"Integrazione tra fonti di dati sanitari: aspetti metodologici e prospettive di analisi". Roma, 24 giugno 2014

1. Potenzialità e prospettive derivanti
dall’integrazione di dati su sanità e salute
Alessandra Burgio
Roberta Crialesi
Paola Di Filippo
Lidia Gargiulo
Laura Iannucci
Gabriella Sebastiani
Alessandro Solipaca
ISTAT, Servizio Sanità, Salute e Assistenza
Integrazione tra fonti di dati sanitari: aspetti metodologici e prospettive di analisi Roma, 24 giugno 2014

2. Obiettivo dello studio
Integrazione dei dati dell’indagine Istat sulla salute (IS) con i
dati Health Search (HS) al fine di ampliare le informazioni
disponibili e consentire l’analisi integrata di dati su sanità e
salute
IS  informazioni sulle condizioni di salute, sui consumi sanitari,
prevenzione e stili di vita riportate dall’intervistato («soggettive»)
HS  informazioni sulle condizioni di salute diagnosticate e sui
consumi sanitari prescritti dal medico di medicina generale («oggettive»)
HS
Spesa a carico del
Servizio Sanitario
Nazionale
IS
Percezione
individuale
La percezione individuale influenza i
comportamenti, quindi modifica la domanda
sanitaria e di conseguenza la spesa a carico del
SSN

3. Prerequisiti per l’integrazione
 Le due fonti di dati devono essere rappresentative della
stessa popolazione
 IS  campione probabilistico rappresentativo della popolazione
residente
 HS  campione non probabilistico  post-stratificazione dei dati
per età e sesso  HS_corretto
 Le variabili comuni devono avere lo stesso significato nelle
due fonti
 Condizione non rispettata per le malattie croniche
HS
Malattie croniche
diagnosticate dal
Medico di Medicina
Generale
IS
Malattie croniche
dichiarate dall’intervistato.
L’intervistato dichiara che
la malattia è stata
diagnosticata da un
medico

4. IPERTENSIONE (>20 anni)
Una misura di confronto «Soggettivo» vs «Oggettivo» (1)
Prevalenza IS
X=18,5%
Prevalenza
HS_corretto
X*=24,0%
Pj(X=1|X*=1)=
0,77235
età Maschi Femmine
40-59 0,70168 0,83501
60-69 0,65009 0,83784
70+ 0,77677 0,78036
Totale 0,71043 0,82097
La probabilità di un
individuo appartenente al
profilo j di dichiarare di
essere iperteso dato che
un individuo dello stesso
profilo j in HS ha una
diagnosi medica di
ipertensione è maggiore
nelle donne…

5. Prevalenza IS
X=18,5%
Prevalenza
HS_corretto
X*=24,0%
P(X=1|X*=1)=
0,77235
età Maschi Femmine
40-59 0,70168 0,83501
60-69 0,65009 0,83784
70+ 0,77677 0,78036
Totale 0,71043 0,82097
…ma la distanza
rispetto agli
uomini si riduce
dopo i 70 anni di
età
IPERTENSIONE (>20 anni)
Una misura di confronto «Soggettivo» vs «Oggettivo» (1)

6. DIABETE (>20 anni)
Prevalenza IS
X=4,4%
Prevalenza HS_corretto
X*=6,3%
P(X=1|X*=1)=
0,69148
La probabilità di un
individuo appartenente al
profilo j di dichiarare di
essere diabetico dato che
un individuo dello stesso
profilo j in HS ha una
diagnosi medica di
diabete è maggiore nelle
donne…
età Maschi Femmine
40-59 0,58611 0,73586
60-69 0,53921 0,67337
70+ 0,67738 0,88731
Totale 0,60886 0,78597
Una misura di confronto «Soggettivo» vs «Oggettivo» (2)

