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Capitolo 3.1 Esiti

Approfondimenti
Methodological points in depth

Analisi multilivello

Negli studi orientati alla valutazione della qualità dell’assistenza sanitaria si analizzano frequentemente dati di natura gerarchica, in cui i singoli pazienti possono essere visti come “annidati” all’interno di strutture più complesse, come l’ospedale presso il quale sono stati ricoverati o l’azienda sanitaria locale (ASL) di residenza.

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La variabile “risposta” viene misurata sul paziente, il primo livello della gerarchia, e costituisce l’indicatore che permette dimisurare gli eventuali scostamenti rispetto alle linee guida o rispetto a un risultato atteso. E’ possibile analizzare indicatori di processo (come il tempo di attesa per l’esecuzione di determinati interventi chirurgici) o indicatori di esito (come la mortalità o la comparsa di recidive nel periodo successivo alla dimissione ospedaliera). Le altre variabili di primo livello, in genere, esprimono la gravità del paziente e consentono di ottenere stime risk-adjusted di tutte le misure di associazione desiderate, controllando per la diversa composizione dei pazienti tra le molteplici strutture analizzate.

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Le variabili di livello superiore sono, invece, misurate sui gruppi e possono rappresentare il carattere pubblico o privato della struttura, il volume di attività o la presenza di reparti a elevata specializzazione.

In passato, le analisi delle strutture gerarchiche venivano realizzate attraverso tecniche standard, come l’analisi della varianza o la regressionemultipla, dopo aver spostato tutte le variabili su un solo livello di interesse. Ciò avvenivamediante due distinte procedure: aggregazione e disaggregazione.

L’aggregazione è lo spostamento di variabili originariamente osservate su un basso livello della gerarchia verso un livello superiore (per esempio, assegnando a ciascun ospedale le medie di variabili osservate sui rispettivi pazienti).

La condizione Nike Trainer 44 Size Scarsadisaggregazione è lo spostamento di variabili verso un livello più basso della gerarchia (per esempio, assegnando a tutti i pazienti variabili che esprimono le caratteristiche degli ospedali nei quali sono stati ricoverati).

Tuttavia, analizzare variabili che appartengono a differenti livelli della gerarchia su un singolo livello è inappropriato. L’aggregazione comporta una sostanziale perdita di informazioni e, di conseguenza, l’analisi statistica perde potenza. Se, invece, i dati vengono disaggregati, i test statistici ordinari considerano i valori disaggregati come informazioni indipendenti, provenienti dal vasto insieme di unità di basso livello. Eppure, la reale numerosità campionaria per le variabili disaggregate è costituita dal più basso numero di unità di livello superiore. Pertanto, l’utilizzo dell’ampio insieme di casi disaggregati come numerosità campionaria può portare a ottenere risultati statisticamente significativi che sono totalmente spuri.

L’analisi dei dati al “microlivello” può risultare impropria anche nel caso in cui non si disponga di variabilimisurate su livelli superiori della gerarchia. Infatti, la caratteristica principale delle analisimultilivello è costituita dal fatto che le osservazioni individuali non sono del tutto indipendenti.

I pazienti ricoverati nello stesso ospedale tenderanno a essere tra loro simili a causa di eventuali processi di selezione e a causa della storia comune che i pazienti condividono. I test statistici tradizionali sono fortemente basati sull’assunto di indipendenza tra le osservazioni. Se questa ipotesi risulta violata le stime degli errori standard sono troppo piccole e, di conseguenza, i risultati che si ottengono possono apparire impropriamente significativi.

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I modelli multilivello possono essere visti come un sistema gerarchico di equazioni di regressione e superano i limiti delle tecniche statistiche tradizionali. Permettono infatti:

  • di gestire correttamente le somiglianze tramicro-unità (pazienti) che appartengono alla stessa macro-unità (ospedale);
  • di analizzare in maniera appropriata le variabili di secondo livello;
  • di scomporre la variabilità totale del sistema nei diversi livelli della gerarchia (per esempio, variabilità tra pazienti ricoverati nello stesso ospedale e variabilità tra ospedali).
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In sintesi, trascurare la struttura gerarchica dei dati comporta una sottostima degli errori standard dei coefficienti di regressione e una conseguente sovrastima della significatività statistica dei risultati. Gli errori standard dei coefficienti delle variabili di livello superiore (es: ospedali) sono quelli più affetti dal non riconoscimento della natura gerarchica dei dati.

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