Letteratura Italiana di Scienze Infermieristiche
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| Progetto realizzato e curato dall’Ordine delle Professioni Infermieristiche di Roma |
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Astolfi Gianni, Ricci Paolo, Calzolari Elisa, Neville Amanda, Pironi Vanda, Santoro Michele, Bianchi Fabrizio. Validazione di un algoritmo per l’identificazione di casi con malformazioni congenite nelle schede di dimissione ospedaliera. Epidemiologia & Prevenzione 2016;40(2):12–130.
Added by: Mauro Iossa (07/02/2017 21:34:03) |
| Tipo di Risorsa: Articolo di Rivista Chiave di citazione BibTeX: Astolfi2016 Invia la risorsa per email ad un amico  |
Categorie: Igiene, Infermieristica specialistica, Strutture sanitarie Sottocategorie: Aziende ospedaliere, Infermieristica in ostetricia e ginecologia, Malattie cronico-degenerative Autori: Astolfi, Bianchi, Calzolari, Neville, Pironi, Ricci, Santoro Collezione: Epidemiologia & Prevenzione |
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| Allegati |
| Abstract |
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(Trascritto dall’articolo) OBIETTIVI: valutare e validare l’uso di un algoritmo finalizzato a iden¬tificare, tramite le schede di dimissione ospedaliera (SDO), casi con malformazioni congenite (MC) alla nascita e/o segnalati in ricoveri entro il primo anno di vita utilizzando come gold standard il Registro delle malformazioni congenite della ASL di Mantova (RMC-MN) che controlla tutte le cartelle cliniche dei nati da madri residenti nella provincia. DISEGNO: è stato impiegato un algoritmo disegnato per l’identificazione dei casi malformati nel flusso SDO utilizzando due moduli, uno per l’identificazione dei casi potenzialmente malformati e uno per la loro validazione. È stato, poi, effettuato un confronto dei risultati con quelli osservati dal RMC-MN. SETTING E PARTECIPANTI: dati delle SDO e del RMC-MN per il periodo 2010-2011, relativi a casi rilevati in nati entro il primo anno di vita nella popolazione residente in provincia. RISULTATI: su 8.042 nati da madri residenti in provincia di Mantova, 7.367 sono stati esclusi dall’algoritmo come non malformati con l’e¬sclusione di 1 solo falso negativo (valore predittivo negativo – VPN: 99,99%); nei rimanenti 675 casi (8,4%) era presente almeno un co¬dice di malformazione congenita. L’algoritmo ha poi escluso 396 casi (4,9%) con malformazioni minori isolate o con patologie conside¬rate non malformative, di cui 23 erano falsi negativi (VPN: 94,2%). Nei rimanenti 279 casi potenzialmente malformati l’algoritmo ha considerato validati 169 casi (60,6%), di cui 11 falsi positivi (valore predittivo positivo – VPP: 93,5%). Nei restanti 110 casi da valutare, 46 sono risultati veri positivi (VPP: 41,8%). CONCLUSIONI: lo strumento proposto ha permesso di identificare correttamente nelle SDO l’89,4% dei casi registrati dal RMC-MN, di produrre un numero ridotto di falsi positivi tra i casi validati (6,5%) e di escludere efficacemente i casi inappropriati (94,2%). Gli autori suggeriscono un uso oculato e guidato da esperti di SDO, di clinica e di epidemiologia delle malformazioni congenite. (A cura di Mauro Iossa). Added by: Mauro Iossa |