Epidemiologia Studio quantitativo della distribuzione*, dei determinanti e del controllo delle malattie nelle popolazioni * spazio, tempo, persone.

Presentazione sul tema: "Epidemiologia Studio quantitativo della distribuzione*, dei determinanti e del controllo delle malattie nelle popolazioni * spazio, tempo, persone."— Transcript della presentazione:

1 Epidemiologia Studio quantitativo della distribuzione*, dei determinanti e del controllo delle malattie nelle popolazioni * spazio, tempo, persone

2 Epidemiologia Studio (quali)quantitativo della distribuzione, dei determinanti e del controllo delle malattie e di altri eventi sanitari nelle popolazioni

3 Determinanti “Fattori di rischio” vs “Cause”
Epidemiologia generale: Familiarità (fattori genetici) Obesità, attività fisica Fumo, tipo di dieta Epidemiologia clinica: Pattern di pratica clinica Uso di tecnologie Profili di cura vs qualità Epidemiologia dei servizi sanitari / sistemi sanitari: Strategie di politica sanitaria Interventi organizzativi Modelli gestionali

4 L’Uso dell’Epidemiologia
Eziologia – identificazione delle cause di malattia che possono essere suscettibili di intervento Diagnosi di salute pubblica Stato di salute della popolazione Identificazione dei gruppi a rischio Identificazione dei comportamenti e degli stili di vita a rischio di malattia Servizio Sanitario – pianificazione, organizzazione e valutazione dei servizi sanitari Epidemiologia clinica – interventi preventivi, diagnostici, terapeutici, riabilitativi, socio-assistenziali.

5 Tipi di variabili (quantitative/qualitative)
Continue: Età Peso Altezza Glicemia Discrete / Categoriche: Discrete numeriche (numeri interi): ordine alla nascita, episodi di angina, casi di pertosse (quantitative) Discrete ordinali categ.: stadio di una malattia Categoriche/nominali: sesso, razza, occupazione Dicotomiche/binarie: presente/assente, si/no

6 Grandezze / parametri matematici per misurare quantitativamente frequenze e associazioni di frequenza Quozienti per misurare frequenza ed associazione di frequenza di malattia ed eventi * tempo

7 Proporzione Descrive la quantità relativa di una popolazione con una certa caratteristica rispetto alla popolazione totale (i casi / soggetti del numeratore, sono inclusi nel denominatore) Dimensione: 0-1 (0%-100%) Es. 20 malati/ 100 persone = 0.2 = 20%

8 Rapporto (Ratio) Quozienti in cui numeratore e
denominatore sono indipendenti. Danno un’idea di quante volte una certa categoria è più frequente rispetto ad un’altra di riferimento. Esempi: n. posti letto/residenti (con dimensioni) n. di feriti/ n. di incidenti (con dimensioni) R1/R0 = rischio relativo (senza dimensioni)

9 Tasso (Rate) Nei rapporti e nelle proporzioni manca un elemento descrittivo fondamentale: il tempo Quoziente in cui il denominatore comprende una misura del tempo. Fornisce un’informazione nella quale la frequenza di un evento o di una malattia viene rapportata al tempo (es: velocità istantanea Km/h; vs velocità media)

10 Misure di frequenza delle malattie
Numero di casi casi prevalenti casi incidenti Prevalenza = Numero di casi al tempo t (proporzione) Numero di persone totali al tempo t La prevalenza (“tasso” di prevalenza, “P rate”) può essere: Istantanea / puntuale Periodale / di periodo

11 Misure di frequenza delle malattie
Incidenza Cumulativa (CI) = (proporzione / Rischio) Numero di nuovi casi durante il periodo t N. di persone all’inizio del periodo t

12 Coorte Fissa Coorte Dinamica
Tempo Tempo t = morte

13 Misure di frequenza delle malattie
Tasso di incidenza (IR) (ID) = N. di Persone che si ammalano (nuovi casi) (o muoiono) in t Totale “Persone-tempo a rischio” in t (anni-persona) (Incidence rate, Incidence density) x 102 x103 x104 x105

14 Tasso di incidenza (IR - ID)
Numero di nuovi casi nel periodo di osservazione al numeratore, somma dei periodi di osservazione di ciascun individuo della popolazione in termini di tempo persona al denominatore IR = Numero di nuovi eventi * 10ⁿ Somma dei singoli periodi di osservazione