7. Prevalenza IS
X=4,4%
Prevalenza HS_corretto
X*=6,3%
P(X=1|X*=1)=
0,69148
…la distanza
rispetto agli
uomini si
mantiene
costante con
l’età
DIABETE (>20 anni)
età Maschi Femmine
40-59 0,58611 0,73586
60-69 0,53921 0,67337
70+ 0,67738 0,88731
Totale 0,60886 0,78597
Una misura di confronto «Soggettivo» vs «Oggettivo» (2)

8. Fattore di convergenza «Soggettivo» vs «Oggettivo»
Prevalenza HS
X*=38,2%
PRESENZA DI ALMENO UNA MALATTIA CRONICA
(diabete, enfisema, Parkinson, cirrosi epatica, asma, ipertensione, ictus,
tumore, calcolosi, malattie della tiroide)
Prevalenza IS
X=34,4%
L’utilizzo del fattore di convergenza della variabile
«presenza di almeno una malattia cronica» nell’indagine
Istat migliora il suo utilizzo come variabile comune per
la successiva operazione di matching statistico tra i dati
dell’indagine Istat e i dati Health Search
P(X=1|X*=1)=
0,90003
Prevalenza IS
X^=38,3%

9. Il matching statistico tra IS e HS (1)
Le VARIABILI COMUNI IN IS E HS
Sesso
Età (20-95 anni)
Ripartizione geografica (Nord-Ovest, Nord-Est, Centro, Mezzogiorno)
Presenza di almeno una malattia cronica (tra diabete, enfisema, Parkinson,
cirrosi epatica, asma, ipertensione, ictus, tumore, calcolosi, malattie della tiroide)
Presenza di almeno una malattia del cuore (tra infarto, angina pectoris, altre
malattie del cuore)
Presenza di almeno una invalidità (tra cecità, sordomutismo, sordità)

10. Il matching statistico tra IS e HS (2)
Le VARIABILI COMUNI utilizzate per il matching
Sesso
Età (20-39, 40-59, 60-69, 70+)
Ripartizione geografica (Nord-Ovest, Nord-Est, Centro, Mezzogiorno)
Regione: Lombardia
Presenza di almeno una malattia cronica (in IS «modificata» per il fattore di
convergenza)
Presenza di almeno una malattia del cuore
Presenza di almeno una invalidità (tra cecità, sordomutismo, sordità)

11. Il matching statistico tra IS e HS (3)
Le VARIABILI DI IS utilizzate per i risultati preliminari
Salute percepita (Male o Molto Male vs NO Male o Molto Male)
Livello di istruzione (Alto, Medio, Basso)
Presenza di diabete per numero di malattie croniche (solo diabete, diabete
+ 1 malattia cronica, diabete + almeno 2 malattie croniche)
Le VARIABILI DI HS utilizzate per i risultati preliminari
Spesa totale SSN di cui:
spesa per farmaci SSN
spesa per accertamenti diagnostici ed esami di laboratorio SSN
spesa per visite specialistiche

12. Dataset contenente le variabili sia di IS che di HS
Lombardia: 10.417 record (7.659.228 individui di 20 anni e più)
Sesso: 48% uomini, 52% donne
Età: 20-39 anni 35,7%
40-59 anni 34,8%
60-69 anni 13,3%
70+ anni 16,2%
Presenza di almeno una malattia cronica (38,3%)
Presenza di almeno una malattia del cuore (7,6%)
Salute percepita (Male o Molto Male=4,99%)
Livello di istruzione (Alto=37,2%, Medio=37,1%, Basso=25,7%)
Presenza di diabete per numero di malattie croniche (presenza di diabete
4,4%. Solo diabete=24,5%, diabete + 1 malattia cronica=33,4%, diabete + almeno 2
malattie croniche=42,1%)
Spesa totale SSN (2.318 milioni di euro, 303 euro procapite), di cui:
spesa per farmaci SSN (1.594 milioni di euro, 208 euro procapite)
spesa per accertamenti diagnostici ed esami di laboratorio SSN (598
milioni di euro, 78 euro procapite)
spesa per visite specialistiche (126 milioni di euro, 17 euro procapite)
Il matching statistico tra IS e HS (4)

