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PubblicatoAmbrogio Leo Modificato 11 anni fa
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Fonti di distorsione nella misura delle disuguaglianze di salute: il confronto temporale e spaziale, l’aggiustamento per altre covariate, il bias ecologico Annibale Biggeri Dipartimento di Statistica “G. Parenti” Università di Firenze Unità di Biostatistica, CSPO Firenze Convegno AIE - Roma 16 maggio 2008
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introduzione Consideriamo solo la associazione tra indice di deprivazione (o variabili socio-economiche) ed esiti sanitari (mortalità). Lo scopo del ricercatore può essere la quantificazione dell’effetto oppure il controllo del confondimento da variabili socio-economiche. Consideriamo nell’ordine: Stabilità temporale dell’associazione Stabilità spaziale o, meglio, significato dell’indice (semplice o complesso) Confondimento dell’età e distorsione ecologica La sezione di censimento
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L’indice di deprivazione come confondente negli studi di epidemiologia descrittiva. Esempio: Grisotto et al., 2007 Rosso:cause di morte significative con standard Regione e non con agg. per depriv. Verde: significativo SMR agg. per depriv. ma non con standard regione. l’uso dello standard regionale porti a dichiarare significativi degli SMR che sono spiegati da differenze di deprivazione materiale. Diagramma di dispersione tra SMR aggiustati per deprivazione e SMR con standard regionale o locale (scala logaritmica). Retta di perfetta concordanza (in continuo) e Retta RMA (in tratteggio)
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Stabilità temporale La distribuzione geografica dei livelli di deprivazione materiale è sorprendentemente stabile per tempo di calendario
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andamenti secolari nella mortalità
La tendenza alla omogeneizzazione dei livelli di mortalità e la migrazione dei fattori di rischio portano ad un diminuzione del valore predittivo dei differenziali geografici di deprivazione materiale log-RR per deprivazione materiale tumore del polmone, maschi, Toscana (Dreassi et al. SIM 2005)
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tempi di latenza L’associazione tra deprivazione materiale e mortalità causa-specifica mostra caratteristici tempi di latenza log-RR (intervalli di credibilità al 95%) e probabilità a posteriori per differenti lag temporali Mortalità Toscana Deprivazione mat (Biggeri e Dreassi, 2002 IBC)
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le coorti di nascita (Catelan et al. Stat Mod 2006)
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le coorti di nascita Le associazioni con variabili socio-economiche
possono essere più evidenti nella dimensione temporale della coorte di nascita. indici relativi le coorti di nascita (Catelan et al. Stat Mod 2006)
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stabilità spaziale – significato dell’indice
Il suo significato non è costante nelle differenti Regioni
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significato degli indicatori: la correlazione si inverte, è presente distorsione ecologica
titolo di godimento dell’abitazione e bassa istruzione (Ocello, 2008)
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indice di deprivazione
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l’aggiustamento per altre covariate
Nelle regressioni ecologiche usare una variabile di risposta standardizzata per età (es. SMR) porta a una distorsione nella stima dell’associazione con l’indice di deprivazione a meno che anche l’indice sia stato standardizzato per età. la distorsione ecologica Il coefficiente di regressione ottenuto sui dati aggregati differisce dal coefficiente ottenuto sui dati individuali a causa di confondimento o modificazione di effetto generati dalla aggregazione.
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Materiali Coorte censuaria della città di Firenze
(Studio longitudinale toscano SLTo) arruolamento: censimento 1991 follow-up: 31 dicembre 1995 esito in studio: mortalità per tutte le cause restrizioni: uomini, anni di età soggetti con anni persona e 4312 decessi (un tasso grezzo di 7,6 per mille) su 2752 sezioni di censimento
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sull’indice come lineare RR=1,31 (logRR=0.27)
Metodi Abbiamo definito un indice di deprivazione su base individuale come la somma di condizioni di svantaggio (da zero a quattro): bassa istruzione (licenza elementare o inferiore), disoccupazione, abitazione piccola (<25 mq), assenza di bagno nell’appartamento. sull’indice come lineare RR=1,31 (logRR=0.27)
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Modelli statistici
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Risultati: 1. modelli individuali e distorsione ecologica
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commento alla distorsione ecologica
Il coefficiente del modello sui dati individuali non tiene conto dell’effetto contestuale veicolato dal valor medio per sezione di censimento. Vi è un importante effetto contestuale. Il modello di Cronbach fornisce il coefficiente totale che si ottiene sui dati aggregati ed è la somma dell’effetto netto individuale più l’effetto contestuale. I coefficienti per unità di dev. standard corrispondono ai confronti usuali (sui quartili, sezioni censuarie molto vs poco). 0.838 =
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Risultati: 2. modelli aggregati senza standardizzazione
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Risultati: 3. modelli aggregati con standardizzazione
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commento alla distorsione da mancata standardizzazione per età
L’analisi sui dati aggregati non riproduce l’analisi sui dati individuali. E’ meno distorta, sui nostri dati, l’analisi sui tassi grezzi per sezione. Il modello aggregato per età (m. 4) sembra portare alla sola stima dell’effetto contestuale. L’analisi che utilizza come variabile di risposta i tassi standardizzati per età produce risultati distorti. Nei nostri dati usando la covariata per unità di dev. standard si ha una sovrastima dell’effetto. Il modello con l’indice di deprivazione standardizzato per età porta a risultati non distorti.
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riassumendo i differenti modelli indice per unità di dev. standard
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indice per sezione tabelle relative agli uomini <75 anni
(Paci et al SLTo 2007)
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Georeferenziazione dei dati del RTRT 2004 (sedi principali)
Attribuzione della Sezione di censimento 2001 Inviati n° 9072 Georeferenziati n° 7815 (86.1%) Cause per non georeferenziazione 621 (49.4%) indirizzi non validi 341 (27.1) indirizzo ‘non rilevato’ 269 (21.4%) indirizzo mancante 26 (2.1%) lettere senza significato
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conclusioni Abbiamo considerato solo la associazione tra indice di deprivazione (o variabili socio-economiche) ed esiti sanitari (mortalità). Stabilità temporale dell’associazione vi è una tendenza alla diminuzione della grandezza dell’associazione – latenza – coorte di nascita Stabilità spaziale o significato dell’indice (semplice o complesso) varia da regione a regione Confondimento dell’età e distorsione ecologica effetti contestuali su piccola scala – standardizzazione dell’indice La sezione di censimento potenzialmente soggetta a distorsione ecologica
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Ringraziamenti Ricerca finalizzata Regione Valle d’Aosta SLTo MIUR PRIN PON ATAS EU ESA
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