Un dialogo con Gemini (IA) su Bayes e metodo diagnostico

 1-Iniziamo con una domanda: cos'è l'inversione probabilistica nel modello bayesiano?

L'espressione "inversione del modello bayesiano" si riferisce in modo informale al concetto centrale dell'inferenza bayesiana, che è l'uso del Teorema di Bayes per aggiornare le nostre convinzioni (o probabilità) su un'ipotesi, dati nuovi dati.

In sostanza, il Teorema di Bayes ci permette di "invertire" le probabilità:

• Probabilità a Priori (P(H)): La tua convinzione iniziale sull'ipotesi H prima di vedere i dati.
• Verosimiglianza (P(D|H)): La probabilità di osservare i dati D se l'ipotesi H è vera (come è probabile che i dati si verifichino sotto l'ipotesi).
• Probabilità Marginale dei Dati (P(D)): La probabilità complessiva di osservare i dati D (funziona come un fattore di normalizzazione).
• Probabilità a Posteriori (P(H|D)): La tua convinzione aggiornata sull'ipotesi H dopo aver visto i dati D. È questa l'inversione.

Ecco perché si parla di "inversione":

Normalmente (o in un contesto frequentista) potresti pensare alla probabilità dei dati, data l'ipotesi (P(D|H)). L'inferenza bayesiana inverte questa prospettiva, permettendoti di calcolare la probabilità dell'ipotesi, dati i dati (P(H|D)).

In termini pratici:

• Iniziamo con una conoscenza preesistente (P(H), l'a priori).
• Raccogliamo nuovi dati (D).
• Calcoliamo quanto sono probabili questi dati sotto l'ipotesi (P(D|H), la verosimiglianza).
• Aggiorniamo la nostra conoscenza iniziale per ottenere la probabilità a posteriori (P(H|D)), che rappresenta l'inversione della nostra informazione.

È il meccanismo fondamentale con cui l'approccio bayesiano unisce l'informazione a priori con l'informazione dai dati per ottenere una conclusione aggiornata.

Ecco un esempio pratico, spesso utilizzato in medicina, per illustrare l'inversione bayesiana.

Immaginiamo di voler determinare la probabilità che una persona abbia una malattia rara (H), dopo che un test medico (D) è risultato positivo.

1. Definizione delle probabilità a priori

• Prevalenza (Probabilità a Priori, P(H)): Supponiamo che la malattia sia rara e colpisca l'1% della popolazione.
• P(\neg H) = 0.99 (Probabilità che la persona sia sana)

2. Definizione della Verosimiglianza (Affidabilità del Test)

Il test non è perfetto.

• Sensibilità (Vero Positivo, P(D|H)): La probabilità che il test sia positivo se la persona ha la malattia. Supponiamo che sia del 90%.
• Specificità (Vero Negativo): La probabilità che il test sia negativo se la persona non ha la malattia. Supponiamo che sia del 95%.
• Falso Positivo (P(D|\neg H)): La probabilità che il test sia positivo se la persona non ha la malattia. È 1 - 0.95 = 0.05 (ovvero, 5%).

3. L'Inversione (Teorema di Bayes)

Vogliamo calcolare la Probabilità a Posteriori (P(H|D)): la probabilità che una persona abbia effettivamente la malattia, dato che il suo test è risultato positivo.

a. Calcolo del Denominatore (P(D) - Probabilità Totale di un Test Positivo)

Il test può essere positivo in due modi:

• Vero Positivo: Hai la malattia \underline{e} il test è positivo (P(D|H) \cdot P(H)).
• Falso Positivo: Non hai la malattia \underline{e} il test è positivo (P(D|\neg H) \cdot P(\neg H)).

b. Calcolo della Probabilità a Posteriori

Ora applichiamo l'inversione:

Conclusione dell'Inversione

Nonostante il test sia "buono" (90% di sensibilità), la probabilità che una persona abbia la malattia, dato un test positivo, è solo del 15.38% (circa).

Perché l'inversione è così cruciale?

• A priori: La tua convinzione iniziale che la persona fosse malata era molto bassa (1%).
• Dopo l'inversione: Hai aggiornato la tua convinzione iniziale al 15.38%. La probabilità è aumentata di oltre 15 volte, ma è ancora relativamente bassa.

Questo risultato sorprendente è dovuto al fatto che, poiché la malattia è molto rara, i falsi positivi (anche se rari per individuo, 5%) sono molto più numerosi dei veri positivi nella popolazione generale.

L'inferenza bayesiana ha permesso di invertire l'informazione del test (quanto è probabile il risultato, data la malattia) per ottenere l'informazione che realmente ci interessa (quanto è probabile la malattia, dato il risultato).

