L. Frova, Integrazione delle fonti,profilo della coorte e risultati sulle disuguaglianze nella mortalità per titolo di studio, genere e territorio

Integrazione delle fonti, profilo della coorte
e risultati sulle disuguaglianze nella
mortalità per titolo di studio, genere e
territorio
Disuguaglianze nella mortalità: cosa possiamo sapere in più dall’integrazione delle fonti?
Roma, 18 Novembre 2019
Luisa Frova
Dirigente di ricerca

Per studiare le disuguaglianze sociali nella salute è necessario di avere sistemi informativi
strutturati all’origine che a livello individuale abbiamo informazioni sulla posizione sociale ed esiti
di salute
A livello locale vi sono già da tempo molteplici ed importanti esperienze di sistemi di record-
linkage di dati di outcomes (mortalità, ospedalizzazione, certificati di assistenza al parto), con
fonti anagrafiche e dati di censimento
Esigenza di avviare un progetto sulle disuguaglianze sociali nella mortalità in Italia a livello
nazionale non campionario per misurare i differenziali sociali nella mortalità ed effettuare
confronti territoriali
2
La nascita del progetto
Integrazione delle fonti, profilo della coorte e risultati sulle disuguaglianze nella mortalità per titolo di studio,
genere e territorio, Roma, 18 Novembre 2019

3
Programma Statistico Nazionale (IST-02646)
«Differenze socio-economiche nella mortalità»
15° Censimento della
popolazione e delle abitazioni
(9 Ottobre 2011)
CODICE FISCALE
Record-linkage individuale deterministico in due fasi:
1) CF completo
2) CF Parziale a 11 cifre
Il codice fiscale è stato controllato con il nome, il cognome e la
data e luogo di nascita presenti nell’archivio. In caso di
incongruenza, il codice fiscale è stato ri-calcolato con le
informazioni individuali presenti
Indagine su decessi e cause di morte
Rileva gli eventi avvenuti in Italia
Trasferimenti da/verso estero
ANVIS
(Anagrafe Virtuale Statistica)
Il progetto

4
Performance di linkage Censimento/Mortalità per causa
97,2% 96,9%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
Maschi Femmine 94,5% 94,8% 95,7% 96,4% 96,6% 97,1% 97,2% 97,1% 96,8% 96,0%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0-24 25-34 35-44 45-54 55-64 65-74 75-84 85-94 95-104 105+
Per genere
Per età
Performance a livello nazionale 97,1%

5
Performance di linkage Censimento/Mortalità
Per ripartizione di residenza
97,2% 98,3% 96,3% 96,3% 97,5%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
96,8% 96,1% 97,0% 96,9% 97,1%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Laurea o
dottorato di
ricerca
Diploma
universitario o
laurea breve
Diploma di
scuola media
superiore
Licenza di
scuola media
inferiore
Licenza
elementare o
nessun titolo
Per titolo di studio
Performance a livello nazionale 97,1%

6
Il follow-up censimento-mortalità
Età
Anno di calendarioPopolazione
9 Ottobre 2011
2012 2013 2014
Decesso
2015 2016
0
x
x+1
1
Rientro in Italia nel 2015
Trasferimento all’estero nel
2014Decesso
Decesso Trasferimento all’estero nel
2015
Italiani 93,2%
Stranieri 6,8%
Uomini 48,4%
Donne 51,6%
Aggiornamento annuale
del follow–up
Condizione occupazionale
Occupata/o 22.978.383
In cerca di 1a
occupazione
1.021.163
Disoccupata/o 1.940.822
Pensionata/o 12.565.838
Studente/essa 3.732.078
Casalinga/o 5.807.085
Altre condiz 2.865.219

