SELF CARE

Lo Scompenso cardiaco (SC) rappresenta un importante problema sanitario a causa dell’elevata mortalità, morbilità e spesa sanitaria connessa alle frequenti ospedalizzazioni ed accessi in pronto soccorso. Il self-care si è dimostrato in grado di migliorare la qualità di vita del paziente e ridurre l’ospedalizzazione e l’utilizzo dei servizi di emergenza ma questo fenomeno è stato ancora poco esplorato in Italia. Lo scopo di questo studio è di misurare il self-care nei pazienti con SC e di individuarne i predittori. Verrebbe utilizzato un disegno descrittivo per studiare circa 500 soggetti affetti da SC ed i relativi caregiver. Gli strumenti che verranno utilizzati sul paziente indagheranno variabili quali il self-care, l’autonomia funzionale, la qualità di vita, il deterioramento cognitivo, la comorbilità. I caregiver verranno studiati con scale che misureranno il burden, l’ansia, la depressione, la qualità di vita ed il contributo al self-care del paziente. I risultati permetteranno di avere una prima panoramica generale sul self-care nello SC e di porre le basi per eventuali studi di intervento per migliorare la gestione autonoma dello SC da parte del paziente. 

Lo scompenso cardiaco (SC) rappresenta uno dei principali problemi di sanità pubblica costituendo una delle principali cause di morbilità e mortalità. Si stima che in Europa siano affetti da SC 14 milioni di persone [1].

I dati sia Americani che Europei indicano che la prevalenza di questa patologia vada dallo 0.4% al 2.3% nella popolazione adulta, per cui non a caso si parla dello SC come di una “epidemia” del 21 secolo [2, 3].La prevalenza dello SC è in continuo aumento sia per l’invecchiamento della popolazione (l’età media dei pazienti è di 75 anni), sia per l’alta sopravvivenza dopo un evento coronarico acuto, sia per la migliore efficacia della prevenzione secondaria sui soggetti già affetti daSC. Nella fascia d’età intorno ai 75 anni il 10-20% delle persone è affetta da questa malattia e la mortalità a 4 anni è del 50%  [1, 4, 5].

Lo SC è la causa del 5% dei ricoveri ospedalieri e rappresenta il 2% della spesa sanitaria di cui il 70% è per l’ospedalizzazione. Il tasso di riospedalizzazione per questa malattia è del 40% ad un anno [1, 4, 5].In Italia è la prima causa di consumo di risorse delle strutture ospedaliere [5, 6].

Le evidenze scientifiche prodotte dimostrano sempre più che il self-care nello SC sia parte fondamentale della terapia [7]. Il self care è stato definito come un processo cognitivo attivo, mediante il quale la persona compie delle decisioni e mette in atto strategie per mantenere o riacquistare la propria salute ed il proprio benessere o per gestire la propria malattia e i suoi disturbi [8]. Quando i pazienti affetti da SC non riescono a sviluppare un’adeguata autogestione della patologia, le conseguenze possono essere drammatiche, comportando ricoveri d’urgenza o riospedalizzazioni ricorrenti. Spesso una delle cause primarie dell’aggravamento dello scompenso cardiaco è la scarsa aderenza del paziente alla gestione della propria malattia [9-11]. E’ stato dimostrato in diversi studi che più del 50% dei ricoveri per SC potrebbero essere evitati se il paziente mettesse in atto un self-care efficace e riconoscesse i sintomi di peggioramento [12, 13][14].

Sono stati effettuati diversi studi sul self-care nel paziente con SC ma questo argomento è ancora poco esplorato in Italia. Studi di questo tipo richiedono strumenti di ricerca affidabili e validi che non misurino solo quanto spesso il paziente metta in atto alcuni comportamenti in grado di mantenere un buono stato di salute. E’ importante anche valutare se il paziente sia in grado di riconoscere e gestire i sintomi precoci delle complicazioni e se si sente sicuro e consapevole che i rimedi attuati abbiano efficacia.

Gli obiettivi che si prefigge il presente studio sono i seguenti:

1. Stabilire la validità e l’affidabilità del Self-Care of Heat Failure Index (SCHFI).

2. “Misurare” i livelli di Self-Care nel paziente con SC;

3. Valutare se nel paziente esiste una correlazione tra Self-Care e dati socio demografici, comorbidità, stato funzionale, gravità dello scompenso, qualità di vita e stato cognitivo.