15 Casi incidenti: Malattie Infortuni Disabilità Morte Casi prevalenti: Malattia

16 Prevalenza Esprime il numero di malati effettivamente presenti od attivi in un certo periodo di tempo (prevalenza di periodo, prevalenza puntuale o istantanea). È una proporzione con la quale si descrive un’immagine statica, una fotografia della situazione per un certo fenomeno sanitario Viene utilizzata spesso per descrivere la frequenza di malattie che hanno un inizio graduale e decorso cronico Le misure di prevalenza non sono adatte per studiare una relazione causa-effetto Sono utili per misurare i bisogni assistenziali e pianificare i servizi sanitari

17 Fattori che influenzano la Prevalenza
Aumentata da: Durata maggiore della malattia Aumento d’incidenza Immigrazione di casi o emigrazione di persone sane Miglioramento delle capacità diagnostiche (o della segnalazione) Diminuita da: Durata minore della malattia Diminuzione d’incidenza Emigrazione di casi o immigrazione di persone sane Ridotta segnalazione

18 Incidenza cumulativa (CI)
Proporzione nella quale il denominatore (persone a rischio di sviluppare l’evento o la malattia) viene misurato solo all’inizio del periodo di osservazione. Dà informazioni sul rischio di sviluppare una malattia o di osservare un certo evento in un determinato periodo.

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20 Coorte Fissa Coorte Dinamica
Tempo Tempo t = morte

21 Misure di frequenza delle malattie
Tasso di incidenza (IR) = N. di Persone che si ammalano o muoiono in t Totale “Persone-tempo a rischio” in t (anni-persona) (Incidence rate, Incidence density) x 102 x103 x104 x105

22 Misure di frequenza delle malattie esempi:
Tasso di morbosità o morbilità annuale = Nuovi casi di IMA non fatali nel 2000 Popolazione italiana (metà anno) nel 2000 Tasso di mortalità annuale= N. di morti per IMA in Italia nel 2000 Popolazione Italiana (metà anno) nel 2000

23 Misure di frequenza delle malattie esempi:
Tasso di Letalità (Fatality rate) = N. di decessi per infarto (IMA) in t N. di casi con IMA in t Rischio, tasso di incidenza (mortalità totale vs mortalità x infarto)

24 Tassi di Ospedalizzazione x 1000 (domanda)
N. dimissioni con/per Scompenso C. nel 2000 Popolazione residente in Abruzzo nel 2000 N. di Pazienti con SC ricoverati in Abruzzo nel 2000

25 Prevalenza Se la prevalenza è bassa (<0,1 / 10%)
e non varia in modo significativo nel tempo vale la relazione: Prevalenza = Incidenza × durata media malattia

26 Incidenza Prevalenza (Sopravvivenza) Mortalità (letalità) Mortalità / Incidenza (cost.)

27 Confrontare la frequenza di un evento in due popolazioni
Nel confronto tra gruppi potenzialmente differenti l’utilizzo dei tassi grezzi espone al rischio di valutazioni errate Attraverso la standardizzazione controlliamo il possibile effetto di confondimento prodotto da variabili quali età, sesso, condizioni socio-economiche, ecc.

28 Standardizzazione È un procedimento che consente di confrontare tassi di mortalità o morbosità in due o più popolazioni che presentino una composizione disomogenea per una a più variabili Nel condurre la procedura è importante vedere gli strati: quando c’è interazione (ossia il rapporto fra tassi varia fra strati) devono essere riportati i tassi specifici / stratificati (es. età)

29 Standardizzazione diretta
Rispondiamo alla domanda: “quale sarebbe il tasso se la popolazione in esame avesse la stessa struttura di quella di riferimento (standard)?” Si applicano i tassi specifici per età alla popolazione standard per calcolare gli eventi attesi

30 Standardizzazione diretta
Tasso strato p.A Pop st ev. attesi 5.6 % x 9.5 % x 25.0% x ….. … ….. TSD: (Att. /Pop. St.) / 445 = 32.1 % TG: (Oss. /Pop A) / 287 = 30.0 % TSD pop B / TSD pop A = CMF * (rapporto TS: RT) 47.9 / 32.1 = 1.49 * Comparative Mortality Figure ( Comparative Mortality Ratio - CMR)

