Gestione della segnalazione di un cluster di mortalità per neoplasie emolinfopoietiche Pagina 103 e sorveglianza epidemiologica nel territorio della Asl 11 di Empoli
4. Discussione
Nel presente lavoro sono stati descritti gli esiti delle indagini epidemiologiche condotte fino ad oggi nella Asl 11 di Empoli che hanno fatto seguito alla segnalazione, nel 2008, di un cluster di mortalità per NE.
All’esito della prima indagine, descritto in un report consegnato ai Sindaci del territorio in data 30 luglio 2012 e reso pubblicamente accessibile, è stato deciso di dare seguito attraverso la sorveglianza epidemiologica delle NE in un territorio non coperto dal RT.
L’opportunità di proseguire la sorveglianza epidemiologica nel territorio è stata sostenuta sia dagli stessi ricercatori del gruppo di lavoro interistituzionale, allo scopo di poter valutare gli andamenti delle patologie nei periodi successivi e quindi poter fare valutazioni su periodi più lunghi (anche in relazione alle fluttuazioni casuali che possono essere talvolta rilevate sulla base dell’esiguità della casistica), sia dai cittadini e dai sindaci del territorio, con i quali è stata condivisa la difficoltà nel poter individuare precise cause ambientali in grado di spiegare gli eccessi di patologia individuati. La cittadinanza e gli amministratori, comprensibilmente preoccupati per la situazione epidemiologica, hanno apprezzato il lavoro svolto e hanno richiesto che le indagini proseguissero.
Per effettuare approfondimenti epidemiologici descrittivi è necessario acquisire informazioni su un campione sufficientemente ampio e rappresentativo della popolazione in oggetto e studiarlo approfonditamente per ottenere dati significativi e generalizzabili (secondo i due concetti di validità interna ed esterna). Nella maggior parte delle situazioni per effettuare uno studio sul campo che soddisfi questi requisiti è necessario disporre di notevoli risorse tecniche e strutturali per il reclutamento dei partecipanti, l’esame, il follow up dei partecipanti etc. [66]
Alternative di semplice attuazione e a basso costo sono state ricercate con interesse e
su questo tema sono stati aperti vari filoni di ricerca. Uno di questi ha valutato l’uso di
informazioni di natura amministrativa a fini epidemiologici, in modo particolare in ambiti
territoriali non coperti da una affidabile e capillare attività di registrazione di casi di
neoplasie come è quella svolta dai RT.
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I database amministrativi sono grandissimi depositi di dati raccolti in ambito sanitario per vari scopi e possono includere a seconda del Paese pratiche di rimborso/pagamento, registrazione di ricoveri/prestazioni sanitarie, diagnostiche e terapeutiche.
I settori di studio che possono beneficiare dell’uso di database amministrativi sono quelli che necessitano di grande numerosità campionaria e relativo grosso impegno di risorse, come nel caso della farmacoepidemiologia, degli studi di prevalenza o della sorveglianza epidemiologica. [66]
Al pari della ricerca sul campo, la ricerca su fonti correnti ha punti di forza e debolezza.
[66,115]
Tra i punti di forza va ricordato che l’analisi di dati amministrativi:
- ha consentito di rilevare importanti indicatori di accessibilità e di esito delle prestazioni sanitarie, dai primi lavori degli anni ’90 negli USA che hanno dimostrato ad esempio che vi erano disparità nello stato di salute legate all’appartenenza razziale e che la popolazione di colore o ispanica aveva una maggiore probabilità di essere sottoposta ad alcune procedure connesse a una bassa qualità assistenziale (amputazione nel diabetico, orchiectomia bilaterale); [115]
- ha consentito di documentare le variazioni geografiche dell’assistenza sanitaria e le corrispondenti associazioni con lo stato di salute della popolazione (presenti o assenti) consolidando il principio “geography is destiny”; [116,117]
- ha costi contenuti dato che i dati sono già raccolti su supporto elettronico per altri scopi;
- se disponibile l’identificativo del singolo, consente di effettuare il RL aumentando le conoscenze tramite incrocio con altri database.
