Indicatori e metodi per misurare le

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1 Indicatori e metodi per misurare le
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, 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 2

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) 3

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5 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

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

8 ….oltre all’istruzione….
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9 Donne di che in assenza di sintomi o disturbi si sono sottoposte a pap test, per classe di età e titolo di studio - Anni (per 100 donne con le stesse caratteristiche) Istat, Statistiche in breve 2006

10 * p-value< 0.05 per l’ipotesi di assenza di variazione temporale
§ 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 10

11 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 11

12 * p-value< 0.05 per l’ipotesi di assenza di variazione temporale
§ 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 12

13 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 13

14 Sistemi di sorveglianza campionari
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16 Sistemi informativi correnti
Schede di Dimissione Ospedaliera (SDO) Certificati di assistenza al parto (CEDAP) Nuovo flusso FAR 16

17 Ministero della Sanità, Decreto 27 ottobre 2000 , n. 380
Ministero della Sanità, Decreto 27 ottobre 2000 , n 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) 17

18 …..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 18

19 Distribuzione per istruzione delle SDO 2011
Frequenza Percentuale Licenza elementare o nessun titolo 3,865,668 36% Diploma scuola media inferiore 1,511,254 14% Diploma scuola media superiore 1,277,283 12% Diploma universitario o laurea breve 65,187 1% Laurea 354,434 3% Altri valori 378,349 4% Mancante 3,305,558 31%

20 Solo dimessi di età non superiore a 16 anni
Regione di dimissione Licenza elementare o nessun titolo Diploma scuola media inf. Diploma scuola media sup. Titolo Universitario TOTALE Piemonte 61.030 3.726 321 7 65.084 Valle d'Aosta 2.189 11 12 - 2.212 Lombardia 8.478 625 59 P.A. Bolzano 757 31 2 1 791 P.A. Trento 4 6 Veneto 48.590 4.000 1.048 268 53.906 Friuli V.G. 9.817 614 101 10.532 Liguria 22.120 3.615 1.068 69 26.872 Emilia R. 19.012 1.595 196 66 20.869 Toscana 71.889 8.524 354 15 80.782 Umbria 3.077 343 67 3 3.490 Marche 32.330 887 178 30 33.425 Lazio 8.878 646 19 Abruzzo 21.860 1.458 287 3.856 27.461 Molise 880 271 35 1.186 Campania 3.737 902 46 Puglia 99.276 8.319 866 154 Basilicata 10.242 811 56 11.111 Calabria 24.873 3.139 3.281 76 31.369 Sicilia Sardegna 785 665 32 34 1.516 59.104 10.081 4.705 Per valutare ancora la qualità dell’informazione, si considera oltre alla regione di dimissione anche l’età del paziente. In particolare la classe di età che va da 0 a 16 anni. Titoli d’istruzione a livello universitario sarebbero per la classe di età considerata praticamente da escludere. Sorprendentemente in Abruzzo su 100 dimessi in età compresa in questa classe di età a 14 è attribuito un titolo d’istruzione universitario. Ma questa anomalia si osserva anche in altre Regioni: Valle d’Aosta (12%), Emilia Romagna (10%), Umbria (11%), Sardegna (12%). Fonte: SDO 2011 Ceccolini C (Ministero della Salute), 2012

21 Flusso CEDAP (DM 16 luglio 2001 n
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. 21

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23 Ministero della Salute, Rapporto CEDAP 2009
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24 Sistemi longitudinali osservazione attraverso un arco temporale per valutare una relazione causale tra esposizione e malattia studi di coorte 24

25 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

26 Sistemi longitudinali: studi caso-controllo
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27 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 27

28 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) 28

29 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 29 29

30 Integrazione tra fonti statistico-amministrative
Studio Longitudinale Italiano Archivio nazionale schede di morte Indagine Istat Condizioni di salute e ricorso ai servizi Archivio Nazionale SDO 30

31 Studio Longitudinale Italiano
Archivio nazionale schede di morte Indagine Istat xxxx-yyyy Indagine Istat Indagine Istat Archivio Nazionale Schede di dimissione ospedaliera 31

32 SLI: prima release coorte di 128,818 individui, 92% del campione Indagine Salute con identificativi completi e univoci confronto caratteristiche socio-demografiche con gli 11,193 esclusi record linkage con archivio nazionale schede di morte (5,015,166 schede) : 8,875 deceduti nel periodo di follow up 32

33 Rapporto tra numero di deceduti osservato e numero atteso§, per anno di follow up
§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. Uomini Donne Totale 33

34 Analisi delle diseguaglianze di mortalità per livello di istruzione
selezione di 81,763 individui con età 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 34

35 mortalità generale per livello di istruzione
Deceduti, tassi grezzi e RR da modelli di Poisson agg. per età e area geografica 35

