Struttura e utilizzo di
database per i Real World
Data
Marisa De RosaCineca
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Real World Data
I Real World Data sono dati collezionati nella normale pratica clinica, senza i vincoli dei convenzionali studi randomizzati e controllati (RCT) e da fonti etorogenee residenti in data base diversi.
I Real World Data permettono di descrivere i percorsi assistenziali del paziente attraverso l’integrazione delle diverse fonti di dati guardando “quello che sta succedendo” nella normale pratica clinica.
I Real World Data confermano le evidenze prodotte dai RCTs.
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Ogni prestazione del paziente nel percorso di cura e assistenza, dalla diagnosi al
trattamento e al follow-up, genera una grande mole di dati ed immagini – Big Data
che spesso risiedono all’interno delle strutture sanitarie in data base separati e
indipendenti.
Al fine di avere una visione integrata dei percorsi diagnostico-terapeutici (PDTA) per
singolo paziente e tracciarne la complessità, è necessario che tali flussi siano
integrati.Paziente al centro
Tracciabilità nei pazienti nei percorsi assistenziali
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Specializedvisits
Clinical trialsRegistries
Labs /diagnostic
images/ genome data
NGSPatient centric
approach
Vaccinations/Screening
Home care / Telemonitoring
Hospital discharges
Electronic Health Record
Pharmaceutical prescriptions
Personalized Medicine will require access to diverse, integrated information
BIG DATA
Social determinants
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Da cosa sono caratterizzati i Big Data
• Volume
• Velocità
• Varietà
http://www.contentmkt.it/blog/tre-v-dei-big-data/
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http://www.contentmkt.it/blog/tre-v-dei-big-data/
Volume
“Big Data” significa avere a che fare con un’enorme quantità di dati.
Le 3 V dei Big Data
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Velocità
I dati devono essere raccolti, elaborati, archiviati e analizzati in tempi estremamente rapidi ( impatto sulla gestione dei data base e sull’accesso ai dati)
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Varietà
L’universo dei dati si può suddividere in tre tipologie:
•Dati strutturati: devono rispettare uno schema preciso, come ad esempio la stringa alfanumerica che forma il codice fiscale.
•Dati semi-strutturati: non sono dotati di schemi prefissati ma seguono comunque delle grammatiche, come i tag del codice HTML o dei file XML.
•Dati non strutturati: sono “aperti”, come il testo libero (es. post di Facebook)
Le 3 V dei Big Data
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I Real World Data in ambito sanitario contribuiscono a generare evidenza attraverso la rilevazione di informazioni, ad esempio:
1) sugli esiti di un intervento sanitario, clinici ed economici2) sullo stato di salute tramite la misura di outcome riferiti dal paziente3) sul reale utilizzo dei farmaci nella popolazione attraverso l’integrazione dei flussi
Big Data e Real World Data
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La necessità di utilizzare nel territorio i Real World Data persupportare la governance in sanità, è stato il principale driver per ilCineca per mettere a punto l’Osservatorio ARNO, un data base dipopolazione paziente-centrico, che attraverso l’integrazione deidifferenti flussi locali e regionali permette di tracciare il percorso delpaziente (PDTA) e monitorare l’appropriatezza e i costi assistenzialinella reale pratica clinica.
Real World Data in Sanità
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ARNO – Real World Data
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ARNO è nato al Cineca nel 1987 (30 anni di storia), al fine di supportare le attività diindirizzo e programmazione in ambito sanitario (controllo della spesa eappropriatezza prescrittiva) delle singole ASL.
Nato inizialmente come sistema di monitoraggio dei dati farmaceutici, ARNO si èevoluto nel tempo con l’integrazione di più flussi (ricoveri, specialistica, ecc...) passandoall’analisi del monitoraggio dei percorsi diagnostico-terapeutici (PDTA) e dellavalutazione del carico assistenziale delle patologie croniche.
