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Chiara Marinacci Ministero della Salute, Direzione Generale della Programmazione Sanitaria

Indicatori e metodi per misurare le diseguaglianze di salute in Italia: esperienze e raccomandazioni. Chiara Marinacci Ministero della Salute, Direzione Generale della Programmazione Sanitaria Nicola Caranci Agenzia Sanitaria e Sociale Regionale, Emilia-Romagna.

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Chiara Marinacci Ministero della Salute, Direzione Generale della Programmazione Sanitaria

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Presentation Transcript

  1. Indicatori e metodi per misurare le diseguaglianze di salute in Italia: esperienze e raccomandazioni Chiara Marinacci Ministero della Salute, Direzione Generale della Programmazione Sanitaria Nicola Caranci Agenzia Sanitaria e Sociale Regionale, Emilia-Romagna Scuola Superiore di Epidemiologia e Medicina Preventiva “Giuseppe D’Alessandro” 43° Corso residenziale: Erice, 10-14 aprile 2013 Erice, 11 aprile 2013

  2. Menù della sessione • Principali fonti per la misura • Indagini e sistemi di sorveglianza campionari • Sistemi informativi sanitari • Integrazione tra archivi statistico-amministrativi • lo Studio Longitudinale Italiano • lo Studio Longitudinale Torinese • Integrazione tramite georeferenziazione • Indicatori di posizione sociale e origine etnica • Stima dell’associazione tra posizione sociale ed eventi sanitari • Diseguaglianze relative • Diseguaglianze assolute

  3. Requisiti per la fonte Disponibilità di informazioni su: • Evento sanitario • Mortalità • Morbosità cronica e salute percepita • Patologie diagnosticate o riferite • Fattori di rischio • Esiti riproduttivi • Ricorso ai servizi sanitari • ……………………………… • Esposizione • Indice semplice o composito della posizione sociale individuale o di un aggregato • Sullo stesso archivio di eventi san. o collegabile • Popolazione a rischio (di eventi sanitari) classificata per posizione sociale (stesso archivio o archivio collegabile)

  4. Indagini campionarie Vantaggi • Poco costose • Se campionamento corretto, risultati generalizzabili alla popolazione Svantaggi • Non idonee a valutare relazioni causali • Non adatte a rilevare condizioni (esposizione ed esito) rare o di breve durata • Problemi con alti tassi di mancata partecipazione • I dati relativi a pregresse esposizioni possono essere poco affidabili (recall bias)

  5. Monitor n.22 (suppl. 3), 2008

  6. ….oltre all’istruzione….

  7. Donne di 25-64 che in assenza di sintomi o disturbi si sono sottoposte a pap test, per classe di età e titolo di studio - Anni 2004-2005 (per 100 donne con le stesse caratteristiche) Istat, Statistiche in breve 2006

  8. § aggiustati per età, dimensione demografica e zona altimetrica del comune di residenza * p-value< 0.05 per l’ipotesi di assenza di variazione temporale Ministero della Salute, Relazione sullo stato sanitario del paese 2009-2010

  9. Indice di stato fisico. Uomini italiani di età 25-80 anni. Anno 2005 Scostamenti dal differenziale medio di salute (coeff.=-1,79) tra chi è disoccupato e chi possiede un lavoro non manuale

  10. Ministero della Salute, Relazione sullo stato sanitario del paese 2009-2010 § aggiustati per età, dimensione demografica e zona altimetrica del comune di residenza * p-value< 0.05 per l’ipotesi di assenza di variazione temporale

  11. Indice di stato fisico. Donne italiane di età 25-80 anni. Anno 2005 Scostamenti dal differenziale medio di salute (coeff.=-2,19) tra chi possiede licenza elementare e chi ha almeno un diploma superiore

  12. Sistemi di sorveglianza campionari

  13. Sistemi informativi correnti • Schede di Dimissione Ospedaliera (SDO) • Certificati di assistenza al parto (CEDAP) • Nuovo flusso FAR

