Indicatori e metodi per misurare le diseguaglianze di

salute in Italia: esperienze e raccomandazioni

Chiara MarinacciMinistero della Salute, Direzione Generale della

Programmazione SanitariaNicola Caranci

Agenzia Sanitaria e Sociale Regionale, Emilia-Romagna

Erice, 11 aprile 2013

Scuola Superiore di Epidemiologia e Medicina Preventiva “Giuseppe D’Alessandro”

43° Corso residenziale: Erice, 10-14 aprile 2013

Principali fonti per la misura◦ Indagini e sistemi di sorveglianza

campionari◦ Sistemi informativi sanitari◦ Integrazione tra archivi statistico-

amministrativilo Studio Longitudinale Italianolo Studio Longitudinale Torinese

◦ Integrazione tramite georeferenziazione Indicatori di posizione sociale e

origine etnica Stima dell’associazione tra posizione

sociale ed eventi sanitario Diseguaglianze relativeo Diseguaglianze assolute

Menù della sessione

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)

Requisiti per la fonte

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)

Indagini campionarie

Monitor n.22 (suppl. 3), 2008

….oltre all’istruzione….

25-29 30-34 35-44 45-54 55-64 Totale 25-64 anni

Laurea e diploma di scuola media superiore 45,0 65,4 78,4 86,1 85,4 72,3Licenza media 44,4 61,4 72,5 80,2 80,5 71,7Licenza elementare e nessun titolo 37,8 46,3 49,1 69,1 70,8 66,1Totale 44,5 63,0 73,4 79,9 76,7 70,9

TITOLO DI STUDIOClassi di età raccomandate per gli screening

PAP TEST

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

§ 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

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

§ 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

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

Sistemi di sorveglianza campionari

Schede di Dimissione Ospedaliera (SDO)

Certificati di assistenza al parto (CEDAP)

Nuovo flusso FAR

Sistemi informativi correnti

1) denominazione dell'ospedale di ricovero;

2) numero della scheda;

3) cognome e nome del paziente;

4) sesso;

5) data di nascita;

6) comune di nascita;

((6-bis) livello di istruzione));

……………………

13) regime di ricovero;

14) data di ricovero;

15) unita' operativa di ammissione;

……………………

21) unita' operativa di dimissione;

22) data di dimissione o morte;

23) modalita' di dimissione;

…...........................

28) diagnosi principale di dimissione;

29) diagnosi secondarie;

30) intervento chirurgico principale o parto;

31) altri interventi chirurgici e procedure diagnostiche o terapeutiche.

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)

…..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

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%

Distribuzione per istruzione delle SDO 2011

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 115.816 8.478 625 59 124.978 P.A. Bolzano 757 31 2 1 791 P.A. Trento - 2 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 191.318 8.878 646 19 200.861 Abruzzo 21.860 1.458 287 3.856 27.461 Molise 880 271 35 - 1.186 Campania 162.807 3.737 902 46 167.492 Puglia 99.276 8.319 866 154 108.615 Basilicata 10.242 811 56 2 11.111 Calabria 24.873 3.139 3.281 76 31.369 Sicilia - - - - - Sardegna 785 665 32 34 1.516

TOTALE 898.668 59.104 10.081 4.705 972.558

Fonte: SDO 2011

Solo dimessi di età non superiore a 16 anni

Ceccolini C (Ministero della Salute), 2012

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.

Ministero della Salute, Rapporto CEDAP 2009

Sistemi longitudinali osservazione attraverso un arco temporale per valutare una

relazione causale tra esposizione e malattia

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)

studi di coorte

Sistemi longitudinali: 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

studi caso-controllo

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)

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

Approcci per ridurre gli svantaggi degli studi di

coorte

Integrazione tra fonti informative

Indagine Istat Condizioni di salute e ricorso ai

servizi 1999-2000

Integrazione tra fonti statistico-amministrative

Studio Longitudinale Italiano

Archivio nazionale schede di

morte1999-2007

Archivio Nazionale SDO

2001-2008

Indagine Istat 1999-2000

Archivio nazionale schede di morte

Indagine Istat 2004-2005

Indagine Istat xxxx-yyyy

Archivio Nazionale Schede di dimissione

ospedaliera

Studio Longitudinale Italiano

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

SLI: prima release

0

20

40

60

80

100

120

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Total

UominiDonne

Totale

§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.