Le ASL che aderiscono ad ARNO partecipano alla “rete epidemiologica” con indicatoridi benchmark standardizzati delle propria ASL verso le altre realtà dell’OsservatorioARNO.
http://arno.cineca.it
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ARNO
ARNO: i numeriIndicatori 2016
ASL 31
Popolazione(M=48%- F=52%) 11.317.101
N. trattati / anno 7.955.922
Prevalenza 70,3%
MMG 8.934
Pediatri 1.371
N. ricette / anno 100 milioni
Data base storico > 2 mrd ricette(2,7 tera bytes)
La popolazione ARNO: 11.317.101 (17% della popolazione italiana)
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ARNO: la gestione del dato12
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Diretta / DPC
Anagrafe medici
Anagrafe assistiti
Anagrafe farmacieSDO
Piano Terapeutico
AIR
Integrazione
Integrazione dei dati
Specialistica
Classif.varie locali
NomenclatoreSpecialistica
Registri
D.B. Farmaci
DDD
ICD X
Istat
Dati socio territoriali georeferenziazione
Classificazioni e BD di supporto
DB per singola ASL
I flussi SSN
Farmaceutica
File F
AD
Pronto Soccorso
Controllo qualità
Farhosp
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I flussi per singolo paziente
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ASL 1
ASL 2
ASL 3
AGGREGAZIONE DATI E ANONIMIZZAZIONE PAZIENTE
DB GLOBALEcon indicatori di
benchmark
CRUSCOTTO DI ANALISI DATI reportistica multidimensionale
on-line in modalità OLAP
Profili di accesso ai dati
MMG /PLS RegioneDistretto ASL
DB per singola ASL
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I profili di accesso ai dati
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30 anni di esperienza
Paziente al centro del processo: Integrazione dei flussi amministrativi per paziente, contracciabilità dell’assistito e del medico prescrittore nei percorsi assistenziali
Monitoraggio e governance tramite indicatori di appropriatezza e obiettivi regionali, perRegione/ASL/Distretto e per Medico
aggiornamento mensilme
Benchmark tra diverse realtà territoriali (ASL/Distretto/AFT) sia a livello Regionale sia verso ilcampione ARNO
Coinvolgimento dei medici nell’ambito di progetti di Chronic Care Model e di progetti dimedicina di iniziativa
Disponibilità delle serie storiche analizzabili on-line
Condivisione di metodologie e competenze tra le ASL
Punti di forza15
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Epidemiologia dello scompenso cardiaco
L’importanza dei Real World Data: un esempio16
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• Lo scompenso cardiaco è una patologia rilevante per la Sanità Pubblica
perché affligge circa 23 milioni di persone nel mondo
• E’ associata ad un alto tasso di mortalità, morbidità e alti costi
assistenziali
• Nei Clinical Trials i pazienti con scompenso con selezionati sulla base di
criteri di eleggibilità e non rappresentano la popolazione complessiva dei
pazienti seguiti nella pratica clinica
• Anche i pazienti arruolati nei registri mantengono certi livelli di selezione
perché molti di loro provengono solo dai reparti di cardiologia (spesso con
alti standard di cura)
Scompenso cardiaco: background17
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Scompenso cardiaco: obiettivo18
• Questo studio si è posto l’obiettivo di avere una fotografia il più possibile
rappresentativa dell’epidemiologia dello scompenso cardiaco attraverso
l’analisi dei real world data
FONTE DEI DATI: Osservatorio ARNO Comitato scientifico
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Disegno dello studioNel periodo di accrual
Ricoveri
Almeno una Diagnosi ICD-IX
principale e/o secondaria di
Scompenso Cardiaco Cronico
(codice ICD-IX-CM 428)
Criteri d’inclusione
Farmaceutica Territoriale
(convenzionata,DPC e diretta)
Almeno una prescrizione difarmaci specifici (ATC) perScompenso Cardiaco Cronico(Betabloccanti, sartani, diuretici….) nell’anno di follow-up
Associato a
Scompenso cardiaco: materiali e metodi19
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20
2.456.739 popolazione
54.059 (2,2%)Pazienti con almeno un ricovero per scompenso dal
2008 al 2012
41.413 (76,6%, 1,7% della popolazione totale)Pazienti dimessi vivi con almeno una prescrizione di farmaci per lo
scompenso nell’anno di follow-up
21.282 (51,4%)Donne
20.131 (48,6%)Uomini
Scompenso cardiaco: definizione della coorte20
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Analisi per reparto di ammissione21
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Grafico1
Cardiology
Internal Medicine/General Medicine
Geriatry
Other
Functional recovery/rehabilitation
Pulmonary units
Vendite
[]Cardiology
[]Internal/General Medicine
[]Geriatry
[]Other
[]Functional Recovery/Rehab.
