INTRODUZIONE La sclerosi multipla (SM) è caratterizzata da una distribuzione eterogenea non solo a livello mondiale ma anche locale (presenza di cluster). L’Italia è una zona ad alto rischio per SM, con una prevalenza di circa 170 casi/100.000 (2005), eccetto la Sardegna con 224 casi/100.000 (2009). L’ultima prevalenza pubblicata per la Toscana è di 56 casi/100.000 (1991). Il nostro scopo è rivalutare, al 2013, la prevalenza della SM e studiare la possibile presenza di cluster in Toscana. METODI Per la stima della prevalenza, abbiamo creato e validato un algoritmo di identificazione dei casi basato su dati amministrativi: ospedalizzazione, esenzione, e assistenza domiciliare per SM, e prescrizione di farmaci specifici per la SM. Quindi abbiamo studiato la distribuzione geografica della SM sia con un approccio frequentista, calcolando i rapporti standardizzati di morbosità (SMR) per ciascuno dei 287 comuni presenti in Toscana, sia con il metodo Bayesiano, utilizzando anche la mappa di distribuzione di probabilità a posteriori (PP). RISULTATI Abbiamo identificato, al 31/12/2013, 7.057 casi residenti in Toscana con una prevalenza di 195,4/100.000 ed un rapporto maschi:femmine di 1:2,1. Gli SMR variano da 0 a 271,4. Con l’approccio frequentista abbiamo ottenuto una mappa estremamente disomogenea, mentre la mappa Bayesiana è più uniforme. Dalla mappa PP si vedono 6 piccoli cluster la cui prevalenza è più elevata rispetto alla media regionale (provincie di Massa Carrara, Pistoia e Arezzo, comuni di Firenze, Siena e Barberino VE). CONCLUSIONI Abbiamo trovato una prevalenza più alta di quella pubblicata, ma simile a quanto atteso considerando il progressivo incremento della prevalenza a causa dell’incidenza annuale che supera la mortalità annuale. L’utilizzo dell’approccio Bayesiano permette di studiare la distribuzione geografica poiché evita l’effetto confondente dei valori di prevalenza estremi trovati nelle aree con popolazione scarsa e, di conseguenza, la variazione casuale.
Bezzini, D., Pepe, P., Profili, F., Meucci, G., Ulivelli, M., Bartalini, S., et al. (2015). La distribuzione geografica della sclerosi multipla in Toscana. In Abstract book (pp.59-59). SItI - Societa' Italiana Igiene Medicina Preventiva e Sanita' Pubblica.
La distribuzione geografica della sclerosi multipla in Toscana
Bezzini D.
Writing – Original Draft Preparation
;Ulivelli M.;Bartalini S.;Battaglia M. A.;
2015-01-01
Abstract
INTRODUZIONE La sclerosi multipla (SM) è caratterizzata da una distribuzione eterogenea non solo a livello mondiale ma anche locale (presenza di cluster). L’Italia è una zona ad alto rischio per SM, con una prevalenza di circa 170 casi/100.000 (2005), eccetto la Sardegna con 224 casi/100.000 (2009). L’ultima prevalenza pubblicata per la Toscana è di 56 casi/100.000 (1991). Il nostro scopo è rivalutare, al 2013, la prevalenza della SM e studiare la possibile presenza di cluster in Toscana. METODI Per la stima della prevalenza, abbiamo creato e validato un algoritmo di identificazione dei casi basato su dati amministrativi: ospedalizzazione, esenzione, e assistenza domiciliare per SM, e prescrizione di farmaci specifici per la SM. Quindi abbiamo studiato la distribuzione geografica della SM sia con un approccio frequentista, calcolando i rapporti standardizzati di morbosità (SMR) per ciascuno dei 287 comuni presenti in Toscana, sia con il metodo Bayesiano, utilizzando anche la mappa di distribuzione di probabilità a posteriori (PP). RISULTATI Abbiamo identificato, al 31/12/2013, 7.057 casi residenti in Toscana con una prevalenza di 195,4/100.000 ed un rapporto maschi:femmine di 1:2,1. Gli SMR variano da 0 a 271,4. Con l’approccio frequentista abbiamo ottenuto una mappa estremamente disomogenea, mentre la mappa Bayesiana è più uniforme. Dalla mappa PP si vedono 6 piccoli cluster la cui prevalenza è più elevata rispetto alla media regionale (provincie di Massa Carrara, Pistoia e Arezzo, comuni di Firenze, Siena e Barberino VE). CONCLUSIONI Abbiamo trovato una prevalenza più alta di quella pubblicata, ma simile a quanto atteso considerando il progressivo incremento della prevalenza a causa dell’incidenza annuale che supera la mortalità annuale. L’utilizzo dell’approccio Bayesiano permette di studiare la distribuzione geografica poiché evita l’effetto confondente dei valori di prevalenza estremi trovati nelle aree con popolazione scarsa e, di conseguenza, la variazione casuale.
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https://hdl.handle.net/11365/1035667