Introduzione

Per supportare la Valutazione delle Tecnologie Sanitarie (HTA) e facilitare l’accesso ai servizi diagnostici per pazienti con obesità e claustrofobia, il Centro di Ricerca DOC-R deve implementare un sistema avanzato di analisi dei dati (Data Analysis). Questo approccio permette di raccogliere, elaborare e interpretare informazioni essenziali per valutare l’efficacia delle tecnologie, identificare le aree di miglioramento e supportare decisioni basate su evidenze.

L’obiettivo della Data Analysis è fornire una base scientifica e operativa per guidare lo sviluppo e l’implementazione di tecnologie sanitarie innovative, garantendo che siano efficaci, sicure, inclusive e sostenibili.

Tipologie di Data Analysis da Implementare

1 - Raccolta e Analisi dei Dati Demografici e Clinici

• • • Obiettivo: Comprendere il profilo della popolazione target e identificare le caratteristiche specifiche dei pazienti con obesità e claustrofobia.
    • Tipologie di dati raccolti:
    • Peso corporeo, BMI (Body Mass Index), distribuzione del grasso corporeo.
    • Condizioni associate (es. apnea notturna, ipertensione, ansia).
    • Distribuzione geografica, età e sesso dei pazienti.
    • Metodi di analisi:
    • Statistica descrittiva: Per sintetizzare i dati e identificare pattern (es. distribuzione del BMI in una popolazione).
    • Cluster Analysis: Per individuare sottogruppi di pazienti con esigenze simili.

2 - Valutazione dell’Efficacia Diagnostica

• • • Obiettivo: Misurare l’accuratezza e l’affidabilità delle tecnologie diagnostiche utilizzate.
    • Tipologie di dati raccolti:
    • Qualità delle immagini diagnostiche (es. risoluzione, chiarezza).
    • Tasso di diagnosi incomplete o ripetizioni degli esami dovute a limiti tecnici.
    • Risultati clinici correlati (es. conferma diagnostica da ulteriori esami).
    • Metodi di analisi:
    • Test statistici di correlazione: Per valutare la relazione tra caratteristiche del paziente (es. BMI) e accuratezza delle immagini.
    • Analisi ROC (Receiver Operating Characteristic): Per valutare la sensibilità e specificità delle tecnologie diagnostiche.

3 - Analisi dell’Esperienza del Paziente

• • • Obiettivo: Valutare il livello di comfort, sicurezza e soddisfazione dei pazienti durante il processo diagnostico.
    • Tipologie di dati raccolti:
    • Feedback qualitativi attraverso sondaggi e interviste (es. percezione del comfort, ansia provata).
    • Dati quantitativi come il tempo medio necessario per completare un esame o il numero di rinunce agli esami.
    • Metodi di analisi:
    • Sentiment Analysis: Per interpretare i feedback qualitativi raccolti dai pazienti.
    • Analisi statistica multivariata: Per identificare i fattori che influenzano maggiormente la soddisfazione del paziente.

4 - Analisi dei Costi e Sostenibilità Economica

• • • Obiettivo: Valutare i costi associati all’implementazione delle tecnologie e misurare il ritorno sull’investimento (ROI).
    • Tipologie di dati raccolti:
    • Costi delle apparecchiature, manutenzione e formazione del personale.
    • Riduzione dei costi associati a ripetizioni degli esami o a diagnosi ritardate.
    • Benefici economici derivanti dall’aumento di pazienti serviti.
    • Metodi di analisi:
    • Analisi costi-benefici (CBA): Per confrontare i costi totali delle tecnologie con i benefici economici e clinici ottenuti.
    • Simulazioni e modelli predittivi: Per valutare l’impatto economico delle tecnologie su larga scala.

5 - Monitoraggio della Sicurezza e del Rischio

• • • Obiettivo: Assicurarsi che le tecnologie siano sicure per i pazienti e gli operatori sanitari.
    • Tipologie di dati raccolti:
    • Incidenti e segnalazioni di sicurezza durante l’uso delle apparecchiature.
    • Feedback degli operatori sanitari su difficoltà operative o tecniche.
    • Metodi di analisi:
    • Analisi dei dati di sorveglianza: Per monitorare e segnalare eventuali criticità in tempo reale.
    • Valutazione del rischio (Risk Assessment): Per anticipare e mitigare eventuali problemi legati alle tecnologie.

6 - Analisi dell’Impatto Sociale e Accessibilità

• • • Obiettivo: Misurare il contributo delle tecnologie nell’eliminare le disuguaglianze nell’accesso ai servizi sanitari.
    • Tipologie di dati raccolti:
    • Percentuale di pazienti con obesità e claustrofobia serviti rispetto alla popolazione generale.
    • Accessibilità geografica e logistica alle strutture diagnostiche.
    • Metodi di analisi:
    • GIS (Geographic Information Systems): Per mappare la distribuzione dei pazienti rispetto alle strutture sanitarie.
    • Equity Analysis: Per valutare l’impatto delle tecnologie sulle disuguaglianze nell’accesso ai servizi.

Implementazione della Data Analysis

1 - Piattaforme di Raccolta Dati

• • • Sistemi di gestione dei dati clinici (EMR/EHR) integrati con strumenti per la raccolta di feedback dei pazienti.

2 - Database Centralizzati

• • • Creazione di un data warehouse per l’archiviazione e l’elaborazione dei dati provenienti da diverse fonti.

3 - Strumenti di Analisi Avanzati

• • • Software di statistica (es. SPSS, R) e strumenti di visualizzazione dati (es. Tableau, Power BI).

4 - Team Multidisciplinare

• • • Coinvolgimento di esperti in biostatistica, data science, ingegneria clinica e psicologia del paziente.

Risultati Attesi dalla Data Analysis

• • • Identificare le soluzioni diagnostiche più efficaci e sicure per pazienti con obesità e claustrofobia.
    • Migliorare la qualità dell’esperienza del paziente, riducendo ansia e disagio.
    • Supportare decisioni basate su dati per lo sviluppo e l’adozione di tecnologie innovative.
    • Promuovere politiche sanitarie orientate all’equità e alla sostenibilità.

Conclusione

La Data Analysis è un elemento essenziale per il raggiungimento degli obiettivi del Centro di Ricerca DOC-R.

Grazie a un approccio integrato e multidimensionale, il Centro sarà in grado di trasformare i dati raccolti in conoscenze utili a guidare innovazioni significative nel campo della diagnostica inclusiva.