Bollettino epidemiologico nazionale

Health Action Zone (HAZ) per le priorità di azione: uno strumento equitativo per il Piano regionale di prevenzione piemontese

Alessandro Migliardi^a, Nicolás Zengarini^a, Roberto Gnavi^a, Giuseppe Costa^b

Introduzione

In Italia, il Piano Nazionale di Prevenzione (PNP) 2020-2025 si pone l’obiettivo di affrontare il contrasto alle disuguaglianze sociali e geografiche, considerandolo una priorità trasversale a tutti i suoi Obiettivi. Il PNP ha incluso il criterio dell’equità nell’orientare le azioni e gli interventi previsti nell’ambito dei Programmi Predefiniti e dei Programmi Liberi in merito ai diversi determinanti di salute, gruppi di popolazione, setting, ambienti di vita e luoghi di lavoro (1). Più nello specifico, nello sviluppo dei Piani Regionali di Prevenzione (PRP) alcune Regioni vorrebbero rispondere a questo mandato del PNP adottando la strategia dell’Health Equity Audit (HEA) (2), calandola nei contesti locali e orientando l’identificazione delle priorità e il criterio di allocazione delle risorse verso le aree territoriali maggiormente svantaggiate e più bisognose. Per questo scopo serve un’adeguata infrastruttura informativa, aggiornabile nel tempo, utile a calcolare indicatori di fabbisogno di prevenzione che tengano conto al contempo dei profili di salute e delle caratteristiche socioeconomiche della popolazione, non sempre disponibili nei flussi informativi sanitari correnti. Naturalmente, per ogni Programma di prevenzione servirebbero indicatori specifici di fabbisogno non sempre accessibili a livello geografico fine, come accade ad esempio nel caso degli screening organizzati, dove si possono misurare i tassi di aderenza agli inviti a livello di piccolo aggregato, ma comunque non disaggregabili per livello di svantaggio sociale. Per rendere fattibile l’HEA in ogni Programma di prevenzione, vengono potenziati i sistemi informativi sanitari, ad esempio ampliando la numerosità campionaria dei sistemi di sorveglianza (per consentire così di restituire informazioni sul profilo socioeconomico dei residenti in piccole aree) o migliorando nella loro completezza e qualità archivi di esito come quello delle schede di dimissione ospedaliera (SDO) che potrebbero così arricchire di covariate sociali i sistemi di indagine. L’alternativa da noi esplorata è invece quella di prendere spunto dell’esempio inglese delle Health Action Zones (HAZ), che classifica i territori secondo un indicatore composito di fabbisogno di prevenzione (3). In Gran Bretagna, le HAZ rappresentano una strategia allocativa per ridurre le disuguaglianze di salute, che ha permesso di concentrare energie e risorse di prevenzione nelle aree di maggior bisogno, con alcuni risultati significativi di impatto sulle popolazioni più svantaggiate. Si veda, ad esempio, l’effetto della strategia inglese che ha portato alla riduzione delle disuguaglianze sociali nella speranza di vita alla nascita nelle aree più deprivate rispetto al resto del Paese (4).

A partire, quindi, dalle esigenze di prevenzione in ottica equitativa esplicitate dal PNP italiano e dalle esperienze maturate dal National Health Service (NHS) anglosassone (5), l’obiettivo di questo lavoro è illustrare le caratteristiche di uno strumento capace di indentificare piccole aree socialmente più disagiate e a maggior bisogno di salute al fine di consentire agli operatori coinvolti nella realizzazione dei PRP di progettare interventi e azioni in un’ottica di riduzione delle disuguaglianze nella salute. Più nello specifico, lo strumento descritto in questo articolo ha due obiettivi:

• individuare e costruire degli aggregati territoriali sufficientemente piccoli per catturare la variabilità e l’eterogeneità dei fenomeni che l’indice di fabbisogno si propone di rappresentare, restituendo un’informazione contestuale a livello di piccola area;
• individuare e mettere insieme disagio sociale e bisogno di salute espressi dalle popolazioni residenti nei territori presi in esame attraverso alcuni indici compositi di fabbisogno.

