Riassunto

OBIETTIVO: costruire un indice di deprivazione regionale ligure (IDR) che descriva in modo differenziato le caratteristiche sanitarie di un territorio piuttosto omogeneo e discrimini la popolazione secondo gradienti di mortalità generale.
DISEGNO: sono state considerate tutte le variabili di popolazione e quelle relative alle caratteristiche delle abitazioni provenienti dal censimento 2001 a livello comunale e, per Genova e Savona, a livello di circoscrizione amministrativa, selezionando solo quelle significativamente correlate alla mortalità generale tramite correlazione di Pearson. Si sono usati per questo i rapporti standardizzati di mortalità generale (SMR per tutte le età e sessi combinati, standard popolazione Liguria 2001). Per costruire l’IDR e classificare le aree secondo un criterio di deprivazione SE crescente, si è usata una metodologia multivariata basata sull’analisi fattoriale delle variabili emerse dalla prima selezione e clusterizzazione tramite k-means delle aree. Si sono poi confrontati i risultati con gli SMR di mortalità generale stratificati per differenza di genere e gruppi di età (0-64 anni, 65 anni e oltre). L’IDR è stato, quindi, applicato a quattro gruppi di cause di morte principali (tutti i tumori e malattie cardiocircolatorie, respiratorie e dell’apparato digerente).
RISULTATI: sono stati identificati due fattori: uno economico-culturale e uno socio-familiare. Il primo raccoglie il livello educazionale e l’occupazione, il secondo stato civile, numerosità del nucleo familiare, caratteristiche dell’abitazione. La classificazione in cluster ha identificato cinque gruppi di aree (comunali/sub comunali), in base alla deprivazione da molto alta a molto bassa. Le aree più problematiche sono nell’entroterra o zone montuose oppure distanti da centri di cura e vie di comunicazione. L’associazione fra IDR e SMR di mortalità generale conferma la relazione fra deprivazione e mortalità secondo un trend lineare statisticamente significativo. Analoga relazione si osserva per la mortalità per malattie cardiovascolari e dell’apparato digerente, ma non per lemalattie respiratorie e il totale dei tumori.
CONCLUSIONI: l’IDR descrive l’andamento della mortalità in base a ricchezza materiale e disagio sociale. Ha una valenza non solamente di differenziazione economica, ma soprattutto di discriminazione rispetto alle potenzialità di supporto sociale e familiare per gestire le situazioni di malattia. L’esistenza di una relazione statisticamente significativa tra l’incremento dell’indice e della mortalità mostra come vi siano strati di cittadini liguri per i quali la scarsità di risorse familiari si traduce in difficoltà di accesso tempestivo e continuità nella diagnosi e nella cura. Si evidenziano così aree di potenziale intervento mirato da parte dei decisori locali, per ottimizzare l’offerta sanitaria e ridurre le disuguaglianze.

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Abstract

Aims: during the last twenty years, in the most of the European nations, studies on how measuring socioeconomic differences related to inequities in take in charge of patients, health care and outcomes have been developed. The aim of this paper is the computation of a Liguria Region Deprivation Index (IDR), able to describe the peculiar health characteristics of the Liguria population, economically and socially quite homogeneous, on the basis of the socioeconomic (SE) differences related to health outcomes according to the differences in general mortality.
Design: all the population and households variables from the 2001 Italian Census have been considered at municipal level and, for Genoa and Savona, at lower administrative area level, selecting only the ones significantly correlated to the general mortality by Pearson correlation. The Standard Mortality Ratios (SMR on 2001 standard Liguria population) for Overall Mortality by gender and age groups (0-64 years and 65+ years) have been used as dependent variables. In order to build the RDI and classify the areas on the basis of increasing socioeconomic deprivation, a multivariate methodology have been used by means of principal component factor analysis of the previous selected variables and k-means clustering of the geographical areas; then these results have been compared with the SMR by analysis of variance. Finally, the RDI has been applied to the SMR of some groups of principal causes of death (all tumours and cardiovascular, respiratory and digestive system diseases), in order to differentiate the population by health outcomes.
Results: two factors have been identified: an economic-educational factor and a socio- familiar one. The first factor describes the educational level and occupation, while the second one the marital status, the family dimension and the house peculiarities. The clustering procedure has allowed to identify five groups of geographical areas, distributed by the increasing of the SE deprivation. The most problematic areas are located in the countryside or in some spot places of the seaside, far from the health care centres and with difficult access by travel connection. The association between RDI and overall mortality SMRs confirms the relationship between deprivation and mortality increases, according to a statistically significant linear trend. Similar relationships have been observed for cardiovascular and digestive system diseases, while no associations have been found for respiratory illness and overall cancers.
Conclusions: the RDI is able to give information on the health differences in the population, by differentiating the mortality trend on the basis of specific situations of richness and social hardship. It is useful not only for disentangling by economic condition, but also by the resources of the social and familiar support to cope with the illness situations. So, the relationship between deprivation and mortality, according to a statistically significant linear trend, shows how groups of Liguria people suffer by a lack of familiar resources, which strongly reduces the possibility of a quick take in charge and the adhesion to the more adequate therapeutic procedure, till to fatal results. In this way, areas of aimed actions can be defined by the local decision-makers, in order to optimize the health resources allocation and to reduce inequities.

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