Esperienza multicenter delle Agenzie di Tutela della Salute della Lombardia nell’applicazione di un algoritmo per stimare la prevalenza e i profili di disabilità mediante dati amministrativi di routine: dalla condivisione dei dati all’analisi regionale

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💡 In sintesi
Lo studio applica a livello regionale un algoritmo sviluppato dall'ATS della Città Metropolitana di Milano per identificare persone con disabilità attraverso l'integrazione di banche dati sanitarie e socio-assistenziali routinariamente raccolte. L'analisi riguarda i residenti in Lombardia dal 2018-2024, suddivisi in 8 ATS e 86 distretti. Nel 2024 sono state identificate 1.083.538 persone con disabilità (10,8% della popolazione regionale), con prevalenza variabile da 9,6% a 16,9% tra le ATS e da 6,3% a 19,8% tra i distretti. I contributi maggiori provengono da prestazioni ambulatoriali, ricoveri ospedalieri, registri di esenzione e protesi. La combinazione ICF-2018 più frequente è 'Strutture del sistema nervoso/Funzioni mentali'. L'integrazione di flussi dati sanitari e socio-sanitari consente stime comparabili di disabilità a piccola area.
🔍 Approfondimento
Questo studio rappresenta un'importante applicazione pratica della metodologia amministrativa per la stima della disabilità a livello regionale, implementando un framework strutturato basato sulla Classificazione Internazionale del Funzionamento, della Disabilità e della Salute (ICF-2018). L'algoritmo sviluppato inizialmente dall'ATS di Milano è stato progressivamente esteso all'intera Regione Lombardia, permettendo di superare le tradizionali limitazioni degli studi epidemiologici sulla disabilità, che spesso si basavano su indagini campionarie e autodichiarazioni. Il campione include l'intera popolazione residente in Lombardia, garantendo una completezza senza precedenti. Il disegno retrospettivo osservazionale basato su dati amministrativi consente di identificare persone con disabilità attraverso l'integrazione simultanea di molteplici fonti informative: prestazioni ambulatoriali (28-SAN), ricoveri ospedalieri (SDO), registri di esenzione per patologie, e registri di protesi e ausili. Questo approccio multiflusso riduce significativamente il rischio di sottostima e sottodiagnosi caratteristico degli studi basati su fonte singola. I risultati quantitativi mostrano una prevalenza complessiva di disabilità del 10,8%, notevolmente superiore alle stime tradizionali italiane (che oscillavano tra 6-8%), con una variabilità territoriale considerevole (da 9,6% a 16,9% tra ATS, da 6,3% a 19,8% tra distretti). Questa variabilità riflette probabilmente differenze nel profilo demografico ed epidemiologico delle diverse aree, ma anche possibili diversità nell'organizzazione dei servizi sanitari e socio-assistenziali. L'identificazione della combinazione ICF 'Strutture del sistema nervoso/Funzioni mentali' come più frequente conferma l'elevato carico di disabilità neuropsichiatrica nella popolazione regionale, un dato rilevante per la pianificazione dei servizi di riabilitazione e supporto psicosociale. L'integrazione del framework ICF-2018 nella procedura di identificazione rappresenta un significativo progresso metodologico, permettendo di classificare la disabilità non solo mediante diagnosi mediche, ma considerando anche limitazioni funzionali, restrizioni di attività e limitazioni di partecipazione sociale, fornendo un profilo più completo e centrato sulla persona.
🎯 Cosa significa per te
Questo studio fornisce ai decisori sanitari regionali e locali uno strumento affidabile per stimare la reale prevalenza di disabilità sul territorio e per identificare aree geografiche con maggiori bisogni assistenziali, permettendo un'allocazione più consapevole delle risorse per servizi socio-sanitari integrati. Per i professionisti sanitari e sociali, i dati consentono di comprendere meglio il carico di disabilità nella loro popolazione di riferimento e di sviluppare programmi di prevenzione e riabilitazione maggiormente evidence-based. Per i ricercatori, l'algoritmo rappresenta un modello replicabile in altre regioni italiane e contesti internazionali per la sorveglianza di popolazione sulla disabilità.
⚠️ Limitazioni dello studio
Lo studio utilizza dati amministrativi che, sebbene completi in copertura, potrebbero presentare errori di codifica o incompletezza nei singoli flussi informativi. La mancanza di validazione clinica diretta dell'algoritmo rappresenta un limite importante: non è stata condotta una verifica sistematica della concordanza tra le identificazioni algoritmiche e le diagnosi cliniche validate attraverso valutazione diretta. La variabilità nei criteri di codifica e nella qualità dei dati tra le diverse ATS potrebbe influenzare la comparabilità territoriale. L'approccio si basa su dati retrospettivi 2018-2024, potendo non cogliere disabilità non ancora censite nei flussi amministrativi. Infine, manca un'analisi approfondita dei fattori che determinano la significativa variabilità geografica osservata.
📚 Fonte originale Greco, Gabellini, Cavalieri d'Oro et al.. "[Multicenter experience of the Lombardy Health Protection Agencies (ATS) in the application of an algorithm to estimate disability prevalence and profiles based on routine administrative data: from data sharing to regional-level analysis].". Epidemiologia e prevenzione, 2026.
DOI: 10.19191/EP26.3.A1017.058  · → Leggi lo studio originale

⚠️ Questo contenuto è una sintesi editoriale. Non costituisce consiglio medico. Per lo studio completo consulta la fonte originale tramite il DOI.

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