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la società contemporanea / La crisi in Italia e nella UE

La salute degli italiani prima e dopo la crisi economica (2005-2013): alcune evidenze empiriche sulle categorie sociali a maggior rischio di impatto

The health of Italians before and after the economic crisis (2005-2013): empirical evidence on the social categories most at risk
Simone Sarti e Alberto Vitalini
p. 31-55

Abstract

This study investigates the relationship between the recent economic crisis and the health of Italians, or more accurately describes the trends of some health indicators of the Italian population in association with socio-economic changes that have characterized Italy in recent years. In the first part of the article we examine the trends of some important indicators socio-economic aggregates and health (life expectancy and some mortality rates). In the second part we present some analysis on individual data (Istat – Survey on health status and use of health services). Our aim is to show the evolution of health conditions between 2005 and 2013 taking in account sociodemographic characteristics of different social categories. The results show that groups most affected by the crisis (with economic problems and unemployment) are substantially the same who show a worsening of the physical and psychological health. They are characterized by low level of schooling, they live in the southern and island Italian regions, and are more frequently male.

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Testo integrale

Introduzione

1Quest’articolo prende in esame le possibili ripercussioni della recente crisi economica sulla salute degli italiani. Il quadro teorico di riferimento è quello delle disuguaglianze sociali nella salute, secondo cui gli stati di salute sono pesantemente influenzati, oltre che da fattori biologici e ambientali, anche dalle condizioni sociali che gli individui vivono. In letteratura è un fatto consolidato che la posizione degli individui all’interno della struttura sociale, con l’annesso ammontare di risorse materiali e immateriali a cui hanno acceso, ha profonde conseguenze sul loro benessere psico-fisico (Marmot, 2015; Thoits, 2010; Cardano, 2008; Sarti, 2006; Wilkinson e Marmot, 2003; Bartley, 2003).

2L’interrogativo di ricerca alla base di questo lavoro si può riassumere in una semplice domanda: il peggioramento delle condizioni socio-economiche vissuto in questi ultimi anni, in termini occupazionali e materiali, è associato a un deterioramento degli stati di salute?

3Il presente lavoro è organizzato in due parti principali. La prima è un’analisi dell’impatto della crisi su alcuni indicatori dello stato di salute di una popolazione che sono utilizzati comunemente in letteratura per osservare la relazione fra salute di una popolazione e condizioni economiche in generale: la speranza di vita alla nascita e il tasso di suicidi. Questa parte utilizza la logica delle serie storiche interrotte (Corbetta, 2003) e si configura principalmente come una problematizzazione critica dell’uso degli indicatori aggregati per misurare l’impatto sulla salute delle crisi economiche. La seconda parte cercherà di approfondire la relazione tra salute e crisi impiegando dati di tipo individuale. In particolare saranno impiegati i dati campionari provenienti dall’Indagine sulle Condizioni di Salute e Ricorso ai Servizi Sanitari dell’Istat del 2004-05 e del 2013.

1. L’impatto della crisi economica

4La crisi economica che si fa iniziare, convenzionalmente, nel 2008 ha avuto un profondo impatto sulla vita di milioni di persone che hanno perso il posto di lavoro e hanno visto ridursi le risorse economiche a disposizione. La crisi ha spinto, inoltre, un certo numero di governi a introdurre misure di austerità per ridurre la spesa pubblica: molti paesi appartenenti all’Oecd hanno ridotto o contenuto le spese per l’assistenza sanitaria (van Gool e Pearson, 2014).

5Anche l’Italia ha sperimentato gli effetti della crisi. Alcune istantanee permettono di avere un’idea dell’impatto sull’occupazione e sulla capacità di spesa delle famiglie italiane, dovuto alla difficile fase economica di questi ultimi anni.

  • 1 Fonte: Istat, Tema Lavoro, dati estratti il 29 febbraio 2016.
  • 2 Il tasso di mancata partecipazione al lavoro è dato dalla percentuale di disoccupati di 15-74 anni (...)

6Il tasso di occupazione delle persone dai 15 ai 64 anni residenti in Italia scende dal 58,6% del 2008 al 55,7% del 20141 in valore assoluto si passa da 22 milioni e 699mila a 21 milioni e 810mila occupati; anche il tasso di mancata partecipazione2, passando in sei anni dal 16% al 23%, rileva come la crisi economica abbia aggravato la situazione di esclusione dal lavoro (Istat, 2015).

7Legato a un calo dell’occupazione si potrebbe aspettare un calo delle risorse economiche a disposizione delle famiglie e questo è quanto emerge considerando due indicatori di benessere economico: l’indice di povertà assoluta e l’indice di grave deprivazione materiale.

8L’indicatore di povertà assoluta, basato sulla spesa per consumi, mostra un aumento: la quota di persone che vivono in famiglie assolutamente povere cresce dal 3,6% del 2008 al 6,8% del 2014. In valore assoluto sono circa due milioni in più, rispetto al 2008, le persone che appartengono a famiglie assolutamente povere (Istat, 2015).

  • 3 I nove problemi considerati sono: 1) non riuscire a sostenere spese impreviste; 2) avere arretrati (...)

9L’aumento della povertà assoluta si associa all’aumento della grave deprivazione che, secondo la metodologia Eurostat, si presenta quando si manifestano quattro o più sintomi di disagio economico su un elenco di nove3. Dopo la sostanziale stabilità fino al 2010 (valori all’8%), l’indicatore di grave deprivazione nel 2011 ha cominciato ad aumentare e nel 2014 ha raggiunto circa il 12% (dopo avere toccato la punta massima di oltre 14% nel 2012). In valore assoluto, nel 2014, le persone che vivono in famiglie che presentano gravi problemi di deprivazione materiale sono oltre due milioni e mezzo in più rispetto 2008 (Istat, 2015).

10Considerando l’impatto sull’occupazione e sulla capacità di spesa delle famiglie, sembra intuitivo pensare che durante i tempi di crisi economica, quando le risorse calano, gli indicatori sulla salute possano essere influenzati negativamente. Il benessere economico in diminuzione, la disoccupazione e l’incertezza sul lavoro in aumento generano insicurezza e stress: fattori di rischio che minano la salute psicologica e mentale (Moscone et al., 2016; Cohen et al., 2007a; Coehn at al., 2007b). La recessione riduce le risorse economiche, pubbliche e private, dedicate all’assistenza sanitaria, inducendo potenziali effetti sulla salute mediati da un minore accesso alle cure e/o da una minore qualità delle stesse (Terraneo et al., 2014).

11Non va comunque dimenticato che alcuni fattori di rischio potrebbero, almeno teoricamente, diventare meno pressanti, la perdita di reddito potrebbe portare a un minor consumo di alcool, tabacco e droghe (Ruhm, 2000; 2005).

12La crisi, infine, attenuando l’intensità produttiva e le esigenze di mobilità motorizzata, potrebbe avere effetti favorevoli sulla salute, riducendo l’incidenza di malattie respiratorie dovute all’inquinamento e al numero di incidenti in macchina (Miller et al., 2009).

13Gli studi empirici sulla salute nei periodi di crisi mostrano risultati contrastanti a seconda degli indicatori che sono utilizzati, dei paesi oggetto di studio e dei gruppi sociali indagati (Bonamore et al., 2015; Van Gool e Pearson, 2014). Questa instabilità dei risultati è comunque prevedibile considerando che non esiste una chiara comprensione dei meccanismi causali che influenzano le diverse risposte individuali e collettive e che è molto difficile trovare misure accurate e affidabili dei diversi fattori di rischio.

14Nel prossimo capitolo saranno presentate le tendenze a livello aggregato di alcuni indicatori di mortalità, evidenziando le differenze tra alcuni segmenti socio-demografici della popolazione italiana.

2. Gli indicatori aggregati della salute evidenziano una relazione con la crisi?

15Il primo indicatore considerato è la speranza di vita alla nascita che esprime il numero medio di anni che un individuo, nato in determinato anno di calendario, può aspettarsi di vivere. La ragione dell’utilizzo di questo indicatore per indagare una relazione fra crisi economiche e salute si fonda sull’ipotesi che variazioni positive o negative dei tassi di mortalità di diversi gruppi sociali, imputabili a cambiamenti nelle condizioni socio economiche di una nazione, dovrebbero comportare una variazione nella speranza di vita.