Sul territorio italiano, grazie all’utilizzazione integrata di più fonti informative sono
stati realizzati progetti di rilevanza nazionale sulla valutazione comparativa di esiti tra
soggetti erogatori e di comunicazione dei risultati di questi programmi; le prime
esperienze in tal senso sono state condotte nell’ambito del progetto “Mattoni – Misura
dell’outcome” e del “Programma regionale di valutazione degli esiti degli interventi
sanitari del Lazio, denominato P.Re.Val.E.”, i cui risultati hanno costituito la base
progettuale metodologica del Programma Nazionale Esiti (PNE), iniziato nel 2010 con una
iniziativa affidata dal Centro Nazionale per la Prevenzione ed il Controllo della Malattie
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del Ministero della Salute ad Agenas. Il PNE, tra i vari obiettivi che riconosce - quali la valutazione dell’ efficacia “teorica” (efficacy) e “operativa” (effectiveness) di interventi sanitari - effettua la valutazione comparativa degli erogatori, nonché quella tra gruppi di popolazione (ad es. per livello socioeconomico, residenza etc), allo scopo di valutare e promuovere l’equità del SSN. [118]
Tra i punti di debolezza della ricerca su fonti correnti sono stati descritti:
1) bias di informazione e selection bias: sono dovuti alla non accuratezza dei dati raccolti, riconducibile alle finalità di raccolta di queste informazioni, che può portare a misclassificazione dell’esposizione (es. terapia), dell’esito o di entrambi. Se ne descrivono alcuni aspetti:
a) Sono frequenti in Paesi dove vi è la coesistenza di sistemi pubblici (universalistici, in genere tracciabili) e assistenza privata (che non sempre effettua la registrazione del contatto)
b) La qualità delle informazioni può dipendere e variare sulla base di incentivi specifici, più spesso di natura economica, che fanno sì che spesso le procedure più costose siano proprio quelle meglio raccolte e codificate. Questo determina da un lato la non esaustività (es. assenza di dati clinici interessanti), dall’altro la minor qualità dei dati non correlati al rimborso della prestazione; [115]
c) I sistemi di codifica o inquadramento nosologico possono variare nel tempo (es.
passaggio da ICD9 a ICD10);
d) Comprendono l’”immortal time bias”, un bias legato all’errata attribuzione differenziale del tempo-persona tra esposti e non esposti ad es. ad una data prescrizione farmacologica (assume particolare rilevanza negli studi di esito su nuove terapie).
e) A seconda della storia clinica della patologia indagata (comportamento, prognosi,
necessità terapeutico-assistenziali) si potrà assistere nell’analisi dei dati ad una
maggiore “intercettazione” di casi che necessitano di ospedalizzazione (ad es. perché
candidabili a intervento chirurgico) o al contrario ad una perdita di forme croniche, a
lento decorso, gestite efficacemente al livello ambulatoriale, anche per quanto
riguarda i tumori (se non si dispone del dato ambulatoriale).
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f) Le informazioni raccolte sono solo quelle diagnosticate/individuate, e ciò è soprattutto rilevante nello studio di patologie spesso sottodiagnosticate.
2) disponibilità di dati aggregati: talora non vi è la disponibilità di dati individuali e questi sono desunti da proxy (per es. lo stato socio-economico di un soggetto può essere desunto dalla composizione socio-economica dell’area di residenza mediante dati di censo) che possono introdurre bias ecologici o misclassificazione dei fattori di rischio; la mancanza di dati identificativi individuali, come accade in alcuni Paesi, non consente di applicare le tecniche di RL; [66,115]
3) incostante validità esterna: per rendere generalizzabili a tutta la popolazione gli eventuali risultati occorrerebbe conoscere e descrivere nell’indagine le variabili rilevanti quali la composizione socio-demografica della popolazione indagata; inoltre laddove non vi sia la copertura sanitaria universalistica della popolazione la generalizzabilità è sicuramente scarsa. [119]
4) bias di confondimento: i database amministrativi possono mancare di informazioni rilevanti circa fattori individuali di confondimento, che consentirebbero di effettuare quindi il risk adjustment.
Il dataset della Asl 11 che raccoglie i casi incidenti di neoplasie emolinfopoietiche nel contesto territoriale di riferimento è stata una delle basi degli approfondimenti di questa indagine epidemiologica. L’accurata registrazione dei casi di nuova diagnosi, caratteristica dell’attività dei RT, non era disponibile dato che il Registro locale era completo fino al 2005. La necessità quindi di valutare se il dato epidemiologico territoriale evidenziasse profili di rischio elevato della popolazione e poter risposte alla cittadinanza supportate da indagini approfondite per quanto riguarda l’incidenza, oltre alla mortalità che viene regolarmente registrata fino ad anni più recenti dal Registro Regionale di Mortalità, ha reso necessario l’impiego di una notevole quantità di tempo e risorse per raccogliere questi dati in quanto si è resa necessaria la consultazione, oltre che dei flussi standardizzati, anche di quelli non standardizzati per poter ricostruire in tal modo la casistica.
