Economia Sanitaria 2

La produzione di salute

Se si vuole capire come si produce la salute, bisogna prima partire dalla sua misurazione. Quali sono le determinanti della salute e quali sono state le teorie che hanno portato a spiegare l’aumento delle aspettative di vita (aumento delle condizioni di vita che si è realizzato negli ultimi 200 anni) - si parte da una visione più storica per capire le varianti più moderne. Stiamo studiando a livello individuale, quindi guardiamo come si comporta il singolo individuo.

Misure della salute individuale

• Le misure della salute individuale: mortalità e morbosità, oppure altri indicatori (auto riportati che sono soggettivi oppure quelli oggettivi);
• Concetti: funzione di produzione di salute - prodotto/produttività marginale della salute;
• Funzioni di produzione di salute storiche;
• Funzioni di produzione di salute moderne.

Gli indicatori di salute

Vogliamo una misura dello stato di salute della popolazione che catturi quegli aspetti della salute che possono essere misurati con cura (che siano ad esempio quantificabili). In generale si possono distinguere due classi di indicatori della salute:

• Mortalità: rapporto tra numero di morti e popolazione totale;
• Morbosità: rapporto tra numero di soggetti malati e popolazione totale.

Vi sono alcuni indicatori molto popolari perché facilmente quantificabili: l’evento morte è un’informazione facilmente registrabile.

• Tasso di mortalità: numero di morti ogni 100.000 persone; per un dato intervallo di tempo, generalmente vengono misurate nell’arco di un anno.
• Tasso di mortalità infantile: numero di morti per bambini al di sotto di un anno di età ogni 1.000 nati vivi. Generalmente sono misure aggiustate per età, genere ed etnia. Non sono attendibili in paesi a basso reddito ed in stato di guerra.
• Tasso di mortalità per bambini al di sotto dei 5 anni.
• Tasso di mortalità per gli anziani (+65).
• Aspettativa di vita alla nascita (maschio e femmina).
• Causa di morte: nei paesi sviluppati si possono utilizzare queste misure per delle analisi empiriche che hanno una rilevanza, ciò non vale per i paesi in via di sviluppo (ad esempio: se si studia l’inquinamento si vuole guardare al tasso di mortalità per asma o infezioni respiratorie nei bambini).

Vi sono però alcuni problemi che si possono riscontrare con riferimento alle misure di mortalità mostrate fino ad ora:

• Forniscono informazioni sulle patologie acute che provocano la morte ma non danno alcun tipo di informazione sulla qualità della vita degli individui (quanto l’individuo è in salute e se non ha limitazione nello svolgimento delle attività quotidiane);
• Generalmente si riferiscono a dati aggregati e raramente vengono forniti dati a livello individuale.

Morbosità

La morbosità indica l’entità della disabilità di cui soffre una persona a seguito di una malattia, o l’incidenza di una malattia. Può essere difficile da quantificare se non vi è una chiara definizione della durata, gravità, e conseguenze in termini di qualità della vita - si parla quindi di misure auto riportate dal malato, quindi soggettive.

Vi è quindi la necessità di misurare il grado di disabilità/limitazioni in relazione a diverse dimensioni, quali mentale, fisica, funzionale, sociale, etc. Alcune risorse che vengono utilizzate per raccogliere dati di questo genere sono:

• Dati di survey: auto riportati, giorni di lavoro perduti a causa della malattia/disabilità;
• Registri ambulatoriali riguardo alle visite mediche;
• Schede di ricovero ospedaliero;
• Schede di dimissioni ospedaliere.

Tipiche misure di morbosità includono:

• Giorni di limitata attività dovuti alla malattia (es, numero di giorni persi al lavoro);
• Incidenze di alcune malattie croniche altamente invalidanti;
• Stato di salute auto riportato (self assessed health - SAH);
• Misure di mobilità o di attività (ADLs - Activities of Daily Living, DALY);
• Biomarkers: uniche misure oggettive, vengono utilizzate come indicatori del normale processo biologico. Per esempio: pressione sanguigna, cortisolo (atto a misurare il livello di stress dell’organismo). In alcuni casi vengono anche raccolte informazioni sul DNA.

