Riassunto

OBIETTIVI: indagare la variabilità dei tassi di mortalità amenable tra le regioni italiane utilizzando le liste di cause di morte proposte da Nolte e McKee, e da Tobias e Yeh, e verificare se parte di questa variabilità è spiegata dalle diverse misure utilizzate. Si intende, inoltre, stimare il contributo della mortalità amenable alle differenze della mortalità complessiva tra Nord, Centro e Sud Italia.
DISEGNO: studio trasversale.
SETTING E PARTECIPANTI: dati ISTAT di mortalità con riferimento al quadriennio 2006-2009.
PRINCIPALI MISURE DI OUTCOME: tassi di mortalità amenable standardizzati per genere ed età.
RISULTATI: nel periodo 2006-2009, il tasso medio di mortalità amenable derivato dalla lista di Nolte e McKee è 62,38 per 100.000, con valori compresi tra il 54,92 della Provincia autonoma (PA) di Bolzano e il 76,28 della Campania. Il tasso medio di mortalità amenable calcolato con la lista di Tobias e Yeh è pari a 69,59 per 100.000 abitanti. Il valore più basso (60,06) si registra nelle Marche, quello più elevato (88,12) in Campania. Utilizzando la lista di Nolte e McKee, la mortalità amenable contribuisce per il 40,65% alle differenze tra la mortalità del Sud e del Nord, e per il 33,66% alle differenze tra il Sud e il Centro Italia. Usando la lista di Tobias e Yeh, la mortalità amenable determina il 53,99% delle differenze tra Sud e Nord Italia, e il 42,62% delle differenze tra Sud e Centro Italia.
CONCLUSIONE: i risultati mostrano che i tassi di mortalità amenable ottenuti mediante l’utilizzo della lista di Tobias e Yeh sono più elevati rispetto a quelli calcolati con la lista di Nolte e McKee, anche se i tassi regionali ottenuti con le due liste mostrano un pattern quasi sovrapponibile. Si evidenzia, inoltre, che le cause di morte amenable danno un contributo importante alle disuguaglianze di mortalità per tutte le cause tra Nord, Centro e Sud Italia.

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Abstract

OBJECTIVES: to investigate differences in amenable mortality among Italian Regions using the lists of causes of death conceived by Nolte and McKee, and Tobias and Yeh, and assess whether these differences are in part attributable to the list used. We also estimated the contribution of amenable mortality to the gaps in all-cause mortality among North, Centre and South of Italy.
DESIGN: cross-sectional study.
SETTING AND PARTICIPANTS: Italian National Institute of Statistics (ISTAT) mortality data for the period 2006-2009.
MAIN OUTCOME MEASURES: age- and gender-standardised amenable mortality rates.
RESULTS: for the period 2006-2009, in Italy the Nolte and McKee mortality rate was 62.38 per 100,000 inhabitants, ranging from 54.92 in the Autonomous Province of Bolzano (Northern Italy) to 62.38 in Campania Region (Southern Italy). For the same period, the Tobias and Yeh mortality rate was 69.59 per 100,000, ranging from 60.06 in Marche Region (Central Italy) to 88.12 in Campania Region. Using Nolte and McKee’s list, amenable mortality accounted for 40.65% of the differences in all-cause mortality between Northern and Southern Italy, and for 33.66% of the differences between Southern and Central Italy. Using Tobias and Yeh’s list, amenable mortality accounted for 53.99% of the differences in all-cause mortality between Northern and Southern Italy, and for 42.62% of the differences between Southern and Central Italy.
CONCLUSION: the findings here presented show that amenable mortality rates calculated using Tobias and Yeh’s list were higher than rates calculated using Nolte and McKee’s list. Geographical pattern of amenable mortality derived by the two lists were almost coincident. Moreover, amenable mortality makes a substantial contribution to inequalities in health among North, Centre and South of Italy.

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