16In Italia, dal 2005 al 2014, la speranza di vita alla nascita continua a crescere in modo pressoché lineare, sia per i maschi che per le femmine e non sembra emergere nella serie storica nessuno shock legato alla crisi. Questo risultato non deve stupire: infatti, la speranza di vita (così come le misure di mortalità per causa specifica) difficilmente mostra variazioni tempestive legate a fattori economici congiunturali anche nel caso la relazione esista. Per vedere effetti marcati in questa relazione, dobbiamo rifarci ai dati dei paesi dell’Est nell’immediatezza del crollo dei sistemi del socialismo reale (Pavinksi et al., 2003; Cockerham, 1997).

Figura 1 Indice di speranza di vita alla nascita – Italia - Anni 2004-2014 (2004=100)

Figura 1 Indice di speranza di vita alla nascita – Italia - Anni 2004-2014 (2004=100)

Fonte: I.Stat, Tema Tavole di mortalità della popolazione italiana, Dati estratti il 29 febbraio 2016

17Due ordini di problemi possono spiegare come un indicatore aggregato come la speranza di vita non si modifichi facilmente: uno sostanziale dovuto a problemi di latenza e l’altro dovuto al fatto che misure aggregate di questo tipo possono solo stimare l’effetto medio di eventuali variazioni nei fattori di rischio di differenti gruppi sociali.

18Considerando il problema della latenza si può supporre che l’effetto di una crisi economica sulle misure di mortalità e di salute sia osservabile dopo un certo periodo di tempo, non quantificabile in modo definitivo (Wilson et al., 2007; Stuckler et al., 2012).

  • 4 Le stime sono prodotte basandosi sull’analisi delle serie parziali di dati, trasmessi a livello mic (...)

19Il dato più recente sulla speranza di vita in Italia è la stima4 del 2015 (Istat, 2016) che mostra una riduzione della speranza di vita sia dei maschi che delle femmine rispetto al 2014. Considerando il bilancio demografico provvisorio fornito dall’Istat si riscontra che il totale dei morti in Italia nel 2015 è aumentato di 54mila unità rispetto al 2014 e il tasso di mortalità risulta pari al 10,7 per mille: il più alto valore tra quelli misurati dal secondo dopoguerra ad oggi (Istat, 2016).

20Questo dato è coerente con l’ipotesi che, fino a quel momento, la crisi economica non aveva ancora avuto il tempo di dispiegare pienamente i propri effetti sui livelli di sopravvivenza: l’aumento di mortalità potrebbe essere, per tanto, uno dei primi segnali di peggioramento delle condizioni di salute legate al periodo di crisi e alle politiche di controllo della spesa sanitaria (Blangiardo, 2015).

  • 5 “Nella stagione influenzale del 2014/2015 si ritiene che ci sia stato l’utilizzo di un vaccino anti (...)
  • 6 Con “effetto Prima guerra mondiale” si intende fare riferimento alla forte denatalità del periodo 1 (...)
  • 7 Con ”effetto rimbalzo” si intende che la maggiore mortalità del 2015 sarebbe in parte anche dovuta (...)

21Questa ovviamente non è l’unica possibile interpretazione. Sono state avanzate spiegazioni di tipo epidemiologico che chiamano in causa fattori come l’epidemia influenzale in inverno5 e l’ondata di calore in estate (Michelozzi et al., 2016) e spiegazioni di tipo demografico che focalizzano l’attenzione sulla composizione per età della popolazione, “sull’effetto Prima guerra mondiale”6 (Cislaghi et al., 2015) e “sull’effetto rimbalzo”7 (Istat, 2016).

  • 8 La distribuzione dell’eccesso di mortalità per causa, necessaria per comprendere le ragioni di ques (...)

22Questo dibattito mostra, oltre alla cronica carenza di dati affidabili e tempestivi8, che i fenomeni legati alla salute sono il prodotto di un intreccio di fattori che agiscono contemporaneamente e a vari livelli. Questo comporta che le singole spiegazioni non sono da considerarsi quasi mai esclusive e definitive, ma vanno considerate come tessere necessarie per comporre un complesso mosaico. Se certe spiegazioni tendono, legittimamente, a validare nessi causali tra la mortalità e i fattori prossimi che la generano (ad esempio picco di mortalità influenzale per una minore copertura vaccinale, ondata di calore di luglio, “effetto coorte della Prima guerra mondiale” e “effetto rimbalzo”), le stesse spiegazioni non escludono che le condizioni sociali ed economiche siano uno dei fattori esplicativi del fenomeno. In altre parole potremmo chiederci: appurato che diversi fattori minacciano la salute, perché non tutti gli individui reagiscono allo stesso modo? È possibile che i soggetti socialmente più vulnerabili siano colpiti, in media, con maggiore forza e con esiti probabilmente più drammatici? È possibile che i soggetti più vulnerabili siano quelli che hanno subito o stanno subendo maggiormente le conseguenze della crisi?

23Le misure aggregate stimano l’effetto medio di eventuali variazioni nei fattori di rischio di differenti gruppi sociali. Ipotizzando che l’impatto delle crisi economiche, se esistente, è probabilmente vissuto in modo differente secondo le capacità economiche e sociali su cui i diversi gruppi sociali possono contare, può essere utile prendere in considerazione eventuali differenze territoriali dell’aspettativa di vita per osservare se questa sia mutata o meno nel periodo più recente secondo un modello di cambiamento riconoscibile.

24Considerando le serie storiche dell’aspettativa di vita, declinate oltre che per genere, anche per ripartizione geografica, emergono alcuni dati compatibili con l’ipotesi di un peggioramento delle condizioni di salute legate al periodo di crisi (De Rose e Strozza, 2015). Negli ultimi dieci anni, nonostante si riscontri una positiva evoluzione dell’aspettativa di vita in tutte le ripartizioni geografiche sia per gli uomini che per le donne, le aree del Nord sono quelle che vedono migliorare la speranza di vita più di quanto avvenga per il valore nazionale. Viceversa il Mezzogiorno registra incrementi della sopravvivenza più contenuti rispetto al valore medio italiano e la sua posizione di svantaggio, rispetto alle altre aree, si aggrava nel tempo (Biggeri, 2012). Questo andamento è molto più marcato per gli uomini che per le donne. Sembra quindi che siano gli uomini meridionali a risentire negli ultimi anni di un rallentamento nel tasso di miglioramento dei livelli di sopravvivenza: lo stesso gruppo che ha risentito maggiormente del calo dell’occupazione in Italia dovuto alla congiuntura economica, come vedremo nel prosieguo dell’articolo.

25Il secondo indicatore considerato in questo contributo è il tasso di mortalità per suicidio. Questo indicatore, a causa della sua capacità di rilevare effetti, anche a breve termine, è stato spesso utilizzato in letteratura per studiare le possibili conseguenze delle crisi economiche (De Rose e Strozza, 2015; Pompili et al., 2014; Chang et al., 2013; De Vogli et al., 2013) e in particolare della disoccupazione generata da esse (Garcy e Vagero, 2012; Stukler et al., 2009).

Figure 2.A e 2.B Speranza di vita alla nascita per sesso e ripartizione geografica – Italia – Anni 2004-2014 (numero medio di anni)

Figure 2.A e 2.B Speranza di vita alla nascita per sesso e ripartizione geografica – Italia – Anni 2004-2014 (numero medio di anni)

Fonte: Appendice statistica del Rapporto Bes 2015: il benessere equo e sostenibile in Italia (Istat, 2015)

  • 9 L’Istat rileva i suicidi attraverso due indagini: una di fonte sanitaria su “Decessi e cause di mor (...)

26Si è ben consapevoli che le statistiche sui suicidi rischiano di sottostimare il fenomeno a causa della difficoltà a individuare il suicidio come causa di morte. In ogni caso “tale difficoltà non sembra influenzare in maniera selettiva il conteggio dei suicidi per i diversi gruppi di popolazione e, quindi, non compromette l’utilizzabilità di queste statistiche per confronti nel tempo e nello spazio” (Istat, 2012, 1). Per le considerazioni successive si utilizzeranno i dati Istat tratti dall’indagine di fonte sanitaria “Decessi e cause di morte”9.

  • 10 Si è utilizzata la formula (dove è la numerosità rispetto alla quale si valuta la variazione) per i (...)

27I dati, anche in questo caso, sono compatibili con l’ipotesi di un peggioramento delle condizioni di salute legate al periodo di crisi. Nel 2013 si sono registrati 534 decessi per suicidio in più rispetto al 2007 (4.291 vs. 3.757 decessi). Considerando le differenze per genere (fig. 3) il numero dei decessi in eccedenza fra gli uomini (+430 rispetto al 2007) risulta statisticamente significativo (van Belle, 2008)10. Nessuna variazione statisticamente significativa si registra invece per le donne.

