Andrea Faragalli, Centro di Epidemiologia, Biostatistica ed Informatica Medica (EBI), Dipartimento di Scienze Biomediche e Sanità Pubblica, Università Politecnica delle Marche, Ancona
a.faragalli@staff.univpm.it
Marica Iommi, Centro di Epidemiologia, Biostatistica e Informatica Medica (EBI), Dipartimento di Scienze Biomediche e Sanità Pubblica, Università Politecnica delle Marche; Alessandro Fontanarosa, Centro di Epidemiologia, Biostatistica e Informatica Medica (EBI), Dipartimento di Scienze Biomediche e Sanità Pubblica, Università Politecnica delle Marche; Marco Pompili, Agenzia Regionale Sanitaria delle Marche, Ancona; Flavia Carle, Centro di Epidemiologia, Biostatistica e Informatica Medica (EBI), Dipartimento di Scienze Biomediche e Sanità Pubblica, Università Politecnica delle Marche; Agenzia Regionale Sanitaria delle Marche, Ancona; Elisa Barbiano di Belgiojoso, Dipartimento di Statistica e Metodi Quantitativi, Università degli Studi di Milano-Bicocca; Edlira Skrami, Centro di Epidemiologia, Biostatistica e Informatica Medica (EBI), Dipartimento di Scienze Biomediche e Sanità Pubblica, Università Politecnica delle Marche; Rosaria Gesuita, Centro di Epidemiologia, Biostatistica e Informatica Medica (EBI), Dipartimento di Scienze Biomediche e Sanità Pubblica, Università Politecnica delle Marche; IRCCS INRCA, Ancona; Gruppo di lavoro MIGHTY: Elisa Barbiano di Belgiojoso, Rosaria Gesuita, Stefania M.L. Rimoldi, Dario Pescini, Paolo Berta, Nadia Solaro, Paola Chiodini, Alessandro Avellone, Antonella Zambon, Flavia Carle, Edlira Skrami, Andrea Faragalli, Marica Iommi, Silvana Antonietta Romio.
- Categoria Primaria: Salute dei migranti, richiedenti asilo e rifugiati
Introduzione Nell’ultimo decennio le opzioni terapeutiche per il trattamento del diabete di tipo 2 (DT2) si sono ampliate con l’introduzione di nuovi farmaci ipoglicemizzanti (GLM) come gli inibitori della dipeptidil peptidasi 4 (ATC: A10BH), analoghi del recettore GLP-1 (ATC: A10BJ) e inibitori del cotrasportatore SGLT2 (ATC: A10BK). Obiettivi Nell’ambito del progetto MIGrants’ HealTh and healthcare access in ItalY (MIGHTY), questo studio confronta la probabilità di entrare in trattamento con nuovi GLM tra le popolazioni migrante e italiana con DT2 residenti nella Regione Marche. Metodi Studio di popolazione basato sui flussi amministrativi sanitari (Anagrafe Assistiti, SDO, Farmaceutica, Esenzioni). Sono stati inclusi soggetti con DT2 che tra 1/1/2013-31/12/2014 avevano una età >=50 anni, erano residenti continuativamente nella Regione Marche e trattati solo con metformina (almeno 3 prescrizioni nel 2014, di cui una nel mese di dicembre). I soggetti sono stati classificati come italiani residenti nelle Marche (ITA-Marche) o migranti provenienti da paesi a forte pressione migratoria (PFPM) sulla base della cittadinanza. Sono state considerate sesso, età e comorbosità valutata attraverso il Multisource Comorbidity Score (MCS- a punteggi più elevati corrisponde un peggior stato di salute). La coorte è stata seguita dall’1/1/2015 fino alla prima prescrizione di nuovi GLM, decesso, fine assistenza o al 31/12/2023. La regressione di Cox è stata utilizzata per stimare la probabilità di entrare in trattamento con nuovi GLM in relazione alle caratteristiche demografiche (sesso, età e cittadinanza) e cliniche (MCS) dei soggetti attraverso la stima per intervallo dell’hazard ratio (HR; IC95%). Risultati Sono stati inclusi 27980 soggetti ITA-Marche e 810 PFPM. I migranti erano significativamente più giovani (età mediana: 57 anni, 1°-3° quartile: 49-65 vs 71 anni, 1°-3° quartile: 63-78; p<0.001), con una più elevata proporzione di femmine (55.7% vs 44.9%; p=10: 10.0 % vs 15.7%; p<0.001). Rispetto agli ITA-Marche, i PFPM presentavano una probabilità minore di essere trattati con nuovi GLM (HR=0.82; IC95%: 0.73-0.93; p=0.002). I maschi avevano una maggiore probabilità di essere trattati rispetto alle femmine (HR=1.19; IC95%: 1.14-1.23; p<0.001); la probabilità diminuiva del 2% per ogni anno aggiuntivo di età (HR=0.98; IC95%: 0.98-0.99; p<0.001) ed aumentava con l’aggravarsi dello stato di salute: HR=1.23 (IC95%: 1.17-1.28; p<0.001) per MCS 5-9 e HR=1.13 (IC95%: 1.06-1.20; p<0.001) per MCS≥10, rispetto ai soggetti con MCS≤4. Conclusioni Lo studio ha evidenziato che, come atteso, lo stato di salute condiziona la prescrizione dei nuovi GLM. Inoltre, sembrano emergere disparità nella prescrizione in base alla cittadinanza e al sesso. Ulteriori studi sono necessari per identificare i fattori che possono determinare tale diverso comportamento prescrittivo.