What to do when the robots come? Non-formal education in jobs affected by automation

Purpose: Ongoing automation processes may render a fair share of the existing jobs redundant or change their nature. This begs the question to what extent employees affected invest in training in order to strengthen their labour market position in times of uncertainty. Given the different national labour market regimes and institutions, there may be an important geographical dimension to the opportunities to cope with the challenges set by automation. The purpose of this study is to address both issues. Design/methodology/approach: Using data from the 2016 European labour Force Survey, the authors estimate with logit and multi-level regression analyses how the automation risk of a worker's job is associated with the propensity of following non-formal education/training. The authors allow this relationship to vary across European countries. Findings: The results show that employees in jobs vulnerable to automation invest relatively little in training. Also, there are significant differences across Europe in both the provision of training in general and the effect of automation on training provision. Originality/value: While there is quite a lot of research on the structural labour market effects of automation, relatively little is known about the actions that employees take to deal with the uncertainty they are faced with. This article aims to contribute to our understanding of such mechanisms underlying the structural macro-level labour-market dynamics

A life course perspective on immigrants' mental health

Defence date: 22 September 2023Examining board: Prof. Juho Härkönen (European University Institute, supervisor); Prof. Herman van der Werfhorst (European University Institute); Prof. Renee Reichl Luthra (University of Essex); Prof. Cris Beauchemin (INED)This dissertation is a collection of three empirical studies adopting elements from the life course framework for the investigation of immigrants’ mental health in European destination countries. I use nationally representative survey data from the UK (Understanding Society) and France (Trajectoires et Origines 2) to study immigrants’ mental health as a dynamic process, as well as how present and past experiences of transnational family separation affects immigrants’ mental health. In the first chapter, I use data from the United Kingdom to test whether the “immigrants’ paradox in mental health”, the finding that established immigrants tend to have worse mental health than recently arrived ones, is reflective of within-individual mental health deterioration with tenure, or if it rather due to compositional differences between cohorts. I find that the latter is true, and that immigrants’ within-individual mental health variation over time does not differ from that of natives. The second and third chapters investigate the association between transnational family separation and mental health in the UK and in France, respectively. In the second chapter, I study whether adult immigrants that experienced transnational separation from a parent in childhood have worse mental health compared to adult immigrants who migrated with their parents as minors. I find that this is the case for women, but not for men. In the third chapter, I study differences in mental health among immigrant parents by experience of transnational separation from a child. I find that immigrants who are transnationally separated from a child under 16 years old have significantly worse mental health than non-transnational immigrant parents. On the other hand, parents who experienced transnational separation from a child but then reunited have similar mental health as other nontransnational parents, suggesting that reunification is – among parents – a sufficient condition for recovery

De opleidingsduur van artsen en de arbeidsmarktpositie van basisartsen:Regionale verschillen en trends

