Diabete mellito: la parola agli screening

Giovanni Baglio

A fronte della rilevanza assunta dalla malattia diabetica in quanto emergenza di sanità pubblica, The Lancet riapre la discussione sulla necessità di realizzare interventi di diagnosi precoce a livello di popolazione.

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Quando agli albori della modernità, il medico inglese Thomas Willis, autorevole membro della Royal Society, scoprì che l’urina di alcuni pazienti si presentava al gusto “straordinariamente dolce, come se contenesse zucchero o miele”[1], il diabete – da quel momento ribattezzato “mellito” – era ancora una condizione morbosa largamente misconosciuta e sottostimata.
Nel corso del tempo, la consapevolezza della sua gravità è cresciuta di pari passo con la misura della sua diffusione. A tal punto che oggi, la malattia è riconosciuta come emergenza sanitaria, la cui portata assume viepiù i contorni di un’epidemia globale.

I dati epidemiologici indicano che il numero di persone affette da diabete è in costante aumento: secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità, i malati sarebbero circa 220 milioni in tutto il mondo[2], un numero destinato a crescere per effetto dell’incremento demografico, dell’invecchiamento e dell’elevata prevalenza di sovrappeso e obesità, conseguente ai cambiamenti degli stili di vita.

Il fenomeno, peraltro, non appare confinato ai soli Paesi ricchi. Un editoriale apparso nel 2009 sulla prestigiosa rivista The Lancet, dal titolo eloquente “Diabetes –a global threat”, sottolineava come i quattro quinti dei pazienti affetti da diabete vivono in Paesi in via di sviluppo[3]. La prevalenza più alta si registra a Nauru, isola della Micronesia nota per essere la più piccola repubblica del mondo, dove il 31% degli abitanti presenta diabete (negli Stati Uniti la prevalenza è del 9%). Nella top ten dei Paesi più colpiti figurano Stati come gli Emirati Arabi Uniti, l’Arabia Saudita, il Bahrein, il Kuwait, l’Oman e l’Egitto. In Africa, Asia mediorientale e America latina, si stima che nei prossimi 15 anni la prevalenza potrà crescere addirittura dell’80%, in assenza di efficaci misure di contrasto.

Sul versante della mortalità, il 5% circa dei decessi che si verificano ogni anno in tutto il mondo è attribuibile al diabete, e di questi l’80% si concentra in Paesi in via di sviluppo[2].

E l’Italia? Anche nel nostro Paese, le statistiche non sono confortanti.
Secondo i dati riportati nell’annuario statistico Istat 2009, la prevalenza di diabete mellito è cresciuta al 4,8% (era 4,0% nel 2003 e 4,5% nel 2006), per un totale di circa 3 milioni di persone ammalate. Valori tendenzialmente più elevati si registrano tra le donne (5%) e nel Sud (5,5%)[4]. Oltre il 90% dei casi è riferibile al diabete di tipo 2, caratteristico dell’età adulta, mentre la quota rimanente riguarda la forma infantile-giovanile (tipo 1).
La mortalità ha mostrato negli ultimi anni un andamento altalenante, intorno al valore di 3,4 per 100.000 tra i maschi e 3,2 tra le femmine nel 2003[5].
Sul versante dei costi, l’impatto del diabete è stato stimato pari al 6,7% dell’intera spesa sanitaria nazionale, pubblica e privata[6].

A fronte della consistenza dei numeri e del carico sanitario e sociale che può essere imputato alla malattia e alle sue complicanze, si torna a discutere sull’opportunità di realizzare campagne di screening a livello di popolazione, volte a diagnosticare precocemente il diabete (di tipo 2) negli adulti e a ridurre gli esiti negativi associati alla sua progressione.

Nell’aprile 2010, The Lancet ha pubblicato un nuovo importante contributo sull’argomento, dal titolo: “Age at initiation and frequency of screening to detect type 2 diabetes: a cost-effectiveness analysis”[7]. Nell’articolo, Richard Kahn dell’American Diabetes Association di Alexandria e gli altri coautori prendono in esame otto strategie di screening, tutte basate sul test glicemico (≥7mmol/L a digiuno dopo risveglio notturno), ma differenti per età di avvio (tra i 30 e i 60 anni), cadenza dei controlli (da semestrale a quinquennale) e concomitanza con screening per altre patologie; come termine di confronto è stata scelta la strategia minima, caratterizzata da assenza di controlli (Tabella 1).

Tabella 1 – Prospetto delle nove strategie di screening per il diabete di tipo 2
considerate nella valutazione costo-efficacia.

La valutazione di tipo costo-efficacia ha richiesto l’utilizzo di un modello matematico denominato “Archimede”, già sperimentato e validato nell’ambito di precedenti studi sul diabete, anche se non in riferimento agli screening.
Si tratta di un modello di simulazione del profilo reale di una popolazione, in grado di elaborare dati sulla fisiologia umana, sui comportamenti e gli stili di vita, sugli interventi sanitari e su diversi altri fattori associati all’insorgenza e al decorso della malattia diabetica[8]. Il nucleo del modello consiste di un numero cospicuo di equazioni differenziali e algoritmi che, a partire dalle informazioni suddette, sviluppano i possibili scenari connessi all’effettuazione delle diverse strategie di screening, in riferimento a quanto potrebbe accadere nella vita reale di una popolazione.