  14. Ministero della Sanità, Decreto 27 ottobre 2000 , n. 380. Regolamento recante norme concernenti l'aggiornamento della disciplina del flusso informativo sui dimessi dagli istituti di ricovero pubblici e privati. (G.U. Serie Generale, n. 295 del 19 dicembre 2000)

  15. …..6-bis Livello di istruzione Va riportato il titolo di studio del paziente al momento del ricovero. Il codice, ad un carattere, da utilizzare e' il seguente: 1. Licenza elementare o nessun titolo 2. Diploma scuola media inferiore 3. Diploma scuola media superiore 4. Diploma universitario o laurea breve 5. Laurea

  16. Distribuzione per istruzione delle SDO 2011

  17. Solo dimessi di età non superiore a 16 anni Fonte: SDO 2011 Ceccolini C (Ministero della Salute), 2012

  18. Flusso CEDAP (DM 16 luglio 2001 n.349 "Modificazioni al certificato di assistenza al parto, per la rilevazione dei dati di sanità pubblica e statistici di base relativi agli eventi di nascita, alla natimortalità ed ai nati affetti da malformazioni"): la più ricca fonte a livello nazionale di informazioni sanitarie, epidemiologiche e socio-demografiche relative all'evento nascita. • informazioni socio-demografiche sui genitori quali l’età al parto, cittadinanza, residenza, titolo di studio ed occupazione lavorativa di entrambi i genitori • informazioni sull’anamnesi ostetrica e l’andamento della gravidanza (fisiologica o patologica ) • informazioni sulla modalità del parto e relativa assistenza sanitaria • informazioni sul neonato quali: peso e misure , indice APGAR, eventuale presenza di malformazioni.

  19. Ministero della Salute, Rapporto CEDAP 2009

  20. Sistemi longitudinali osservazione attraverso un arco temporale per valutare una relazione causale tra esposizione e malattia studi di coorte

  21. studi di coorte Vantaggi • Possibilità di conoscere ciò che accade conseguentemente ad una esposizione • Possibilità di individuare esiti associati ad esposizioni rare • Possibilità di individuare esiti multipli associati ad una esposizione Svantaggi • possono essere molto costosi e di lunga durata • le perdite al follow-up possono introdurre un bias di selezione • non adatti per esiti di salute poco frequenti • la rilevazione dell’esito può essere influenzata dalla conoscenza dello stato di esposizione del soggetto (bias di informazione)

  22. Sistemi longitudinali: studi caso-controllo

  23. studi caso-controllo Vantaggi • Costi non elevati • Possibilità di individuare esposizioni associate a problemi di salute rari • Idoneo per valutare fattori di rischio di malattie con latenza lunga • Possibilità di individuare fattori di rischio multipli associati ad una malattia Svantaggi • Non adatti per valutare esposizioni poco frequenti • In alcune situazioni la relazione temporale tra esposizione e malattia può essere difficile da definire • Particolarmente soggetti a recall bias e selection bias

  24. studi di coorte Vantaggi • Possibilità di conoscere ciò che accade conseguentemente ad una esposizione • Possibilità di individuare esiti associati ad esposizioni rare • Possibilità di individuare esiti multipli associati ad una esposizione Svantaggi • possono essere molto costosi e di lunga durata • le perdite al follow-up possono introdurre un bias di selezione • non adatti per esiti di salute poco frequenti • la rilevazione dell’esito può essere influenzata dalla conoscenza dello stato di esposizione del soggetto (bias di informazione)

  25. Approcci per ridurre gli svantaggi degli studi di coorte • ricorso a dati preesistenti per identificare in modo retrospettivo una idonea popolazione e ottenere le informazioni sulla esposizione di ciascuno dei membri della popolazione (coorte storica) • utilizzo di sistemi di sorveglianza disponibili (es. archivi di mortalita’, dei registri tumori) per il follow-up dei soggetti e ottenere informazioni sugli eventi di interesse Integrazione tra fonti informative

  26. Integrazione tra fonti statistico-amministrative Studio Longitudinale Italiano Archivio nazionale schede di morte 1999-2007 Indagine Istat Condizioni di salute e ricorso ai servizi 1999-2000 Archivio Nazionale SDO 2001-2008