31 Standardizzazione Nel condurre la procedura è importante vedere gli strati: quando c’è interazione (ossia il rapporto fra tassi specifici varia fra strati di età) devono essere riportati i rapporti fra tassi specifici / stratificati delle due popolazioni

32 Standardizzazione RT spec. 30-39 a. 1.15 RT spec. 40-44 a. 3.13

33 Standardizzazione RT spec. 30-39 a. 1.15 RT spec. 40-44 a. 5.13
Età: Modificazione dell’effetto (mortalità o morbosità) fra due popolazioni (esposte e non esposte) – confondimento e interazione

34 Standardizzazione indiretta
Rispondiamo alla domanda: ”quale sarebbe il tasso se la mortalità (o l’incidenza) avesse la stessa grandezza osservata nella popolazione standard?” Tale metodo consente di applicare i tassi standard di mortalità ( i tassi di mortalità età specifici calcolati nella popolazione standard) alla popolazione in studio, in tal modo si calcolano le morti attese

35 Standardizzazione indiretta
Dati scarsi / assenti Popolazioni con basso numero di eventi (stime instabili dei tassi con il metodo diretto)

36 Standardizzazione indiretta
Una volta calcolato il numero di morti attese possiamo fare il confronto con il numero di morti osservate Rapporto Standardizzato di mortalità (SMR): confronto fra morti osservate e morti attese

37 RSM (SMR) RSM = Morti osservate (O) x 100 Morti attese (E)

38 Standardizzazione indiretta
Tasso spec. pop st. Pop in studio ev. attesi 0.26 x x 0.65 x x 1.78 x x ….. … ….. 82.7 RSM: (Osservati/Attesi) = 175 / 82.7 = 2.12 = 212%

39 SMR - RSM = O/A = 175 / 82.7 = 2.12 = 212 RSM x tasso pop stand. = 212 x 3.94 = 8.35 = tasso standardizzato indirettamente pop in studio = 8.35 / 3.94 = 2.12 (tassi per 1000) Metodo diretto: TS 8.23 / Tpopst 3.94 = RT 2.09 * Metodo indiretto: RSM = TSI 8.35 * RT: CMF / CMR

40 ASL Lanciano-Vasto (pop. in studio) TG: 158 vs Regione (standard)
Cause di morte ICD RT (CMR) = TSD / Tstand = 146 / 121 = 1.21 RT (CMR) = 1.21 ( ) RSM (SMR) = 1.21 ( ) % ( ) TS indirettamente = RSM x Tstand = TSI = 146 ASL Avezzano-Sulmona (pop. in studio)

41 Rapporto proporzionale di mortalità (PMR)
Proporzione di morti di una specifica causa tra gli esposti o in un territorio (ASL) RPM= x 100 Proporzione di morti in una popolazione di non esposti o di confronto (es. Abruzzo) (proportional mortality rate / pmr) (Tasso di mortalità proporzionale fra esposti / tasso di mortalità proporzionale fra non esposti)

42 Mentre il RSM richiede la conoscenza della struttura della popolazione esposta in ciascuno strato, il RPM richiede solo la conoscenza della proporzione di morti osservate per una causa specifica in ciascuno strato Gli studi basati sul calcolo del RPM sono quindi meno costosi, richiedono meno tempo e sono più frequentemente utilizzati in studi nei quali l’unica informazione disponibile è rappresentata dai certificati di morte di un gruppo di persone impiegate in una specifica occupazione

43 Esempio di RPM (PMR) In una coorte di lavoratori U.S.A. dal 1959 al 1977 sono state osservate 146 morti, di queste 56 sono state attribuite a cancro. La proporzione di mortalità per cancro in questa coorte era 56/146 = = 38.4% La proporzione di mortalità per cancro nella popolazione generale U.S.A. di maschi di età comparabile era 21.5% PMR = proporzione di morti per una specifica causa(esposti)/proporzione di morti per una specifica causa nella popolazione di riferimento = 38.4/21.5 = 1.78 PMR = morti osservate per una specifica causa (O)/morti attese (A) per una specifica causa = 56/ 146 x = 1,78 Quindi la proporzione di morti attribuibile al cancro era quasi due volte maggiore nei lavoratori rispetto alla popolazione generale.

