Abbiamo in primo luogo indagato la distribuzione dei punteggi calcolati dagli gli strumenti di Health Literacy nei due diversi gruppi di studenti, sanitari e non-sanitari, per valutare se c'è un'effettiva discriminazione fra di essei.
Applicando il test U di Mann-Whitney per il confronto fra gruppi riguardo alle variabili punteggio totale e punteggio totale aggiustato del test IMETER adattato, otteniamo una differenza statisticamente significativa per entrambe con P < 0.0001 (rispettivamente coefficiente U di Mann- Whitney pari a 64202.00 e 61685.50 e Test Z 13.531 e 14.005).
Tabella 2 - Test U di Mann-Whitney applicato ai valori del Punteggio totale del test di HL IMETER adattato Punteggio totale IMETER adattato Sanitari Non-sanitari Sample size 501 502 Lowest value 15.0000 11.0000 Highest value 40.0000 40.0000 Median 39.0000 36.0000
95% CI for the median 38.0754 - 39.0000 36.0000 - 37.0000 Interquartile range 37.0000 - 40.0000 34.0000 - 38.000
Test di Mann-Whitney
Average rank of first group 624.8523 Average rank of second group 379.3924
Mann-Whitney U 64202.00
Test statistic Z (corrected for ties) 13.531 Two-tailed probability P < 0.0001
Tabella 3 - Test U di Mann-Whitney applicato ai valori del Punteggio totale aggiustato del test di HL IMETER adattato
Punteggio totale aggiustato IMETER adattato Sanitari Non-sanitari Sample size 501 502 Lowest value 13.0000 9.0000 Highest value 40.0000 39.00.00 Median 36.0000 33.0000
95% CI for the median 36.0000 - 37.0000 32.0000 - 33.0000 Interquartile range 34.0000 - 39.0000 29.0000 - 35.0000
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Test di Mann-Whitney
Average rank of first group 629.8752 Average rank of second group 374.3795
Mann-Whitney U 61685.50
Test statistic Z (corrected for ties) 14.005 Two-tailed probability P < 0.0001
Da notare, oltre alla P significativa, la differenza fra le mediane e fra i range interquartili.
Grafico 1- Grafico box & whiskers rappresentante la distribuzione dei valori assunti dal Punteggio totale del test di HL IMETER adattato nei due gruppi in studio
Punteggio totale SANITARI
Punteggio Totale NON-SANITARI
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Grafico 2 - Grafico box & whiskers rappresentante la distribuzione dei valori assunti dal Punteggio totale aggiustato del test di HL IMETER adattato nei due gruppi in studio
La differenza fra i due gruppi risulta statisticamente significativa anche se teniamo conto del numero di studenti che in ognuno di essi non raggiunge un livello buono di HL, inferiore quindi a 35 punti di score. Applicando il test del Chi quadrato troviamo una P < 0.0001 sia per il punteggio totale che per il punteggio totale aggiustato del test IMETER adattato. Ciò risulta in accordo con quanto osservato nello studio di Biasio, Corbellini e D'Alessandro [6] volto alla validazione della prima stesura del Test IMETER, rafforzando ulteriormente la validità del test nell'identificare popolazioni con un diverso livello di Health Literacy.
Tabella 4 - Test del Chi quadrato applicato alle frequenze con cui si presentano studenti con uno score < 35 al test IMETER adattato nei due gruppi
Studenti con score <35
Sanitari Non-sanitari Punteggio totale 60 (12%) 148 (29,5%) Punteggio totale aggiustato 150 (30%) 349 (69,5%)
Numerosità campionaria 501 502
Punteggio totale aggiustato SANITARI
Punteggio totale aggiustato NON-SANITARI
74 Punteggio totale IMETER adattato <35 Sanitari / Non-sanitari Chi-square 30.015 DF 1 Significance level P < 0.0001
Punteggio totale aggiustato IMETER adattato <35 Sanitari / Non-sanitari Chi-square 52.875 DF 1 Significance level P < 0.0001
Il test AP di collocamento anatomico dei termini medici risulta anch'esso in grado di discriminare in maniera efficacie tra gli studenti di area sanitaria e quelli con un percorso di studio differente. Il test U di Mann- Whitney evidenzia tra i due gruppi una differenza significativa con P < 0.0001, (coefficiente U di Mann-Whitney 35861.00 e Test Z 19.775) e si osservano differenze significative fra la mediana e i range interquartili.