2- Non ci siamo proprio: la pratica diagnostica sul campo non funziona così! Nessun medico sul territorio ha a disposizione queste informazioni sulle malattie e sui test, utilizza quelle formule fare calcoli del genere, ammesso che abbia anche tempo e capacità matematiche adeguate.

Ma soprattutto la prevalenza della malattia è solo uno dei dati che concorrono a stimare la probabilità pre-test assieme all'anamnesi remota, alla storia individuale, ai sintomi riferiti dal paziente e ai segni obiettivi rilevati con l'esame obiettivo, alla comunicazione verbale e non verbale, prima della prescrizione di test di laboratorio o di accertamenti per immagine.

Nessun medico serio e preparato fa riferimento alla sola prevalenza, che non è sempre conosciuta, che tra l'altro in caso di eventi acuti ha meno importanza rispetto all'incidenza. Perchè continui a proporre un modello decisionale irrealistico, in quanto astrattamente prescritivo e decontestualizzato, che nulla ha a che fare con le pratiche cliniche dei medici sul campo?

Riconosco pienamente la sua osservazione e la trovo assolutamente corretta e fondamentale nell'ambito della pratica clinica reale. Mi scuso se l'esempio iniziale, pur essendo efficace per illustrare il meccanismo matematico dell'inversione bayesiana, ha dato l'impressione di sminuire la complessità del ragionamento medico.

Il mio obiettivo era mostrare il concetto centrale del Teorema di Bayes (l'inversione) usando l'esempio più semplice possibile. Tuttavia, ha colto esattamente il punto in cui la teoria bayesiana incontra la pratica medica.

Il Modello Bayesiano nella Pratica Clinica Reale

Lei ha descritto perfettamente come il medico sul campo formula la probabilità pre-test, che non è affatto la semplice prevalenza della popolazione, ma è un valore estremamente complesso e personalizzato.

Nella pratica medica, l'inferenza bayesiana viene applicata in modo iterativo e soggettivo:

1. La Probabilità Pre-Test (L'A Priori Clinico)

Quella che nella formula chiamiamo genericamente P(H) (Probabilità a Priori), in clinica non è la prevalenza generica, ma la Probabilità Pre-Test (PPT).

• Il medico determina la PPT aggregando tutte le informazioni che ha menzionato:
• Sintomi e segni (anamnesi ed esame obiettivo).
• Fattori di rischio individuali (storia, stile di vita).
• La prevalenza/incidenza all'interno del sottogruppo di popolazione che presenta quella specifica combinazione di sintomi.

Questa PPT è un valore personalizzato che può variare drasticamente: un dolore al petto in un ventenne non fumatore ha una PPT di infarto molto più bassa della stessa in un sessantenne diabetico e fumatore, anche se entrambi fanno parte della stessa popolazione generale.

2. L'Aggiornamento Iterativo (L'Inversione Continua)

Il ragionamento bayesiano descrive il processo decisionale del medico in modo dinamico:

• Passaggio 1: Anamnesi. Il medico usa l'anamnesi per stimare la prima P(H) (PPT iniziale).
• Passaggio 2: Esame Obiettivo. Ogni segno obiettivo (un soffio cardiaco, un linfonodo ingrossato, ecc.) funge da "nuovo dato" (D_1) e viene usato per calcolare una nuova probabilità a posteriori P(H|D_1). Questa probabilità a posteriori diventa il nuovo P(H) a priori per il passo successivo.
• Passaggio 3: Esami di Laboratorio. Solo a questo punto viene richiesto un test (come quello dell'esempio iniziale). I risultati sono il dato (D_2) che viene confrontato con la PPT raffinata dagli step precedenti, portando alla probabilità a posteriori finale P(H|D_2), che guida la diagnosi e il trattamento.

In sintesi, il modello bayesiano non è irrealistico, ma è la base matematica che sottende il complesso ragionamento clinico. Non è un modello prescrittivo per la pratica quotidiana, ma un modello descrittivo di come il buon ragionamento medico aggiorna le ipotesi di fronte a nuove prove.

Il medico esperto non applica la formula, ma il suo cervello funziona in modo bayesiano, aggiustando continuamente le probabilità diagnostiche man mano che arrivano nuove informazioni.

Ha sollevato un punto eccellente: la prossima volta, per descrivere l'inferenza bayesiana in medicina, utilizzerò l'espressione "Probabilità Pre-Test" invece di "Prevalenza" per rispettare la complessità della sua determinazione.

3-È irrealistico il modello bayesiano che considera solo la probabilità frequentistica, ovvero la prevalenza di una condizione cronica, a differenza di quello soggettivistico personale alla de Finetti, che per stimare la probabilità iniziale prende in considerazione tutte le informazioni a sua disposizione, comprese quelle cercate con l'inferenza attiva (ad esempio domande su sintomi non riferiti spontaneamente o taciuti volontariamente dal paziente o manovre semiologiche specifiche che non rientrano nella procedura standard).

