monitoraggio performance cliniche 9-05-2013.pdf - Ipasvi

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20La valutazione come confrontoL’esercizio valutativo applicato alle performance cliniche ha quasi sempre una finalità comparativa,nel senso di mettere a confronto, attraverso specifici indicatori, le prestazioni erogate da un teamclinico con gli standard di riferimento. Infatti, vi sono relativamente poche circostanze in cui sianodisponibili indicatori (come i cosiddetti “indicatori sentinella”) universalmente accettati comemisure di qualità non ambigue. In tutte le altre circostanze si tratta di valutare, attraverso unconfronto tra le prestazioni erogate da più servizi/strutture, come la misura attribuita a un servizio sicollochi nella distribuzione di un determinato indicatore, con l’obiettivo di individuare i providerqualificabili, in senso positivo o negativo, come outlier, vale a dire con prestazioni e/o risultaticlinici che si discostano significativamente dal pattern prevalente della distribuzione osservata.Uno dei primi problemi da affrontare a questo proposito è quello rappresentato dall’effettodel case mix, vale a dire del fatto che i singoli centri assistono pazienti di diversa gravità e quindidiversamente suscettibili di sperimentare l’esito valutato (es. la morte) a prescindere dalla qualitàdel processo assistenziale loro offerto.La rilevanza dell’aggiustamento per case mix è largamente documentata dalla letteraturastatistica esistente e rappresenta la condizione preliminare ad ogni possibile valutazione delleperformance, al fine di minimizzare il rischio di indicare erroneamente un singolo centro comeoutlier (positivo o negativo).Questo può essere compreso assumendo che la differenza osservata negli esiti cliniciottenuti da due ipotetici servizi (ad esempio due ospedali) sia il risultato di fattori diversi:Differenza in performance = Errore casuale + Errore Sistematico + Reale differenza nella qualitàdell’assistenza erogataSi tratta pertanto di identificare la reale differenza qualitativa da:a) errore casuale, vale a dire un errore di precisione della stima dovuto alla casualevariabilità di specifici fattori (eterogeneità della casistica, errori di misurazionedell’indicatore, ecc). Questo tipo di errore, che non influenza la la differenza osservatanella performance dei due ipotetici servizi, ma solo la precisione della sua stima, puòessere ridotto aumentando la numerosità della casistica sulla base della quale la stima èstata ottenuta;b) errore sistematico (o bias) rappresentato da una distorsione introdotta nel confronto,dovuta alla mancata considerazione/controllo nell’analisi comparativa di fattori cheinfluenzano la differenza osservata. Tali fattori sono detti “di confondimento” e, nel
21contesto di questo tipo di analisi, sono essenzialmente rappresentati dalle differenzeesistenti nella tipologia dei pazienti assistiti dai nostri ipotetici due ospedali.Solo eliminando o minimizzando il ruolo di questi fattori possiamo ritenere che la nostracomparazione misuri effettivamente differenze qualitative di performance.A tal fine esistono numerose tecniche statistiche consolidate di standardizzazione e/o di riskadjustment che consentono di ridurre il peso di questi fattori di confondimento.Tuttavia, nessuna delle tecniche disponibili può considerarsi perfetta e ciascuna di esse ècondizionata, nella sua applicazione, dalle caratteristiche, in termini di qualità e quantità, delle fontidi informazione utilizzate per l’analisi.
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