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Indicatori e metodi per misurare le diseguaglianze di
salute in Italia: esperienze e raccomandazioni
Chiara MarinacciMinistero della Salute, Direzione Generale della
Programmazione SanitariaNicola Caranci
Agenzia Sanitaria e Sociale Regionale, Emilia-Romagna
Erice, 11 aprile 2013
Scuola Superiore di Epidemiologia e Medicina Preventiva “Giuseppe D’Alessandro”
43° Corso residenziale: Erice, 10-14 aprile 2013
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Principali fonti per la misura◦ Indagini e sistemi di sorveglianza
campionari◦ Sistemi informativi sanitari◦ Integrazione tra archivi statistico-
amministrativilo Studio Longitudinale Italianolo Studio Longitudinale Torinese
◦ Integrazione tramite georeferenziazione Indicatori di posizione sociale e
origine etnica Stima dell’associazione tra posizione
sociale ed eventi sanitario Diseguaglianze relativeo Diseguaglianze assolute
Menù della sessione
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Disponibilità di informazioni su: Evento sanitario
◦Mortalità◦Morbosità cronica e salute percepita◦Patologie diagnosticate o riferite◦Fattori di rischio◦Esiti riproduttivi◦Ricorso ai servizi sanitari◦………………………………
Esposizione◦ Indice semplice o composito della posizione
sociale individuale o di un aggregato ◦ Sullo stesso archivio di eventi san. o
collegabile Popolazione a rischio (di eventi sanitari)
classificata per posizione sociale (stesso archivio o archivio collegabile)
Requisiti per la fonte
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Vantaggi Poco costose Se campionamento corretto, risultati
generalizzabili alla popolazione
Svantaggi Non idonee a valutare relazioni causali Non adatte a rilevare condizioni
(esposizione ed esito) rare o di breve durata
Problemi con alti tassi di mancata partecipazione
I dati relativi a pregresse esposizioni possono essere poco affidabili (recall bias)
Indagini campionarie
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Monitor n.22 (suppl. 3), 2008
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….oltre all’istruzione….
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25-29 30-34 35-44 45-54 55-64 Totale 25-64 anni
Laurea e diploma di scuola media superiore 45,0 65,4 78,4 86,1 85,4 72,3Licenza media 44,4 61,4 72,5 80,2 80,5 71,7Licenza elementare e nessun titolo 37,8 46,3 49,1 69,1 70,8 66,1Totale 44,5 63,0 73,4 79,9 76,7 70,9
TITOLO DI STUDIOClassi di età raccomandate per gli screening
PAP TEST
Donne di 25-64 che in assenza di sintomi o disturbi si sono sottoposte a pap test, per classe di età e titolo di studio - Anni 2004-2005 (per 100
donne con le stesse caratteristiche)
Istat, Statistiche in breve 2006
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§ aggiustati per età, dimensione demografica e zona altimetrica del comune di residenza
* p-value< 0.05 per l’ipotesi di assenza di variazione temporale Ministero della Salute, Relazione sullo stato sanitario del paese
2009-2010
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Indice di stato fisico. Uomini italiani di età 25-80 anni. Anno 2005
Scostamenti dal differenziale medio di salute (coeff.=-1,79) tra chi è disoccupato e chi possiede un lavoro non manuale
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§ aggiustati per età, dimensione demografica e zona altimetrica del comune di residenza
* p-value< 0.05 per l’ipotesi di assenza di variazione temporale
Ministero della Salute, Relazione sullo stato sanitario del paese 2009-2010
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Indice di stato fisico. Donne italiane di età 25-80 anni. Anno 2005
Scostamenti dal differenziale medio di salute (coeff.=-2,19) tra chi possiede licenza elementare e chi ha almeno un diploma superiore
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Sistemi di sorveglianza campionari
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Schede di Dimissione Ospedaliera (SDO)
Certificati di assistenza al parto (CEDAP)
Nuovo flusso FAR
Sistemi informativi correnti
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1) denominazione dell'ospedale di ricovero;
2) numero della scheda;
3) cognome e nome del paziente;
4) sesso;
5) data di nascita;
6) comune di nascita;
((6-bis) livello di istruzione));
……………………
13) regime di ricovero;
14) data di ricovero;
15) unita' operativa di ammissione;
……………………
21) unita' operativa di dimissione;
22) data di dimissione o morte;
23) modalita' di dimissione;
…...........................
