma di grafico e la distribuzione delle aziende nei sei settori formati dai riferimenti Halm (limiti di volume e mortalità media).


Andamento grafico

Distribuzione dei casi nei sei settoriLimite volumi bassi: 100

Statistica su tutte le aziende nazionali - Mortalit à effettiva Limite volumi alti: 500(139 per 67.586 casi in 2 anni) %mortalità media Halm; 4,1%

totalisopraHalmsottoHalm

34,5%

65,5%

mortalità media nazionale 2002-2003 tutte le aziende

4,02%

Riferimenti Halm

40,3%

alti

Mor

talit

à ef

fetti

va

46,8%

7,2% 21,6%

33,1% 25,2%

12,9%

5,8%

bassi medi

7,2%

Volumi di produzione delle strutture

Analisi su tutte le aziende nazionali

R2 = 0,0104

-5%

0%

5%

10%

15%

20%

0 200 400 600 800 1.000 1.200 1.400

Casi annui per struttura

Mor

talit

à ef

fetti

va

Commento Il 40% circa (40,3%) di tutte le strutture Italiane si posiziona sotto la fascia di volume bassa, secondo Halm. Un terzo ha una mortalità sopra la media Halm (34,5%) L’andamento della curva di tendenza (3° grado) è simile a quello atteso (con una coda in crescita per volumi alti)

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9.6.2 Aziende escluse per volumi inferiori al limite di casualità Queste aziende hanno volumi annui di produzione minore o uguale al limite considerato casuale.

Limite minimo ricoveri casuali Patologia/Ambito Limite Volumi Bassi Halm Limite volumi casuali Bypass aortocoronarico 100 20 Il limite è verificato sulla media annuale per azienda. Sono considerate aziende i cui volumi non giustificano l’erogazione delle prestazioni per la patologia. Regione Azienda 2002 2003 Totale 010 Piemonte Pie008 1 1

Pie033 1 1

Pie034 1 1 Totale 010 Piemonte 2 1 3 030 Lombardia Lom030 1 1

Lom048 1 1 Lom093 1 1 Totale 030 Lombardia 2 1 3 041 Bolzano Bol002 1 1 Bol005 1 1 Totale 041 Bolzano 1 1 2 060 Friuli-Venezia-Giulia Fri011 1 1

Totale 060 Friuli-Venezia-Giulia 1 1 070 Liguria Lig001 1 1 Lig008 1 1 Lig014 2 2 Totale 070 Liguria 4 4 080 Emilia-Romagna Emi005 1 1 Emi032 11 4 15 Totale 080 Emilia-Romagna 12 4 16

090 Toscana Tos015 1 1

Tos018 1 1

Tos019 1 1 Tos022 1 1 Tos023 1 1 Tos028 2 2 Tos030 3 1 4 Tos034 1 1 Totale 090 Toscana 8 4 12 110 Marche Mar016 1 1 Totale 110 Marche 1 1 120 Lazio Laz022 1 1 Laz032 11 8 19 Laz041 1 1 Laz042 1 1 Laz044 10 8 18

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Regione Azienda 2002 2003 Totale

Laz045 1 1 Laz048 2 3 5 Laz053 1 6 7 Laz057 1 1 Laz068 1 1 Totale 120 Lazio 27 28 55 130 Abruzzo Abr002 1 1 Totale 130 Abruzzo 1 1 150 Campania Cam010 2 2 Cam029 1 1 Cam030 1 1 Totale 150 Campania 1 3 4 160 Puglia Pug005 1 1 Pug008 1 1 Pug011 4 4 Totale 160 Puglia 1 5 6 170 Basilicata Bas001 2 2 Totale 170 Basilicata 2 2 180 Calabria Cal011 1 1 Cal015 2 2 Totale 180 Calabria 3 3

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9.6.3 Aziende sospese per mancata evidenza dei requisiti organizzativi Queste aziende non rispondono ai requisiti organizzativi definiti per la patologia



Flusso utilizzato

Bypass aortocoronarico Presenza Cardiochirurgia Azienda con codice disciplina “07”

HSP12 / HSP13

I volumi prodotti sono comunque considerati significativi e pertanto occorre approfondire, caso per caso, il contenuto della produzione ed eventualmente intervenire (sull’aggiornamento della descrizione organizzativa o sulle prestazioni da farsi)

Casi Regione Azienda

2002 2003 Media Mortalità media

050 Veneto Ven023 190 202 196 3%

Totale 050 Veneto 190 202 196 3%

100 Umbria Umb008 135 198 167 6%

Totale 100 Umbria 135 198 167 6%

120 Lazio Laz020 47 19 33 0%

Laz036 0 106 53 2%

Laz055 93 27 60 0%

Totale 120 Lazio 140 152 146 1%

150 Campania Cam007 37 82 60 14%

Totale 150 Campania 37 82 60 14%

160 Puglia Pug026 70 77 74 7%

Totale 160 Puglia 70 77 74 7%

190 Sicilia Sic007 48 58 53 7%

Sic026 68 57 63 9%

Sic037 0 213 107 5%

Totale 190 Sicilia 116 328 222 7%

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9.6.4 Valutazione Volumi-Outcome – dettaglio per azienda adeguata Per le sole aziende adeguate dal punto di vista organizzativo, si calcola la mortalità standardizzata, escludendo l’effetto paziente, e si analizza in rapporto al volume prodotto.


Andamento grafico mortalità normalizzata per aziend e "adeguate"


Statistica su tutte le aziende nazionali - Mortalit à normalizzata Limite volumi alti: 500(86 per 65.689 casi in 2 anni) %mortalità media Halm; 4,1%

totali

bassi

sopraHalmsottoHalm

7,0% 72,1% 20,9% mortalità media nazionale 2002-2003

aziende adeguate58,1%


43,0%

3,96%

11,6%

41,9%

3,5%

9,3%

Riferimenti Halm

alti

Mor

talit

à st

anda

rd

medi

3,5% 29,1%

Analisi sulle aziende nazionali "adeguate"

R2 = 0,0958

-10%

-5%

0%

5%

10%

15%

20%

0 200 400 600 800 1.000 1.200 1.400

Casi annui per struttura

Mor

talit

à st

anda

rdiz

zata

Commento La mortalità media migliora di poco (3,96% rispetto a 4,02%) I criteri di adeguatezza concentrano la maggior parte delle aziende nella fascia di volume medio secondo Halm (72,1%). La curva di tendenza della mortalità (3° grado) si conferma simile a quella attesa, con un R2 migliorato rispetto al grafico con la mortalità reale, comunque basso.

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9.6.5 Valutazione Volume-Outcome –raggruppamento in classi per aziende adeguate Al fine di evidenziare l’effetto della variabilità tra singole aziende con volumi simili, si analizzano i dati raggruppati in classi sulla base del volume medio annuo prodotto. Mortalità normalizzata Classe Aziende CasiMedi Media Minimo Massimo Dev Std 0-100 6 46 7,52% -1,66% 42,80% 16,50% 101-200 8 160 5,28% 3,07% 9,23% 2,04% 201-300 16 271 4,13% -0,62% 9,21% 2,00% 301-400 18 357 2,94% -7,90% 7,01% 3,33% 401-500 20 433 4,40% -2,71% 8,45% 2,34% 501-600 9 546 4,56% 3,00% 7,90% 1,37% 601-700 5 642 3,59% 1,39% 5,53% 1,70% 701-800 1 763 -0,35% -0,35% -0,35% #DIV/0! 801-900 1 804 2,57% 2,57% 2,57% #DIV/0! 901-1000 1 952 4,95% 4,95% 4,95% #DIV/0! 1001-1300 1 1223 4,84% 4,84% 4,84% #DIV/0! Totale 86 382 3,96% -7,90% 42,80% 4,86%

Analisi per fasce di aziende nazionali "adeguate" ( classe con intervalli uguali)

7,5%5,3%

4,1%2,9%

4,4% 4,6% 3,6%

-10%

-5%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

0-10

0

101-

200

201-

300

301-

400

401-

500

501-

600

601-

700

Fascia aziende per volumi annui

Mor

talit

à st

anda

rdiz

zata

Commento La figura evidenzia per ciascuna classe il valore medio della mortalità normalizzata e della deviazione standard. Il raggruppamento in classi evidenzia un andamento abbastanza conforme all’atteso anche se la mortalità è più alta nelle classi da 401 ricoveri in poi, rispetto alla classe 301-400. La variabilità è molto alta nella prima classe. Per le altre classi la variabilità è maggiore nella classe 301-400 e diminuisce nelle classi successivi.

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9.6.6 Risultato mortalità standardizzata – Confronto nazionale per regione La tabella riporta la mortalità per regione con il risultato della mortalità standardizzata e gli effetti dovuti alle caratteristiche del paziente e dell’organizzazione. Il codice colore evidenzia i valori di mortalità sopra e sotto l’indicazione di letteratura (Halm: 4,1%).

Casi Mortalità

Regione medi Reale Standardizzata

Effetto “paziente”

Effetto “organizzativo e altri fattori”

010 Piemonte 2.995 3,72% 3,31% 0,42% -0,65% 030 Lombardia 8.649 3,50% 3,19% 0,31% -0,77% 042 Trento 305 1,64% 1,18% 0,46% -2,78%

050 Veneto 2.068 3,41% 2,28% 1,13% -1,68% 060 Friuli-Venezia-Giulia 746 3,28% -0,50% 3,78% -4,46% 070 Liguria 914 3,99% 3,97% 0,02% 0,01% 080 Emilia-Romagna 2.884 3,38% 3,10% 0,28% -0,86% 090 Toscana 2.292 3,53% 3,50% 0,03% -0,46% 100 Umbria 379 4,76% 4,68% 0,07% 0,72% 110 Marche 952 3,94% 4,95% -1,01% 0,99%

120 Lazio 2.389 4,19% 5,15% -0,96% 1,19% 130 Abruzzo 958 4,02% 4,97% -0,95% 1,01% 150 Campania 2.418 4,72% 6,40% -1,68% 2,44% 160 Puglia 1.622 4,19% 5,68% -1,49% 1,72% 170 Basilicata 238 8,21% 9,21% -1,00% 5,25% 180 Calabria 493 4,56% 4,69% -0,13% 0,73% 190 Sicilia 2.061 6,38% 5,87% 0,51% 1,91% 200 Sardegna 487 4,52% 5,02% -0,50% 1,06%

Totale 32.845 3,96% 3,96% 0% 0% I valori di mortalità standardizzata negativa sono solo il risultato dell’algoritmo di calcolo e delle approssimazioni del modello. Possono essere considerati pari a valori nulli o minimi. Commento Benché a livello complessivo il risultato nazionale sia migliore rispetto alla mortalità media riportata in letteratura, la situazione a livello di regione si presenta suddivisa equamente tra regioni sotto e sopra i riferimento Halm. Questa divisione rispecchia abbastanza fedelmente anche una lettura per area geografica tra regioni del centro-nord e regioni del centro-sud. Con l’applicazione del risk adjustment (mortalità standardizzata) il numero di aziende sopra la media Halm aumenta (+2). Valutando il solo effetto organizzativo, si evidenziano situazioni diversificate (Basilicata: +5,25%; FVG: -4,46), che possono essere approfondite con una valutazione intraregionale, per azienda.

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9.6.7 Risultato mortalità standardizzata – Dettaglio regionale per azienda Ogni regione viene dettagliata per le proprie aziende adeguate. Il codice colore evidenzia i valori di mortalità sopra e sotto l’indicazione di letteratura (Halm: 4,1%). Casi Mortalità

Regione Azienda medi Reale Standard Eff pz Eff Org

010 Piemonte Pie021 517 3,77% 3,84% -0,07% -0,12%

Pie024 310 2,74% 4,54% -1,79% 0,58%

Pie026 428 1,75% 3,58% -1,83% -0,38%

Pie028 266 4,33% -0,62% 4,96% -4,58%

Pie032 431 5,92% 4,38% 1,54% 0,42%

Pie036 404 3,84% 5,51% -1,67% 1,55%

Pie037 343 2,77% 0,01% 2,77% -3,95%

Pie038 297 4,72% 3,47% 1,25% -0,49%

Totale 010 Piemonte 2.995 3,72% 3,31% 0,42% -0,65% 030 Lombardia Lom039 177 5,08% 6,06% -0,97% 2,10%

Lom041 459 4,14% 4,89% -0,75% 0,93%

Lom046 1.223 4,87% 4,84% 0,03% 0,88%

Lom054 421 3,21% 4,56% -1,35% 0,60%

Lom077 178 1,41% 3,35% -1,94% -0,61%

Lom078 619 2,18% 3,47% -1,29% -0,49%

Lom079 274 2,19% 2,49% -0,30% -1,47%

Lom082 288 1,91% 3,30% -1,39% -0,66%

Lom083 362 2,77% 2,35% 0,42% -1,61%

Lom084 334 3,14% 0,27% 2,88% -3,69%

Lom088 284 4,23% 3,48% 0,76% -0,48%

Lom089 412 4,00% 4,89% -0,89% 0,93%

Lom090 362 2,21% -7,90% 10,12% -11,86%

Lom092 254 3,35% 4,52% -1,17% 0,56%

Lom096 409 5,38% 1,95% 3,43% -2,01%

Lom099 557 4,76% 4,30% 0,46% 0,34%

Lom100 264 3,79% 3,28% 0,51% -0,68%

Lom102 534 5,15% 4,37% 0,79% 0,41%

Lom103 675 2,08% 2,57% -0,50% -1,39%

Lom104 567 1,50% 3,00% -1,50% -0,96%

Totale 030 Lombardia 8.649 3,50% 3,19% 0,31% -0,77% 042 Trento Tre001 305 1,64% 1,18% 0,46% -2,78%

Totale 042 Trento 305 1,64% 1,18% 0,46% -2,78% 050 Veneto Ven007 382 4,06% 2,33% 1,74% -1,63%

Ven014 296 4,57% 4,42% 0,14% 0,47%

Ven024 260 3,85% 4,20% -0,35% 0,24%

Ven041 369 4,34% 4,59% -0,25% 0,63%

Ven042 763 2,03% -0,35% 2,38% -4,31%

Totale 050 Veneto 2.068 3,41% 2,28% 1,13% -1,68% Fri009 343 2,92% 2,10% 0,81% -1,86% 060 Friuli-

Venezia-Giulia Fri010 403 3,60% -2,71% 6,31% -6,67%

Totale 060 Friuli-Venezia-Giulia 746 3,28% -0,50% 3,78% -4,46%

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Casi Mortalità

Regione Azienda medi Reale Standard Eff pz Eff Org 070 Liguria Lig010 363 4,14% 2,54% 1,60% -1,42%

Lig013 552 3,90% 4,92% -1,02% 0,96%

Totale 070 Liguria 914 3,99% 3,97% 0,02% 0,01%

Emi021 234 3,43% 5,16% -1,73% 1,20%

Emi023 540 3,15% 4,55% -1,40% 0,59%

Emi024 273 3,85% 4,14% -0,28% 0,18%

Emi027 804 2,61% 2,57% 0,04% -1,39%

Emi028 628 3,58% 1,39% 2,19% -2,57%

080 Emilia-Romagna Emi031 406 4,56% 3,02% 1,54% -0,94%

Totale 080 Emilia-Romagna 2.884 3,38% 3,10% 0,28% -0,86% 090 Toscana Tos005 471 1,28% 2,43% -1,16% -1,52%

Tos035 463 5,29% 4,90% 0,39% 0,94%

Tos036 361 2,50% 3,30% -0,80% -0,66%

Tos037 595 5,80% 4,43% 1,37% 0,47%

Tos038 403 1,74% 1,94% -0,20% -2,02%

Totale 090 Toscana 2.292 3,53% 3,50% 0,03% -0,46% 100 Umbria Umb007 379 4,76% 4,68% 0,07% 0,72%

Totale 100 Umbria 379 4,76% 4,68% 0,07% 0,72% 110 Marche Mar017 952 3,94% 4,95% -1,01% 0,99%

Totale 110 Marche 952 3,94% 4,95% -1,01% 0,99% 120 Lazio Laz023 30 0,00% 2,09% -2,09% -1,87%

Laz040 453 2,87% 5,26% -2,39% 1,30%

Laz058 631 4,91% 4,97% -0,06% 1,01%

Laz060 357 6,31% 7,01% -0,69% 3,05%

Laz062 517 2,71% 3,77% -1,06% -0,19%

Laz063 379 4,88% 5,68% -0,80% 1,72%

Laz067 24 4,26% 4,65% -0,39% 0,69%

Totale 120 Lazio 2.389 4,19% 5,15% -0,96% 1,19% 130 Abruzzo Abr006 459 2,94% 5,07% -2,13% 1,11%

Abr012 499 5,01% 4,88% 0,13% 0,92%

Totale 130 Abruzzo 958 4,02% 4,97% -0,95% 1,01% 150 Campania Cam006 224 2,23% 3,69% -1,46% -0,27%

Cam021 351 3,42% 5,22% -1,80% 1,26%

Cam024 77 1,30% 3,77% -2,47% -0,19%

Cam031 457 2,63% 5,12% -2,49% 1,16%

Cam041 429 6,53% 8,45% -1,92% 4,49%

Cam042 401 5,87% 7,61% -1,74% 3,65%

Cam043 297 4,72% 4,72% 0,00% 0,76%

Cam045 152 2,64% 4,72% -2,08% 0,76%

Cam047 33 44,62% 42,80% 1,82% 38,84%

Totale 150 Campania 2.418 4,72% 6,40% -1,68% 2,44% 160 Puglia Pug006 135 7,41% 9,23% -1,82% 5,27%

Pug013 427 3,87% 6,12% -2,25% 2,16%

Pug019 379 2,64% 3,31% -0,67% -0,65%

Pug020 194 4,12% 5,25% -1,12% 1,29%

Pug021 60 4,17% 5,36% -1,20% 1,40%

Pug025 141 4,98% 6,94% -1,96% 2,98%

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Casi Mortalità

Regione Azienda medi Reale Standard Eff pz Eff Org Pug027 287 4,89% 6,25% -1,36% 2,29%

Totale 160 Puglia 1.622 4,19% 5,68% -1,49% 1,72% 170 Basilicata Bas005 238 8,21% 9,21% -1,00% 5,25%

Totale 170 Basilicata 238 8,21% 9,21% -1,00% 5,25% 180 Calabria Cal009 439 4,90% 5,48% -0,58% 1,52%

Cal017 55 1,83% -1,66% 3,50% -5,62%

Totale 180 Calabria 493 4,56% 4,69% -0,13% 0,73% 190 Sicilia Sic020 656 4,96% 5,53% -0,57% 1,57%

Sic021 539 7,99% 7,90% 0,09% 3,94%

Sic022 298 6,21% 4,87% 1,34% 0,91%

Sic024 393 8,65% 5,20% 3,46% 1,24%

Sic027 176 1,99% 4,18% -2,19% 0,22%

Totale 190 Sicilia 2.061 6,38% 5,87% 0,51% 1,91% 200 Sardegna Sar001 126 3,59% 3,07% 0,52% -0,89%

Sar018 362 4,84% 5,70% -0,85% 1,74%

Totale 200 Sardegna 487 4,52% 5,02% -0,50% 1,06% I valori di mortalità standardizzata negativa sono solo il risultato dell’algoritmo di calcolo e delle approssimazioni del modello. Possono essere considerati pari a valori nulli o minimi.