13. Spesa media totale SSN (farmaci + visite specialistiche + accertamenti)
per genere, classi di età e percezione dello stato di salute
Lombardia – anni 2004-2005
 La spesa media totale è molto più elevata per chi dichiara di stare male o moltoLa spesa media totale è molto più elevata per chi dichiara di stare male o molto
malemale
 Nel complesso la spesa è maggiore per le donne (effetto struttura per età)…Nel complesso la spesa è maggiore per le donne (effetto struttura per età)…
 ……ma tra coloro che dichiarano di stare male o molto la male:ma tra coloro che dichiarano di stare male o molto la male:
 la spesa è maggiore per gli uomini (anche per età)la spesa è maggiore per gli uomini (anche per età)
 il gap di genere è massimo nella classe di età 60-69 anniil gap di genere è massimo nella classe di età 60-69 anniTotale
di cui
Male o
Molto
Male
Uomini 274 747
Donne 329 664
Il matching statistico tra IS e HS: risultati preliminari (1)

14. Spesa media totale SSN (farmaci + visite specialistiche + accertamenti)
per genere, classi di età e titolo di studio
Lombardia – anni 2004-2005
UominiUomini
 La spesa media totale è più elevata per chi ha un basso titolo di studio…La spesa media totale è più elevata per chi ha un basso titolo di studio…
 ……ma ciò dipende dalla struttura per età più anziana di questo gruppo di popolazione…ma ciò dipende dalla struttura per età più anziana di questo gruppo di popolazione…
 ……difatti la distribuzione per età non mostra differenze significative rispetto a chi ha undifatti la distribuzione per età non mostra differenze significative rispetto a chi ha un
titolo di studio medio o alto, in particolare negli uomini;titolo di studio medio o alto, in particolare negli uomini;
 nelle donne sembrerebbe che la spesa media sia più elevata in presenza di un titolo dinelle donne sembrerebbe che la spesa media sia più elevata in presenza di un titolo di
studio basso in corrispondenza delle età 60-69 annistudio basso in corrispondenza delle età 60-69 anni
Titolo di
studio Uomini Donne
Alto 213 201
Medio 227 283
Basso 479 533
Totale 274 329
UominiUomini
DonneDonne
Il matching statistico tra IS e HS: risultati preliminari (2)
DonneDonne

15. Spesa media SSN per persone affette da diabete per numero di malattie
croniche e percezione dello stato di salute
Lombardia – anni 2004-2005
Male o Molto
Male
Male o Molto
Male
SI
SI
SI
SI
N
ON
O
N
O
N
O
• La spesa media totale SSN per un malato di diabete è pariLa spesa media totale SSN per un malato di diabete è pari
a circa 700 euro…a circa 700 euro…
• ……sale a circa 950 euro se dichiara di stare male osale a circa 950 euro se dichiara di stare male o
molto male…molto male…
• …… e a 1150 euro se ha almeno altre 2 malattie cronichee a 1150 euro se ha almeno altre 2 malattie croniche
% Male o Molto Male
solo diabete 24,5 14,5
diabete + 1 cronica 33,4 17,1
diabete + 2 o più croniche 42,1 26,7
diabete totale 100,0 20,5
Il matching statistico tra IS e HS: risultati preliminari (3)

