Riassunto

Obiettivo: valutare se fattori di rischio composizionali (titolo di studio, indice di reddito, composizione familiare) e contestuali (indice socioeconomico di area) influenzino in maniera indipendente la mortalità per tutte le cause e causa-specifica.
Disegno: è stato utilizzato un modello di regressione logistica multilivello (gerarchico) applicato ai dati individuali di una coorte di popolazione seguita dal 01.01.2002 al 31.12.2007.
Setting e partecipanti: lo studio è stato condotto a Palermo su una sottopopolazione costituita dai residenti di età 40-79 anni al 01.01.2002, di cui è stato possibile appaiare i dati anagrafici e i dati censuari (220.723 soggetti, pari al 74,8% della popolazione residente di tale gruppo di età).
Principali misure di outcome: odds ratio per i fattori di rischio in studio.
Risultati: la mortalità è risultata minore nei soggetti in condizioni socioeconomiche migliori e in quelli che vivono in aree caratterizzate da condizioni socioeconomiche più elevate. I valori degli odds ratio dei fattori individuali non variano in modelli che comprendono o meno la variabile socioeconomica d’area. La variance partition component e altri indicatori analizzati, che misurano i rapporti esistenti fra la variabilità tra aree e la variabilità totale, assumono valori molto piccoli.
Conclusione: i fattori di rischio individuali e di area influenzano in maniera indipendente la mortalità. La variabilità d’area è comunque una piccola frazione della variabilità totale.

 Parole chiave: , , , ,

Abstract

Objective: to assess whether compositional (education, income index, number of family members) and contextual (area socioeconomic index) risk factors independently predict all cause and specific mortality.
Design: a multilevel (hierarchic) logistic regression model was applied to the individual data of a cohort followed up from 01.01.2002 till 31.12.2007.
Setting and participants: the study evaluated 40-79 years old people resident in Palermo at 01.01.2002, for whom it was possible to match register office and census data (220,723 people, 74.8% of the same age group total population).
Main outcomes measures: odds ratios for specific risk factors.
Results: mortality was generally lower in people with better socioeconomic conditions and living in more affluent neighbourhoods. Individual risk factors odds ratios do not vary in models with and without area related risk factor. Variance partition component and other between area and total variability ratio index show small values.
Conclusion: compositional and contextual socioeconomic factors are independent predictors of mortality; area related variability is only a small fraction of total variability.

 Keywords: , , , ,

 

          Visite