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9.7 Conclusioni

9.7.1 Osservazioni generali L’analisi dei dati evidenzia che la casistica italiana è complessivamente in linea con quanto riportato in letteratura: • mortalità media nazionale confrontabile con la mortalità media Halm; • distribuzione delle aziende adeguate soprattutto nella fascia di volumi medi e superiori.

9.7.2 Ipotesi di correlazione volumi-outcome Utilizzando i determinanti APR_DRG come predittori della mortalità per il calcolo dell’effetto confondente si ottengono stime simili rispetto ai precedenti predittori (comorbilità e classe di età). La curva di tendenza conferma solo parzialmente l’ipotesi di miglioramento dell’outcome con l’aumentare dei volumi. La situazione italiana evidenzia un andamento della mortalità che richiama altre osservazioni sull’efficienza organizzativa: con il crescere dei volumi si raggiunge un miglioramento ma ulteriori incrementi possono peggiorare il risultato (influenza della complessità organizzativa in aziende più grandi). Sembra esistere una certa tendenza a diminuire la variabilità dell’outcome con l’aumentare dei volumi; in ogni caso si segnala una decisa diminuzione della variabilità per aziende con volumi superiori a 150 casi/anno. E’ possibile quindi proporre una ipotesi di volume ottimale compresa tra i 150 casi anno (riduzione della variabilità) e i 1000 casi anno (scarsa influenza dell’effetto complessità organizzativa).

9.7.3 Confronti tra regioni e tra aziende Quasi un terzo delle aziende selezionate originalmente risulta sotto la soglia dei volumi casuali (errori di codifica, trasferimenti interaziende per effettuare le procedure, anomalie del sistema…). La situazione Italiana presenta un andamento abbastanza caratteristico per area geografica, con mortalità generalmente inferiori ai limiti di letteratura (Halm) per le regioni del centro-nord. Ogni regione può utilizzare i propri dati per valutare la situazione regionale nel panorama nazionale e per verificare il comportamento delle proprie aziende. Poiché gran parte delle aziende adeguate rientrano all’interno della fascia di volume accettabile, può essere utile valutare altri parametri, quali l’entità dell’effetto organizzativo, per introdurre interventi sulle aziende più a rischio, intervenendo soprattutto su fattori organizzativi interni.

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10 Applicazione su Angioplastica coronarica (B)







%Mortalità media

Angioplastica coronarica 400 200 400 1,4%

10.3 Dati di base Sul totale dei casi nazionali Record da SDO 2002 Record da SDO 2003 Totale record Medio/Az Min/Az Max/Az 66.101 76.968 143.069 393,2 1 2.045

Erogatori 2002 Erogatori 2003 Erogatori complessivi nel periodo 292 aziende 321 aziende 362 aziende


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10.4.1 Criteri di selezione patologia Selezionare ogni SDO in base al Codice Intervento. Criterio di selezione: almeno un codice intervento, in qualunque posizione Codice intervento (ICD9CM) Descrizione intervento 3601 Angioplastica coronarica percutanea transluminale di vaso singolo [ptca] o

aterectomia coronarica senza menzione di agente trombolitico 3602 Angioplastica coronarica percutanea transluminale di vaso singolo [ptca] o

arterectomia coronarica con menzione di agente trombolitico 3603 Angioplastica dell'arteria coronarica a torace aperto 3604 Infusione trombolitica nell'arteria coronarica 3605 Angioplastica coronarica percutanea transluminale su vaso multiplo [ptca] o

aterectomia coronarica eseguita durante lo stesso intervento, con o senza menzione di agente trombolitico

3609 Altra rimozione di ostruzione dell'arteria coronarica




MORTALITA’ MEDIA

4 * * 44,0% 43,8% 3 * 3,5% 18,0% 29,2% 2 0,8% 1,8% 11,7% *

Rom

1 0,2% 0,3% 0,9% *

1 2 3 4

Soi


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sopralimite si no

sotto limite no si


362 143.047 172 2.336 5 1.359 167 132.040 18 7.312

Dati utilizzati

Verifica limite

casuale


Presenza requisiti

organizzativi









Aziende sotto i limiti casuali 172 48% 2.336 2%

C) Escluse definitivamente

Aziende senza requisiti organizzativi 18 5% 7.312 5%

B) Escluse temporaneamente

Aziende adeguate 172 48% 133.399 93%

A) Utilizzate per verifica volumi/outcome



L’applicazione dei requisiti di adeguatezza esclude il 52-53% delle aziende ma solo il 7% dei ricoveri. L’ulteriore selezione dei ricoveri in base a valutazioni statistiche (casi anomali) non influenza la numerosità del campione.

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10.6 Risultati



Andamento grafico



totali


67,4%

bassi medi

25,4%

74,6%alti

Mor

talit

à ef

fetti

va

13,3%

9,4% 6,1%

58,0% 7,2%

sopraHalmsottoHalm

Riferimenti Halm

19,3%

9,9%

9,4%


1,41%


R2 = 0,0073

-2%

-1%

0%

1%

2%

3%

4%

5%

6%

0 500 1.000 1.500 2.000

Commento Oltre 2/3 (67,4%) di tutte le strutture Italiane si posiziona sotto la fascia di volume basso, secondo Halm. Tre quarti delle strutture hanno una mortalità sotto la media Halm (74,6%). E’ probabile un effetto di inquinamento dei dati per le aziende con pochi/pochissimi casi.

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L’andamento della curva di tendenza (3° grado) è simile a quello atteso (con una coda in crescita per volumi alti)


Limite minimo ricoveri casuali Patologia/Ambito Limite Volumi Bassi Halm Limite volumi casuali Bypass aortocoronarico 200 40 Il limite è verificato sulla media annuale per azienda. Sono considerate aziende i cui volumi non giustificano l’erogazione delle prestazioni per la patologia. Regione Azienda 2002 2003 Totale Media 010 Piemonte Pie002 3 3 2 Pie009 1 1 1 Pie010 1 1 2 1 Pie011 1 1 1 Pie015 1 1 1 Pie016 1 1 1 Pie018 1 1 1 Pie019 43 11 54 27 Pie020 1 1 1 Pie027 47 47 24 Pie030 1 1 1 Pie033 10 1 11 6 Totale 010 Piemonte 61 63 124 62 030 Lombardia Lom005 1 1 1 Lom009 1 1 1 Lom011 1 1 1 Lom014 35 41 76 38 Lom015 6 21 27 14 Lom020 1 1 2 1 Lom021 8 39 47 24 Lom022 10 25 35 18 Lom023 1 1 1 Lom024 16 20 36 18 Lom032 1 1 1 Lom033 1 1 1 Lom034 4 4 2 Lom037 6 15 21 11 Lom050 1 1 1 Lom064 1 1 1 Lom067 13 13 7 Lom070 1 1 1 Lom080 32 41 73 37 Lom081 1 1 2 1 Lom087 5 5 3 Totale 030 Lombardia 133 217 350 175 041 Bolzano Bol003 3 39 42 21 Bol004 21 30 51 26 Bol005 6 13 19 10 Bol006 3 11 14 7 Bol007 8 8 4

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Regione Azienda 2002 2003 Totale Media Totale 041 Bolzano 33 101 134 67 042 Trento Tre003 5 5 3 Totale 042 Trento 5 5 3 050 Veneto Ven002 11 18 29 15 Ven003 1 1 1 Ven004 1 1 1 Ven008 1 1 1 Ven013 40 40 20 Ven015 4 2 6 3 Ven016 31 39 70 35 Ven026 1 4 5 3 Ven028 1 30 31 16 Ven030 6 6 3 Ven031 1 1 1 Ven032 3 14 17 9 Ven036 1 1 2 1 Ven038 1 1 2 1 Totale 050 Veneto 55 157 212 106 070 Liguria Lig006 1 1 1 Lig009 1 1 1 Lig011 4 4 2 Totale 070 Liguria 1 5 6 3

Emi001 2 1 3 2 Emi003 1 1 2 1 Emi005 3 1 4 2 Emi008 1 10 11 6 Emi011 20 20 10

080 Emilia-Romagna Emi024 23 45 68 34 Totale 080 Emilia-Romagna 50 58 108 54 090 Toscana Tos008 1 2 3 2 Tos009 1 1 1 Tos010 9 1 10 5 Tos015 2 1 3 2 Tos016 1 1 1 Tos017 4 4 2 Tos018 2 2 1 Tos019 17 17 9 Tos020 12 61 73 37 Tos021 1 27 28 14 Tos023 64 64 32 Tos025 1 1 1 Tos026 1 1 1 Tos031 1 1 1 Tos032 1 1 1 Tos033 1 1 1 Totale 090 Toscana 94 117 211 106 100 Umbria Umb001 10 10 5 Umb002 2 2 1 Umb005 1 1 1 Totale 100 Umbria 13 13 7 110 Marche Mar001 24 34 58 29 Mar003 2 4 6 3 Mar004 3 2 5 3

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Regione Azienda 2002 2003 Totale Media Mar005 2 2 1 Mar006 1 1 1 Mar007 13 13 7 Mar009 2 2 1 Mar014 1 1 1 Mar018 1 1 1 Mar019 1 1 2 1 Totale 110 Marche 31 60 91 46 120 Lazio Laz004 52 13 65 33 Laz005 2 4 6 3 Laz009 7 7 4 Laz010 1 1 1 Laz012 1 1 1 Laz013 2 4 6 3 Laz018 18 7 25 13 Laz019 1 1 1 Laz020 1 1 1 Laz023 10 15 25 13 Laz024 1 1 1 Laz027 1 1 1 Laz029 1 1 1 Laz032 11 11 22 11 Laz036 64 64 32 Laz038 4 4 2 Laz039 1 1 1 Laz042 1 45 46 23 Laz045 11 30 41 21 Laz046 1 1 1 Laz049 2 2 1 Laz050 1 1 1 Laz051 1 1 1 Laz053 4 18 22 11 Laz055 1 1 1 Laz061 1 1 2 1 Laz066 1 1 1 Laz068 55 55 28 Totale 120 Lazio 126 279 405 203 130 Abruzzo Abr001 1 1 1 Abr002 1 2 3 2 Abr008 1 1 2 1 Abr010 7 7 4 Abr014 1 1 1 Totale 130 Abruzzo 2 12 14 7 140 Molise Mol002 1 1 1 Mol004 1 1 2 1 Mol005 1 1 1 Totale 140 Molise 1 3 4 2 150 Campania Cam001 13 13 7 Cam003 1 1 1 Cam004 8 8 4 Cam009 1 1 1 Cam011 1 1 1 Cam013 2 17 19 10

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Regione Azienda 2002 2003 Totale Media Cam014 6 38 44 22 Cam015 3 3 2 Cam016 1 1 1 Cam017 8 8 4 Cam018 14 5 19 10 Cam020 1 1 1 Cam027 23 23 12 Cam029 8 8 4 Cam034 41 41 21 Cam037 12 10 22 11 Cam038 2 2 1 Cam039 5 43 48 24 Cam044 59 59 30 Cam046 6 3 9 5 Totale 150 Campania 46 285 331 166 160 Puglia Pug002 5 4 9 5 Pug003 5 5 10 5 Pug010 1 1 1 Pug024 19 19 10 Totale 160 Puglia 29 10 39 20 170 Basilicata Bas003 1 1 1 Bas004 1 19 20 10 Totale 170 Basilicata 2 19 21 11 180 Calabria Cal002 1 1 1 Cal008 1 1 1 Cal016 1 1 1 Totale 180 Calabria 3 3 2 190 Sicilia Sic002 51 51 26 Sic003 1 26 27 14 Sic004 1 1 1 Sic005 1 1 1 Sic011 39 25 64 32 Sic012 10 1 11 6 Sic014 1 1 1 Sic030 38 38 19 Sic038 8 28 36 18 Totale 190 Sicilia 60 170 230 115 200 Sardegna Sar002 4 4 2 Sar005 1 1 1 Sar009 3 1 4 2 Sar010 1 8 9 5 Sar012 1 1 1 Sar014 1 14 15 8 Sar015 1 1 1 Totale 200 Sardegna 10 25 35 18

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Flusso utilizzato

Angioplastica Coronarica Presenza Emodinamica (non rilevabile da HSP14)

Azienda con codice disciplina “07” oppure Azienda con codici disciplina “08” e “50”

HSP12 / HSP13


Casi Regione Azienda

2002 2004 Media Mortalità media

010 Piemonte Pie006 121 363 242 1,9% Totale 010 Piemonte 121 363 242 1,9% 030 Lombardia Lom008 209 246 227,5 0,9% Lom013 65 88 76,5 1,3% Lom055 283 289 286 1,7% Lom062 52 148 100 1,5% Lom063 110 59 84,5 0,6% Totale 030 Lombardia 719 830 774,5 1,3% 050 Veneto Ven005 197 211 204 0,5% Ven006 46 288 167 0,0% Ven023 921 938 929,5 1,5% Totale 050 Veneto 1164 1437 1300,5 1,2% 070 Liguria Lig001 86 154 120 0,8% Totale 070 Liguria 86 154 120 0,8% 090 Toscana Tos027 238 163 200,5 1,5% Totale 090 Toscana 238 163 200,5 1,5% 150 Campania Cam007 54 248 151 0,3% Totale 150 Campania 54 248 151 0,3% 160 Puglia Pug018 48 232 140 0,0% Pug026 204 206 205 1,7% Totale 160 Puglia 252 438 345 1,0% 190 Sicilia Sic010 160 229 194,5 0,5% Sic029 96 247 171,5 1,5% Sic036 15 207 111 0,5% Totale 190 Sicilia 271 683 477 0,8% 200 Sardegna Sar011 42 49 45,5 1,1% Totale 200 Sardegna 42 49 45,5 1,1%

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totalisopraHalmsottoHalm 1,40%

medi alti

Mor

talit

à st

anda

rd 20,3%

55,8%

11,6% 12,2%

23,8% 12,2% 19,8%

Volumi di produzione delle strutturebassi



Riferimenti Halm


R2 = 0,0489

-1%

0%

1%

2%

3%

4%

5%

0 500 1.000 1.500 2.000

Commento La mortalità media migliora di poco rispetto al dato complessivo di tutte le aziende (1,40% rispetto a 1,41%). Le aziende adeguate si concentrano all’esterno della fascia di volumi medi, con il gruppo più numeroso nella fascia di volumi alti. La curva di tendenza (3° grado) evidenzia un andamento contrario all’atteso (crescita della mortalità al crescere dei volumi), anche se il valore basso di R2 segnala una bassa rappresentatività della curva.

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10.6.5 Valutazione Volume-Outcome –raggruppamento in classi per aziende adeguate Al fine di evidenziare l’effetto della variabilità tra singole aziende con volumi simili, si analizzano i dati raggruppati in classi sulla base del volume medio annuo prodotto. Mortalità normalizzata Classe Aziende CasiMedi Media Minimo Massimo Dev Std 0-100 28 65 1,09% -0,12% 2,96% 0,76% 101-200 33 147 1,11% -0,25% 3,00% 0,74% 201-300 22 234 1,56% 0,37% 4,48% 0,88% 301-400 20 345 1,22% -0,38% 3,08% 0,70% 401-500 16 431 1,19% -0,07% 2,55% 0,70% 501-600 17 540 1,54% 0,12% 2,91% 0,69% 601-700 6 649 1,48% 0,78% 1,91% 0,41% 701-800 15 752 1,56% 0,98% 2,66% 0,56% 801-900 3 850 1,56% 1,08% 2,03% 0,47% 901-1000 3 931 1,56% 1,38% 1,82% 0,23% 1001-1100 4 1037 0,89% 0,25% 1,23% 0,45% 1101-1200 1 1114 1,76% 1,76% 1,76% #DIV/0! 1201-1300 1 1278 2,21% 2,21% 2,21% #DIV/0! 1301-1400 1 1379 1,01% 1,01% 1,01% #DIV/0! 1401-1500 1 1424 1,18% 1,18% 1,18% #DIV/0! 2001-2100 1 2018 1,80% 1,80% 1,80% #DIV/0! Totale 172 388 1,40% -0,38% 4,48% 0,72%


1,1% 1,1%

1,6%1,2% 1,2%

1,5% 1,5% 1,6% 1,6% 1,6%

0,9%

-1%

-1%

0%

1%

1%

2%

2%

3%

3%

4%

4%

0-10

0

101-

200

201-

300

301-

400

401-

500

501-

600

601-

700

701-

800

801-

900

901-

1000

1001

-110

0


Mor

talit

à st

anda

rdiz

zata

.