16. Analisi dell’incertezza
Doppia valenza dei risultati:
1.Intervalli di frequenza
2.Misura indiretta del grado di incertezza del matching
sotto l’ipotesi di indipendenza condizionata
Classi di
spesa
(euro) Minimo Massimo
Indipendenza
condizionata
SALUTE PERCEPI TA
NO Male o Molto Male
0 21,27 24,38 24,56
1-100 22,80 26,19 25,96
101-500 25,46 30,65 28,36
>500 13,60 18,79 16,13
Male o Molto Male
0 0,00 3,11 0,47
1-100 0,00 3,39 0,71
101-500 0,00 5,18 1,39
>500 0,00 5,18 2,41
TI TOLO DI STUDI O
Alto
0 0,00 23,23 10,66
1-100 0,00 25,38 11,72
101-500 2,11 23,93 10,64
>500 0,00 10,70 4,20
Medio
0 0,00 23,80 10,26
1-100 0,00 25,66 10,48
101-500 0,00 26,96 11,00
>500 0,00 12,74 5,31
Basso
0 0,10 10,78 4,11
1-100 0,00 11,61 4,47
101-500 0,99 18,28 8,12
>500 3,70 17,43 9,04
• Salute percepitaSalute percepita : per chi dichiara di stare «male o molto: per chi dichiara di stare «male o molto
male» le frequenze più elevate sono in corrispondenza dellemale» le frequenze più elevate sono in corrispondenza delle
classi di spesa più alte (>100 euro); per gli altri la frequenzaclassi di spesa più alte (>100 euro); per gli altri la frequenza
più bassa è in corrispondenza della classe di spesa «>500più bassa è in corrispondenza della classe di spesa «>500
euro»euro»
• Titolo di studioTitolo di studio : per chi ha un titolo di studio «medio» o: per chi ha un titolo di studio «medio» o
«alto» le frequenze sono più elevate nelle classi di spesa«alto» le frequenze sono più elevate nelle classi di spesa
<500 euro, mentre per chi ha un titolo di studio «basso» le<500 euro, mentre per chi ha un titolo di studio «basso» le
frequenze sono più elevate nelle classi di spesa «101-500frequenze sono più elevate nelle classi di spesa «101-500
euro» e «>500 euro»euro» e «>500 euro»
A conclusioni simili si giunge con il matching sotto l’ipotesi diA conclusioni simili si giunge con il matching sotto l’ipotesi di
indipendenza condizionata.indipendenza condizionata.
•«salute percepita»: intervalli di frequenza minore ampiezza«salute percepita»: intervalli di frequenza minore ampiezza
(intervallo medio=4,22)(intervallo medio=4,22)
•«titolo di studio»: intervalli di frequenza particolarmente ampi«titolo di studio»: intervalli di frequenza particolarmente ampi
(intervallo medio=18,63)(intervallo medio=18,63)
Pertanto le relazioni che si vanno a studiare tra «titolo di studio»Pertanto le relazioni che si vanno a studiare tra «titolo di studio»
e «spesa totale SSN» sotto l’ipotesi di indipendenzae «spesa totale SSN» sotto l’ipotesi di indipendenza
condizionata sono affette un grado di incertezza maggiore.condizionata sono affette un grado di incertezza maggiore.

17. Prospettive
1. Estendere i risultati ad altre regioni o a tutta l’Italia (richiede un
approfondimento della verifica della rappresentatività di HS)
2. Studiare altre possibili variabili comuni per aumentare qualità del
matching statistico
3. Effettuare l’integrazione per diverse replicazioni dell’indagine salute
(2004-2005, 2012-2013)  dinamica dei fenomeni
4. Utilizzare informazione aggiuntive presenti nell’indagine salute 2012-
2013 (esenzione del ticket, spesa out of pocket, spesa per ticket):
 In caso di forte relazione con le variabili di spesa di HS migliora la
qualità dell’integrazione sotto l’ipotesi di indipendenza condizionata
 Ricostruzione della spesa complessiva (spesa SSN di HS e spesa
out of pocket di IS) per visite mediche, analisi del sangue,
accertamenti specialistici, farmaci, effettuando anche
approfondimenti per singole patologie ed articolando le analisi
secondo le caratteristiche individuali e/o familiari