Convegno Il Diabete in Italia ARNO Diabete Paolo Fadini_ARNO vs... · 1+ 3+ Mai 0 20 40 60 80 100 %...
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ARNO vs DARWIN: confronto e integrazione tra database amministrativi e clinici
Gian Paolo Fadini
Università di Padova
Centro Studi e RicercheSocietà Italiana di Diabetologia
Convegno
Il Diabete in Italia
ARNO Diabete...e non solo Bologna 20/11/2019
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Il Prof. Gian Paolo Fadini dichiara di aver ricevuto negli ultimi due anni compensi o finanziamenti dalle seguenti Aziende Farmaceutiche e/o Diagnostiche:
- Abbott- AstraZeneca- Boehringer- Lilly- MSD- Mundipharma- Novartis- Novonordisk- Sanofi- Servier
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Clinical databases- Anthropometric data, - Blood exams- Complications- Therapies- … … …
Administrative databases- Delivered services- Dispensed drugs- Exemption codes- Discharge codes- Causes of death- … … …
Clinical databases- Adverse events- Compliance- Adherence, satisfaction- Hospitalization- Mortality, …
Administrative databases- All clinical data - … … …
Data source for clinical research
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Clinical dataAdministrative data
Anthropometric dataBlood exams
TherapiesComorbiditiesComplications
… … …
Delivered servicesHospital discharge codesDispensed drugsCauses of deathCosts… … …
+
Link of data sources
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No. of pts
N=46 servizi di diabetologia281,380 pazienti diabetici tipo 2Dati raccolti nel 2015-2016
DARWIN-T2DSIDDApagliflozin Real World evIdeNce in Type 2 DiabetesDApagliflozin Real World evIdeNce in Type 2 DiabetesData for Real World evIdeNce in Type 2 Diabetes
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Dati disponibili Dati non disponibiliEventi cardiovascolariCause di ricoveroInterventi…
Aderenza alla terapia…
Consumo di risorse…
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DB anonimoARNO
DB anonimoDARWIN
DB anonimo clinico-
amministrativo
Il link è stato effettuato con criterio probabilistico
N = 2.607.114 N = 281,380
N = 16,061
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Uso di un database clinico-amministrativo
1)Riconciliazione della terapia
2)Predittori di ospedalizzazione per scompenso cardiaco
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Uso di un database clinico-amministrativo
1)Riconciliazione della terapia
2)Predittori di ospedalizzazione per scompenso cardiaco
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Riconciliazione della terapia« La mancata riconciliazione della terapia farmacologica può
causare gravi danni ai pazienti »
Ministero della Salute
Ricognizione RiconciliazioneChe farmaci
prende?
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Cradle to grave by pharmacopoeiaExhibit British Museum
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Ricognizione della terapia per il diabete tipo 2
Visita diabetologica
Prescrizione diabetologica MMG Farmacia
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Quale proporzione di pazienti segue esattamente la prescrizione
diabetologica?
1+ volte 3+ volte Mai0
20
40
60
80
100
% d
i paz
ient
i
51.7%42.2%
48.3%
Nell’arco di 1 anno
Ricognizione della terapia per il diabete tipo 2
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Ricognizione della terapia per il diabete tipo 2
1+ 3+ Mai0
20
40
60
80
100
% d
i paz
ient
i
SU / repaglinide
1+ 3+ Mai0
20
40
60
80
100
% d
i paz
ient
i
Insuline
1+ 3+ Mai0
20
40
60
80
100
% d
i paz
ient
i
Metformina
1+ 3+ Mai0
20
40
60
80
100
% d
i paz
ient
i
DPP-4i
1+ 3+ Mai0
20
40
60
80
100
% d
i paz
ient
i
GLP-1RA
1+ 3+ Mai0
20
40
60
80
100
% d
i paz
ient
i
SGLT-2i
1+ 3+ Mai0
20
40
60
80
100
% d
i paz
ient
i
Pioglitazone
1+ 3+ Mai0
20
40
60
80
100
% d
i paz
ient
i
Acarbose
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Quale proporzione di pazienti assume una
terapia non prescritta dal diabetologo nei primi 3
mesi dopo la visita?
Ricognizione della terapia per il diabete tipo 2
Pioglit.
SGLT2-i
DPP-4i
Insuli
n
GLP-1R
A SU
Acarbo
se
Metform
in0
20
40
60
80
100
% d
i paz
ient
i
25.8%
Terapia prescritta
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Quale proporzione di pazienti ritira una SU senza che sia stata
prescritta dal diabetologo?
Ricognizione della terapia per il diabete tipo 2
SU + Met SU
SU + Ins
SU+Met+
Ins
SU + DPP4i
SU+Met+
DPP4i0
20
40
60
80
100
% d
i paz
ient
i
Nell’arco di 1 anno
18.8%
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Uso di un database clinico-amministrativo
1)Riconciliazione della terapia
2)Predittori di ospedalizzazione per scompenso cardiaco
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Segar MW et al. Diabetes Care. 2019
AUC0.74-0.77
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Yang X et al. Cardiovasc Diabetol. 2008 Apr 22;7:9
0.0709 × age (year)+ 0.0627 × BMI (kg/m2) + 0.1363 × HbA1c (%) + 0.9915 × Log10(1+ACR) (mg/mmol) - 0.3606 × Blood Hb (g/dL) + 0.8161 × CHD during follow-up (1 if yes).
The 5-year probability of heart failure = 1-S0(5)EXP{0.9744 × (Risk Score -
2.3961)}, where S0(5) = 0.9888 if male and 0.9809 if female
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Pfister R et al. Int J Cardiol. 2013 Jan 10;162(2):112-6
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DARWIN & ARNO
Pazienti che nei 365 gg successivi alla visita hanno avuto un ricovero per scompenso cardiaco: 122 (0,8%)
Popolazione ARNO 2.607.114
Pazienti con diabete valutati nei centri (DARWIN 2015-2016):
16.061
Incidenza di HHF 8 / 1000 PYE
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Sharma A et al. Diabet Med. 2019 Sep 19
Incidenza di scompenso cardiaco nei CVOTs
8/1000 PYE
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DARWIN & ARNO: predittori di scompenso cardiacoSenza HHF Con HHF
Età, anni 68,3 79,8
Durata del diabete, anni 11,6 16,5
Pressione diastolica, mmHg 78,5 74,0
HbA1c, % 7,3 7,6
Colesterolo totale 169 153
ALT, U/l 26,9 27,8
eGFR, ml/min/1.73 mq 75,5 55,3
AER, mg/g 36,3 36,7
Insulina, % 34,6 53,9
Metformina, % 73,4 44,9
Acarbosio, % 1,6 4,5
ATH carotidea, % 51,3 69,9
CHD, % 11,0 26,1
CKD, % 25,7 56,4
Retinopatia, % 16,8 29,5
Analisi di regressione logistica binaria per passi
Predittori indipendenti di HHF:• Età• eGFR• Aterosclerosi carotidea
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DARWIN & ARNO: predittori di scompenso cardiaco
Ulteriori analisi
Determinazione di uno score di HHF
Validazione dei precedenti score di HHF
…
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Conclusioni
• Limiti nell’uso di db amministrativi
• Limiti nell’uso di db clinici
• Necessità ed opportunità di integrare db clinico-amministrativi
• Potenzialità di utilizzo per HTA e ricerca