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La validazione dei dati PASSI: confronto tra dati misurati e dati riferiti Carlo Alberto Goldoni Direttore Servizio Epidemiologia e Comunicazione Dipartimento.

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Presentazione sul tema: "La validazione dei dati PASSI: confronto tra dati misurati e dati riferiti Carlo Alberto Goldoni Direttore Servizio Epidemiologia e Comunicazione Dipartimento."— Transcript della presentazione:

1 La validazione dei dati PASSI: confronto tra dati misurati e dati riferiti Carlo Alberto Goldoni Direttore Servizio Epidemiologia e Comunicazione Dipartimento di Sanità Pubblica– AUSL di Modena Modena, 10 Giugno 2010

2 Dati misurati vs riferiti Le Health Examination Survey (HES) rappresentano il gold standard per molte indagini sui fattori di rischio, ma sono molto onerose e di difficile applicazione in larga scala Le Health Interview Survey (HIS) sono più semplici ed economiche, si prestano per applicazioni di larga scala ma sono potenzialmente esposte a diversi bias

3 Dati misurati vs riferiti E importante: -validare i dati riferiti sulla base dei dati misurati/dati dei flussi correnti -quantificare gli scostamenti dovuti ai bias -riconoscere eventuali fattori condizionanti le differenze -Apportare eventuali fattori correttivi alle stime

4 Confronto OEC/PASSI a Modena La II edizione dellOEC a Modena offre la possibilità di confrontare lapproccio HIS verso quello HES

5 Osservatorio Epidemiologico Cardiovascolare (OEC) Fa parte del Progetto Cuore Frutto della collaborazione fra Istituto Superiore di Sanità (ISS) e Associazione Nazionale Medici Cardiologi Ospedalieri (ANMCO) Costituito da una rete di centri pubblici dislocati in modo omogeneo su tutto il territorio italiano Obiettivi: –descrizione della distribuzione dei fattori di rischio cardiovascolare nella popolazione italiana –stima della prevalenza di condizioni ad alto rischio –stima della prevalenza delle malattie cardiovascolari di origine arteriosclerotica 2 edizioni 2000/01 e 2008/09

6 OEC a Modena 669 persone di età esaminate tra Ottobre 2008/Gennaio 2009 Estrazione casuale da anagrafe comunale Operatori opportunamente formati alle procedure standardizzate dellOEC Determinazione peso e altezza, pressione arteriosa, ECG, spirometria Prelievo ematico, raccolta urine 24 ore Questionario sui fattori comportamentali Questionario alimentare

7 Campioni confrontati Persone anni indagate: –535 OEC –207 PASSI Tassi di risposta: –OEC 71% –PASSI 87% Buona corrispondenza tra popolazione residente anni e campioni OEC e PASSI %

8 kg Misure antropometriche Altezza Peso cm

9 Stato nutrizionale % %

10 Ipertensione %

11 Colesterolo %

12 Confronto Flusso screening Pap-test/PASSI a Modena Sono stati confrontati i dati dei flussi screening provinciali sullesecuzione del Pap-test con i dati riferiti in PASSI dalle donne anni

13 Pap-test negli ultimi 3 anni in screening Confronto tra dato riferito e quello registrato per laver effettuato un Pap-test allinterno della campagna di screening negli ultimi 3 anni

14 Limiti Occorre prudenza nel confrontare i dati dellOEC e di PASSI perché –dati misurati e riferiti si riferiscono a diversi campioni della stessa popolazione –le definizioni sono dettagliate e precise per lOEC, mentre in PASSI sono più vaghe –PASSI risente di aspetti percettivi ed è esposto a diversi bias quali il recall bias –i dati di PASSI possono riferirsi a periodi precedenti anche di molto lintervista (es. le misure antropometriche), i dati dellOEC sono soggetti alla variabilità giornaliera e stagionale (es. pressione arteriosa)

15 Conclusioni 1 Sono state rilevate alcune differenze tra dati misurati e quelli riferiti (es. stato nutrizionale delle donne) Le dimensioni campionarie non permettono di evidenziare significatività statistiche e di generalizzarle

16 Conclusioni 2 Le HES sono insostituibili per gli scopi per cui sono state create Le HIS sembrano mostrare una buona affidabilità almeno per le variabili indagate per la sorveglianza in sanità pubblica su stato di salute e fattori di rischio (stima di prevalenza, trend temporali e geografici) e per orientare le azioni E necessario contenere i bias di selezione tenendo basso il tasso di sostituzione E utile condurre altri studi di validazione (possibili: approfondire OEC, screening colon-retto, diabete e altre pat. croniche )

17 Grazie per lattenzione!


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