Il portale dell'epidemiologia per la sanità pubblica

a cura del Centro nazionale per la prevenzione delle malattie e la promozione della salute dell'Istituto superiore di sanità

La sorveglianza Passi

Applicazione del metodo di regressione con coefficienti variabili nell’ambito della sorveglianza Passi

28 maggio 2015 - La rivista BMC Public Health ha pubblicato un articolo di Shireen Assaf, Stefano Campostrini ed altri. dal titolo “Application of the varying coefficient model to the behaviour risk factor surveillance data in Italy: a study of changing smoking prevalence among sub-populations”, in cui i dati Passi sono utilizzati per l'applicazione di un metodo statistico avanzato. Si tratta di un approccio metodologico, non nuovo alla statistica, ma per la prima volta applicato in questo contesto epidemiologico: è il metodo di regressione con coefficienti variabili per studiare come è cambiata nel tempo l’associazione tra fumo e una serie di variabili che sono correlate al fumo, come l’istruzione o il genere.

 

Con questo tipo di metodi è possibile rispondere a domande come per esempio: «sappiamo che un certo comportamento a rischio è associato a una serie di determinanti (genere, età, scolarizzazione, ecc), ma l’influenza che questi hanno è stabile nel tempo o va modificandosi?».

 

Queste domande possono essere fondamentali quando sono messe in relazione agli effetti di specifici programmi di intervento o misure regolatorie. Ad esempio, se si vogliono diminuire le disuguaglianze di salute si vorrà sapere se, al netto di altri effetti, la relazione tra un determinato comportamento a rischio e la classe sociale si è modificata nel tempo o meno.

 

Al di là degli aspetti tecnici che non sono di immediata comprensione per i non esperti, il risultato di questo approccio è facilmente leggibile, perché è costituito da grafici che riportano l’andamento temporale degli odds ratio (la misura di associazione stimata) tra le diverse variabili. Una linea tendenzialmente crescente fa capire che la relazione va rafforzandosi mentre una linea tendenzialmente decrescente fa capire che si sta indebolendo e così via.

 

I risultati

Se si guardano proprio questi grafici nell’articolo segnalato, si vede come la relazione di molte variabili con la prevalenza di fumatori non si sia modificata nei 5 anni di osservazione. Questa non sempre è una buona notizia: se le classi sociali più basse fumavano di più, hanno continuato a farlo, quindi le disuguaglianze di salute sono rimaste tali e quali.

 

Tuttavia, qualcosa si è modificato, nel bene e purtroppo nel male. Nel bene, emerge che finalmente, i giovani sembrano fare un’inversione di tendenza, al netto di tutti gli altri possibili effetti: fumano ancora più degli altri, ma la differenza si attutisce. Nel male: la prevalenza di fumatori è andata aumentando tra chi ha un comportamento a rischio per l’alcol, e ben si conosce la pericolosità di combinare più comportamenti a rischio.

 

Per maggiori informazioni consulta l’articolo “Application of the varying coefficient model to the behaviour risk factor surveillance data in Italy: a study of changing smoking prevalence among sub-populations”, di Shireen Assaf, Stefano Campostrini, Fang Xu e Carol Gotway Crawford, Bmc Public Health 2015, 15:489.