Dal dato alla cura: il modello data-driven di gestione multidisciplinare della natimortalità con l'ostetrica come case manager

Abstract

Background: La natimortalità rappresenta un indicatore complesso della qualità dell’assistenza materno-fetale; nonostante la sua rilevanza epidemiologica e il carico emotivo che comporta, rimane spesso un evento sottostimato e organizzativamente frammentato. È necessaria una transizione verso modelli data-driven che integrino la raccolta sistemica dei dati con la gestione relazionale della coppia. Obiettivi: Descrivere il modello multidisciplinare data-driven per la gestione della natimortalità, analizzarne le cause, gli esiti del colloquio post-autoptico e valutare l’impatto dell’ostetrica come case manager. Metodi: Lo studio osservazionale retrospettivo è basato sull’analisi di 60 colloqui post-autoptici condotti dall’IRCSS Istituto Gianna Gaslini di Genova dal 2014 al 2025. La popolazione comprende casi di ITG, aborti tardivi e MEF. Risultati: Le MEF rappresentano il gruppo più numeroso (65,0%), seguito da aborti tardivi (21,7%) e ITG (13,3%). Le cause associate sono principalmente placentari (66,7%) e fetali (25,0%), in piccola percentuale materne (8,3%); la distribuzione mostra un'associazione significativa tra il tipo di aborto e la categoria ReCoDe, confermando la predominanza delle disfunzioni placentari nella natimortalità e delle anomalie fetali nelle ITG. Sono emerse associazioni significative tra la modalità di aborto, lo stato emotivo e il follow-up, dimostrando l’importanza di garantire continuità assistenziale. Conclusioni: L’approccio data-driven consente di garantire una restituzione chiara e tempestiva delle cause di morte fetale alle famiglie, facilita la sorveglianza epidemiologica, correla dati clinici ed istopatologici in maniera efficace e consolida il ruolo dell’ostetrica come case manager.

Background: Stillbirths represent a complex indicator of quality of fetal-maternal care; despite its epidemiological relevance and its emotional impact on both families and healthcare professionals, stillbirths remain an underestimated and organizationally fragmented event. A data-driven model that combines systematic data collection with emotional support management is needed. Objectives: Describe the multidisciplinary data-driven model, evaluate the main causes of stillbirths and outcomes of post-autoptic consultations, assess the impact of midwives as case-managers. Methods: This retrospective observational study was based on the analysis of 60 post autoptic consultations led by IRCSS Istituto Gianna Gaslini of Genoa from 2014 to 2025. Cases of TToP, late miscarriages and stillbirths were included. Results: Stillbirths were the main perinatal loss group (65,0%), followed by late miscarriages (21,7%) and TToP (13,3%). Causes of fetal death were separated into placental (66,7%), fetal (25,0%) and maternal (8,3%); there was a significative association between the type of loss and ReCoDe classification, strengthening the prevalence of placental dysfunctions in stillbirths and congenital anomalies in TToP cases. Data-analysis also showed significative connections between type of loss, inner health of couples and follow-up, demonstrating the importance of continuity of care. Conclusions: This data-driven approach allows to revise clinical and histopathological data in an effective way, guarantees a clear and timely return of fetal death causes to families, simplifies epidemiologic surveillance and reinforces the role of midwives as case managers.