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I dati dell’area del codice postale possono aiutare nella pianificazione di servizi di assistenza sanitaria efficaci in termini di costi

Prevalenza del diabete di tipo 2 per area di codice postale nella Finlandia orientale nel 2012. Credit: Maija Toivakka / UEF

Quando si valutano gli effetti dello status socioeconomico (SES) sulle disuguaglianze o sugli esiti dell’assistenza sanitaria, vale la pena utilizzare i dati aperti basati su piccole aree anziché le informazioni SES individuali, un nuovo studio presentato dalla University of Eastern Finland. Ottenere l’accesso alle singole informazioni SES è spesso un processo lungo e costoso, che richiede molti permessi diversi. Pubblicato in BMC Public Health, lo studio ha rilevato che quando si predice gli esiti del trattamento nei pazienti con diabete di tipo 2, l’effetto delle variabili SES basate su piccole aree è in linea con le informazioni SES individuali specifiche del paziente.

“Questa è un’osservazione significativa, dato che i dati SES basati su piccole aree sono disponibili come set di dati gratuiti e ad accesso aperto”, afferma la ricercatrice del progetto Maija Toivakka dell’Università della Finlandia orientale.

Le variabili SES basate su piccole aree possono fornire informazioni di prima mano a basso costo per la pianificazione del servizio di assistenza sanitaria e risorse adeguate. Le informazioni socioeconomiche di base non vengono solitamente registrate nelle cartelle cliniche elettroniche dei pazienti, ed è per questo che il loro uso a fini di ricerca richiede tempo e denaro.

Il livello di conseguimento scolastico dell’area postale è associato ai risultati dell’assistenza

Lo studio ha esaminato in che modo le variabili medie SES basate su piccole aree (reddito da lavoro, livello di istruzione, stato di disoccupazione) e le rispettive informazioni SES specifiche per paziente spiegavano i risultati del trattamento in pazienti con diabete di tipo 2 nella Finlandia orientale. I ricercatori hanno utilizzato i valori del glucosio nel sangue a lungo termine (HbA1c) dei pazienti come indicatori dei risultati del trattamento.

I risultati mostrano che nelle aree del codice postale associate a un livello inferiore di risultati scolastici, i pazienti avevano valori glicemici a lungo termine più alti. Lo stato di disoccupazione, tuttavia, non era associato a valori glicemici a lungo termine né a livello di area né a livello di paziente. Il reddito da reddito, a sua volta, è associato in modo diverso: alti valori glicemici a lungo termine erano associati ai bassi redditi dei pazienti, ma il livello medio di reddito di un’area di codice postale non era un predittore dei valori di glucosio nel sangue a lungo termine dei pazienti.

Vari insiemi di dati basati su piccole aree relative, ad esempio, all’ambiente costruito sono facilmente disponibili e questi set di dati potrebbero anche essere utilizzati per prevedere la prevalenza di diverse malattie, nonché i risultati delle cure.

Lo studio ha analizzato i dati di un registro elettronico regionale dei pazienti su 10.204 pazienti con diagnosi di diabete di tipo 2, variabili SES da un database di statistiche postali di Statistica in Finlandia e variabili SES specifiche per paziente fornite da Statistics Finland.

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