Rapporto tra numero di deceduti osservato e numero atteso§, per anno di follow up

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

Analisi delle diseguaglianze di mortalità per livello di istruzione

Livello d'istruzione n. deceduti

Tassi grezzi

RR

Uomini Laurea 98 393,19 1,00Diploma superiore 354 376,00 1,16 0,88 1,54Lic. media inferiore 506 509,04 1,46 1,12 1,91Lic. elementare o meno 1.588 1.858,98 1,79 1,39 2,32p=0,01 per trend lineare

Donne Laurea 42 169,00 1,00Diploma superiore 169 181,95 1,12 0,70 1,80Lic. media inferiore 208 241,11 1,22 0,77 1,94Lic. elementare o meno 1.149 960,40 1,63 1,05 2,54p=0,06 per trend lineare

Intervalli di confidenza al

95%

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

crude ratesRR crude

ratesRR crude

ratesRR crude

ratesRR crude

ratesRR

Men University degree 112.34 1 172.52 1 8.02 1 24.07 1 24.07 1High 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 2.93Middle 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 3.57Primary 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 4.62linear 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 1High 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 2.38Middle 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 2.00Primary 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 2.17linear 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

CI 95% CI 95% CI 95%

Neoplasms Diseases of the respiratory system

Diseases of the digestive system external causes

CI 95%

Educational level

Diseases of the circulatory system

CI 95%

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

Emilia Romagna: coordinamento, condivisione risultati e metodologie

Integrazione tra fonti statistico-amministrative:Sistemi Longitudinali Metropolitani

Bozza PSN 2014-2016 include Catania e Palermo

Sistemi Longitudinali Metropolitani

Copertura di popolazione

Continuità e profondità temporale

Torino dal 1971, Firenze dal

1991,Livorno dal 1981

Anagrafe comunale1971-2012

Censimento 1971

Censimento 1981

Censimento 1991

Censimento 2001

Traiettorie residenziali(1971-2012)

Sez,

fog

lio, d

ata

e co

mun

e na

scit

a, s

esso

Lo Studio Longitudinale Torinese

Anagrafe comunale1971-2012

Schede di morte Istat1971-2010

Traiettorie residenziali(1971-2012)

Sesso, data e comune nascita, data e comune morte

Censimento 1971

Censimento 1981

Censimento 1991

Censimento 2001

Lo Studio Longitudinale Torinese

Anagrafe comunale1971-2012

Schede di morte Istat1971-2010

Traiettorie residenziali(1971-2012)

Archivi ASL Prestazioni SSN: SDO, specialistica, farmaceutica, PS

Censimento 1971

Censimento 1981

Censimento 1991

Censimento 2001

Codice fiscale

Lo Studio Longitudinale Torinese

Anagrafe storica

1971-2012

Censimento 1971

Censimento 1981

Censimento 1991

Censimento 2001

Certificati di morte

1971-2010

SDO1995-2011

Prescrizioni farmaceutiche

1997-2009

Prestazioni specialistiche

2002-2011

Registri di patologia

-diabete 1985-2006-tumori RTP 1985-2006

Traiettorie residenziali(1971-2012)

Records relativi a 2,346,680 persone

Lo Studio Longitudinale Torinese

Incidenza d’infarto 1997-

2002 1Incidenza di tumore 1985-1999 2

Istruzione uomini donneTutte le sedi -

uomini

Tutte le sedi - donne

polmon

e uomini

cervice uterina

alta 1 1 1 1 1 1

media 1.18(1.10-1.27)

1.46 (1.24-1.72)

1.18(1.14-1.22)

1.01(0.97-1.06)

1.54(1.41-1.67)

1.74 (1.35-2.24)

bassa 1.24(1.15-1.33)

1.77 (1.51-2.08)

1.21(1.17-1.25)

0.89(0.85-0.92)

1.75(1.62-1.89)

1.95 (1.52–2.49)

Incidenza di specifiche patologie nella popolazione torinese

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)

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 professionaleEtà: asse temporale nel modello di Cox Cesaroni et. al AIE

2012

HR

Università 1.00Medie superiori 1.15 1.11 1.20Medie inferiori 1.36 1.31 1.41Primaria 1.41 1.36 1.47

IC 95%

Stima delle diseguaglianzeBassa

istruzioneAlta

istruzione

f.u.

malati non malati

f.u.

malati non malati

Incidenza IncidenzaConfronto con:

rapporto RISCHIO RELATIVO differenza RISCHIO ATTRIBUIBILE

l'interpretazione del nesso tra posizione sociale e malattia dipende molto dalla misura di associazione utilizzata

Diseguaglianze relativeRISCHIO RELATIVO

Incidenza tra chi ha istruzione bassa

Incidenza tra chi ha istruzione altaRR=

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)

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

Diseguaglianze assolute

Incidenza tra chi ha istruzione bassa - Incidenza tra chi ha istruzione alta

Incidenza tra chi ha istruzione bassaRA % =

come frazione (%) dell’ incidenza nei meno istruiti che è attribuibile alla bassa istruzione

PARP % = RA% * P bassa istr

impatto della bassa istruzione nella popolazione

Titolo di studio 25-64 65+Tasso std. mortalità (per 100,000

a.p.)

RR RA Tasso std. Mortalità

(per 100,000 a.p.)

RR RA

Laurea 177,1 1,00 0 921,5 1,00 0

Lic. elementare o meno 309,2 1,75 132,1 1291,9 1,40 370,4

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

Huisman M, et al. Socioeconomic inequalities in mortality among elderly people in 11 European populations. J Epidemiol Community

Health 2004

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

Distribuzione per età dei tassi di mortalità per livello di istruzione

… ma le diseguaglianze assolute si allargano con l’età