[]Pulmonary units
0.266
0.497
0.136
0.062
0.021
0.018
Foglio1
Vendite
Cardiology26.6%
Internal Medicine/General Medicine49.7%
Geriatry13.6%
Other6.2%
Functional recovery/rehabilitation2.1%
Pulmonary units1.8%
22
ARNO
2008-2012
(n. 41.413)
RELAX-AHF (*)
2013
(n. 1.161)
ESC-HF LT (**)
2015
(n. 12.440)
Età media (anni) 78 72 71
Female (%) 51 38 37
Comorbidità
BPCO (%) 30.5 15.5 20.2
Tumori (%) 4.6 NR NR
Diabete (%) 30.7 47.5 38.9
Depressione (%) 21.0 NR 7.9
(*) Studio RELAX-HF: serelaxina nell'insufficienza cardiaca(**) The European Society of Cardiology Heart Failure Long-Term Registry (ESC-HF-LT-R) was set up with the aim of describing theclinical epidemiology and the 1-year outcomes of patients with heart failure (HF)
Caratteristiche alla baseline22
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La disponibilità di database di RWE derivato dai flussi amministrativi integrati (farmaceutica,
ricoveri ospedalieri e specialistica) permette, rispetto agli RCT:
• maggiore copertura della popolazione;
• inclusione delle comorbidità;
• reale trasferibilità dei risultati alla popolazione trattata nella pratica clinica
• disponibilità di lunghe serie storiche/ follow-up
Limiti
- assenza o carenza di variabili cliniche
- diagnosi certificata solo dai ricoveri / esenzioni / farmaci
- nessuna informazione sulla ragione del non utilizzo delle dosi raccomandate
Perchè sono importanti i dati di real world23
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Patologie
Popolazioni
Bambini Donne Anziani Immigrati Popolazione
Diabete Patologie cardiovascolariDislipidemia, SCA, Ipertensione, Fibrillazione atriale
OsteoporosiArtrite reumatoide
1° rapporto ARNO 1987
Rapporti nazionaliregionali e ASL
I Rapporti ARNO (24 volumi)
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Il diabete in ARNO La storia
1998 Farmacoepidemiologia clinica del diabete: lettura collaborativa dei dati di prescrizione (GIFC -Vol.12, n. 3, lug-sett 1998) A. Ferrarese, G. Monesi, M. De Rosa, P. Busca, G. Tognoni
9 ULSS Veneto
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L’ultimo Rapporto ARNO Diabete 2015 è statorealizzato assieme alla Società Italiana diDiabetologia (SID) nell’ambito di unacollaborazione.
Il Rapporto mostra una fotografia sullo stato deldiabete e sui profili assistenziali dei pazienti condiabete in Italia, resa possibile dall’integrazioni dinumerosi fonti informative delle ASL chepartecipano alla rete dell’Osservatorio ARNO delCineca.
