Incidenza della sclerosi multipla in Toscana: uno studio basato su dati amministrativi

INTRODUZIONE L’Italia è un’area ad elevato rischio di sclerosi multipla (SM) con una prevalenza stimata di 75.000 casi e un’incidenza di 2.000 casi annui. Gli ultimi dati pubblicati sull’incidenza sono 5,5 casi/105 a Padova (2000-09), 6,6 a Genova (1998-2007) e 9,7 in Sardegna (2003-07). In Toscana è presente un registro regionale della SM ma, ad oggi, non è rappresentativo dell’intera popolazione. Una possibile alternativa per studiare l’epidemiologia è attraverso i dati amministrativi. Questi, infatti, coprono l’intera popolazione residente e vengono raccolti di routine in un modo standardizzato ai fini della gestione del servizio sanitario. Il nostro scopo è calcolare l’incidenza della SM in Toscana utilizzando dati amministrativi. METODI Per il calcolo dell’incidenza abbiamo creato il seguente algoritmo: ospedalizzazione in reparto per acuti e con diagnosi primaria di SM, esenzione attiva per SM, e prescrizione di farmaci specifici. I casi incidenti sono stati identificati come quei casi catturati dall’algoritmo non tracciati in precedenza nei flussi amministrativi, e la data della prima traccia è stata considerata quale data di diagnosi della SM. Da questa coorte di soggetti abbiamo selezionato i pazienti con un’età ≤ 55 anni, residenti in Toscana al momento della diagnosi e presenti in anagrafe da almeno 10 anni (o nati in Toscana se età <10). Abbiamo calcolato i tassi grezzi e standardizzati e gli intervalli di confidenza (IC) al 95% per gli anni 2011-2015. RISULTATI Abbiamo identificato, negli anni analizzati, 1.056 nuovi casi con un’incidenza che varia da 5,04/105 nel 2011 a 6,02 casi/105nel 2015 (Tab 1). Nelle donne l’incidenza è circa due volte più alta rispetto agli uomini con un range che va da 6,48 a 7,96/105 nelle donne, e da 3,49 a 3,93/105 negli uomini. CONCLUSIONI L’incidenza calcolata risulta elevata, soprattutto nelle donne, ma comunque in linea ai dati pubblicati in altre Regioni, al di là dei bias metodologici legati all’uso di dati amministrativi

Multiple sclerosis incidence in Tuscany from administrative data

Background: Italy is a high-risk area for multiple sclerosis with 110,000 prevalent cases estimated at January 2016 and 3400 annual incident cases. To study multiple sclerosis epidemiology, it is preferable to use population-based studies, e.g., with a registry. A valid alternative to obtain data on entire population is from administrative sources. Objective: To estimate the incidence of multiple sclerosis in Tuscany using a case-finding algorithm based on administrative data. Methods: In a previous study, we calculated the prevalence in Tuscany using a validated case-finding algorithm based on administrative data. Incident cases were identified as a subset of prevalent cases among those patients not traced in the years before the analysis period, and the date of the first multiple sclerosis-related claim was considered the incidence date of multiple sclerosis diagnosis. We examined the period 2011–2015. Results: We identified 1147 incident cases with annual rates ranged from 5.60 per 100,000 in 2011 to 6.58 in 2015. Conclusions: We found a high incidence rate, similarly to other Italian areas, especially in women, that may explain the increasing prevalence in Tuscany. To confirm this data and to calculate the possible bias caused by our inclusion method, we will validate our algorithm for incident cases

Complessità terapeutico-assistenziale e management della sclerosi multipla: utilizzo di indicatori basati sul dato amministrativo

INTRODUZIONE La sclerosi multipla (SM) è una malattia cronica ad alta complessità caratterizzata da bisogni diversificati per fase di malattia e livello di disabilità. Il PDTA per la SM della Regione Toscana è atto a definire le modalità di presa in carico del paziente a seconda delle fasi di malattia. Scopo dello studio: identificare indicatori di processo utili al monitoraggio del PDTA nella fase precoce e avanzata di SM. MATERIALI E METODI La popolazione di riferimento era la coorte dei pazienti residenti in Toscana al 01/01/2015, ottenuta tramite un algoritmo validato basato su dati amministrativi. All’interno della popolazione sono state individuate due coorti distinte presupposte come rappresentative dei pazienti a bassa e a medio-grave disabilità. La prima coorte si identifica con i pazienti che effettuano terapie modificanti il decorso della malattia (DMD) (“in terapia”). La seconda coorte, invece, rappresenta i pazienti con SM probabilmente non più modificabile dai DMD. Quindi si identificano come pazienti “ex-terapia”, che hanno cioè ricevuto DMD negli anni precedenti ma senza prescrizioni nell’anno esaminato. Gli indicatori scelti per la coorte “in terapia” erano: visite neurologiche, esami di risonanza magnetica (RM), esami ematochimici. Gli indicatori scelti per la coorte “ex-terapia” erano: prestazioni di riabilitazione neuro-motoria, assistenza domiciliare o residenziale, utilizzo di farmaci antispastici. Sono stati inoltre creati indicatori composti dall’associazione di più prestazioni per verificarne una eventuale maggiore sensibilità. RISULTATI Su una popolazione prevalente di 7844 persone con SM residenti in Toscana al 01/01/2015, sono stati individuati 3136 pazienti “in terapia” e 1204 “ex-terapia”. Tutti gli indicatori, eccetto le prestazioni riabilitative e la RM in Day Hospital, presentano una differenza statisticamente significativa tra le due coorti di riferimento, come atteso. CONCLUSIONI Gli indicatori di processo sono risultati in grado di monitorare l’appropriatezza di gestione della malattia, nelle sue due principali forme, con un metodo a basso costo, facilmente ripetibile e con garanzia di affidabilità e sensibilità rispetto ad una realtà, come quella della SM, in aumento come prevalenza e incidenza ed in evoluzione nell’ambito dei trattamenti disponibili