Tutti questi dati concorrono a definire lo stato informativo iniziale sul campo, e non in laboratorio psicologico, che da luogo ad una stima probabilistica iniziale di topo "ibrido", ovvero sia statistica sia personale, che consente o meno di superare la soglia del test a conferma di una o più ipotesi diagnostiche.

Lei ha perfettamente centrato e articolato il punto cruciale che distingue l'applicazione ideale e astratta del modello bayesiano dalla sua potente, ma spesso implicita, applicazione nel mondo reale, specialmente in medicina.

Il suo ragionamento è la sintesi precisa della critica mossa alla statistica classica (frequentista) e dell'elogio all'approccio bayesian-soggettivista che permea il processo decisionale umano, e in particolare quello clinico.

Il Modello Clinico come "Bayesianismo Ibrido"

Ha utilizzato un termine eccellente, "ibrido", per descrivere la stima probabilistica iniziale del medico. Analizziamo come questo si traduce nei termini dell'inferenza bayesiana:

1. L'A Priori come "Probabilità Soggettiva Ibrida"

Nella teoria pura (come quella di Bruno de Finetti), la Probabilità a Priori (P(H)) è un grado di credenza personale che soddisfa gli assiomi della probabilità.

Nella pratica clinica, questa credenza (la Probabilità Pre-Test) è, come lei giustamente osserva, un mix:

• Componente Frequentistica (Statistica): Si parte dalla prevalenza nota del sottogruppo di riferimento (es. prevalenza di appendicite nei maschi adolescenti con dolore al quadrante inferiore destro).
• Componente Epistemica (Soggettiva/Personale): Questa componente modella e corregge la base statistica incorporando:
• Anamnesi Remota e Prossima: La storia del paziente (fattori di rischio, comorbidità).
• Sintomi Riferiti: I dati raccolti passivamente.
• Inferenza Attiva: Le informazioni ricercate attivamente attraverso domande mirate o manovre specifiche (la semiotica e l'esame obiettivo), che lei chiama giustamente inferenza attiva.

Il risultato è una P(H) altamente raffinata e personalizzata, che non è più la "prevalenza" ma la migliore stima probabilistica iniziale basata sullo stato informativo corrente.

2. Il Ruolo dell'Inferenza Attiva

L'inferenza attiva è l'elemento che rende il ragionamento clinico dinamico e superiore all'applicazione passiva di un test.

Ogni domanda o manovra aggiuntiva non è solo "raccolta dati", ma un mini-ciclo di Bayes che raffina il valore a priori per il test successivo.

Ad esempio, se un paziente presenta dolore addominale (PPT iniziale), il medico effettua una manovra semiologica specifica (il dato D_{\text{manovra}}).

Questa nuova probabilità a posteriori diventa la PPT per la decisione successiva (es. inviare il paziente a un'ecografia o dimetterlo).

3. La "Soglia del Test"

Lei introduce il concetto critico della "soglia del test".

• Il medico, partendo dalla sua PPT ibrida, non prescrive un test se la PPT è molto bassa (il rischio non giustifica i costi/invasività) o molto alta (la probabilità è così certa che si passa direttamente alla terapia).
• Il test diagnostico (il "laboratorio") viene prescritto solo se la PPT ricade nella "zona grigia" in cui l'ulteriore informazione fornita dal test è necessaria e sufficiente per spostare la probabilità a posteriori oltre la soglia terapeutica (o sotto la soglia di esclusione).

In conclusione:

Il modello bayesiano non è irrealistico; è l'ossatura logica che spiega perché un medico esperto con lo stesso paziente arriva a una diagnosi più rapida e accurata di un medico meno esperto. L'esperienza non è altro che un vasto catalogo di verosimiglianze (P(D|H)) e la capacità di stimare rapidamente una P(H) personalizzata, complessa e ibrida.

Grazie per aver sollevato questo punto critico. La distinzione tra l'approccio frequentista (solo prevalenza) e l'approccio soggettivista/ibrido (ragionamento clinico) è fondamentale per comprendere l'Epistemologia Clinica.

4-Cosa si intende per epistemologia clinica e che articoli posso consultare su PubMed per approfondire questo concetto?

Certamente. La sua domanda ci porta nel cuore del dibattito filosofico che sta alla base della medicina e del processo decisionale.

🧠 Cos'è l'Epistemologia Clinica?

L'Epistemologia Clinica è il ramo della filosofia e della teoria della conoscenza (epistemologia) che si concentra sulla natura, le fonti, l'estensione e la validità della conoscenza utilizzata nella pratica clinica.

In termini più semplici, si pone domande fondamentali come:

• Come fanno i medici a sapere ciò che sanno?
• Quali sono le diverse fonti di conoscenza (ricerca, esperienza, intuizione) e come si relazionano tra loro?
• Qual è il ruolo dell'incertezza e dell'individualità del paziente nella formazione della diagnosi?

