Profilo di comunitÃ - Azienda USL di Ferrara

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Tabella 7.2: Laureati e analfabeti nella provincia di FerraraComune di residenza Laureati Analfabeti Laureati/AnalfabetiComune di FERRARA 13.370 776 17,23BERRA 100 104 0,96COPPARO 630 237 2,66FORMIGNANA 73 41 1,78JOLANDA DI SAVOIA 39 138 0,28MASI TORELLO 85 28 3,04RO 107 47 2,28VOGHIERA 106 31 3,42TRESIGALLO 134 71 1,89Altri comuni Distretto Centro-Nord 1.274 697 1,83BONDENO 629 160 3,93CENTO 1.483 118 12,57MIRABELLO 103 22 4,68POGGIO RENATICO 254 49 5,18SANT'AGOSTINO 212 17 12,47VIGARANO MAINARDA 236 55 4,29Distretto Ovest 2.917 421 6,93ARGENTA 714 266 2,68CODIGORO 359 282 1,27COMACCHIO 415 400 1,04LAGOSANTO 57 107 0,53MASSA FISCAGLIA 56 90 0,62MESOLA 132 198 0,67MIGLIARINO 113 57 1,98OSTELLATO 130 124 1,05PORTOMAGGIORE 403 133 3,03GORO 41 126 0,33MIGLIARO 28 55 0,51Distretto Sud-Est 2.448 1.838 1,33Provincia 20.009 3.732 5,36Fonte: Censimento 20017.1.2 Quanto incide sulla spesa sanitaria l’istruzioneGrafico 7.4: Relazione tra Indice di conseguimento dell’istruzione obbligatoria (X 1000residenti, Censimento 2001) e Indice di consumo di prestazioni specialistiche (X 1000residenti, 2006), nei comuni della provincia di Ferrara (escluso comune capoluogo)MigliaroIC3500 4000 4500 5000 5500GoroMesolaJolanda di SavoiaBerraCopparo Tresigallo MirabelloOstellatoVoghieraMassafiscaglia FormignanaPortomaggioreLagosanto MigliarinoCodigoroMasi TorelloRoComacchioVigarano MainardaArgenta BondenoPoggio RenaticoCentoSant'Agostino820 840 860 880 900 920OBBLIGO153
È nota dai dati di letteratura l’esistenza di una relazione diretta, a livello di piccole aggregazioniterritoriali (come i comuni), tra il livello medio di istruzione e il consumo delle prestazionisanitarie. In generale, all’aumentare del livello medio di istruzione tende a diminuirenettamente il consumo di prestazioni sanitarie, e di conseguenza la spesa sanitariacomplessiva. Quale indicatore dei consumi sanitari, abbiamo utilizzato il cosiddetto Indice diconsumo complessivo delle prestazioni specialistiche, che conta quante prestazionispecialistiche sono state effettuate, nel corso di un anno, per mille residenti (al netto dellaboratorio e del pronto soccorso). Nel nostro caso l’indice è relativo al 2006.Quale indicatore del livello di istruzione, abbiamo utilizzato l’indice di conseguimentodell’istruzione obbligatoria, ricavato dai dati del Censimento della popolazione del 2001. Questoindice conta (su 1000 residenti, in età compresa tra 15 e 52 anni) quanti dispongono del livellodi istruzione obbligatoria minimo per le coorti di nascita tra i 15 e i 52 anni nel 2001, ovverodella licenza di scuola media. Abbiamo utilizzato dati provenienti dal Censimento del 2001perché si tratta dell’unica rilevazione ufficiale in grado di fornire il livello di dettaglio comunale.Dai calcoli è stato escluso il comune di Ferrara, le cui dimensioni demografiche non consentonol’accostamento con i rimanenti comuni della provincia.Come è facile notare osservando il grafico, la relazione negativa tra i due fenomeni è evidente.Per fare alcuni esempi, tra loro contrapposti: il comune di Cento ha uno dei più elevati indici diistruzione e un bassissimo IC mentre, all’opposto, il comune di Mesola presenta un bassolivello di istruzione e uno dei valori più elevati dell’IC. Fa eccezione soltanto il comune di Goro,che evidentemente presenta una situazione affatto peculiare, sia di livello di istruzione, sia dilivello dell’indice di consumo sanitario.A seguito di questa prima analisi empirica, abbiamo cercato di adattare una retta diregressione lineare ai dati.Grafico 7.5: Adattamento di una retta di regressione lineare ai dati (vedi grafico precedente)95% CI/Fitted values/IC3500 4000 4500 5000 5500820 840 860 880 900 920OBBLIGO95% CI Fitted valuesICCome appare evidente anche dal grafico, la relazione lineare esistente tra i due fenomeni non èfortissima quanto all’intensità 90 .90 I dati presentano un discreto adattamento al modello lineare; è soltanto la presenza del dato “anomalo” di Goro aspostare verso il basso l’indice di adattamento del modello lineare (R2 = 0,12, ma senza Goro si avrebbe R 2 = 0,33). Ilcoefficiente di regressione lineare è pari a –6,635, mentre il coefficiente di correlazione tra i due fenomeni è pari a –0,35 (statisticamente significativo).154
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