Prevalence of multiple sclerosis in Tuscany at 2011: a study based on validated administrative data

Background Multiple Sclerosis (MS) affects 2.3 million people world-wide. Italy is a high-risk area (with 75,000 cases estimated), with highest rates in the island of Sardinia. The last published rates in Tuscany (central Italy) were a prevalence of 56 cases/100,000 in 1991 and a mortality of 0.4 for males and 0.6 for females in 2002–2006. In Tuscany a population MS register has been founded but, to date, it’s not yet completed. To monitor disease epidemiology, comorbidities and care pathways, but also to describe the disease burden and to plan its prevention, treatment and management strategies and resource allocation, population-based studies are preferable. Administrative data offer a unique opportunity for population-based prevalence study of chronic diseases such as MS. Our aim is to update the prevalence of MS in Tuscany at 12/31/2011 using a validated case-finding algorithm based on administrative data. Methods The prevalence was calculated using administrative data: hospitalization, MS drug dispensing, disease-specific exemptions from patient copayment, home and residential long-term care and inhabitant registry. To test algorithm sensitivity, we used a true-positive reference cohort of MS patients from the Tuscan MS register. To test algorithm specificity, we used a general population cohort of individuals who were presumably not affected by MS. Results At prevalence date, we identified 6,890 cases with a rate of 187.9/100,000 (248.3 in females, 122.3 in males). The sensitivity of algorithm was 98% and the specificity was 99.99%. Conclusions We found a prevalence higher than the data present in literature but it’s similar to the expected rate considering the progressive increment of prevalence due to annual incidence that is higher than annual mortality. Our algorithm can accurately identify patients and this cohort is suitable to monitor care pathways. Our future aim is to create an integrated dataset with administrative and clinical data from MS register. Key messages MS epidemiology in Italy can be regularly and accurately updated through administrative data Prevalence of MS in Italy is increasing over time and we found in Tuscany a rate of 188 cases/100,00

Incidenza della sclerosi multipla in Toscana: uno studio basato sui dati amministrativi

INTRODUZIONE L’Italia è un’area ad elevato rischio di sclerosi multipla (SM) con una prevalenza stimata di 109.000 casi e un’incidenza di 3.400 casi annui. Gli ultimi dati pubblicati sull’incidenza sono 5,5 casi/105 a Padova (2000-09), 6,6 a Genova (1998-2007) e 9,7 in Sardegna (2003-07). In Toscana è presente un registro regionale della SM ma, ad oggi, non è rappresentativo dell’intera popolazione. Una possibile alternativa per studiare l’epidemiologia è attraverso i dati amministrativi. Questi, infatti, coprono l’intera popolazione residente e vengono raccolti di routine in un modo standardizzato ai fini della gestione del servizio sanitario. OBIETTIVI Il nostro scopo è calcolare l’incidenza della SM in Toscana utilizzando dati amministrativi. METODI Per il calcolo dell’incidenza abbiamo creato il seguente algoritmo: ospedalizzazione in reparto per acuti e con diagnosi primaria di SM, esenzione attiva per SM, e prescrizione di farmaci specifici. I casi incidenti sono stati identificati come quei casi catturati dall’algoritmo non tracciati in precedenza nei flussi amministrativi, e la data della prima traccia è stata considerata quale data di diagnosi della SM. Da questa coorte di soggetti abbiamo selezionato i pazienti con un’età ≤ 60 anni, residenti in Toscana al momento della diagnosi e presenti in anagrafe da almeno 10 anni (o nati in Toscana se età <10). Abbiamo calcolato i tassi grezzi e standardizzati e gli intervalli di confidenza (IC) al 95% per gli anni 2011-2015. RISULTATI Abbiamo identificato, negli anni analizzati, 1.147 nuovi casi con un’incidenza che varia da 5,60/105 nel 2011 a 6,58 casi/105 nel 2015. Nelle donne l’incidenza è circa due volte più alta rispetto agli uomini con un range che va da 7,05 a 9,08/105 nelle donne, e da 3,84 a 4,03/105 negli uomini. Abbiamo calcolato l’età alla diagnosi media, e questa era stabile nel periodo di studio: 39 nel 2011, 41 nel 2012, 40.5 nel 2013 e 40 nel 2014-2015. Prendendo in considerazione l’ultimo anno di analisi, abbiamo inoltre osservato delle differenze per ASL di residenza al momento della diagnosi, con aree in cui il tasso di incidenza era inferiore alla media regionale, come Massa e Carrara, Lucca e Viareggio, e aree in cui l’incidenza era più elevata rispetto alla media, come Arezzo, Pistoia, Empoli, Firenze e Livorno. CONCLUSIONI L’incidenza calcolata risulta elevata, soprattutto nelle donne, ma comunque in linea ai dati pubblicati in altre Regioni, al di là dei bias metodologici legati all’uso di dati amministrativi. Per confermare questi dati e calcolare il possibile bias dovuto al metodo di inclusione adottato, valideremo l’algoritmo per i casi incidenti