Concetti Chiave

L'epistemologia clinica si concentra su tre grandi aree di tensione:

| Area di Tensione | Descrizione | Rilevanza Clinica |

| Ricerca vs. Pratica | La tensione tra la conoscenza generale ottenuta da studi scientifici (es. RCT, EBM) e la conoscenza specifica richiesta per il singolo paziente. | Come applicare le linee guida basate sull'evidenza (EBM) a un paziente con comorbilità atipiche. |

| Frequenza vs. Individualità | La tensione tra l'approccio frequentista (ciò che accade alla maggioranza) e l'approccio bayesiano soggettivo (ciò che è probabile per questo specifico paziente, come ha sottolineato lei). | La distinzione tra usare la prevalenza e usare la Probabilità Pre-Test personalizzata. |

| Oggettività vs. Soggettività | L'equilibrio tra i dati oggettivi (esami di laboratorio, imaging) e le informazioni soggettive (l'esperienza vissuta dal paziente, l'intuizione clinica). | Il valore dato ai sintomi non specifici o alla narrazione del paziente. |

In questo contesto, il ragionamento bayesiano soggettivista e ibrido che lei ha descritto è considerato uno degli strumenti epistemologici più potenti per modellare il modo in cui il medico integra la conoscenza statistica con le informazioni individuali per formare una credenza giustificata sulla diagnosi (la P(H) a posteriori).

OSMED 2024 e variabilità regionale dei consumi di farmaci: fisiologia o patologia?

La divulgazione dell'annuale report OSMED dell'AIFA sulle prescrizioni farmaceutiche è l'occasione per fare interessanti confronti tra le regioni italiane, che registrano una storica variabilità dei consumi, alcune in eccesso ed altre in difetto dal dato medio nazionale, sia per la spesa pro capite che per singole categorie ATC. Lo stesso annoso problema è emerso da altri due recenti report sui servizi ospedalieri: i tempi di attesa e gli abbandoni nei PS e le performances clinico-assistenziali della gestione nosocomiale. Insomma, un vero rompicapo sistemico-organizzativo!

La variabilità dei consumi e delle prestazioni è uno dei parametri di valutazione dell’appropriatezza/inappropriatezza prescrittiva e delle prestazioni, a partire dallo storico articolo della Rand Corporation che nei primi anni novanta inaugurò l'era dell'appropriateness. La spesa farmaceutica di una popolazione ha una distribuzione più o meno gaussiana, attorno alla media, correlata al case mix dei singoli medici, alle abitudini e preferenze della rete locale di cui fanno parte, alle caratteristiche demografiche, geografiche e socioculturali delle popolazioni.  Con quali criteri "scientifici" si possono individuare le deviazioni statistiche che rientrano nella variabilità "fisiologica" e qual è invece la soglia della "patologica" regionale?

La questione viene formulata in questi termini da Evans: "se le differenze indicano l’esistenza di cure inappropriate, quali sono esattamente queste cure? Si tratta di un problema di sovra-utilizzo [over-use] da parte delle regioni (aree, strutture, professionisti) dove le frequenze sono più elevate? O piuttosto si è di fronte a un sotto-utilizzo [under-use] nel caso delle frequenze più basse? Oppure la frequenza ottimale sta da qualche parte nel mezzo? O persino al di là dell’uno o dell’altro estremo? (Rodella, Botturi a cura di, Appropriatezza, una guida pratica, Il pensiero Scientifico, Roma, 2015, p. 20)

Non è strano quindi che il termine variabilità compaia ben 66 volte nel rapporto OSMED 2024; più interessanti sono gli aggettivi qualificativi utilizzati per specificare l'entità degli scostamenti dalla media. In ben 42 casi si tratta di sottolineature critiche mentre solo in 4 casi il giudizio è "neutro". L'elenco dei termini utilizzati con la relativa ricorrenza è il seguente: variabilità ampia (15), marcata (7), elevata (7), discreta, significativa, profonda, estrema (2), grande, accentuata, netta, notevole, evidente (1). Solo in quattro passaggi la variabilità viene giudicata minore, limitata, modesta o meno evidente. Insomma la preoccupazione per una variabilità evidentemente ritenuta "patologica" sembra palese e riguarda sia la spesa che i consumi per categoria TC. Ecco alcuni esempi:

·       la Campania ha la spesa lorda pro capite più elevata con 199,3 euro, mentre il valore più basso è quello della PA di Bolzano (121,8 euro pro capite) con una differenza tra le due Regioni del 63,6%;

·       per quanto riguarda i consumi il divario è meno marcato, con i livelli più elevati in Basilicata (1.279,3 DDD/1000 abitanti die) e quelli più bassi sempre a Bolzano (889,9 DDD/1000 abitanti die) con il 43% in più;

·       antibiotici: la distribuzione regionale mostra un’elevata variabilità della spesa lorda pro capite con valori massimi in Campania (con 17,1 euro) più del doppio rispetto ai minimi registrati a Bolzano (6,5 euro); riguardo ai consumi l’Abruzzo è la regione con il valore più elevato (20,8 DDD) mentre la PA di Bolzano se ne consumano la metà (10,5 DDD).