28) diagnosi principale di dimissione;
29) diagnosi secondarie;
30) intervento chirurgico principale o parto;
31) altri interventi chirurgici e procedure diagnostiche o terapeutiche.
Ministero della Sanità, Decreto 27 ottobre 2000 , n. 380. Regolamento recante norme concernenti l'aggiornamento della disciplina del flusso informativo sui dimessi dagli istituti di ricovero pubblici e privati. (G.U. Serie Generale, n. 295 del
19 dicembre 2000)
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…..6-bis Livello di istruzione
Va riportato il titolo di studio del paziente al momento del ricovero.
Il codice, ad un carattere, da utilizzare e' il seguente:
1. Licenza elementare o nessun titolo
2. Diploma scuola media inferiore
3. Diploma scuola media superiore
4. Diploma universitario o laurea breve
5. Laurea
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Frequenza Percentuale
Licenza elementare o nessun titolo 3,865,668 36%Diploma scuola media inferiore 1,511,254 14%Diploma scuola media superiore 1,277,283 12%Diploma universitario o laurea breve 65,187 1%
Laurea 354,434 3%
Altri valori 378,349 4%
Mancante 3,305,558 31%
Distribuzione per istruzione delle SDO 2011
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Regione di dimissione
Licenza elementare o nessun titolo
Diploma scuola media inf.
Diploma scuola media sup.
Titolo Universitario TOTALE
Piemonte 61.030 3.726 321 7 65.084 Valle d'Aosta 2.189 11 12 - 2.212 Lombardia 115.816 8.478 625 59 124.978 P.A. Bolzano 757 31 2 1 791 P.A. Trento - 2 4 - 6 Veneto 48.590 4.000 1.048 268 53.906 Friuli V.G. 9.817 614 101 - 10.532 Liguria 22.120 3.615 1.068 69 26.872 Emilia R. 19.012 1.595 196 66 20.869 Toscana 71.889 8.524 354 15 80.782 Umbria 3.077 343 67 3 3.490 Marche 32.330 887 178 30 33.425 Lazio 191.318 8.878 646 19 200.861 Abruzzo 21.860 1.458 287 3.856 27.461 Molise 880 271 35 - 1.186 Campania 162.807 3.737 902 46 167.492 Puglia 99.276 8.319 866 154 108.615 Basilicata 10.242 811 56 2 11.111 Calabria 24.873 3.139 3.281 76 31.369 Sicilia - - - - - Sardegna 785 665 32 34 1.516
TOTALE 898.668 59.104 10.081 4.705 972.558
Fonte: SDO 2011
Solo dimessi di età non superiore a 16 anni
Ceccolini C (Ministero della Salute), 2012
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Flusso CEDAP (DM 16 luglio 2001 n.349 "Modificazioni al certificato di assistenza al parto,
per la rilevazione dei dati di sanità pubblica e statistici di base relativi agli eventi di nascita, alla natimortalità ed ai nati affetti da malformazioni"):
la più ricca fonte a livello nazionale di informazioni sanitarie, epidemiologiche e socio-
demografiche relative all'evento nascita. informazioni socio-demografiche sui genitori quali l’età al parto, cittadinanza,
residenza, titolo di studio ed occupazione lavorativa di entrambi i genitori
informazioni sull’anamnesi ostetrica e l’andamento della gravidanza (fisiologica o patologica )
informazioni sulla modalità del parto e relativa assistenza sanitaria
informazioni sul neonato quali: peso e misure , indice APGAR, eventuale presenza di malformazioni.
