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Convention CO.S. Le cure primarie: un sistema da rottamare o da riprogettare? Dott.ssa Monica Franzese (IAC-CNR Napoli) Dott. Mario Russo (Dip. Sanità.

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Presentazione sul tema: "Convention CO.S. Le cure primarie: un sistema da rottamare o da riprogettare? Dott.ssa Monica Franzese (IAC-CNR Napoli) Dott. Mario Russo (Dip. Sanità."— Transcript della presentazione:

1 Convention CO.S. Le cure primarie: un sistema da rottamare o da riprogettare? Dott.ssa Monica Franzese (IAC-CNR Napoli) Dott. Mario Russo (Dip. Sanità Pubblica-Università Federico II ) L’UTILIZZO IN SANITA’ DI STRUMENTI DI BUSINESS INTELLIGENCE IL CASO STUDIO: LA TERRA DEI FUOCHI L’UTILIZZO IN SANITA’ DI STRUMENTI DI BUSINESS INTELLIGENCE IL CASO STUDIO: LA TERRA DEI FUOCHI Milano, Giugno 2015

2 TERRA DEI FUOCHI Direttiva ministeriale n°1 – dicembre 2013

3 STUDIO SENTIERI Aggiornamento maggio 2014

4 Lo studio dell’Istituto nazionale tumori Pascale ha evidenziato, comune per comune, come nella zona della così detta Terra dei Fuochi ci sia una “differenza statisticamente rilevante” per alcuni tipi di cancro rispetto alla media nazionale. La mappa dei comuni in cui si muore di più

5 PARTNER COINVOLTI Centro Nazionale delle Ricerche – (IAC –Napoli) Dipartimento di Sanità Pubblica – Univ. Federico II Gesan s.r.l. (Sistemi Informativi Sanitari)

6 DATI DI STUDIO Serie storica di 6 anni (2008 – 2013) di dati provenienti dalle cartelle cliniche elettroniche di circa 600 MMG, afferenti prevalentemente alle province di Caserta e di Napoli, presenti su Caduceo.

7 ALCUNE AREE DI STUDIO

8 distrettocomune 41Casandrino 41Frattamaggiore 41Frattaminore 41Grumo Nevano 41Sant'Antimo 44Afragola 45Caivano 45Cardito 45Crispano DISTRETTI SANITARI DI STUDIO

9 AREE DI STUDIO

10 L’epidemiologia ha evidenziato l’esistenza di elementi o caratteristiche umane che aumentano la probabilità di ammalarsi PERCHE’UNO STUDIO EPIDEMIOLOGICO? Non tutti i fattori di rischio possono essere eliminati: si pensi a quelli legati alla composizione genetica FATTORI DI RISCHIO

11  Rischio genetico: non eliminabili, ma identificabili  Rischio ambientale: inquinamento ambientale inquinamento elettromagnetico  Rischio individuale: condizioni socio economiche stili di vita  Rischio occupazionale: condizioni presenti nell’ambiente di vita organizzazione del lavoro, stress

12 E’ QUESTIONE DI EPIGENOMA! Dimmi che cosa mangia tua nonna … e ti dirò come sarai! Nei topi l’alimentazione materna durante la gravidanza influenza il colore del mantello e predispone all’obesità figli e nipoti.

13 ORA IL DNA E’ DIVENTATO UNA SINFONIA! Le cellule leggono il codice genetico in modi diversi a seconda del loro ruolo, proprio come in un'orchestra ciascuno strumento interpreta lo spartito. V Sinfonia di Beethoven

14 STUDI OSSERVAZIONALI STUDI DESCRITTIVI STUDI ANALITICI STUDICASO-CONTROLLO STUDI LONGITUDINALI STUDI TRASVERSALI STUDI EPIDEMIOLOGICI

15 15 METODOLOGIA

16 Casi di malattia Esposizione passata al fattore di rischio Solitamente soggetti sani STUDIO DESCRITTIVO STUDIO RETROSPETTIVO STUDIO ANALITICO STUDI CASO-CONTROLLO Confronto con un gruppo di controllo

17 STEP 1 SCOPO DELLA RICERCA: STEP 1 Analisi statistico - descrittiva dei dati storici finalizzata ad evidenziare, se presente, un eventuale “trend” patologico e possibili correlazioni tra patologie

18 ANALISI STATISTICO-DESCRITTIVA Tempo Quando?Dove? Chi? SpazioPopolazionecolpita

19 Relativamente al luogo: Sono state individuate aree a rischio e aree controllo nell’ambito della regione Campania. Relativamente al tempo: Sono state valutate curve epidemiche e trend temporali ANALISI STATISTICO-DESCRITTIVA

20 WORKFLOW ATTIVITA’ Individuazione macrocategorie patologiche in base al codice ICD9 Analisi descrittiva dati pazienti in base alla patologia associata, sesso, fascia di età.