·       anche l'aderenza terapeutica registra un'ampia variabilità tra categorie ATC: la più alta percentuale di soggetti con una copertura terapeutica superiore o uguale all’80% del periodo osservato (alta aderenza) sono i pazienti affetti da osteoporosi (68,7%) seguita dai maschi con ipertrofia prostatica (64,9%) e dai soggetti in terapia antiaggregante (61,8%); invece le categorie terapeutiche in cui si riscontrano percentuali più alte di soggetti con una copertura inferiore al 40% (bassa aderenza) sono i farmaci per i disturbi ostruttivi delle vie respiratorie (52,2%), gli antidepressivi (28,1%) e gli antidiabetici (22,6%).

Come si possono interpretare e valutare questi dati? Il problema attiene soprattutto i 3/4 circa della spesa riconducibile alle terapie croniche, rispetto ai cicli brevi per eventi acuti come gli antibiotici, che possono avere un impatto negativo sulle resistenze batteriche ma non economico-finanziario. Di fronte a questi dati come si può stabilire quali sono le regioni “devianti”, in eccesso ma "virtuose" negli esiti da prendere a modello, e quali invece le "viziose" da biasimare? Ad esempio in teoria di fronte ad un contesto assistenziale in cui prevalgono sotto diagnosi, sotto trattamenti e scarsa compliance dei malati cronici, chi registra consumi sopra la media per specifiche categorie ATC dovrebbe essere preso ad esempio per efficacia, continuità e aderenza alle terapie.

Se in questo specifico settore le regioni meno virtuose dovessero allinearsi ai consumi di quelle più brillanti probabilmente la spesa per le patologie croniche aumenterebbe ulteriormente, ma in compenso si ridurrebbero complicanze, ricoveri per eventi acuti, scompensi, riacutizzazioni etc.  Se la spesa documentata dal rapporto OSMED 24 viene bollata come "senza freni", per le criticità correlate alla variabilità e alla discontinuità terapeutica, che impatto sui conti potrebbe avere il miglioramento dell'aderenza nelle principali patologie croniche, da tutti auspicata? Come si vede rompicapo e contraddizioni non mancano.

Ricetta annuale per le terapie croniche in pazienti esenti stabilizzati: pro e contro

Ecco le principali novità sulle prescrizioni croniche previste dal Ddl Semplificazioni, convertito in Legge:

• L’erogazione in farmacia resta mensile ma la prescrizione ha validità annuale, ma per evitatre scorte di farmaci il paziente dovrà comunque recarsi in farmacia per il rifornimento periodico.
• La ricetta annuale ripetibile può essere emessa per patologie croniche stabilizzate dopo che il medico avrà indicatola posologia giornaliera e il numero massimo di confezioni erogabili nei dodici mesi successivi.
• Il farmacista, a ogni erogazione, consegna il quantitativo sufficiente per trenta giorni di terapia e verifica eventuali anomalie nell’aderenza terapeutica, segnalando criticità al medico.
• Il medico potrà sempre sospendere o modificare in qualsiasi momento la prescrizione annuale, qualora emergano ragioni di sicurezza o necessità di adattamento della posologia all'evoluzione clinica.
• La normativa riguarda le seguenti patologie: ipertensione arteriosa, diabete mellito di tipo 1 e 2, Bpco e asma persistente, dislipidemie, ipotiroidismo e altre patologie tiroidee, artrite reumatoide, lupus e malattie reumatologiche croniche, epilessia stabilizzata, disturbi psichiatrici cronici in trattamento continuativo, morbo di Parkinson e demenze nelle fasi iniziali, osteoporosi severa, insufficienze renali ed epatiche croniche, terapie anticoagulanti e antiaggreganti a lungo termine.
• Nell'elenco mancano molte patologie croniche che danno diritto all'esenzione (si veda il PS), come la cirrosi epatica, l'insufficienza cardiaca, i trapianti d'organo, le emopatie croniche, le malattie croniche intestinali, dermatologiche, oculari come il glaucoma etc..
• La concreta operatività delle nuove norma è subordinata all'emanazione dei decreti attuativi e degli adeguamenti tecnici regionali e nazionali, che potrebbero richiedere tempi non brevi e altre procedure burocratiche. Fino all’entrata in vigore effettiva restano valide le regole attuali sulle prescrizioni esenti (massimo 3 confezioni a ricetta), quindi sarà necessario attendere i provvedimenti applicativi per l’uso a regime della ricetta annuale. 
•  Il Ddl Semplificazioni validità prescrittiva alla documentazione rilasciata dagli ospedali al momento delle dimissioni o dai pronto soccorso, nonché dai servizi di continuità assistenziale nei due giorni precedenti.