In deel A van dit rapport brengen we voor de afgelopen decennia in kaart hoe lang het in Nederland duurt om specialist te worden. We rapporteren dat voor alle erkende vervolgopleidingen en profielen die leiden tot een registratie in het BIG-register. We kijken naar de trends in hoe lang studenten over de studie geneeskunde doen, de lengte van de wachttijd tussen studie geneeskunde en de start van een vervolgopleiding, de duur van vervolgopleiding zelf en aan de tijd van de start van de studie geneeskunde tot de registratie als specialist. Daarnaast besteden we aandacht aan de trends in de leeftijd op verschillende momenten in het opleidingstraject en tenslotte aan zij-instromers in de studie geneeskunde en verkortingen, onderbrekingen en drop-outs in de vervolgopleidingen.Bij het onderzoek passen we een cohortbenadering toe. Een cohort bestaat uit een groep personen uit de populatie die op een bepaald moment dezelfde gebeurtenis meemaken. Voorbeelden van zo’n gebeurtenis zijn het moment van instromen in de studie geneeskunde, het afstuderen als basisarts of het moment van registreren als specialist. We definiëren cohorten dus op basis van een gebeurtenis in combinatie met een datum. Het zijn de ervaringen van die opeenvolgende cohorten die het meest zuiver de ontwikkelingen over tijd weerspiegelen. Tussen 1987 en 1998 kent de mediane studieduur nog lengtes van ruim 8 jaar, maar de afgelopen twintig jaar was de mediane studieduur steeds iets meer dan zeven jaar (7,08), ruim een jaar langer dan de nominale studieduur. De gemiddelde studieduur laat wat meer variatie zien met een dalende trend die meteen in 1987 inzet en het gemiddelde zelfs onder de mediaan laat uitkomen. Er zijn ook regionale verschillen in de duur van de opleiding geneeskunde. Opvallend is dat studenten die hun laatste studiejaar in Noord-Brabant, Limburg of Gelderland wonen gedurende de hele waarnemingsperiode het kortst studeren. Degenen die hun laatste studiejaar in Noord-Holland of Flevoland wonen doen tot 2015 het langst over de studie geneeskunde; gemiddeld 8,5 maand langer dan studenten uit de zuidelijke regio. Met name uit de analyse van de gemiddelde opleidingsduren blijkt duidelijk dat er voor alle vervolgopleidingen een trend is naar een langere opleidingsduur. Die trend vertoont geen verandering sinds medio 2014 de mogelijkheden werden verruimd om de opleidingsduur te bekorten. De clusters met sociaal geneeskundige opleidingen (de twee- en vierjarige opleidingen) vertonen wat meer variatie tussen de waarnemingsjaren. Uit de resultaten blijkt dat er maar beperkt sprake is van regionale verschillen in opleidingsduur tot specialist. Ook uit de regressieanalyse, waarin we rekening houden met geslacht, locatie en corrigeren voor de mix van vervolgopleidingen, blijkt een trend zichtbaar naar langere opleidingsduren. De mediane en de gemiddelde wachttijd lopen sinds 2007 op van respectievelijk 1,92 en 2,46 jaar naar respectievelijk 3,1 en 3,7 jaar in 2018, met voor beide een versnelling in de toename voor de recente instroomcohorten. De ontwikkeling van de mediane wachttijd maakt duidelijk dat die stijging sterker is voor de clusters van vijf- en zesjarige opleidingen. De mediane wachttijd laat ook zien dat over vrijwel de gehele waarnemingsperiode de wachttijd voor de driejarige vervolgopleidingen (waaronder de huisartsgeneeskunde) het kortst is. De algemene trend in de ontwikkeling van de wachttijd is in alle regio’s hetzelfde, maar er ontwikkelen zich ook verschillen, waarbij de wachttijd voor de basisartsen die in de regio’s Noord-West (Noord-Holland, Flevoland) en Midden (Utrecht) wonen langer is dan voor hen die in Noord-Oost (Drenthe, Friesland, Groningen en Overijssel) of Zuid-Oost (Noord-Brabant, Limburg en Gelderland) wonen. Het verschil tussen de regio met de kortste en langste wachttijd loopt ook langzaam op, van 4,2 maanden in de eerste vijf jaar tot 9,0 maanden in de laatste vijf jaar