Materiali e metodi

In Piemonte, le HAZ sono state definite come aggregati territoriali di Comuni in base a diversi sistemi di classificazione geografica: le Unioni montane e collinari, le Zone omogenee dell’area metropolitana torinese e le ex Unità Socio- Sanitarie Locali (6-8). Inoltre, per rendere conto delle peculiarità dei grandi Comuni dell’area metropolitana torinese, quelli con popolazione superiore a 20.000 abitanti, sono stati estrapolati dalle Zone omogenee e rappresentati come singole HAZ a sé stanti. Infine, per i sette capoluoghi di provincia sono state create delle HAZ che tengono conto della loro variabilità intra cittadina raggruppando le sezioni di censimento (ossia, l’unità minima di rilevazione dei Comuni italiani sulla cui base è organizzata la rilevazione dei censimenti di popolazione essendo l’aggregato geografico più piccolo a disposizione) in circoscrizioni, quartieri, frazioni e zone statistiche. Per realizzare questa attribuzione si sono utilizzate tabelle di corrispondenza tra sezione di censimento e aggregato amministrativo sub comunale specifiche per i capoluoghi di provincia, che vengono fornite dagli Uffici di Statistica dei Comuni in modo da poter riaggregare le sezioni di censimento in aggregati intra comunali più grandi. Per il solo Comune di Vercelli non è stato possibile recuperare il sistema di classificazione amministrativo della città con la corrispondenza della sezione di censimento. Le HAZ sono, quindi, territori che rientrano all’interno dei distretti sanitari quando mettono insieme più Comuni e all’interno delle città capoluogo di Regione e provincia quando aggregano le sezioni di censimento per limiti amministrativi specifici di questi Comuni.

Stante questi criteri, sono state individuate 323 HAZ a livello di granularità territoriale, rispettivamente, sub distrettuale come aggregazione di Comuni e sub comunale come aggregazione di livelli amministrativi urbani, con una popolazione media di circa 13.000 abitanti e una deviazione standard maggiore per le HAZ sovracomunali (Tabella 1).

Le HAZ così definite sono state classificate in base a due indici compositi: bisogno di salute e disagio sociale. Il primo si basa su cinque indicatori di esiti di salute prevenibili ricavati dai flussi informativi correnti di tipo statistico e sanitario comunemente disponibili (rispettivamente: Istat, Schede di morte; Regione Piemonte, SDO e Utenza Servizi delle dipendenze, SerD, 2017-2019): tasso di mortalità prematura, tasso di salute mentale prevenibile, tasso di interruzioni volontarie di gravidanza, tasso di traumi da incidenti e infortuni di diversa natura e tasso di utenza SerD con dipendenze da sostanze a diverso tipo di tossicità. L’indice classifica le HAZ in quintili in base alla distribuzione regionale, da ‘molto sana’ a ‘per niente sana’.

Sono stati calcolati tassi grezzi per rendere conto della reale entità dei fenomeni in osservazione nelle popolazioni coinvolte, in modo da rivolgere gli interventi di prevenzione previsti dal PRP a quei territori dove il fabbisogno di prevenzione è più alto. Inoltre, i cinque indicatori sono stati selezionati in modo ragionato sulla base della loro capacità di catturare informazioni utili alla loro applicazione negli interventi previsti dai Programmi del PRP.

Per quanto riguarda il secondo indice, disagio sociale, prendendo spunto da esperienze italiane di calcolo di indici compositi di deprivazione a livello di piccole aree che utilizzano i dati dei censimenti di popolazione (9-11), sono stati individuati e adattati altri cinque indicatori (2011):

• basso livello di istruzione;
• percentuale di soggetti non attivi negli adulti in età lavorativa;
• percentuale di Neet (Not engaged in employement, education and training) nei giovani;
• affollamento abitativo;
• percentuale di stranieri provenienti da Paesi a forte pressione migratoria, PFPM (Tabella 2).