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![Page 23: Chiara Marinacci Ministero della Salute, Direzione Generale della Programmazione Sanitaria](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062410/568161e2550346895dd1fb9e/html5/thumbnails/23.jpg)
Ministero della Salute, Rapporto CEDAP 2009
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Sistemi longitudinali osservazione attraverso un arco temporale per valutare una
relazione causale tra esposizione e malattia
studi di coorte
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Vantaggi Possibilità di conoscere ciò che accade
conseguentemente ad una esposizione Possibilità di individuare esiti associati ad
esposizioni rare Possibilità di individuare esiti multipli
associati ad una esposizione
Svantaggi possono essere molto costosi e di lunga
durata le perdite al follow-up possono introdurre un
bias di selezione non adatti per esiti di salute poco frequenti la rilevazione dell’esito può essere
influenzata dalla conoscenza dello stato di esposizione del soggetto (bias di informazione)
studi di coorte
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Sistemi longitudinali: studi caso-controllo
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Vantaggi Costi non elevati Possibilità di individuare esposizioni
associate a problemi di salute rari Idoneo per valutare fattori di rischio di
malattie con latenza lunga Possibilità di individuare fattori di rischio
multipli associati ad una malattia
Svantaggi Non adatti per valutare esposizioni poco
frequenti In alcune situazioni la relazione temporale
tra esposizione e malattia può essere difficile da definire
Particolarmente soggetti a recall bias e selection bias
studi caso-controllo
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Vantaggi Possibilità di conoscere ciò che accade
conseguentemente ad una esposizione Possibilità di individuare esiti associati ad
esposizioni rare Possibilità di individuare esiti multipli
associati ad una esposizione
Svantaggi possono essere molto costosi e di lunga
durata le perdite al follow-up possono introdurre un
bias di selezione non adatti per esiti di salute poco frequenti la rilevazione dell’esito può essere
influenzata dalla conoscenza dello stato di esposizione del soggetto (bias di informazione)
studi di coorte
![Page 29: Chiara Marinacci Ministero della Salute, Direzione Generale della Programmazione Sanitaria](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062410/568161e2550346895dd1fb9e/html5/thumbnails/29.jpg)
ricorso a dati preesistenti per identificare in modo retrospettivo una idonea popolazione e ottenere le informazioni sulla esposizione di ciascuno dei membri della popolazione (coorte storica)
utilizzo di sistemi di sorveglianza disponibili (es. archivi di mortalita’, dei registri tumori) per il follow-up dei soggetti e ottenere informazioni sugli eventi di interesse
Approcci per ridurre gli svantaggi degli studi di
coorte
Integrazione tra fonti informative
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Indagine Istat Condizioni di salute e ricorso ai
servizi 1999-2000
Integrazione tra fonti statistico-amministrative
Studio Longitudinale Italiano
Archivio nazionale schede di
morte1999-2007
Archivio Nazionale SDO
2001-2008
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Indagine Istat 1999-2000
Archivio nazionale schede di morte
Indagine Istat 2004-2005
Indagine Istat xxxx-yyyy
Archivio Nazionale Schede di dimissione
ospedaliera
Studio Longitudinale Italiano
![Page 32: Chiara Marinacci Ministero della Salute, Direzione Generale della Programmazione Sanitaria](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062410/568161e2550346895dd1fb9e/html5/thumbnails/32.jpg)
coorte di 128,818 individui, 92% del campione Indagine Salute 1999-2000 con identificativi completi e univoci
confronto caratteristiche socio-demografiche con gli 11,193 esclusi
record linkage con archivio nazionale schede di morte 1999-2007 (5,015,166 schede) : 8,875 deceduti nel periodo di follow up
SLI: prima release
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0
20
40
60
80
100
120
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Total
UominiDonne
Totale
§Il numero atteso di deceduti è stato calcolato moltiplicando, per ogni anno di f.u., il numero di sopravvissuti nel campione per il tasso specifico nazionale di mortalità.
