articolo scientifico
Epidemiol Prev 2017; 41 (1): 20-28
DOI: https://doi.org/10.19191/EP17.1.P020.008

La percezione del rapporto ambiente-salute secondo i dati della sorveglianza Progressi delle aziende sanitarie per la salute in Italia (PASSI)

The perception of the relationship between environment and health according to data from Italian Behavioural Risk Factor Surveillance System (PASSI)

  • Letizia Sampaolo1,2

  • Giulia Tommaso3,4

  • Bianca Gherardi3,4

  • Giuliano Carrozzi2

  • Anna Freni Sterrantino4

  • Marta Ottone3

  • Carlo Alberto Goldoni2

  • Nicoletta Bertozzi5

  • Meri Scaringi3

  • Lara Bolognesi2

  • Maria Masocco6

  • Stefania Salmaso6

  • Paolo Lauriola3

  1. Università Ca’ Foscari, Venezia
  2. Dipartimento di sanità pubblica, Azienda unità sanitaria locale di Modena
  3. Centro tematico ambiente e salute, Direzione tecnica, Agenzia regionale prevenzione ambiente energia Emilia-Romagna, Modena
  4. Dipartimento di scienze statistiche, Università di Bologna
  5. Dipartimento di sanità pubblica, Azienda unità sanitaria locale Romagna, Cesena
  6. Centro nazionale per epidemiologia, sorveglianza e promozione della salute, Istituto superiore di sanità, Roma
Marta Ottone -

Cosa si sapeva già

  • I fattori di rischio di origine industriale sono legati ad attività antropiche che comportano la presenza sul territorio di infrastrutture che possono nuocere, in maniera involontaria e incontrollabile, alla salute umana.
  • I rischi di natura industriale sono fonte di preoccupazione nelle popolazioni coinvolte e rappresentano una tematica di attuale interesse nelle società urbanizzate.
  • L’analisi a classi latenti è uno strumento utile per identificare gruppi, anche quando si analizza un concetto complesso e articolato come la percezione del rischio ambientale.

Cosa si aggiunge di nuovo

  • Vengono analizzati per la prima volta i dati PASSI tramite un approccio di analisi consolidato nelle indagini sulla percezione del rischio.
  • È un primo tentativo di descrivere i profili percettivi in relazione a variabili sociodemografiche e di salute.

Riassunto:

OBIETTIVI: individuare gruppi di persone rispetto alla loro percezione del rischio ambientale e valutarne le principali caratteristiche utilizzando i dati rilevati dal modulo ambiente del sistema di sorveglianza Progressi delle aziende sanitarie per la salute in Italia (PASSI).
METODI: i profili percettivi sono stati inizialmente individuati mediante un’analisi a classi latenti, successivamente sono stati inseriti come outcome in modelli di regressione logistica multinomiale finalizzati ad analizzare l’associazione tra percezione del rischio ambientale e variabili demografiche, sanitarie, socioeconomiche e comportamentali.
RISULTATI: l’analisi delle classi latenti ha permesso di suddividere il campione degli intervistati in “preoccupati”, “indifferenti” e “positivi”. Dal modello di regressione logistica è emerso che il profilo dei “preoccupati” è tipicamente costituito da persone di nazionalità italiana, residenti in zone altamente urbanizzate, con un alto livello d’istruzione e con difficoltà economiche; essi prestano un’attenzione particolare alla propria salute e alla forma fisica, ma ne hanno una percezione negativa.
CONCLUSIONI: l’applicazione di tecniche avanzate di analisi statistica ha permesso di valorizzare i dati contenuti nell’indagine PASSI nell’ottica di una caratterizzazione delle persone secondo la loro percezione del rischio ambientale, anche al fine di fornire informazioni utili per la pianificazione degli interventi di comunicazione del rischio.

Parole chiave: percezione del rischio, classi latenti, rischio ambientale, PASSI

Abstract:

OBJECTIVES: to identify groups of people in relation to the perception of environmental risk and to assess the main characteristics using data collected in the environmental module of the surveillance network Italian Behavioral Risk Factor Surveillance System (PASSI).
METHODS
: perceptive profiles were identified using a latent class analysis; later they were included as outcome in multinomial logistic regression models to assess the association between environmental risk perception and demographic, health, socio-economic and behavioural variables.
RESULTS
: the latent class analysis allowed to split the sample in “worried”, “indifferent”, and “positive” people. The multinomial logistic regression model showed that the “worried” profile typically includes people of Italian nationality, living in highly urbanized areas, with a high level of education, and with economic difficulties; they pay special attention to their own health and fitness, but they have a negative perception of their own psychophysical state.
CONCLUSIONS: the application of advanced statistical analysis enable to appraise PASSI data in order to characterize the perception of environmental risk, making the planning of interventions related to risk communication possible.

Keywords: risk perception, latent class, environmental risk, PASSI


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