STAR, uno strumento per decisioni trasparenti e partecipate

STARChiara De Poli e Agnese Lazzari

STAR (Socio-Technical Allocation of Resources) è una metodologia di supporto alla definizione delle priorità che combina una componente tecnica di valutazione economica (analisi multi-criteria del value for money) e una componente sociale (coinvolgimento e raccolta del parere dei diversi stakeholder in un processo decisionale trasparente ed inclusivo). Usato in Inghilterra e sperimentato in Italia originariamente nell’ambito delle malattie croniche, ne stiamo attualmente esplorando ulteriori potenzialità applicative e metodologiche.


Scelte infernali

Costi e qualità, qualità e costi: questo, a livello internazionale, è il binomio imprescindibile per la sostenibilità e il miglioramento delle politiche per la salute che, data la stretta finanziaria sempre più pressante, richiede una costante revisione dell’efficienza e della produttività dei sistemi sanitari[1]. “Definanziamento coatto” della sanità[2] in Italia, azioni di contenimento per un risparmio di 22 miliardi di sterline richiesto al National Health Service (NHS) inglese nei prossimi 5 anni[3] e tagli più o meno drammatici della spesa sanitaria stanno interessando tutti i Paesi UE (come la Grecia, con tagli di oltre il 40% dei finanziamenti alla sanità pubblica)[4].

Le difficoltà finanziarie della sanità pubblica dei Paesi sviluppati sono, inoltre, ulteriormente acuite dai ben noti fenomeni di esponenziale crescita delle malattie croniche e legate all’incremento dell’aspettativa di vita e dai costi dell’innovazione tecnologica e terapeutica.

In questo contesto, i decisori pubblici si trovano sempre più di frequente di fronte a scelte infernali: la creazione di valore – ovvero outcome migliori a costi uguali o inferiori – deve essere coniugata con la disponibilità di risorse sempre più scarse e politiche di efficientamento e riduzione degli sprechi che richiedono necessariamente una combinazione di cambiamenti culturali, operativi e finanziari all’interno delle organizzazioni in cui vengono implementati. Per questo motivo, processi decisionali di investimento o disinvestimento che intendano creare valore, perché siano credibili e possano poi essere implementati, devono essere evidence-based, trasparenti e partecipati dai soggetti interessati dal cambiamento.

STAR, Socio-technical Allocation of Resources, rappresenta una metodologia di supporto ai processi decisionali in ambito sanitario che incarna questi principi. STAR combina una dimensione tecnica, quella della tradizionale valutazione economica costo-efficacia e di analisi multi-criteri, con un processo partecipato che coinvolge soggetti e organizzazioni con un interesse nelle scelte da compiere (i.e. medici, pazienti, manager, operatori di sanità pubblica, policy maker). Come già discusso su queste pagine, nel post Scelte difficili in tempi difficili, l’approccio permette di analizzare il value for money di interventi alternativi, confrontarli in termini relativi e quindi per ogni livello di risorse disponibili permette di capire come massimizzare l’impatto sulla salute della popolazione. I risultati promettenti della metodologia hanno promosso ulteriore interesse nel sistema sanitario inglese ed in particolare tra i professionisti di sanità pubblica, spingendo i ricercatori della London School of Economics, a sviluppare una versione più avanzata e snella dello strumento ed ad espanderne l’applicazione a nuove aree socio-assistenziali (STAR 2.0).

STAR 2.0

Il programma di ricerca  che stiamo portando avanti attualmente valorizza le esperienze maturate negli anni e sperimenta STAR in tre nuove aree (prediabete, l’integrazione socio-sanitaria, riconfigurazione della modalità di erogazione di servizi sanitari in contesti complessi), che offrono spunti metodologici innovativi [5,6,7].

La prima area di innovazione riguarda il tema della prevenzione, con una applicazione sperimentale di STAR nell’area del prediabete. Interventi tempestivi sin dalla fase di prediabete permettono di ritardare o addirittura prevenire l’insorgenza del diabete mellito di tipo 2 e le sue complicanze. L’analisi del value for money per interventi di tipo preventivo contribuisce a identificare quali interventi siano meritevoli di essere implementati e offerti alla popolazione, alla luce di implicazioni di tipo metodologico importanti quali la scelta dei costi e benefici includere nell’analisi o in termini di tasso di sconto dei benefici che l’intervento potrebbe generare in futuro. Molti interventi per il prediabete – e,  più in generale, per l’obesità  – possono generare benefici di lungo termine che travalicano l’impatto strettamente legato alla specifica malattia  (per esempio, possono contribuire a ridurre il rischio di malattie cardiovascolari e/o altre comorbità derivate) ma che è opportuno identificare e catturare.

La seconda linea di sperimentazione cerca di affrontare il tema dell’integrazione dei servizi socio-sanitari. Oggigiorno, i sistemi sanitari in senso stretto non sono in grado di offrire l’intera gamma di servizi di cui i pazienti, presentando una complessità crescente di bisogni, in conseguenza dell’invecchiamento progressivo della popolazione o per la presenza di comorbidità o multimorbidità, hanno bisogno. Organizzazioni responsabili di servizi sociali complementari rispetto alla sanità (come per esempio, l’assistenza domiciliare, la distribuzione dei pasti a domicilio o il servizio di trasporto) devono essere necessariamente coinvolte nella pianificazione e erogazione di servizi in grado di soddisfare le esigenze individuali. Stiamo quindi usando STAR per studiare come sia possibile riconfigurare in maniera più efficiente i servizi, sanitari e di natura sociale per i pazienti con demenze, tra cui l’Alzheimer.