36 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 crude rates RR crude rates Men University degree 112.34 1 172.52 8.02 24.07 High school diploma 108.34 1.22 0.79 1.86 179.50 1.27 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 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 40.24 68.40 - 12.07 16.10 40.91 1.10 0.48 100.13 1.50 2.57 4.31 2.15 0.18 0.03 1.28 11.84 0.74 0.23 2.38 52.16 1.08 0.47 2.47 129.83 1.64 0.96 2.78 8.11 1.76 6.57 11.59 0.82 0.20 3.39 10.43 0.60 2.00 311.77 1.63 0.76 3.51 406.23 1.99 1.19 3.31 30.09 1.90 6.04 50.15 1.52 0.40 5.76 23.40 0.68 0.21 2.17 p=0.16 p=0.12 p=0.48 p=0.18 § reference including persons with high school diploma or university degree CI 95% Neoplasms Diseases of the respiratory system Diseases of the digestive system external causes Educational level Diseases of the circulatory 36

37 Integrazione tra fonti statistico-amministrative:
Sistemi Longitudinali Metropolitani Emilia Romagna: coordinamento, condivisione risultati e metodologie Bozza PSN include Catania e Palermo 37

38 Sistemi Longitudinali Metropolitani
Copertura di popolazione Continuità e profondità temporale Torino dal 1971, Firenze dal 1991,Livorno dal 1981 38

39 Lo Studio Longitudinale Torinese Traiettorie residenziali
Censimento 1971 Censimento 1981 Anagrafe comunale Sez, foglio, data e comune nascita, sesso Censimento 1991 Censimento 2001 Traiettorie residenziali ( ) 39

40 Lo Studio Longitudinale Torinese Traiettorie residenziali
Censimento 1971 Schede di morte Istat Sesso, data e comune nascita, data e comune morte Censimento 1981 Anagrafe comunale Censimento 1991 Censimento 2001 Traiettorie residenziali ( ) 40

41 Lo Studio Longitudinale Torinese
Censimento 1971 Schede di morte Istat Censimento 1981 Anagrafe comunale Codice fiscale Archivi ASL Prestazioni SSN: SDO, specialistica, farmaceutica, PS Censimento 1991 Censimento 2001 Traiettorie residenziali ( ) 41

42 Lo Studio Longitudinale Torinese
Records relativi a 2,346,680 persone Certificati di morte Censimento 1971 Registri di patologia -diabete -tumori RTP Censimento 1981 Anagrafe storica SDO Censimento 1991 Prescrizioni farmaceutiche Prestazioni specialistiche Censimento 2001 Traiettorie residenziali ( ) 42

43 Incidenza di specifiche patologie nella popolazione torinese
Incidenza d’infarto Incidenza di tumore Istruzione uomini donne Tutte le sedi -uomini Tutte le sedi - donne polmone uomini cervice uterina alta 1 media 1.18 ( ) 1.46 ( ) ( ) 1.01 ( ) 1.54 ( ) 1.74 ( ) bassa 1.24 ( ) 1.77 ( ) 1.21 ( ) 0.89 ( ) 1.75 ( ) 1.95 (1.52–2.49) 1 RR aggiustato per età, area di nascita, condizione occupazionale, reddito e deprivazione del quartiere (Petrelli, 2006) 2 RR aggiustato per età e area di nascita (Spadea, 2009)

44 Studio Longitudinale Romano (Cesaroni et al. Environ Health. 2010)
soggetti di età 40+ al 2001che nei 5aa precedenti non hanno avuto ricoveri per eventi coronarici e ictus, f.u HR aggiustati per sesso, stato civile, luogo di nascita, condizione professionale Età: asse temporale nel modello di Cox Cesaroni et. al AIE 2012 44

45 rapporto RISCHIO RELATIVO differenza RISCHIO ATTRIBUIBILE
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 45

46 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) 46

47 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 47

48 PARP % = RA% * P bassa istr
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 48

49 Tasso std. Mortalità (per 100,000 a.p.)
Esempio: mortalità e livello d’istruzione in un campione italiano, uomini con f.u Titolo di studio 25-64 65+ Tasso std. mortalità (per 100,000 a.p.) RR RA Tasso std. Mortalità (per 100,000 a.p.) Laurea 177,1 1,00 921,5 Lic. elementare o meno 309,2 1,75 132,1 1291,9 1,40 370,4

50 Le diseguaglianze relative diminuiscono con l’età…
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 elderly people in 11 European populations. J Epidemiol Community Health 2004 50

51 … ma le diseguaglianze assolute si allargano con l’età
Distribuzione per età dei tassi di mortalità per livello di istruzione … ma le diseguaglianze assolute si allargano con l’età Huisman M, et al. Socioeconomic inequalities in mortality among elderly people in 11 European populations. J Epidemiol Community Health 2004 51