Final Report 2012

ABSTRACT
Misurare il territorio per migliorare l’equità e l’efficienza dei servizi sanitari: il Progetto ACG® (Adjusted Clinical Groups)

Background. ACG® e’ un grouper territoriale (come il DRG  e’ un grouper per l’ospedale) che stratifica il case-mix della popolazione in base alle malattie co-presenti in ogni persona, mappandone cosi’ nel territorio la distribuzione e l’impatto sull’utilizzo delle risorse sanitarie. ACG e’ un strumento di aggiustamento del rischio,  con potenziale uso sia retrospettivo che prospettico la cui applicazione nella Regione Veneto e’ stata  effettuata in sinergia con la Johns Hopkins University di Baltimora, titolare della licenza.  Metodi.  Da aprile 2012 è stata condotta una sperimentazione in due Aziende ULSS  del Veneto (la 16 di Padova e la 20 di Verona) linkando  i dati di ogni singolo assistito,  integrando i flussi informativi provenienti da ricoveri, specialistica, esenzioni ticket, pronto soccorso, farmaceutica, psichiatria, pronto soccorso, malattie rare, e dal sistema informativo distrettuale (ADI, UVMD) con i relativi costi o tariffe. In un sottocampione di circa 20.000 soggetti, sono stati integrati anche i dati dei database clinici dei medici di Medicina Generale e dei Pediatri di Libera Scelta. Risultati. La prevalenza di malattie croniche ed il relativo costo assistenziale sono evidenziati nella Fig. 1. Con il grouper ACG, la popolazione viene suddivisa in 93 categorie ACG,  postulate ad isorisorse, che classificano in maniera mutuamente esclusiva tutti i soggetti basandosi sulle diagnosi e sull’andamento prognostico delle malattie. La popolazione puo’ essere poi stratificata in 6 categorie, definite RUB (Resource Utilization Bands) che identificano i 6 strati principali in cui suddividere una popolazione. Come dimostrato nella Fig.2, i RUBS identificano un 20 % della popolazione (RUB 3, 4 e 5 =consumo moderato, elevato e molto elevato) cui si associa il 75% dei costi. Questi segmenti di popolazione possono essere oggetto di intervento con strumenti di case o disease management che valorizzano l’uso prospettico delle informazioni sanitarie raccolte da ACG.                                                                               

Fig. 1 Popolazione per nr. di condizioni croniche e costi pro-capite           


Fig. 2  Popolazione e costi per RUB. Valori %

ACG è in grado anche di produrre stime di prevalenza di malattie croniche ed acute, tra cui l’ipertensione con (53,3/1000) o senza complicanze (118,9/1000), le neoplasie maligne (32,6/1000), l’insufficienza renale cronica (5,8/1000), l’artrite reumatoide (4,9/1000), il glaucoma (12/1000), o le fratture (12/1000). Con l’integrazione dei dati clinici dei MMG, e’ stato possibile diminuire sensibilmente la percentuale di soggetti con costi ma senza diagnosi (utilizzatori sani nei RUB), portandoli dal 42% al 24% e aumentare la complessita’  della casistica trattata con una percentuale di assistiti classificati nelle categorie RUB Moderato+Elevato che passa da 22% a 39%. Anche il numero di contatti tra assistiti e MMG si correlano direttamente ed aumentano all’aumentare del peso assistenziale della categoria ACG. 

Conclusioni. Con modelli predittivi validati, ACG e’ in grado anche di screenare i soggetti a maggior rischio di ospedalizzazione o di elevato consumo di risorse nell’anno successivo, consentendo di inserirli in programmi di prevenzione e di medicina di iniziativa, in sinergia tra MMG e distretto.  Infine, utilizzando ACG come sistema di pesatura e aggiustamento,  e’ possibile calcolare, in una popolazione di assistiti, i costi attesi (o costi standard), pesando i costi osservati per il carico di comorbilita’, contribuendo ad effettuare confronti piu’ equi tra erogatori, remunerandone l’efficienza e determinando cosi’ in modo piu’ appropriato la suddivisione delle risorse.