Anche questo secondo indice è distribuito in quintili costruiti sulla scala relativa dell’intero territorio regionale (da ‘molto agiata’ a ‘molto disagiata’).

Risultati

Gli indici compositi così costruiti hanno permesso di classificare le HAZ piemontesi in cinque livelli di bisogno di salute e cinque livelli di disagio sociale. Queste 10 diverse componenti di salute e di deprivazione sono state sintetizzate ulteriormente in un unico indice (prima attraverso la loro trasformazione in distribuzioni zeta per ricondurli alla stessa metrica e poi alla loro somma) che esprime il livello di fabbisogno di prevenzione e la priorità per l’azione richiesta dal territorio. I tre indici continui (bisogno di salute, disagio sociale e fabbisogno di prevenzione) sono resi disponibili anche in tre indici categorici, ciascuno raggruppato in cinque classi di uguale numerosità che esprimono, rispettivamente, il disagio sociale espresso dalle zone territoriali (da ‘molto agiata’ a ‘molto disagiata’), il bisogno di salute manifestato dalle aree in questione (da ‘molto sana’ a ‘per niente sana’) e complessivamente le zone di azione prioritarie per la salute (da ‘molto bassa’ a ‘molto alta’), rappresentate queste ultime nella Figura 1.

I singoli indicatori sono stati sottoposti a un processo di validazione in due passaggi. È stata dapprima valutata la loro non collinearità attraverso il test di correlazione di Pearson, in modo da quantificarne la ridondanza nel contribuire a definire i costrutti teorici che concorrono a spiegare. Una buona parte delle dimensioni inserite mostra una correlazione, in negativo o in positivo, con R<0,35, segno di una loro capacità di cogliere dimensioni indipendenti. La soglia è stata arbitrariamente posta al valore di R=0,35 in quanto rappresenta una maggioranza delle correlazioni trovate (62%) (Tabella 3).

In secondo luogo, la capacità predittiva dell’indice di fabbisogno di prevenzione è stata testata mediante una regressione lineare tra l’indice stesso e la prevalenza di alcune condizioni morbose croniche calcolate a livello di HAZ, pesata sulla popolazione residente nelle HAZ (vista la variabilità della popolazione in esse residente). L’outcome è rappresentato dal rapporto standardizzato di prevalenza (2019) per almeno due patologie croniche tra: vasculopatie cerebrali, scompenso cardiaco, cardiopatie ischemiche, demenza, diabete, broncopneumopatia cronica ostruttiva (BPCO), che sono state scelte per importanza di frequenza dei problemi di salute legati alla cronicità oltre che per la loro capacità di rappresentare in modo robusto questo fenomeno. Con riferimento all’associazione dell’indice composito di fabbisogno con almeno due delle patologie menzionate, dopo aver testato la linearità della relazione tra le variabili attraverso un'analisi dei residui e confrontato i risultati dei modelli con e senza valori outlier (R di Student <-2,5 o >+2,5), si è osservata una sua discreta capacità esplicativa con un R² pari a 0,23 (Figura 2).

Il prodotto finale del processo di costruzione dello strumento descritto nel paragrafo precedente è rappresentato da un cruscotto multidimensionale. Il cruscotto, organizzato in diversi fogli elettronici, consente di individuare i territori per livello di disagio sociale, bisogno di salute (comprese le singole componenti che concorrono alla costruzione dei due indici) e fabbisogno di prevenzione, effettuando confronti e gerarchie tra territori (HAZ) e filtrando questi ultimi per ASL e distretto sanitario di appartenenza dell’aggregato geografico. Il cruscotto è corredato da fogli di metadati che descrivono i territori e rendono conto dei sistemi di classificazione utilizzati, definiscono gli indicatori prodotti, informano sulle fonti informative utilizzate per la costruzione degli indici e forniscono i principali riferimenti bibliografici. Lo strumento rappresenta, in sintesi, una sorta di toolkit per le priorità di azione che permette agli operatori della prevenzione e della sanità pubblica di ragionare sui criteri di scelta e di individuare i territori in cui implementare gli interventi e le azioni previste dai piani locali di prevenzione attraverso l’uso delle lenti dell’equità.