Tabella 5 - Test U di Mann-Whitney applicato ale percentuali di risposte corrette nel test di collocazione anatomica dei termini medici
Test AP Sanitari Non-sanitari
Sample size 498 497
Lowest value 0.1700 0.08000
Highest value 1.0000 1.0000
Median 1.0000 0.7500
95% CI for the median 0.9713 - 1.0000 0.6700 - 0.7500 Interquartile range 0.8300 - 1.0000 0.5800 - 0.8300
Test di Mann-Whitney
Average rank of first group 674.4900 Average rank of second group 321.1549
Mann-Whitney U 35861.00
Test statistic Z (corrected for ties) 19.775 Two-tailed probability P < 0.0001
Grafico 3 - Grafico box & whiskers rappresentante la distribuzione dei valori assunti dalla percentuale dei termini medici correttamente associati alla parte anatomica corrispondente nel test AP.
75 Anche il test SILS risulta complessivamente essere in grado di discriminare le due popolazioni in maniera statisticamente significativa con il test U di Mann-Whitney.
Tabella 6 - Test U di Mann-Whitney applicato ale percentuali di risposte corrette nel test di collocazione anatomica dei termini medici
Test SILS Sanitari Non-sanitari
Sample size 500 496
Lowest value 1,0000 1,0000
Highest value 5,0000 5,0000
Median 2,0000 3,0000
95% CI for the median 2,0000 - 2,0000 2,0000 - 3,0000 Interquartile range 2,0000 - 3,0000 2,0000 - 3,0000
Test di Mann-Whitney
Average rank of first group 440,9440 Average rank of second group 556,5202
Mann-Whitney U 95222,00
Test statistic Z (corrected for ties) 6,722 Two-tailed probability P < 0,0001
Abbiamo dunque calcolato il coefficiente di correlazione per ranghi di Spearman fra i coefficienti di esitazione vaccinale (il coefficiente di
% Test AP SANITARI
% Test AP NON-SANITARI
76 esitazione vaccinale e il coefficiente di esitazione vaccinale aggiustato) e i punteggi dei vari strumenti di HL.
I risultati evidenziano una correlazione statisticamente significativa ed inversamente proporzionale fra alfabetizzazione sanitaria ed esitazione vaccinale; all'aumentare dello score di HL si assistente quindi tendenzialmente a una riduzione degli indici di esitazione vaccinale.
Tabella 7 - Coefficiente di correlazione per ranghi di Spearman applicato ai punteggi di HL e ai coefficienti di esitazione vaccinali
Spearman rank correlation coefficient Coeff. Esitaz. VaxAdj. Coeff. Esitaz. Vax Punteggio tot. IMETER adattato Correlation Coefficient Significance Level P n -0,368 <0,0001 1000 -0,369 <0,0001 1000 Punteggio tot. agg.
IMETER adattato Correlation Coefficient Significance Level P n -0,407 <0,0001 1000 -0,407 <0,0001 1000 Test AP Correlation Coefficient
Significance Level P n -0,339 <0,0001 992 -0,347 <0,0001 992 Test SILS Correlation Coefficient
Significance Level P n 0,160 <0,0001 993 0,166 <0,0001 993
Riguardo al test IMETER adattato abbiamo valutato inoltre se ci fosse correlazione nella distribuzione dei punteggi superiori ad 1 al coefficiente di esitazione vaccinale (che indicano sfiducia nei confronti delle vaccinazioni) nelle categorie di HL ottimale e sub-ottimale (rispettivamente score ≥ 35 o <35). Applicando il test del Chi quadrato osserviamo una correlazione fortemente significativa, con P < 0.001 con il punteggio totale aggiustato; meno forte, con P < 0.1 per il punteggio totale. Ciò suggerisce che il punteggio totale aggiustato del test IMETER può rappresentare l’indicatore più affidabile in questo contesto.
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di esitazione vaccinali superiori a 1in base ai punteggi superiori o inferiori a 35 (cut-off di un livello di HL ottimale) al test IMETER adattato.
Punteggio tot. IMETER adattato < 35 Punteggio tot. IMETER adattato > 35
Coeff. Esitaz. Vax > 1 41 16
Coeff. Esitaz. Vax < 1 455 488
Numerosità campionaria 496 504 Punteggio totale IMETER adattato Chi-square 12.0565 DF 1 Significance level P < 0.001 Punteggio tot. IMETER adattato < 35 Punteggio tot. IMETER adattato > 35
Coeff. Esitaz. Vax > 1 17 40
Coeff. Esitaz. Vax < 1 190 753
Numerosità campionaria 207 793 Punteggio totale IMETER adattato Chi-square 3.0658 DF 1 Significance level P < 0.1
A sua volta, il coefficiente di esitazione vaccinale risulta effettivamente correlato in maniera statisticamente significativa ai rifiuti vaccinali osservati dimostrando la sua validità come indicatore del fenomeno.