2007 2011
2015
Il diabete in ARNO I Rapporti ARNO Diabete
2016 - Rapporto ARNO Diabete nell’AziendaSanitaria di Rovigo
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• Linkage dei flussi SSN (Farmaceutica Territoriale-erogazione diretta, DPC, convenzionata- SDO, Esenzioni e SPA) per singolo paziente
MetodologiaIdentificazione della coorte con diabete
• Criteri di identificazione• almeno una prescrizione di un farmaco antidiabetico• almeno un ricovero per diabete in diagnosi primaria o secondaria• presenza del codice esenzione per diabete
548.735 con diabete (prevalenza: 6,2%)
27
Fonte: Osservatorio ARNO Diabete, 2015
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Non-diabetici Diabetici
Età (anni) 68 68
M/F (%) 51/49 51/49
Popolazione con diabete Popolazione senza diabete(controllo)
N. 548.735
• Caso controllo per confronto con la popolazione non diabetica al fine di analizzare le terapie concomitanti e le complicanze (1 controllo per ogni caso, stessa età, stesso sesso, stessa ASL)
MetodologiaCaso controllo
28
Fonte: Osservatorio ARNO Diabete, 2015
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Le cronicità nella popolazione
* Fonte: dati Osservatorio ARNO, 2015
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N. diabetici% su popolazione
N=8.822.450
Totale 548.735 6,2Area GeograficaNord 342.409 6,0Centro 146.777 6,3Sud 59.549 7,1GenereMaschio 278.714 6,6Femmina 270.021 5,9Classi di età0-19 3.613 0,220-34 13.432 0,935-49 45.388 2,150-64 122.605 7,165-79 233.508 17,7>= 80 130.190 22,8
0,3 0,51,8
8,7
20,5
24,1
11,6
6,6
0,31,4 2,3
5,1
14,6
19,7
13,0
5,9
0
5
10
15
20
25
30
0-19 20-34 35-49 50-64 65-79 80-94 >=95 Totale
Prev
alen
za (%
)
Classi di età
Maschi
Femmine
- Prevalenza crescente da nord a sud- Più frequente nei maschi- Prevalenza che aumenta con l’aumentare dell’età
30
Fonte: Osservatorio ARNO Diabete, 2015
Caratteristiche della coorte con diabete
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Benchmark (esclusi farmaci PHT)media: 5,0% (min:4,1%-max:6,2%)
4,1 4,4
5,45,9 6,2 6,2
5,0
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
Trentino Veneto Toscana Lazio Abruzzo Campania Totale
Prev
alen
za
Con diabete:548.735
Trattati con antidiabetici: 458.533 (83,6%) (prevalenza 5,2%)
31
Fonte: Osservatorio ARNO Diabete, 2015
Il diabete farmaco trattato
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19 anni di osservazionePrevalenza
+73%
32
Fonte: Osservatorio ARNO Diabete, 2015
L’epidemiologia del diabete farmaco trattato
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Gli altri farmaci prescritti ai diabetici
72,849,9
48,6
48,4
34,5
32,0
23,1
17,3
14,5
12,5
47,137,4
33,3
19,8
17,0
23,8
15,5
13,3
9,7
12,9
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Sistema cardiovascolare
Antibiotici
Antiacidi+ antiulcera
Dislipidemia
Antiaggreganti
Antinfiammatori
Sistema neurologico
Antiasmatici
Altri antitrombotici
Cortisonici
% di utilizzo
con diabete
senza diabete
+46%
+144%
+102%
+46%
+26%
+34%
33
Fonte: Osservatorio ARNO Diabete, 2015
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17,0
12,1
7,1
5,2
5,1
5,0
4,8
4,4
4,4
4,3
5,9
5,5
3,1
4,6
2,1
3,1
2,4
3,01,1
3,1
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
Scompenso cardiaco
Insufficienza respiratoria
Infarto miocardico acuto
Artrosi
Altre forme di cardiopatia ischemica
Frattura del collo del femore
Occlusione delle arterie cerebrali
Aritmie cardiache
Aterosclerosi
Colelitiasi
ricoverati per 1000 diabetici
con diabete
senza diabete
Il peso dei ricoveri nei diabetici vs non diabetici
Il 20% dei pazienti con diabete ha avuto almeno un ricovero ordinario o DH(vs 13% senza diabete)
+188%
+120%
+129%
+13%
+143%
+61%
34
Fonte: Osservatorio ARNO Diabete, 2015
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Spesa pro capite / anno Con diabete
Senza diabete
Δ℅ con diabete vs
senza diabete
Farmaceutica € 783 € 356 120%di cui antidiabetici € 191 (24%)
AIR € 119 -Ricoveri € 1.396 € 842 66%Specialistica € 485 € 320 52%TOTALE € 2.783 € 1.518 83%
Il costo di un paziente con diabete
€ 0 € 500 € 1.000 € 1.500
Farmaceutica
AIR
Ricoveri
Specialistica
€ 783
€ 119
€ 1.396
€ 485
€ 356
€ 842
€ 320
Senza diabete Con diabete
35
Fonte: Osservatorio ARNO Diabete, 2015
Diaposit
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arata da
Marisa
De Ro
sa e ced
uta alla
Società
Italiana
di Diabe
tologia.