Commento La figura evidenzia per ciascuna classe il valore medio della mortalità normalizzata e della deviazione standard. La curva di tendenza conferma l’andamento non decrescente della mortalità media per classe di volume crescente. La variabilità è maggiore nella classe 201-300 e diminuisce leggermente nelle classi successivi.

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10.6.6 Risultato mortalità standardizzata – Confronto nazionale per regione La tabella riporta la mortalità per regione con il risultato della mortalità standardizzata e gli effetti dovuti alle caratteristiche del paziente e dell’organizzazione. Il codice colore evidenzia i valori di mortalità sopra e sotto l’indicazione di letteratura (Halm: 1,4%).

Casi Mortalità

Regione medi Reale Standardizzata

Effetto “paziente”

Effetto “organizzativo e altri fattori”

010 Piemonte 6.355 1,14% 1,28% -0,14% -0,11% 030 Lombardia 16.676 1,24% 1,22% 0,02% -0,18% 041 Bolzano 406 1,85% 2,61% -0,76% 1,22% 042 Trento 442 1,13% 0,93% 0,20% -0,47% 050 Veneto 4.447 1,51% 1,26% 0,25% -0,14% 060 Friuli-Venezia-Giulia 1.116 1,57% 0,89% 0,68% -0,51% 070 Liguria 1.687 2,10% 2,00% 0,11% 0,60% 080 Emilia-Romagna 7.118 1,51% 1,31% 0,20% -0,09% 090 Toscana 6.355 2,10% 1,30% 0,80% -0,10% 100 Umbria 958 1,72% 1,52% 0,21% 0,12% 110 Marche 974 1,44% 1,31% 0,13% -0,09% 120 Lazio 4.831 1,48% 1,82% -0,34% 0,43% 130 Abruzzo 1.457 1,58% 1,77% -0,19% 0,37% 150 Campania 3.943 1,10% 1,53% -0,43% 0,14% 160 Puglia 2.299 0,54% 1,30% -0,75% -0,10% 170 Basilicata 562 1,87% 1,85% 0,02% 0,45% 180 Calabria 696 0,72% 1,02% -0,31% -0,37% 190 Sicilia 5.213 1,23% 1,63% -0,40% 0,23% 200 Sardegna 1.123 1,60% 2,02% -0,41% 0,62% Totale 66.654 1,40% 1,40% 0% 0% Commento Il risultato nazionale è appena migliore rispetto alla mortalità media riportata in letteratura (Halm) e la situazione a livello di regione si presenta variegata, senza una evidente tendenza per area geografica (nord/centro/sud). In 7 casi la mortalità standardizzata modifica il risultato di una regione rispetto alla mortalità media Halm (migliorandolo in 5 casi su 7) Valutando il solo effetto organizzativo, si evidenziano situazioni diversificate (Bolzano: +1,22%; Friuli-Venezia–Giulia: -0,51), che possono essere approfondite con una valutazione intraregionale, per azienda.

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10.6.7 Risultato mortalità standardizzata – Dettaglio regionale per azienda Ogni regione viene dettagliata per le proprie aziende adeguate. Il codice colore evidenzia i valori di mortalità sopra e sotto l’indicazione di letteratura (Halm: 1,4%). Casi Mortalità Regione Azienda medi Reale Standard Eff pz Eff Org

Pie001 413 1,45% 0,78% 0,67% -0,61% Pie005 109 0,46% 0,68% -0,22% -0,72% Pie007 218 1,61% 2,04% -0,43% 0,64% Pie008 394 2,28% 1,53% 0,75% 0,14% Pie013 403 0,75% -0,07% 0,82% -1,47% Pie021 1.000 0,70% 1,23% -0,53% -0,16% Pie024 49 2,04% 2,96% -0,92% 1,56% Pie026 253 0,40% 1,52% -1,12% 0,12% Pie028 685 0,36% 0,78% -0,41% -0,62% Pie032 915 1,64% 1,38% 0,26% -0,01% Pie035 197 1,27% 0,84% 0,43% -0,55% Pie036 601 1,25% 1,91% -0,66% 0,52% Pie037 618 0,97% 1,51% -0,54% 0,11%

010 Piemonte Pie038 503 1,59% 1,86% -0,26% 0,46% Totale 010 Piemonte 6.355 1,14% 1,28% -0,14% -0,11%

Lom001 201 2,74% 1,18% 1,57% -0,22% Lom002 223 1,12% 1,08% 0,04% -0,32% Lom003 117 0,86% -0,25% 1,11% -1,65% Lom004 78 0,64% 0,69% -0,05% -0,71% Lom010 47 0,00% 0,19% -0,19% -1,20% Lom027 149 0,00% 0,56% -0,56% -0,84% Lom028 154 1,62% 1,62% 0,00% 0,23% Lom030 227 1,32% 1,58% -0,25% 0,18% Lom039 198 0,76% 1,55% -0,79% 0,16% Lom041 409 0,37% 0,83% -0,46% -0,57% Lom044 51 0,99% -0,12% 1,11% -1,52% Lom046 872 1,20% 1,54% -0,34% 0,14% Lom049 304 0,82% 0,59% 0,23% -0,80% Lom053 102 0,49% 0,11% 0,39% -1,29% Lom054 539 0,46% 1,30% -0,84% -0,10% Lom057 79 1,27% 1,40% -0,12% 0,00% Lom072 175 2,00% 0,68% 1,32% -0,71% Lom077 413 0,12% 0,48% -0,35% -0,92% Lom078 797 0,31% 0,99% -0,67% -0,41% Lom079 697 0,93% 1,31% -0,38% -0,09% Lom082 320 1,09% 1,40% -0,30% 0,00% Lom083 472 0,64% 0,81% -0,18% -0,58% Lom084 406 1,60% 1,79% -0,19% 0,39% Lom085 582 2,15% 1,80% 0,35% 0,40% Lom086 456 1,54% 1,60% -0,06% 0,20% Lom088 787 1,27% 0,98% 0,29% -0,41% Lom089 1.051 1,05% 0,25% 0,80% -1,15% Lom090 567 1,32% 1,22% 0,10% -0,18% Lom091 261 1,34% 1,41% -0,07% 0,02% Lom092 203 2,22% 1,99% 0,22% 0,60% Lom093 103 0,00% 0,28% -0,28% -1,11% Lom096 746 2,82% 1,36% 1,46% -0,04%

030 Lombardia Lom097 168 1,79% 1,94% -0,15% 0,54%

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Casi Mortalità Regione Azienda medi Reale Standard Eff pz Eff Org

Lom098 203 1,23% 1,42% -0,18% 0,02% Lom099 447 4,25% 2,55% 1,70% 1,15% Lom100 372 1,75% 1,75% 0,00% 0,35% Lom102 1.114 1,57% 1,76% -0,19% 0,36% Lom103 1.058 1,13% 0,95% 0,18% -0,45% Lom104 1.424 0,35% 1,18% -0,83% -0,21%

Lom105 114 2,20% 1,92% 0,28% 0,52% Totale 030 Lombardia 16.676 1,24% 1,22% 0,02% -0,18%

Bol001 302 2,32% 3,08% -0,76% 1,69% 041 Bolzano Bol002 104 0,48% 1,26% -0,78% -0,14% Totale 041 Bolzano 406 1,85% 2,61% -0,76% 1,22% 042 Trento Tre001 442 1,13% 0,93% 0,20% -0,47% Totale 042 Trento 442 1,13% 0,93% 0,20% -0,47%

Ven001 218 1,15% 0,73% 0,42% -0,66% Ven007 519 1,74% 0,12% 1,62% -1,28% Ven009 345 1,31% 1,62% -0,31% 0,22% Ven012 79 1,27% 1,23% 0,04% -0,17% Ven014 713 1,54% 1,19% 0,35% -0,21% Ven017 74 0,00% 0,74% -0,74% -0,66% Ven020 210 3,10% 1,76% 1,34% 0,36% Ven024 545 2,02% 2,29% -0,28% 0,90% Ven029 90 1,12% 1,60% -0,48% 0,20% Ven033 165 1,22% 0,55% 0,67% -0,85% Ven037 201 0,50% 1,16% -0,67% -0,23% Ven041 790 1,33% 1,78% -0,45% 0,38%

050 Veneto Ven042 501 1,40% 0,62% 0,78% -0,78% Totale 050 Veneto 4.447 1,51% 1,26% 0,25% -0,14%

Fri009 544 1,93% 1,20% 0,73% -0,19% Fri010 408 0,86% 0,10% 0,76% -1,30%

060 Friuli-Venezia-Giulia Fri011 164 2,13% 1,84% 0,29% 0,44% Totale 060 Friuli-Venezia-Giulia 1.116 1,57% 0,89% 0,68% -0,51%

Lig002 199 0,00% 0,26% -0,26% -1,14% Lig004 206 2,68% 2,60% 0,07% 1,21% Lig007 61 4,13% 2,85% 1,28% 1,45% Lig010 398 1,51% 1,37% 0,13% -0,02% Lig012 58 0,00% 0,39% -0,39% -1,01%

070 Liguria Lig013 767 2,80% 2,66% 0,14% 1,26% Totale 070 Liguria 1.687 2,10% 2,00% 0,11% 0,60%

Emi002 371 1,48% 1,58% -0,10% 0,18% Emi007 510 0,39% 0,88% -0,49% -0,52% Emi009 80 0,00% 0,52% -0,52% -0,88% Emi010 411 1,34% 1,55% -0,21% 0,15% Emi012 43 0,00% 0,74% -0,74% -0,65% Emi013 350 1,57% 1,21% 0,36% -0,19% Emi014 121 0,83% 0,79% 0,04% -0,61% Emi015 115 0,00% 0,81% -0,81% -0,59% Emi016 190 0,79% 0,52% 0,27% -0,88% Emi017 49 0,00% 0,68% -0,68% -0,72% Emi018 503 2,09% 1,41% 0,68% 0,01% Emi019 108 0,47% 0,23% 0,24% -1,17% Emi023 520 1,06% 0,97% 0,09% -0,43%

080 Emilia-Romagna

Emi027 706 0,21% 0,99% -0,78% -0,41%

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Emi028 705 2,34% 2,40% -0,06% 1,01% Emi029 675 1,63% 1,62% 0,01% 0,23% Emi030 288 3,30% 1,49% 1,82% 0,09% Emi031 1.040 2,50% 1,15% 1,35% -0,25%

Emi032 339 1,62% 1,41% 0,21% 0,01% Totale 080 Emilia-Romagna 7.118 1,51% 1,31% 0,20% -0,09%

Tos005 62 0,00% 1,10% -1,10% -0,30% Tos012 191 0,52% 1,07% -0,54% -0,33% Tos013 86 0,58% 1,14% -0,55% -0,26% Tos014 335 2,09% 0,86% 1,23% -0,54% Tos022 321 1,40% -0,38% 1,79% -1,78% Tos028 135 2,23% 1,76% 0,47% 0,37% Tos029 151 1,32% 0,22% 1,10% -1,17% Tos030 60 1,67% 1,47% 0,20% 0,07% Tos034 70 0,00% 0,18% -0,18% -1,22% Tos035 1.379 1,81% 1,01% 0,81% -0,39% Tos036 778 1,93% 1,69% 0,24% 0,29% Tos037 2.018 3,17% 1,80% 1,37% 0,41%

090 Toscana Tos038 771 1,36% 1,30% 0,06% -0,10% Totale 090 Toscana 6.355 2,10% 1,30% 0,80% -0,10%

Umb004 62 0,00% 0,94% -0,94% -0,46% Umb007 577 2,43% 1,71% 0,72% 0,31%

100 Umbria Umb008 320 0,78% 1,28% -0,50% -0,12% Totale 100 Umbria 958 1,72% 1,52% 0,21% 0,12%

Mar002 47 0,00% 0,56% -0,56% -0,83% Mar016 153 1,97% 1,95% 0,02% 0,55%

110 Marche Mar017 775 1,42% 1,22% 0,20% -0,17% Totale 110 Marche 974 1,44% 1,31% 0,13% -0,09%

Laz014 149 0,67% 0,91% -0,24% -0,49% Laz015 54 0,93% 1,78% -0,85% 0,38% Laz016 534 0,56% 1,59% -1,03% 0,19% Laz017 45 0,00% -0,01% 0,01% -1,41% Laz040 174 1,15% 2,26% -1,11% 0,86% Laz054 241 5,61% 4,48% 1,14% 3,08% Laz056 126 0,40% 1,34% -0,95% -0,05% Laz058 778 1,80% 1,86% -0,06% 0,46% Laz059 147 2,04% 1,59% 0,45% 0,19% Laz060 877 1,54% 2,03% -0,49% 0,63% Laz062 802 0,81% 1,08% -0,27% -0,31% Laz063 549 2,46% 2,53% -0,07% 1,13%

120 Lazio Laz067 356 0,14% 1,06% -0,92% -0,34% Totale 120 Lazio 4.831 1,48% 1,82% -0,34% 0,43%

Abr006 350 0,57% 1,07% -0,50% -0,33% Abr009 724 2,28% 2,38% -0,10% 0,99% Abr012 265 1,32% 1,48% -0,15% 0,08%

130 Abruzzo Abr018 120 0,84% 0,74% 0,10% -0,66% Totale 130 Abruzzo 1.457 1,58% 1,77% -0,19% 0,37%

Cam006 78 0,64% 1,47% -0,83% 0,07% Cam010 200 0,00% 0,57% -0,57% -0,83% Cam012 307 0,82% 1,31% -0,50% -0,08% Cam021 734 0,14% 1,09% -0,95% -0,31%

150 Campania Cam024 468 0,21% 1,40% -1,19% 0,01%

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Cam031 163 2,46% 3,00% -0,53% 1,60% Cam041 573 1,22% 1,59% -0,37% 0,20% Cam042 558 2,96% 2,91% 0,05% 1,51% Cam043 320 0,78% -0,10% 0,88% -1,49% Cam045 125 0,00% 0,80% -0,80% -0,60%

Cam047 420 2,02% 2,07% -0,04% 0,67% Totale 150 Campania 3.943 1,10% 1,53% -0,43% 0,14%

Pug006 238 0,21% 0,61% -0,40% -0,78% Pug011 65 1,55% 1,05% 0,50% -0,35% Pug013 398 0,38% 1,50% -1,12% 0,10% Pug019 903 0,39% 1,46% -1,08% 0,07% Pug020 66 0,00% 1,10% -1,10% -0,29% Pug021 81 1,24% 1,61% -0,36% 0,21% Pug025 257 1,17% 1,44% -0,27% 0,04%

160 Puglia Pug027 294 0,68% 0,96% -0,28% -0,43% Totale 160 Puglia 2.299 0,54% 1,30% -0,75% -0,10% 170 Basilicata Bas005 562 1,87% 1,85% 0,02% 0,45% Totale 170 Basilicata 562 1,87% 1,85% 0,02% 0,45%

Cal009 453 1,10% 1,38% -0,27% -0,02% 180 Calabria Cal017 243 0,00% 0,37% -0,37% -1,03% Totale 180 Calabria 696 0,72% 1,02% -0,31% -0,37%

Sic007 60 2,50% 2,02% 0,48% 0,62% Sic009 189 0,26% 0,76% -0,50% -0,63% Sic020 714 0,63% 1,61% -0,98% 0,21% Sic021 1.278 1,41% 2,21% -0,80% 0,81% Sic022 359 2,23% 0,93% 1,30% -0,47% Sic024 976 1,44% 1,82% -0,38% 0,42% Sic026 342 1,02% 1,23% -0,21% -0,16% Sic027 456 1,54% 1,52% 0,02% 0,12% Sic028 119 0,84% 0,91% -0,07% -0,49% Sic033 425 0,82% 1,19% -0,37% -0,20% Sic034 152 1,32% 2,04% -0,72% 0,65% Sic035 54 0,93% 1,52% -0,59% 0,12%

190 Sicilia Sic037 91 0,00% 0,35% -0,35% -1,05% Totale 190 Sicilia 5.213 1,23% 1,63% -0,40% 0,23%

Sar001 233 1,29% 1,71% -0,42% 0,32% Sar008 273 3,12% 2,68% 0,43% 1,29%

200 Sardegna Sar018 617 1,05% 1,83% -0,78% 0,44% Totale 200 Sardegna 1.123 1,60% 2,02% -0,41% 0,62% I valori di mortalità standardizzata negativa sono solo il risultato dell’algoritmo di calcolo e delle approssimazioni del modello. Possono essere considerati pari a valori nulli o minimi.

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10.7 Conclusioni

10.7.1 Osservazioni generali L’analisi dei dati evidenzia che la casistica Italiana è diversa da quanto riportato in letteratura: • mortalità media nazionale superiore alla mortalità media Halm • distribuzione delle aziende adeguate indifferenziata tra le fasce di volume, con un “buco” in quella

centrale.