Figura 3.A e 3.B Numero di suicidi per sesso – Italia – Anni 1993-2013

Figura 3.A e 3.B Numero di suicidi per sesso – Italia – Anni 1993-2013

Fonte: elaborazione personale dati estratti da Istat (2012) e da I.Stat, Tema Salute e Sanità / Cause di morte, dati estratti il 29 febbraio 2016

28Questo risultato potrebbe essere frutto di un mero effetto della composizione della popolazione e non di un cambiamento nei comportamenti delle persone. Il progressivo invecchiamento della popolazione italiana potrebbe spiegare il maggior numero di suicidi: è noto, in letteratura, come il fenomeno dei suicidi cresca all’aumentare dell’età (Istat, 2012). Per controllare questo effetto si sono applicati alla distribuzione in classi di età della popolazione nel 2013 (vedi tabella 1) i quozienti di suicidio per classi di età del 2007 e si sono poi calcolate le differenze in termini di suicidi fra valori attesi sotto l’ipotesi di costanza dei comportamenti e i valori effettivamente registrati nel 2013.

29Il confronto tra le due distribuzioni (vedi tabella 1, colonna f) mostra un aumento statisticamente significativo dei suicidi per quanto riguarda gli uomini nella fascia di età lavorativa tra i 25 e 44 anni (nel 2013 si registrano 856 morti per suicidio contro i 776 del 2007) e, soprattutto, fra i 45 e 64 anni (nel 2013 si registrano 1.228 morti per suicidio contro gli 896 del 2007). Si conferma per quanto riguarda le donne che le differenze non sono degne di nota.

30Sintetizzando gli andamenti del numero di suicidi sembrano indicare come gruppo maggiormente svantaggiato gli uomini in età lavorativa cioè il gruppo sociale che ha risentito maggiormente del calo dell’occupazione (De Vogli et al., 2013).

Tabella 1 Numero di suicidi attesi nel 2013 con quozienti costanti del 2007 per genere e classi di età e confronto con numero di suicidi registrati nel 2013 – Italia

Tabella 1 Numero di suicidi attesi nel 2013 con quozienti costanti del 2007 per genere e classi di età e confronto con numero di suicidi registrati nel 2013 – Italia

Fonte: elaborazione personale dati estratti da Istat (2012) e da I.Stat, Tema Salute e Sanità/ Cause di morte, dati estratti il 29 febbraio 2016

3. Un’analisi delle categorie sociali a rischio

31Sulla base delle indicazioni emerse dai dati aggregati in questa seconda parte ci proponiamo di approfondire la relazione tra salute e crisi impiegando dati di tipo individuale. L’obiettivo è corroborare l’idea che alcuni segmenti sociali della popolazione, maggiormente toccati dalla crisi, abbiano vissuto un deterioramento della loro salute più di altri.

32Per rispondere a questo interrogativo saranno impiegati i dati campionari provenienti dall’Indagine sulle Condizioni di Salute e Ricorso ai Servizi Sanitari dell’Istat del 2004-05 e del 2013. Gli anni di riferimento delle due rilevazioni, precedente e posteriore all’inizio della crisi del 2008, ci permettono di considerare eventuali cambiamenti tra alcuni indici di salute e le condizioni socio-demografiche degli intervistati. In particolare nel dataset distribuito dall’Istat vengono riportati due preziosi indici sintetici delle condizioni di salute: l’indice di salute fisica (pcs – Physical Component Summary) e l’indice di salute psicologica (mcs – Mental Component Summary). I due indici rappresentano due fattori latenti costruiti sulla base di alcune batterie di domande (questionario SF12) sulle abilità fisiche e funzionali e sui livelli di stress o di disagio psicologico. Queste scale sono ampiamente utilizzate e validate negli studi sul tema della salute (Konig et al., 2010; Gandek et al., 1998). Gli indici sono formati da punteggi centrati sullo standard statunitense (media 50 e deviazione standard 10): a valori bassi dell’indice di salute fisica corrispondono importanti limitazioni nell’attività fisica e sociale; rilevante dolore fisico e stanchezza, e un giudizio della salute complessivamente scadente. Per l’indice di salute psicologica punteggi bassi corrispondono a frequente disagio psicologico, impedimenti sociali e relazionali dovuti a problemi emotivi e complessivamente la salute è giudicata scadente. Al contrario a valori elevati di entrambi gli indici corrispondono stati di salute fisica ed emotiva che non presentano problemi e che sono giudicati buoni (Apolone et al., 2001). I punteggi sono considerati proxy ‘attendibili’ delle reali condizioni di salute fisica e psicologica degli intervistati.

33Impiegando tali indici possiamo indagare se la salute della popolazione italiana sia peggiorata dopo la crisi economica iniziata nel 2008 tenendo in considerazione una serie di caratteristiche socio-demografiche. La principale ipotesi di lavoro e che sulla base di quanto presentato nel primo capitolo ci aspettiamo di individuare indizi di un peggioramento delle condizioni di salute per le categorie sociali maggiormente colpite dalla crisi.

34Dal punto di vista generale lo studio di De Rosa e Strozza (2015) e alcuni rapporti sintetici (Ministero della Salute – Istat 2014)11 sugli stessi dati campionari hanno già evidenziato che le differenze nel tempo nell’indice di salute fisica risultano non significative, ossia che in media nelle diverse fasce d’età della popolazione italiana la salute fisica nel 2013 si mostra sostanzialmente simile, se non migliore, a quella del 2005. Al contrario, l’indice di salute psicologica suggerisce un significativo peggioramento: “Rispetto al 2005, nel complesso sembra migliorare la percezione delle condizioni di salute fisica e peggiorare quella relativa allo stato psicologico: il punteggio medio dell’indice di stato fisico per la popolazione di 14 anni e più, controllato per età, aumenta dal 49,9 al 50,7; al contrario, l’indice di stato psicologico diminuisce dal 49,6 al 48,9” (De Rose e Strozza, 2015, 98).

35Per quello che riguarda gli scopi di questo lavoro siamo però interessati a vedere se queste variazioni siano simili se prendiamo in considerazione diverse caratteristiche socio-demografiche della popolazione. Abbiamo già accennato come l’ampia letteratura che indaga le disuguaglianze sociali nella salute abbia messo in luce come la crisi, e le politiche d’austerità, possano aver contribuito a peggiorare o a minare gli stati di salute dei segmenti di popolazione socialmente più vulnerabili (per una rassegna: van Gool e Pearson, 2014).

36Le indagini Istat sulle condizioni di salute sono di tipo trasversale, vale a dire che i campioni sono indipendenti e per tanto i soggetti da un’indagine all’altra sono differenti, quindi non permettono di stimare gli effetti nel tempo della crisi sugli stessi individui. È tuttavia possibile tentare un raffronto longitudinale tra particolari categorie di soggetti se consideriamo gruppi omogenei di individui rispetto ad alcune caratteristiche costanti nel tempo (time-constant) o assunte come tali nell’arco di tempo intercorso tra le due indagini.

37In particolare, anche sulla base delle evidenze apportate dai trend sulla mortalità, abbiamo deciso di identificare delle categorie nelle due indagini sulla base del genere, dell’area geografica di residenza e del titolo di studio. L’area geografica di residenza deve essere ampia al fine di controllare possibili effetti migratori di elevata intensità che potrebbero rendere disomogenei i gruppi a distanza di tempo. Per lo stesso motivo occorre selezionare solo i soggetti con almeno 30 anni nel 2005 allo scopo di considerare solo individui che abbiano terminato gli studi (così che il titolo di studio possa considerarsi a tutti gli effetti costante). Sì è anche deciso di considerare nell’analisi persone non troppo anziane per scongiurare possibili effetti di selezione dovuti alla mortalità (Wilson, 2007). Per questo motivo sono stati presi in considerazione i soggetti appartenenti alla fascia 30-56 nel 2005, che trova corrispondenza con i soggetti della fascia 38-64 nel 2013.

38La dimensione campionaria delle categorie dovrebbe essere di almeno 500 casi, al fine di stimare medie di gruppo sugli indici di salute con intervalli di confidenza non troppo ampi (Apolone et al., 2001). Riportati alla popolazione attraverso il coefficiente di riporto all’universo 500 casi rappresentano approssimativamente 250mila individui (alcune migliaia di meno per l’indagine del 2005, alcune in più per l’indagine del 2013 che si avvale di un campione più piccolo).