van de waarnemingsperiode. Uit een regressieanalyse op de wachttijd blijkt tenslotte, rekening houdend met geslacht, vervolgopleiding en jaar van aanvang vervolgopleiding, dat de wachttijden in de meeste provincies korter zijn dan in de referentieprovincie Noord-Holland. Drenthe, Flevoland, Zeeland en Friesland wijken niet significant af van de gemiddelde wachttijd in Noord-Holland. In Limburg wijkt de wachttijd het meest af: gemiddeld 8,14 maanden korter dan in Noord-Holland. Ook in Groningen, Overijssel, Gelderland en Noord-Brabant is de wachttijd substantieel korter (4 tot ruim 5 maanden). Verder blijkt dat de wachttijd bijna anderhalve maand korter is voor vrouwen, dat er forse verschillen bestaan in wachttijd voor de diverse specialismen en profielen, en dat er een overall sterke toename over tijd is: ten opzichte van een persoon die in 1997 startte met de vervolgopleiding, wacht een persoon die start in 2018 ruim 28 maanden langer. De netto opleidingsduur vertoont in de loop van de jaren weinig verandering. Eerder zagen we dat de studie geneeskunde een jaar langer duurt dan de nominale duur en dat de duur van de vervolgopleidingen vrijwel gelijk is aan de nominale duur. Met name bij de mediane netto opleidingsduur is goed te zien dat dit zich vertaalt in netto opleidingsduren die steeds een jaar langer zijn dan de nominale duur: 13 jaar voor zesjarige opleidingen, 12 jaar voor vijfjarige opleidingen, etc.De bruto opleidingsduur is uiteraard langer dan de netto opleidingsduur. Maar er zijn ook verschillen tussen de clusters met sociaal geneeskundige specialismen (vierjarige opleidingen) en profielen (tweejarige opleidingen) en de overige clusters. De langere en sterker variërende wachttijd voor de twee eerste clusters vertaalt zich voor deze clusters in een eveneens variërende gemiddelde bruto opleidingsduur die gemiddeld 4,2 jaar langer is dan de netto opleidingsduur. Voor de mediane bruto opleidingsduur is dat 3,5 jaar. Voor de overige clusters vervolgopleidingen zien we dat de gemiddelde bruto opleidingsduur gemiddeld 2,4 jaar langer is dan de netto opleidingsduur en de gemiddelde mediane bruto opleidingsduur 2,3 jaar langer.De leeftijd bij de start van een vervolgopleiding is over de hele waarnemingsperiode gemeten gemiddeld 30,7 jaar en deze daalt geleidelijk. Dat is een trend die past bij de dalende leeftijd bij afronding van de studie geneeskunde. Echter, doordat we in deze paragraaf kijken naar registratiecohorten is de scherpe stijging van de wachttijd vanaf 2012 nog niet zichtbaar in een stijgende aanvangsleeftijd van dit cohort. In deel B verleggen we het perspectief naar de basisartsen die beschikbaar zijn om te gaan specialiseren. We identificeren de groep basisartsen die beschikbaar is om te specialiseren door gebruik te maken van registerdata van BIG, CBS en RGS. Onze cijfers zijn daarmee niet 1 op 1 vergelijkbaar met die uit Van der Velde et al (2019) en de eerdere analyses van CO (2017) en KIWA (2016). Zij baseren zich op een survey onder basisartsen, die vervolgens geëxtrapoleerd is naar de populatie. Het voordeel van die benadering is dat er meer informatie te geven is over motieven en activiteiten van de respondenten. Het nadeel is dat extrapolatie naar de populatie nodig is om op schattingen van de feitelijke omvang van het stuwmeer uit te komen. Daarnaast hoeven uitgesproken wensen en plannen niet uit te pakken zoals gedacht. Het voordeel van de registerdata is dat we in principe de populatie beschrijven (hoewel er door registratieverschillen wel een klein verlies aan observaties optreedt) en dat het mogelijk wordt in te zoomen op soms kleine subgroepen. Bij dat laatste punt valt te denken aan specifieke groepen specialisten of personen in dunbevolkte regio’s. Grofweg twee-derde van de basisartsen die beschikbaar zijn om te specialiseren is vrouw. Bij de jongeren is de belangrijkste positie in het huishouden die van partner in een huishouden