Allo studio hanno aderito 431 su 563 (77%) MMG dell'Azienda Usl di Modena mentre la durata media del follow-up è di 4,8 e 5,1 anni.
Le caratteristiche dei pazienti e la prevalenza di fattori di rischio e complicanze micro- e macro-vascolari al baseline sono illustrate nella *tabella 1. I pazienti Non Deambulanti (1.271) hanno un'età media di 77,7 ± 10,8 anni, 66,2% donne e una durata di malattia di 13,4 ± 8,6 anni. Il 9% di essi fuma, il 71% è iperteso ed il 49% dislipidemico. Il 50% ha una o più complicanze micro-vascolari, il 9% ha un piede diabetico e il 91% una o più complicanze macro-vascolari. I pazienti Deambulanti (8.076) hanno un'età media di 66,4 ± 17,3 anni, 51% donne e una durata di malattia di 10,6 ± 7,6 anni. Il 16% di essi fuma, il 61% è iperteso ed il 61% dislipidemico. Il 21% ha una o più complicanze micro-vascolari, il 2% ha un piede diabetico e il 28% una o più complicanze macro-vascolari.

Il profilo terapeutico basale dei pazienti e la variazione individuale dopo-prima è riportato nella **tabella 2. I pazienti in terapia con sola dieta erano il 20% nel gruppo di Non Deambulanti ed il 37% nei Deambulanti. In entrambi i gruppi di pazienti si è osservato un uso prevalente delle sulfaniluree in monoterapia (53 e 39%) e della bi-terapia sulfaniluree più biguanidi (64 e 52%), mentre era basso l'uso della metformina (8 e 10%) e dell'insulina in monoterapia (12 e 0,5%).

Il numero di schede analizzate nel 2005 è stato complessivamente di 19.115 schede A e 19.115 schede B.
I dati relativi al follow-up (desunti dall'analisi delle schede B) vengono qui presentati in maniera diversificata:
(a) differenza dopo-prima per dati appaiati (cioè: valori scheda B meno valori scheda A) al fine di valutare i cambiamenti della malattia diabetica a livello individuale;
(b) trend temporali negli anni solari al fine di monitorare i cambiamenti complessivi nel tempo degli indicatori di performance e degli indicatori di esito clinico.

Per l'analisi statistica dei dati è stato utilizzato il test t di Student per dati appaiati per le variabili continue (peso, BMI, HbA1c). Per l'analisi dei trend temporali abbiamo utilizzato il test non parametrico di Cuzick e Altman che è un test per il trend lineare dei log-odds basati sullo score e relativa varianza. Il livello di significatività statistica scelto è stato p < 0,05.
Per stimare l'impatto sulle risorse sanitarie della nostra coorte di pazienti diabetici assistiti in gestione integrata dai MMG abbiamo utilizzato i dati del CORE Diabetes Model (9, 10). Sulla base dei principali studi pubblicati in letteratura questi ricercatori hanno valutato l'impatto sulle risorse sanitarie della variazione della HbA1c dal punto di vista del sistema sanitario nazionale. I risultati di questo modello (10) mostrano come una riduzione del 10% della HbA1c, considerando una aspettativa di vita di 15 anni,
porti a un risparmio di 10.800 $ principalmente legato alle complicanze del diabete. Abbiamo quindi applicato il CORE Diabetes Model alle variazioni ottenute nella nostra coorte riportate nelle tabelle III e IV.