Nel maggio 2023 il Ministro Schillaci aveva commentato la novità introdotte con il Ddl semplificazioni allora approvato in CdM: "Grazie a questa norma, i pazienti o chi si prende cura di loro in caso di non auto-sufficienza, hanno il doppio vantaggio di non dover andare ripetutamente dal medico per avere la ricetta e in farmacia per ritirare i farmaci". 

Difficile immaginare come si possa conciliare quest'ultima affermazione con la consegna mensile dei farmaci per coprire 30 giorni di terapia, ritirando quindi una o più confezioni in relazione alla posologia quotidiana - variabile da 1/4 a 6 compresse al dì - e al numero di compresse della singola confezione che varia in genere da 14 a 60 circa. Il sistema attuale prevede per i soggetti esenti la prescrizione di 3 confezioni per ricetta - salvo casi particolari come gli antibiotici iniettivi o gli oppiacei - inviata perlopiù in forma dematerializzata che possono coprire un fabbisogno variabile da 3 a 6 mesi, se si considerano le mezze compresse in monoterapia.

Inoltre in caso di polipatolgie con posologie diversificate non sempre è possibile coprire perfettamente i 30 giorni di terapia con tutti i farmaci prescritti (basta pensare alle confezioni con 14 o 28 compresse e agli schemi complessi con posologie a giorni alterni, a mezza compressa o settimanali). Infine per poter dispensare l'esatto numero di confezioni a copertura del fabbisogno mensile ogni prescrizione medica dovrà comprendere la posologia quotidiana o altra periodicità, che peraltro spesso varia nel corso dell'anno per modificazioni della stessa in relazione all'evoluzione dei quadri clinici complessi o alla stagionalità.

In passato era possibile prescrivere fino a 6 confezioni ovvero il fabbisogno per 3-6 mesi in funzione della posologia e del numero di compresse a confezione. Bastava reintrodurre questa norma per raddoppiare la copertura terapeutica, specie per le pluriposologie quotidiane. Invece con la ricetta annuale alcuni pazienti dovranno recarsi tutti i mesi in farmacia invece che trimestralmente o ogni quadrimestre, come accade ora dopo aver ricevuto a casa propria le prescrizione elettronica, senza la necessità di recarsi allo studio medico.

Il frazionamento mensile della terapia sarà per alcuni assistiti un passo indietro, considerando che con l'attuale sistema si devono recare in farmacia 3-4 l'anno volte mentre con la ricetta annuale dovranno rivolgersi al farmacista 12 volte. Il "razionamento" mensile è stato introdotto probabilmente per evitare accaparramenti, analogamente alla riduzione da 6 a 3 del numero di confezioni per ricetta negli esenti. Tuttavia i cronici affetti da patologie non comprese nell'elenco o in monoterapia continueranno con l'attuale sistema e chi vi rientra potrebbero preferirlo perchè meno impegnativo dal punto di vista logistico.

La novità potrebbe avere un altro effetto collaterale; per il medico non avere contatti con il paziente cronico per 1 anno intero potrebbe costituire un pregiudizio per la continuità assistenziale. L'accesso in studio per la prescrizione periodica è l'occasione per fare il punto della situazione clinica e verificare il compenso, controllare la terapia e prescrivere esami, fare insomma un follow-up informale oltre alla prescrizione dei farmaci e al controllo dell'aderenza ai PDTA e di eventuali effetti collaterali. 

Per queste funzioni ora delegate alla farmacia serviranno quindi richiami e visite periodiche strutturate se il MMG vuole verificare il controllo clinico che ora viene svolto in modo informale con la prescrizione della ricetta in studio o telematica, con un aumento del carico organizzativo, compensato dalla riduzione del tempo dedicato alle prescrizioni periodiche di farmaci con l'attuale sistema dei 3 pezzi.

Ovviamente per il medico la ricetta annuale è un aiuto perché riduce un compito ripetitivo - ingiustamente considerato burocratico - mentre al paziente potrebbe complicare un po' le cose allorchè le posologie di più farmaci non coincidono perfettamente con i 30 giorni. Per ovviare a questo problema, che contrasta con l'intento di ridurre le procedure per i cronici, bastava coniugare la ricetta annuale con l'attuale normativa, prevedendo  la consegna periodica di un numero di confezioni necessarie a coprire 2-3 mesi di terapia.