zonder kinderen, op de voet gevolgd door alleenstaand. In 11-14% van de gevallen is er al sprake van de aanwezigheid van tenminste één kind. Het blijkt verder dat bij de jongeren een substantieel aandeel van de partners zelf werknemer is (78-80%).De groep basisartsen bevindt zich in de positie die wel wordt aangeduid als de wachttijd of zelfs een stuwmeer. Echter houdt dat niet in dat men werkloos of inactief thuis zit. Een groot deel van de jongere basisartsen is werknemer en daarvan is een groot aandeel al actief in de gezondheidszorg. Deze groep is dus feitelijk al ingezet in de regionale zorg en is in die zin dus niet te beschouwen als een vorm van te ontginnen reservecapaciteit in geval van lokale krapte. Regionale verschillen in de mate waarin men al is ingezet in de zorg, naast de regionale werkloosheid, de patronen in de pendel en regionale verschillen in oplopen van de wachttijd kunnen indicatoren opleveren voor de krapte van de lokale arbeidsmarkt voor artsen en instromers in vervolgopleidingen. In Deel B onderzoeken we de regionale verschillen in deze kenmerken. Ten eerste blijkt dat de regionale verschillen in de werkloosheid onder deze groep jongere basisartsen erg beperkt zijn. Er zijn met name bij de jongeren echter wel interessante trends te zien, waarbij in de regio’s Noord Oost, Midden en ook enigszins in Noord West duidelijk negatieve trends in de werkloosheid te zien zijn (de werkloosheid daalt er dus, ofwel de krapte neemt toe). Met dergelijke lage werkloosheidspercentages is de arbeidsmarkt landelijk gezien al krap te noemen. Daar komt dus bovenop dat de arbeidsmarkt in sommige regio’s nog verder aantrekt. Bij de jongere basisartsen in loondienst blijkt dat rond de 80% actief is in de gezondheidszorg. De aandelen lopen uiteen van rond de 90% in Groningen en Overijssel tot ruim 70% in Noord-Holland en Limburg. Het valt op dat drie van de vier noordelijke provincies relatief hoge aandelen te zien geven bij de jongere basisartsen, maar afgezien daarvan is er niet echt sprake van een centrum-periferie dynamiek in deze cijfers. In de meeste provincies lijkt er ook sprake te zijn van een licht negatieve trend. Dit kan te maken hebben met de toenemende wachttijden, waardoor steeds meer basisartsen hun heil buiten de zorg zoeken.De overgrote meerderheid van de basisartsen werkt in de eigen woonregio. Dit kan uiteraard nog steeds tot forse pendel leiden, met name in de grotere gebieden zoals het noorden en het zuiden. Zij die over de regiogrens pendelen, doen dat over het algemeen naar naburige gebieden. Uiteraard zien we voor het centraal gelegen Midden (Utrecht) de grootste stromen over de grens. Bijna de helft van de daar woonachtige basisartsen werkt in een andere regio, waarbij alle bestemmingen behalve het noorden vaak voorkomen. Dat wil echter niet zeggen dat de stroom naar het Midden toe minder belangrijk is, want het Midden heeft een positief forenssaldo. Dat wil zeggen dat de pendelstroom naar het gebied toe nog groter is dan het aantal vertrekkers. Deze mensen komen uit alle andere regio’s. Ook Zuid West heeft een positief saldo. Deze forensen komen vooral uit Noord West en Midden. De regio’s met een negatief saldo zijn Noord Oost, Noord West en Zuid Oost. Zoals in deel A voor de cohorten al duidelijk werd, zien we ook nu de wachttijd tussen de vier meetmomenten overal oplopen. De mediane wachttijden variëren ook substantieel tussen de grotere provincies: van 28-29 maanden in Noord-Holland, Flevoland en Utrecht tot 22-23 maanden in provincies zoals Overijssel en Groningen. Het duidt er ook hier op dat er in krappere arbeidsmarkten sprake is van een kortere wachttijd. Hier speelt ook mee dat ruimtelijke mobiliteit beperkt is en dat dat er dus toe kan leiden dat een aantal basisartsen een langere wachttijd in bepaalde regio’s voor lief neemt. De hierboven beschreven pendel is dus niet afdoende om deze regionale verschillen teniet de doen.<br/

