Modello multilevel

Al fine di analizzare simultaneamente gli effetti delle caratteristiche socio-demografiche dell’utente e dell’offerta regionale di strutture ambulatoriali sulla scelta del settore privato, si è utilizzato un modello statistico appartenete alla classe dei modelli lineari generalizzati. Si tratta di un modello lineare di tipo logistico, in grado di evidenziare gli effetti delle variabili socio-demografiche sulla probabilità che un individuo scelga di domandare privatamente, anziché rivolgersi al Ssn, l’esame diagnostico o la visita medica di cui ha bisogno. I parametri del modello, e in particolare le odds ratio, permettono di analizzare la propensione all’utilizzo di strutture private a pagamento intero piuttosto che strutture pubbliche. Le odds ratio esprimono infatti il rapporto tra la probabilità di domandare privatamente una prestazione sanitaria (accertamento diagnostico o visita specialistica) e la probabilità di rivolgersi, invece, ad una struttura operante nel settore pubblico.

I dati utilizzati fanno riferimento, quindi, sia a caratteristiche legate all’individuo (sesso, classe di età, titolo di studio, condizione di salute percepita, condizione economica dichiarata, possesso di una assicurazione privata) sia alla struttura dell’offerta regionale (numero di ambulatori e laboratori presenti nelle Asl). Ciò rende necessario tenere conto nel modello statistico dell’esistenza di una struttura

clusterizzata4. È infatti verosimile che individui appartenenti alla stessa regione siano

più simili, rispetto all’utilizzo di strutture private per una prestazione sanitaria, di altri residenti in regioni diverse. Verrebbe quindi a cadere l’ipotesi di indipendenza tra le

osservazioni5. Pertanto si è scelto di utilizzare un modello di tipo multilevel che

prevede una struttura dell’errore con una componente di primo livello (variabilità individuale) e una componente di secondo livello (variabilità regionale). I modelli multilevel permettono, infatti, la scomposizione della variabilità totale nella

4 Snijders T , Bosker R (1999), Multilevel Analysis; London, Sage Publications, cap. 3 pag 13-35, cap. 5 pag 67-83, cap. 9 pag 120-139, cap. 14 pag 207-229.

5 Hox J. (1998), Multilevel Modelling: When and Why; Balderjahn I., Mathar R.& Schader M. (Eds); Classification, data analysis, and data highways; New York, Springer Verlag; pag 147-154.

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componente legata alla variabilità tra gli individui e nella componente legata alla variabilità tra le Regioni. Il rapporto tra la variabilità regionale e quella totale (correlazione intraclasse U) ci consente, inoltre, di calcolare il peso della variabilità tra i cluster.

La variabile risposta che si è scelto di analizzare è di tipo dicotomico, in

termini formali: Y_i,j = 1 se l’individuo i-esimo residente nella regione j-esima utilizza

una struttura privata; Y_i,j = 0 se utilizza una struttura pubblica o privata accreditata.

La specificazione del modello si esprime formalmente come segue:

   _¦

_{h hi j}



_j



h j i

X U

Y istic

P

_{,, 0,} 0 ,

1 log J J

 

ij VAR

 

j VAR

 _H

ij VAR

Y

,

U

0,  ,

_Y

i j

_Y

i j



VAR

 _U

j COVAR _{, ,' 0,} dove:

X_h,i,j: h-ma variabile esplicativa relativa all’individuo i-esimo della regione

j-esima;

U_0,j: errore relativo alla j-esima regione;

ȯi,j: errore relativo alla i-esima unità e j-esima regione.

I risultati (confrontare Prospetti 5 e 6 ) che emergono dall’analisi del modello logistico confermano quanto già osservato in precedenza con le statistiche univariate. I valori delle odds ratio evidenziano che il possesso di un titolo di studio medio-alto, buone condizioni economiche e il possesso di un’assicurazione privata siano fattori predisponenti al consumo sanitario privato.

L’offerta agisce in maniera apparentemente controintuitiva, infatti all’aumentare dell’offerta pubblica aumenta l’utilizzo di strutture private sia per gli accertamenti sia per le visite specialistiche. Questo risultato coglie, probabilmente, una correlazione spuria cioè una relazione che riflette in realtà un altro fenomeno legato alle differenze tra Nord e Centro-Sud rispetto alle preferenze tra pubblico e privato. Infatti come abbiamo già osservato in precedenza, è nelle regioni del Centro-Sud, dove peraltro è più alta è l’offerta procapite di strutture pubbliche, che si fa maggiore utilizzo di consumi sanitari a pagamento intero.

All’interno delle due categorie di consumi considerati si osservano poi alcune differenze all’interno dei profili per età: sono, infatti, le persone nella classe compresa tra 25 e 64 anni di età che hanno una più alta predisposizione al consumo sanitario out of pocket per quanto riguarda gli accertamenti diagnostici, mentre per le visite specialistiche i maggiori utilizzatori di strutture private sono le persone tra i 25 e i 44 anni.