39Rispetto alla selezione effettuata, le medie per i due indici sono: per i maschi 53,1 per l’indice di salute fisica (pcs) nel 2005 e 52,7 nel 2013; per le femmine 52,1 e 51,4. Per l’indice di salute psicologica (mcs) le medie sono: per i maschi 51,3 nel 2005 e 49,7 nel 2013, mentre per le femmine 49,3 e 48,0. Esse indicano un lieve calo per l’indice di salute fisica per i maschi (-0,4) e per le femmine (-0,7), e contemporaneamente un calo più importante dell’indice di salute psicologica per entrambi i generi (rispettivamente -1,6 e -1,3).

40Le variabili selezionate per definire le categorie sociali sono elencate nella tabella 2. Per facilitare la lettura nelle elaborazioni successive sono state impiegate delle sigle che trovano corrispondenza nella stessa tabella. La combinazione di queste caratteristiche dà luogo a 40 categorie. Ad esempio la categoria “1,S,m” è formata da soggetti con “Licenza elementare o meno”, residenti nel “Sud” di sesso maschile.

Tabella 2 Variabili caratterizzanti le categorie sociali

Titolo di studio

Area di residenza

Sesso

1 – Licenza elementare o inferiore

O – Nord-ovest

m – maschi

2 – Licenza media o diploma (2-3 anni)

E – Nord-est

f – femmine

3 – Diploma (4-5 anni)

C – Centro

4 – Titolo universitario

S – Sud

I – Isole

41Se possiamo assumere che le caratteristiche alla base della costruzione dei gruppi sono costanti negli otto anni passati da un’indagine all’altra, allora i rispettivi campioni possono essere considerati rappresentativi delle stesse sottopopolazioni. Le medie degli indici di salute calcolate su queste categorie possono essere confrontate nel tempo mostrando gli eventuali cambiamenti nella salute.

42Un primo elemento importante da tenere in considerazione, e che potrebbe agire come variabile di disturbo, è la distribuzione dell’età interna ai diversi gruppi. Come noto l’età è strettamente legata alle condizioni di salute costituendone un forte predittore. Un secondo potenziale effetto spurio potrebbe derivare dalla natura stagionale dell’indagine sulle condizioni di salute. La rilevazione è infatti organizzata in trimestri e la differenza tra stagioni potrebbe costituire un fattore di eterogeneità che è opportuno tenere sotto controllo. A tal fine abbiamo deciso di impiegare strumentalmente un modello di regressione lineare multivariato (ols) al fine di stimare le associazioni, in termini di coefficienti di regressione, tra le diverse categorie sociali e gli indici di salute. I punteggi così ottenuti costituiscono i differenziali di salute delle diverse categorie rispetto ad una specifica categoria di riferimento (la categoria di riferimento scelta è la “4,O,m” ossia maschi con titolo universitario del Nord-ovest).

43Sono così stati implementati quattro modelli di regressione, distinti per anno (2005 e 2013) e per indice (pcs e mcs). Il confronto dei coefficienti tra i due anni permetterà di individuare in termini relativi quali categorie socio-demografiche hanno peggiorato le proprie condizioni di salute. Nella tabella 3 vengono riportati per sintesi solo l’intercetta e il coefficiente associato alle variabili di controllo risultanti dalle regressioni. I valori dei coefficienti per le categorie sociali sono riportati in forma grafica nelle figure che seguono.

Tabella 3 Coefficienti di regressione (ols) sugli indici di salute (tra parentesi l’errore standard)

Indice fisico
2005

Indice fisico
2013

Indice
psicologico
2005

Indice
psicologico
2013

Intercetta

59,8 (0,335)

62,7 (0,361)

56,0 (0,429)

53,1 (0,454)

Variabili di controllo

Età nel 2015

-0,123 (0,004)

-0,172 (0,005)

-0,079 (0,005)

-0,049 (0,006)

I° trimestre

-0,230 (0,087)

-0,057 (0,099)

0,268 (0,111)

0,379 (0,125)

I° trimestre

0,157 (0,087)

0,204 (0,099)

0,220 (0,112)

0,334 (0,125)

I° trimestre

0,265 (0,087)

0,259 (0,099)

0,502 (0,112)

0,233 (0,125)

IV° trimestre*

0

0

0

0

Categorie
sociali

4,O,m*

0

0

0

0

Altre categorie

Vedi figure

Vedi figure

Vedi figure

Vedi figure

* Categorie di riferimento.

4. Evidenze sull’associazione tra profili socio-demografici e salute

44La figura 4 rappresenta i risultati per le due regressioni realizzate sull’indice di salute fisica (pcs). Posti in ascissa sono riportati i punteggi medi di categoria nel 2005 e in ordinata quelli del 2013. Le barre di errore indicano l’intervallo di confidenza al 95%.

  • 12 La retta tiene conto di un bias costante derivante dalla differenza tra il punteggio medio del 2013 (...)

45La retta che taglia il piano rappresenta la situazione teorica nella quale tutte le categorie hanno mantenuto gli stessi punteggi relativi nelle due survey (ossia hanno mantenuto le stesse distanze relative una dall’altra)12.

46Dall’analisi emergono due rilievi importanti: il primo è che le categorie caratterizzate da bassi titoli di studio occupano l’area del grafico in basso a sinistra, laddove i punteggi sono più bassi, mentre le categorie con alti titoli di studio occupano l’area in alto a destra. Questo è un risultato assolutamente in linea con l’evidenza empirica sulle disuguaglianze sociali nella salute. A parità di genere, età e ara geografica, basse credenziali educative formali costituiscono un forte predittore delle condizioni di salute, tanto che si parla di un vero e proprio gradiente (Della Bella et al., 2011; Conti et al., 2010). In particolare, con riferimento al 2013 le categorie più svantaggiate sono quelle che si posizionano più a sinistra, ovvero donne scarsamente istruite delle Isole, del Centro e del Sud Italia.

Figura 4 Variazione temporale dei differenziali dell’indice di salute fisica (pcs) tra il 2005 e il 2013 secondo la categoria socio-demografica

Figura 4 Variazione temporale dei differenziali dell’indice di salute fisica (pcs) tra il 2005 e il 2013 secondo la categoria socio-demografica

47Il secondo aspetto rilevante è l’identificazione di quelle categorie che si trovano al di sotto della retta in modo significativo (il cui intervallo di confidenza nel 2013 non scavalca la retta): per queste categorie possiamo affermare con ragionevole sicurezza che la loro salute fisica (in media) sia peggiorata rispetto all’andamento di tutto il campione selezionato. È anche vero, come abbiamo visto dalle statistiche descrittive, che il punteggio di salute fisica medio in termini assoluti è rimasto sostanzialmente stabile nel periodo considerato. L’evoluzione delle disuguaglianze connesse all’indice di salute fisica evidenzia quindi che alcune categorie socio-demografiche hanno peggiorato le loro condizioni di salute più di quanto non abbiano fatto altre. Quelle che presentano una maggiore vulnerabilità sono collocate al sud e sono caratterizzate da bassa istruzione: “1,S,m”; “1,S,f” e “2,S,f”.

Figura 5 Variazione temporale dei differenziali dell’indice di salute psicologica (mcs) tra il 2005 e il 2013 secondo la categoria socio-demografica

Figura 5 Variazione temporale dei differenziali dell’indice di salute psicologica (mcs) tra il 2005 e il 2013 secondo la categoria socio-demografica
  • 13 L’equazione della retta y=x-0,992.

48La figura 5 mostra la stessa analisi per l’indice di salute psicologica. Anche in questo caso la retta13 rappresenta la tendenza media. In altre parole, se tutte le categorie avessero conservato il loro punteggio di salute psicologica-emotiva tra il 2005 e il 2013, a parità di età e in rispetto alla categoria di riferimento “4,O,m” (equivalente a soggetti con titolo universitario, del Nord-Ovest, maschi), allora esse dovrebbero posizionarsi su questa retta.