4. Valutare il contributo del caregiver al Self-Care del paziente con SC;

5. Valutare se esiste una correlazione tra Self-Care riportato dal paziente e contributo al Self-Care riportato dal caregiver;

6. Valutare i livelli di burden e qualità di vita del caregiver del paziente con SC;

7. Valutare se esiste una correlazione tra Self-Care nel paziente con SC e burden e qualità di vita del caregiver.

Campione

Si intende arruolare un campione di convenienza composto da 500 soggetti affetti da SC e relativi caregivers.  Verranno invitati a prendere parte allo studio pazienti con età > 18 anni seguiti in ambulatorio o day hospital. Non verranno arruolati soggetti che hanno avuto negli ultimi tre mesi una Sindrome Coronarica Acuta.

Il disegno che guiderà lo studio sarà di tipo descrittivo-correlazionale.

Strumenti

Per raccogliere i dati verranno utilizzati i seguenti strumenti:

Per i pazienti

1. Questionario socio demografico, al fine di avere informazioni su sesso, età, istruzione, occupazione, reddito, contesto familiare, abitudini di vita, servizi sociali e sanitari utilizzati.

2. Self-Care of Heart Failure Index [15]. Questa scala è composta da tre sottoscale che misurano nel paziente con SC il Mantenimento, la Gestione e la Sicurezza nel Self-Care.

3. The European Heart Failure Self-Care Behavior Scale, [16]per misurare le abilità di autocura nel paziente con SC.

4. Hospital Anxiety & Depression Scale [17]per misurare ansia e depressione.

5. SF-12 [18], per misurare la qualità di vita in generale.

6. Mini Mental State Examination [19]per valutare le abilità cognitive

7. Minnesota Living with Heart Failure Questionnaire [20], per valutare la qualità di vita specifica nei pazienti con SC

8. Il Charlson Comorbidity Index [21], strumento per misurare la comorbidità

9. Barthel Index [22], per misurare l’autonomia

Per il Caregiver

1. Questionario socio demografico, per raccogliere dati inerenti ad età, sesso, istruzione, occupazione, contesto familiare.

2. Caregive Burden Inventory [23]per valutare il Burden del caregiver.

3. Hospital Anxiety & Depression Scale [17]per misurare ansia e depressione.

4. SF-12 [18], per misurare la qualità di vita in generale.

5. Self-Care of Heart Failure Index versione caregiver [15]. Questa scala è stata modificata per il presente studio al fine di valutare il contributo del caregiver al Mantenimento, alla Gestione e alla Sicurezza nel Self-Care del paziente con SC.

Procedure

I pazienti ed i caregiver verranno incontrati in ambulatorio o day hospital dai ricercatori. Ai potenziali partecipanti verrà proposto di partecipare allo studio illustrandone le finalità. Dopo aver firmato il consenso informato si procederà con la raccolta dati. A distanza di circa 15 giorni i pazienti ed i caregiver verranno contattati telefonicamente per somministrare il Self-Care of Heart Failure Index. Questa seconda somministrazione della scala è indispensabile per stabilirne l’affidabilità test-retest. 

In primo luogo questo studio permetterà la validazione italiana del Self-Care of Heat Failure Index.

Questo studio fornirà inoltre una overview sull’autocura nei pazienti con SC e permetterà anche di individuare quali variabili dipendenti dal paziente e/o dal caregiver si correlano significativamente con il Self-Care. Queste conoscenze saranno importanti perché forniranno una base di partenza per mettere in atto interventi educativi sul paziente e sul caregiver volti a migliorare la gestione autonoma e competente dello SC.

Valutare il contributo del caregiver al Self-Care del paziente con SC;

Valutare se esiste una correlazione tra Self-Care riportato dal paziente e contributo al Self-Care riportato dal caregiver;

Valutare i livelli di burden e qualità di vita del caregiver del paziente con SC;

Valutare se esiste una correlazione tra Self-Care nel paziente con SC e burden e qualità di vita del caregiver.

1.         Remme, W.J., et al., Public awareness of heart failure in Europe: first results from SHAPE. Eur Heart J, 2005. 26(22): p. 2413-21.

2.         Mosterd, A., et al., Prevalence of heart failure and left ventricular dysfunction in the general population; The Rotterdam Study. Eur Heart J, 1999. 20(6): p. 447-55.

