Analisi e risultati

La tabella 2 riporta le statistiche descrit-tive riferite ai network professionali degli individui studiati nei sei ospedali. I risultati evidenziano innanzitutto il numero medio di legami diretti (degree) dei medici. Tale nu-mero varia assumendo valori che vanno da un minimo di 4 legami nel caso dell’ospeda-le di Budrio a un massimo di 9 dell’ospeda-legami per la struttura ospedaliera di Bellaria. La tabella riporta inoltre il valore medio della densità, ovvero del rapporto tra il numero di legami esistenti e il numero di relazioni teoricamen-te possibili nel network. In linea generale, all’aumentare del numero di relazioni tra gli attori di una rete cresce il valore della den-sità di un network. L’ospedale che presenta valori di densità dei network professionali più elevati è l’ospedale Clinica neurologica con il 36% dei legami concretamente realiz-zati sul totale di quelli possibili. L’ospedale che presenta valori di densità più modesti è l’ospedale Bellaria con una densità di circa 22%. L’ultima colonna della tabella 2 indica il numero dei medici privi di legami profes-sionali con altri clinici. Il numero di medici isolati va da 0 a 3.

Ospedale Degree

Medio Densità (%) S.D.

Degree Min Max N. isolati

1 Bellaria 9.00 21.60 5.42 0 33 3

2 Porretta 8.17 39.13 1.47 6 10 0

3 Bentivoglio 6.50 31.64 2.80 2 12 0

4 Budrio 4.56 35.71 1.67 1 7 1

5 Maggiore 8.12 32.30 4.97 1 25 3

6 Clinica Neurologica 8.44 36.05 4.28 3 18 0

Tabella 2

Statistiche descrittive del network professionale

La tabella 3 presenta i risultati dell’anali-si statistica condell’anali-siderando la propendell’anali-sione dei clinici a utilizzare conoscenza «evidence-based» attraverso il quesito del questionario.

Al fine di testare le ipotesi di ricerca formu-late, viene adottata la tecnica step-wise con

l’inclusione progressiva delle variabili di interesse. Il modello M1 mette in relazione la propensione a utilizzare nuove evidenze con i fattori attributivi e strutturali caratteriz-zanti i medici del campione. I modelli M2 e M3 includono oltre alle variabili inserite nel

Variabile Modello 1 Modello 2 Modello 3

Età 0.1402 ^†

Ruolo manageriale 0.9416 ^†

(0.7123)0

# Pubblicazioni (log) 0.4085 *

(0.2010)0

0.4097 * (0.2000)0

0.4064 * (0.2016)0

Disponibilità informazione 0.8738 *

(0.3746)0

«Dipar timento» 2 1.1499 *

(0.5631)0

1.2268 * (0.5623)0

1.2554 * (0.5628)0

«Dipar timento» 3 0.0331 *

(0.5964)0

Ospedale 2 (Porretta) 0.9465 *

(0.7304)0

1.3993 * (0.7256)0

1.1142 * (0.7359)0

Ospedale 3 (Bentivoglio) 0.2170 *

(0.9059)0

Ospedale 5 (Maggiore) 0.3833 *

(0.4222)0

0.6261 * (0.4435)0

0.5478 * (0.4523)0 Ospedale 6 (Clinica Neurologica) 0.0953 *

(0.5412)0

Network Constraint – 2.0434 *

(0.9912)0

1st «cutpoint» OL 3.2411 *

(1.5980)0

Robust standard error in parentesi; * p < 0.05; † p < 0.01.

modello M1 anche gli indicatori che si rife-riscono alle varie caratteristiche strutturali del social capital dei clinici, rispettivamente Number of Ties (M2) e Constraint (M3).

I risultati della tabella 3 mostrano come, tra tutte le variabili strutturali e attributive inclu-se, quelle che appaiono associate significa-tivamente all’uso delle evidenze scientifiche nella pratica clinica sono l’età, l’anzianità maturata nel Ssn, il numero di pubblicazio-ni, la percezione del clinico sull’accessibilità alle fonti informative. Specificatamente, la variabile «Età» è associata negativamente e significativamente all’uso dell’EBM nella pratica clinica. La variabile «Anzianità Ssn»

appare correlata invece positivamente e si-gnificativamente alla variabile dipendente.

Coerenti con le attese, al contrario, sono i risultati che riguardano le altre due variabili significative del modello: il numero di pub-blicazioni e la disponibilità di informazioni.