49Anche per l’indice di salute psicologica si osserva un gradiente tale per cui le categorie con bassi titoli di studio presentano punteggi più bassi. Rispetto a tale considerazione la categoria in assoluto più svantaggiata appare quella delle donne del Sud con licenza elementare o meno, seguite a breve distanza dalle donne del Centro e delle Isole (le categorie che si trovano più a sinistra rispetto all’asse delle ordinate, nel 2013). Dal punto di vista diacronico le categorie significativamente al di sotto della retta, cioè categorie che hanno visto un peggioramento in media della salute psicologica dopo l’avvento della crisi economica, sono cinque: “1,I,m”, “1,I,f”, “1,S,m”, “1,C,m” e “2,I,m”; con differenze tra il 2013 e il 2005 che variano da -1,9 a -1,3 punti. Queste categorie riguardano prevalentemente soggetti maschi con bassa istruzione di Sicilia e Sardegna, del Centro e del Sud. Sono presenti anche le donne delle Isole meno istruite.

50Sono state dunque identificate le categorie socio-demografiche che più paiono aver accusato i contraccolpi della crisi dal punto di vista della salute fisica e psicologica.

51Quello che possiamo realizzare a questo punto, come anticipato, sono alcune analisi speculative che pongono in relazione aspetti socio-economici fortemente associati alla crisi economica, già presentati nella prima parte di questo lavoro, con le categorie suddette. Ci aspettiamo che le categorie più colpite in termini di salute siano anche quelle più vulnerabili sotto il profilo socio-economico. In particolare considereremo alcuni indicatori relativi alla condizione occupazionale ed economica.

5. Condizioni socio-economiche delle categorie il cui stato di salute è peggiorato

52Sono stati identificati alcuni profili di rischio socio-demografico che nel periodo 2005-2013 hanno evidenziato in media un peggioramento dello stato di salute, fisico o psicologico.

53È interessante indagare se a queste categorie possano essere associate condizioni di svantaggio sociale collegate al deterioramento socio-economico dovuto alla crisi. Come abbiamo visto nella prima parte di questa ricerca sono due le tendenze macroscopiche che si sono accompagnate alla crisi: le difficoltà sul mercato del lavoro e l’aumento della deprivazione materiale.

  • 14 L’item nel questionario è: “Motivo rinuncia visite specialistiche ultimi 12 mesi: Non poteva pagarl (...)
  • 15 La domanda nel questionario è la seguente: “Giudizio sulle risorse economiche complessive della fam (...)
  • 16 Più in dettaglio la domanda posta agli intervistati è la seguente: “Negli ultimi 3 anni le è accadu (...)

54Come proxy di queste due situazioni considereremo alcune informazioni raccolte nelle indagini dell’Istat: la disoccupazione, la difficoltà nell’incontrare spese sanitarie (mancate visite specialistiche per ragioni economiche)14, la situazione di disagio economico familiare percepito15 (presente solo nel 2013), e l’indicazione da parte degli intervistati di eventi dolorosi a causa della perdita di lavoro in famiglia o a causa di gravi problemi economici16.

  • 17 Vi è inoltre il problema della controfattualità, ossia la possibilità di comparare e valutare conte (...)

55Se queste situazioni saranno più evidenti tra quelle categorie che hanno visto un deterioramento della salute psicologica-emotiva, tale associazione corroborerà l’ipotesi di una relazione tra condizioni socio-economiche compromesse dalla crisi e stati di salute peggiori. Detto ciò, occorre ricordare che non possiamo, comunque, interpretare l’associazione in termini di un nesso causale. Questo per diverse ragioni17. La prima è più importante rimanda al problema della fallacia ecologica (Corbetta, 2003, 240). Quando poniamo in relazione proprietà a livello di gruppo non conosciamo come queste proprietà si distribuiscono al loro interno, dunque non possiamo sapere se l’essere disoccupati o non disoccupati (piuttosto che in difficoltà economica o meno), sia associato a una migliore o peggiore salute. Collegato a questo problema è il fatto che, se usiamo medie di gruppo, rimangono non svelati i micro-processi che legano gli effetti della crisi alla salute. Se è vero che lo stress provocato dalla disoccupazione o la deprivazione materiale peggiora le condizioni di salute possiamo valutarlo solo attraverso panel longitudinali a livello individuale (Sarti e Zella, 2016; Marmot, 2005). In secondo luogo non possiamo escludere sul piano ipotetico che i soggetti appartenenti a queste categorie siano finiti nel 2013 in peggiori condizioni occupazionali ed economiche a causa del loro stato di salute. La relazione causale potrebbe essere invertita: non stanno peggio perché più poveri e senza lavoro, ma hanno peggiorato le proprie condizioni occupazionali e materiali perché più suscettibili in termini di salute. Tuttavia, considerando che l’innesco della crisi è stato esogeno all’Italia e che il peggioramento delle condizioni socio-economiche è stato contestuale (come abbiamo visto), tale spiegazione non appare verosimile. Appare insostenibile la spiegazione che la disoccupazione sia cresciuta a causa di un peggioramento della salute degli individui ricompresi nelle categorie in parola, poco istruiti, residenti nel Sud e nelle Isole e più spesso maschi.

56Tenute conto delle opportune cautele metodologiche abbiamo proceduto nelle analisi.

57Per ragioni di spazio abbiamo ritenuto di presentare solo una selezione dei risultati più rilevanti. I grafici nelle figure 6 e 7 mostrano che le categorie la cui differenza di salute psicologica tra il 2013 e 2005 è maggiore sono anche quelle che più si caratterizzano per percentuali di disoccupazione maggiori (per i maschi) e per più elevate percentuali di soggetti che rinviano visite specialistiche perché troppo costose (per le donne). I grafici individuano nella zona in alto a sinistra questi gruppi lasciando pochi fraintendimenti rispetto alle considerazioni effettuate. I coefficienti di determinazione suggeriscono relazioni sostantivamente non trascurabili.

Figura 6 Relazione tra la percentuale di disoccupati nel 2013 e la differenza in salute psicologica tra il 2005 e il 2013, a parità di età e stagione delle rilevazioni, solo uomini

Figura 6 Relazione tra la percentuale di disoccupati nel 2013 e la differenza in salute psicologica tra il 2005 e il 2013, a parità di età e stagione delle rilevazioni, solo uomini

Figura 7 Relazione tra la percentuale di soggetti che dichiarano di aver rimandato una visita specialistica perché troppo costosa, e la differenza in salute psicologica tra il 2005 e il 2013, a parità di età e stagione delle rilevazioni, solo donne

Figura 7 Relazione tra la percentuale di soggetti che dichiarano di aver rimandato una visita specialistica perché troppo costosa, e la differenza in salute psicologica tra il 2005 e il 2013, a parità di età e stagione delle rilevazioni, solo donne

58In modo più sintetico è possibile aggregare tutte le categorie che hanno presentato un significativo (a livello statistico) peggioramento delle condizioni fisiche o psicologiche tra l‘indagine pre-crisi del 2005 e quella condotta a crisi conclamata del 2013. Esse sono sette rispetto alle quaranta prese in considerazione [“1,S,m”; “1,S,f” e “2,S,f”, “1,I,m”, “1,I,f”, “1,C,m” e “2,I,m”]: riportate alla popolazione italiana corrispondono a circa 3milioni di individui (sui circa 24milioni complessivamente rappresentati dai casi presi in esame in questo studio).

  • 18 Al fine di evitare distorsioni dovute all’endogeneità familiare certamente non trascurabile rispett (...)

59Continuando a ragionare sulle medie di gruppo come indicatori del profilo socio-economico dei gruppi stessi possiamo tracciare un profilo socio-economico di queste categorie. Dalla tabella 4 si evince che considerando le percentuali totali (ultima colonna), tutti gli indicatori descrivono un peggioramento della situazione18. La percentuale di disoccupati nelle 40 categorie aumenta (+3,8 punti percentuali), così come aumentano le quote di quelli che dichiarano le risorse familiari gravemente insufficienti (+2,4 punti percentuali), e che dichiarano di aver vissuto un evento doloroso negli ultimi tre anni a causa della perdita di lavoro da parte di qualche familiare (+3,4 punti percentuali) oppure a causa di gravi problemi economici (+1,8 punti percentuali). Differenziando secondo le categorie, quelle che hanno vissuto un peggioramento (fisico o psicologico) presentano percentuali maggiori sia nel 2005 che nel 2013. L’aspetto però più rilevante che emerge dalla tabella è che le differenze tra i due anni vedono un incremento molto più importante per le categorie in cui la salute è peggiorata. Ad esempio la percentuale di disoccupati aumenta di 6,2 punti percentuali in queste ultime, a fronte di un peggioramento complessivo di 3,8 punti percentuali. Oppure il verificarsi di gravi problemi economici è aumentato di 3,4 punti percentuali a fronte di un aumento complessivo di 1,8 punti percentuali. La percentuale di chi dichiara le risorse economiche familiari assolutamente insufficiente aumenta di 4,6 punti percentuali contro un incremento medio di 2,4 punti percentuali. Pur non costituendo una prova dell’effetto della crisi, queste analisi evidenziano un’associazione rilevante tra un peggioramento medio delle condizioni socio-economiche di certe categorie sociali e un parallelo deterioramento medio degli stati di salute.