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siditalia
@sidita
lia.it
Spesa media pro capite
I costi delle comorbidità del diabete
€ 0 € 1.000 € 2.000 € 3.000 € 4.000 € 5.000 € 6.000
BPCO+Diabete+Ipertensione+Scompenso cardiaco | (0,8%)
BPCO+Diabete+Dislipidemia+Ipertensione | (1,1%)
BPCO+Diabete+Ipertensione | (1,7%)
Diabete+Dislipidemia+Ipertensione+Scompenso cardiaco | (6,3%)
Diabete+Ipertensione+Scompenso cardiaco | (6,1%)
Diabete+Dislipidemia+Ipertensione | (18,2%)
Cardiovascular diseases+Diabete | (7,9%)
Diabete+Ipertensione | (28,5%)
Diabete+Dislipidemia | (5,1%)
Diabete | (14,3%)
Drugs Hosp. Diagnostic
% pazienti
36
* Fonte: dati Osservatorio ARNO, 2015
N= 548.735 con diabete
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I determinanti dei costi del diabete
Obiettivo: valutare i determinanti dei costi del diabete dai dati di real
world, con particolare riguardo alle complicanze
Materiali e metodi:
Fonte Osservatorio ARNO
Periodo in analisi anno 2012
37
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I determinanti dei costi del diabete
Risultati:Lo studio evidenzia un alto costo per i pazienti con diabete, dovuto essenzialmente alle complicanze
38
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I Rapporti ARNO (24 volumi)
Patologie
Popolazioni
Bambini Donne Anziani Immigrati Popolazione
Diabete Patologie cardiovascolariDislipidemia, SCA, Ipertensione, Fibrillazione atriale
OsteoporosiArtrite reumatoide
1° rapporto ARNO 1987
Rapporti nazionaliregionali e ASL
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RWE – Le popolazioni: i migranti con diabete
• giovane età degli stranieri con diabete• bassa prevalenza totale della malattia• variabilità nella prevalenza di diabete in rapporto al Paese di nascita o di cittadinanza.• tendenza ad un ridotto numero di pezzi • ridotta persistenza in trattamento o ridotta copertura terapeutica• Ridotto uso di farmaci per il rischio cardiovascolare e le comorbidità
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Indicatori di qualità di cura del diabete
Fonte: Osservatorio ARNO Diabete, 2015
PrestazioneN. %
pazienti (N=548.735)Almeno una prestazione qualsiasi 511.272 93,2Glicemia 400.706 73,0Emoglobina glicata 361.465 65,9Creatininemia 343.178 62,5Colesterolo Totale 339.491 61,9Trigliceridemia 332.434 60,6Colesterolo HDL 315.266 57,5Visita specialistica di controllo 216.868 39,5Prima visita specialistica 165.607 30,2Microalbuminuria 169.947 31,0Elettrocardiogramma 141.871 25,9Ecodoppler carotidi 72.796 13,3Visita Oculistica 61.035 11,1Ecodoppler arterioso gambe 40.412 7,4Diap
ositiva
preparat
a da Ma
risa De
Rosa e
ceduta
alla Soc
ietà Ital
iana di D
iabetolo
gia.