Esempio calcolo DALY

DALY = YLL + YLDs dove YLL = present value of future years of lifetime lost through premature mortality and YDLs = present value of years of future lifetime adjusted for the average severity. At the age of 40, a man gets cancer. The disease disables the man gradually more and more, with a constant increase in the weighted severity, until he dies at the age of 70 years, instead of the men standard life expectancy of 80 years. YLL is equal to 10, since life expectancy has decreased by 10 years (the dark grey area). ULDs correspond to around 10 years (the light grey area).

Assenteismo e produttività

Giorni di malattia che producono assenteismo dal lavoro. Un altro indicatore è rappresentato dai paesi in cui gli individui, in termini percentuali, perdono meno giorni di lavoro sono ad esempio Portogallo e USA. Le differenze tra paesi possono essere dovute a diverse motivazioni, quali, le differenze nelle condizioni di lavoro, protezione, oppure quanto velocemente viene trattata la malattia, quindi la qualità del sistema sanitario nazionale, liste d’attesa, disponibilità a pagare, regolamentazione in termini di assenza per malattia.

Ma è dimostrato che maggiore è la spesa in sanità sul GDP minore è la percentuale di giorni persi per malattia. Un ruolo fondamentale viene giocato dalla regolamentazione della paga durante i giorni di malattia. Notevole variazione presente across countries.

Inoltre, nei paesi in cui le regole sono più “generose” si verifica una maggiore percentuale di assenteismo dal lavoro; quelli “non generosi” sono quelli con livello di assenteismo più basso. Di fatto, anche questo è un buon indicatore. Legato all’assenteismo c’è il concetto della perdita di produttività nel lavoro.

Funzioni di produzione di salute

Una funzione di produzione della salute descrive la relazione tra input e output in un dato periodo. Dove con output si intende una misura di salute (HS). HS = F (input o determinanti della salute individuale). Questi input possono essere servizi sanitari, ambiente, istruzione, stili di vita, fattori genetici, reddito).

Al fine di studiare la relazione tra salute e fattori produttivi assumiamo per il momento che gli altri fattori siano costanti. Quindi consideriamo solo le cure mediche (healthcare) come fattore produttivo.

Dalla funzione di produzione, del grafico sottostante, vediamo che ad un aumento del consumo di beni e servizi sanitari corrisponde ad un miglioramento dello stato di salute individuale, in modo, tuttavia, via via decrescente (si parla quindi di produttività marginale decrescente dell’input healthcare). Ogni cambiamento nei fattori produttivi (stili di vita, servizi sanitari, fattori ambientali, etc.) cambia la funzione di produzione di salute. Il contributo totale AB è sostanziale ma il contributo delle n unità di healthcare è pari a ΔHn ed è piccolo.

Ipotesi

• Hp 1: un miglioramento della tecnologia che cosa implica in termini di H(.);
• Hp 2: differenze genetiche che effetto potrebbero avere su H(.). Anche il profilo individuale (sesso, età, razza/etnia, patrimonio genetico) può influenzare la produzione di salute. Ogni variazione della variabile “profilo” può influenzare sia l’intercetta della funzione di produzione sia la sua inclinazione.

Pensiamo ad esempio al profilo genetico: ciascun individuo riceve, al momento della nascita, uno stato di salute che però deperisce con l’invecchiamento. Se dal punto di vista genetico un individuo è maggiormente suscettibile ad ammalarsi l’intercetta della funzione di produzione sarà spostata più in basso e la funzione di produzione inoltre tenderà ad essere più piatta (minore produttività marginale degli input).

Il prodotto marginale dei servizi sanitari

Il prodotto marginale dei servizi sanitari è rilevante per i policy makers, perché ciò permette di conoscere di quanto un investimento di un milione di dollari (in più) in sanità migliorerà lo stato di salute della popolazione. Tale prodotto marginale sarà diverso per differenti gruppi di individui, come i giovani, gli anziani, o i poveri.

Le determinanti della salute: una visione storica

Per capire quali input/fattori produttivi vengono utilizzati nella funzione di produzione della salute dobbiamo cercare di comprendere quali siano le determinanti della salute della popolazione. Una ricerca di Gapminder ha analizzato il periodo tra il 1809 e i giorni nostri, soprannominandolo "200 years that changed the world".

