Utilizzo dei dati amministrativi per la previsione del rischio di riammissione o decesso per pazienti affetti da scompenso cardiaco

CONTESTO Riammissioni e morti a ridosso di una dimissione nei pazienti affetti da scompenso cardiaco sono comuni e costose. Un indice facile da consultare che quantifichi il rischio di riammissione o morte dopo la dimissione dall’ospedale potrebbe aiutare i medici a identificare meglio chi beneficerebbe di cure o percorsi post dimissione più mirate. Il nostro obiettivo è stato quello di sviluppare e validare degli indici che potessero predire il rischio di morte o riammissione non programmata entro 30 giorni dalla dimissione dall’ospedale per il primo ricovero di scompenso. METODI E RISULTATI Abbiamo sviluppato un modello di regressione logistica con procedura Stepwise di selezione delle variabili per il calcolo di un indice di rischio di riammissione o morte per pazienti affetti da scompenso cardiaco. Lo sviluppo del modello è stato effettuato sul 70% del campione selezionato casualmente e validato sul restante 30% del campione. Il modello è stato sviluppato attraverso l’uso di un database amministrativo Lombardo per la raccolta di informazioni sanitarie. Sono stati utilizzati i dati relativi ai ricoveri per scompenso cardiaco avvenuti tra il 1/1/2010 e il 31/12/2012. Il tasso di riammissione non programmata o morte entro i 30 giorni è pari all’11,57% del totale dei ricoveri per eventi incidenti. Sono stati sviluppati tre modelli differenti per il calcolo di altrettanti indici di rischio perché la riammissione e la morte sono stati considerati outcome concorrenti; uno che ha come variabile risposta la riammissione o la morte, uno solamente la riammissione e uno solamente la morte. I modelli finali dopo la selezione effettuata dal processo di stepwise includono rispettivamente 12, 9 e 12 variabili. I tre modelli hanno un valore della statistica-C pari all’area sotto la curva ROC (AUC) pari rispettivamente a 0,6368, 0,5781 e 0,7685 con un p-value per il test del confronto con la AUC del classificatore casuale minore di 0,0001 per tutti e tre modelli, rendendoli così migliori del classificatore casuale. Il modello che ha come outcome il decesso o la riammissione entro 30 giorni ha valori di sensibilità, specificità, VPP e VPN rispettivamente pari a 56,94%, 62,39%, 16,13% e 91,94% relativi a un indice di Youden pari a 0,12. Per un valore dell’indice di Youden di 0,15 i valori di sensibilità, specificità, VPP e VPN per il modello sulle riammissioni sono pari rispettivamente a 61,61% 49,71%, 8,92% e 94,18%. Infine il modello sulla mortalità per un valore dell’indice di Youden ha valori di sensibilità, specificità, VPP e VPN rispettivamente a 71,88%, 68,70%, 11,55% e 97,73%. CONCLUSIONI Questo studio fornisce dei modelli predittivi per la riammissione non programmata e/o la morte entro i 30 giorni basati su dati amministrativi già esistenti e fruibili per la costruzione di uno strumento di controllo. I modelli relativi alla riammissione o decesso e alla riammissione hanno delle performance mediocri, tali da non renderli dei validi strumenti di screening. Il modello sulla mortalità invece ha una validità ragionevole e può essere utilizzato per migliorare l’efficienza della gestione dei pazienti.