Tabella 4 Percentuali di alcuni indicatori delle condizioni lavorative ed economiche, distinti per categorie la cui salute, fisica o psicologica, è peggiorata

% nelle categorie
la cui saluta
è peggiorata

% sul totale

2005

Disoccupazione

9,3

5,6

Risorse economiche familiari assolutamente insufficienti*

9,8

4,9

Evento doloroso dovuto a gravi problemi economici*

5,0

4,1

Evento doloroso per perdita di lavoro in famiglia*

6,2

5,7

Numero casi

6362

35829

2013

Disoccupazione

15,5

9,4

Risorse economiche familiari assolutamente insufficienti*

14,4

7,3

Evento doloroso dovuto a

gravi problemi economici*

8,4

5,9

Evento doloroso per perdita di lavoro in famiglia*

10,3

9,1

Rinvio visite specialistiche perché troppo costose*

11,5

6,6

Numero casi

5262

33467

Differenza tra 2013 e 2005

Δ disoccupazione

+ 6,2

+ 3,8

Δ risorse insufficienti

+ 4,6

+ 2,4

Δ gravi problemi economici

+ 3,4

+ 1,8

Δ perdita lavoro

+ 4,1

+ 3,4

*Variabili che tengono conto dell’endogeneità familiare

Conclusioni

60In questo studio abbiamo mostrato che le due ‘istantanee’ scattate nel 2005 e nel 2013, prima e dopo la crisi, presentano una popolazione italiana le cui condizioni di salute nel complesso non sono cambiate drammaticamente. Tuttavia, presi in esame profili socio-demografici più dettagliati emergono segnali preoccupanti di un significativo peggioramento della salute in alcuni strati della popolazione.

  • 19 Vi sarebbe per tanto, per i gruppi già socialmente svantaggiati una sorta di rinforzo degli effetti (...)

61L’aspettativa di vita e i tassi di mortalità complessivi non sono peggiorati, pur rimanendo il beneficio del dubbio sull’eccesso di mortalità del 2015 (già discusso all’inizio di questo lavoro). Malgrado ciò i dati a livello individuale mostrano che la salute fisica e psicologica sono peggiorate, in media, in alcune zone del paese più che in altre. In particolare le nostre analisi, focalizzate su un campione di soggetti in età lavorativa (appartenenti alla fascia da 38 a 64 anni nel 2013) rivelano un peggioramento significativo nel Sud e nelle Isole per i soggetti con licenza elementare o meno, e soprattutto, ma non esclusivamente, maschi. Queste caratteristiche si ritrovano nelle stesse categorie sociali che hanno subito maggiormente gli effetti diretti, dal punto di vista socio-economico, della crisi, sia in termini occupazionali (aumento della disoccupazione) che materiali (aumento della povertà assoluta)19.

62Occorre insistere che le analisi qui presentate vanno considerate in termini speculativi poiché non possiamo associare a livello individuale la salute con le condizioni di svantaggio economico per il problema della fallacia ecologica (Corbetta, 2003, 240). Possiamo tuttavia ribadire, anche alla luce della nutrita letteratura esistente (Carlsson et al., 2014; Montgomery et al., 2013; Van Gool e Pearson, 2014; Stuckler et al., 2009), che apparirebbe ragionevolmente inverosimile che le categorie colpite più duramente dalla crisi, che hanno visto un aumento della disoccupazione e della povertà, siano solo incidentalmente le stesse che presentano un aggravamento delle proprie condizioni di salute.

  • 20 “I sociologi hanno chiaramente dimostrato che lo stress rappresenta una causa fondamentale delle di (...)

63Purtroppo quello che potrebbe accadere a breve e nei prossimi anni, senza una vera ripresa economica o senza un intervento pubblico anti-congiunturale, è un accentuato aumento della mortalità in queste categorie, al di là di quali siano le ragioni prossime di questa mortalità. Come suggerito da Link e Phelan (1995), infatti, sovente gli epidemiologi tendono, legittimamente, a validare nessi causali tra la mortalità e i fattori prossimi che la generano, tuttavia, da un punto di vista più generale occorrerebbe considerare le condizioni sociali come “causa fondamentale” delle disuguaglianze di salute. In tal senso se è probabilmente vero, ad esempio, che l’eccesso di mortalità nel 2015 è dovuto a contingenze come il picco influenzale (per una minore copertura vaccinale), l’ondata di calore di luglio e l’effetto coorte della Prima guerra mondiale, queste spiegazioni non escludono la possibilità di un ruolo rilevante della crisi socio-economica. Varie ricerche psico-biologiche evidenziano come situazioni di stress continuativo dovute a condizioni lavorative svantaggiose, tra cui la disoccupazione, sono collegate a un indebolimento del sistema immunitario (Cohen et al., 2007a; Coehn et al., 2007b). E d’altro canto anche la grave deprivazione economica è considerata un predittore di mortalità prematura (Galobardes et al., 2008). Più in generale, è largamente condiviso che lo stress sia una variabile decisiva nell’intermediazione tra la stratificazione sociale e la salute individuale (Thoits, 2010)20. Dunque, se i fattori che minacciano la salute possono essere esogeni (virus, calore, coorte demografica) comunque non tutti gli individui reagiscono allo stesso modo. I soggetti socialmente più vulnerabili saranno colpiti, in media, con maggiore forza e con esiti probabilmente più drammatici. Questo è quello che potrebbe essere accaduto negli ultimi anni e potrebbe conclamarsi nei prossimi.

64La cronica mancanza di dati impedisce di dare risposte con un adeguato grado di certezza, tuttavia gli indizi, a nostro modo di vedere, suggeriscono un ruolo importante della crisi nell’aver peggiorato le condizioni di salute di una parte significativa della popolazione italiana.

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Bibliografia

Bartley M. (2003), Commentary: Relating Social Structure and Health, «International Journal of Epidemiology», 32, pp. 958-960.

Biggeri A. (2012), Evoluzione del profilo di mortalità: l’Italia che cambia, «Epidemiologia& Prevenzione», 36 (2 EPdiMezzo), aprile, p. 5.

Blangiardo G. (2015), 68 mila morti in più nel 2015?, «Neodemos», 22 dicembre 2015.

Bonamore G., Carmignani F. e Colombo E. (2015), Addressing the unemployment-mortality conundrum: Non-linearity is the answer, «Social Science & Medicine», 126, pp. 67-72.

Cardano M. (2008), Disuguaglianze sociali di salute. Differenze biografiche incise nei corpi, «polis», 22, 1, pp. 119-146.

Carlsson A. C., Starrin B., Gigante B., Leander K., Hellenius M.L. e de Faire U. (2014), Financial stress in late adulthood and diverse risks of incident cardiovascular disease and all-cause mortality in women and men, « bmc Public Health», 14, 1, 1.

Chang S.S., Stuckler D., Yip P. e Gunnell D. (2013), Impact of 2008 global economic crisis on suicide: time trend study in 54 countries, «British Medical Journal», 347, f5239, pp.1-5.

Cislaghi C., Costa G. e Rosano A. (2016), Una strage o solo un dato statistico? Il surplus di decessi nel 2015, «Epidemiologia & Prevenzione», 40, 1, gennaio-febbraio, pp. 9-11.

Cockerham W.C. (1997), The social determinants of the decline of life expectancy in Russia and Eastern Europe: a lifestyle explanation, «Journal of Health and Social Behavior», 38, 2, pp. 117-130.

Cohen F., Kemeny M.E., Zegans L. S., Johnson P., Kearney K.A. e Stites D.P. (2007), Immune function declines with unemployment and recovers after stressor termination, «Psychosomatic medicine», 69, 3, pp. 225-234.

Cohen S., Janicki-Deverts D. e Miller G.E. (2007), Psychological stress and disease, «JAMA», 298, 14, pp. 1685-1687.

Conti G., Heckman J. e Urzua S. (2010), The education-health gradient, «The American economic review», 100, 2, pp. 234-238.