21 Gestione di grandi moli di dati Accesso a diverse fonti su piattaforme eterogenee Gestione dell’accesso di più utenti per interrogazioni, analisi in tempo reale e simulazioni Gestione di versioni storiche dei dati PROBLEMI?!? IDEA Sistemi di supporto alle decisioni

22 22 Insieme di tecniche e strumenti informatici per estrarre informazioni da dati memorizzati su supporti elettronici Nel passato (Silvia, rimembri ancor quel tempo…) Nel futuro (…se mai verrà quel giorno…) Descrivere il passatoAnticipare il futuro Descrivere i problemiSuggerire i cambiamenti Ridurre i costiAumentare l’efficienza SISTEMI DI SUPPORTO ALLE DECISIONI Ruolo dei sistemi di supporto alle decisioni

23 Business Intelligence Ridurre i costi Migliorare l’efficienza Velocizzare il processo decisionale Data warehouse Ottimizzare il processo decisionale

24 Il data warehouse è una collezione di dati DATA WAREHOUSE Orientata al soggetto Integrata Non volatile Dipendente dal tempo

25 DOCUMENTI INTELLIGENTI Il monitoraggio delle performance attraverso cruscotti che traducono dati in informazioni ed evidenziano le criticità accelerando la presa di decisioni COME LAVORA

26 LIVELLO DI ANALISI Consultazione efficiente e flessibile dei dati integrati Reportistica, analisi, simulazioni, etc… Utilizzate tecniche per: ottimizzazione interrogazioni complesse, indicizzazioni avanzate

27 DIMENSIONAL FACT MODEL Modello Multidimensionale Fatto Processo di business da modellare Dimensione Rappresentazione della granularità dei fatti Gerarchie Aggregazione delle istanze dei fatti Misure Attributo numerico di un fatto

28 BUSINESS INTELLIGENCE SANITA’ COLLEGARE INFORMAZIONI VISIONE CONSUNTIVA VISIONE PREDITTIVA VS

29  strumenti di analisi dei dati, di calcolo degli indicatori in real-time  automatizzazione delle attività di generazione e distribuzione della reportistica  funzioni di esportazione automatica della reportistica (excel, pdf, ecc.)  strumento per la generazione di varie tipologie di grafici di sintesi personalizzati (dashboards) PIATTAFORMA BI

30  funzioni di raggruppamento e parametrizzazione, funzione questa che permette di pilotare il report direttamente da un documento analitico.  possibilità di georeferenziare le informazioni con funzionalità GIS basate sulla grafica SVG (Scalable Vector Graphics) o in alternativa sull'integrazione con Google Maps. PIATTAFORMA BI

31 Si possono prevedere diverse tipologie di profili di accesso ai dati: A CHI SI RIVOLGE REGIONEASL MEDICI

32 AREE DI STUDIO

33 Percentuali calcolate rispetto ai dati ISTAT

34 COPERTURA COMUNI ANALIZZATI comune Afragola18,2419,2719,3519,2619,2119,07 Caivano1,761,801,851,811,761,59 Cardito42,0642,0141,1640,6040,9939,10 Casandrino64,0858,9669,3668,7769,5464,71 Crispano10,9611,2111,4011,3910,9510,96 Frattamaggiore70,4771,0775,1574,4874,8473,83 Frattaminore54,7454,8655,5955,2461,1559,25 Grumo Nevano92,0390,3190,0789,3088,3190,42 Sant'Antimo72,5373,5772,4370,7067,4961,76 Percentuali calcolate rispetto ai valori ISTAT

35 MACROCATEGORIE PATOLOGICHE Fratture e Traumatismi Malattie Apparato Digerente Malattie Apparato Genito Urinario Malattie Apparato Respiratorio Malattie della Cute Malattie Endocrine Malattie Infettive Parassitarie Malattie Sangue e Organi Ematopoietici Malattie Sistema Cardiocircolatorio Malattie Sistema Nervoso Malattie Sistema Osteomuscolare Malformazioni Congenite Sintomi e Cause di Morbosità-Mortalità Tumori

36 MACROCATEGORIE – ANNO 2013

37 macrocategoria Avvelenamento/Allergie Complicazioni Complicazioni Parto Disturbi Psichici Fattori che influenzano il ricorso al SSN Fratture e Traumatismi Malattie Apparato Digerente Malattie Apparato Genito Urinario Malattie Apparato Respiratorio Malattie della Cute Malattie Endocrine Malattie Infettive Parassitarie Malattie Sangue e Organi Ematopoietici Malattie Sistema Cardiocircolatorio Malattie Sistema Nervoso Malattie Sistema Osteomuscolare Malformazioni Congenite Sintomi e Cause di Morbosità-Mortalità Tumori TOTALE PAZIENTI PER MACROCATEGORIA

38 ALLERGIE ,90%97,61%98,22%98,81%98,33%98,80%

39 ALLERGIE ,90%97,61%98,22%98,81%98,33%98,80%

40 MALATTIE ENDOCRINE

41 TIROIDE ,55%46,84%46,54%46,60%46,77%45,83%

42 TUMORI

43 TUMORI E INCIDENZA CUMULATIVA COMUNECI Afragola17,72% Cardito18,77% Casandrino16,09% Crispano12,40% Frattamaggiore21,83% Frattaminore24,25% Grumo Nevano20,80% Sant'Antimo13,44%

44 TUMORI MALIGNI-BENIGNI

45 DISTRIBUZIONI PER COMUNI Percentuali calcolate rispetto al totale pazienti per comune DEMO

46 BIAS E CRITICITA’ Sottostima dei fenomeni per omissioni nella segnalazione Attendibilità dubbia di alcuni dati e impossibilità di effettuare verifiche Totale assenza di dati nella fascia di età pediatrica Mancato allineamento tra i diversi sistemi informativi sanitari

47 WORK IN PROGRESS Incrementare le aree relative alla terra dei fuochi nell’analisi descrittiva Valutazione di aree controllo nella regione Campania Studio caso-controllo Eventuale analisi di correlazione tra patologie Studio comparativo dell’area di Verona


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