TEV: Quando la Profilassi è Troppa? I Modelli di Rischio Ci Aiutano a Decidere Meglio!

Un Passo Avanti (o Forse Due) nella Prevenzione del Tromboembolismo Venoso

Amici, parliamoci chiaro. Il tromboembolismo venoso (TEV) non è uno scherzo. Si tratta di una condizione seria, potenzialmente letale, che può colpire chiunque, specialmente quando si è ricoverati in ospedale per una malattia acuta. Per anni, la parola d’ordine è stata “prevenire è meglio che curare”, e giù di profilassi, ovvero farmaci anticoagulanti per ridurre il rischio. Ma siamo sicuri che “più è sempre meglio”? Ecco, uno studio recente pubblicato su Springer mi ha fatto riflettere parecchio, e oggi voglio condividere con voi qualche spunto interessante.

Il Rovescio della Medaglia: Quando la Profilassi Diventa Eccessiva

Vedete, la profilassi per il TEV, sebbene salvavita in molti casi, non è priva di controindicazioni. Parliamo di disagio per il paziente, del rischio di trombocitopenia indotta da eparina (HIT), di sanguinamenti e, non da ultimo, di un inutile dispendio di risorse, sia in termini di tempo per infermieri e farmacisti che di costi dei farmaci. Per decenni, gli sforzi si sono concentrati sull’aumentare la profilassi per i pazienti ad alto rischio. Risultato? Oggi ci troviamo spesso di fronte a un ipertrattamento dei pazienti a basso rischio. Alcune stime parlano di percentuali che vanno dal 74% all’87% di pazienti a basso rischio che ricevono comunque la profilassi. Un po’ come dare l’antibiotico per un raffreddore, non trovate?

Entrano in Scena i Modelli di Valutazione del Rischio (RAM)

Per aiutare i medici a navigare in queste acque, sono stati sviluppati diversi modelli di previsione del rischio, i cosiddetti RAM (Risk Assessment Models). Tra questi, spiccano i modelli Padua e IMPROVE, entrambi validati e raccomandati da società scientifiche come l’American Society of Hematology. Lo studio che ho analizzato si concentra su un RAM sviluppato internamente dalla Cleveland Clinic, basato su dati di oltre 160.000 pazienti e validato esternamente in 52 ospedali del Michigan, dimostrandosi persino superiore ai modelli Padua e IMPROVE. L’idea di fondo è semplice: inserire nel sistema informatico ospedaliero (EHR) questo modello per aiutare i medici a stratificare il rischio di TEV dei pazienti al momento del ricovero. In pratica, il sistema calcola una probabilità di TEV e suggerisce se il paziente è a basso o alto rischio.

Cosa Ci Dice lo Studio? Luci e Ombre sull’Uso dei RAM

Lo studio in questione è uno studio trasversale condotto in 10 ospedali statunitensi tra dicembre 2020 e marzo 2023, su un campione enorme di oltre 131.000 pazienti ricoverati (escludendo pazienti chirurgici, COVID, in terapia intensiva o con controindicazioni alla profilassi). L’obiettivo? Capire quanto venisse usato questo RAM, se il suo utilizzo fosse associato a una riduzione della profilassi e quali fattori influenzassero la concordanza tra il rischio calcolato dal RAM e la decisione del medico.

Ebbene, i risultati sono affascinanti e, per certi versi, un po’ contraddittori. Innanzitutto, l’uso del RAM variava parecchio tra gli ospedali, dal 54% al 99%. Nonostante fosse previsto un “hard stop” nel sistema (cioè, i medici dovevano prendere atto del rischio calcolato prima di procedere con le prescrizioni), qualcuno riusciva comunque ad aggirarlo! Tuttavia, la buona notizia è che l’uso del RAM era effettivamente associato a una minore prescrizione di profilassi: 44% con RAM contro un sonoro 73% senza RAM. Questo suggerisce fortemente che il modello ha un suo peso nelle decisioni cliniche.

Quando il rischio calcolato era alto (superiore allo 0,75%), ben il 96% dei pazienti riceveva la profilassi. E qui, direi, tutti d’accordo. Ma il vero nodo gordiano emerge con i pazienti a basso rischio. Solo il 37% di loro riceveva la profilassi, ma con una variabilità enorme tra gli ospedali (dal 21% al 77%). Sembra quasi che i medici si fidino del RAM quando dice “rischio alto”, ma siano molto più restii a non prescrivere la profilassi quando il RAM dice “rischio basso”.

Il nocciolo della questione, quindi, è che mentre i medici sembrano concordare con le valutazioni di alto rischio fornite dal RAM, mostrano una certa esitazione nel negare la profilassi ai pazienti identificati come a basso rischio. Questo è particolarmente vero se i pazienti presentano comunque alcuni fattori di rischio individuali per il TEV, anche se il modello li classifica complessivamente a basso rischio.

Il Fattore Umano: Perché Tanta Cautela con i Pazienti a Basso Rischio?