  27. Studio Longitudinale Italiano Archivio nazionale schede di morte Indagine Istat xxxx-yyyy Indagine Istat 1999-2000 Indagine Istat 2004-2005 Archivio Nazionale Schede di dimissione ospedaliera

  28. SLI: prima release • coorte di 128,818 individui, 92% del campione Indagine Salute 1999-2000 con identificativi completi e univoci confronto caratteristiche socio-demografiche con gli 11,193 esclusi • record linkage con archivio nazionale schede di morte 1999-2007 (5,015,166 schede) : 8,875 deceduti nel periodo di follow up

  29. Rapporto tra numero di deceduti osservato e numero atteso§, per anno di follow up Totale Uomini Donne §Il numero atteso di deceduti è stato calcolato moltiplicando, per ogni anno di f.u., il numero di sopravvissuti nel campione per il tasso specifico nazionale di mortalità.

  30. Analisi delle diseguaglianze di mortalità per livello di istruzione • selezione di 81,763 individui con età 25-74 anni • classificazione del titolo di studio: laurea, diploma, media inferiore, elementare o meno • rischi relativi di decesso per tutte le cause e per grandi gruppi di cause, in relazione al titolo di studio al baseline • valutata l’eterogeneità geografica dei rischi relativi per istruzione

  31. mortalità generale per livello di istruzione Deceduti, tassi grezzi e RR da modelli di Poisson agg. per età e area geografica

  32. Diseases of the circulatory Diseases of the respiratory Neoplasms Diseases of the digestive system external causes system system Educational level crude crude crude crude CI 95% CI 95% CI 95% CI 95% CI 95% RR RR RR RR RR crude rates rates rates rates rates Men University degree 112.34 1 172.52 1 8.02 1 24.07 1 24.07 1 High school diploma 108.34 1.22 0.79 1.86 179.50 1.27 0.79 2.04 7.44 1.25 0.32 4.86 12.75 0.62 0.22 1.73 24.43 1.07 0.39 2.93 Middle school diploma 164.99 1.70 1.13 2.55 231.38 1.51 0.95 2.39 13.08 1.98 0.55 7.19 20.12 0.92 0.36 2.39 31.19 1.34 0.51 3.57 Primary or less 597.03 1.82 1.24 2.69 813.60 1.80 1.16 2.81 94.82 3.35 0.99 11.37 107.70 2.11 0.88 5.09 65.56 1.75 0.66 4.62 linear trend p=0.02 p<0.01 p=0.05 p=0.28 p=0.04 Women University degree 40.24 1 68.40 1 - 1 § 12.07 1 16.10 1 High school diploma 40.91 1.10 0.48 2.55 100.13 1.50 0.88 2.57 4.31 2.15 0.18 0.03 1.28 11.84 0.74 0.23 2.38 Middle school diploma 52.16 1.08 0.47 2.47 129.83 1.64 0.96 2.78 8.11 1.76 0.47 6.57 11.59 0.82 0.20 3.39 10.43 0.60 0.18 2.00 Primary or less 311.77 1.63 0.76 3.51 406.23 1.99 1.19 3.31 30.09 1.90 0.60 6.04 50.15 1.52 0.40 5.76 23.40 0.68 0.21 2.17 linear trend p=0.16 p=0.02 p=0.12 p=0.48 p=0.18 § reference including persons with high school diploma or university degree mortalità per gruppi di cause per livello di istruzione tassi grezzi (per 100,000) e RR da modelli di Poisson agg. per età e area geografica

  33. Integrazione tra fonti statistico-amministrative: Sistemi Longitudinali Metropolitani Emilia Romagna: coordinamento, condivisione risultati e metodologie Bozza PSN 2014-2016 include Catania e Palermo

  34. Sistemi Longitudinali Metropolitani • Copertura di popolazione • Continuità e profondità temporale • Torino dal 1971, Firenze dal 1991,Livorno dal 1981