L’integrazione dei servizi socio-sanitari ha evidenti implicazioni finanziarie,  in quanto il pacchetto di servizi che un paziente riceve potrebbe essere erogato da organizzazioni indipendenti (pubblici, privati o del terzo settore) responsabili di dotazioni finanziarie autonome. Ma accanto al tema finanziario, non può essere sottovalutato il tema del coordinamento inter-organizzativo tra strutture spesso caratterizzate da culture professionali storicamente diverse, che rispondono ha incentivi diversi e con programmi e politiche interne non dichiarate o non allineate. STAR, offrendo un processo trasparente e inclusivo, un linguaggio comune e un’arena indipendente per la discussione, ha il potenziale per supportare decisioni complesse quelle di integrazione socio-sanitaria.

Tabella 1 – Confronto STAR 1.0 vs STAR 2.

  STAR 1.0 STAR 2.0
Tipo di interventi Usato nel contesto di interventi strettamente medico-sanitari, di terapia e cura Utilizzo esteso nel contesto di interventi di tipo preventivo
Dimensione finanziaria e organizzativa Usato per scelte di investimento/disinvestimento finanziate esclusivamente dal sistema sanitario Usato per scelte di investimento/disinvestimento tra interventi finanziati dal sistema sanitario, da servizi sociali e altro
Obiettivo Definire il valore di interventi strettamente medico-sanitari, di terapia e cura Definire il valore di modalità alternative di organizzazione dei servizi erogati
Informazioni e dati utilizzati Dati e stime generate dagli esperti coinvolti nel processo Dati e stime degli esperti coinvolti nel processo

Input generati da modelli di previsione e stima (per es. di dati epidemiologici o dati di costo)

 

Infine, abbiamo recentemente testato come STAR possa essere usato anche nel contesto di sistemi sanitari in cui i dati a disposizione del decisore pubblico siano particolarmente pochi e di qualità modesta.  A questo riguardo, l’esperienza di come STAR sia stato usato in Sudan per pianificare i servizi per  i pazienti affetti da Tubercolosi (TB) è interessante. Tralasciando la peculiarità del contesto (una malattia infettiva in un paese in via di sviluppo), due sono i risultati generalizzabili dal punto di vista metodologico. Il primo riguarda gli input richiesti da STAR, il secondo riguarda i suoi possibili ambiti di applicazione.

Nel nostro caso, alcuni degli input epidemiologici richiesti da STAR sono stati generati da un modello epidemiologico e finanziario per la TB. Questa scelta è stata determinata, da una parte, dalla complessità epidemiologica di una malattia infettiva come la TB e, dall’altra, dalla carenza di dati disponibili e attendibili. Attraverso il modello abbiamo potuto stimare l’impatto (in termini di nuovi casi identificati, curati, curati con successo e i relativi costi) di modalità alternative di organizzazione dei servizi sanitari per i pazienti affetti da TB in Sudan. Questi dati sono poi stati utilizzati nell’analisi del value for money.

L’uso del modello epidemiologico non ha annacquato la natura partecipativa e trasparente di STAR, né ha sostituito il ruolo degli stakeholder. Il modello epidemiologico, infatti, è stato calibrato sulla base delle stime generate dagli esperti locali. Similmente, le opzioni alternative di modalità di organizzazione dei servizi sono state discusse e definite dai partecipanti coinvolti nel processo decisionale. Oltre a dimostrare come STAR possa essere usato con successo in combinazione con altri modelli di stima e previsione nel caso i dati a disposizione siano insufficienti, questa esperienza ha anche dimostrato come lo strumento possa contribuire a informare scelte di investimento tra alternative modalità di erogazione e organizzazione dei servizi che, in aggiunta all’identificazione degli interventi terapeutici con migliore costo-efficacia, rappresenta molto spesso un rilevante problema che si pone di fronte ai decisori pubblici.

Conclusione

L’uso di STAR in contesti e organizzazioni diverse ha inspirato non solo le applicazioni più innovative dello strumento che abbiamo brevemente descritto. La nostra esperienza e, ancora più rilevante, l’esperienza di chi l’ha usato all’interno della propria realtà organizzativa ci hanno permesso di migliorare lo strumento, ora disponibile online in una versione semplificata e più accessibile.  Invitiamo chiunque sia interessato ad usarlo e a condividere la propria esperienza.

 

Chiara De Poli, Department of Management, London School of Economics and Political Science, London (UK), c.de-poli@lse.ac.uk

Agnese Lazzari, Department of Management, London School of Economics and Political Science, London (UK) (Associate Fellow) agneselazzari@gmail.com
 

Bibliografia

  1. Better value in the NHS. The role of changes in clinical practice [PDF: 738 Kb]. The King’s Fund , July 2015.
  2. Cavicchi I. Stabilità. Le Regioni sotto il fuoco del colonello Renzi/Quaritch. Quotidiano Sanità, 19.10.2015
  3. NHS five year forward View [PDF: 910 Kb]. NHS 2014
  4. Maresso A, Mladovsky P, Thomson S, et al. Economic crisis, health systems and health in Europe: country experiences. Observatory studies series , 41 . WHO Regional Office for Europe / European Observatory on Health Systems and Policies, Copenhagen, Denmark, 2015.
  5. Airoldi, M, et al. STAR – people powered prioritization: a 21st century solution to allocation headaches. Medical Decision Making 2014; 34 (8):965-75.
  6. Nuti S., Vainieri M. (a cura di) . Priority setting in sanità: l’esperienza del percorso scompenso cardiaco e diabete mellito di tipo 2. Il Mulino, 2013.
  7. Nuti S, Vainieri M, Bonini A. Disinvestment for re-allocation: A process to identify priorities in healthcare. Health Policy 2010; 95:137–43.

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