3.         Hunt, S.A., ACC/AHA 2005 guideline update for the diagnosis and management of chronic heart failure in the adult: a report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Practice Guidelines (Writing Committee to Update the 2001 Guidelines for the Evaluation and Management of Heart Failure). J Am Coll Cardiol, 2005. 46(6): p. e1-82.

4.         Dickstein, K., et al., ESC Guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure 2008: the Task Force for the Diagnosis and Treatment of Acute and Chronic Heart Failure 2008 of the European Society of Cardiology. Developed in collaboration with the Heart Failure Association of the ESC (HFA) and endorsed by the European Society of Intensive Care Medicine (ESICM). Eur Heart J, 2008. 29(19): p. 2388-442.

5.         Ministero_della_Salute. Analisi dei ricoveri per insufficienza cardiaca in Italia anni 2001 - 2003.  2007  [cited 2010 9 marzo 2010]; Available from: http://www.salute.gov.it/imgs/C_17_pubblicazioni_663_allegato.pdf.

6.         Minestero_della-Salute. Rapporto annuale sull’attività di ricovero ospedaliero Dati SDO 2007.  2007  [cited 2010 9 marzo 2010]; Available from: http://www.salute.gov.it/imgs/C_17_pubblicazioni_1152_allegato.pdf.

7.         Dickson, V.V., J.A. Deatrick, and B. Riegel, A typology of heart failure self-care management in non-elders. Eur J Cardiovasc Nurs, 2008. 7(3): p. 171-81.

8.         Orem, D., Concepts of practice. 2001, St Louis: Morby.

9.         Tsuyuki, R.T., et al., Acute precipitants of congestive heart failure exacerbations. Arch Intern Med, 2001. 161(19): p. 2337-42.

10.       Chin, M.H. and L. Goldman, Factors contributing to the hospitalization of patients with congestive heart failure. Am J Public Health, 1997. 87(4): p. 643-8.

11.       Fonarow, G.C., et al., Factors identified as precipitating hospital admissions for heart failure and clinical outcomes: findings from OPTIMIZE-HF. Arch Intern Med, 2008. 168(8): p. 847-54.

12.       Michalsen, A., G. Konig, and W. Thimme, Preventable causative factors leading to hospital admission with decompensated heart failure. Heart, 1998. 80(5): p. 437-41.

13.       Ghali, J.K., et al., Precipitating factors leading to decompensation of heart failure. Traits among urban blacks. Arch Intern Med, 1988. 148(9): p. 2013-6.

14.       Bennett, S.J., et al., Characterization of the precipitants of hospitalization for heart failure decompensation. Am J Crit Care, 1998. 7(3): p. 168-74.

15.       Riegel, B., B. Carlson, and D. Glaser, Development and testing of a clinical tool measuring self-management of heart failure. Heart Lung, 2000. 29(1): p. 4-15.

16.       Jaarsma, T., et al., Development and testing of the European Heart Failure Self-Care Behaviour Scale. Eur J Heart Fail, 2003. 5(3): p. 363-70.

17.       Zigmond, A.S. and R.P. Snaith, The Hospital Anxiety and Depression Scale. Acta Psychiatrica Scandinavica, 1983. 67: p. 361-370.

18.       Ware, J., M. Kosinski, and S. Keller, A 12-Item Short-Form Health Survey: construction of scales and preliminary tests of reliability and validity. Med Care, 1996. 34: p. 220-233.

19.       Folstein, M.F., S.E. Folstein, and P.R. McHugh, Mini Mental State. A practical method for grading the cognitive state of the patients for the clinicians. . Journal of Psychiatric Research, 1975. 12: p. 189-198.

20.       Rector, T., S. Kubo, and J. Cohn, Patient’s self-assessment of their congestive heart failure. Part 2: content, reliability and validity of a new measure, The Minnesota Living with Heart Failure Questionnaire. Heart Failure. Heart Failure, 1987. 1: p. 198-209.

21.       Charlson, M.E., et al., A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: development and validation. J Chronic Dis, 1987. 40(5): p. 373-83.

22.       Mahoney, F.I. and D.W. Barthel, Functional evaluation: the Barthel Index. Md State Med J, 1965. 14: p. 61-65.

23.       Novak, M. and C. Guest, Caregiver Burden Inventory (CBI). Gerontologist, 1989. 29: p. 798-803