  35. Lo Studio Longitudinale Torinese Censimento 1971 Censimento 1981 Anagrafe comunale 1971-2012 Sez, foglio, data e comune nascita, sesso Censimento 1991 Censimento 2001 Traiettorie residenziali (1971-2012)

  36. Lo Studio Longitudinale Torinese Censimento 1971 Schede di morte Istat 1971-2010 Sesso, data e comune nascita, data e comune morte Censimento 1981 Anagrafe comunale 1971-2012 Censimento 1991 Censimento 2001 Traiettorie residenziali (1971-2012)

  37. Lo Studio Longitudinale Torinese Censimento 1971 Schede di morte Istat 1971-2010 Censimento 1981 Anagrafe comunale 1971-2012 Codice fiscale Archivi ASL Prestazioni SSN: SDO, specialistica, farmaceutica, PS Censimento 1991 Censimento 2001 Traiettorie residenziali (1971-2012)

  38. Lo Studio Longitudinale Torinese Records relativi a 2,346,680 persone Certificati di morte 1971-2010 Censimento 1971 Registri di patologia -diabete 1985-2006 -tumori RTP 1985-2006 Censimento 1981 Anagrafe storica 1971-2012 SDO 1995-2011 Censimento 1991 Prescrizioni farmaceutiche 1997-2009 Prestazioni specialistiche 2002-2011 Traiettorie residenziali (1971-2012) Censimento 2001

  39. Incidenza di specifiche patologie nella popolazione torinese 1 RR aggiustato per età, area di nascita, condizione occupazionale, reddito e deprivazione del quartiere (Petrelli, 2006) 2RR aggiustato per età e area di nascita (Spadea, 2009)

  40. Studio Longitudinale Romano (Cesaroni et al. Environ Health. 2010) • 937.876 soggetti di età 40+ al 2001che nei 5aa precedenti non hanno avuto ricoveri per eventi coronarici e ictus, f.u. 2001-2010 HR aggiustati per sesso, stato civile, luogo di nascita, condizione professionale Età: asse temporale nel modello di Cox Cesaroni et. al AIE 2012

  41. Stima delle diseguaglianze Alta istruzione Bassa istruzione f.u. f.u. malati non malati malati non malati Incidenza Incidenza Confronto con: rapporto RISCHIO RELATIVO differenza RISCHIO ATTRIBUIBILE l'interpretazione del nesso tra posizione sociale e malattia dipende molto dalla misura di associazione utilizzata

  42. Diseguaglianze relative RISCHIO RELATIVO Incidenza tra chi ha istruzione bassa Incidenza tra chi ha istruzione alta RR= Quante volte in più (o in meno) si verifica l’evento nel gruppo meno istruito rispetto al gruppo istruito RR > 1 associazione positiva (bassa istruzione=fattore di rischio) RR < 1 associazione negativa (bassa istruzione=fattore protettivo)

  43. Diseguaglianze assolute RISCHIO ATTRIBUIBILE Incidenza tra chi ha istruzione bassa - Incidenza tra chi ha istruzione alta RA = L’eccesso di malati, tra i meno istruiti, attribuibile all’istruzione bassa Riduzione di casi di malattia che si avrebbe, nella popolazione meno istruita, se avesse istruzione alta Utile per definire l’impatto della bassa istruzione sull’insorgenza della malattia, tra i meno istruiti

  44. Diseguaglianze assolute Incidenza tra chi ha istruzione bassa - Incidenza tra chi ha istruzione alta Incidenza tra chi ha istruzione bassa RA % = come frazione (%) dell’ incidenza nei meno istruiti che è attribuibile alla bassa istruzione PARP % = RA% * P bassa istr impatto della bassa istruzione nella popolazione

  45. Esempio: mortalità e livello d’istruzione in un campione italiano, uomini con f.u. 1999-2007

  46. Intensità delle diseguaglianze di mortalità per istruzione tra i giovani adulti (50-59 anni) e i grandi anziani (80-89 anni) Le diseguaglianze relative diminuiscono con l’età… Huisman M, et al. Socioeconomic inequalities in mortality among elderlypeople in 11 European populations. J Epidemiol Community Health 2004

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