Ma perché questa discrepanza? Perché i medici, pur avendo uno strumento che indica un basso rischio, tendono comunque a prescrivere la profilassi in una percentuale non trascurabile di casi? Lo studio identifica alcuni fattori associati a questa “discordanza” nei pazienti a basso rischio: sesso maschile, età avanzata, ridotta mobilità e una storia pregressa di trombosi venosa profonda (TVP), ictus, insufficienza cardiaca o respiratoria, o cancro attivo. In pratica, anche se il punteggio complessivo del RAM era basso, la presenza di specifici fattori di rischio noti sembrava spingere i medici verso una maggiore cautela.

Potremmo ipotizzare diverse ragioni:

• Una certa diffidenza residua verso i modelli matematici, per quanto validati.
• La difficoltà nel distinguere tra “avere un fattore di rischio” e “essere ad alto rischio” in termini probabilistici.
• La sottostima dei potenziali danni della profilassi rispetto al beneficio percepito.
• Non da ultimo, la paura di contenziosi medico-legali nel caso un paziente sviluppasse un TEV non essendo stato sottoposto a profilassi.

È interessante notare che anche tra i pazienti a rischio bassissimo (probabilità di TEV <0,3%), il 30% riceveva comunque la profilassi. Questo fa pensare che ci sia ancora molta strada da fare per ottimizzare le prescrizioni. Addirittura, lo studio ha rilevato che l'uso del RAM da parte dei medici variava dallo 0% al 100% per gli 862 medici con 25 o più incontri con pazienti; la maggioranza (72%) dei medici utilizzava il RAM per tutti gli incontri, e meno dell'1% non lo utilizzava mai. Questa variabilità individuale è un altro pezzo del puzzle.

Implicazioni e Prospettive Future: Verso una Profilassi Sempre Più “Sartoriale”

Nonostante queste sfumature, lo studio dimostra che l’inclusione di un RAM con un “hard stop” può portare a un coinvolgimento medico molto maggiore rispetto ai semplici alert elettronici, spesso ignorati. L’approccio di presentare l’informazione sul rischio prima che il medico prenda una decisione sulla profilassi sembra essere più efficace. Pensate che in passato, studi su alert elettronici attivati quando un paziente ad alto rischio non riceveva profilassi mostravano una risposta dei medici solo nel 30-38% dei casi. Qui, con l’hard stop, si è arrivati a tassi di utilizzo del RAM superiori al 90% in alcuni contesti e a una profilassi del 96% per i pazienti ad alto rischio.

Certo, ci sono delle limitazioni, come il fatto che i dati provengano da un singolo sistema ospedaliero (sebbene da 10 ospedali diversi, con notevoli variazioni in dimensioni, acutezza dei pazienti, demografia, ecc., il che rende la variazione osservata probabilmente rappresentativa) e che lo studio sia trasversale (quindi non può provare una causalità diretta, anche se i risultati sono simili a quelli di precedenti trial randomizzati). Inoltre, non sono stati valutati gli esiti clinici, quindi non sappiamo se i medici che hanno prescritto più profilassi abbiano ottenuto risultati migliori (studi precedenti nello stesso sistema ospedaliero suggerirebbero di no).

Quello che emerge con forza è che, sebbene i medici non seguano ciecamente il RAM – e questo è positivo, perché aggiungono il loro giudizio clinico – la variabilità nelle decisioni, specialmente per i pazienti a basso rischio, è ancora troppo alta. La “cultura locale” di ogni ospedale gioca un ruolo significativo, così come le abitudini del singolo medico. Saranno necessari ulteriori studi per capire come ridurre questa variabilità e l’iperprescrizione nei pazienti a rischio veramente basso. È emerso anche che, nonostante l'”hard stop”, in un ospedale il 45% dei pazienti è stato ammesso senza l’utilizzo del RAM, scoprendo che esistevano modi per aggirare il sistema, come deselezionare il RAM nella sezione degli ordini o ammettere un paziente senza utilizzare un set di ordini. Sarà necessaria ulteriore programmazione per garantire un utilizzo coerente.

In Conclusione: Un Equilibrio Delicato

Personalmente, trovo questi risultati estremamente stimolanti. L’uso di modelli di valutazione del rischio come quello della Cleveland Clinic rappresenta un passo avanti significativo verso una medicina più personalizzata e un uso più razionale delle risorse. Tuttavia, la tecnologia da sola non basta. È fondamentale continuare a formare i medici, promuovere una cultura della sicurezza che non si traduca automaticamente in “più farmaci per tutti” e, soprattutto, comprendere meglio le dinamiche psicologiche e culturali che influenzano le decisioni cliniche. La sfida è trovare il giusto equilibrio tra la potenza degli algoritmi e l’insostituibile giudizio umano, per garantire a ogni paziente la cura più appropriata, né troppa né troppo poca. E voi, cosa ne pensate?

Fonte: Springer