Sono stati descritti in letteratura algoritmi per la stima dell’incidenza delle patologie
oncologiche mediante analisi di flussi correnti che in molti casi hanno indagato la
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patologia mammaria, che costituisce un buon modello di patologia per questo tipo di analisi. [70,74,77,79,80] Le patologie oncoematologiche, invece, rispetto ad altre presentano difficoltà aggiuntive in relazione alla storia clinica, alle modalità di evoluzione e di trattamento. Mentre infatti una delle fonti principali di dati per quanto riguarda la sorveglianza dell’incidenza tumorale è l’ospedalizzazione, di fatto si assiste ad un progressivo passaggio al setting ambulatoriale per quanto riguarda la gestione di molti fra i tumori emolinfopoietici, elemento che può contribuire a determinare un ritardo o addirittura, secondo alcuni Autori, una perdita selettiva della registrazione dei casi da parte dei RT la cui entità è stata ritenuta per alcune nosologie non trascurabile. [32; 120- 124]
Alcuni pazienti, a seconda della nosologia (come la LLC), possono anche essere diagnosticati attraverso esami ematochimici eseguiti di routine e non ricevere trattamento dopo la diagnosi, fino a che non la patologia non diventa sintomatica.
[32,125] In casi del genere viene svolto, da parte degli operatori dei RT, un accurato lavoro di ricostruzione della storia clinica del paziente e se viene individuata una data ambulatoriale sicura a ritroso nella storia clinica, antecedente di almeno 3 mesi a qualunque altro dato (anche in assenza di dati di ricovero o citologici o istologici) essa può essere utilizzata come riferimento per l’incidenza. [59]
I dati di incidenza e sopravvivenza delle neoplasie del sistema linfatico sono influenzati anche dalle decisioni assunte in sede di codifica e registrazione. Negli ultimi anni ad esempio sono subentrate delle modifiche alla codifica per le quali tradizionali separazioni nosologiche, ad esempio tra linfomi non Hodgkin e leucemie linfatiche, sono state superate con l’introduzione dell’ICD-O-3 e delle regole IARC 2004. Parimenti, patologie come le mielodisplasie, precedentemente classificate come benigne o dal comportamento incerto, nell’ICD-O-3 sono state incluse tra le patologie a comportamento maligno. Oltre che dal cambio di inquadramento nosografico di alcune patologie, ulteriori complessità possono derivare dalla possibilità che nei pazienti alcune nosologie tendano a mutare nel tempo, progredendo verso forme più aggressive clinicamente.
Penberty et al. hanno condotto uno studio pilota valutando un algoritmo applicato ai
dati amministrativi relativi alla fatturazione di prestazioni erogate di 5 centri oncologici
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territoriali, estraendo dagli archivi dipartimentali tutti i codici ICD9-CM relativi a patologie tumorali del sistema emolinfopoietico (LH, LNH, mieloma, leucemia e policitemia vera) e incrociando i risultati con i dati dei RT. Per coloro che non risultavano registrati nei RT è stata esaminata la cartella clinica: l’interesse principale è stato quello di valutare se era possibile recuperare casi non “intercettati” dai RT. Tra le patologie non registrate dai RT ma identificate tramite algoritmo e confermate, quelle più soggette a sottoregistrazione nella loro esperienza sono risultate il LNH e la LLC. Nelle conclusioni stimano che senza la notifica attiva da parte degli specialisti territoriali ogni anno negli USA una quota non trascurabile dai 21000 ai 47000 casi di neoplasie ematologiche potrebbero sfuggire alla registrazione, con un possibile gap addizionale quindi fino al 30% del totale dei casi registrati ogni anno. [32]
Craig et al. hanno testato 4 algoritmi sui dati SEER-Medicare (pazienti 65+) per stimare l’incidenza della LM anche in questo caso confrontandole con il gold standard (i casi registrati dal SEER). L’algoritmo più specifico e meno sensibile è stato quello che prevedeva l’identificazione di caso basandosi su due notifiche con diagnosi specifica di LM di cui il secondo tra 1 e 12 mesi dalla prima, o in alternativa il decesso o il ricovero in hospice entro 3 mesi dalla prima, assieme a un esame emocromocitometrico nell’anno precedente alla prima notifica e una biopsia osteo-midollare. Tra i loro risultati, calcolati sulla base dell’uso di questo algoritmo, ritengono possibile che il RT sottostimi in particolare la LMA e la LMC (con perdita potenziale fino alla metà dei casi così identificati di LMA ed un terzo dei casi di LMC). [120]
Per migliorare le possibilità di identificare queste patologie, alcune delle quali tipiche dell’età adulta avanzata e per questo ritenute in aumento nei prossimi anni, molti Autori concordano sulla necessità di investire maggiori risorse nei RT quali risorsa epidemiologica essenziale in sanità pubblica. [12,77,62,121] Poter infatti disporre sul territorio della attività di un Registro Tumori di popolazione che costituisca il gold standard e che applichi metodiche di identificazione della casistica evidence-based è, senza dubbio, la condizione migliore per poter mantenere una valida attività di sorveglianza epidemiologica.