Tabella 8 - Coefficiente di correlazione per ranghi di Spearman fra i rifiuti vaccinali ossertavi e il Coefficiente di Esitazione vaccinale calcolato per ogni individuo
Spearman rank correlation coefficient Coeff. Esitaz. Vax Rifiuti vaccinali osservati Correlation Coefficient Significance Level P n 0,210 <0,0001 994
78
4. DISCUSSIONE
CARATTERISTICHE
DELLA
POPOLAZIONE
STUDIATA
L'indagine effettuata fra gli studenti dell'Università di Pisa ci offre un quadro popolazione giovanile mediamente con un buon livello di consapevolezza delle tematiche sanitarie, seppur con le naturali differenze fra gruppi di studenti afferenti a diversi corsi di laurea.
L'atteggiamento complessivo nei confronti delle vaccinazioni risulta essere positivo in oltre il 90% degli intervistati, pur evidenziando anche in questo caso una quota fra il 5% e l'8% di scettici. Soprattutto una percentuale intorno al 20% degli intervistati (23% fra i non sanitari) teme gli effetti collaterali dei vaccini.
Si tratta comunque di una popolazione largamente favorevole, quasi il 95% considera i vaccini efficaci o molto efficaci e circa il 90% li ritiene necessari o assolutamente necessari, e vaccinerebbe i propri figli secondo il calendario regionale. Anche il “tema caldo” dell'obbligo vaccinale trova un largo consenso nella popolazione giovanile che approva la misura per l'87% (oltre il 90% fra i sanitari).
Si evidenzia, pertanto, una forte sensibilità e attenzione da parte di una popolazione giovanile istruita come gli studenti universitari a questi temi. Questo si riflette sui tassi d'immunizzazione che risultano elevati per meningococco c e morbillo e abbastanza soddisfacenti anche per HPV nella popolazione femminile (intorno al 60%).
Molto buono soprattutto il dato dei vaccinati contro il meningococco, intorno al 90% degli intervistati; questo ci permette di concludere che la popolazione universitaria dell'ateneo pisano risulta complessivamente protetta. Risultato molto importante in considerazione dell'outbreak toscano di meningite, perché, oltre a mettere in sicurezza gli studenti, ci permette di bloccare la circolazione del patogeno – compresa la quota di
79 portatori sani – in una fascia d'età che tende ad avere molti contatti e quindi è più a rischio rispetto ad altre di favorire la sua diffusione. Complessivamente possiamo evidenziare anche la buona riuscita della campagna di vaccinazione mirata agli studenti fuori sede portata avanti dall'Azienda USL Toscana nord ovest in collaborazione con l'Università di Pisa e l'Azienda Ospedaliero-Universitaria Pisana. Oltre l'85% degli studenti fuori regione risultano immunizzati contro il meningococco c e il contributo apportato dai servizi vaccinali pisani è rilevante: quasi la metà del totale dei vaccinati ha usufruito dell'offerta messa a disposizione nella sede universitaria.
La forte adesione vaccinale è certamente dovuta in questo caso anche al rischio percepito dell'epidemia di meningite in Toscana. Sicuramente “l'epidemia mediatica” ha influito nel sovrastimare il rischio di infezione: circa le metà degli intervistati (poco meno nel gruppo sanitario, poco di più nell'altro) ritengono piuttosto alta la probabilità di ammalarsi di meningite in Toscana; questo dato si associa ad un 30% - quasi il 40% fra chi frequenta corsi di laurea non sanitari - che non ha chiare le modalità di trasmissione del patogeno. Probabilmente una larga quota della nostra popolazione ritiene che la meningite sia molto più contagiosa di quanto non lo sia in realtà. Questo incide anche sui livelli di ansia percepita rispetto alle informazioni, che si riscontra in maniera maggiore fra gli studenti di area non-sanitaria (oltre la metà indica valori di ansia medio- alti); complessivamente però non osserviamo un dato di allarmismo diffuso. Bisogna considerare comunque che il periodo in cui effettuiamo lo studio è ben diverso e considerevolmente lontano nel tempo (4-5 mesi) dal momento di massima attenzione mediatica - che abbiamo trattato in introduzione - verso l'argomento meningite. Quello che osserviamo oggi non può essere quindi una fotografia attendibile delle reazioni scatenate nella popolazione dalla tempesta comunicativa e mediatica che abbiamo avuto a cavallo della fine del 2016 e l'inizio del 2017.
80 argomenti di attualità come la meningite, Internet è una fonte d'informazione primaria per i giovani. Tuttavia rimane assai importante, soprattutto per quanto riguarda le vaccinazioni, il ruolo e le conoscenze trasmesse dalla famiglia d'origine. Inoltre, contrariamente a quanto si potrebbe pensare delle nuove generazioni, anche la 'vecchia' Televisione è considerata un punto di riferimento importante, dopo il medico e le istituzioni sanitarie viene indicata come la fonte da cui si vorrebbero avere informazioni maggiori, dimostrazione che i media tradizionali godono ancora di una certa autorevolezza nella percezione generale.
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