Strategic research and innovation agenda on circular economy

CICERONE aims to bring national, regional and local governments together to jointly tackle the circular economy transition needed to reach net-zero carbon emissions and meet the targets set in the Paris Agreement and EU Green Deal. This document represents one of the key outcomes of the project: a Strategic Research & Innovation Agenda (SRIA) for Europe, to support owners and funders of circular economy programmes in aligning priorities and approaching the circular economy transition in a systemic way

ITALIAN CANCER FIGURES - REPORT 2015: The burden of rare cancers in Italy = I TUMORI IN ITALIA - RAPPORTO 2015: I tumori rari in Italia

OBJECTIVES: This collaborative study, based on data collected by the network of Italian Cancer Registries (AIRTUM), describes the burden of rare cancers in Italy. Estimated number of new rare cancer cases yearly diagnosed (incidence), proportion of patients alive after diagnosis (survival), and estimated number of people still alive after a new cancer diagnosis (prevalence) are provided for about 200 different cancer entities. MATERIALS AND METHODS: Data herein presented were provided by AIRTUM population- based cancer registries (CRs), covering nowadays 52% of the Italian population. This monograph uses the AIRTUM database (January 2015), which includes all malignant cancer cases diagnosed between 1976 and 2010. All cases are coded according to the International Classification of Diseases for Oncology (ICD-O-3). Data underwent standard quality checks (described in the AIRTUM data management protocol) and were checked against rare-cancer specific quality indicators proposed and published by RARECARE and HAEMACARE (www.rarecarenet.eu; www.haemacare.eu). The definition and list of rare cancers proposed by the RARECAREnet "Information Network on Rare Cancers" project were adopted: rare cancers are entities (defined as a combination of topographical and morphological codes of the ICD-O-3) having an incidence rate of less than 6 per 100,000 per year in the European population. This monograph presents 198 rare cancers grouped in 14 major groups. Crude incidence rates were estimated as the number of all new cancers occurring in 2000-2010 divided by the overall population at risk, for males and females (also for gender-specific tumours).The proportion of rare cancers out of the total cancers (rare and common) by site was also calculated. Incidence rates by sex and age are reported. The expected number of new cases in 2015 in Italy was estimated assuming the incidence in Italy to be the same as in the AIRTUM area. One- and 5-year relative survival estimates of cases aged 0-99 years diagnosed between 2000 and 2008 in the AIRTUM database, and followed up to 31 December 2009, were calculated using complete cohort survival analysis. To estimate the observed prevalence in Italy, incidence and follow-up data from 11 CRs for the period 1992-2006 were used, with a prevalence index date of 1 January 2007. Observed prevalence in the general population was disentangled by time prior to the reference date (≤2 years, 2-5 years, ≤15 years). To calculate the complete prevalence proportion at 1 January 2007 in Italy, the 15-year observed prevalence was corrected by the completeness index, in order to account for those cancer survivors diagnosed before the cancer registry activity started. The completeness index by cancer and age was obtained by means of statistical regression models, using incidence and survival data available in the European RARECAREnet data. RESULTS: In total, 339,403 tumours were included in the incidence analysis. The annual incidence rate (IR) of all 198 rare cancers in the period 2000-2010 was 147 per 100,000 per year, corresponding to about 89,000 new diagnoses in Italy each year, accounting for 25% of all cancer. Five cancers, rare at European level, were not rare in Italy because their IR was higher than 6 per 100,000; these tumours were: diffuse large B-cell lymphoma and squamous cell carcinoma of larynx (whose IRs in Italy were 7 per 100,000), multiple myeloma (IR: 8 per 100,000), hepatocellular carcinoma (IR: 9 per 100,000) and carcinoma of thyroid gland (IR: 14 per 100,000). Among the remaining 193 rare cancers, more than two thirds (No. 139) had an annual IR &lt;0.5 per 100,000, accounting for about 7,100 new cancers cases; for 25 cancer types, the IR ranged between 0.5 and 1 per 100,000, accounting for about 10,000 new diagnoses; while for 29 cancer types the IR was between 1 and 6 per 100,000, accounting for about 41,000 new cancer cases. Among all rare cancers diagnosed in Italy, 7% were rare haematological diseases (IR: 41 per 100,000), 18% were solid rare cancers. Among the latter, the rare epithelial tumours of the digestive system were the most common (23%, IR: 26 per 100,000), followed by epithelial tumours of head and neck (17%, IR: 19) and rare cancers of the female genital system (17%, IR: 17), endocrine