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Prospetto 5 - Modello logistico multilevel - Accertamenti diagnostici EFFETTI FISSI

ȕ Std Error p-value Odds ratio

Intercetta -3,39052 0,02909 0

Variabili individuali

SESSO Femmina 0 1

Maschio -0,22847 0,00565 0 0,79575

CLASSE DI ETA' 75 e oltre 0 1

65-74 -0,05056 0,01411 0,00034 0,9507

45-64 0,48451 0,01198 0 1,62338

25-44 0,69441 0,01517 0 2,00253

TITOLO DI STUDIO Basso 0 1

Medio-alto 0,14137 0,01755 0 1,15185

CONDIZIONE DI SALUTE Buone 0 1

Cattive -0,1712 0,01174 0 0,84265

CONDIZIONI ECONOMICHE Insufficienti 0 1

Adeguate 0,08857 0,00817 0 1,09261 ASSICURAZIONE PRIVATA No 0 1 Sì 0,44714 0,00784 0 1,56383 Variabile di contesto OFFERTA DI STRUTTURE TERRITORIALI 0,03941 0,00083 0 1,0402 EFFETTI RANDOM ^ı2u Std Error p-value Intercetta 0,33827 0,00658 0 ȡ _0,034

Fonte: elaborazione su dati Istat , La cura e il ricorso ai servizi sanitari – Condizioni di salute e ricorso ai servizi sanitari – AnnI 1999-2000

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Prospetto 6 - Modello logistico multilevel - Visite specialistiche EFFETTI FISSI

ȕ Std Error p-value Odds ratio

Intercetta -0,9366 0,0162 0,00000 Variabili individuali Femmina ^{0,00000 1,00000} SESSO Maschio ^{-0,14985 0,00536 0,00000 0,86084} 75 e oltre ^{0,00000 1,00000} 65-74 -0,41296 0,00644 0,00000 0,66169 45-64 -0,04186 0,00614 0,00000 0,95900 Classe di età 25-44 0,18475 0,00896 0,00000 1,20292 Basso 0,00000 1,00000

Titolo di studio _{Medio-alto 0,12706 0,00437 0,00000 1,13549}

Buone 0,00000 1,00000

Condizione di salute

Cattive -0,12801 0,00689 0,00000 0,87984

Insufficienti 0,00000 1,00000

Condizioni economiche _{Adeguate 0,29059 0,00777 0,00000 1,33722}

No 0,00000 1,00000

Assicurazione privata _{Sì 0,42902 0,00673 0,00000 1,53575}

Variabile di contesto

Offerta di strutture territoriali ^{0,01533 0,00043 0,00000 1,01545}

EFFETTI RANDOM ^ı 2 u Std Error p-value Intercetta ^{0,24530 0,00345 0,00000} ȡ ^0,01800

Fonte: elaborazione su dati Istat , La cura e il ricorso ai servizi sanitari – Condizioni di salute e ricorso ai servizi sanitari – Anni 1999-2000

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Conclusioni

I risultati delle analisi evidenziano che sono le categorie sociali più agiate a far un uso maggiore di strutture sanitarie private nelle quali pagano per intero la prestazione ricevuta. Le motivazioni per le quali queste categorie scelgono il settore privato non sono investigabili in maniera specifica con questa indagine, ma sicuramente il ruolo decisivo lo svolge la qualità percepita che si manifesta nelle scelte individuali, frutto queste ultime di un processo complesso che porta l’utente a valutare le molteplici dimensioni della qualità.

Una delle dimensioni della qualità è costituita dall’accessibilità, misurata tramite il numero di giorni mediamente necessari per ottenere una prestazione sanitaria in una struttura pubblica. I dati rilevati dall’indagine permettono di focalizzare questo aspetto e ci consentono di evidenziare il fatto che tra coloro che si sono rivolti ad una struttura pubblica sono i giovani, le persone con titolo di studio medio-alto e quelle in buone condizioni economiche ad avere un rischio relativo più

basso di attendere a lungo per una prestazione sanitaria⁶. Ciò starebbe a significare che

queste categorie si rivolgono al servizio pubblico solo se questo è accessibile in tempi brevi, altrimenti si rivolgono al settore privato, come dimostrano i risultati del presente lavoro.

In conclusione, gli elementi raccolti farebbero supporre che il servizio privato opererebbe in maniera sostitutiva rispetto al servizio pubblico, laddove quest’ultimo non consenta un facile accesso alle prestazioni sanitarie.

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Bibliografia

Baroncini P., Solipaca A. (2001), Determinanti socio-economiche di alcuni consumi sanitari: distribuzione della domanda tra settore pubblico e privato; Economia & Lavoro XXXV n.1.

Feldstein M.S. (1970), The rising price of physician services; Review of economics statistics, vol.52.

Hox J. (1998), Multilevel Modelling: When and Why; Balderjahn I., Mathar R.& Schader M. (Eds); Classification, data analysis, and data highways; New York, Springer Verlag; pag 147-154.

Istat (2002), Contabilità Nazionale – Tomo 1 – Conti economici nazionali – Anni 1970 – 2000; Annuario, n.6 - 2002

Istat (2002), La cura e il ricorso ai servizi sanitari – Anni 1999-2000; Collana Informazioni

Istat (2002), Rapporto annuale – La situazione del Paese nel 2001, cap.5 paragrafo 5.2

Mapelli V. (1994) (a cura di), La domanda di servizi sanitari, una indagine campionaria, ed. F.Angeli, Milano

Snijders T , Bosker R (1999), Multilevel Analysis; London, Sage Publications, cap. 3 pag 13-35, cap. 5 pag 67-83, cap. 9 pag 120-139, cap. 14 pag 207-229. Solipaca A. (2003), Gli utenti e l’accessibilità ai servizi sanitari; Politiche

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Nel documento Informazione statisticae politicheper la promozione della salute (pagine 164-170)