Rapporto tra numero di deceduti osservato e numero atteso§, per anno di follow up
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selezione di 81,763 individui con età 25-74 anni
classificazione del titolo di studio: laurea, diploma, media inferiore, elementare o meno
rischi relativi di decesso per tutte le cause e per grandi gruppi di cause, in relazione al titolo di studio al baseline
valutata l’eterogeneità geografica dei rischi relativi per istruzione
Analisi delle diseguaglianze di mortalità per livello di istruzione
![Page 35: Chiara Marinacci Ministero della Salute, Direzione Generale della Programmazione Sanitaria](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062410/568161e2550346895dd1fb9e/html5/thumbnails/35.jpg)
Livello d'istruzione n. deceduti
Tassi grezzi
RR
Uomini Laurea 98 393,19 1,00Diploma superiore 354 376,00 1,16 0,88 1,54Lic. media inferiore 506 509,04 1,46 1,12 1,91Lic. elementare o meno 1.588 1.858,98 1,79 1,39 2,32p=0,01 per trend lineare
Donne Laurea 42 169,00 1,00Diploma superiore 169 181,95 1,12 0,70 1,80Lic. media inferiore 208 241,11 1,22 0,77 1,94Lic. elementare o meno 1.149 960,40 1,63 1,05 2,54p=0,06 per trend lineare
Intervalli di confidenza al
95%
mortalità generale per livello di istruzioneDeceduti, tassi grezzi e RR da modelli di Poisson agg. per età e area geografica
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crude ratesRR crude
ratesRR crude
ratesRR crude
ratesRR crude
ratesRR
Men University degree 112.34 1 172.52 1 8.02 1 24.07 1 24.07 1High school diploma 108.34 1.22 0.79 1.86 179.50 1.27 0.79 2.04 7.44 1.25 0.32 4.86 12.75 0.62 0.22 1.73 24.43 1.07 0.39 2.93Middle school diploma 164.99 1.70 1.13 2.55 231.38 1.51 0.95 2.39 13.08 1.98 0.55 7.19 20.12 0.92 0.36 2.39 31.19 1.34 0.51 3.57Primary or less 597.03 1.82 1.24 2.69 813.60 1.80 1.16 2.81 94.82 3.35 0.99 11.37 107.70 2.11 0.88 5.09 65.56 1.75 0.66 4.62linear trend p=0.02 p<0.01 p=0.05 p=0.28 p=0.04
Women University degree 40.24 1 68.40 1 - 1§ 12.07 1 16.10 1High school diploma 40.91 1.10 0.48 2.55 100.13 1.50 0.88 2.57 4.31 2.15 0.18 0.03 1.28 11.84 0.74 0.23 2.38Middle school diploma 52.16 1.08 0.47 2.47 129.83 1.64 0.96 2.78 8.11 1.76 0.47 6.57 11.59 0.82 0.20 3.39 10.43 0.60 0.18 2.00Primary or less 311.77 1.63 0.76 3.51 406.23 1.99 1.19 3.31 30.09 1.90 0.60 6.04 50.15 1.52 0.40 5.76 23.40 0.68 0.21 2.17linear trend p=0.16 p=0.02 p=0.12 p=0.48 p=0.18
§ reference including persons with high school diploma or university degree
CI 95% CI 95% CI 95%
Neoplasms Diseases of the respiratory system
Diseases of the digestive system external causes
CI 95%
Educational level
Diseases of the circulatory system
CI 95%
mortalità per gruppi di cause per livello di istruzione
tassi grezzi (per 100,000) e RR da modelli di Poisson agg. per età e area geografica
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Emilia Romagna: coordinamento, condivisione risultati e metodologie
Integrazione tra fonti statistico-amministrative:Sistemi Longitudinali Metropolitani
Bozza PSN 2014-2016 include Catania e Palermo
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Sistemi Longitudinali Metropolitani
Copertura di popolazione
Continuità e profondità temporale
Torino dal 1971, Firenze dal
1991,Livorno dal 1981
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Anagrafe comunale1971-2012
Censimento 1971
Censimento 1981
Censimento 1991
Censimento 2001
Traiettorie residenziali(1971-2012)
Sez,
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Lo Studio Longitudinale Torinese
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Anagrafe comunale1971-2012
Schede di morte Istat1971-2010
Traiettorie residenziali(1971-2012)
Sesso, data e comune nascita, data e comune morte
Censimento 1971
Censimento 1981
Censimento 1991
Censimento 2001
Lo Studio Longitudinale Torinese
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Anagrafe comunale1971-2012
Schede di morte Istat1971-2010
Traiettorie residenziali(1971-2012)
Archivi ASL Prestazioni SSN: SDO, specialistica, farmaceutica, PS
Censimento 1971
Censimento 1981
Censimento 1991
Censimento 2001
Codice fiscale
Lo Studio Longitudinale Torinese
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Anagrafe storica