tumours (13% including thyroid carcinomas and less than 1% with an IR of 0.4 excluding thyroid carcinomas), sarcomas (8%, IR: 9 per 100,000), central nervous system tumours and rare epithelial tumours of the thoracic cavity (5%with an IR equal to 6 and 5 per 100,000, respectively). The remaining (rare male genital tumours, IR: 4 per 100,000; tumours of eye, IR: 0.7 per 100,000; neuroendocrine tumours, IR: 4 per 100,000; embryonal tumours, IR: 0.4 per 100,000; rare skin tumours and malignant melanoma of mucosae, IR: 0.8 per 100,000) each constituted &lt;4% of all solid rare cancers. Patients with rare cancers were on average younger than those with common cancers. Essentially, all childhood cancers were rare, while after age 40 years, the common cancers (breast, prostate, colon, rectum, and lung) became increasingly more frequent. For 254,821 rare cancers diagnosed in 2000-2008, 5-year RS was on average 55%, lower than the corresponding figures for patients with common cancers (68%). RS was lower for rare cancers than for common cancers at 1 year and continued to diverge up to 3 years, while the gap remained constant from 3 to 5 years after diagnosis. For rare and common cancers, survival decreased with increasing age. Five-year RS was similar and high for both rare and common cancers up to 54 years; it decreased with age, especially after 54 years, with the elderly (75+ years) having a 37% and 20% lower survival than those aged 55-64 years for rare and common cancers, respectively. We estimated that about 900,000 people were alive in Italy with a previous diagnosis of a rare cancer in 2010 (prevalence). The highest prevalence was observed for rare haematological diseases (278 per 100,000) and rare tumours of the female genital system (265 per 100,000). Very low prevalence (&lt;10 prt 100,000) was observed for rare epithelial skin cancers, for rare epithelial tumours of the digestive system and rare epithelial tumours of the thoracic cavity. COMMENTS: One in four cancers cases diagnosed in Italy is a rare cancer, in agreement with estimates of 24% calculated in Europe overall. In Italy, the group of all rare cancers combined, include 5 cancer types with an IR&gt;6 per 100,000 in Italy, in particular thyroid cancer (IR: 14 per 100,000).The exclusion of thyroid carcinoma from rare cancers reduces the proportion of them in Italy in 2010 to 22%. Differences in incidence across population can be due to the different distribution of risk factors (whether environmental, lifestyle, occupational, or genetic), heterogeneous diagnostic intensity activity, as well as different diagnostic capacity; moreover heterogeneity in accuracy of registration may determine some minor differences in the account of rare cancers. Rare cancers had worse prognosis than common cancers at 1, 3, and 5 years from diagnosis. Differences between rare and common cancers were small 1 year after diagnosis, but survival for rare cancers declined more markedly thereafter, consistent with the idea that treatments for rare cancers are less effective than those for common cancers. However, differences in stage at diagnosis could not be excluded, as 1- and 3-year RS for rare cancers was lower than the corresponding figures for common cancers. Moreover, rare cancers include many cancer entities with a bad prognosis (5-year RS &lt;50%): cancer of head and neck, oesophagus, small intestine, ovary, brain, biliary tract, liver, pleura, multiple myeloma, acute myeloid and lymphatic leukaemia; in contrast, most common cancer cases are breast, prostate, and colorectal cancers, which have a good prognosis. The high prevalence observed for rare haematological diseases and rare tumours of the female genital system is due to their high incidence (the majority of haematological diseases are rare and gynaecological cancers added up to fairly high incidence rates) and relatively good prognosis. The low prevalence of rare epithelial tumours of the digestive system was due to the low survival rates of the majority of tumours included in this group (oesophagus, stomach, small intestine, pancreas, and liver), regardless of the high incidence rate of rare epithelial cancers of these sites. This AIRTUM study confirms that rare cancers are a major public health problem in Italy and provides quantitative estimations, for the first time in Italy, to a problem long known to exist. This monograph provides detailed epidemiologic indicators for almost 200 rare cancers, the majority of which (72%) are very rare (IR&lt;0.5 per 100,000). These data are of major interest for different stakeholders. Health care planners can find useful information herein to properly plan and think of how to reorganise health care services. Researchers now have numbers to design clinical trials considering alternative study designs and statistical approaches. Population-based cancer registries with good quality data are the best source of information to describe the rare cancer burden in a population