10.7.2 Ipotesi di correlazione volumi-outcome Utilizzando i determinanti APR_DRG come predittori della mortalità per il calcolo dell’effetto confondente si ottengono stime statisticamente più valide rispetto ai precedenti (comorbilità e classe di età); ma comunque non è possibile confermare l’ipotesi di miglioramento dell’outcome con l’aumentare dei volumi. Le curve di tendenza, infatti, rivelano una mortalità con andamento abbastanza costante e tendenza a crescere, per aziende con volumi molto grandi (situazione che richiama altre osservazioni sul risultato della complessità di organizzazioni più grandi) Inoltre non si rileva neppure una significativa tendenza a diminuire la variabilità dell’outcome con l’aumentare dei volumi. Non è possibile proporre una ipotesi di volume ottimale per garantire l’outcome su questa patologia.

10.7.3 Confronti tra regioni e tra aziende Quasi la metà delle aziende selezionate originalmente risulta sotto la soglia dei volumi casuali (errori di codifica, trasferimenti interaziende per effettuare le procedure, anomalie del sistema…). La situazione Italiana presenta un andamento abbastanza vario tra le regioni senza particolari caratterizzazioni per area geografica. Ogni regione può utilizzare i propri dati per valutare la situazione regionale nel panorama nazionale e per verificare il comportamento delle proprie aziende.

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11 Applicazione su Aneurismoplastica addominale aortica (C)







%Mortalità media

Aneurismoplastica Addominale Aortica 30 12 36 7,5%




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11.4.1 Criteri di selezione patologia Selezionare ogni SDO in base al Codice Intervento. Criterio di selezione: almeno un codice intervento, in qualunque posizione Codice intervento (ICD9CM) Descrizione intervento 3844 Resezione dell'aorta, addominale con sostituzione




MORTALITA’ MEDIA

4 * * 32,4% 68,1% 3 * 24,0% 22,9% 33,3% 2 4,3% 3,3% 10,9% *

Rom

1 1,2% 1,2% 6,3% *

1 2 3 4

Soi


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11.5.1 Selezione in base ai criteri di adeguatezza La selezione è fatta su tutte le SDO, esclusi eventuali ricoveri con dati incompleti (es: età paziente) Il risultato complessivo della selezione si può così riassumere Aziende Ricoveri






Aziende adeguate 122 34% 10.087 77% A) Utiliz zate per verifica volumi/outcome



L’applicazione dei requisiti di adeguatezza esclude il 65% delle aziende ma solo il 23% dei ricoveri. L’ulteriore selezione dei ricoveri in base a valutazioni statistiche (casi anomali) non influenza la numerosità del campione.

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11.6 Risultati


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sopralimite si no

sotto limite no si


355 13.042 150 395 6 121 116 9.966 83 2.560

Dati utilizzati

Verifica limite

casuale


Presenza requisiti

organizzativi






Andamento grafico



totali


sopraHalmsottoHalm

Riferimenti Halm


8,78%50,4%

49,6%alti

15,8%

7,3%

8,5%bassi medi

63,1%

Mor

talit

à ef

fetti

va

21,1%

29,3% 13,8%

33,8% 7,3%


R2 = 0,0479

-10%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

0 50 100 150 200 250 300

Commento Quasi 2/3 (63,1%) di tutte le strutture Italiane si posiziona sotto la fascia di volume bassa, secondo Halm.

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Le aziende si distribuiscono in modo uguale sopra e sotto la mortalità media, ma l’effetto complessivo è una mortalità media italiana maggiore di 1% rispetto alle indicazioni di letteratura. E’ probabile un effetto di inquinamento dei dati per le aziende con pochi/pochissimi casi. L’andamento della curva di tendenza (3° grado) è simile a quello atteso (con una coda in crescita per volumi alti)

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Limite minimo ricoveri casuali Patologia/Ambito Limite Volumi Bassi Halm Limite volumi casuali Bypass aortocoronarico 12 3 Il limite è verificato sulla media annuale per azienda. Sono considerate aziende i cui volumi non giustificano l’erogazione delle prestazioni per la patologia. Regione Azienda 2002 2003 Totale Media 010 Piemonte Pie013 1 3 4 2 Pie015 2 3 5 3 Pie017 2 2 1 Pie019 2 2 4 2 Pie020 1 1 1 Pie024 1 1 1 Pie033 1 1 2 1 Totale 010 Piemonte 8 11 19 10 030 Lombardia Lom003 1 2 3 2 Lom005 1 1 1 Lom007 4 4 2 Lom009 1 1 1 Lom010 3 3 2 Lom013 1 1 1 Lom015 2 2 4 2 Lom026 1 1 1 Lom036 2 2 4 2 Lom038 1 1 1 Lom047 2 2 1 Lom059 4 2 6 3 Lom060 2 2 1 Lom061 2 4 6 3 Lom068 1 2 3 2 Lom070 2 1 3 2 Lom073 3 3 6 3 Lom075 1 1 1 Lom076 2 2 1 Lom087 3 2 5 3 Lom094 2 2 1 Totale 030 Lombardia 31 30 61 31 041 Bolzano Bol001 5 5 3 Bol003 2 2 1 Bol008 2 2 1 Totale 041 Bolzano 7 2 9 5 042 Trento Tre002 4 4 2 Totale 042 Trento 4 4 2 050 Veneto Ven006 1 1 2 1 Ven011 2 1 3 2 Ven016 1 2 3 2 Ven017 3 3 6 3 Ven020 1 1 1 Ven021 1 1 1

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Regione Azienda 2002 2003 Totale Media Ven022 3 1 4 2 Ven025 1 1 1 Ven029 1 1 1 Ven030 2 2 1 Ven031 2 2 1 Ven032 1 1 2 1 Ven034 1 1 1 Ven039 1 1 1 Ven040 3 3 2 Totale 050 Veneto 18 15 33 17

Fri001 4 2 6 3 Fri005 1 1 1

060 Friuli-Venezia-Giulia Fri006 1 1 1 Fri007 1 1 1 Fri008 3 2 5 3 Fri011 5 5 3 Totale 060 Friuli-Venezia-Giulia 14 5 19 10 070 Liguria Lig003 1 1 1 Lig007 2 4 6 3 Lig008 4 2 6 3 Totale 070 Liguria 7 6 13 7

Emi003 1 1 2 1 080 Emilia-Romagna Emi004 1 1 1 Emi008 2 1 3 2 Emi011 1 1 1 Emi021 1 2 3 2 Emi026 2 2 1 Totale 080 Emilia-Romagna 6 6 12 6 090 Toscana Tos001 1 1 1 Tos004 1 1 1 Tos007 2 1 3 2 Tos013 2 2 4 2 Tos023 5 5 3 Tos026 2 2 1 Tos027 3 2 5 3 Tos028 3 3 2 Tos029 2 2 1 Tos031 1 1 2 1 Tos032 1 1 1 Totale 090 Toscana 20 9 29 15 100 Umbria Umb001 1 1 2 1 Umb002 1 1 1 Umb006 2 2 4 2 Totale 100 Umbria 4 3 7 4 110 Marche Mar001 3 1 4 2 Mar007 3 2 5 3 Mar009 1 2 3 2 Mar013 4 2 6 3 Mar017 5 1 6 3 Totale 110 Marche 16 8 24 12 120 Lazio Laz005 1 1 1 Laz006 1 1 2 1 Laz007 2 2 1

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Regione Azienda 2002 2003 Totale Media Laz009 3 3 2 Laz011 1 2 3 2 Laz014 2 2 4 2 Laz016 2 2 1 Laz017 1 1 1 Laz020 1 1 1 Laz021 1 1 1 Laz022 1 1 1 Laz023 1 1 2 1 Laz025 1 1 1 Laz028 3 3 2 Laz031 1 1 1 Laz034 3 3 2 Laz035 1 1 1 Laz037 2 2 1 Laz039 1 1 2 1 Laz049 2 2 4 2 Laz065 1 1 1 Totale 120 Lazio 15 26 41 21 130 Abruzzo Abr018 1 1 1 Abr007 1 1 2 1 Abr009 1 1 1 Abr014 1 1 2 1 Abr015 4 4 2 Abr019 1 1 1 Totale 130 Abruzzo 2 9 11 6 140 Molise Mol001 2 1 3 2 Mol003 3 1 4 2 Totale 140 Molise 5 2 7 4 150 Campania Cam005 3 3 6 3 Cam007 1 1 1 Cam014 2 1 3 2 Cam022 1 1 1 Cam024 3 2 5 3 Cam035 3 3 2 Cam036 1 1 1 Cam037 1 1 1 Cam044 2 4 6 3 Cam046 2 2 1 Totale 150 Campania 14 15 29 15 160 Puglia Pug001 5 5 3 Pug014 2 2 1 Pug016 3 1 4 2 Pug019 1 1 2 1 Pug020 1 1 1 Pug021 4 1 5 3 Pug029 1 1 1 Totale 160 Puglia 9 11 20 10 170 Basilicata Bas002 2 1 3 2 Totale 170 Basilicata 2 1 3 2 180 Calabria Cal003 1 1 1 Cal007 1 1 1 Cal012 4 1 5 3

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Regione Azienda 2002 2003 Totale Media Cal016 1 1 2 1 Cal017 1 1 1 Cal018 5 1 6 3 Totale 180 Calabria 11 5 16 8 190 Sicilia Sic008 3 3 2 Sic013 1 1 1 Sic015 1 1 1 Sic021 1 1 2 1 Sic023 1 2 3 2 Sic027 4 1 5 3 Sic028 3 2 5 3 Sic029 1 1 1 Sic035 4 4 2 Sic036 3 3 2 Totale 190 Sicilia 18 10 28 14 200 Sardegna Sar003 1 1 1 Sar004 1 1 1 Sar007 1 1 1 Sar009 1 1 1 Sar010 1 3 4 2 Sar013 2 2 1 Totale 200 Sardegna 5 5 10 5

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Flusso utilizzato


Presenza Chirurgia Vascolare

Azienda con codice disciplina “14”

HSP12 / HSP13


casi Regione Azienda

2002 2004 media Mortalità media

010 Piemonte Pie006 15 11 13 30,8% Pie007 5 5 5 20,0% Pie012 6 5 5,5 9,1% Pie021 6 8 7 0,0% Pie026 9 10 9,5 5,3% Totale 010 Piemonte 41 39 40 15,0% 030 Lombardia Lom002 6 4 5 10,0% Lom012 4 3 3,5 14,3% Lom014 8 4 6 8,3% Lom017 13 13 13 19,2% Lom024 27 21 24 16,7% Lom025 4 3 3,5 0,0% Lom028 7 5 6 8,3% Lom030 11 9 10 20,0% Lom032 11 6 8,5 0,0% Lom037 4 3 3,5 0,0% Lom049 20 21 20,5 4,9% Lom056 5 4 4,5 44,4% Lom057 12 26 19 0,0% Lom058 11 8 9,5 26,3% Lom065 4 5 4,5 33,3% Lom067 11 13 12 25,0% Lom069 1 6 3,5 14,3% Lom079 58 61 59,5 3,4% Lom080 5 4 4,5 11,1% Lom084 27 25 26 11,5% Lom085 6 9 7,5 40,0% Lom089 126 101 113,5 1,8% Lom091 16 10 13 23,1% Lom092 27 2 14,5 3,4% Lom093 10 9 9,5 15,8% Lom097 15 10 12,5 12,0% Lom099 26 17 21,5 4,7% Totale 030 Lombardia 475 402 438,5 8,9% 041 Bolzano Bol002 7 9 8 25,0% Totale 041 Bolzano 7 9 8 25,0% 050 Veneto Ven001 9 10 9,5 0,0% Ven005 56 37 46,5 4,3% Ven007 37 11 24 12,5% Ven008 5 6 5,5 18,2%

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Ven010 17 30 23,5 10,6% Ven013 12 5 8,5 11,8% Ven018 5 4 4,5 0,0% Ven019 29 22 25,5 0,0% Ven028 14 7 10,5 0,0% Totale 050 Veneto 184 132 158 6,0% 060 Friuli-Venezia-Giulia Fri002 2 5 3,5 42,9% Fri003 7 2 4,5 0,0% Fri004 9 8 8,5 5,9% Fri010 17 19 18 19,4% Totale 060 Friuli-Venezia-Giulia 35 34 34,5 15,9% 070 Liguria Lig002 3 6 4,5 0,0% Lig005 3 4 3,5 0,0% Lig010 7 7 7 0,0% Totale 070 Liguria 13 17 15 0,0% 080 Emilia-Romagna Emi002 32 18 25 8,0% Emi005 12 12 12 8,3% Emi012 4 5 4,5 0,0% Emi017 16 20 18 11,1% Emi030 27 15 21 2,4% Totale 080 Emilia-Romagna 91 70 80,5 6,8% 090 Toscana Tos005 7 2 4,5 0,0% Tos010 4 4 4 0,0% Tos017 58 54 56 5,4% Tos034 2 5 3,5 14,3% Tos035 165 134 149,5 4,7% Tos038 39 57 48 8,3% Totale 090 Toscana 275 256 265,5 5,5% 100 Umbria Umb004 12 17 14,5 10,3% Umb005 6 10 8 6,3% Umb008 16 15 15,5 0,0% Totale 100 Umbria 34 42 38 5,3% 110 Marche Mar002 4 8 6 8,3% Mar011 10 10 10 15,0% Mar014 18 6 12 4,2% Mar016 17 14 15,5 12,9% Mar019 7 4 5,5 0,0% Totale 110 Marche 56 42 49 9,2% 120 Lazio Laz004 10 9 9,5 10,5% Laz008 7 10 8,5 41,2% Laz012 9 15 12 20,8% Laz038 6 1 3,5 0,0% Laz042 2 6 4 12,5% Laz056 10 17 13,5 14,8% Laz068 0 10 5 0,0% Laz069 6 42 24 4,2% Totale 120 Lazio 50 110 80 13,1% 150 Campania Cam006 7 5 6 0,0% Cam021 11 5 8 12,5% Totale 150 Campania 18 10 14 7,1%

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160 Puglia Pug013 4 13 8,5 5,9% Pug025 15 0 7,5 6,7% Totale 160 Puglia 19 13 16 6,3% 170 Basilicata Bas005 33 33 33 15,2% Totale 170 Basilicata 33 33 33 15,2% 200 Sardegna Sar006 4 5 4,5 33,3% Sar008 9 2 5,5 0,0% Totale 200 Sardegna 13 7 10 15,0%

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totali19,7% 39,3% 41,0% mortalità media nazionale 2002-2003


Riferimenti Halm

bassi

Mor

talit

à st

anda

rdiz

.

20,5%

44,3%

10,7% 24,6%

9,0% 14,8% 20,5%medi alti


sopraHalmsottoHalm 8,33%


R2 = 0,0558

-10%

-5%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

0 50 100 150 200 250 300

Commento La mortalità media migliora rispetto al dato complessivo di tutte le aziende (8,33% rispetto a 8,81%) ma comunque resta superiore al riferimento di letteratura. Le aziende adeguate tendono a erogare volumi più alti (maggiore concentrazione di aziende oltre la fascia di volumi alti secondo Halm) La curva di tendenza (3° grado) descrive meglio l’andamento della mortalità standardizzata rispetto a quella reale (R2 maggiore) ed ha un andamento simile a quello atteso (con una coda in crescita per volumi alti).

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11.6.5 Valutazione Volume-Outcome –raggruppamento in classi per aziende adeguate Al fine di evidenziare l’effetto della variabilità tra singole aziende con volumi simili, si analizzano i dati raggruppati in classi sulla base del volume medio annuo prodotto. Mortalità normalizzata

Classe Aziende CasiMedi Media Minimo Massimo Dev Std 0-50 87 21 8,95% -4,84% 32,24% 6,74% 51-100 26 72 7,27% 1,16% 13,16% 2,76% 101-150 6 116 9,76% 6,05% 17,23% 3,87% 151-200 2 159 8,43% 8,00% 8,85% 0,60% 251-300 1 286 7,61% 7,61% 7,61% #DIV/0! Totale 122 41 8,33% -4,84% 32,24% 5,95%


8,9%7,3%

9,8%8,4%

-10%

-5%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

0-50

51-1

00

101-

150

151-

200


Mor

talit

à st

anda

rdiz

zata

Commento La figura evidenzia per ciascuna classe il valore medio della mortalità normalizzata e della deviazione standard. Si evidenzia un andamento variabile della mortalità e della deviazione standard con l'incremento del volume.