7
I numeri della coorte
2012
• Popolazione al 1 gennaio 2012: 59.227.313
•Decessi: 576.975
•Trasferimenti: 52.667
2013
•Popolazione al 1 gennaio 2013: 58.597.671
•Decessi: 566.941
•Rientri: 2973
2014
•Decessi: 562.858
•Rientri: 5881
2015
•Decessi: 607.993
•Rientri: 9546
2016
•Decessi: 581.987
•Rientri: 13.816
• Popolazione al 1 gennaio 2017: 55.934.016
Flussi 2012-2016 Frequenza
Usciti per decesso 2.896.754
Usciti per trasferimento all’estero 428.759
Rientrati nella coorte 32.216
Totale eventi 3.293.297

8
Diversa struttura demografica della popolazione trasferita all’estero
48% 54%
52% 45%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
Residenti in Italia Trasferiti all'estero
Donne
Uomini
93%
70%
7%
30%
0%
50%
100%
Straniera
Italiana
10%
18%
27%
47%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
85 e più anni
45-64 anni
25-44 anni
15-24 anni
1-14 anni
15-44
65%
258 mila
37%
Più uomini
Più stranieri
Più giovani

2016 – Stima della speranza di vita per livello di istruzione, ITALIA
diseguaglianze nella speranza di vita per livello di istruzione, Anno 2012 http://www.Istat.it/it/archivio/184896
9
Output realizzati disponibili sul sito ISTAT
2019 – Working Papers ISTAT
Integrazione di archivi nazionali per lo studio delle diseguaglianze socio-economiche nella mortalità in Italia, n.2, https://www.istat.it/it/archivio/232631
2019 – Stima dei tassi di mortalità per 35 cause di morte, livello di istruzione e provincia di residenza
ISTAT e INMP, Atlante Italiano delle disuguaglianze di mortalità per livello di Istruzione
Epidemiologia e Prevenzione, 43 (1) Gennaio-Febbraio 2019, Supplemento 1 https://www.istat.it/it/archivio/228071
http://www.epiprev.it/pubblicazione/epidemiol-prev-2019-43-1-suppl-1
2017 – Stima dei tassi di mortalità per 81 cause di morte, per livello di istruzione e ripartizione geografica di
residenza
diseguaglianze nella mortalità per causa secondo il livello di istruzione, Triennio 2012-2014 https://www.istat.it/it/archivio/201175
2018 – Stima della speranza di vita per livello di istruzione e regione di residenza
diseguaglianze regionali nella speranza di vita per livello di istruzione, Triennio 2012-2014 https://www.istat.it/it/archivio/212512

Speranza di vita e mortalità: disuguaglianze di genere, territorio e livello di istruzione
Vantaggio per chi ha alta istruzione e vive al Centro-Nord
All’aumentare del livello di istruzione si riducono:
• le disuguaglianze di genere
• le disuguaglianze territoriali
10
Cosa sappiamo di più oggi dai dati nazionali (sinteticamente)

11
Speranza di vita per livello di istruzione e genere (Triennio 2012-2014)
Differenza e0 Alto-Basso
Anni di vita 1,5 3,1
Gender GAP
D-U
(anni)
4,6
5.3
4.4
3.7
Gender gap si
riduce
all’aumentare
del livello di
istruzione
Livello di istruzione DONNE UOMINI
84,9 80,3
Basso 84,5 79,2
Medio 85,3 80,9
Alto 86,0 82,3
Le disuguaglianze sociali sono più forti negli uomini
Livello
Basso
Medio
Alto

12
genere e territorio, Roma, 18 Novembre 2019 12
Disuguaglianze nella speranza di vita per genere, regione e livello di istruzione - 120 e0
Donne - Italia
84,9 anni
Uomini
80,3 anni
Anni 1,6 2,1 2,2 2,6 2,9 3,0
Alto Medio Basso Alto Medio BassoLivello di educazione
Range Max-Mix
+ 4 anni
+ 6,1 anni
Gender Gap:
vantaggio maschile di 0,7
anni!
Uomini, A, Bolzano 83,6
Donne, B, Campania 82,9
Donne, Basso livello
Uomini, Alto livello
La differenza di 6,1
anni tra gli uomini e
di 4 anni tra le
donne corrisponde
al guadagno in anni
di vita osservato tra
il 1995 ed il 2017 in
Italia

