aveva ricevuto il giudizio favorevole sia tra i Medici di Medicina Generale (MMG) che tra gli operatori
di sanità pubblica. Essi, infatti, nel corso della loro attività professionale, incontrano difficoltà a repe-
rire informazioni sullo stato di salute della popolazione e sul comportamento diagnostico-terapeutico
in medicina generale che siano organiche e rappresentative di tutto il territorio nazionale. Poiché in
Italia, come del resto in altri paesi come Regno Unito e Paesi Bassi, il Sistema Sanitario Nazionale (SSN)
fornisce una copertura sanitaria a tutti i cittadini, teoricamente la rappresentatività della popolazione
degli assistiti contenuti in un database di medicina generale è sovrapponibile alla popolazione resi-
dente di riferimento. Diversi studi hanno dimostrato che il MMG visita nel corso di un anno il 65%
della propria popolazione di assistiti e nel corso di 3 anni circa il 95%. Inoltre, esso contribuisce nel
corso di un anno al 65% del consumo complessivo di farmaci. Per quanto riguarda la completezza
dell'informazione relativa alla diagnosi, essa dipende dalla patologia considerata: mentre un paziente
con diabete mellito ha un alta probabilità di essere diagnosticato e/o preso in cura dal MMG, un pa-
ziente con, ad esempio, neurite ottica, viene generalmente preso in carico da strutture specialistiche
e pertanto potrebbe sfuggire all'attenzione del MMG.
Nel presente rapporto, la descrizione del network dei MMG partecipanti al progetto Health Search,
nonché la valutazione della qualità dell'informazione contenuta nel database viene descritta nel Ca-
pitolo 2. Al fine di valutare la rappresentatività dell'informazione contenuta nell'Health Search CSD
Longitudinal Patient Database (Health Search CSD LPD), vengono presentati i risultati di una serie
di analisi comparative condotte con altre fonti di informazione, come l'ISTAT (per anagrafica e pre-
valenza di patologie) e l'Osservatorio Nazionale sul Consumo dei Medicinali (OSMED) (per consumo
di farmaci e spesa).
Sempre più spesso i MMG hanno la necessità di confrontare la propria attività clinica rispetto a gold-
standard predefiniti (Clinical Governance) basati sulle evidenze scientifiche disponibili, idealmente
supportate da dati provenienti dalla pratica clinica. La maggior parte dei software utilizzati dai MMG
hanno la possibilità di integrare delle applicazioni in grado di analizzare in tempo reale, a partire dalle
informazioni archiviate, indicatori di performance per attività di self-audit. Il vantaggio nell'uso di tali
applicazioni risiede nella possibilità di verificare la propria attività clinica e confrontarla sia con altri
MMG, che con sè stesso in un dato intervallo temporale. Nel Capitolo 3 viene presentato il servizio
degli indicatori personali elaborati tramite i dati dell'Health Search CSD LPD. Il tema del carico di
lavoro viene affrontato nel Capitolo 4. In particolare, si è voluto porre la massima attenzione al tema
del carico di lavoro per patologia, sempre tenendo nell'opportuna considerazione il fatto che il data-
base riesce ad intercettare il lavoro del MMG che termina con un intervento diagnostico-terapeutico,
mentre non vengono considerate le attività di certificazione, assistenza, ed anamnesi che fanno parte
a pieno titolo dell'attività di routine della medicina generale.
Nel Capitolo 5 è stata effettuata un'analisi sulla prevalenza delle patologie a maggiore impatto sul
territorio, sulla base della diagnosi clinica effettuata dal MMG. La valutazione delle cartelle cliniche
informatizzate appare in molti casi più accurato rispetto alle indagini basate sulle interviste ai pazienti
che, tramite questionario, stimano la salute percepita su un campione peraltro troppo limitato per
stime stratificabili per età e sesso a livello regionale. Gli stessi flussi sanitari correnti, come le Schede
di Dimissione Ospedaliera, forniscono in qualche circostanza delle stime di prevalenza più accurate
rispetto ai database della medicina generale, ma soltanto per quelle patologie per le quali è probabile
il ricorso alle strutture ospedaliere. Nello stesso capitolo, sono stati introdotti, oltre alle consuete ana-
lisi sul comportamento prescrittivo per patologia, indicatori di appropriatezza, sulla base di quanto
elaborato dalla SIMG nell'ambito dei diversi Rapporti nazionali sull'uso dei Farmaci in Italia, a cura
dell'OSMED.
Infine, l'ultima novità del presente rapporto è rappresentata dalla prima analisi economica che uti-
lizza i dati di Health Search CSD LPD, per il progetto SiSSI (Simulazione Spesa Sanitaria Italiana).
Sulla base delle informazioni contenute nel database Health Search CSD LPD, l'obiettivo principale
del progetto è di fornire analisi dettagliate sull'utilizzo delle risorse nel nostro sistema sanitario, dei