44 Misure di associazione tra misure di frequenza (effetto, impatto).
Relative (rapporti) Assolute (differenze)

45 Misure di associazione: Tabella 2x2
c+d a+c b+d

46 Rischio (R1)=a/m1 (esposti); Rischio relativo (RR) = R1/R0
b n1 M- c d n0 m1 m0 Rischio (R1)=a/m1 (esposti); R0= b/m0 (non esposti) Rischio relativo (RR) = R1/R0

47 ODDS RATIO (OR) E+ E- M+ a b n1 M- c d n0 m1 m0
Odds di malattia negli Esposti: Odds= Rischio/1-Rischio = a/m1 = a c/m1 c Odds di malattia tra i non Esposti: Odds= Rischio/1-Rischio = b/m0 = b d/m0 d OR= a/c = ad b/d bc

48 ODDS RATIO (OR) M+ M- E+ a b n1 E- c d n0 m1 m0
Odds di esposizione fra i Malati: Odds= Rischio/1-Rischio = a/m1 = a c/m1 c Odds di esposizione fra i non Malati: Odds= Rischio/1-Rischio = b/m0 = b d/m0 d OR= a/c = ad b/d bc

49 Esempio E+ E- M+ 40 60 100 M- 300 700 1000 340 760 Rischio Relativo(RR)= (40/340) / (60/760) = 0.12/0.08(12%/8%)=1.55 Odds Ratio (OR) = ad/bc= (40x700)/(60x300) = 28000/18000=1.55

50 Rapporto dei tassi E+ E- M+ a b n1 M- PY1 PY0
Tasso di Incidenza (TI1) = a/PY1 Tasso di Incidenza (TY0) = b/PY0 Rapporto di Tassi = TI1/TI0 = (a/PY1) / (b/PY0)

51 Person-years = inizio del follow-up Totale anni a rischio = 16.5
gen-76 lug-76 gen-77 lug-77 gen-78 lug-78 gen-79 lug-79 gen-80 lug-80 Person years Soggetto A 2 Soggetto B 3 Soggetto C 4,5 Soggetto D Soggetto E 3,5 = inizio del follow-up = follow-up = sviluppo della malattia Totale anni a rischio = 16.5 Incidence Density = 2 casi / 16.5 anni – persona = 12.1 per 100 ap 12% Cumulative Incidence = 2/5 = 0.40 = 40%

52 Misure di associazione: ODDS RATIO
Negli studi caso-controllo non è possibile valutare l’incidenza in quanto i casi sono selezionati in partenza. Mettiamo quindi a confronto la probabilità di esposizione tra i casi rispetto alla probabilità di esposizione tra i controlli. La probabilità viene misurata in termini di ODDS e non di rischio (odds: rischio/1-rischio) L’ODDS di esposizione tra i malati sarà a/c L’ODDS di esposizione tra i sani sarà b/d Il rapporto tra le due probabilità viene chiamato ODDS Ratio (OR) e rappresenta solo una stima del rischio relativo in particolare nello studio delle malattie rare OR= ad/bc

53 Misure di associazione RISCHIO RELATIVO (RR)
Ci informa su quanto aumenta la probalità di contrarre la malattia se ci si espone al fattore di rischio (forza dell’associazione) Rapporto tra l’incidenza negli esposti e l’incidenza nei non esposti Può assumere un valore compreso tra 0 ed infinito Un RR pari ad 1 è indicativo di assenza di associazione Valori superiori ad 1 dimostrano un’associazione positiva (perché sia statisticamente significativa l’intervallo di confidenza calcolato non deve includere 1) Valori inferiori ad 1 indicano che il fattore è protettivo nei confronti della malattia in esame (associazione inversa) (l’intervallo non deve includere 1)

54 Misure di associazione assolute
Rischio Attribuibile (RA) (differenza di rischio) = Re – R0 R1= tasso negli Esposti R0 = tasso nei non Esposti RR e OR Esprimono la forza di un’associazione es. RR= 20 RR= 2 RA Esprime l’eccesso di rischio attribuibile ad un fattore