13
L’Atlante delle disuguaglianze di mortalità a livello regionale e provinciale
L'ATLAS per la prima volta in
Italia, permette di analizzare
e valutare l’impatto livello di
istruzione sulla variabilità
territoriale della mortalità
attraverso tabelle e mappe
per 35 gruppi di cause di
morte
Disuguaglianze geografiche nella mortalità:
SMR (Standardized Mortality Rate Ratio):
Rapporti standardizzati per età e istruzione
Rapporto tra decessi osservati e attesi
Disuguaglianze sociali nella mortalità:
PAF (Population attributable fraction):
Frazione di mortalità attribuibile
% di decessi che si potrebbe evitare se la popolazione
con il livello più basso avesse la mortalità di quella con
il livello più alto di istruzione
ISTAT
e
INMP

14
Disuguaglianze sociali nella mortalità generale – Frazione attribuibile
DONNEUOMINI
18,3% tra
gli uomini
italiani e
del 13,4%
tra le
donne.

15
Mortalità generale – Rapporti standardizzati, al netto di età e istruzione
DONNEUOMINI

16
Tumori maligni – Rapporti standardizzati, al netto di età e istruzione
DONNEUOMINI

17
Mortalità dei tumori maligni dello stomaco UOMINI e mammella DONNE
SMR
PAF - Elevate
disuguaglianze sociali
PAF – Basse
disuguaglianze sociali
DONNE - Mammella
SMR
UOMINI - Stomaco

18
Disuguaglianze nella mortalità del diabete
UOMINI DONNE
PAF – Frazione attribuibile
Forti diseguaglianze sociali
DONNEUOMINI
SMR – Rapporto standardizzato
Netto lo svantaggio del sud

19
Sviluppi
Le informazioni sullo status socio-economico (contesto lavorativo, caratteristiche della
famiglia, dell’abitazione) presenti nel Censimento consentono di esplorare in modo più
approfondito le disuguaglianze sociali nella mortalità
Aggiornamento. Un follow-up più esteso permetterà di scendere ad un maggiore
dettaglio territoriale
Limiti
Informazioni disponibili sono quelle rilevate al Censimento
Lo studio di coorte non permette di studiare le variazioni nel tempo
Il Registro Base degli Individui, delle famiglie e delle convivenze (RBI) permetterà di
monitorare nel tempo l’evoluzione delle diseguaglianze sociali nella sopravvivenza
(titolo di studio, stato civile, cittadinanza). Una futura integrazione dell’RBI con i dati di
mortalità per causa permetterà di dare una chiave di lettura dell’evoluzione delle
diseguaglianze sociali nella sopravvivenza e nella mortalità

20
Chi siamo
Il gruppo di lavoro: Luisa Frova, Gabriella Sebastiani, Gianfranco Alicandro, Stefano Marchetti, Grande
Enrico, ISTAT
Protocollo di Ricerca con INMP: Anteo Di Napoli, Alessio Petrelli, Alessandra Rossi, Martina Ventura. Hanno
collaborato: Elena Demuru (ora ISS), Angelo Lorenti (ora Rostock Max Planck Institute)
Hanno contributo all’atlante geografico Costa Giuseppe, Nicolàs Zengarini, Paolo Giorgi Rossi, Michael
Marmot
Ringraziamenti
A tutti gli esperti che hanno contribuito alle pubblicazioni scientifiche
Ai colleghi dell’ISTAT che lavorano alla raccolta, codifica e correzione dei dati dell’Indagine sui decessi e le
cause di morte e del Censimento
ed anche per il loro supporto a
Sabrina Prati, Stefano Falorsi, Marisa Cappella, Daniela Casale, Marco Polizzi, Maura Simone, Marco Battaglini,
Francesca Licari, Simona Mastroluca, Anna Pezone, Gabriele Paone.
Roberta Crialesi, Vittoria Buratta, Linda Laura Sabbadini, Saverio Gazzelloni che hanno promosso e sostenuto il
progetto intuendone la rilevanza strategica
TopNetwork per la realizzazione web-application per la gestione del linkage
L'accesso ai dati del follow-up è limitato al personale autorizzato dell'ISTAT. Sono possibili collaborazioni in progetti specifici
con altri enti o istituti di ricerca, previo accordo di collaborazione approvato dal Comitato di Presidenza dell'ISTAT

