Riassunto

Introduzione: in Emilia-Romagna, nel 2023, oltre il 60% degli accessi ai pronto soccorso (PS) riguardava casi a bassa complessità, con un tasso di ospedalizzazione inferiore al 5%, in linea con il trend nazionale. Nel biennio 2023-2024, per migliorare l’efficienza del sistema e garantire un uso più appropriato delle risorse ospedaliere, la Regione ha istituito 42 centri di assistenza e urgenza (CAU), destinati a gestire le urgenze minori.

Obiettivi: stimare l’impatto di questa riorganizzazione sull’accessibilità ai servizi sanitari tramite un modello gravitazionale basato su una versione adattata del Modified Huff Three-Step Floating Catchment Area (MH3SFCA). 

Disegno: è stato implementato uno studio osservazionale e modellistico adattato al contesto sanitario sui flussi di accesso ai PS e ai CAU dell’Emilia-Romagna nel 2024, suddiviso in tre fasi: 1. calcolo della probabilità di accesso (utilizzando il modello di probabilità di Huff); 2. stima della capacità ricettiva della rete regionale; 3. calcolo dell’indice di accessibilità alla rete. Per implementare il modello gravitazionale, sono state utilizzate matrici di distanza, costruite su reti stradali, che consentono di calcolare con accuratezza i tempi di percorrenza e le distanze comune e struttura ospedaliera.

Setting e partecipanti: accessi ai PS e ai CAU in Emilia-Romagna negli anni 2023-2024.

Principali misure di outcome: accessibilità teorica ai presidi di rete, espressa come indice sintetico a livello comunale; performance del modello valutata tramite R² e Weighted Mean Absolute Error (WMAE).

Risultati: il modello integra variabili come tempi di percorrenza, propensione alla mobilità e attrattività intercomunale. I risultati mostrano buone performance predittive e una distribuzione dell’accessibilità con valori più elevati nei comuni periferici.

Conclusioni: il modello proposto si configura come uno strumento operativo per supportare la pianificazione sanitaria, consentendo di valutare l’equità territoriale nell’accesso ai servizi e di simulare scenari alternativi in fase di programmazione.

 Parole chiave: , , , ,

Abstract

Background: in Emilia-Romagna Region (Northern Italy), over 60% of emergency room (ER) visits involve low-complexity cases, with a hospitalization rate of less than 5%, in line with the national trend. In 2023-2024, to improve system efficiency and ensure more appropriate use of hospital resources, the Region established 42 Centres for Assistance and Urgency (CAU) to handle minor emergencies.

Objectives: to estimate the impact of this reorganization on healthcare service accessibility developing a gravitational model based on an adapted version of the Modified Huff Three-Step Floating Catchment Area (MH3SFCA).

Design: an observational and modelling study was implemented and adapted to the healthcare context, focusing on emergency department (ED) and Centres for Asisstance and Urgency (CAU) access flows in the Emilia-Romagna Region in 2024. The study was structured into three phases: 1. calculation of access probability (using the Huff probability model); 2. estimation of the regional network’s service capacity; 3. computation of the accessibility index to the network. To implement the gravitational model, distance matrices were employed – constructed on road networks – to accurately estimate travel times and distances between municipalities and healthcare facilities.

Setting and participants: admission to ERs CAUs in Emilia-Romagna in 2023-2024.

Main outcome measures: theoretical accessibility to network facilities, expressed as a composite municipal-level index; model performance assessed through R² and Weighted Mean Absolute Error (WMAE).

Results: the model integrates variables such as travel times, mobility propensity, and inter-municipal attractiveness. The results show good predictive performance and an accessibility distribution with higher values in peripheral municipalities.

Conclusions: the proposed model serves as an operational tool to support healthcare planning by assessing territorial equity in access to services and simulating alternative scenarios in the planning process.

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