Un maggiore orientamento scientifico del medico (in contesti ospedalieri anche non di tipo universitario), coerentemente con precedenti ricerche sulla diffusione dell’in-novazione in sanità (Coleman et al., 1966), risulta associato positivamente all’adozione dell’EBM da parte del clinico. Lo stesso vale per la disponibilità di informazioni: la perce-zione di una maggiore facilità di accesso alle evidenze aumenta la probabilità che il clini-co supporti le proprie decisioni clini-con l’EBM.

Si segnala infine che l’appartenenza al dipar-timento di Oncologia aumenta la probabilità che i medici adottino l’EBM rispetto all’ap-partenenza al dipartimento di Neuroscienze, categoria «baseline» del modello.

I modelli M2 e M3 aggiungono rispetto alle variabili del modello M1 anche le misu-re misu-relazionali rappmisu-resentate dagli indicatori di social capital. I risultati del Modello 2 do-cumentano che la variabile «N of Network ties» è negativamente e significativamente associata alla propensione dei clinici a uti-lizzare EBM. Questo risultato segnala che, controllando per la dimensione del network, al crescere delle relazioni professionali tra i colleghi appartenenti al network corrisponde una riduzione della propensione del singo-lo medico a decidere sulla base di evidenze scientifiche. È probabile che, in questi casi, l’eccessivo numero di legami determini una generalizzata chiusura della rete per il clini-co, il quale deciderà affidandosi soprattutto a

consigli e pareri forniti da colleghi piuttosto che sulla base di evidenze prodotte esterna-mente. I risultati del Modello 3 confermano questo risultato mostrando una relazione ne-gativa e significativa tra l’utilizzo di EBM e il «Network Constraint», misura di ridon-danza e dipendenza del clinico nei confronti dei propri colleghi. Un’idea più precisa della misura in cui le due variabili che riguarda-no la struttura del capitale sociale incidoriguarda-no sulla propensione all’EBM può essere utile per interpretare meglio i nostri risultati. La probabilità di rispondere in corrispondenza di una categoria associata a una maggiore propensione all’EBM aumenta di 1.07 (=1/

exp[0.065]) volte se, a parità della dimensio-ne della rete e tedimensio-nendo ferme tutte le altre va-riabili, il network del clinico è caratterizzato da un più ridotto numero di relazioni pro-fessionali. La probabilità aumenta invece di oltre 7.70 (=1/exp[2.043]) volte se si consi-dera il livello di constraint dell’ego network, osservando oltre alla presenza di legami tra colleghi anche l’assenza degli structural holes nel network professionale del singolo medico.

La tabella 4 mostra i risultati dell’anali-si MRQAP. La tabella permette di osservare quali fattori determinano la propensione dei medici a instaurare legami di collaborazio-ne professionale, esplorando in che misura l’omofilia, o viceversa l’eterofilia, è alla ba-se della creazione di relazioni professionali.

La tabella mostra nel complesso che l’omofilia è alla base della creazione di le-gami relazionali tra i medici. In particolare, i risultati documentano che l’adozione di EBM è un fattore predittivo importante poi-ché significativamente correlato alla varia-bile dipendente. Il coefficiente positivo del parametro «Adozione EBM» indica, inoltre, che c’è omofilia nella propensione a collabo-rare; in altre parole, i clinici scelgono i propri partner tenendo presente la loro attitudine a usare l’EBM, prediligendo coloro che han-no medesima attitudine all’uso dell’EBM.

L’omofilia si riscontra anche in altre carat-teristiche. Il coefficiente positivo e signi-ficativo del parametro «Età» indica che c’è una maggiore propensione a collaborare da parte di clinici dello stesso sesso. Il coeffi-ciente positivo e significativo della variabile

«Specializzazione» indica, similmente, che medici che hanno conseguito la medesima

specializzazione avranno una maggiore pro-pensione a collaborare. Importante è anche il risultato relativo all’afferenza organizzativa.

Nel complesso l’appartenenza di medici al-la medesima struttura ospedaliera e diparti-mentale aumenta la propensione a instaurare legami relazionali. Tale dato è confermato dalla distanza geografica: quando questa aumenta, la propensione a cooperare si ridu-ce. Infine, i nostri risultati evidenziano che clinici che già collaborano nella predisposi-zione di articoli scientifici internazionali so-no maggiormente propensi a collaborare sul piano clinico-assistenziale creando network professionali.