Aggiornamento della casistica della Asl
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Nella Asl 11 è stato costruito un dataset dei nuovi casi di NE sulla base sia delle fonti regionali (flussi DOC) sia di altre fonti locali disponibili (anatomia patologica, MMG/Pediatri di libera scelta, ambulatori oncoematologia etc.). Dai dati del linkage con i dati del RTT, possibile solo nella prima fase dello studio, è emerso che l’archivio aziendale identifica una parte rilevante del complesso dei casi oncoematologici incidenti sulla base dei criteri adottati dal RTT.
Una criticità è nata però dal fatto che l’archivio Aziendale identifica anche casi non presenti nel RTT. La maggior parte di questi sono risultati casi prevalenti, ovvero con diagnosi precedente rispetto alla data identificata in Asl. Allo stesso tempo, tuttavia, la disponibilità di fonti informative specialistiche come quelle dell’ambulatorio oncoematologico ha permesso di identificare alcuni casi che sfuggono al RTT, in particolare per quanto concerne le LLC.
Le correzioni effettuate rispetto al gold standard Registro non sono state possibili per la fase dell’aggiornamento dell’archivio; è stato quindi fondamentale il supporto metodologico che sin dalle prime fasi dello studio è stato offerto dagli operatori del RTT per impostare il lavoro.
I tumori oncoematologici sono assai eterogenei e le varie peculiarità cliniche possono determinare un diverso ruolo delle varie fonti informative per ogni nosologia. L’attività svolta ha quindi previsto una ricostruzione il più possibile fedele e accurata della casistica incidente nel territorio dell’Asl 11 mediante consultazione di tutte le fonti correnti a disposizione della Asl con l’integrazione delle informazioni reperibili dai MMG e dagli archivi in formato elettronico interni alla Asl (storia clinica del paziente, precedenti ricoveri, lettere di dimissione tramite consultazione del sistema informativo aziendale).
In particolare, la disponibilità dei dati dell’ambulatorio del reparto di oncoematologia ha dato un prezioso contributo alla ricostruzione della casistica anche nell’ultimo triennio.
Dei 268 pazienti per i quali, nel periodo 2009-2011, la diagnosi è stata confermata, il
29,5% è stato identificato grazie alle informazioni ottenute dall’ambulatorio oncologico
Asl. L’analisi su tutto il periodo 1999-2011 rivela che il contributo informativo esclusivo
dell’ambulatorio ha consentito di identificare complessivamente circa il 9% della casistica,
che sale però al 31,5% considerando specificatamente le diagnosi di LLC, in linea con
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quanto emerso nella prima parte dello studio. Questi dati sembrerebbero in linea anche con quanto emerge da alcune esperienze descritte in letteratura. [32,120-124]
Questi dati confermano l’esperienza di Empoli come un valido esempio di positiva collaborazione interprofessionale tra tutti gli attori che intervengono nella gestione dei pazienti e nella registrazione e validazione della casistica per ricostruire in modo il più possibile accurato la frequenza di patologia sul territorio.
Analisi di incidenza
Dalle analisi di incidenza elaborate sui casi confermati del dataset così completato fino al 2011 sono emersi alcuni eccessi riferibili all’ultimo periodo, in particolare nelle donne anziane per MM in un comune dell’Empolese e negli uomini per LNH in un comune del Valdarno (eccessi statisticamente significativi). Appaiono invece rientrati gli eccessi osservati nei due periodi precedenti; in particolare non è più ravvisabile l’eccesso di incidenza di tutte le leucemie che era stato descritto nei maschi di giovane età nel comune da cui proveniva la prima segnalazione nel periodo 2004-2008.
Qualora in numero di casi sia esiguo l’interpretazione dei risultati va effettuata con particolare cautela; ad ogni modo, è possibile affermare nell’arco dei 13 anni indagati non si rilevano scostamenti costantemente significativi nei 3 periodi presi in esame.
Solo tra le donne il SIR% su tutto il periodo 1999-2011 risulta s.s. in 3 casi (fig.8): per
tutte le leucemie nel territorio A03 dove si evidenza una chiara diminuzione nel tempo,
per le LLC nel territorio A09 per valori elevati relativi solo al secondo periodo, per il
Mieloma nel comune A10 dove si rileva un andamento crescente che andrebbe tenuto
sotto sorveglianza, anche perché un eccesso in quest’area era già stato descritto nel
periodo 1995-1999, come descritto nel capitolo 3.1.
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Figura 8 – SIR% nelle donne nei tre comuni di A03, A09 e A10 per periodo e per nosologia.