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% pazienti diabetici con prestazione emoglobina glicata
Variabilità tra ASL(media: 63,9% - min: 50,6% - max: 77,2%)
77,2
68,2
53,1 50,6
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
ASL 1 ASL 2 ASL 3 ASL 4
% p
azie
nti d
iabe
tici
con
em
oglo
bina
glic
ata
Indicatori di carico assistenziale del diabete43
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Grafico1
ASL 1
ASL 2
ASL 3
ASL 4
% ASL
% pazienti diabetici con emoglobina glicata
77.1823019031
68.1683314081
53.0528807359
50.5893517131
Analisi
Prestazione%ARNO%ASL Verona% Singolo medico di base(ASL di Verona)
Almeno una prestazione qualsiasi90.0293.5193.42
Glicemia71.1584.6082.89
→Emoglobina glicata63.9177.1876.32
Creatininemia61.8276.1677.63
Colesterolemia60.5578.2871.05
Trigliceridemia55.5277.1269.74Con EmoAll
Microalbuminuria30.8047.1256.581610120861
3009744151
986218589
1012920022
Emoglobina glicata
ASL% ASL
VeronaASL 177.263.91
FirenzeASL 268.263.91
TeramoASL 353.163.91
TrentoASL 450.663.91
Analisi
% ASL
% pazienti diabetici con emoglobina glicata
Dati
100
100
100
100
100
100
98.7804878049
94.5945945946
94.5205479452
93.75
93.3333333333
93.2432432432
93.1034482759
92.3076923077
92.3076923077
92.3076923077
92.1052631579
92.0529801325
91.8918918919
91.6666666667
91.6666666667
91.6666666667
90.9090909091
90.9090909091
90.9090909091
90.9090909091
90.1639344262
90
90
90
89.6907216495
89.6551724138
89.552238806
89.1891891892
88.7096774194
88.679245283
88.3720930233
87.9310344828
87.5
87.5
87.3417721519
87.0967741935
86.9565217391
86.9565217391
86.6666666667
86.6666666667
86.2068965517
85.7142857143
85.4838709677
85.2459016393
85.1851851852
85.1851851852
85.1851851852
85.0746268657
84.9315068493
84.9056603774
84.6153846154
84.2105263158
84.2105263158
84.0579710145
84.0425531915
84
84
83.7837837838
83.7209302326
83.6363636364
83.3333333333
83.3333333333
83.3333333333
83.3333333333
83.3333333333
83.3333333333
83.3333333333
82.9787234043
82.9787234043
82.9787234043
82.9268292683
82.8571428571
82.8571428571
82.8571428571
82.6530612245
82.6086956522
82.6086956522
82.3529411765
82.3529411765
82.3529411765
82.2580645161
82.2580645161
82.0652173913
81.9672131148
81.8181818182
81.8181818182
81.8181818182
81.8181818182
81.5384615385
81.4814814815
81.4814814815
80.9523809524
80.9523809524
80.9523809524
80.8823529412
80.7692307692
80.7692307692
80.7692307692
80.5555555556
80.5555555556
80.3418803419
80
80
80
80
80
80
80
80
79.7297297297
79.4871794872
79.4871794872
79.4117647059
79.2452830189
79.2
79.1666666667
79.1666666667
79.0322580645
78.9473684211
78.9473684211
78.9473684211
78.4615384615
78.4090909091
78.2894736842
78.2608695652
78.2051282051
78.1818181818
78.0487804878
77.9661016949
77.7777777778
77.7777777778
77.5862068966
77.4193548387
77.4193548387
77.2727272727
77.2727272727
77.2727272727
77.2151898734
77.1653543307
77.1428571429
77.0491803279
76.9230769231
76.9230769231
76.9230769231
76.7857142857
76.5625
76.5432098765
76.4705882353
76.4705882353
76.4227642276
76.3636363636
76.3636363636
76.3636363636
76.3157894737
76.2711864407
76.1904761905
75.9036144578
75.8620689655
75.6756756757
75.6097560976
75.4716981132
75.4385964912
75.3846153846
75
75
75
75
75
75
75
75
75
75
75
74.5762711864
74.2857142857
74.1935483871
74.1935483871
73.8095238095
73.786407767
73.6842105263
73.6842105263
73.6842105263
73.5294117647
73.5294117647
73.5294117647
73.4848484848
73.3333333333
73.1343283582
73.0769230769
73.0769230769
72.972972973
72.8571428571
72.8395061728
72.5490196078
72.2222222222
72.2222222222
72.0930232558
72.0588235294
72
71.9298245614
71.9298245614
71.4285714286
71.4285714286
71.4285714286
71.4285714286
71.4285714286
71.4285714286
71.2765957447
70.9677419355
70.9677419355
70.9677419355
70.7692307692
70.7317073171
70.5882352941
70.5882352941
70.4545454545
70.3703703704
70.2702702703
70.1754385965
70
70
69.9507389163
69.8795180723
69.8113207547
69.7916666667
69.696969697
69.5652173913
69.4117647059
69.3333333333
69.2307692308
69.2307692308
69.2307692308
69.1176470588
69.0909090909
69.014084507
69.014084507
68.9655172414
68.75
68.6567164179
68.6274509804
68.5714285714
68.4210526316
68.4210526316
68.3544303797
68.3333333333
68.115942029
67.9012345679
67.2413793103
67.2131147541
67.1232876712
66.6666666667
66.6666666667
66.6666666667
66.6666666667
66.6666666667
66.6666666667
66.2790697674
66.1538461538
66.0377358491
66.0377358491
66
65.9090909091
65.8536585366
65.7894736842
65.625
65.5172413793
65.1162790698
65
65