Prescription appropriateness of anti-diabetes drugs in elderly patients hospitalized in a clinical setting: evidence from the REPOSI Register

Diabetes is an increasing global health burden with the highest prevalence (24.0%) observed in elderly people. Older diabetic adults have a greater risk of hospitalization and several geriatric syndromes than older nondiabetic adults. For these conditions, special care is required in prescribing therapies including anti- diabetes drugs. Aim of this study was to evaluate the appropriateness and the adherence to safety recommendations in the prescriptions of glucose-lowering drugs in hospitalized elderly patients with diabetes. Data for this cross-sectional study were obtained from the REgistro POliterapie-Società Italiana Medicina Interna (REPOSI) that collected clinical information on patients aged ≥ 65 years acutely admitted to Italian internal medicine and geriatric non-intensive care units (ICU) from 2010 up to 2019. Prescription appropriateness was assessed according to the 2019 AGS Beers Criteria and anti-diabetes drug data sheets.Among 5349 patients, 1624 (30.3%) had diagnosis of type 2 diabetes. At admission, 37.7% of diabetic patients received treatment with metformin, 37.3% insulin therapy, 16.4% sulfonylureas, and 11.4% glinides. Surprisingly, only 3.1% of diabetic patients were treated with new classes of anti- diabetes drugs. According to prescription criteria, at admission 15.4% of patients treated with metformin and 2.6% with sulfonylureas received inappropriately these treatments. At discharge, the inappropriateness of metformin therapy decreased (10.2%, P &lt; 0.0001). According to Beers criteria, the inappropriate prescriptions of sulfonylureas raised to 29% both at admission and at discharge. This study shows a poor adherence to current guidelines on diabetes management in hospitalized elderly people with a high prevalence of inappropriate use of sulfonylureas according to the Beers criteria

Antidiabetic Drug Prescription Pattern in Hospitalized Older Patients with Diabetes

Objective: To describe the prescription pattern of antidiabetic and cardiovascular drugs in a cohort of hospitalized older patients with diabetes. Methods: Patients with diabetes aged 65 years or older hospitalized in internal medicine and/or geriatric wards throughout Italy and enrolled in the REPOSI (REgistro POliterapuie SIMI—Società Italiana di Medicina Interna) registry from 2010 to 2019 and discharged alive were included. Results: Among 1703 patients with diabetes, 1433 (84.2%) were on treatment with at least one antidiabetic drug at hospital admission, mainly prescribed as monotherapy with insulin (28.3%) or metformin (19.2%). The proportion of treated patients decreased at discharge (N = 1309, 76.9%), with a significant reduction over time. Among those prescribed, the proportion of those with insulin alone increased over time (p = 0.0066), while the proportion of those prescribed sulfonylureas decreased (p &lt; 0.0001). Among patients receiving antidiabetic therapy at discharge, 1063 (81.2%) were also prescribed cardiovascular drugs, mainly with an antihypertensive drug alone or in combination (N = 777, 73.1%). Conclusion: The management of older patients with diabetes in a hospital setting is often sub-optimal, as shown by the increasing trend in insulin at discharge, even if an overall improvement has been highlighted by the prevalent decrease in sulfonylureas prescription