Vediamo perché: Nel 1809, tutte le nazioni del mondo hanno un’aspettativa di vita inferiore ai 40 anni e un PIL pro capite al di sotto dei 3.000 dollari all’anno. Agli inizi del ‘800, con l’industrializzazione, Nord America e Europa iniziano a crescere a livello economico, ma la salute/il benessere non migliorano di pari passo. La salute migliora molto lentamente con il passare degli anni; si arriva a cent’anni fa in cui la maggior parte dei paesi del mondo non sono migliorati molto (a livello sanitario), solamente i paesi europei ed americani stanno diventando più ricchi e di poco più “salutari”.

Tra la prima e la seconda guerra mondiale la differenza tra i paesi ricchi e poveri continua ad aumentare, ma la vera differenza, la vera crescita si ha solo a seguito della seconda guerra mondiale, in cui molti paesi iniziano a crescere: i paesi arabi iniziano a diventare sempre più ricchi, mentre i paesi asiatici, in particolare la Cina, iniziano a migliorare il loro livello di salute.

Al giorno d’oggi, abbiamo una continua crescita:

• High income countries with long life expectancy;
• Middle income countries with middle life expectancy (emerging countries);
• Low income countries with low life expectancy.

In ogni caso, non c’è più nessun'area, nessun paese in cui l’aspettativa di vita sia inferiore a 40 anni. Tutti i paesi sono cresciuti, ma c’è un’enorme differenza, ancor maggiore rispetto a quella iniziale (‘800), tra i pesi ricchi e quelli poveri, sia rispetto all’aspettativa di vita, sia per il reddito pro capite annuale.

Per comprendere ancora più a fondo ciò che stiamo analizzando è necessario confrontare due nazioni, tornando indietro di 200 anni fa: USA e Cina.

In 1809 - l’economia negli USA stava crescendo, mentre stava declinando in Cina e la salute, mentre migliorava nei primi, non subiva alcun cambiamento nella seconda. Infatti, fino al 1950, non c’è stato alcun miglioramento dell’aspettativa di vita in Cina, dopodiché inizia a migliorare consistentemente, e vicino agli anni 2000 inizia anche a crescere molto velocemente a livello economico.

Cause della diminuzione del tasso di mortalità

• La teoria “Big medicine”: utilizzo degli antibiotici per le malattie infettive e trattamenti High-tech per le malattie cardiovascolari.
• La teoria della crescita economica: un’adeguata nutrizione elimina le malattie.
• La teoria della “Public health”: migliori condizioni di vita, aria e acqua più pulite.
• L’effetto a lungo raggio degli “early life factors”: miglior nutrimento in utero e miglior sviluppo del feto (miglior endowment).

Focus on: Big Medicine

La medicina viene generalmente considerata come il punto di partenza, molti studi scientifici analizzano il ruolo di alcuni farmaci/cure nella cura di specifiche condizioni/malattie. È difficile definire il contributo reale, alcuni mettono in discussione il ruolo della “big medicine”.

Questi grafici mostrano l’effetto della big medicine su determinate malattie a seguito della scoperta ed utilizzo di cure specifiche. Sull’asse delle ordinate è rappresentato il tasso di mortalità che, come è facile notare, inizia a diminuire ancor prima dell’utilizzo delle cure specifiche, questo perché comunque, grazie alla big medicine, si stavano già utilizzando farmaci più avanzati. Lo sviluppo ed utilizzo degli antibiotici ha certamente aiutato, ma è avvenuto troppo tardi nel processo: il declino era già iniziato da tempo. Con riferimento al caso specifico delle malattie cardiovascolari, l’avanzamento della medicina sembra avere un fuori più chiaro e significativo: le morti causate da malattie cardiovascolari hanno iniziato a diminuire consistente a seguito dell’introduzione di cure specifiche per esse.

Focus on: Teoria della crescita economica

Fogel (2004) ha trovato evidenza a sostegno dell’ipotesi della crescita economica, individuando “altezza” e “peso” come misure di nutrizione, ottenendo risultati quali:

• Chi è più alto vive più a lungo;
• Un peso adeguato porta a vivere più a lungo.

Ha creato una base di dati incredibile su peso ed altezza al passare del tempo (dal 1700 in avanti). Nel 1800, gli individui erano più bassi e al di sotto della soglia di peso ottimale. Sia l’altezza sia il peso sono aumentati con il passare del tempo: questi cambiamenti spiegano dal 50 all’80 percento della riduzione del tasso di mortalità.