64.8648648649
64.7058823529
64.5833333333
64.5569620253
64.2857142857
63.6363636364
63.6363636364
63.6363636364
63.4920634921
63.3333333333
63.2653061224
63.1578947368
63.1578947368
62.962962963
62.7450980392
62.5
62.5
61.5384615385
60.7142857143
60.4651162791
60
60
60
60
59.375
59.0909090909
59.0163934426
58.8235294118
58.064516129
57.5757575758
56.862745098
56.6265060241
56.5217391304
56.25
55.5555555556
55
55
53.0612244898
52.380952381
51.724137931
51.724137931
51.0204081633
41.6666666667
38.7096774194
38.7096774194
Percentuale per Medico
Dati (2)
ALLEMOCODMEDFISCPercentuale per Medico
10100509120119030000100
1010MNTGBR52B18L781J100
11110509120232020000100
1212CSAMRN66S24H168D100
17170509120109020000100
1818PLTNLN57R17C890F100
8281PLOMRZ49D30L781F98.7804878049
3735VNALRT54C17E897V94.5945945946
292276BNRNZE53C18E897V94.5205479452
1615BNDRCR57D17G273Z93.75
1514TRRMTR52L49L781G93.3333333333
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4338LSELSN62H21B073P88.3720930233
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81.8181818182
81.8181818182
81.8181818182
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81.4814814815
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80.9523809524
80.9523809524
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80.5555555556
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80
80
80
80
80
80
80
80
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79.4871794872
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79.1666666667
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78.9473684211
78.9473684211
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77.7777777778
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77.4193548387
77.2727272727
77.2727272727
77.2727272727
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76.9230769231
76.9230769231
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76.4705882353
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76.3636363636
76.3636363636
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76.1904761905
75.9036144578
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75
75
75
75
75
75
75
75
75
75
75
74.5762711864
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74.1935483871
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73.6842105263
73.6842105263
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73.5294117647
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73.0769230769
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72.2222222222
72.2222222222
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72
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71.9298245614
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71.4285714286
71.4285714286
71.4285714286
71.4285714286
71.4285714286
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70.9677419355
70.9677419355
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70.7317073171
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70.5882352941
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70
70
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69.2307692308
69.2307692308
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69.014084507
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68.4210526316
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68.3333333333
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66.6666666667
66.6666666667
66.6666666667
66.6666666667
66.6666666667
66.6666666667
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66.0377358491
66
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65
65
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63.6363636364
63.6363636364
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63.1578947368
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62.5
62.5
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60
60
60
60
59.375
59.0909090909
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55
55
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51.724137931
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38.7096774194
38.7096774194
Percentuale per Medico
0,0
10,0
20,0
30,0
40,0
50,0
60,0
70,0
80,0
90,0
100,0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
MMG
% p
azie
nti c
on e
mog
lobi
na g
licat
a
44
Variabilità tra MMG(media: 77,2% - min: 56,6% - max: 100%)
% pazienti diabetici con prestazione emoglobina glicata
Diaposit
iva prep
arata da
Marisa
De Ro
sa e ced
uta alla
Società
Italiana
di Diabe
tologia.