55 Misure di Associazione RISCHIO ATTRIBUIBILE
Differenza tra l’incidenza di malattia misurata nel gruppo degli esposti rispetto a quello dei non esposti. Trattandosi di una differenza tra due incidenze, il RA è una misura assoluta di associazione fra incidenze. Esso ci indica quanti casi di malattia sono legati al fattore di rischio nel gruppo degli esposti Esprime l’eccesso di rischio collegabile ad un fattore. RA = IE+ - IE-

56 Misure di associazione assolute
Rischio Attribuibile (RA) (differenza di rischio) Re= tasso negli Esposti R0 = tasso nei non Esposti Rischio Attribuibile percentuale(RA%) o frazione eziologica Rappresenta l’eccesso di rischio tra gli esposti rispetto ai non esposti RA = Re – R0 (Ie-I0) RA% = Re-R0 Re RA% = Ie-I0 Ie

57 Misure di Associazione Rischio Attribuibile di Popolazione
È una misura di associazione che indica quanti casi di malattia potrebbero essere evitati rimuovendo un determinato fattore di rischio in una popolazione RAP = RA × P (prevalenza del fattore di rischio nella popolazione generale) Anche il RAP analogamente al RA può essere espresso in termini percentuali rapportandolo all’incidenza totale di malattia nella popolazione (frazione eziologica nella popolazione): RAP% = RAP It

58 British Doctor’s Study
Anno 1951, medici 1951 – 61: morti Tumore del polmone 74 X 10000 3191 Cardiopatia ischemica 535 X 10000 Fumo I 0 I E RR Eccesso di rischio Tumore al polmone 10 140 14 130 Cardiopatia ischemica 413 669 1,6 256 14 256 AR = Ie – I0 = 140 – 10 = 130 x 10000 AR % = AR/Ie = 130/140 = 0.93 = 93% RAP = RA x Prevalenza = 130 x 0,25 = 33 x 10000 RAP % = RAP / It = 33 / 74 = 0.45 = 45%

59 Su 100 eventi (casi o decessi) 34 sarebbero evitati / salvati
N. Soggetti N. eventi Rischio RR RA Trattamento 1009 81 81/1009=0,08 0,08/0,12=0,66 0,12-0,08=0,04 Controllo 1026 124 124/1026=0,12 1-RR = 1- 0,66=0.34 34% di riduzione del rischio 0.04 4% di riduzione del rischio assoluto RR 34% Su 100 eventi (casi o decessi) 34 sarebbero evitati / salvati RA 4% Occorre trattare 100 persone per salvarne 4 NTS (n. di soggetti da trattare per evitare un evento) = 1 / RA = 1 / 0.04 = 25

60 Studi Descrittivi Popolazione Individui Caso clinico Serie di casi
Indagini trasversali Indagini longitudinali

61 Studi Analitici Studi osservazionali Studi di intervento
Studi trasversali Studi caso – controllo Studi di coorte (retrospettivi e prospettici Studi di intervento

62 Negli studi caso- controllo un gruppo di persone con una malattia (i casi) viene confrontato con un gruppo di persone senza malattia (i controlli). Lo scopo del confronto è determinare se, nel passato i casi sono stati più esposti a fattori specifici rispetto ai controlli. In generale, i casi inseriti in uno studio caso-controllo includono persone che hanno solo una specifica malattia Può dare informazioni su una serie possibile di esposizioni che potrebbero essere associate con una particolare malattia È utile per studi concernenti le malattie rare Non è adatto per studi caratterizzati da esposizioni rare Necessita di campioni di piccole dimensioni ed è economico Richiede relativamente poco tempo per essere completato può testare ipotesi attuali Non è in grado di testare l’incidenza della malattia

63 Studio Caso - Controllo
Vantaggi: Basso costo Possibilità di valutare fattori di rischio multipli per una singola patologia Possibilità di studiare patologie rare Limiti: Maggiore intervento di bias Non adatto allo studio di fattori di rischio rari Fornisce solo la stima del rischio nella popolazione

