Metodologie di rilevazione della condizione di anziani istituzionalizzati. Un esempio dall'Osservatorio anziani della Provincia di Cremona

Nella valutazione della condizione degli anziani in casa di riposo entrano in gioco una serie di indicatori e tecniche di analisi dei dati che consentono oltre che ad una mera osservazione delle condizioni di salute psico-fisica dei pazienti in carico, anche di costruire dei modelli statistici che partendo dalla semplice raccolta e osservazione dei dati relativi agli accadimenti dei corsi di vita, come il decesso in struttura o il ricovero in ospedale, sono in grado di restituire delle stime accurate sull’incidenza di alcune variabili esplicative (dati anagrafici e indici di condizione psico-fisica soprattutto) sui rischi relativi rispettivamente di morte o di ricovero ospedaliero.

Tecniche di analisi di questo genere sono state utilizzate in una recente ricerca svolta da Synergia, relativa allo studio dei corsi di vita e delle dinamiche di stato di salute degli anziani istituzionalizzati nelle case di riposo della Provincia di Cremona.
Lo studio in questione si è posto l’obiettivo di monitorare da un lato la dimensione funzionale delle attività di base, dall’altro lato la dimensione cognitiva degli utenti in carico delle case di riposo. A tal fine si è fatto utilizzo di tre diversi indicatori della condizione psico-fisica: l’indice di Barthel per quanto riguarda la sfera funzionale, il Mini Mental State per la sfera cognitiva e l’indice NHP (Nottingham Health Profile) per quanto concerne l’autopercezione dello stato psico-fisico. L’arco temporale considerato è stato di 12 mesi (dall’01/01/04 all’01/01/05), con unità temporale pari a un singolo mese. Su quest’arco di tempo sono state effettuate tre differenti rilevazioni sugli indici a cadenza semestrale e continuo monitoraggio degli accadimenti fondamentali dei corsi di vita (decesso e ricovero ospedaliero).

L’analisi si è principalmente concentrata sullo studio delle riaggregazioni dei primi due indici: il Barthel e l’MMS mettendo in evidenza una condizione media degli ospiti in questione piuttosto compromessa. Per quanto concerne la dimensione funzionale, ben il 65% dei pazienti delle case di riposo si colloca entro il primo 30%  del range possibile dell’indice di Barthel, quello che denota una pesante compromissione dello stato fisico. Analogamente anche i punteggi ottenuti nel Mini Mental State dipingono un quadro piuttosto desolante per quanto riguarda la sfera cognitiva, con una polarizzazione (quasi il 50% dei casi) nelle due fasce inferiori dell’indice riclassificato.

Fermarsi a questi risultati dà però una visione solo parziale, superficiale del problema, facendo correre il rischio di tralasciare la realtà eterogenea che soggiace a questi numeri.
La popolazione delle strutture di ricovero per anziani offre una poliedricità di profili e vissuti individuali che non può essere né ignorata né semplicemente trascurata con una mera aggregazione dei dati in nostro possesso. L’analisi descrittiva deve perciò spingersi necessariamente all’interno di questo mondo, scandagliando sapientemente i diversi vissuti individuali, ponendosi l’obiettivo di incrociare i dati raccolti sulla condizione psico-fisica degli utenti, con i profili anagrafici “mediamente” più ricorrenti e significativi della popolazione in analisi.

Dire che l’indice Barthel denota una condizione funzionale media diffusamente compromessa, non rende in alcun modo chiaro quale sia l’identikit dell’individuo istituzionalizzato che fattivamente dimostra avere tali condizioni e d’altro canto non restituisce neppure il profilo degli utenti che non fanno in alcun modo parte di tale casistica e che sono per così dire “occultati dalla media”. Si è perciò ritenuto opportuno incrociare i punteggi ottenuti sulla dimensione funzionale e su quella cognitiva con variabili quali il sesso o l’età. Per quanto riguarda la sfera funzionale i dati mostrano livelli delle medie più bassi sulle rilevazioni degli indici Barthel per quanto concerne soprattutto le classi over 85 femminili.

 

 

Le riflessioni in merito al comportamento dell’indice Barthel non possono però fermarsi all’osservazione dei livelli, ma devono focalizzarsi anche e soprattutto sulle dinamiche di trend, andando a prendere in esame l’evoluzione delle medie nel periodo di riferimento. Un’analisi di questo genere mette in luce il fatto che, nonostante nel caso femminile i livelli siano di gran lunga più bassi rispetto alla popolazione maschile, l’evoluzione temporale dell’indice Barthel è molto meno instabile rispetto alla media della prima rilevazione. Tale considerazione è confermata dalla molto più accentuata inclinazione delle serie relative alla popolazione maschile, soprattutto per quanto riguarda la classe over 85, dove si denota un calo della media del barthel dai 36,0 punti della prima rilevazione ai 28,7 della terza. La popolazione femminile ospitata in struttura non denota invece differenziali intertemporali significativi, se si pensa che il calo più significativo tra la prima e la terza rilevazione, rilevato tra le femmine over 85, si aggira attorno ai 3 punti (da 25,9 a 22,8).