Discussione e conclusioni

Lo strumento proposto consente di classificare i territori piemontesi per individuare piccole aree al contempo disagiate socialmente e bisognose di salute in cui allocare gli interventi, così come previsto dagli indirizzi del PNP e dalla sua articolazione a livello regionale e locale. L’idea di fondo è che questi aggregati territoriali così ragionati consentano di catturare e discriminare meglio, rispetto a dimensioni strettamente amministrative (ad esempio, Comuni, distretti sanitari, ASL), disagio sociale e bisogno di salute. Dal punto di vista della popolazione residente in questi territori, ci troviamo di fronte a una grande variabilità, con un campo di variazione che si attesta a quasi 90.000 soggetti. L’esperienza inglese delle HAZ, dalla quale questo strumento trae ispirazione, mostra un’analoga caratteristica, evidenziando un’eterogeneità di popolazione persino maggiore (14).

Lo strumento, inoltre, utilizza flussi informativi correnti di tipo statistico e sanitario disponibili presso gli Osservatori epidemiologici regionali, è pertanto estendibile e replicabile nelle altre Regioni italiane.

Gli indici compositi proposti riprendono e adattano, dal lato del disagio sociale, la consolidata esperienza italiana di costruire indici di deprivazione per piccole aree. La buona variabilità espressa dalla componente sociale nel catturare l’eterogeneità geografica dei suoi ingredienti consente di rappresentare a livello contestuale il disagio, tenendo conto delle sue diverse dimensioni e dei costruttori teorici di riferimento (15). Tuttavia lo strumento, in questa componente di disagio sociale, mostra alcuni limiti rispetto alla collinearità dei suoi ingredienti che vanno evidenziati e argomentati. Più nello specifico, i due indicatori inattivi e Neet evidenziano una collinearità pronunciata (R=0,70), perché i secondi sono inclusi per fascia di età (15-29 anni) nei primi (15-64 anni). Per sostenere la scelta di mantenere entrambi gli indicatori si è proceduto a effettuare un’analisi di sensibilità, escludendo i Neet dal calcolo dell’indice di disagio sociale. I principali momenti delle due distribuzioni - con e senza Neet - non mostrano sostanziali differenze (mediana: 0,6 vs 0,5; deviazione standard 3,4 vs 2,6; range interquartile: 3,2 vs 2,3; minimo e massimo: -7,3 e 15,4 vs -6,6 e 12,8 rispettivamente nell’indice con e senza Neet). Pertanto, si è deciso di mantenere l’indice comprensivo della dimensione dei Neet sia per sostenere la revisione di tipo qualitativo effettuata con gli operatori della prevenzione che hanno condiviso questa decisione, sia per dare evidenza a un indicatore che rappresenta una categoria di soggetti particolarmente cogente, frequente e attuale nel contesto di vita italiano e piemontese (16), oltre a essere un gruppo sociale da monitorare in ottica di interventi preventivi equitativi.

In una seconda versione dello strumento, vista l’alta collinearità tra le due dimensioni sociali considerate, l’algoritmo di calcolo sarà modificato e aggiornato, escludendo gli inattivi dalle componenti del disagio.

Gli indicatori di posizione socioeconomica sono stati calcolati con i dati del Censimento della popolazione del 2011, ultimo anno disponibile al momento dello studio. Nella prossima versione, lo strumento potrà essere aggiornato, almeno in parte, nella componente sociale con i dati dei censimenti permanenti, rilasciati annualmente dall'Istat a livello di sezione di censimento a partire dall’edizione del 2018 (17).