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11.6.6 Risultato mortalità standardizzata – Confronto nazionale per regione La tabella riporta la mortalità per regione con il risultato della mortalità standardizzata e gli effetti dovuti alle caratteristiche del paziente e dell’organizzazione. Il codice colore evidenzia i valori di mortalità sopra e sotto l’indicazione di letteratura (Halm: 7,5%). Casi Mortalità Regione medi Reale Standardizzata Effetto pz Effetto Org 010 Piemonte 549 7,75% 8,33% -0,58% 0,00% 020 Valle d'Aosta 23 4,44% 6,27% -1,83% -2,06% 030 Lombardia 1.500 5,80% 7,11% -1,31% -1,22% 042 Trento 41 2,47% 1,80% 0,67% -6,52% 050 Veneto 264 8,16% 7,69% 0,47% -0,64% 060 Friuli-Venezia-Giulia 65 8,46% 5,51% 2,95% -2,82% 070 Liguria 191 11,52% 10,81% 0,71% 2,48% 080 Emilia-Romagna 578 9,52% 6,75% 2,77% -1,58% 090 Toscana 369 7,86% 9,30% -1,44% 0,97% 100 Umbria 59 5,98% 7,94% -1,95% -0,39% 110 Marche 97 7,22% 6,30% 0,92% -2,03% 120 Lazio 623 7,15% 9,15% -2,01% 0,83% 130 Abruzzo 135 8,52% 8,88% -0,36% 0,55% 150 Campania 253 16,40% 13,96% 2,44% 5,64% 160 Puglia 88 21,71% 11,95% 9,77% 3,62% 180 Calabria 4 42,86% 32,24% 10,62% 23,91% 190 Sicilia 116 13,85% 9,22% 4,64% 0,89% 200 Sardegna 81 12,35% 11,64% 0,71% 3,31% Totale 5.031 8,33% 8,33% 0% 0% Commento Il risultato nazionale è peggiore rispetto alla mortalità media riportata in letteratura e la situazione a livello di regione si presenta variegata. In 4 casi la mortalità standardizzata modifica il risultato di una regione rispetto alla mortalità media Halm (migliorandolo in 2 casi su 4) Valutando il solo effetto organizzativo, si evidenziano situazioni diversificate (Calabria: +23,91; Trento: -6,52), che possono essere approfondite con una valutazione intraregionale, per azienda.

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11.6.7 Risultato mortalità standardizzata – Dettaglio regionale per azienda Ogni regione viene dettagliata per le proprie aziende adeguate. Il codice colore evidenzia i valori di mortalità sopra e sotto l’indicazione di letteratura (Halm: 7,5%). Casi Mortalità Regione Azienda medi Reale Standard Eff pz Eff Org 010 Piemonte Pie003 4 14,29% 16,94% -2,66% 8,61% Pie008 54 4,63% 6,08% -1,45% -2,25% Pie014 47 9,68% 11,14% -1,46% 2,81% Pie028 102 6,90% 6,05% 0,84% -2,28% Pie032 157 5,10% 8,00% -2,90% -0,33% Pie036 92 11,41% 11,34% 0,08% 3,01% Pie037 84 8,93% 7,16% 1,77% -1,17% Pie038 10 20,00% 15,05% 4,95% 6,73% Totale 010 Piemonte 549 7,75% 8,33% -0,58% 0,00% 020 Valle d'Aosta Val001 23 4,44% 6,27% -1,83% -2,06% Totale 020 Valle d'Aosta 23 4,44% 6,27% -1,83% -2,06% 030 Lombardia Lom001 76 11,26% 7,36% 3,89% -0,96% Lom008 28 1,79% 8,17% -6,38% -0,16% Lom021 21 9,76% 8,84% 0,91% 0,52% Lom022 54 8,33% 5,35% 2,99% -2,98% Lom023 12 12,50% 6,23% 6,27% -2,10% Lom039 36 8,33% 13,89% -5,56% 5,56% Lom041 22 0,00% 4,10% -4,10% -4,22% Lom043 31 6,45% 9,08% -2,63% 0,75% Lom044 14 7,14% 7,76% -0,62% -0,57% Lom046 162 4,64% 8,85% -4,21% 0,52% Lom054 42 0,00% 4,35% -4,35% -3,98% Lom055 26 9,62% 9,97% -0,35% 1,64% Lom062 9 11,76% 13,07% -1,31% 4,74% Lom063 7 7,69% 6,06% 1,64% -2,27% Lom072 10 25,00% 13,10% 11,90% 4,77% Lom077 26 5,88% 9,13% -3,25% 0,80% Lom078 82 4,29% 6,07% -1,78% -2,26% Lom082 25 0,00% 6,51% -6,51% -1,82% Lom083 34 8,96% 8,02% 0,93% -0,31% Lom086 35 10,00% 8,31% 1,69% -0,02% Lom088 81 4,35% 4,61% -0,26% -3,72% Lom090 34 5,97% 1,65% 4,32% -6,67% Lom095 32 1,59% 7,19% -5,61% -1,14% Lom096 69 9,49% 8,45% 1,04% 0,12% Lom098 63 8,00% 4,46% 3,54% -3,87% Lom100 26 15,38% 6,81% 8,58% -1,52% Lom102 78 10,90% 7,21% 3,68% -1,12% Lom103 86 0,58% 3,86% -3,27% -4,47% Lom104 286 2,80% 7,61% -4,81% -0,72% Totale 030 Lombardia 1.500 5,80% 7,11% -1,31% -1,22% 042 Trento Tre001 41 2,47% 1,80% 0,67% -6,52% Totale 042 Trento 41 2,47% 1,80% 0,67% -6,52% 050 Veneto Ven009 23 6,67% 9,65% -2,98% 1,32% Ven014 41 8,54% 3,12% 5,42% -5,21% Ven023 20 7,69% 4,03% 3,66% -4,30% Ven024 22 18,18% 13,72% 4,46% 5,39%

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Casi Mortalità Regione Azienda medi Reale Standard Eff pz Eff Org Ven033 6 0,00% -2,55% 2,55% -10,88% Ven037 22 18,60% 11,45% 7,16% 3,12% Ven041 87 4,62% 8,71% -4,09% 0,38% Ven042 45 6,74% 7,10% -0,36% -1,23% Totale 050 Veneto 264 8,16% 7,69% 0,47% -0,64% 060 Friuli-Venezia-Giulia Fri009 65 8,46% 5,51% 2,95% -2,82% Totale 060 Friuli-Venezia-Giulia 65 8,46% 5,51% 2,95% -2,82% 070 Liguria Lig001 23 24,44% 20,93% 3,51% 12,60% Lig004 50 15,15% 15,71% -0,55% 7,38% Lig011 18 0,00% -1,76% 1,76% -10,09% Lig012 35 14,49% 14,51% -0,02% 6,18% Lig013 67 5,97% 5,18% 0,79% -3,15% Totale 070 Liguria 191 11,52% 10,81% 0,71% 2,48%

Emi007 72 15,38% 13,16% 2,23% 4,83% 080 Emilia-Romagna Emi010 69 10,22% 8,80% 1,42% 0,47% Emi013 42 18,07% 4,39% 13,68% -3,94% Emi018 49 8,25% 2,11% 6,13% -6,21% Emi023 4 0,00% 4,39% -4,39% -3,94% Emi024 13 0,00% 4,35% -4,35% -3,98% Emi025 4 0,00% 5,75% -5,75% -2,57% Emi027 41 3,70% 8,10% -4,40% -0,23% Emi028 62 6,45% 5,29% 1,16% -3,04% Emi029 38 11,84% 9,13% 2,71% 0,80% Emi031 111 8,14% 8,02% 0,12% -0,31% Emi032 77 8,44% 1,16% 7,28% -7,17% Totale 080 Emilia-Romagna 578 9,52% 6,75% 2,77% -1,58% 090 Toscana Tos003 5 0,00% 5,71% -5,71% -2,62% Tos008 27 11,11% 9,46% 1,66% 1,13% Tos012 14 14,29% 10,56% 3,72% 2,24% Tos014 20 15,38% 12,13% 3,25% 3,81% Tos022 21 7,32% 6,06% 1,25% -2,27% Tos025 17 17,65% 15,16% 2,48% 6,83% Tos030 121 5,81% 9,46% -3,65% 1,13% Tos036 47 8,60% 10,82% -2,22% 2,49% Tos037 99 5,56% 7,46% -1,91% -0,87% Totale 090 Toscana 369 7,86% 9,30% -1,44% 0,97% 100 Umbria Umb007 59 5,98% 7,94% -1,95% -0,39% Totale 100 Umbria 59 5,98% 7,94% -1,95% -0,39% 110 Marche Mar018 97 7,22% 6,30% 0,92% -2,03% Totale 110 Marche 97 7,22% 6,30% 0,92% -2,03% 120 Lazio Laz013 10 20,00% 11,42% 8,58% 3,09% Laz015 26 7,69% 8,35% -0,65% 0,02% Laz032 10 0,00% 7,03% -7,03% -1,29% Laz036 5 40,00% 31,27% 8,73% 22,94% Laz040 21 4,76% 10,15% -5,39% 1,82% Laz045 42 7,14% 8,50% -1,36% 0,18% Laz054 52 5,83% 8,20% -2,38% -0,12% Laz058 116 5,19% 8,33% -3,14% 0,00% Laz059 53 14,15% 12,50% 1,65% 4,17% Laz060 66 12,21% 10,67% 1,55% 2,34% Laz062 58 4,31% 6,61% -2,30% -1,72%

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Casi Mortalità Regione Azienda medi Reale Standard Eff pz Eff Org Laz063 137 5,49% 9,47% -3,98% 1,14% Laz066 29 0,00% 5,19% -5,19% -3,14% Totale 120 Lazio 623 7,15% 9,15% -2,01% 0,83% 130 Abruzzo Abr001 15 13,33% 9,90% 3,43% 1,57% Abr002 32 7,81% 6,35% 1,46% -1,98% Abr006 16 6,45% 5,85% 0,61% -2,48% Abr012 73 8,28% 10,43% -2,15% 2,10% Totale 130 Abruzzo 135 8,52% 8,88% -0,36% 0,55% 150 Campania Cam026 18 28,57% 21,98% 6,59% 13,66% Cam039 22 6,82% 10,53% -3,71% 2,20% Cam041 109 16,59% 17,23% -0,64% 8,90% Cam042 49 8,25% 2,98% 5,26% -5,34% Cam043 7 21,43% 19,76% 1,67% 11,43% Cam045 21 24,39% 17,23% 7,16% 8,90% Cam047 29 22,41% 14,18% 8,23% 5,85% Totale 150 Campania 253 16,40% 13,96% 2,44% 5,64% 160 Puglia Pug006 7 7,14% -4,84% 11,99% -13,17% Pug008 14 29,63% 15,20% 14,43% 6,87% Pug011 10 31,58% 23,06% 8,52% 14,73% Pug012 10 15,79% 0,22% 15,57% -8,11% Pug024 5 33,33% 18,51% 14,83% 10,18% Pug026 17 18,18% 6,29% 11,89% -2,04% Pug027 15 16,67% 17,56% -0,89% 9,23% Pug028 12 25,00% 16,88% 8,12% 8,55% Totale 160 Puglia 88 21,71% 11,95% 9,77% 3,62% 180 Calabria Cal015 4 42,86% 32,24% 10,62% 23,91% Totale 180 Calabria 4 42,86% 32,24% 10,62% 23,91% 190 Sicilia Sic006 4 0,00% -2,14% 2,14% -10,47% Sic017 4 0,00% 6,84% -6,84% -1,49% Sic020 12 0,00% 6,15% -6,15% -2,17% Sic022 20 25,64% 17,06% 8,58% 8,73% Sic024 18 14,29% 6,83% 7,46% -1,50% Sic025 12 8,33% 0,35% 7,98% -7,98% Sic026 5 22,22% 15,92% 6,30% 7,59% Sic032 7 0,00% 3,54% -3,54% -4,79% Sic037 11 14,29% 12,32% 1,96% 3,99% Sic038 26 19,61% 11,57% 8,04% 3,24% Totale 190 Sicilia 116 13,85% 9,22% 4,64% 0,89% 200 Sardegna Sar001 38 4,00% 5,22% -1,22% -3,11% Sar017 4 14,29% 21,13% -6,84% 12,80% Sar018 40 20,00% 16,83% 3,17% 8,50% Totale 200 Sardegna 81 12,35% 11,64% 0,71% 3,31% I valori di mortalità standardizzata negativa sono solo il risultato dell’algoritmo di calcolo e delle approssimazioni del modello. Possono essere considerati pari a valori nulli o minimi.

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11.7 Conclusioni

11.7.1 Osservazioni generali L’analisi dei dati evidenzia che la casistica Italiana è diversa da quanto riportato in letteratura: • mortalità media nazionale superiore alla mortalità media Halm • distribuzione delle aziende verso volumi bassi rispetto allo standard di letteratura

11.7.2 Ipotesi di correlazione volumi-outcome Utilizzando i determinanti APR_DRG come predittori della mortalità per il calcolo dell’effetto confondente si ottengono stime statisticamente più valide rispetto ai precedenti (comorbilità e classe di età). L’ipotesi di miglioramento dell’outcome con l’aumentare dei volumi sembra confermata, soprattutto se si valuta l’andamento dei dati medi per classi, in cui si evidenzia una riduzione sia della mortalità sia della variabilità, all’aumentare dei volumi. Potrebbe essere valutata una proposta di conferma dei limiti Halm per volumi alti (36-38 ricoveri/anno), su cui si ha una buona corrispondenza di miglioramento anche nei dati nazionali.

11.7.3 Confronti tra regioni e tra aziende I criteri di adeguatezza escludono il 65% delle aziende e il 23 % dei ricoveri, dati che evidenziano la necessità di approfondimenti. Per quanto riguarda la mortalità, la situazione Italiana presenta un andamento abbastanza caratteristico per area geografica, con mortalità generalmente inferiori ai limiti di letteratura (Halm) per le regioni del centro-nord. Il Piemonte e la Liguria sono anomali rispetto alle altre regioni dell’area. Ogni regione può utilizzare i propri dati per valutare la situazione regionale nel panorama nazionale e per verificare il comportamento delle proprie aziende.

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12 Applicazione su Endoarteriectomia Carotidea (D)







%Mortalità media

Endoarteriectomia carotidea - 10 50 1,8%




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12.4.1 Criteri di selezione patologia Selezionare ogni SDO in base al Codice Intervento. Criterio di selezione: almeno un codice intervento, in qualunque posizione Codice intervento (ICD9CM) Descrizione intervento 3812 Endoarteriectomia di altri vasi del capo e del collo




MORTALITA’ MEDIA

4 * * 45,0% * 3 * 2,9% 6,8% * 2 0,0% 0,7% 2,2% *

Rom

1 0,1% 0,4% 0,0% *

1 2 3 4

Soi


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sopralimite si no

sotto limite no si


381 36.340 77 147 20 363 141 26.570 143 9.260

Dati utilizzati

Verifica limite

casuale


Presenza requisiti

organizzativi














L’applicazione dei requisiti di adeguatezza esclude il 58% delle aziende ma solo il 25% dei ricoveri. L’ulteriore selezione dei ricoveri in base a valutazioni statistiche (casi anomali) non influenza la numerosità del campione.

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12.6 Risultati



Andamento grafico



totali


39,4%

Mor

talit

à ef

fetti

va

30,7%

0,8% 5,5%

38,6% 25,2%bassi medi

8,4%

91,6%alti

sopraHalmsottoHalm

Riferimenti Halm

29,9%

2,1%

27,8%


0,54%


R2 = 0,0007

-2%

0%

2%

4%

6%

8%

10%

0 100 200 300 400 500 600 700

Commento Le aziende risultano distribuite in modo uniforme nelle tre fasce delimitate dai volumi bassi e alti, secondo Halm. E’ evidente il risultato nettamente migliore di mortalità rispetto all’indicazione di letteratura, in tutte le fasce di volume e come media complessiva italiana E’ probabile un effetto di inquinamento dei dati per le aziende con pochi/pochissimi casi. Sia la curva di tendenza del grafico (3° grado) sia la distribuzione nei settori denotano una tendenza a ridurre la mortalità con il volume.