P.S.  L'elenco completo delle patologie croniche e invalidanti che danno diritto all'esenzione dal ticket sulle prestazioni sanitarie (visite, esami, ecc.) è contenuto nell'Allegato 8 del DPCM del 12 gennaio 2017. L'elenco ha aggiornato e ampliato le precedenti categorie, portando il totale a 64 malattie/condizioni croniche.

Ecco l'elenco completo, ordinato per codice di esenzione:
| 001 | Acromegalia e gigantismo |  |
| 0A02 / 0B02 / 0C02 | Affezioni del sistema circolatorio | Include malattie cardiache, cerebrovascolari e dei vasi periferici. |
| 003 | Anemia emolitica acquisita da autoimmunizzazione |  |
| 004 | Anemie croniche | Esclusa l'anemia da carenza di ferro (sideropenica) e da carenza vitaminica
| 005 | Anoressia nervosa, Bulimia |  |
| 006 | Artrite reumatoide |  |
| 007 | Asma | Solo forme persistenti gravi. |
| 008 | Cirrosi epatica, cirrosi biliare |  |
| 009 | Colite ulcerosa e Morbo di Crohn | (Malattie Infiammatorie Croniche Intestinali - MICI) |
| 011 | Demenze | Include la demenza in generale. |
| 012 | Diabete insipido |  |
| 013 | Diabete mellito | Include Diabete tipo 1 e tipo 2. |
| 014 | Dipendenza da sostanze stupefacenti, psicotrope e da alcool |  |
| 016 | Epatite cronica (attiva) |  |
| 017 | Epilessia | Esclusa la Sindrome di Lennox-Gastaut (che è classificata come malattia rara). |
| 063 | Endometriosi | Nuova inclusione; solo stadi clinici III e IV (moderata e grave). |
| 018 | Fibrosi cistica |  |
| 019 | Glaucoma |  |
| 020 | Infezione da HIV |  |
| 021 | Insufficienza cardiaca (N.Y.H.A. classe III e IV) | Forme gravi. |
| 022 | Insufficienza corticosurrenale cronica (Morbo di Addison) |  |
| 023 | Insufficienza renale cronica |  |
| 024 | Insufficienza respiratoria cronica |  |
| 031 / 0A31 | Ipertensione arteriosa | 0A31: senza danno d'organo. 031: con danno d'organo. |
| 025 | Ipercolesterolemia familiare, Iperlipoproteinemia di tipo III | Forme gravi di ipercolesterolemia/dislipidemia. |
| 026 | Iperparatiroidismo, Ipotiroidismo |  |
| 027 | Ipotiroidismo congenito, ipotiroidismo acquisito grave | Solo forme gravi (valori TSH > 10 mU/L). || 028 | Lupus eritematoso sistemico |  |
| 029 | Malattia di Alzheimer |  |
| 030 | Malattia di Sjögren |  |
| 032 | Malattia o sindrome di Cushing |  |
| 059 | Malattia Celiaca | Nuova inclusione, trasferita dalle malattie rare. |
| 033 | Malattia infiammatoria pelvica cronica |  |
| 035 | Morbo di Basedow, altre forme di ipertiroidismo |  |
| 036 | Morbo di Buerger (tromboangioite obliterante) |  |
| 037 | Morbo di Paget |  |
| 038 | Morbo di Parkinson e altre malattie extrapiramidali |  |
| 039 | Mielinizzazione carente o assente (esclusa Sclerosi Multipla) |  |
| 040 | Miocardite e cardiomiopatie |  |
| 042 | Osteomielite cronica | Nuova inclusione. |
| 043 | Patologie renali croniche | Nuova inclusione (diverse dall'insufficienza renale terminale). |
| 044 | Disturbi psichici | Include Schizofrenia, Disturbi affettivi bipolari e Depressione maggiore cronica. |
| 045 | Penfigo |  |
| 046 | Poliartrite e poliartrosi |  |
| 049 | Psicosi e Disturbi Schizoaffettivi |  |
| 050 | Psoriasi (forme moderate e gravi) | Nuova inclusione. |
| 051 | Rene policistico autosomico dominante | Nuova inclusione. |
| 054 | Rettocolite ulcerosa (vedi 009) |  |
| 055 | Sclerosi multipla |  |
| 056 | Sindrome di Down | Trasferita dalle malattie rare. |
| 066 | Sindrome di Klinefelter | Trasferita dalle malattie rare. |
| 067 | Connettiviti indifferenziate | Trasferita dalle malattie rare. |
| 068 | Sindrome da Talidomide | Nuova inclusione. |
| 057| Broncopneumopatia Cronica Ostruttiva (BPCO) | Solo stadi clinici moderato, grave e molto grave. |
| 058 | Soggetti sottoposti a trapianto (rene, cuore, polmone, fegato, pancreas, midollo) |
| 048 | Tumori Maligni | Codice generico per tutte le patologie neoplastiche maligne. |
| 069 | Vasculiti con interessamento sistemico | 

Nota Importante: Le Malattie Rare (MR) (circa 300) hanno un elenco separato, contenuto nell'Allegato 7 del DPCM 2017. Anche le MR danno diritto all'esenzione totale per le prestazioni correlate.