La componente di bisogno di salute dell’indice propone dimensioni specifiche e utili agli attori della prevenzione, indicando anche in questo caso le aree dove approntare interventi e azioni di promozione e prevenzione. Gli indicatori di bisogno sono stati volutamente calcolati per il triennio (2017-2019) che ha preceduto l’epidemia da COVID-19, in modo da superare gli effetti di un evento eccezionale e anomalo come quello pandemico.

Lo strumento prodotto è stato sottoposto a validazione statistica e alla condivisione con operatori di sanità pubblica impegnati nelle attività del PRP a livello regionale e locale. Nel corso di seminari di formazione sullo strumento e sulla sua applicazione operativa attraverso esercitazioni pratiche, l’applicativo è stato sottoposto a una revisione tra pari che ha consentito di saggiare, insieme agli operatori dei dipartimenti di prevenzione coinvolti nelle linee di attività previste dal PRP, la sua applicabilità e trasferibilità nella pratica di lavoro.

Le due validazioni (di tipo quantitativo e qualitativo) hanno restituito risultati soddisfacenti rispettivamente in termini di capacità esplicativa e usabilità operativa, consentendone il rilascio agli attori coinvolti nelle attività del PRP e fornendo loro uno strumento di lavoro per una mappatura dei territori sui quali implementare le azioni equity oriented.

Infine, un’apposita Determinazione della Direzione Sanità e Welfare dell’Assessorato alla Sanità della Regione Piemonte (18), oltre all’istituzione del gruppo di lavoro HEA del PRP e dei suoi componenti, ha stabilito su un piano formale che: “l’Health Action Zones - HAZ - è strumento a supporto dell’individuazione di zone territoriali prioritarie per l’implementazione delle azioni del PRP in ottica di riduzione delle disuguaglianze di salute”, interpellando e richiamando in questo modo responsabilità e ruoli di decisori politici e attori istituzionali del mondo della sanità pubblica piemontese, rendendone espliciti e documentabili gli indirizzi e le azioni di ciascuno in termini allocativi ed equitativi.

Conflitti di interesse dichiarati: nessuno.

Finanziamenti: nessuno.

Authorship: tutti gli autori hanno contribuito in modo significativo alla realizzazione di questo studio nella forma sottomessa.

Riferimenti bibliografici

1. Ministero della Salute. Piano Nazionale della Prevenzione 2020-2025. www.salute.gov.it/...; ultimo accesso 13/9/2024.
2. Department of Health, United Kingdom. Health equity audit: a self-assessment tool. www.gov.uk/...; ultimo accesso 13/9/2024.
3. National Audit Office, Department of Health. Tackling inequalities in life expectacy in areas with the worst health and deprivation. London: The Stationery Office; 2010. www.nao.org.uk...; ultimo accesso 13/9/2024.
4. Barr B, Higgerson J, Whitehead M. Investigating the impact of the English health inequalities strategy: time trend analysis. BMJ 2017;358:j3310. doi: 10.1136/bmj.j3310
5. Cookson R, Asaria M, Ali S, Ferguson B, Fleetcroft R, Goddard M, et al. Health Equity Indicators for the English NHS: a longitudinal whole-population study at the small-area level. Southampton (UK): NIHR Journals Library; 2016 Sep. (Health Services and Delivery Research, No. 4.26). www.ncbi.nlm.nih.gov/...; ultimo accesso 8/7/2024. doi: 10.3310/hsdr04260
6. Unione Nazionale dei Comuni delle Comunità e degli Enti Montani, Delegazione Piemontese. ncem.piemonte.it/ ; ultimo accesso 13/9/2024.
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16. Istituto Nazionale di Statistica. Noi Italia 2024. noi-italia.istat.it/; ultimo accesso 13/9/2024.
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