De Rose A. e Strozza S. (2015), Rapporto sulla Popolazione, il Mulino, Bologna.

De Vogli R., Marmot M. e Stuckler D. (2013), Excess suicides and attempted suicides in Italy attributable to the great recession, «Journal of epidemiology and community health», 67, 4, pp. 378-379.

Della Bella S., Sarti S., Lucchini M. e Bordogna M.T. (2011), A comparative analysis of inequality in health across Europe, «Sociological Research Online», 16, 4, 7.

Galobardes B., Lynch J.W. e Smith G.D. (2008), Is the association between childhood socioeconomic circumstances and cause-specific mortality established? Update of a systematic review, «Journal of epidemiology and community health», 62, 5, pp. 387-390.

Gandek B., Ware J.E., Aaronson N.K., Apolone G., Bjorner J.B., Brazier J.E., Bullinger M., Kaasa S., Leplege A., Prieto L. e Sullivan M. (1998), Cross-validation of item selection and scoring for the SF-12 Health Survey in nine countries: results from the IQOLA Project, «Journal of clinical epidemiology», 51, 11, pp. 1171-1178.

Garcy A.M. e Vågero D. (2012), The length of unemployment predicts mortality, differently in men and women, and by cause of death: a six year mortality follow-up of the Swedish 1992-1996 recession, «Social Science & Medicine», 74, pp. 1911-1020.

Istat (2016), Indicatori demografici. Stime per l’anno 2015, Statistica report, Roma, Istat.

Id. (2012), I suicidi in Italia. Anno 2012, Note informative, Roma, Istat.

Id. (2015), Rapporto Bes 2015: il benessere equo e sostenibile in Italia, Roma, Istat.

König H.H., Heider D., Lehnert T., Riedel-Heller S.G., Angermeyer M.C., Matschinger H., Vilagut G., Bruffaerts R., Haro J.M., de Girolamo G., de Graaf R., Kovess V., Alonso J. e i ricercatori ESEMeD/MHEDEA 2000 (2010), Health status of the advanced elderly in six European countries: results from a representative survey using EQ-5D and SF-12, «Health and quality of life outcomes», 8, 1, 143, doi: 10.1186/1477-7525-8-143.

Link B.G. e Phelan J. (1995), Social conditions as fundamental causes of disease, «Journal of Health and Social Behavior», 35, Extra Issue: Forty Years of Medical Sociology: The State of the Art and Directions for the Future, pp. 80-94.

Marmot M. (2005), Social determinants of health inequalities, «The Lancet», 365, 9464, pp. 1099-1104.

Marmot M. (2015), The health gap, London, Bloomsbury Publishing.

Michelozzi P., de’ Donato F., Scortichini M., De Sario M., Asta F., Agabiti N., Guerra R., de Martino A. e Davoli M. (2016), Sull’incremento della mortalità in Italia nel 2015: analisi della mortalità stagionale nelle 32 città del Sistema di sorveglianza della mortalità giornaliera, «Epidemiologia & Prevenzione», 40, 1, gennaio-febbraio, pp. 22-28.

Miller D.L., Page M. E., Stevens A.H. e Filipski M. (2009), Why are recessions good for your health?, «The American Economic Review», 99, 2, pp. 122-127.

Montgomery S., Udumyan R., Magnuson A., Osika W., Sundin P.O. e Blane D. (2013), Mortality following unemployment during an economic downturn: Swedish register-based cohort study, «British Medical Journal», open, 3, 7, e003031, doi:10.1136/bmjopen-2013-003031.

Moscone F., Tosetti E. e Vittadini G. (2016), The Impact of Precarious Employment on Mental Health: the Case of Italy, «Social Science & Medicine», 158, pp. 86-95.

Oliva A. (2016), Il freddo, il caldo, il virus e il rialzo della mortalità nel 2015, «Neodemos», 2 Febbraio 2016.

Plavinski S.L., Plavinskaya S.I. e Klimov A.N. (2003), Social factors and increase in mortality in Russia in the 1990s: prospective cohort study, «British Medical Journal», 326, 7401, pp. 1240-1242.

Pompili M., Vichi M., Innamorati M., Lester D., Yang B., De Leo D. e Girardi P. (2014), Suicide in Italy during a time of economic recession: some recent data related to age and gender based on a nationwide register study, «Health & Social Care in the Community», 22, 4, pp. 361-367.

Ruhm C.J. (2005), Mortality increases during economic upturns, «International Journal of Epidemiology», 34, pp. 1206-1211.

Id. (2000), Are recessions good for your health?, «Quarterly Journal of Economics» 115, pp. 617-650.

Sarti S. (2006), La classe sociale, in buona salute, «Polis», XX, 3, pp. 317-346.

Sarti S. e Zella S. (2016), Changes in the labour market and health inequalities during the years of the recent economic downturn in Italy, «Social Science Research», 57, pp. 116-132.

Stuckler D., Basu S., Suhrcke M., Coutts A. e McKee M. (2009), The public health effect of economic crises and alternative policy responses in Europe: an empirical analysis, «The Lancet», 374, 9686, pp. 315-323.

Terraneo M., Sarti S. e Tognetti M. (2014), Social inequalities and pharmaceutical cost-sharing in Italian Regions, «International Journal of Health Services», 44, 4, pp. 761-785.

Thoits P.A. (2010), Stress and health major findings and policy implications, «Journal of health and social behavior», 51, 1 suppl., pp. S41-S53.

van Belle G. (2008), Sample Size, in Statistical Rules of Thumb, second edition, John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, NJ, USA, doi: 10.1002/9780470377963.ch2.

van Gool K. e Pearson M. (2014), Health, austerity and economic crisis, «Oecd Health Working Papers», 76, Oecd Publishing.

Wilkinson R.G. e Marmot M.G. (2003), Social determinants of health: the solid facts, Copenhagen, World Health Organization.

Wilson A.E., Shuey K.M. e Elder Jr. G.H. (2007), Cumulative advantage processes as mechanisms of inequality in life course health, «American Journal of Sociology», 112, 6, pp. 1886-1924.

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Note

1 Fonte: Istat, Tema Lavoro, dati estratti il 29 febbraio 2016.

2 Il tasso di mancata partecipazione al lavoro è dato dalla percentuale di disoccupati di 15-74 anni + forze di lavoro potenziali di 15-74 anni che non cercano lavoro nelle 4 settimane ma disponibili a lavorare sul totale delle forze di lavoro 15-74 anni + forze di lavoro potenziali 15-74 anni che non cercano lavoro nelle 4 settimane ma disponibili a lavorare.

3 I nove problemi considerati sono: 1) non riuscire a sostenere spese impreviste; 2) avere arretrati nei pagamenti (mutuo, affitto, bollette, debiti diversi dal mutuo); non potersi permettere: 3) una settimana di ferie lontano da casa in un anno, 4) un pasto adeguato (proteico) almeno ogni due giorni, 5) di riscaldare adeguatamente l’abitazione; non potersi permettere l’acquisto di: 6) una lavatrice, 7) un televisione a colori, 8) un telefono o 9) un’automobile.

4 Le stime sono prodotte basandosi sull’analisi delle serie parziali di dati, trasmessi a livello micro e macro aggregato dai Comuni all’Istat, relativi al movimento della popolazione residente (nascite, decessi, trasferimenti di residenza). Una volta disponibili i dati anagrafici definitivi, le stime degli indicatori demografici vengono aggiornate (Istat. 2016), 4) un pasto adeguato (proteico) almeno ogni due giorni, 5) di riscaldare adeguatamente l’abitazione; non potersi permettere l’acquisto di: 6) una lavatrice, 7) un televisione a colori, 8) un telefono o 9) un’automobile.

5 “Nella stagione influenzale del 2014/2015 si ritiene che ci sia stato l’utilizzo di un vaccino anti-influenzale a bassa efficacia […]; si aggiunga che – per vari motivi legati anche ad un psicosi collettiva diffusa dai mass media – vi è stato anche un crollo della copertura vaccinale proprio in Italia (scesa al di sotto del 50% per la popolazione oltre i 65 anni, fonte: Istituto Superiore di Sanità)” (Oliva, 2016).