The “Diabetes Comorbidome”: A Different Way for Health Professionals to Approach the Comorbidity Burden of Diabetes

(1) Background: The disease burden related to diabetes is increasing greatly, particularly in older subjects. A more comprehensive approach towards the assessment and management of diabetes’ comorbidities is necessary. The aim of this study was to implement our previous data identifying and representing the prevalence of the comorbidities, their association with mortality, and the strength of their relationship in hospitalized elderly patients with diabetes, developing, at the same time, a new graphic representation model of the comorbidome called “Diabetes Comorbidome”. (2) Methods: Data were collected from the RePoSi register. Comorbidities, socio-demographic data, severity and comorbidity indexes (Cumulative Illness rating Scale CIRS-SI and CIRS-CI), and functional status (Barthel Index), were recorded. Mortality rates were assessed in hospital and 3 and 12 months after discharge. (3) Results: Of the 4714 hospitalized elderly patients, 1378 had diabetes. The comorbidities distribution showed that arterial hypertension (57.1%), ischemic heart disease (31.4%), chronic renal failure (28.8%), atrial fibrillation (25.6%), and COPD (22.7%), were the more frequent in subjects with diabetes. The graphic comorbidome showed that the strongest predictors of death at in hospital and at the 3-month follow-up were dementia and cancer. At the 1-year follow-up, cancer was the first comorbidity independently associated with mortality. (4) Conclusions: The “Diabetes Comorbidome” represents the perfect instrument for determining the prevalence of comorbidities and the strength of their relationship with risk of death, as well as the need for an effective treatment for improving clinical outcomes

Clinical features and outcomes of elderly hospitalised patients with chronic obstructive pulmonary disease, heart failure or both

Background and objective: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and heart failure (HF) mutually increase the risk of being present in the same patient, especially if older. Whether or not this coexistence may be associated with a worse prognosis is debated. Therefore, employing data derived from the REPOSI register, we evaluated the clinical features and outcomes in a population of elderly patients admitted to internal medicine wards and having COPD, HF or COPD + HF. Methods: We measured socio-demographic and anthropometric characteristics, severity and prevalence of comorbidities, clinical and laboratory features during hospitalization, mood disorders, functional independence, drug prescriptions and discharge destination. The primary study outcome was the risk of death. Results: We considered 2,343 elderly hospitalized patients (median age 81 years), of whom 1,154 (49%) had COPD, 813 (35%) HF, and 376 (16%) COPD + HF. Patients with COPD + HF had different characteristics than those with COPD or HF, such as a higher prevalence of previous hospitalizations, comorbidities (especially chronic kidney disease), higher respiratory rate at admission and number of prescribed drugs. Patients with COPD + HF (hazard ratio HR 1.74, 95% confidence intervals CI 1.16-2.61) and patients with dementia (HR 1.75, 95% CI 1.06-2.90) had a higher risk of death at one year. The Kaplan-Meier curves showed a higher mortality risk in the group of patients with COPD + HF for all causes (p = 0.010), respiratory causes (p = 0.006), cardiovascular causes (p = 0.046) and respiratory plus cardiovascular causes (p = 0.009). Conclusion: In this real-life cohort of hospitalized elderly patients, the coexistence of COPD and HF significantly worsened prognosis at one year. This finding may help to better define the care needs of this population