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Limite minimo ricoveri casuali Patologia/Ambito Limite Volumi Bassi Halm Limite volumi casuali Endoarteriectomia carotidea 10 2 Il limite è verificato sulla media annuale per azienda. Sono considerate aziende i cui volumi non giustificano l’erogazione delle prestazioni per la patologia. Regione Azienda 2002 2003 Totale Media 010 Piemonte Pie002 1 1 1 Pie011 1 1 1 Pie016 1 1 1 Pie020 2 2 1 Pie023 2 1 3 2 Pie025 2 2 1 Totale 010 Piemonte 5 5 10 5 030 Lombardia Lom005 1 1 1 Lom013 4 4 2 Lom016 2 2 1 Lom019 4 4 2 Lom027 1 1 1 Lom029 1 1 1 Lom074 1 1 1 Lom080 1 1 2 1 Lom094 1 1 2 1 Totale 030 Lombardia 3 15 18 9 050 Veneto Ven002 4 4 2 Ven020 1 1 1 Ven022 2 1 3 2 Ven026 1 1 1 Ven027 4 4 2 Ven032 4 4 2 Ven034 1 1 1 Ven039 3 3 2 Ven040 3 3 2 Totale 050 Veneto 6 18 24 12 060 Friuli-Venezia-Giulia Fri008

1 1 1

Totale 060 Friuli-Venezia-Giulia 1 1 1 070 Liguria Lig005 1 1 2 1 Lig008 2 1 3 2 Totale 070 Liguria 3 2 5 3

Emi006 2 2 1 080 Emilia-Romagna Emi016 1 1 1 Totale 080 Emilia-Romagna 3 3 2 090 Toscana Tos002 1 1 1 Tos007 4 4 2 Tos010 1 1 1 Tos026 2 2 1 Tos027 1 1 1 Totale 090 Toscana 5 4 9 5

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Regione Azienda 2002 2003 Totale Media 110 Marche Mar008 1 1 1 Mar012 1 3 4 2 Totale 110 Marche 2 3 5 3 120 Lazio Laz001 2 2 1 Laz002 1 1 1 Laz022 3 1 4 2 Laz026 1 1 1 Laz027 1 1 1 Laz029 3 3 2 Laz030 1 1 1 Laz031 1 1 1 Laz033 1 1 1 Laz035 1 1 1 Laz043 3 3 2 Laz044 1 1 1 Laz051 1 1 2 1 Laz053 1 1 1 Laz055 3 1 4 2 Laz064 1 1 1 Totale 120 Lazio 17 11 28 14 130 Abruzzo Abr005 1 1 1 Abr011 2 1 3 2 Totale 130 Abruzzo 2 2 4 2 140 Molise Mol003 1 1 1 Totale 140 Molise 1 1 1 150 Campania Cam002 1 1 1 Cam008 1 1 1 Cam019 1 1 1 Cam020 2 2 1 Cam025 2 2 1 Cam032 2 2 4 2 Cam040 1 1 1 Totale 150 Campania 6 6 12 6 160 Puglia Pug004 1 1 1 Pug016 2 2 1 Pug017 1 1 1 Pug019 3 3 2 Totale 160 Puglia 2 5 7 4 180 Calabria Cal001 1 1 1 Cal014 1 1 1 Totale 180 Calabria 1 1 2 1 190 Sicilia Sic001 1 1 1 Sic014 3 1 4 2 Sic015 1 1 1 Sic016 3 3 2 Sic019 1 1 1 Sic029 2 1 3 2 Sic032 1 1 1 Totale 190 Sicilia 8 6 14 7 200 Sardegna Sar002 1 1 1 Sar016 3 3 2 Totale 200 Sardegna 4 4 2

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Flusso utilizzato

Endoarteriectomia carotidea Presenza Chirurgia Vascolare

Azienda con codice disciplina “14”

HSP12 / HSP13




010 Piemonte Pie006 10 22 16 3% Pie013 6 11 8,5 0% Pie015 16 22 19 0% Pie019 13 4 8,5 0% Pie021 9 18 13,5 0% Pie024 3 4 3,5 0% Pie026 57 39 48 1% Pie033 6 3 4,5 0% Totale 010 Piemonte 120 123 121,5 1% 030 Lombardia Lom017 14 10 12 0% Lom024 49 43 46 1% Lom025 15 5 10 5% Lom026 7 4 5,5 0% Lom030 41 29 35 0% Lom032 22 29 25,5 0% Lom037 9 16 12,5 0% Lom040 6 6 6 0% Lom045 14 10 12 0% Lom049 25 24 24,5 0% Lom056 16 11 13,5 0% Lom057 46 44 45 0% Lom058 7 5 6 0% Lom059 42 32 37 0% Lom061 15 15 15 0% Lom065 33 26 29,5 5% Lom067 42 58 50 0% Lom069 48 43 45,5 0% Lom073 6 1 3,5 0% Lom075 18 7 12,5 0% Lom079 119 130 124,5 0% Lom084 58 55 56,5 0% Lom085 25 28 26,5 0% Lom089 196 208 202 0% Lom091 57 28 42,5 2% Lom092 28 23 25,5 2% Lom093 11 6 8,5 6% Lom097 68 64 66 0% Lom099 20 20 20 0% Totale 030 Lombardia 1057 980 1019 0% 041 Bolzano Bol002 29 34 31,5 2%

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Totale 041 Bolzano 29 34 31,5 2% 042 Trento Tre002 44 15 29,5 0% Totale 042 Trento 44 15 29,5 0% 050 Veneto Ven001 117 95 106 0% Ven005 148 204 176 0% Ven006 46 89 67,5 0% Ven007 95 79 87 0% Ven008 11 3 7 0% Ven010 122 124 123 0% Ven011 3 2 2,5 0% Ven012 28 19 23,5 0% Ven013 30 27 28,5 0% Ven016 24 43 33,5 0% Ven018 19 29 24 0% Ven019 251 195 223 0% Ven021 5 16 10,5 0% Ven028 49 59 54 0% Ven029 37 34 35,5 0% Ven030 1 6 3,5 0% Ven031 0 5 2,5 0% Ven036 43 10 26,5 0% Totale 050 Veneto 1029 1039 1034 0%

Fri001 8 4 6 0% 060 Friuli-Venezia-Giulia Fri003 38 45 41,5 1% Fri004 49 28 38,5 0% Fri010 69 53 61 2% Fri011 65 83 74 0% Totale 060 Friuli-Venezia-Giulia 229 213 221 1% 070 Liguria Lig002 18 29 23,5 0% Lig007 5 15 10 0% Lig010 17 9 13 0% Totale 070 Liguria 40 53 46,5 0% 080 Emilia-Romagna Emi002

47 63 55 2%

Emi005 18 31 24,5 2% Emi008 5 1 3 0% Emi012 20 15 17,5 0% Emi017 41 38 39,5 1% Emi020 1 6 3,5 0% Emi021 21 9 15 0% Emi026 27 40 33,5 0% Emi030 88 99 93,5 1% Totale 080 Emilia-Romagna 268 302 285 1% 090 Toscana Tos005 15 19 17 3% Tos017 104 158 131 0% Tos023 16 0 8 0% Tos034 6 40 23 0% Tos035 373 279 326 0% Totale 090 Toscana 514 496 505 0% 100 Umbria Umb001 26 57 41,5 0% Umb003 4 1 2,5 0% Umb004 2 3 2,5 0% Umb005 10 10 10 0%

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Umb006 17 10 13,5 0% Umb008 42 27 34,5 0% Totale 100 Umbria 101 108 104,5 0% 110 Marche Mar002 11 20 15,5 0% Mar007 8 8 8 0% Mar011 15 6 10,5 0% Mar014 34 31 32,5 0% Mar015 0 6 3 0% Mar016 8 21 14,5 0% Mar017 5 3 4 0% Mar019 61 68 64,5 2% Totale 110 Marche 142 163 152,5 1% 120 Lazio Laz003 0 7 3,5 0% Laz004 34 34 34 3% Laz006 24 37 30,5 0% Laz008 30 19 24,5 2% Laz011 9 0 4,5 0% Laz012 50 57 53,5 0% Laz014 10 9 9,5 0% Laz016 11 4 7,5 0% Laz028 4 6 5 0% Laz037 0 22 11 0% Laz038 10 11 10,5 10% Laz042 9 9 9 0% Laz056 24 42 33 0% Laz067 6 14 10 0% Laz068 2 69 35,5 0% Laz069 20 125 72,5 1% Totale 120 Lazio 243 465 354 1% 130 Abruzzo Abr009 3 4 3,5 0% Abr013 7 2 4,5 0% Totale 130 Abruzzo 10 6 8 0% 140 Molise Mol006 24 19 21,5 2% Totale 140 Molise 24 19 21,5 2% 150 Campania Cam005 23 24 23,5 0% Cam006 38 41 39,5 1% Cam007 0 7 3,5 0% Cam012 38 78 58 3% Cam021 68 25 46,5 0% Cam023 14 0 7 0% Cam024 68 76 72 0% Cam030 26 13 19,5 0% Cam031 30 11 20,5 0% Cam034 10 6 8 0% Cam035 0 18 9 0% Totale 150 Campania 315 299 307 1% 160 Puglia Pug007 11 0 5,5 0% Pug013 26 25 25,5 2% Pug014 12 16 14 0% Pug025 35 0 17,5 0% Totale 160 Puglia 84 41 62,5 1% 170 Basilicata Bas002 14 23 18,5 3% Bas005 101 116 108,5 0%

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Totale 170 Basilicata 115 139 127 1% 180 Calabria Cal004 4 6 5 0% Cal005 1 7 4 0% Cal006 2 3 2,5 0% Cal009 85 91 88 1% Cal012 6 23 14,5 0% Cal013 8 5 6,5 0% Cal016 2 6 4 0% Totale 180 Calabria 108 141 124,5 1% 190 Sicilia Sic013 3 4 3,5 0% Sic021 32 52 42 0% Sic027 7 5 6 0% Sic031 0 9 4,5 0% Totale 190 Sicilia 42 70 56 0% 200 Sardegna Sar006 2 3 2,5 0% Sar008 3 9 6 0% Sar013 18 5 11,5 0% Totale 200 Sardegna 23 17 20 0%

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totali

bassi medi alti

53,4% 0,47%Mor

talit

à st

anda

rdiz

.

1,9%

92,5%

0,6% 5,0%

16,8% 22,4%

sopraHalmsottoHalm



Riferimenti Halm



R2 = 0,0085

-2%

0%

2%

4%

6%

8%

10%

0 100 200 300 400 500 600 700

Commento La mortalità media migliora rispetto al dato complessivo di tutte le aziende (0,47%% rispetto a 0,54%). Le aziende adeguate tendono a erogare volumi più alti (maggiore concentrazione di aziende oltre la fascia di volumi alti secondo Halm) La curva di tendenza (3° grado) ha un andamento simile a quello atteso (con una coda in crescita per volumi alti), ma meno evidente della curva di tendenza sulla mortalità reale.

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Classe Aziende CasiMedi Media Minimo Massimo Dev Std 0-100 109 37 0,42% -1,23% 8,30% 1,25% 101-200 37 135 0,42% -0,74% 1,58% 0,48% 201-300 10 234 0,48% -0,18% 1,06% 0,41% 301-400 3 337 0,98% 0,38% 1,50% 0,58% 401-500 1 423 0,65% 0,65% 0,65% #DIV/0! 601-700 1 677 0,28% 0,28% 0,28% #DIV/0! Totale 161 84 0,47% -1,23% 8,30% 1,07%


0,4% 0,4% 0,5%1,0%

-2%

0%

2%

4%

6%

8%

10%

0-10

0

101-

200

201-

300

301-

400


Mor

talit

à st

anda

rdiz

zata

Commento La figura evidenzia per ciascuna classe il valore medio della mortalità normalizzata e della deviazione standard. Si rileva un peggioramento della mortalità con l'incremento dei volumi. La variabilità è maggiore nella prima classe per poi rimanere sostanzialmente costante.

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12.6.6 Risultato mortalità standardizzata – Confronto nazionale per regione La tabella riporta la mortalità per regione con il risultato della mortalità standardizzata e gli effetti dovuti alle caratteristiche del paziente e dell’organizzazione. Il codice colore evidenzia i valori di mortalità sopra e sotto l’indicazione di letteratura (Halm: 1,8%). Casi Mortalità Regione medi Reale Standardizzata Effetto pz Effetto Org 010 Piemonte 1.266 0,67% 0,75% -0,07% 0,27% 020 Valle d'Aosta 158 0,63% 0,73% -0,10% 0,26% 030 Lombardia 3.292 0,24% 0,22% 0,02% -0,25% 041 Bolzano 117 0,00% -0,23% 0,23% -0,70% 042 Trento 124 0,00% 0,27% -0,27% -0,20% 050 Veneto 1.079 0,28% 0,36% -0,09% -0,11% 060 Friuli-Venezia-Giulia 137 0,36% 0,54% -0,18% 0,07% 070 Liguria 417 0,72% 0,54% 0,18% 0,07% 080 Emilia-Romagna 1.454 0,31% 0,26% 0,05% -0,21% 090 Toscana 1.210 0,58% 0,67% -0,09% 0,19% 100 Umbria 213 0,00% -0,18% 0,18% -0,65% 110 Marche 171 0,29% 0,53% -0,23% 0,06% 120 Lazio 1.590 0,72% 0,72% 0,01% 0,24% 130 Abruzzo 496 0,30% 0,20% 0,10% -0,27% 140 Molise 5 0,00% 0,01% -0,01% -0,46% 150 Campania 574 0,70% 0,71% -0,02% 0,24% 160 Puglia 472 0,64% 0,62% 0,02% 0,14% 180 Calabria 44 1,15% 1,16% -0,01% 0,69% 190 Sicilia 471 0,96% 0,88% 0,08% 0,40% 200 Sardegna 161 1,56% 1,40% 0,16% 0,93% Totale 13.446 0,47% 0,47% 0% 0% I valori di mortalità standardizzata negativa sono solo il risultato dell’algoritmo di calcolo e delle approssimazioni del modello. Possono essere considerati pari a valori nulli o minimi. Commento Il risultato nazionale migliore della mortalità media di letteratura (Halm) è confermato per ogni regione italiana. In ogni caso esistono differenze tra le regioni dal punto di vista dell’effetto organizzativo (Sardegna: +0,93; Bolzano: -0,70), che possono essere approfondite con una valutazione intraregionale, per azienda.

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12.6.7 Risultato mortalità standardizzata – Dettaglio regionale per azienda Ogni regione viene dettagliata per le proprie aziende adeguate. Il codice colore evidenzia i valori di mortalità sopra e sotto l’indicazione di letteratura (Halm: 1,8%). Casi Mortalità Regione Azienda medi Reale Standard Eff pz Eff Org 010 Piemonte Pie003 9 0,00% -0,11% 0,11% -0,59% Pie008 116 1,29% 1,51% -0,21% 1,03% Pie014 101 1,49% 1,58% -0,09% 1,11% Pie022 13 4,00% 4,17% -0,17% 3,70% Pie028 229 0,88% 0,71% 0,16% 0,24% Pie032 258 0,78% 0,72% 0,05% 0,25% Pie036 232 0,00% 0,32% -0,32% -0,15% Pie037 190 0,26% 0,37% -0,10% -0,11% Pie038 119 0,42% 0,55% -0,13% 0,08% Totale 010 Piemonte 1.266 0,67% 0,75% -0,07% 0,27% 020 Valle d'Aosta Val001 158 0,63% 0,73% -0,10% 0,26% Totale 020 Valle d'Aosta 158 0,63% 0,73% -0,10% 0,26% 030 Lombardia Lom001 132 0,76% 0,35% 0,41% -0,13% Lom007 25 0,00% 0,17% -0,17% -0,30% Lom008 118 0,00% 0,27% -0,27% -0,20% Lom015 17 0,00% -0,26% 0,26% -0,73% Lom021 54 0,00% 0,33% -0,33% -0,15% Lom022 102 0,49% 0,33% 0,16% -0,14% Lom023 118 0,00% -0,38% 0,38% -0,86% Lom035 5 0,00% 0,36% -0,36% -0,12% Lom036 3 0,00% 0,24% -0,24% -0,24% Lom038 6 0,00% 0,25% -0,25% -0,22% Lom039 49 1,03% 1,35% -0,32% 0,87% Lom041 133 0,00% -0,74% 0,74% -1,21% Lom042 9 0,00% 0,36% -0,36% -0,12% Lom043 92 0,00% -0,16% 0,16% -0,63% Lom044 43 1,16% 0,94% 0,22% 0,47% Lom046 204 0,74% 0,71% 0,02% 0,24% Lom054 80 0,00% 0,16% -0,16% -0,32% Lom055 54 0,00% 0,20% -0,20% -0,27% Lom062 52 0,97% 0,01% 0,96% -0,46% Lom063 41 0,00% 0,03% -0,03% -0,44% Lom070 22 2,27% 2,10% 0,17% 1,63% Lom072 14 0,00% -0,46% 0,46% -0,94% Lom077 25 0,00% 0,20% -0,20% -0,27% Lom078 174 0,29% -0,04% 0,33% -0,51% Lom082 75 0,00% 0,17% -0,17% -0,30% Lom083 124 0,00% 0,33% -0,33% -0,15% Lom086 71 0,00% 0,29% -0,29% -0,19% Lom087 50 1,00% 0,32% 0,68% -0,15% Lom088 101 0,50% 0,52% -0,02% 0,05% Lom090 117 0,43% -0,19% 0,62% -0,66% Lom095 76 0,00% 0,18% -0,18% -0,29% Lom096 62 0,00% -0,02% 0,02% -0,50% Lom098 80 0,63% 0,49% 0,14% 0,01% Lom100 15 0,00% 0,14% -0,14% -0,33% Lom102 165 0,30% 0,33% -0,02% -0,15%

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Casi Mortalità Regione Azienda medi Reale Standard Eff pz Eff Org Lom103 117 0,00% 0,17% -0,17% -0,30% Lom104 677 0,00% 0,28% -0,28% -0,20% Totale 030 Lombardia 3.292 0,24% 0,22% 0,02% -0,25% 041 Bolzano Bol001 90 0,00% -0,33% 0,33% -0,80% Bol003 15 0,00% -0,10% 0,10% -0,57% Bol008 13 0,00% 0,31% -0,31% -0,16% Totale 041 Bolzano 117 0,00% -0,23% 0,23% -0,70% 042 Trento Tre001 124 0,00% 0,27% -0,27% -0,20% Totale 042 Trento 124 0,00% 0,27% -0,27% -0,20% 050 Veneto Ven009 58 0,87% 0,97% -0,10% 0,50% Ven014 108 0,47% 0,30% 0,16% -0,17% Ven023 5 0,00% 0,15% -0,15% -0,33% Ven024 101 0,00% 0,24% -0,24% -0,23% Ven033 119 0,00% -0,16% 0,16% -0,63% Ven035 7 0,00% 0,31% -0,31% -0,16% Ven037 96 0,00% -0,42% 0,42% -0,89% Ven041 423 0,36% 0,65% -0,29% 0,17% Ven042 165 0,30% 0,39% -0,09% -0,08% Totale 050 Veneto 1.079 0,28% 0,36% -0,09% -0,11% 060 Friuli-Venezia-Giulia Fri009 137 0,36% 0,54% -0,18% 0,07% Totale 060 Friuli-Venezia-Giulia 137 0,36% 0,54% -0,18% 0,07% 070 Liguria Lig001 87 0,58% 0,54% 0,04% 0,06% Lig004 125 0,40% 0,32% 0,09% -0,16% Lig011 99 1,01% 0,88% 0,13% 0,41% Lig012 12 0,00% 0,23% -0,23% -0,24% Lig013 95 1,05% 0,52% 0,53% 0,05% Totale 070 Liguria 417 0,72% 0,54% 0,18% 0,07% 080 Emilia-Romagna Emi007 172 0,58% 0,80% -0,22% 0,33% Emi010 224 0,45% 0,10% 0,34% -0,37% Emi013 96 0,00% -0,02% 0,02% -0,49% Emi018 130 0,39% 0,23% 0,15% -0,24% Emi023 61 0,00% -0,07% 0,07% -0,55% Emi024 59 0,00% -0,06% 0,06% -0,53% Emi025 10 5,00% 5,34% -0,34% 4,87% Emi027 28 0,00% 0,26% -0,26% -0,21% Emi028 125 1,20% 1,09% 0,12% 0,61% Emi029 202 0,00% -0,14% 0,14% -0,61% Emi031 186 0,00% 0,20% -0,20% -0,28% Emi032 163 0,00% -0,04% 0,04% -0,51% Totale 080 Emilia-Romagna 1.454 0,31% 0,26% 0,05% -0,21% 090 Toscana Tos003 11 0,00% 0,22% -0,22% -0,25% Tos004 4 0,00% 0,19% -0,19% -0,29% Tos008 31 0,00% -0,07% 0,07% -0,54% Tos012 54 1,87% 1,04% 0,83% 0,56% Tos014 26 1,92% 2,10% -0,18% 1,63% Tos022 66 0,76% 0,80% -0,04% 0,33% Tos025 94 0,00% 0,12% -0,12% -0,35% Tos030 379 0,13% 0,38% -0,24% -0,10% Tos036 255 0,59% 0,70% -0,11% 0,23% Tos037 292 1,03% 1,06% -0,03% 0,59%