6 Con “effetto Prima guerra mondiale” si intende fare riferimento alla forte denatalità del periodo 1917-1920 dovuta sia alla morte o all’assenza dei possibili padri per motivi bellici, al clima di insicurezza sociale e alla mortalità infantile associata all’influenza di spagnola. A distanza nel tempo questi fattori hanno prodotto un minor numero di anziani novantenni. Quindi la maggior mortalità nel 2015 rispetto al 2009 sarebbe anche dovuta a un maggior numero di anziani, nati successivamente al periodo 1917-20, rispetto agli anni precedenti (Cislaghi et al., 2015).

7 Con ”effetto rimbalzo” si intende che la maggiore mortalità del 2015 sarebbe in parte anche dovuta al posticipo delle morti non avvenute nel biennio 2013-2014, più favorevole per la sopravvivenza (Istat, 2016).

8 La distribuzione dell’eccesso di mortalità per causa, necessaria per comprendere le ragioni di questo repentino aumento di mortalità, non è disponibile. Occorrerà attendere la fine del 2017 perché l’Istat diffonda questa informazione. I dati di mortalità per causa sono forniti dall’Istat due anni dopo rispetto al periodo di riferimento.

9 L’Istat rileva i suicidi attraverso due indagini: una di fonte sanitaria su “Decessi e cause di morte” (dati diffusi su I.Stat), l’altra di fonte giudiziaria su “Suicidi e tentativi di suicidio”. Da uno studio sulle due fonti risulta che: infatti, negli ultimi anni le statistiche di fonte giudiziaria registrano il 20-25% in meno di casi rispetto a quanto misurato dalla fonte sanitaria. Per questo motivo, e per gli stringenti requisiti di qualità richiesti dai Regolamenti europei all’indagine di fonte sanitaria, l’Istat dal 2012 include nelle proprie pubblicazioni i dati sui suicidi provenienti esclusivamente dalla rilevazione sui “Decessi e cause di morte”, come già avviene negli altri Paesi europei.

10 Si è utilizzata la formula (dove è la numerosità rispetto alla quale si valuta la variazione) per individuare, in un test di ipotesi a due code, una differenza in valore assoluto statisticamente diversa da zero per e (van Belle, 2008, 41).

11 http://www.salute.gov.it/portale/news/p3_2_1_1_1.jsp?menu=notizie&p=dalministero&id=1653.

12 La retta tiene conto di un bias costante derivante dalla differenza tra il punteggio medio del 2013 e quello del 2005, in modo che essa passi attraverso i punti medi delle due distribuzioni (y=x-0.095).

13 L’equazione della retta y=x-0,992.

14 L’item nel questionario è: “Motivo rinuncia visite specialistiche ultimi 12 mesi: Non poteva pagarla, costava troppo”.

15 La domanda nel questionario è la seguente: “Giudizio sulle risorse economiche complessive della famiglia negli ultimi 12 mesi: Ottime; Adeguate; Scarse; Assolutamente insufficienti”.

16 Più in dettaglio la domanda posta agli intervistati è la seguente: “Negli ultimi 3 anni le è accaduto qualche evento doloroso:” Tra le possibili riposte compaiono le modalità: “Sì, perdita del lavoro sua o di un suo familiare” e “Sì, gravi problemi economici”.

17 Vi è inoltre il problema della controfattualità, ossia la possibilità di comparare e valutare contemporaneamente l’effetto del verificarsi della crisi con l’effetto che troveremmo se la crisi non ci fosse stata. Ciò nonostante possiamo assumere che, come in una sorta di esperimento naturale, l’effetto causale consiste proprio nel subire le conseguenze della crisi piuttosto che il non subirle, dunque la salute dovrebbe peggiorare in media proprio in quelle categorie che la crisi ha colpito più duramente. Il ragionamento non è del tutto corretto perché le categorie non sono indipendenti dalle caratteristiche stesse della crisi (non sono randomizzate e quindi vi è un problema di endogeneità) tuttavia questa rimane l’unica strada percorribile con i dati a disposizione, e il nostro obiettivo rimane preminentemente descrittivo.

18 Al fine di evitare distorsioni dovute all’endogeneità familiare certamente non trascurabile rispetto ad alcune variabili che raccolgono informazioni da parte di ogni intervistato su caratteristiche familiari, si è proceduto a selezionare casualmente un solo individuo per famiglia (i casi unici selezionati sono 35829 nel 2005 e 33467 nel 2013).

19 Vi sarebbe per tanto, per i gruppi già socialmente svantaggiati una sorta di rinforzo degli effetti della crisi. Bonamore e colleghi ad esempio ritengono che l’effetto della disoccupazione sulla mortalità sia di tipo non lineare. Per pochi punti percentuali la disoccupazione non ha effetti sull’aumento della mortalità, mentre quando la disoccupazione cresce in modo marcato (oltre il 17%) allora l’effetto aumenta fino a diventare più che proporzionale (Bonamore et al., 2015).

20 “I sociologi hanno chiaramente dimostrato che lo stress rappresenta una causa fondamentale delle differenze di benessere psico-fisico tra generi, popolazioni, etnie, fasce d’età e stati civili. I risultati confermano costantemente che all’origine delle cattive condizioni di salute vi sono condizioni di svantaggio strutturale legate alle posizioni degli individui nel sistema di stratificazione” (Thoits, 2010, 49). Nostra traduzione.

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Indice delle illustrazioni

Titolo Figura 1 Indice di speranza di vita alla nascita – Italia - Anni 2004-2014 (2004=100)
Credits Fonte: I.Stat, Tema Tavole di mortalità della popolazione italiana, Dati estratti il 29 febbraio 2016
URL http://journals.openedition.org/qds/docannexe/image/1569/img-1.jpg
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Titolo Figure 2.A e 2.B Speranza di vita alla nascita per sesso e ripartizione geografica – Italia – Anni 2004-2014 (numero medio di anni)
Credits Fonte: Appendice statistica del Rapporto Bes 2015: il benessere equo e sostenibile in Italia (Istat, 2015)
URL http://journals.openedition.org/qds/docannexe/image/1569/img-2.jpg
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Titolo Figura 3.A e 3.B Numero di suicidi per sesso – Italia – Anni 1993-2013
Credits Fonte: elaborazione personale dati estratti da Istat (2012) e da I.Stat, Tema Salute e Sanità / Cause di morte, dati estratti il 29 febbraio 2016
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Titolo Tabella 1 Numero di suicidi attesi nel 2013 con quozienti costanti del 2007 per genere e classi di età e confronto con numero di suicidi registrati nel 2013 – Italia
Credits Fonte: elaborazione personale dati estratti da Istat (2012) e da I.Stat, Tema Salute e Sanità/ Cause di morte, dati estratti il 29 febbraio 2016
URL http://journals.openedition.org/qds/docannexe/image/1569/img-4.jpg
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Titolo Figura 4 Variazione temporale dei differenziali dell’indice di salute fisica (pcs) tra il 2005 e il 2013 secondo la categoria socio-demografica
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Titolo Figura 5 Variazione temporale dei differenziali dell’indice di salute psicologica (mcs) tra il 2005 e il 2013 secondo la categoria socio-demografica
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Titolo Figura 6 Relazione tra la percentuale di disoccupati nel 2013 e la differenza in salute psicologica tra il 2005 e il 2013, a parità di età e stagione delle rilevazioni, solo uomini
URL http://journals.openedition.org/qds/docannexe/image/1569/img-7.jpg
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Titolo Figura 7 Relazione tra la percentuale di soggetti che dichiarano di aver rimandato una visita specialistica perché troppo costosa, e la differenza in salute psicologica tra il 2005 e il 2013, a parità di età e stagione delle rilevazioni, solo donne
URL http://journals.openedition.org/qds/docannexe/image/1569/img-8.jpg
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Per citare questo articolo

Notizia bibliografica

Simone Sarti e Alberto Vitalini, « La salute degli italiani prima e dopo la crisi economica (2005-2013): alcune evidenze empiriche sulle categorie sociali a maggior rischio di impatto », Quaderni di Sociologia, 72 | 2016, 31-55.

Notizia bibliografica digitale

Simone Sarti e Alberto Vitalini, « La salute degli italiani prima e dopo la crisi economica (2005-2013): alcune evidenze empiriche sulle categorie sociali a maggior rischio di impatto », Quaderni di Sociologia [Online], 72 | 2016, online dal 31 dicembre 2016, consultato il 15 dicembre 2017. URL : http://journals.openedition.org/qds/1569

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Autori

Simone Sarti

Dipartimento di Scienze Sociali e Politiche - Università di Milano

Articoli dello stesso autore

Alberto Vitalini

Istat – sede territoriale per la Lombardia

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