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IL NETWORK DEI MMG
alla fine del 2009 l'assenza di un numero sufficiente di MMG in alcune Regioni come Lazio, Sardegna
e Calabria non ha consentito l'aumento del campione dei MMG. Come elemento positivo è impor-
tante ricordare che rispetto al passato il numero dei medici "validati" è aumentato progressivamente
da 290 del 2003 all'attuale 650.
2.2.2 METODOLOGIA DI SELEZIONE DEL CAMPIONE VALIDATO DEI 650 MEDICI
In primo luogo sono stati esclusi dal processo di analisi tutti i MMG che hanno visitato, nel corso degli
anni considerati (dal 2000 al 2009), un numero inferiore a 10 pazienti/anno. Il processo di selezione
successivo ha previsto un'analisi su tutto il database al fine di calcolare per ogni MMG eleggibile il
cosiddetto ITOT (Appendice 2).
L'indice totale valuta la completezza, la correttezza e la stabilità dei dati registrati dal MMG sulla
propria cartella informatica.
La completezza del dato viene determinata attraverso la quantità degli accertamenti presenti nella
cartella clinica dei pazienti: si tratta della percentuale di pazienti a cui è stato registrato almeno una
volta, contemporaneamente, il dato di fumo, peso ed altezza, nonché la percentuale di pazienti che,
nell'ultimo anno, ha avuto almeno una misurazione di pressione arteriosa e di colesterolo totale. La
completezza dipende inoltre dal numero di terapie che il MMG ha associato ad una specifica diagno-
si, dalla capacità del Medico di individuare per ogni patologia la relativa codifica ICD-9-CM (Interna-
tional Classification of Disease, 9th edition; Clinical Modification
) e dalla sua accortezza nel registrare
in forma numerica i risultati per gli accertamenti che ne prevedano la registrazione.
La stabilità viene stimata attraverso il numero medio di contatti giornalieri standardizzati in relazione
alla propria popolazione di assistiti. Un basso numero di visite giornaliere è un indicatore di registra-
zione delle informazioni discontinua da parte del medico. Di conseguenza la sua attività (nonché i
risultati) è più soggetta ad effetti di confondimento temporale. Pertanto nel calcolo dell'ITOT esso
risulterà penalizzato rispetto ai colleghi che presentano un valore medio/alto.
La correttezza viene invece misurata confrontando lo scostamento tra la stima di prevalenza di alcune
patologie a più alto impatto sociale (ipertensione, depressione, BPCO, diabete ed ulcera), rilevata
nella popolazione di ogni singolo MMG, rispetto a quanto stimato nell'intera popolazione dei MMG
di Health Search ­ CSD LPD. Una prevalenza molto più bassa di solito evidenzia la tendenza a non
registrare correttamente le diagnosi cliniche; allo stesso modo della media complessiva, un tasso di
mortalità molto inferiore rispetto a quello nazionale (dato ISTAT), può indicare una scarsa propensio-
ne a tenere aggiornato il database.
Il valore dell'ITOT varia da 0 (minimo) a 1 (massimo) e rappresenta la media degli indici calcolati an-
nualmente per ogni MMG (IFIN) per tutti gli anni presi in considerazione. In generale gli studi condotti
sul database hanno dimostrato che un MMG con un ITOT pari o superiore a 0.65 assicura un'affida-
bilità sufficientemente elevata per l'arruolamento nel panel dei "MMG validati".
2,3,4
Nella Figura 2.2a viene riportata la distribuzione di frequenza dell'ITOT dei MMG che hanno tale
valore superiore a zero. La mediana (50° percentile) è collocata tra 0.72 e 0.74, un valore partico-
larmente elevato che conferma, complessivamente, la qualità dei dati dei ricercatori Health Search
­ CSD LPD. La Tabella 2.2b riporta l'andamento dell'indice annuale (IFIN) dal 2000 al 2009 per area
geografica: il nord-ovest (0.61 nel 2000 e 0.72 nel 2009), nord-est (0.67 nel 2000 e 0.75 nel 2009)
ed il sud (0.64 nel 2000 e 0.72 nel 2009) sono le aree con indice di qualità più elevato mentre le
isole (0.58 nel 2000 e 0.68 nel 2009) ed il centro (0.58 nel 2000 e 0.70 nel 2009) sono le aree con
il valore più basso.
2 Cricelli C, Mazzaglia G, Samani F, Marchi M, Sabatini A, Nardi R, Ventriglia G, Caputi AP. Prevalence estimates for chronic
diseases in Italy: exploring the differences between self-report and primary care databases. J Public Health Med 2003; 25:254-7.
3 Filippi A, Vanuzzo D, Bignamini AA, Mazzaglia G, Cricelli C, Catapano AL.The database of Italian general practitioners allows
a reliable determination of the prevalence of myocardial infarction. Ital Heart J. 2005 Apr;6(4):311-4.
4 Mazzaglia G, Sessa E, Samani F, Cricelli C, Fabiani L. Use of Computerized General Practice Database for epidemiological
studies in Italy: a comparative study with the official national statistics. J Epidemiol Commun Health 2004; Vol.58 (suppl. 1);
A133.