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Casi Mortalità Regione Azienda medi Reale Standard Eff pz Eff Org Totale 090 Toscana 1.210 0,58% 0,67% -0,09% 0,19% 100 Umbria Umb007 213 0,00% -0,18% 0,18% -0,65% Totale 100 Umbria 213 0,00% -0,18% 0,18% -0,65% 110 Marche Mar001 3 0,00% 0,36% -0,36% -0,12% Mar010 23 0,00% 0,34% -0,34% -0,14% Mar013 3 0,00% -0,17% 0,17% -0,64% Mar018 143 0,35% 0,57% -0,22% 0,10% Totale 110 Marche 171 0,29% 0,53% -0,23% 0,06% 120 Lazio Laz013 27 0,00% 0,02% -0,02% -0,45% Laz015 73 0,00% 0,14% -0,14% -0,33% Laz023 3 0,00% 0,26% -0,26% -0,22% Laz025 4 0,00% 0,36% -0,36% -0,12% Laz034 4 0,00% 0,36% -0,36% -0,12% Laz036 55 0,00% 0,22% -0,22% -0,26% Laz039 7 0,00% 0,36% -0,36% -0,12% Laz040 13 0,00% 0,32% -0,32% -0,16% Laz045 74 0,00% 0,11% -0,11% -0,36% Laz052 4 0,00% 0,36% -0,36% -0,12% Laz054 129 1,17% 0,86% 0,30% 0,39% Laz058 303 1,49% 1,50% -0,01% 1,02% Laz059 138 0,36% 0,37% -0,01% -0,10% Laz060 236 0,42% 0,42% 0,01% -0,05% Laz062 96 0,52% 0,29% 0,23% -0,18% Laz063 330 1,06% 1,19% -0,13% 0,72% Laz066 99 0,00% -0,37% 0,37% -0,84% Totale 120 Lazio 1.590 0,72% 0,72% 0,01% 0,24% 130 Abruzzo Abr001 56 0,00% -0,91% 0,91% -1,38% Abr002 109 0,00% 0,00% 0,00% -0,47% Abr006 98 0,00% 0,11% -0,11% -0,36% Abr010 46 0,00% 0,34% -0,34% -0,13% Abr012 171 0,88% 0,75% 0,13% 0,28% Abr018 17 0,00% -0,20% 0,20% -0,68% Totale 130 Abruzzo 496 0,30% 0,20% 0,10% -0,27% 140 Molise Mol001 5 0,00% 0,01% -0,01% -0,46% Totale 140 Molise 5 0,00% 0,01% -0,01% -0,46% 150 Campania Cam014 5 0,00% -0,03% 0,03% -0,51% Cam022 22 0,00% -0,07% 0,07% -0,54% Cam026 16 0,00% 0,00% 0,00% -0,47% Cam036 17 0,00% 0,21% -0,21% -0,27% Cam039 27 0,00% 0,21% -0,21% -0,27% Cam041 153 0,98% 0,75% 0,23% 0,28% Cam042 149 0,34% 0,57% -0,24% 0,10% Cam043 33 0,00% 0,15% -0,15% -0,32% Cam044 37 0,00% -0,46% 0,46% -0,93% Cam045 60 3,36% 3,39% -0,03% 2,92% Cam046 7 0,00% 0,15% -0,15% -0,33% Cam047 52 0,00% 0,23% -0,23% -0,25% Totale 150 Campania 574 0,70% 0,71% -0,02% 0,24% 160 Puglia Pug001 11 0,00% -0,01% 0,01% -0,48% Pug006 30 1,67% 1,98% -0,31% 1,50% Pug008 15 3,45% 3,65% -0,20% 3,18% Pug011 86 0,58% 0,48% 0,10% 0,01%

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Casi Mortalità Regione Azienda medi Reale Standard Eff pz Eff Org Pug012 36 0,00% 0,05% -0,05% -0,42% Pug015 3 0,00% 0,17% -0,17% -0,30% Pug020 3 0,00% 0,36% -0,36% -0,12% Pug021 11 0,00% 0,14% -0,14% -0,33% Pug024 7 0,00% -0,62% 0,62% -1,09% Pug026 165 0,61% 0,66% -0,05% 0,19% Pug027 92 0,54% 0,26% 0,28% -0,21% Pug028 14 0,00% 0,28% -0,28% -0,19% Totale 160 Puglia 472 0,64% 0,62% 0,02% 0,14% 180 Calabria Cal010 7 0,00% 0,07% -0,07% -0,40% Cal015 8 0,00% 0,19% -0,19% -0,28% Cal017 8 0,00% 0,27% -0,27% -0,20% Cal018 22 2,33% 2,17% 0,16% 1,70% Totale 180 Calabria 44 1,15% 1,16% -0,01% 0,69% 190 Sicilia Sic006 4 0,00% 0,15% -0,15% -0,32% Sic008 8 0,00% -1,23% 1,23% -1,70% Sic017 24 0,00% 0,23% -0,23% -0,24% Sic020 125 1,20% 1,32% -0,12% 0,85% Sic022 19 0,00% 0,23% -0,23% -0,24% Sic023 12 0,00% -0,70% 0,70% -1,17% Sic024 75 2,00% 2,02% -0,02% 1,55% Sic025 37 0,00% 0,02% -0,02% -0,45% Sic026 63 0,00% 0,08% -0,08% -0,39% Sic028 6 9,09% 8,30% 0,79% 7,83% Sic037 25 4,08% 3,65% 0,43% 3,17% Sic038 73 0,00% -0,51% 0,51% -0,99% Sic039 4 0,00% -0,09% 0,09% -0,56% Totale 190 Sicilia 471 0,96% 0,88% 0,08% 0,40% 200 Sardegna Sar001 41 0,00% -0,23% 0,23% -0,70% Sar017 38 0,00% 0,12% -0,12% -0,35% Sar018 82 3,07% 2,82% 0,25% 2,35% Totale 200 Sardegna 161 1,56% 1,40% 0,16% 0,93% I valori di mortalità standardizzata negativa sono solo il risultato dell’algoritmo di calcolo e delle approssimazioni del modello. Possono essere considerati pari a valori nulli o minimi.

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12.7 Conclusioni

12.7.1 Osservazioni generali L’analisi dei dati evidenzia che la situazione italiana è nettamente migliore, per quanto riguarda la mortalità, rispetto a riportato in letteratura: • mortalità media nazionale inferiore ad un terzo della mortalità media Halm • la distribuzione delle aziende adeguate mostra una tendenza a effettuare volumi medio-alti.

12.7.2 Ipotesi di correlazione volumi-outcome Utilizzando i determinanti APR_DRG come predittori della mortalità per il calcolo dell’effetto confondente si ottengono stime statisticamente simili (R2 non migliora) rispetto ai precedenti (comorbilità e classe di età). L’ipotesi di miglioramento dell’outcome con l’aumentare dei volumi è parzialmente confermata. Infatti la linea tendenziale evidenzia un andamento pressoché costante della mortalità con i volumi associata però ad un miglioramento della deviazione standard all’interno di classi di aziende ordinate per volume prodotto. Questo significa che al cresce del volume si migliora l’outcome in termini di ripetibilità del risultato. E’ possibile proporre una ipotesi di volume minimo collegata alla variabilità più ristretta (oltre 85 casi/anno).

12.7.3 Confronti tra regioni e tra aziende L’esclusione delle aziende per assenza di evidenti requisiti organizzativi (presenza della Chirurgia vascolare) colpisce in modo marcato questa patologia escludendo dalle valutazioni il 38% delle aziende e il 25% dei ricoveri. Occorre valutare localmente l’effetto di questa selezione. La situazione Italiana è uniformemente migliore rispetto agli standard di letteratura, sia a livello di regione, sia a livello di azienda, con poche eccezioni.

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13 Applicazione su Interventi per carcinoma esofageo (E)







%Mortalità media

Intervento per carcinoma esofageo 7 5 30 13,9%

13.3 Dati di base Sul totale dei casi nazionali Record da SDO 2002 Record da SDO 2003 Totale record Medio/Az Min/Az Max/Az 630 638 1268 2,5 1 52



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13.4.1 Criteri di selezione patologia Selezionare ogni SDO in base al Codice Intervento. Criterio di selezione: combinazione dei seguenti criteri

a) soli DRG chirurgici b) almeno un codice diagnosi in qualunque posizione

Codice diagnosi (ICD9CM) Descrizione Diagnosi 1500 Tumori maligni dell’esofago cervicale 1501 Tumori maligni dell’esofago toracico 1502 Tumori maligni dell’esofago addominale 1503 Tumori maligni del terzo superiore dell’esofago 1504 Tumori maligni del terzo medio dell’esofago 1505 Tumori maligni del terzo inferiore dell’esofago 1508 Tumori maligni di altra parte specificata dell’esofago 1509 Tumori maligni dell’esofago, non specificato 2301 Carcinomi in situ dell’esofago

c) almeno un codice intervento in qualunque posizione

Codice intervento (ICD9CM) Descrizione Intervento 4240 Esofagectomia, SAI 4241 Esofagectomia parziale 4242 Esofagectomia totale 4252 Esofago-gastrostomia intratoracica 4253 Anastomosi esofagea intratoracica con interposizione di intestino tenue 4254 Altra esofago-enteranastomosi intratoracica 4255 Anastomosi esofagea intratoracica con interposizione di colon 4258 Anastomosi esofagea intratoracica con altra interposizione 4259 Altra anastomosi esofagea intratoracica 4262 Esofago-gastrostomia presternale 4263 Anastomosi esofagea presternale con interposizione di intestino tenue 4265 Anastomosi esofagea presternale con interposizione di colon 4266 Altra esofagocolostomia presternale 435 Gastrectomia parziale con anastomosi esofagea

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MORTALITA’ MEDIA

4 * * 66,7% 74,0% 3 * 37,5% 30,2% 50,0% 2 11,1% 8,5% 10,8% 20,0%

Rom

1 0,0% 3,3% 3,3% *

1 2 3 4

Soi


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sopralimite si no

sotto limite no si


252 1.268 147 193 0 0 105 1.075 0 0

Dati utilizzati

Verifica limite

casuale


Presenza requisiti

organizzativi










Aziende senza requisiti organizzativi 0 0% 0 0% B) Escluse temporaneamente




L’applicazione dei requisiti di adeguatezza esclude il 58% delle aziende (aziende con un solo ricovero/anno in media) ma solo il 15% dei ricoveri. L’ulteriore selezione dei ricoveri in base a valutazioni statistiche (casi anomali) non influenza la numerosità del campione. Va notato che per questa patologia non sono stati identificati criteri di selezione per aziende adeguate, pertanto non esisono casi temporaneamente esclusi.

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13.6 Risultati



Andamento grafico



totali

Volumi di produzione delle strutturebassi medi

Mor

talit

à ef

fetti

va


12,32%

0,4%

0,0%

0,4%

86,1% 13,5%

23,4% 5,2%

62,7% 8,3%

Riferimenti Halm

sopraHalmsottoHalm

alti

28,6%

71,4%


R2 = 0,0052

-20%

-10%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

0 10 20 30 40 50 60

Commento La mortalità media nazionale reale è migliore del riferimento di letteratura. E’ evidente una netta tendenza a effettuare piccoli volumi in molte aziende (86,1% sotto la soglia di volume minimo definita dalla letteratura – Halm), pur con un dato di mortalità migliore della mortalità media di riferimento. E’ probabile un effetto di inquinamento dei dati per le aziende con pochi/pochissimi casi. L’andamento della curva di tendenza (3° grado) è simile a quello atteso

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Limite minimo ricoveri casuali Patologia/Ambito Limite Volumi Bassi Halm Limite volumi casuali Intervento per carcinoma esofageo 10 2 Il limite è verificato sulla media annuale per azienda. Sono considerate aziende i cui volumi non giustificano l’erogazione delle prestazioni per la patologia. Regione Azienda 2002 2003 Totale Media 010 Piemonte Pie001 1 1 1 Pie004 1 1 1 Pie006 1 1 1 Pie012 1 1 1 Pie014 1 1 1 Pie017 2 2 1 Pie018 1 1 1 Pie036 1 1 2 1 Totale 010 Piemonte 6 4 10 5 030 Lombardia Lom001 1 1 1 Lom006 1 1 1 Lom010 2 2 1 Lom013 1 1 1 Lom014 1 1 1 Lom018 1 1 1 Lom022 1 1 2 1 Lom024 1 1 1 Lom026 1 1 1 Lom027 1 1 1 Lom028 1 1 2 1 Lom030 1 1 2 1 Lom032 1 1 1 Lom033 1 1 2 1 Lom035 1 1 1 Lom042 2 2 1 Lom043 1 1 2 1 Lom044 1 1 1 Lom051 2 2 1 Lom052 1 1 1 Lom053 1 1 1 Lom058 1 1 2 1 Lom062 1 1 1 Lom066 1 1 1 Lom067 1 1 1 Lom069 1 1 1 Lom074 1 1 1 Lom076 2 2 1 Lom079 2 2 1 Lom082 1 1 1 Lom085 1 1 1 Lom093 1 1 1 Lom097 1 1 1

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Regione Azienda 2002 2003 Totale Media Lom098 1 1 1 Totale 030 Lombardia 25 20 45 23 041 Bolzano Bol001 1 1 2 1 Bol004 1 1 1 Totale 041 Bolzano 1 2 3 2 050 Veneto Ven002 1 1 2 1 Ven005 1 1 1 Ven006 1 1 1 Ven010 1 1 1 Ven011 1 1 1 Ven017 1 1 1 Ven018 1 1 1 Ven021 1 1 1 Ven022 1 1 1 Ven025 1 1 1 Ven030 1 1 2 1 Ven031 1 1 2 1 Ven037 2 2 1 Totale 050 Veneto 10 7 17 9

Fri001 2 2 1 060 Friuli-Venezia-Giulia Fri002 1 1 1 Totale 060 Friuli-Venezia-Giulia 2 1 3 2 070 Liguria Lig005 2 2 1 Lig007 1 1 1 Lig009 1 1 1 Lig015 1 1 1 Totale 070 Liguria 3 2 5 3

Emi005 2 2 1 080 Emilia-Romagna Emi009 1 1 1 Emi020 2 2 1 Emi022 1 1 1 Emi025 1 1 2 1 Emi030 2 2 1 Totale 080 Emilia-Romagna 4 6 10 5 090 Toscana Tos001 1 1 1 Tos006 1 1 1 Tos007 1 1 1 Tos011 2 2 1 Tos012 1 1 1 Tos013 2 2 1 Tos017 1 1 1 Tos024 1 1 1 Tos026 2 2 1 Tos027 1 1 1 Tos028 1 1 1 Tos030 1 1 1 Tos032 1 1 1 Totale 090 Toscana 12 4 16 8 100 Umbria Umb003 2 2 1 Umb005 1 1 1 Totale 100 Umbria 2 1 3 2 110 Marche Mar001 1 1 1 Mar002 1 1 1

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Regione Azienda 2002 2003 Totale Media Mar008 1 1 1 Mar009 1 1 1 Mar016 2 2 1 Totale 110 Marche 3 3 6 3 120 Lazio Laz002 1 1 2 1 Laz003 2 2 1 Laz004 1 1 1 Laz012 1 1 1 Laz018 1 1 1 Laz023 1 1 1 Laz040 1 1 1 Laz045 2 2 1 Laz047 1 1 1 Laz060 1 1 1 Laz067 2 2 1 Laz069 1 1 1 Totale 120 Lazio 6 10 16 8 130 Abruzzo Abr001 1 1 1 Abr002 1 1 1 Abr003 1 1 1 Abr004 2 2 1 Abr006 1 1 1 Abr008 1 1 1 Abr009 1 1 2 1 Abr016 1 1 1 Abr017 1 1 1 Abr019 1 1 1 Totale 130 Abruzzo 8 4 12 6 140 Molise Mol003 1 1 2 1 Mol004 1 1 1 Totale 140 Molise 1 2 3 2 150 Campania Cam010 1 1 1 Cam012 1 1 2 1 Cam013 2 2 1 Cam028 1 1 1 Cam033 1 1 1 Cam034 1 1 1 Cam039 1 1 1 Cam043 1 1 1 Cam044 1 1 2 1 Cam048 2 2 1 Totale 150 Campania 4 10 14 7 160 Puglia Pug009 1 1 1 Pug011 1 1 2 1 Pug012 2 2 1 Pug020 1 1 1 Pug022 1 1 1 Pug026 1 1 1 Totale 160 Puglia 6 2 8 4 170 Basilicata Bas005 2 2 1 Totale 170 Basilicata 2 2 1 180 Calabria Cal015 1 1 1 Cal018 1 1 1

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Regione Azienda 2002 2003 Totale Media Totale 180 Calabria 1 1 2 1 190 Sicilia Sic001 1 1 1 Sic015 1 1 1 Sic018 1 1 1 Sic023 1 1 1 Sic028 1 1 1 Sic031 1 1 1 Sic037 2 2 1 Sic038 1 1 1 Totale 190 Sicilia 4 5 9 5 200 Sardegna Sar001 1 1 2 1 Sar005 1 1 1 Sar008 1 1 1 Sar011 1 1 2 1 Sar015 1 1 1 Sar016 1 1 1 Sar018 1 1 1 Totale 200 Sardegna 6 3 9 5

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Flusso utilizzato

Intervento per carcinoma esofageo

Non definibile Non definito -

Non sono pertanto identificate aziende da sospendere per mancata evidenza dei requisiti organizzativi.