1. ISTAT e INMP, Atlante Italiano delle disuguaglianze di mortalità per livello di Istruzione, a cura di
Alessio Petrelli e Luisa Frova, Epidemiologia e Prevenzione, 43 (1) Gennaio-Febbraio 2019,
Supplemento 1 https://www.istat.it/it/archivio/228071
2. Istat. 2018. diseguaglianze regionali nella speranza di vita per livello di istruzione, Tavole di dati.
https://www.istat.it/it/archivio/212512
3. Istat. 2017. diseguaglianze nella mortalità per causa secondo il livello di istruzione. Tavole di dati.
4. Istat. 2016. diseguaglianze nella speranza di vita per livello di istruzione, Anno 2012,
http://www.Istat.it/it/archivio/184896
21
Sul sito istituzionale dell’ISTAT
Working Papers ISTAT
Frova L, Alicandro G, Demuru L, Sebastiani G, “Integrazione di archivi nazionali per lo studio delle
diseguaglianze socio-economiche nella mortalità in Italia”, n.2, Agosto 2019

1. Alicandro G, Bertuccio P, Sebastiani G, La Vecchia C, Frova L., “Mortality among Italian male workers in the construction
industry: a census-based cohort study”, Eur J Public Health, 2019 Sep 3.
2. Petrelli A, Zengarini N, Demuru E, Giorgi Rossi P, Sebastiani G, Gaudio R, Costa G, Mirisola C, Alicandro G, Frova L,
“Differences in mortality by educational level in Italy (2012-2014) ”, Epidemiologia e prevenzione 42(5):288-300,
September 2018
3. Alicandro G, Sebastiani G, Bertuccio P, Zengarini N, Costa G, La Vecchia C, Frova L. “The main causes of death contributing
to absolute and relative socio-economic inequality in Italy”, Public Health. 2018 Aug 30;164:39-48.
4. Bertuccio P, Alicandro G, Sebastiani G, Zengarini N, Costa G, La Vecchia C, Frova L. “Mortality by occupation-based social
class in Italy from 2012 to 2014”, Int J Public Health. 2018 Sep;63(7):865-874.
5. Alicandro G, Frova L, Sebastiani G, Boffetta P, La Vecchia C. “Differences in education and premature mortality: a record
linkage study of over 35 million Italians”, Eur J Public Health. 2018 Apr 1;28(2):231-237
6. Alicandro G, Frova L, Sebastiani G, La Vecchia C, “Socio-economic Inequality in Mortality in Italy”, Editorial Epidemiology,
Biostatistics and Public Health, 11 Sept 2017
7. Alicandro G, Frova L, Sebastiani G, El Sayed I, Boffeta P, La Vecchia C,“Educational inequality in cancer mortality: a record
linkage study of over 35 million Italians”, Cancer Causes Control. 2017 Jul 26. doi: 10.1007/s10552-017-0930-y
22
Pubblicazioni su riviste scientifiche

23
• Indicatore di posizione socio-economica utilizzato: livello di
istruzione
• Classificazione in tre categorie (basso, medio e alto), tenendo
conto della riforma del sistema scolastico del 1962:
Livello di istruzione Nati prima del 1952 Nati dal 1952 in poi
Basso Nessun titolo o licenza
elementare
Nessun titolo, licenza
elementare e licenza di
scuola media inferiore o di
avviamento professionale
Medio Licenza di scuola media
inferiore o di avviamento
professionale
Diploma di scuola
superiore
Alto Diploma di scuola
superiore e laurea
Laurea

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