Obiettivi: descrivere i garbage code (GC) identificati nel Global Burden of Disease Study (GBD) 2023 e la loro ridistribuzione verso le cause primarie di morte in Italia nel 2021. In particolare, lo studio si propone di: 1. confrontare i trend temporali delle proporzioni di GC in Italia con quelli di altri Paesi dell’Europa occidentale con popolazioni di dimensioni comparabili; 2. individuare i pacchetti di GC più frequenti, analizzarne la distribuzione geografica e identificare le cause a cui vengono riassegnati; 3. studiare la relazione tra la proporzione di GC e i fattori contestuali legati alla certificazione di morte, tra cui il tipo di certificatore, il luogo del decesso e la richiesta di autopsia. Disegno: studio epidemiologico descrittivo basato sulle stime del GBD 2023. Setting e partecipanti: l’analisi è concentrata sulla popolazione italiana nel 2021, stratificata per 21 unità subnazionali, comprendenti 19 regioni e 2 Province Autonome. Principali misure di outcome: numero totale di decessi; numero di GC, definito come il numero di decessi attribuiti a cause che non rappresentano cause primarie di morte; percentuale di GC, calcolata come il rapporto tra il numero di GC e il totale dei decessi, moltiplicato per 100. Risultati: la percentuale di GC in Italia è gradualmente diminuita nel tempo, passando dal 34,6% nel 1990 al 28,8% nel 2021. Nel 2021, i tre pacchetti di GC più frequenti a livello nazionale erano: “tipo di ictus non specificato” (4,28% dei decessi totali), “tipo di diabete non specificato” (2,44%) e “scompenso cardiaco, destro o sinistro” (2,38%). Nello stesso anno, la percentuale di GC è risultata positivamente correlata alla quota di decessi avvenuti a domicilio (r 0,71; p <0,001), con la presenza di dati mancanti sul tipo di medico certificatore (r 0,54; p=0,020), sul luogo di morte (r: 0,77; p <0,001) e sulla richiesta di autopsia (r 0,76; p <0,001). Conclusioni: l’errata attribuzione delle cause di morte deriva da molteplici meccanismi, riconducibili a errori di diversa natura e gravità, con rilevanti implicazioni per le politiche di sanità pubblica e per i sistemi informativi. Sebbene i metodi di ridistribuzione siano essenziali per fornire stime comparabili e di rilevanza per le politiche sanitarie, il miglioramento della qualità dei dati alla fonte resta una priorità cruciale.
Redistribution of garbage codes to underlying causes of death: a systematic analysis on Italian data based on the Global Burden of Disease Study 2023
Alessio Lachi;
2026-01-01
Abstract
Obiettivi: descrivere i garbage code (GC) identificati nel Global Burden of Disease Study (GBD) 2023 e la loro ridistribuzione verso le cause primarie di morte in Italia nel 2021. In particolare, lo studio si propone di: 1. confrontare i trend temporali delle proporzioni di GC in Italia con quelli di altri Paesi dell’Europa occidentale con popolazioni di dimensioni comparabili; 2. individuare i pacchetti di GC più frequenti, analizzarne la distribuzione geografica e identificare le cause a cui vengono riassegnati; 3. studiare la relazione tra la proporzione di GC e i fattori contestuali legati alla certificazione di morte, tra cui il tipo di certificatore, il luogo del decesso e la richiesta di autopsia. Disegno: studio epidemiologico descrittivo basato sulle stime del GBD 2023. Setting e partecipanti: l’analisi è concentrata sulla popolazione italiana nel 2021, stratificata per 21 unità subnazionali, comprendenti 19 regioni e 2 Province Autonome. Principali misure di outcome: numero totale di decessi; numero di GC, definito come il numero di decessi attribuiti a cause che non rappresentano cause primarie di morte; percentuale di GC, calcolata come il rapporto tra il numero di GC e il totale dei decessi, moltiplicato per 100. Risultati: la percentuale di GC in Italia è gradualmente diminuita nel tempo, passando dal 34,6% nel 1990 al 28,8% nel 2021. Nel 2021, i tre pacchetti di GC più frequenti a livello nazionale erano: “tipo di ictus non specificato” (4,28% dei decessi totali), “tipo di diabete non specificato” (2,44%) e “scompenso cardiaco, destro o sinistro” (2,38%). Nello stesso anno, la percentuale di GC è risultata positivamente correlata alla quota di decessi avvenuti a domicilio (r 0,71; p <0,001), con la presenza di dati mancanti sul tipo di medico certificatore (r 0,54; p=0,020), sul luogo di morte (r: 0,77; p <0,001) e sulla richiesta di autopsia (r 0,76; p <0,001). Conclusioni: l’errata attribuzione delle cause di morte deriva da molteplici meccanismi, riconducibili a errori di diversa natura e gravità, con rilevanti implicazioni per le politiche di sanità pubblica e per i sistemi informativi. Sebbene i metodi di ridistribuzione siano essenziali per fornire stime comparabili e di rilevanza per le politiche sanitarie, il miglioramento della qualità dei dati alla fonte resta una priorità cruciale.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
