La ricerca clinica è oggi ad un punto di svolta, in cui l’utilizzo dei big data può portare a nuovi approcci metodologici. I trial clinici randomizzati sono fondamentali, tuttavia sappiamo come sia difficile trasferire i risultati dei trial nella pratica clinica, mentre i dati di “real world” ottenuti dai database amministrativi possono invece essere più rappresentativi della realtà quotidiana in cui ci troviamo ad operare.
Il simposio odierno, moderato dal Dott. A. Di Lenarda e dal Dott. M. Gulizia, ha trattato questo tema di grande attualità, in cui sono state delineate le linee future di ricerca basate sull’analisi dei “big data”. Nella prima relazione il Prof. L. Tavazzi ha sottolineato le criticità dei trial clinici randomizzati, quali la rigidità metodologica, la selezione dei pazienti arruolati, i costi elevati e i lunghi tempi di realizzazione degli studi. Se questa metodologia di ricerca ha funzionato molto bene in alcuni contesti clinici, come lo scompenso cardiaco con FE ridotta, tuttavia non ha portato ai risultati sperati in altri setting più eterogenei, come ad esempio lo scompenso cardiaco a FE conservata.
Risulta quindi necessario identificare nuovi approcci metodologici, quali ad esempio i trial adattativi articolati in una prima fase esplorativa di pianificazione prospettica basata su analisi dei dati via via accumulati, seguita dalla fase di conferma.
Il dott Maggioni ha illustrato i dati ottenuti da un ampio database di real world relativo a pazienti con malattie cardiovascolari, sottolineando il peso epidemiologico ed economico delle re-ospedalizzazioni, che raggiungono il 67% ad 1 anno nei pazienti con precedente SCA. Inoltre l’analisi dei dati evidenzia come la prescrizione farmacologica delle statine in prevenzione sia ancora subottimale.
Successivamente la dott.ssa De Maria ha illustrato i dati amministrativi attualmente disponibili relativi allo scompenso cardiaco, che rappresenta una realtà variegata, in cui il peso delle comorbidità è rilevante e di cui i dati di real world permettono di tratteggiare un quadro più completo, anche alla luce del fatto i pazienti non sempre afferiscono ai reparti di cardiologia. Ecco quindi una opportunità per profilare più accuratamente i pazienti e i percorsi assistenziali.
Infine il dott. Martini ha ulteriomente illustrato le potenzialità dei big data, portando ad esempio il data base AR-CO comprensivo di dati clinici, amministrativi e prescrittivi di milioni di pazienti, che può rappresentare una piattaforma per individuare i bisogni sanitari e definire i costi assistenziali per una più efficiente collocazione delle risorse.
