CRISP, valutare per decidere

Misurare la performance rappresenta uno strumento essenziale, sia per il raggiungimento degli obiettivi strategici, sia per l'allineamento con le migliori pratiche in tema di comportamenti, stili di vita, prevenzione dei rischi e razionalizzazione dell'organizzazione. Valutare la performance, invece, significa interpretare il contributo al raggiungimento degli obiettivi prefissati, in termini di risultato e modalità̀ di raggiungimento del risultato stesso. "Si tratta di fare un salto di qualità, passando dalla cultura dell'adempimento normativo alla cultura dell'efficacia."

Parola di Paolo Berta, ricercatore del CRISP - Università degli Studi di Milano-Bicocca, che da molti anni collabora con il centro di ricerca interuniversitario per i servizi di pubblica utilità (CRISP - crisp-org.it) e ha contribuito, insieme a Giorgio Vittadini, professore ordinario di Statistica Metodologica della stessa università, a disegnare il sistema di valutazione delle performance delle aziende sanitarie regionali.

KPI ed efficacia

Il CRISP, nato nel 1997, rappresenta un network accademico multidisciplinare finalizzato a condurre ricerche e studi di alto profilo relativi al mondo dei servizi. Nell'ambito della Sanità, che rappresenta una delle competenza specifiche del CRISP, vengono monitorate e analizzate le dinamiche per la valutazione delle strutture ospedaliere regionali.

"I dati sull'ospedalizzazione sono utili ai fini della programmazione locale e come verifica della capacità dell'assistenza sul territorio" – spiega Paolo Berta. "Inoltre, da un anno e mezzo abbiamo avviato due specifici progetti di prevenzione degli infortuni sul lavoro e di monitoraggio dei rischi alla salute collegati agli stili di vita. Si tratta di due progetti che si integrano a vicenda e che completano il focus sull'attività di ricerca in ambito sanitario con la realizzazione di strumenti di supporto decisionale. L'analisi è condotta su indicatori chiave e riunisce dati Istat e dati provenienti dalle banche dati regionali."

L'approccio metodologico basato sulla letteratura scientifica e i risultati osservati negli anni dimostrano che la misurazione delle performance contribuisce a rendere il sistema più efficace. "Il modello multilevel – dice Paolo Berta – permette di valutare l'efficacia grazie alla struttura gerarchica dei dati e al netto delle caratteristiche dei pazienti. Per individuare il "valore aggiunto" in termini di salute dopo l'erogazione del servizio è necessaria anche un'opportuna selezione degli outcome e delle variabili esplicative. Correlando l'insieme degli indicatori è possibile individuare i punti di forza e i punti critici del Sistema Sanitario e consentire così un miglioramento continuo del Sistema stesso."

Stili di vita e salute

Il nesso causale tra corretti stili di vita e salute, in particolare corretta alimentazione e attività̀ fisica, è noto fin dalle origini della medicina moderna. Non solo, il numero dei decessi, gli anni di vita persi o vissuti in condizioni di inabilità per malattie croniche attribuibili ad errati stili di vita è rilevante: le malattie croniche non trasmissibili costituiscono infatti la prima causa di morte e di inabilità al lavoro nei paesi industrializzati, pur essendo largamente prevenibili.

Attualmente, è in fase di realizzazione il quadro delle attività del Piano nazionale di prevenzione per aumentare i livelli di sicurezza nei luoghi di lavoro mediante interventi di prevenzione. "L'attività di controllo sulle imprese da parte delle ASL – afferma Paolo Berta – è un'attività laboriosa che richiede l'ingaggio di molte risorse umane ed economiche. Esiste una grande sproporzione tra numero di soggetti da controllare e numero di controlli possibili e la differenza si traduce in una perdita sostanziale di efficienza. " La creazione del modello di prevenzione degli infortuni sul lavoro parte dall'esperienza maturata nell'ambito di valutazione della performance ospedaliera.

 

Lavoriamo su una grande quantità di dati. Le soluzioni di analisi visuale di SAS ci aiutano a farlo in modo affidabile, veloce, con una modalità grafica intuitiva e di facile navigazione, anche per utenti senza competenze specifiche.
Paolo Berta, ricercatore del CRISP - Università degli Studi di Milano-Bicocca

Paolo Berta
Ricercatore
CRISP

 

Modelli di prevenzione e visualizzazione dei dati

"Rispetto al modello classico di regressione lineare - continua Paolo Berta -, il modello multilivel implementato con SAS permette di considerare la struttura di correlazione tra i diversi livelli di analisi e di lavorare su una grande quantità di dati. Le soluzioni di analisi visuale di SAS ci aiutano a farlo in modo affidabile, veloce, con una modalità grafica intuitiva e di facile navigazione, anche per utenti senza competenze specifiche. La presentazione su grafico "radar" consente di visualizzare immediatamente i punti critici e i punti di forza, così come quella a "mosaico" permette la rappresentazione multivariabile dei dati in modo efficace. Dalla correlazione dei dati vogliamo individuare quali sono le aree di territorio dove il rischio infortunio è più alto, e quali sono le componenti che determinano il coefficiente di rischio. Entro la fine del 2013, completeremo la fase di realizzazione del prototipo di controllo degli stili di vita, che contribuisce alla definizione del modello integrato di analisi della salute."

Fumo, consumo di alcol, sovrappeso, quantità di acqua bevuta in una giornata, consumo di sale, consumo giornaliero di dolci: sono tutti indici che permettono di rilevare nessi di causalità nascosta nel valutare l'incidenza degli stili di vita sulle malattie metaboliche, il loro impatto economico sul sistema sanitario locale e anche le eventuali implicazioni sulla valutazione del rischio infortunio. Un lavoratore obeso si ammala più di frequente ed è un soggetto più esposto a infortuni o inabilità sul posto di lavoro.

 

CRISP

Esigenza di Business

Valutare le performance nella sanità, costruire modelli e cruscotti per il controllo degli infortuni sul lavoro e il monitoraggio degli stili di vita

Soluzione

Articolo tratto da

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3 / 2013

The results illustrated in this article are specific to the particular situations, business models, data input, and computing environments described herein. Each SAS customer’s experience is unique based on business and technical variables and all statements must be considered non-typical. Actual savings, results, and performance characteristics will vary depending on individual customer configurations and conditions. SAS does not guarantee or represent that every customer will achieve similar results. The only warranties for SAS products and services are those that are set forth in the express warranty statements in the written agreement for such products and services. Nothing herein should be construed as constituting an additional warranty. Customers have shared their successes with SAS as part of an agreed-upon contractual exchange or project success summarization following a successful implementation of SAS software. Brand and product names are trademarks of their respective companies. Per questo articolo: Copyright © SAS Institute Inc. All Rights Reserved. L'articolo non è riproducibile senza il suo consenso.

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