Statistical modelling of adherence to drug prescription and its effects on survival in heart failure patients

Heart Failure (HF) condition is a widespread chronic heart disease that affects people aged over 65. In Italy, it is considered the principal cause of hospitalization and about 80,000 new cases per year are recorded. The relevant presence and the corresponding socioeconomic and health impact of this disease make it a challenging issue both from a clinical and an administrative point of view. In this work, we analyse HF data collected from the administrative databases of Lombardy Region and Friuli Venezia Giulia Region, concentrating our study on an innovative approach for investigating the effect of drugs consumption on survivaloutcomes of patients. This thesis has two different purposes. The first one concerns the elaboration and computation of a time-varying variable of drug assumption which results more informative than a simple binary variable for adherence. The second one concerns the investigation of this time-dependent variable, through the implementation of adequate Joint Models of longitudinal and time-to-event data. In order to achieve these aims, firstly we perform a selection process on the original databases, defining specific inclusion criteria. Then, taking advantage of several information about patients' pharmacological history collected in our databases, we recover time-dependent data concerning drug assumption over time. Finally, we use the aforementioned data to study the influence of the longitudinal process given by adherence to pharmacological treatment on patients' survival outcomes, by means of innovative joint and survival models.

Lo Scompenso Cardiaco (SC) è una malattia cronica molto diffusa che colpisce in particolare le persone al di sopra dei 65 anni di età. In Italia, è considerato la causa principale di ricovero e ogni anno vengono registrati circa 80,000 nuovi casi. L'ampia diffusione ed il relativo impatto socio-economico-sanitario di questa patologia la rendono un problema molto stimolante sia da un punto di vista clinico che amministrativo. In questo lavoro analizziamo i dati relativi a pazienti affetti da SC provenienti dalle banche dati amministrative di Regione Lombardia e Regione Friuli Venezia Giulia, concentrando il nostro studio su un approccio innovativo volto ad investigare l'effetto che il consumo di farmaci ha sulla probabilità di sopravvivenza dei pazienti. Questa tesi ha due principali obiettivi. Il primo consiste nell'elaborazione e nel calcolo di una variabile tempo-dipendente che rappresenti l'assunzione di farmaci nel tempo e che risulti più informativa di una semplice variabile binaria di aderenza. Il secondo riguarda lo studio di questa variabile tramite l'implementazione di un adeguato modello congiunto di dati longitudinali e tempo all'evento. Per raggiungere questi obiettivi, in primo luogo eseguiamo un processo di selezione rispetto ai databases originali, fissando opportuni criteri di inclusione. In seguito, approfittando delle molteplici informazioni contenute nei due datasets sulla storia farmacologica dei pazienti, ricostruiamo i dati tempo-dipendenti riguardanti il consumo di farmaci. Infine, utilizziamo i dati sopra citati per studiare l'influenza del processo longitudinale che descrive l'aderenza alla terapia farmacologica sull'outcome di sopravvivenza dei pazienti, mediante innovativi modelli congiunti e di sopravvivenza.