articolo scientifico
Epidemiol Prev 2016; 40 (6): 395-403
DOI: http://dx.doi.org/10.19191/EP16.6.P395.119

Sviluppo di un modello predittivo di decesso o ricovero d’urgenza per l’individuazione degli anziani fragili

Development of a predictive model of death or urgent hospitalization to identify frail elderly

  • Paolo Pandolfi1

  • Natalina Collina1

  • Paolo Marzaroli1

  • Elisa Stivanello1

  • Muriel Assunta Musti1

  • Chiara Giansante1

  • Vincenza Perlangeli1

  • Lorenzo Pizzi1

  • Sara De Lisio1

  • Fausto Francia2

  1. UOC epidemiologia, promozione della salute e comunicazione del rischio, AUSL di Bologna
  2. Direzione dipartimento di sanità pubblica, AUSL di Bologna
Paolo Pandolfi -

Cosa si sapeva già

  • Con l’aumento dell’aspettativa di vita è aumentato il fenomeno della fragilità nella popolazione anziana, con conseguente aumento del ricorso ai servizi sanitari, in particolare all’ospedalizzazione.
  • I modelli predittivi finora sviluppati hanno permesso di stratificare la popolazione anziana in diversi livelli di rischio di ospedalizzazione.

Cosa si aggiunge di nuovo

  • Si dimostra che il modello può essere arricchito da variabili provenienti da diversi flussi correnti dell’Azienda sanitaria locale e dei Comuni.
  • Lo strumento può essere utilizzato per supportare sistemi di sorveglianza sanitaria nella pianificazione di livelli diversi di assistenza sociosanitaria nell’ottica di una medicina proattiva.

Riassunto:

OBIETTIVI: sviluppare e validare un modello predittivo di decesso o ricovero ospedaliero in urgenza in soggetti di età ≥65 anni.
DISEGNO:
lo studio di coorte è basato su 9 banche dati aziendali e comunali collegate tra loro.
SETTING E PARTECIPANTI:
il modello è stato sviluppato sulla popolazione di età ≥65 anni residente al 01.01.2011 da almeno due anni nel comune di Bologna. Sono stati inclusi 96.000 soggetti.
PRINCIPALI MISURE DI OUTCOME:
l’esito è stato definito in base alla presenza di un ricovero d’urgenza oppure di decesso durante l’anno di follow-up (tutto il 2011) ed è stato studiato con un modello di regressione logistica, di cui sono state valutate le capacità predittive attraverso l’area sotto la curva Roc, il test di Hosmer-Lemeshow e lo score di Brier sul campione di derivazione (2/3 della popolazione), sul campione di validazione (1/3 della popolazione) e su un campione della popolazione di età ≥65 anni residente a Bologna al 01.01.2012 dopo aver applicato i coefficienti delle variabili individuate sul campione di derivazione. A partire dai coefficienti di regressione, per ogni soggetto sono stati costruiti gli indici di fragilità (risk score) e categorizzati in classi di rischio.
RISULTATI:
il modello risulta composto da 28 variabili e ha buone performance predittive. L’area sotto la curva Roc nel campione di derivazione è 0,77 e il test di Hosmer-Lemeshow è risultato non significativo, con uno score di Brier uguale a 0,11. Simili performance sono state ottenute negli altri due campioni considerati. All’aumentare della classe di rischio aumentano l’età media, il numero medio di ricoveri, il numero di accessi al pronto soccorso e la poliprescrizione farmaceutica, mentre diminuisce il reddito medio.
CONCLUSIONE:
il modello sviluppato ha buone capacità predittive. L’indice di fragilità potrà essere utilizzato, a supporto di una medicina proattiva, per stratificare la popolazione, al fine di pianificare interventi clinico-assistenziali o preventivi e identificare i soggetti beneficiari di specifiche attività di promozione alla salute.

Parole chiave: fragilità, modello predittivo, risk score, medicina proattiva

Abstract:

OBJECTIVES: to develop and validate a predictive model of mortality or emergency hospitalization in all subjects aged 65 years and over.
DESIGN:
cohort study based on 9 different databases linked with each other.
SETTING AND PARTICIPANTS:
the model was developed on the population aged 65 years and over resident at 01.01.2011 for at least two years in the city of Bologna (Emilia-Romagna Region, Northern Italy); 96,000 persons were included.
MAIN OUTCOME MEASURES:
the outcome was defined in case of emergency hospitalization or death during the one-year follow-up and studied with a logistic regression model. The predictive ability of the model was evaluated by using the area under the Roc curve, the Hosmer-Lemeshow test, and the Brier score in the derivation sample (2/3 of the population). These tests were repeated in the validation sample (1/3 of the population) and in the population of Bologna aged 65 years and over on 01.01.2012, after applying the coefficients of the variables obtained in the derivation model.
By using the regression coefficients, a frailty index (risk score) was calculated for each subject later categorized in risk classes.
RESULTS:
the model is composed of 28 variables and has good predictive abilities. The area under the Roc curve of the derivation sample is 0.77, the Hosmer-Lemeshow test is not significant, and the Brier score is 0.11. Similar performances are obtained in the other two samples. With increasing risk class, the mean age, number of hospitalizations, emergency room service consultations, and multiple drug prescriptions increase, while the average income decreases.
CONCLUSION:
the model has good predictive ability. The frailty index can be used to support a proactive medicine and stratify the population, plan clinical and preventive activities or identify the potential beneficiaries of specific health promotion projects.

Keywords: frailty, predictive model, risk score, proactive medicine


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