Per rice
vere la v
ersione
original
e si pre
ga di scr
ivere a
siditalia
@sidita
lia.it
Grafico2
100
100
100
94.5205479452
93.75
93.2432432432
90
90
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82.9787234043
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80
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79.2
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78.2894736842
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75
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70
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69.2307692308
63.3333333333
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62.7450980392
60.4651162791
60
56.6265060241
% Pazienti con Emoglobina Glicata
MMG
% pazienti con emoglobina glicata
Analisi
Prestazione%ARNO%ASL Verona% Singolo medico di base(ASL di Verona)
Almeno una prestazione qualsiasi90.0293.5193.42
Glicemia71.1584.6082.89
→Emoglobina glicata63.9177.1876.32
Creatininemia61.8276.1677.63
Colesterolemia60.5578.2871.05
Trigliceridemia55.5277.1269.74Con EmoAll
Microalbuminuria30.8047.1256.581610120861
3009744151
986218589
1012920022
Emoglobina glicata
ASL% ASL
→ASL 177.1863.91
68.1763.91
Teramo53.0563.91
Trento50.5963.91
Analisi
Verona
Firenze
Teramo
Trento
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68.1683314081
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50.5893517131
Dati
100
100
100
94.5205479452
93.75
93.2432432432
90
90
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82.9787234043
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81.8181818182
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80
79.7297297297
79.2
78.9473684211
78.4090909091
78.2894736842
78.2051282051
77.1653543307
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75
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71.4285714286
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70
69.9507389163
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69.2307692308
69.2307692308
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62.7450980392
60.4651162791
60
56.6265060241
% Pazienti con Emoglobina Glicata
MMG
% pazienti con emoglobina glicata
ALLEMOCODMEDFISC% Pazienti con Emoglobina Glicata
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4739BMBSVN51C06E171U83.0
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12599BGNMRZ57E18D612O79.2
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8869BNNPLA53H23L781A78.4
152119BCOFNC53P22L407Z78.3
7861BLLLCU61M07L781I78.2
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1310BLLMRZ58R16F918V76.9
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3426BRGLGN61T23I003W76.5
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4433BRBNRC57S25L781T75.0
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4431BRNGLN51H24L781I70.5
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5132BRGPLG48H21L781Z62.7
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4231BRSBRC55R66L781T73.8
2920BRTCLD46E18L736A69.0
6248BRTFNC56L28L781I77.4
3020BRTFST56E01L781B66.7
8363BRTGRD50E16F912O75.9
6760BRTLCN55A03F461C89.6
7349BRTLGU49D03E171Q67.1
8159BRTMSM54B05L736N72.8
1614BRVRRT40M04D612B87.5
6947BRZCLD54C05L781Q68.115942029
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4838BSCFNC69A71L995G79.1666666667
10376BSCGRG52S26L781T73.786407767
9787BSNLNI53S22H783V89.6907216495
6438BTTCLD62A20I775E59.375
4632BTTCRL52H10L781U69.5652173913
6147BTTGLN48P23L781R77.0491803279
6850BTTLSN52C19L781R73.5294117647
7258BTTNNT50T44G693G80.5555555556
6255CCCCHR53C56L781V88.7096774194
8570CCCLGU54L21H712H82.3529411765
2220CCCVTR55S08L781T90.9090909091
3824CHSPTR54R10L781D63.1578947368
5139CHVFBA60R06L781X76.4705882353
6549CLBMRA50H05F205Y75.3846153846
117CLLFNC52C31L781C63.6363636364
9075CLZGPP50C05H924D83.3333333333
4434CLZLSN54C04I850J77.2727272727
6550CMPGNN61S08B296G76.9230769231
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