Valutazione dell'attività di trapianto di fegato in un singolo centro mediante analisi delle serie storiche: una prima esperienza nell'ambiente di R.

Background - La numerosità dei trapianti di fegato eseguiti da un singolo Centro è dipendente da un eterogeneo pattern di fattori (organi offerti ed accettati, composizione e dinamica della lista, criteri di candidatura/prioritizzazione al trapianto, bacino regionale/interregionale di afferenza). Nonostante l'accordo Stato-Regioni del Febbraio 2002 sugli standard minimi di attività abbia individuato nel valore di 25 trapianti/anno la soglia di sicurezza per un Centro autorizzato ad effettuare procedure di chirurgia sostitutiva epatica, ad oggi non risultano valutazioni sull'attività di trapianto nelle quali sia stata utilizzata la metodologia di analisi delle serie storiche. Materiali e Metodi - 1) Nel periodo 01/01/1987 - 31/12/2006, presso il Dipartimento Trapianti di Genova sono stati effettuati 563 trapianti di fegato. Ai fini dell'analisi, il numero di trapianti registrato per ciascun mese è stato inputato sequenzialmente in un singolo file di formato ".txt" (numero di righe: 240). L'assenza di trapianti è stata codificata con il valore "0". L'analisi è stata effettuata mediante il software/ambiente statistico R (versione 2.7.0). 2) R può essere definito come un ambiente a linea di comando costituito da una varietà di strumenti orientati alla gestione, all'analisi dei dati ed alla produzione di grafici, basato sul linguaggio S creato da AT&T Bell Laboratories. L'ambiente R, scaricabile gratuitamente da Internet con licenza GNU sul sito di "The R Project for Statistical Computing" (http://www.r-project.org), è progressivamente divenuto uno degli strumenti statistici più potenti al mondo, adattabile ad ogni settore della ricerca grazie alla disponibilità di oltre 1000 pacchetti/librerie. La comunità bioinformatica internazionale ha eletto R come principale tool di analisi, mentre l'ISTAT ha avviato sin dal 2004 una progressiva incorporazione/migrazione ad R al fine di limitare la dipendenza dell'Istituto da applicativi/ambienti proprietari. 3) Per la presente analisi sono stati utilizzati gli strumenti di base disponibili nel package stats di R, unitamente a pacchetti espressamente dedicati alle serie storiche ("tseries", "ast", "fSeries"). Risultati - I dati sono stati caricati in R mediante la funzione "read.ts()" del package "tseries". L'andamento annuale ha evidenziato un picco nel numero di trapianti riferito all'anno 2001 (n = 51), con il superamento della soglia di 45 procedure/anno negli anni 1999, 2000, 2004 e 2005. L'andamento mensile cumulativo ha rivelato come il maggior numero di trapianti sia stato effettuato nei mesi di Settembre (n = 54), Maggio, Luglio ed Agosto (n = 52), a fronte di una minore numerosità registrata nei mesi di Gennaio (n = 35) e Novembre (n = 39). I mesi di Giugno 1999 e Marzo 2005 hanno registrato il maggior numero assoluto di procedure (n = 9; n = 8, rispettivamente). La funzione "sfilter()" del package "ast" consente di ottenere una prima decomposizione della serie storica (trend stimato con media mobile). Un metodo di filtraggio per l'eliminazione di un eventuale trend è stato applicato mediante la funzione "diff.ts()", in grado di restituire la rappresentazione grafica della serie "detrendizzata". La serie storica è stata analizzata mediante livellamento esponenziale utilizzando la funzione "HoltWinters()" del package "stats" (range coefficienti ottenuti: da -1.136 a 3.137). La decomposizione classica con metodo analitico è stata effettuata mediante la funzione "decompose()" del package "stats", in grado di restituire le seguenti componenti: seasonal (vettore con stagionalità), figure (stime della componente stagionale per i dodici mesi dell’anno), trend (vettore con il trend della serie), random (vettore con gli errori), type (“additive” o “moltiplicative”). Una ulteriore stima è stata ottenuta con la funzione "stl()", provevdendo altresì alla decomposizione anche applicando la funzione "tsr()" del package "ast". Una stima di trend (in funzione del tempo) e stagionalità (come somma di funzioni trigonometriche) è stata effettuata mediante un modello di regressione gestito dalla funzione lm(), senza ottenere riscontri significativi (cos. t, P = 0.117; sin.t, P = 0.343). La seie storica è stata infine valutata applicando diverse forme di lisciamento ed attraverso diagrammi di autodispersione. Conclusioni - L'analisi delle serie storiche non ha evidenziato trend o regolarità stagionali per l'attività di trapianto. Ulteriori studi dovrebbero essere effettuati in parallelo rispetto alla dinamica della lista d'attesa, al fine di verificarne l'eventuale assimilabilità ai sistemi semi-caotici autoregolati.