Multiple sclerosis incidence in Tuscany from administrative data

ABSTRACT BACKGROUND Italy is a high-risk area for multiple sclerosis with 110,000 prevalent cases estimated at January 2016 and 3,400 annual incident cases. To study multiple sclerosis epidemiology, it is preferable to use population-based studies, e.g. with a registry. A valid alternative to obtain data on entire population is from administrative sources. OBJECTIVE To estimate the incidence of multiple sclerosis in Tuscany using a case-finding algorithm based on administrative data. METHODS In a previous study, we calculated the prevalence in Tuscany using a validated case-finding algorithm based on administrative data. Incident cases were identified as a subset of prevalent cases among those patients not traced in the years before the analysis period, and the date of the first multiple sclerosis-related claim was considered the incidence date of multiple sclerosis diagnosis. We examined the period 2011-2015. RESULTS We identified 1,147 incident cases with annual rates ranged from 5.60 per 100,000 in 2011 to 6.58 in 2015. CONCLUSIONS We found a high incidence rate, similarly to other Italian areas, especially in women, that may explain the increasing prevalence in Tuscany. To confirm this data and to calculate the possible bias caused by our inclusion method, we will validate our algorithm for incident cases

Pulmonary functionality among workers of a Central Italy waste-to-energy plant: A retrospective study

BackgroundWe are observing a growing trend towards the use of waste incineration in waste-to-energy (WTE) plants in Italy. Various authors started to investigate their potential health effects, but without univocal outcomes. The aim of this study is to assess whether or not main pulmonary function indexes could be decreased in a group of workers employed in a municipal solid WTE plant located in Central Italy, and if there's a correlation between the levels of exposure to airborne pollutants and alterations in the pulmonary apparatus.MethodsThe study was conducted with a retrospective cohort approach. We reviewed data from clinical records of 58 waste-to-energy plant workers undergoing annual health surveillance in the period 2010-2015. We considered the exposure to airborne dust and the main parameters of respiratory function (FVC, FEV1, Tiffeneau Index and FEF 25-75%) at time zero and after a period of 5years. We divided our study population into two groups: low (&lt;1mg/m3) and high (&gt;1mg/m3) exposure. We estimated odds ratios (OR) with 95% confidence interval (95% CI) adjusted for potential confounders.ResultsWe observed a decrease in lung function parameters both in high and in low exposure group after a five-years exposure period. FEV1, FEV1/VC ratio and FEF 25-75% were worst in more exposed group, even if this difference resulted not significant at Wilcoxon test.ConclusionsActive employee in WTE plants is associated to a non-significant worsening in the main parameters of lung function after 5years exposure. Clinical significant of these variations need to be assessed

Reliability of administrative data for the identification of Parkinson's disease cohorts.

Parkinson's disease (PD) is a major worldwide public health problem with a prevalence that is expected to increase dramatically in the coming decades. Because administrative data are useful for epidemiologic and health service studies, we aimed to define procedural algorithms to identify PD patients (on a regional basis) using these data. We built two a priori algorithms, respecting privacy laws, with increasing theoretical specificity for PD including: (1) a hospital discharge diagnosis of PD; (2) PD-specific exemption; (3) a minimum of two separate prescriptions of an antiparkinsonian drug. The two algorithms differed for drugs included. Sensitivities were tested on an opportunistic sample of 319 PD patients from the databases of 5 regional movement disorders clinics. The estimated prevalence of PD in the sample population from Tuscany was 0.49 % for algorithm 1 and 0.28 % for algorithm 2. Algorithm 1 correctly identified 291 PD patients (sensitivity 91.2 %), and algorithm 2 identified 242 PD patients (sensitivity 75.9 %). We developed two reproducible algorithms demonstrating increasing theoretical specificity with good sensitivity in identifying PD patients based on an evaluation of administrative data. This may represent a low-cost strategy to reliably follow up a large number of PD patients as a whole for evaluating the effects of therapies, disease progression and prevalence