La principale differenza rispetto agli approcci statistici tradizionali, come ad esempio i modelli previsionali basati sulle equazioni di regressione o i modelli markoviani di transizione, è che questi ultimi generalmente considerano un numero limitato di condizioni e cambiamenti di stato (misurati perlopiù su scala discreta: assenza/presenza di malattia, di complicanze ecc.), mentre il modello Archimede descrive più compiutamente le relazioni causali esistenti tra un gran numero di variabili in gioco (conservando la scala di misura continua e includendo le interazioni) e restituisce una rappresentazione più fedele della realtà.

Grazie ad Archimede, i ricercatori hanno ricostruito una popolazione simulata di 325mila trentenni non diabetici, con caratteristiche simili a quelle dei soggetti inclusi nella National Health and Nutrition Examination Survey 1999-2004 (campione rappresentativo della popolazione statunitense). A tale popolazione sono state applicate le nove strategie di screening (compresa l’opzione no-screening). La simulazione ha coperto un arco temporale di 50 anni di follow-up; gli esiti di salute considerati sono stati la mortalità, l’incidenza di eventi cardiovascolari (infarto del miocardio e ictus cerebrale) e di complicanze microvascolari (amputazione del piede, retinopatia e nefropatia) e soprattutto i QALYs (Quality-adjusted life-years), ossia gli anni di vita guadagnati a seguito delle diverse opzioni di screening, aggiustati per la qualità della vita.

Le strategie simulate si sono dimostrate tutte efficaci, se confrontate con l’assenza di controlli, nel prevenire diversi esiti negativi (infarto, cecità e amputazioni, ma non ictus e nefropatie) e nel migliorare significativamente l’aspettativa di vita: da un minimo di 93 a un massimo di 194 QALYs guadagnati per 1.000 persone nei 50 anni di follow-up (Figura 1).

Figura 1. Numero atteso di QALYs guadagnati per 1.000 persone dopo 50 anni di follow-up, per le diverse strategia valutate in confronto con l’assenza di screening.

Quando nella valutazione entrano anche i costi, le strategie maggiormente costo-efficaci – intorno a 10.500 dollari o meno per singolo QALY guadagnato – risultano essere quelle con avvio dei controlli glicemici tra i 30 e i 45 anni e ripetizione ogni 3-5 anni; e quelle svolte in concomitanza con screening per altre patologie, come ipertensione o ipercolesterolemia (Figura 2).

Figura 2. Costi attesi per singolo QALY guadagnato dopo 50 anni di follow-up, per le diverse strategie valutate in confronto con l’assenza di screening.

Si tratta di conclusioni applicabili tout-court anche da noi? Gli autori correttamente invitano alla prudenza. Il campione utilizzato ai fini della simulazione è rappresentativo della popolazione americana, in termini di struttura demografica, stili di vita e fattori di rischio prevalenti, ma non necessariamente riproduce il contesto europeo e, segnatamente, quello italiano; inoltre, i costi possono variare molto da un Paese all’altro. Infine, una parte dei benefici attribuiti alla diagnosi precoce del diabete potrebbe essere in realtà dovuta ad altri screening effettuati insieme a quello per il diabete: ad esempio, i succitati screening per l’ipertensione e l’ipercolesterolemia, entrambi considerati nel modello di simulazione.

Proprio quest’ultimo punto suggerisce come, in sanità pubblica, gli interventi si trovano spesso combinati ad altri interventi, i test diagnostici ad altri test diagnostici; e gli itinerari di prevenzione e di cura sono tra loro intimamente connessi e difficilmente pensabili, oltre che valutabili, isolatamente.

Questa visione a reticolo, questa trama fitta di azioni e retroazioni che gli esperti definiscono “complessità”, dovrebbe potersi tradurre anche per il diabete in strategie multiformi, in grado di coniugare istanze e obiettivi diversificati: dalla lotta alla sedentarietà e ai disordini alimentari, alla promozione di comportamenti e stili di vita favorenti una buona salute; dai programmi di diagnosi precoce, allo sviluppo di reti assistenziali per la presa in carico delle persone malate. Strategie queste, in cui gli screening possono rappresentare uno snodo importante, ma non esclusivo, per la promozione della salute collettiva.

Bibliografia

1. Peumery JJ. Storia Illustrata del Diabete. Parigi: Les Editions Roger Dacosta, 1987.
2. WHO Diabetes Programme
3. Anonymous. Diabetes –a global threat (editorial). The Lancet 2009; 373(9677):1735. [PDF: 41 Kb]
4. Istat. Annuario statistico italiano 2009; Cap.3: Sanità e salute
5. Parlato A, Russo P, Ugliano D, Alfieri R, Liguori G. Mortalità per diabete mellito. In: Rapporto Osservasalute 2008. Stato di salute e qualità dell’assistenza nelle regioni italiane. Milano:Prex Ed 2008:146-8.
6. Lucioni C, Garancini MP, Massi Benedetti M, Mazzi S, Serra G. Il costo sociale del diabete di tipo 2 in Italia: lo studio Code-2. PharmacoEconomics Italian Research Articles 2000;1 (2): 1-21.
7. Kahn R, Alperin P, Eddy D, Borch-Johnsen K, Buse J, Feigelman J, et al. Age at initiation and frequency of screening to detect type 2 diabetes: a cost-effectiveness analysis. The Lancet 2010; 375(9723):1365-74. [PDF: 395 Kb]
8. Eddy DM, Schlessinger L. Archimedes. A trial-validated model of diabetes. Diabetes Care 2003; 26:3102-10.