64 Negli studi di Follow-up (o di Coorte) le persone sono identificate e raggruppate in base all’esposizione a specifici fattori. I gruppi sono poi seguiti nel corso del tempo con l’obiettivo di determinare se l’incidenza di una particolare malattia è maggiore (o minore) tra gli esposti rispetto ai non esposti. può studiare soltanto l’effetto di un numero limitato di esposizioni È utile per studiare più variabili di esito potenzialmente associate con una esposizione È utile per lo studio di malattie rare Gli studi di coorte riguardano spesso campioni di grosse dimensioni / costosi Possono richiedere molti anni prima di essere portati a termine Non consentono di testare ipotesi attuali Permettono la misurazione di tassi d’incidenza della malattia

65 Studio di coorte Vantaggi:
Possibilità di valutare esiti multipli per un singolo fattore di rischio Misura diretta dell’incidenza Possibilità di studiare fattori di rischio rari Limiti: Costo elevato Non adatto allo studio di patologie rare

66 Associazione Priva di errori sistematici Senza confondimento
Non dovuta al caso Test statistico Intervalli di confidenza Potenza statistica Validità (validity) / accuratezza (accuracy) precisione/attendibilità/affidabilità (reliability) Associazione valida e statisticamente significativa

67 Criteri per valutare la causalità
Forza (a valori elevati di RR o di OR corrisponde un’elevata forza dell’associazione) Coerenza (il risultato di uno studio viene confermato anche da studi successivi) Relazione temporale Plausibilità biologica Relazione dose – risposta e reversibilità

68 BIAS BIAS di Selezione BIAS di Informazione Intervistatore Paziente
misura

69 Confondimento Malattia Fattore di rischio Confondente

70 Interazione Malattia Fattore di rischio Interazione

71 Confondimento Prima che uno studio venga effettuato è necessario che vengano identificati tutti i potenziali fattori confondenti Fattore confondente: fattore che è completamente estraneo al meccanismo causa – effetto tra un’esposizione ed una malattia, ma che interferisce con l’esame dell’associazione tra causa ed effetto I fattori confondenti sono associati contemporaneamente sia all’esposizione che all’effetto e possono distorcere i risultati degli studi epidemiologici Un fattore confondente è esso stesso un fattore di rischio per la malattia e non è influenzato né dall’esposizione né dalla malattia in studio (es. età) e può distribuirsi in maniera sbilanciata tra i gruppi in studio; quando questo accade dato che il fattore confondente è anch’esso un fattore di rischio per la malattia, il risultato può essere distorto

72 Confondimento Elemento estraneo al meccanismo causa – effetto in studio Provoca una distorsione dei risultati È associato contemporaneamente all’esposizione ed alla malattia Non è un fattore intermedio della catena causale È un fattore di rischio per la malattia in studio indipendentemente dall’esposizione in studio Deve essere studiato ed il suo effetto corretto in fase di disegno o di analisi

73 Metodi per il controllo del confondimento
In fase di disegno dello studio: Randomizzazione (controlla anche fattori confondenti ignoti se le dimensioni del campione sono grandi, solo per gli studi sperimentali) Restrizione ( es: se il fattore confondente è l’età si limita lo studio ad una fascia d’età) Appaiamento (esposti e non esposti avranno uguali caratteristiche per il fattore confondente) In fase di analisi: Analisi stratificata (es: per sesso, per età ecc.) Analisi multivariata (regressione lineare multipla, regressione logistica, modelli di COX)

74 Interazione Fattore estraneo ad esposizione e malattia che causa una variazione della loro associazione Modifica l’effetto dell’esposizione in studio Non è un confondente Non comporta una distorsione dei risultati Può modificare l’outcome in modo sia qualitativo (provoca un altro effetto quando interagisce con un altro fattore) che quantitativo Non deve essere controllata né eliminata ma solo descritta in quanto può è utile alla comprensione del meccanismo patogenetico di una malattia

75 Indicatori demografici
Natimortalità: rapporto tra il numero di nati morti (morte fetale dopo il 180° giorno di gestazione) e il numero complessivo di nati (per mille). Abruzzo 2001 (ISTAT): 2.5‰ Mortalità perinatale: somma dei nati morti e dei decessi avvenuti nella prima settimana di vita rapportata al numero complessivo di nati (per 1000). Abruzzo 2001 (ISTAT): 5.4‰ Mortalità neonatale precoce: morte tra il 1° ed il 7° giorno di vita Mortalità tardiva: morte tra l’8° ed il 28° giorno di vita Mortalità postneonatale: morte tra il 29° ed il 365° giorno di vita. (pag. 57 RS) Mortalità infantile: rapporto tra il numero di decessi avvenuti nel primo anno di vita ed il numero di nati vivi (per 1000). Abruzzo 2001 (ISTAT): 5.1‰ .