1971-2012
Censimento 1971
Censimento 1981
Censimento 1991
Censimento 2001
Certificati di morte
1971-2010
SDO1995-2011
Prescrizioni farmaceutiche
1997-2009
Prestazioni specialistiche
2002-2011
Registri di patologia
-diabete 1985-2006-tumori RTP 1985-2006
Traiettorie residenziali(1971-2012)
Records relativi a 2,346,680 persone
Lo Studio Longitudinale Torinese
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Incidenza d’infarto 1997-
2002 1Incidenza di tumore 1985-1999 2
Istruzione uomini donneTutte le sedi -
uomini
Tutte le sedi - donne
polmon
e uomini
cervice uterina
alta 1 1 1 1 1 1
media 1.18(1.10-1.27)
1.46 (1.24-1.72)
1.18(1.14-1.22)
1.01(0.97-1.06)
1.54(1.41-1.67)
1.74 (1.35-2.24)
bassa 1.24(1.15-1.33)
1.77 (1.51-2.08)
1.21(1.17-1.25)
0.89(0.85-0.92)
1.75(1.62-1.89)
1.95 (1.52–2.49)
Incidenza di specifiche patologie nella popolazione torinese
1 RR aggiustato per età, area di nascita, condizione occupazionale, reddito e deprivazione del quartiere (Petrelli, 2006)2 RR aggiustato per età e area di nascita (Spadea, 2009)
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Studio Longitudinale Romano (Cesaroni et al. Environ Health. 2010)
937.876 soggetti di età 40+ al 2001che nei 5aa precedenti non hanno avuto ricoveri per eventi coronarici e ictus, f.u. 2001-2010
HR aggiustati per sesso, stato civile, luogo di nascita, condizione professionaleEtà: asse temporale nel modello di Cox Cesaroni et. al AIE
2012
HR
Università 1.00Medie superiori 1.15 1.11 1.20Medie inferiori 1.36 1.31 1.41Primaria 1.41 1.36 1.47
IC 95%
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Stima delle diseguaglianzeBassa
istruzioneAlta
istruzione
f.u.
malati non malati
f.u.
malati non malati
Incidenza IncidenzaConfronto con:
rapporto RISCHIO RELATIVO differenza RISCHIO ATTRIBUIBILE
l'interpretazione del nesso tra posizione sociale e malattia dipende molto dalla misura di associazione utilizzata
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Diseguaglianze relativeRISCHIO RELATIVO
Incidenza tra chi ha istruzione bassa
Incidenza tra chi ha istruzione altaRR=
Quante volte in più (o in meno) si verifica l’evento nel gruppo meno istruito rispetto al gruppo istruito
RR > 1 associazione positiva (bassa istruzione=fattore di rischio)
RR < 1 associazione negativa (bassa istruzione=fattore protettivo)
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Diseguaglianze assolute RISCHIO ATTRIBUIBILE
Incidenza tra chi ha istruzione bassa - Incidenza tra chi ha istruzione alta
RA =
L’eccesso di malati, tra i meno istruiti, attribuibile all’istruzione bassa
Riduzione di casi di malattia che si avrebbe, nella popolazione meno istruita, se avesse istruzione alta
Utile per definire l’impatto della bassa istruzione sull’insorgenza della malattia, tra i meno istruiti
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Diseguaglianze assolute
Incidenza tra chi ha istruzione bassa - Incidenza tra chi ha istruzione alta
Incidenza tra chi ha istruzione bassaRA % =
come frazione (%) dell’ incidenza nei meno istruiti che è attribuibile alla bassa istruzione
PARP % = RA% * P bassa istr
impatto della bassa istruzione nella popolazione
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Titolo di studio 25-64 65+Tasso std. mortalità (per 100,000
a.p.)
RR RA Tasso std. Mortalità
(per 100,000 a.p.)
RR RA
Laurea 177,1 1,00 0 921,5 1,00 0
Lic. elementare o meno 309,2 1,75 132,1 1291,9 1,40 370,4
Esempio: mortalità e livello d’istruzione in un campione italiano, uomini con f.u. 1999-2007
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Huisman M, et al. Socioeconomic inequalities in mortality among elderly people in 11 European populations. J Epidemiol Community
Health 2004
Intensità delle diseguaglianze di mortalità per istruzione tra i giovani adulti (50-59 anni) e i
grandi anziani (80-89 anni)
Le diseguaglianze relative diminuiscono con l’età…
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Huisman M, et al. Socioeconomic inequalities in mortality among elderly people in 11 European populations. J Epidemiol Community
Health 2004
Distribuzione per età dei tassi di mortalità per livello di istruzione
… ma le diseguaglianze assolute si allargano con l’età