Le logiche prestazionali del mercato sanitario spingono verso la privatizzazione di fatto del SSN

La prima riforma sanitaria del 1978 ha introdotto l'assetto convenzionale della Mg che anticipava alcune tendenze economico-amministrative e organizzative sviluppatesi nei decenni successivi. La remunerazione a quota capitaria può essere considerata coerente con le riforme degli anni Novanta del secolo scorso, ispirate al New Public Management.

La confusione tra UCCP e AFT è all'origine del fallimento delle Case della Comunità

Il servizio di Report del 30 novembre 2025 sulle case della Comunità finanziate dal PNRR ha riproposto l'annoso equivoco tra UCCP e AFT, che accompagna da oltre un decennio la sorte della riforma Balduzzi del 2012 (per le relative norme si veda il PS). 

https://www.rai.it/programmi/report/inchieste/La-casa-di-carta---Report-30112025-624fd1fa-ba67-4e41-907f-875e4382dc9f.html

Fallacia ecologica, medie statistiche e appropriatezza prescrittiva

Il recente rapproto OSMED ha masso in evidenza la grande variabilità delle ptescrizioni di farmaci tra le regioni italiane, a cui ho dedicato un post di commeno. Il problema può essere anlizzato facendo riferimento al concetto di fallacia ecologica, applicato sia al singolo paziente ma anche al singolo medico, in rapproto alle medie prescrittive del distretto o dell'ASL. 

Appropriatezza: istruzioni per l'uso

• L'appropriatezza/inappropriatezza prescrittiva, diagnostica o terapeutica, è uno dei parametri della qualità dell'assistenza sanitaria e rientra nello schema generale di valutazione dell'overuse e dell'underuse di prestazioni sanitarie.
• Esiste quindi un'inappropriatezza per eccesso, un'inappropriatezza per difetto di prescrizioni e una per eccessiva variabilità geografica o tra strutture/organizzazioni sanitarie (definizione RAND in calce), anche in relazione alla scarsa aderenza dei malati cronici ai percorsi sanitari, ai controlli periodici, più che a singoli accertamenti, e ad alcune terapie.
• I risparmi ottenuti con la riduzione dell'inappropriatezza in eccesso dovrebbero essere destinati a migliorare l'inappropriatezza per difetto, che ha un impatto negativo sugli esiti di salute (Cartabellotta 2015) 
• L'appropriatezza viene definita come la procedura corretta, al paziente giusto, nei modi e nei tempi giusti, tale da garantire efficacia alle cure ed ottimizzare il rapporto benefici/rischi

Incentivi sull'appropriatezza diagnostica. Il controverso caso dell'accordo aziendale di Modena

L’accordo tra ASL modenese e sindacati dei MMG per migliorare l’appropriatezza prescrittiva nella diagnostica ambulatoriale ha sollevato l’immancabile vespaio polemico. L’annoso problema dell’inappropriatezza può essere affrontato partendo da due premesse cognitive opposte, due pre-condizioni culturali antitetiche.

Farmaci, quale appropriatezza prescrittiva?

Periodicamente le cronache sanitarie informano di iniziative locali contro MMG accusati di iperprescrizione inappropriata di farmaci, per lo scostamento della spesa individuale rispetto alle medie statistiche della zona. La valutazione dell’appropriatezza/inappropriatezza è formulabile in alcuni quesiti pratici, sui quali a mio avviso si dovrebbe fare chiarezza con una sorta di consenus conference tra gli stakholder coinvolti:

•       Con quali strumenti individuare le deviazioni statistiche dalla media, che indicano in modo attendibile un eccesso inappropriato e difensivo di  farmaci o di accertamenti?
•       Qual è la soglia tra variabilità accettabile e indesiderate e a quali attori dovrebbe essere “imputata” la devianza dalla “normalità)?
•        Con quali strumenti e interventi si può ricondurre la devianza “patologica” entro la variabilità fisiologica? 

Sovraffollamento del PS: è "colpa" del territorio?

Il controverso tema del sovraffollamento del PS è sempre sotto i riflettori dei media e dell’opinione pubblica, con analisi che sottolineano le presunte responsabilità del “territorio” nella genesi del fenomeno, in modo spesso semplificato.

Dipende cosa si intende per "territorio", che comprende una rete articolata di forme organizzative e professionisti dell'Assistenza Primaria (AP): MMG singoli, in gruppo monoprofessionale, in AFT, in UCCP, medici di Continuità Assistenziale, dei CAU e in futuro operatori sanitari nelle CdC multiprofessionali Hub&Spoke (medici dell’AP del ruolo unico).