Quali conclusioni si possono a questo punto trarre dai risultati ottenuti?
Senz’ombra di dubbio il dato più rilevante che emerge è che sono le ospiti anziane le più bisognose di cure assistenziali per quanto riguarda principalmente il deterioramento della condizione fisica. Nonostante il carico assistenziale maschile sia invece inizialmente inferiore esso cresce molto più rapidamente e in maniera non lineare col passare del tempo e l’effetto è tanto più accentuato quanto più si considera la classe di età superiore.
L’orizzontalità delle curve dell’indice Barthel femminile lascia invece intendere che per tale popolazione si possano con buona approssimazione prevedere carichi assistenziali più omogenei nel tempo, e che si possano inoltre pianificare misure di intervento sanitario più uniformi e standardizzate rispetto al caso maschile, così come si evince dalla minor variabilità associata.

Se l’analisi descrittiva dei dati in nostro possesso consente di dipingere il quadro generale del campione preso in esame, permettendo di individuare caratteristiche e peculiarità dei segmenti di popolazione considerata, essa non è però in grado di valutare l’intensità di eterogeneità tra gruppi. A tal fine è perciò opportuno utilizzare un set di tecniche di analisi più complesso e incisivo, il quale vada oltre che a selezionare l’insieme delle variabili statisticamente significative anche a descriverne l’impatto in termini di rischio relativo di sperimentare un determinato evento (nel nostro caso il decesso in struttura).
Una di queste tecniche di regressione è il modello di Cox a rischi proporzionali , il quale permette di valutare significatività e impatto di determinate caratteristiche (continue o discrete) pre-selezionate, sul rischio relativo (probabilità) di incorrere nell’evento registrato (decesso) sull’arco temporale considerato. Le variabili esplicative inserite sono state: il sesso dell’ospite, l’età alla prima rilevazione, la data di ingresso in struttura (riclassificata in “entrati prima dell’01/06/03” ed “entrati dopo l’01/06/03) e l’indice Barthel riclassificato secondo il seguente schema:

Fascia 0 Barthel = punteggio compreso tra 0 e 5
Fascia 1 Barthel = punteggio compreso tra 6 e 30
Fascia 2 Barthel = punteggio compreso tra 31 e 70
Fascia 3 Barthel = punteggio compreso tra 71 e 100

Modello di Cox a rischi proporzionali .
Stime dei coefficienti associati alle variabili esplicative

I coefficienti stimati danno due informazioni fondamentali che consentono una prima e importante chiave di lettura a livello valutativo. Tali informazioni possono essere evinte dall’osservazione del segno e del valore del coefficiente associato alla caratteristica inserita nel modello, e restituiscono rispettivamente l’effetto della variabile e la dimensione dell’impatto della caratteristica stessa sul rischio (probabilità) di incorrere nell’evento decesso.

Il modello di Cox stimato restituisce un quadro in cui le variabili che risultano essere significative sono:
- Il periodo di ingresso in casa di riposo . Coloro che sono in struttura da più tempo (ossia da prima del 01/06/03) hanno un minor rischio di morte rispetto a coloro che sono in RSA da meno tempo. La popolazione infatti di coloro che sono in struttura da dopo l’01/06/03 sconta un alto tasso di mortalità dovuto alla maggior presenza di individui a rischio di decesso.
- La variabile sesso . Essere di sesso maschile fa aumentare di molto il rischio di decesso rispetto all’essere femmina. Ciò è in buona parte effetto dal fatto che gli uomini raggiunta una determinata soglia di età hanno per natura tassi di mortalità superiori rispetto alle donne.
- L’età alla prima rilevazione (inizio del periodo di monitoraggio). Avere un’età più avanzata comporta ovviamente un maggior rischio di decesso.
- La fascia Barthel più bassa (fascia 0), indicativa di una condizione fortemente compromessa dal punto di vista funzionale, è l’unica a risultare significativa tra le fasce Barthel con un coefficiente stimato pari a 1.140767. Versare in una condizione di grave dipendenza funzionale aumenta di molto il rischio di morte. La fascia_1 e la fascia_2 risultano non significative, nonostante la fascia_1 stia di poco sopra la soglia della regione di rifiuto. E’ da segnalare tuttavia il fatto che nel passaggio dalla fascia_1 alla fascia_2 il coefficiente stimato cambia di segno  passando da +0.627701 a –0.1718565. Ciò significa che oltre una certa soglia una compromissione parziale o lieve dello stato funzionale non ha più effetto sull’incremento del rischio relativo di morte .

