“Un audit clinico dovrebbe essere svolto da valutatori esterni e neutrali”

Questa affermazione è piuttosto ricorrente, spesso per mettere in dubbio la validità dei risultati emersi in un progetto di audit clinico.
L’affermazione fa implicito riferimento alla possibilità che possa esistere un bias che abbia influenzato la qualità dei dati raccolti e quindi anche le conclusioni tratte sulla base di questi.
Proviamo a chiarire, in primo luogo, di cosa si stia parlando in merito a questo “bias”:
– il vocabolario Treccani colloca l’origine del termine “bias” nella lingua provenzale, con il significato “obliquità, inclinazione, tendenza, usato con significati specifici in varie discipline (tendenza a deviare dal valore medio in statistica, polarizzazione in meccanica e in elettronica, ecc.)”,
– nella ricerca clinica i bias vengono definiti come errori sistematici che favoriscono un esito rispetto ad altri e possono portare a conclusioni errate.
Nella fattispecie, si fa riferimento al “bias dell’osservatore o dell’investigatore”, secondo cui ogni persona vede ciò che si aspetta di vedere. Questo principio è noto nella Psicologia Sociale almeno dalle ricerche di Rosenthal che ha ampiamente studiato come le convinzioni degli sperimentatori e dei soggetti sperimentali possano influenzare la realtà e dare origine a una “profezia che si autoavvera”.

Questi ‘caveat’ metodologici sono importantissimi nell’ambito della ricerca clinica; la trasposizione nel mondo dell’audit clinico può originare dal pensiero che, in fondo, l’audit sarebbe una specie di studio osservazionale (abbiamo trattato questo equivoco nel Luglio 2013).

E’ fuori di dubbio che la qualità dei dati in un audit clinico deve essere alta; tant’è che Wade nel 2005 afferma “standards expected of audit in terms of design, data collection, and analysis should be at least as high as for research”. Dobbiamo chiederci, però, quale sia il prezzo da pagare per la qualità dei dati. E qui subentrano nuovamente ragionamenti di Psicologia Sociale: se la raccolta e analisi dei dati vengono effettuati da persone esterne alla realtà clinica (reparto, servizio, struttura, ambulatorio) sulla cui pratica verte l’audit, si genera inevitabilmente un atteggiamento di diffidenza nei professionisti nei confronti degli estranei, e, di conseguenza, una minore propensione alla collaborazione ed al cambiamento. Questo atteggiamento sarebbe ancora più forte se, addirittura, anche la progettazione dell’audit fosse svolta da estranei.
A grandi linee, possiamo delineare i vantaggi e svantaggi della partecipazione di estranei all’audit così:
– vantaggi: maggiore attenzione e neutralità nella raccolta dati, riduzione del bias dell’osservatore, maggiore qualità dei dati, eventualmente presenza di competenze particolari (p.e. statistica, conduzione del gruppo)
– svantaggi: minore conoscenza del contesto clinico specifico e delle fonti dei dati, rischio di diffidenza da parte dei professionisti e quindi minor propensione al cambiamento.
Se l’audit clinico non è uno studio clinico, ma un progetto di miglioramento, dobbiamo trovare un adeguato bilanciamento fra la qualità dei dati e la motivazione al miglioramento.

Va aggiunto che un’altra variabile può essere di grande importanza: da chi è partita l’idea dell’audit ? Se lo spunto proviene dai professionisti interni, la motivazione sarà presumibilmente alta. Se, addirittura, gli stessi professionisti sentono l’esigenza di chiamare colleghi esterni per integrare particolari competenze o per evitare il bias dell’osservatore, le condizioni per la riuscita dell’audit sono ideali. Se l’idea dell’audit proviene “dall’alto” (dirigente, dipartimento, direzione …), gli esterni vengono inevitabilmente vissuti come “ispettori” e la motivazione per il miglioramento sarà difficile da costruire.

Riassumendo, la partecipazione di professionisti esterni può avere dei vantaggi per il miglioramento, ma l’audit non dovrebbe essere sacrificato sull’altare della qualità dei dati.

Sui bias:
http://www.treccani.it/vocabolario/bias/
Gluud LL. Bias in Clinical Intervention Research. American Journal of Epidemiology. 27 gennaio 2006;163(6):493–501.
http://handbook.cochrane.org/chapter_8/8_assessing_risk_of_bias_in_included_studies.htm

Sull’effetto “Rosenthal”:
Rosenthal R & Rabin D B., Interpersonal expectancy effects: the first 345 studies, Behavioral and Brain Sciences, 1978, 1, 377-86

Sulla qualità metodologica degli audit
Wade D.T. Ethics, audit, and research: all shades of grey. BMJ. 2005;330(26 February 2005):468–71.

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