Il 1800 è il periodo in cui molti cibi nuovi sono stati introdotti nella dieta delle persone: la tecnologia utilizzata in agricoltura avanzava, nuove culture venivano introdotte, il sistema di rotazione delle colture, la produzione di sementi, etc. Quindi gli standard di vita stavano comunque aumentando e come risultato di un’economia basata sempre più sullo scambio di prodotti, le persone avevano anche più reddito per acquistare i nuovi prodotti resi disponibili dal mercato. Miglior dieta/nutrizione porta ad un più resistente sistema immunitario.

Focus on: Teoria della salute pubblica

Le moderne pratiche igieniche diffusesi dal 20esimo secolo (rivoluzione epidemiologica) hanno contribuito notevolmente alla riduzione delle epidemie:

• A livello macro: igiene, acqua più pulita, latte pastorizzato;
• A livello micro: un maggior utilizzo d’acqua.

Inoltre, molti studi epidemiologici hanno riscontrato come specifici interventi di bonifica abbiano migliorato la salute pubblica. La riduzione della mortalità infantile è maggiore per le classi sociali più abbienti, ciò avvenne specialmente dopo la diffusione di norme igieniche pubbliche (effetto istruzione: le classi sociali più abbienti hanno a disposizione maggiori informazioni).

Focus on: Effetto di lungo raggio delle condizioni neonatali

Probabilmente la riduzione del tasso di mortalità non è dovuta soltanto al miglioramento della salute pubblica o a cambiamenti nella dieta/nutrizione, c’è altro.

Alcuni studi hanno analizzato gli effetti di una pandemia su alcuni outcomes di lungo periodo per gli individui la cui madre fu colpita dalla pandemia durante la gestazione. Almond and Mazumder (2005), utilizzando dati del censimento americano, hanno trovato che per le coorti di individui che si trovavano nell’utero della madre durante la pandemia influenzale del 1918 vi era un minor livello di istruzione, un maggior rischio di sviluppare disabilità in età adulta, minor reddito e peggior stato socioeconomico.

La pandemia di influenza del 1918 (gennaio 1918 - dicembre 1920) dovuta all’influenza aviaria insolitamente mortale, la prima delle due pandemie che coinvolsero il virus dell’influenza H1N1. Sono state infettate 500 milioni di persone in tutto il mondo, tra cui remote isole del Pacifico e l’Artico e provocato la morte del 3/5% della popolazione mondiale, rendendola uno dei disastri naturali più letali nella storia umana.

A&M studiano gli effetti per il feto dell’esposizione a virus influenzali durante la gravidanza in seguito alla grande epidemia. Utilizzano la pandemia come effetto naturale per valutarne l’effetto di lungo periodo sulla salute dei nascituri. Gli autori misurano la data di nascita a cavallo dell’epidemia influenzale per coorti di individui e lo stato di salute 65-80 anni dopo. I dati utilizzati riguardano gli USA.

Quando gli autori si focalizzarono sul mese di nascita i risultati rivelarono che un maggior numero di outcomes peggiori in termini di salute erano associati con un’esposizione del feto all’epidemia. Per esempio, un individuo nato a maggio (e concepito ad agosto e quindi nel secondo mese durante il picco della pandemia) ha maggiori rischi di sviluppare il diabete e di avere problemi di cuore.

Questo risultato mostra come esposizioni fetali in mesi specifici della gestazione portano a diversi effetti di lungo periodo. In sintesi, i risultati mostrano effetti sostanziali di lungo periodo sulla salute del nascituro a seguito dell’epidemia influenzale del 1918 (circa 1/3 di future madri hanno contratto il virus). Dal punto di vista di una funzione di produzione della salute, abbiamo che le determinanti della salute si possono dividere in due gruppi:

• Investimenti in salute durante il ciclo di vita;
• Dotazione di salute iniziale.

In questi studi ci si occupa del secondo gruppo. Altri studi nell’ambito delle scienze sociali hanno trovato effetti similari.

Ora ci chiediamo per quale motivo sia migliorata la salute: probabilmente tutte le spiegazioni date finora hanno avuto un ruolo nello spiegare la diminuzione del tasso di mortalità. È anche probabile che ogni teoria abbia avuto un ruolo diverso a seconda del periodo storico preso in considerazione.

• Sviluppo economico/nutrizione