Nonostante la stima dei coefficienti del modello di Cox a rischi proporzionali garantisca già un’accurata valutazione della significatività e del tipo di impatto delle caratteristiche selezionate sul rischio relativo di decesso, essa non consente però una valutazione di tipo comparativo delle probabilità di morte in struttura associate ad ognuna delle variabili esplicative. Ecco che diventa quindi opportuno trasformare i coefficienti stimati in probabilità (hazard ratio ) utilizzando una trasformazione logaritmica del modello di Cox, in questo modo i coefficienti stimati possono essere interpretati in maniera simile a quelli di una regressione multi-logistica. Un passo ulteriore può poi essere quello di fissare uno dei coefficienti inseriti all’interno del modello pari a uno, in modo che tutti gli altri parametri stimati vengano riscalati su questo valore. Così facendo si otterranno dei risultati di immediata e più semplice interpretazione in quanto ogni coefficiente (indicativo di una probabilità) andrà interpretato in termini relativi rispetto alla categoria base scelta.

 

A titolo esemplificativo vengono illustrate nella tabella le stime del rischio relativo di decesso per le 4 fasce Barthel controllate per l’età, per quanto concerne la popolazione anziana ospite nelle case di riposo della Provincia di Cremona, suddivisa per “entrati in struttura dopo l’01/06/03” ed “entrati in struttura prima dell’01/06/03”.
La suddivisione del campione in due popolazioni: entrati da non più di 6 mesi ed entrati da meno di 6 mesi, consente di cogliere l’impatto dell’ingresso in struttura sull’anziano nuovo entrato.

Gli hazard ratio calcolati riflettono perciò la stima del rischio relativo di morte di un ospite in struttura, fatto 1 il rischio di morte di un individuo appartenente alla più alta fascia Barthel (la fascia 3). In questo modo se un individuo entrato in struttura dopo l’01/06/03 e appartenente alla fascia 3 del Barthel sconta una probabilità di decesso pari a 1, un ospite entrato anch’egli dopo tale data ma appartenente alla fascia zero ha, come era logico aspettarsi, una probabilità più che tripla di morire in casa di riposo. Il fatto che si riscontrino differenziali significativi sui rischi relativi di morte non solo per la fascia 0 dell’indice Barthel, ossia quella che individua i soggetti con condizioni sanitarie maggiormente compromesse, ma anche e soprattutto per gli appartenenti alle fasce Barthel meno a rischio (1 e 2), porta a concludere che l’impatto dei primi sei mesi sugli ospiti che entrano in struttura non si manifesta tanto in una degenerazione funzionale delle condizioni dell’anziano (il calcolo dei differenziali tra le medie del Barthel a sei mesi di distanza esclude infatti l’esistenza di influssi significativi sulla sfera funzionale dell’anziano), quanto piuttosto in un crollo psico-motivazionale generalizzato per tutti i profili di utenza e non solo concentrato sulla popolazione ospite a maggior rischio selezione (fascia 0 Barthel, ossia gli individui a maggior rischio morte); crollo questo che accelera consistentemente il rischio decesso in struttura.

E’ perciò possibile affermare, con un buon margine di approssimazione, che l’effetto dei primi sei mesi in RSA colpisce soprattutto gli ospiti marginali, quelli cioè che hanno profili motivazionali, e non tanto funzionali, molto deboli. Tali influssi traumatici conducono molto più spesso ad un ingente ridimensionamento delle speranze di vita del soggetto, determinando un’accelerazione dell’evento morte, piuttosto che una cronicizzazione delle condizioni sanitarie del paziente. Tale impatto sulla sfera psico-motivazionale è empiricamente riscontrabile osservando le dinamiche intertemporali  dell’indice NHP per gli “entrati dopo l’01/06/03” e gli “entrati prima dell’01/06/03”. Nonostante l’NHP sia stato possibile somministrarlo a un ristretto gruppo di ospiti, esso può tuttavia darci delle indicazioni di massima sull’impatto dei primi mesi in struttura.

 

Nonostante infatti un iniziale miglioramento della sfera autopercettiva tra il 1° e il 2° periodo di rilevazione, tra il 2° e 3° periodo si registra invece un forte aumento generalizzato degli indici NHP all’interno della popolazione degli “entrati dopo l’01/06/03”, sintomo questo di un significativo deterioramento della sfera autopercettiva così come ipotizzato a seguito dei risultati ottenuti dai modelli di  valutazione del rischio relativo di morte.