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totali

bassi

mortalità media nazionale 2002-2003


44,8% 20,0% 1,0%

0,0%

66,7% 32,4% 1,0%

65,7%

21,9% 12,4%

11,47%Mor

talit

à st

anda

rdiz

.

Riferimenti Halm


sopraHalmsottoHalm

medi alti


R2 = 0,0042

-30%

-20%

-10%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

0 10 20 30 40 50 60

Commento La mortalità media delle aziende adeguate migliora rispetto al dato complessivo di tutte le aziende (11,47% rispetto a 12,46), al di sotto del riferimento di letteratura. Anche con le sole aziende adeguate si osserva il fenomeno della concentrazione dell’attività in aziende con pochi volumi. L’andamento della curva di tendenza (3° grado) conferma quello atteso, senza evidenziare la coda in crescita per alti volumi (probabilmente per il basso valore assoluto dei volumi alti).

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Classe Aziende CasiMedi Media Minimo Massimo Dev Std 0-5 70 2 12,10% -25,45% 51,61% 14,28% 6-10 24 7 13,53% 1,55% 37,02% 10,57% 11-15 6 11 7,63% -0,15% 14,78% 5,80% 16-20 2 18 9,72% 8,19% 11,29% 2,19% 21-25 1 22 15,63% 15,63% 15,63% #DIV/0! 26-30 1 27 9,17% 9,17% 9,17% #DIV/0! 51-55 1 52 8,67% 8,67% 8,67% #DIV/0! Totale 105 5 11,47% -25,45% 51,61% 12,83%

Analisi per fasce di aziende nazionali "adeguate" ( Classe con intervalli uguali))

12,1% 13,5%

7,6%9,7%

-20%

-10%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

0-5

6-10

11-1

5

16-2

0


Mor

talit

à st

anda

rdiz

zata

Commento La figura evidenzia per ciascuna classe il valore medio della mortalità normalizzata e della deviazione standard. Il raggruppamento è stato fatto in sole sette classi di cui tre con una sola azienda. Per le quattro classi con più di un'azienda si può osservare una riduzione della variabilità con l'incremento del volume annuo mentre l'andamento della mortalità varia.

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13.6.6 Risultato mortalità standardizzata – Confronto nazionale per regione La tabella riporta la mortalità per regione con il risultato della mortalità standardizzata e gli effetti dovuti alle caratteristiche del paziente e dell’organizzazione. Il codice colore evidenzia i valori di mortalità sopra e sotto l’indicazione di letteratura (Halm: 13,9%). Casi Mortalità Regione medi Reale Standardizzata Effetto pz Effetto Org 010 Piemonte 49 9,28% 8,83% 0,45% -2,64% 020 Valle d'Aosta 3 0,00% 6,87% -6,87% -4,61% 030 Lombardia 150 10,67% 10,04% 0,63% -1,44% 042 Trento 12 0,00% 0,80% -0,80% -10,67% 050 Veneto 103 4,37% 8,47% -4,10% -3,00% 060 Friuli-Venezia-Giulia 30 16,95% 15,22% 1,73% 3,75% 070 Liguria 18 16,67% 15,24% 1,43% 3,76% 080 Emilia-Romagna 50 17,17% 12,88% 4,29% 1,41% 090 Toscana 51 12,75% 12,26% 0,49% 0,78% 100 Umbria 8 13,33% 16,47% -3,14% 5,00% 110 Marche 5 20,00% 17,01% 2,99% 5,53% 120 Lazio 36 22,54% 22,10% 0,43% 10,63% 130 Abruzzo 2 0,00% -6,47% 6,47% -17,94% 150 Campania 7 21,43% 20,13% 1,30% 8,66% 160 Puglia 6 33,33% 25,94% 7,39% 14,47% 190 Sicilia 7 0,00% 4,66% -4,66% -6,81% 200 Sardegna 3 0,00% 7,17% -7,17% -4,31% Totale 536 11,47% 11,47% 0% 0% I valori di mortalità standardizzata negativa sono solo il risultato dell’algoritmo di calcolo e delle approssimazioni del modello. Possono essere considerati pari a valori nulli o minimi. Commento Il risultato nazionale è migliore rispetto alla mortalità media riportata in letteratura e la situazione a livello di regionale si presenta variegata, anche rispetto alle aree geografiche. In 2 casi la mortalità standardizzata modifica il risultato di una regione rispetto alla mortalità media Halm. Valutando il solo effetto organizzativo, si evidenziano situazioni diversificate (Puglia: +14,47%; Abruzzo: -17,94), che possono essere approfondite con una valutazione intraregionale, per azienda.

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13.6.7 Risultato mortalità standardizzata – Dettaglio regionale per azienda Ogni regione viene dettagliata per le proprie aziende adeguate. Il codice colore evidenzia i valori di mortalità sopra e sotto l’indicazione di letteratura (Halm: 13,9%). Casi Mortalità Regione Azienda medi Reale Standard Eff pz Eff Org 010 Piemonte Pie008 2 0,00% 6,23% -6,23% -5,24% Pie019 2 33,33% 40,40% -7,07% 28,92% Pie028 2 0,00% 5,17% -5,17% -6,30% Pie029 2 0,00% -19,95% 19,95% -31,42% Pie031 2 0,00% 7,07% -7,07% -4,41% Pie032 27 9,43% 9,17% 0,26% -2,30% Pie035 3 0,00% 3,75% -3,75% -7,72% Pie037 8 13,33% 11,76% 1,57% 0,29% Pie038 3 16,67% 11,38% 5,28% -0,09% Totale 010 Piemonte 49 9,28% 8,83% 0,45% -2,64% 020 Valle d'Aosta Val001 3 0,00% 6,87% -6,87% -4,61% Totale 020 Valle d'Aosta 3 0,00% 6,87% -6,87% -4,61% 030 Lombardia Lom017 3 0,00% 7,31% -7,31% -4,16% Lom031 3 20,00% 22,04% -2,04% 10,56% Lom034 3 20,00% 25,73% -5,73% 14,26% Lom039 2 33,33% 38,97% -5,63% 27,49% Lom046 18 11,11% 11,29% -0,18% -0,18% Lom049 2 0,00% 7,53% -7,53% -3,95% Lom050 4 0,00% 5,99% -5,99% -5,49% Lom054 2 0,00% 7,99% -7,99% -3,49% Lom055 5 22,22% 19,01% 3,22% 7,53% Lom065 5 22,22% 11,27% 10,95% -0,20% Lom071 2 0,00% 4,70% -4,70% -6,77% Lom077 2 0,00% 8,49% -8,49% -2,99% Lom078 19 13,51% 8,19% 5,32% -3,28% Lom083 2 0,00% 4,70% -4,70% -6,77% Lom084 3 33,33% 17,12% 16,22% 5,64% Lom087 2 0,00% 5,17% -5,17% -6,30% Lom088 5 11,11% 5,66% 5,45% -5,82% Lom089 3 0,00% -0,90% 0,90% -12,37% Lom090 3 0,00% -8,33% 8,33% -19,81% Lom091 6 18,18% 16,88% 1,30% 5,41% Lom092 6 16,67% 14,87% 1,79% 3,40% Lom096 9 23,53% 23,50% 0,03% 12,02% Lom100 10 5,00% 5,89% -0,89% -5,58% Lom101 12 8,33% 13,79% -5,46% 2,32% Lom102 9 5,88% 1,92% 3,96% -9,55% Lom104 10 0,00% 4,65% -4,65% -6,83% Lom106 2 0,00% 5,63% -5,63% -5,84% Lom107 8 6,67% 1,55% 5,12% -9,93% Totale 030 Lombardia 150 10,67% 10,04% 0,63% -1,44% 042 Trento Tre001 10 0,00% -0,15% 0,15% -11,62% Tre002 2 0,00% 5,53% -5,53% -5,94% Totale 042 Trento 12 0,00% 0,80% -0,80% -10,67% 050 Veneto Ven007 3 16,67% 18,76% -2,10% 7,29% Ven009 2 0,00% 6,95% -6,95% -4,52% Ven013 2 0,00% 6,59% -6,59% -4,89% Ven014 6 9,09% 13,79% -4,70% 2,32%

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Casi Mortalità Regione Azienda medi Reale Standard Eff pz Eff Org Ven016 3 0,00% -3,88% 3,88% -15,35% Ven020 7 0,00% 8,10% -8,10% -3,37% Ven023 2 25,00% 27,35% -2,35% 15,88% Ven024 3 0,00% 8,01% -8,01% -3,47% Ven026 2 0,00% 4,11% -4,11% -7,36% Ven028 5 0,00% 6,11% -6,11% -5,36% Ven029 4 0,00% 2,81% -2,81% -8,66% Ven041 52 3,85% 8,67% -4,82% -2,81% Ven042 14 7,41% 6,92% 0,49% -4,56% Totale 050 Veneto 103 4,37% 8,47% -4,10% -3,00% 060 Friuli-Venezia-Giulia Fri003 4 37,50% 33,57% 3,93% 22,09% Fri004 4 14,29% 22,69% -8,40% 11,22% Fri006 2 0,00% -0,99% 0,99% -12,46% Fri008 9 0,00% 2,48% -2,48% -8,99% Fri009 4 12,50% 6,35% 6,15% -5,12% Fri010 5 44,44% 39,44% 5,00% 27,97% Fri011 3 16,67% 3,89% 12,78% -7,58% Totale 060 Friuli-Venezia-Giulia 30 16,95% 15,22% 1,73% 3,75% 070 Liguria Lig001 5 0,00% 7,84% -7,84% -3,63% Lig004 5 40,00% 36,62% 3,38% 25,14% Lig012 2 25,00% 9,39% 15,61% -2,09% Lig013 7 7,69% 5,71% 1,98% -5,76% Totale 070 Liguria 18 16,67% 15,24% 1,43% 3,76% 080 Emilia-Romagna Emi002 2 25,00% 34,06% -9,06% 22,59% Emi007 6 18,18% 10,46% 7,72% -1,01% Emi010 9 23,53% 17,34% 6,19% 5,86% Emi016 3 0,00% -25,45% 25,45% -36,92% Emi017 2 33,33% 21,21% 12,12% 9,73% Emi019 2 25,00% 13,76% 11,24% 2,29% Emi028 7 14,29% 19,35% -5,06% 7,87% Emi029 5 11,11% 10,74% 0,37% -0,73% Emi031 10 20,00% 14,78% 5,22% 3,31% Emi032 6 8,33% 6,23% 2,10% -5,24% Totale 080 Emilia-Romagna 50 17,17% 12,88% 4,29% 1,41% 090 Toscana Tos008 2 66,67% 26,25% 40,42% 14,77% Tos010 7 23,08% 23,16% -0,08% 11,68% Tos025 8 13,33% 7,96% 5,37% -3,51% Tos033 2 0,00% 6,59% -6,59% -4,88% Tos035 22 11,63% 15,63% -4,00% 4,16% Tos036 2 0,00% -4,74% 4,74% -16,22% Tos037 11 4,76% 3,72% 1,04% -7,75% Totale 090 Toscana 51 12,75% 12,26% 0,49% 0,78% 100 Umbria Umb007 4 25,00% 24,41% 0,59% 12,94% Umb008 4 0,00% 7,39% -7,39% -4,08% Totale 100 Umbria 8 13,33% 16,47% -3,14% 5,00% 110 Marche Mar018 5 20,00% 17,01% 2,99% 5,53% Totale 110 Marche 5 20,00% 17,01% 2,99% 5,53% 120 Lazio Laz016 2 50,00% 30,96% 19,04% 19,48% Laz017 4 12,50% 0,90% 11,60% -10,57% Laz019 2 25,00% 24,13% 0,87% 12,65%

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Casi Mortalità Regione Azienda medi Reale Standard Eff pz Eff Org Laz054 2 33,33% 30,47% 2,86% 19,00% Laz058 3 40,00% 35,22% 4,78% 23,74% Laz059 6 25,00% 29,23% -4,23% 17,75% Laz062 6 0,00% 3,99% -3,99% -7,49% Laz063 5 30,00% 27,85% 2,15% 16,38% Laz064 5 30,00% 37,02% -7,02% 25,55% Laz068 2 0,00% 8,95% -8,95% -2,53% Totale 120 Lazio 36 22,54% 22,10% 0,43% 10,63% 130 Abruzzo Abr012 2 0,00% -6,47% 6,47% -17,94% Totale 130 Abruzzo 2 0,00% -6,47% 6,47% -17,94% 150 Campania Cam041 2 50,00% 51,61% -1,61% 40,14% Cam046 5 10,00% 7,54% 2,46% -3,93% Totale 150 Campania 7 21,43% 20,13% 1,30% 8,66% 160 Puglia Pug023 3 16,67% 16,40% 0,26% 4,93% Pug027 2 66,67% 42,85% 23,82% 31,37% Pug029 2 33,33% 28,12% 5,22% 16,64% Totale 160 Puglia 6 33,33% 25,94% 7,39% 14,47% 190 Sicilia Sic007 2 0,00% 7,65% -7,65% -3,82% Sic022 2 0,00% 4,70% -4,70% -6,77% Sic024 2 0,00% 1,61% -1,61% -9,86% Sic039 2 0,00% 4,70% -4,70% -6,77% Totale 190 Sicilia 7 0,00% 4,66% -4,66% -6,81% 200 Sardegna Sar006 3 0,00% 7,17% -7,17% -4,31% Totale 200 Sardegna 3 0,00% 7,17% -7,17% -4,31% I valori di mortalità standardizzata negativa sono solo il risultato dell’algoritmo di calcolo e delle approssimazioni del modello. Possono essere considerati pari a valori nulli o minimi.

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13.7 Conclusioni

13.7.1 Osservazioni generali L’analisi dei dati evidenzia che la casistica Italiana è diversa da quanto riportato in letteratura:

• mortalità media nazionale inferiori alla mortalità media Halm • distribuzione delle aziende adeguate concentrata su volumi molto piccoli.

Spesso il totale dei ricoveri annui di un’intera regione si attesta vicino a valori che la letteratura fissa come riferimento per ogni struttura. Tutte le analisi dei dati risentono pertanto della scarsa numerosità del campione statistico e devono pertanto essere valutate alla luce di questa considerazione.

13.7.2 Ipotesi di correlazione volumi-outcome Utilizzando i determinanti APR_DRG come predittori della mortalità per il calcolo dell’effetto confondente si ottengono stime statisticamente più significative (R2 migliora) rispetto ai precedenti (comorbilità e classe di età). L’ipotesi di miglioramento dell’outcome al crescere dei volumi sembra confermata anche se la casistica italiana, molto sbilanciata verso aziende con pochi volumi, non fornisce riscontri statistici molto significativi (le aziende con volumi alti sono poche e in poche regioni). A volumi più alti corrispondono comunque mortalità e variabilità inferiori. Un limite minimo potrebbe essere posto pari ad un valore di almeno 7-10 ricoveri anno, che si colloca verso i riferimenti di volumi bassi presenti in letteratura (Halm) ma ben al di sopra di gran parte della aziende italiane. Per contro potrebbe essere proposto un limite ancora più alto, coerente con i volumi alti Halm e con gli andamenti nazionali, che spinga verso una proposta di concentrazione dell’attività in poche aziende (vedere anche il punto successivo).

13.7.3 Confronti tra regioni e tra aziende Anche con un solo ricovero come limite casuale si escludono ben il 58% delle aziende, sintomo di una tendenza a polverizzare l’intervento tra le strutture esistenti. A livello regionale solo 2 regioni (Lombardia e Veneto) producono oltre 100 ricoveri e solo 7 regioni hanno una casistica complessiva annua superiore al limite Halm per aziende con volumi alti (almeno 30 ricoveri/anno). Per questa patologia sarebbe ipotizzabile la proposta di valutare l’identificazione di una sola struttura per regione/gruppo di regioni i n cui far convergere tutti i ricoveri, unica possibilità per garantire volumi alti anche con casistiche basse.

M5 - Standard minimi di quantità di prestazioni · Mattoni SSN – Mattone 5 – Standard minimi...

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