76 Indicatori demografici
Tasso di natalità : rapporto tra il numero dei nati vivi dell’anno e l’ammontare medio della popolazione residente x 1000 Tasso di mortalità: rapporto tra il numero di morti e l’ammontare medio della popolazione residente x 1000; Tasso di fertilità o fecondità: rapporto tra numero di nati vivi e popolazione femminile in età feconda ( aa)x 1000 Indice di invecchiamento o di senilità: rapporto tra la popolazione di 65 anni e più e la popolazione totale Indice di vecchiaia: rapporto percentuale tra la popolazione di 65 anni e più e la popolazione di 0-14 anni Dipendenza strutturale totale / indice di carico totale: rapporto percentuale tra la popolazione in età non attiva (0-14 anni e 65 anni e più) e la popolazione in età attiva (15-64 anni) Dipendenza strutturale degli anziani: rapporto percentuale tra la popolazione di età 65 anni e più e la popolazione in età attiva (15-64 anni)

77 PIRAMIDI DI ETA' ANNO 2003

78 Trend del movimento anagrafico in Abruzzo
Anni Pop. 01/01 Nati Morti Saldo naturale Immigrati Emigrati Saldo Migratorio Saldo Totale 31/12 1988 12.678 11.887 791 27.601 23.688 3.913 4.704 1989 12.487 12.004 483 26.999 23.726 3.273 3.756 1990 12.754 12.065 689 29.814 24.564 5.250 5.939 1991 12.320 12.424 -104 25.775 22.190 3.585 3.481 1992 12.572 12.414 158 27.621 21.386 6.235 6.393 1993 12.212 12.683 -471 31.256 23.386 7.870 7.399 1994 11.873 13.050 -1.177 28.331 22.408 5.923 4.746 1995 11.254 -1.424 26.529 22.208 4.321 2.897 1996 11.449 12.838 -1.389 25.896 21.433 4.463 3.074 1997 11.349 12.962 -1.613 26.188 22.200 3.988 2.375 1998 11.072 12.992 -1.920 26.219 23.009 3.210 1.290 1999 10.768 13.116 -2.348 28.136 24.102 4.034 1.686 2000 10.882 12.976 -2.094 28.270 23.909 4.361 2.267 2001 2002 10.580 13.275 -2.695 36.420 22.820 13.600 10.905 2003 10.971 13.672 -2.701 40.098 24.785 15.313 12.612 2004 11.101 13.075 -1.974 41.084 25.734 15.350 13.376

79 dal 2003 i dati sono tratti dal Datawarehouse "DEMO" del sito Istat
Dati estratti dalla pagina web "Magellano" -Servizio per l'Informazione Statistica Regione Abruzzo- dal 2003 i dati sono tratti dal Datawarehouse "DEMO" del sito Istat . Per il 2001 non si hanno dati per il bilancio anagrafico in quanto anno di censimento.

80 Evento Morte (D.P.R. 10/09/90 n. 285) Il medico entro 24 ore invia al Comune in cui è avvenuto il decesso la denuncia di causa di morte su scheda di morte (in assenza di assistenza medica è compilata dal medico necroscopo, in caso di riscontro autoptico viene redatta dal medico che esegue l’autopsia) Il Comune entro 30 giorni invia copia della scheda di morte alla ASL in cui il Comune stesso è ricompreso (se ASLdi morte è diversa dal Comune di residenza la ASL di morte trasmette copia della scheda di morte anche alla ASL di residenza) La ASL ha ed aggiorna un registro per ciascun Comune contenete l’elenco dei deceduti nell’anno e la causa di morte.

81 Morti per ASL ASL N. MORTI (media annuale) 101 2.100 102 1.700 103
2.300 104 1.100 105 2.800 106 2.700 Totale 12.700