Sviluppo di un modello bayeseano di simulazione come ausilio al processo di valutazione ed all’ottimizzazione dell’attività dei centri trapianto.

Introduzione – La necessità di adottare procedure di valutazione sulla qualità e sugli esiti dell’attività svolta presso i Centri trapiantologici ha recentemente trovato una prima, rilevante e sistematica applicazione grazie all’iniziativa del Ministero della Salute. Il processo di valutazione dell’attività di strutture complesse quali i Centri trapianto, nel richiedere l’adozione di analisi metodologicamente appropriate e presentate con dettagli tali da consentirne la completa riproducibilità, potrebbe collateralmente avvalersi di modelli teorici di simulazione elaborati sulle informazioni disponibili. Il livello di adattamento della conseguente attività di ogni singolo Centro ad un modello teorico potrebbe fornire indicazioni potenzialmente utili ai processi decisionali finalizzati al miglioramento delle prestazioni. Metodi – È stato sviluppato un modello teorico comprendente n=12 Centri trapianto dislocati in un ipotetico bacino interregionale. Per ciascun Centro è stato definito il livello di attività pregressa (informazione “a priori”) relativo agli ultimi due anni di attività, considerando il numero di trapianti effettuati su pazienti adulti senza distinzioni tra primi trapianti e ritrapianti (range: 45-800), il numero attuariale di decessi (range: 0-46) e la relativa percentuale di sopravvivenza attuariale dei pazienti (range: 85.58%-100%). Il numero di decessi ri per singolo Centro i è stato modellato come variabile dicotomica (0,1), in possesso di una data probabilità pi di “true failure”. In primo luogo è stata adottata l’assunzione per ciascun Centro dell’indipendenza delle varie probabilità pi (“fixed effects”). Successivamente, si è proceduto con l’assunzione di similarità tra i rate di failure delle singole strutture, equivalente alla specificazione di un modello a “random effects” dove logit(pi) = bi, essendo bi~normal(mu, tau) [mu, probabilità logit di failure; tau, precisione]. Le specifiche del modello sono state quindi introdotte con la relativa sintassi in ambiente BUGS (Bayesian analysis Using Gibbs Sampling) [1], attraverso un primo ciclo di 1000 iterazioni seguito da ulteriori 10000 update. I dati di ciascun Centro sono espressi come valori (rank) di probabilità di fallimento per ogni iterazione. Risultati – Il modello di tipo “fixed effects” ha rivelato una media cumulativa “di popolazione” corrispondente a 0.07937+/-0.0196, con una mediana pari a 0.07775. Il modello “random effects” ha presentato una media di popolazione di 0.07283+/-0.01013. Per nessun Centro sono stati riscontrati valori esterni ai rispettivi range interquartili. Conclusioni – Il modello proposto costituisce un esempio di come le informazioni “a priori” inerenti l’attività di singoli Centri trapiantologici possano essere incorporate in specifici ambienti di simulazione, contribuendo all’acquisizione di indicazioni di ausilio al perfezionamento dei rispettivi profili prestazionali. Bibliografia - Spiegelhalter D, Thomas A. Best N. WinBUGS Version 1.3. MRC Biostatistics Unit, Cambridge UK. April 2000.