Standardizzazione: spiegazione e calcolo

Quanto è frequente una determinata malattia? A quanto ammonta il tasso di ospedalizzazione? Quali sono i costi per il sistema sanitario? Molte cifre del settore della salute e del sistema sanitario sono pertinenti soltanto se si conoscono le dimensioni della popolazione a cui si riferiscono. Per questo vengono calcolati quote (in %) o tassi che illustrano le cifre ogni 1000 o 100 000 abitanti (tassi grezzi).

Spesso è interessante osservare le differenze tra regioni o gruppi di popolazione come pure l’evoluzione dei tassi nel tempo. Per correggere l’effetto della diversa composizione della popolazione ed effettuare così confronti più accurati, è necessario tenere conto delle caratteristiche strutturali della popolazione, in primis età e sesso. Ad esempio, ci si attende che se la popolazione è particolarmente anziana siano più frequenti determinate malattie e siano più elevati sia il tasso di ospedalizzazione che i costi del sistema sanitario rispetto a quanto si rileverebbe per una popolazione più giovane; oppure si suppone che, nell’età fertile, tra le donne si riscontri un numero nettamente più elevato di ricoveri che tra gli uomini della stessa fascia di età.

Le differenze più marcate riguardo alle caratteristiche demografiche della popolazione emergono in particolare in un contesto globale, ma anche tra i Cantoni svizzeri si riscontrano differenze. Ad esempio, nel 2022 la popolazione ticinese era nettamente più anziana di quella del Cantone di Friburgo (persone di 65 anni e più: il 24% contro il 17%, v. grafico 1). Inoltre, la struttura della popolazione di una determinata regione può evolvere nel tempo.

Grafico 1: Popolazione residente permanente dei Cantoni di Friburgo (FR) e Ticino (TI) al 31.12.2022. 
Fonte: UST – STATPOP

Se non si tiene conto delle differenze strutturali si possono trarre conclusioni distorte, fatto che può essere evitato ricorrendo alla standardizzazione. Quest’ultima è un calcolo che consente di raffrontare popolazioni strutturalmente diverse (ad es. nello spazio o nel tempo). Tuttavia, i dati convertiti non corrispondono più al numero effettivo di casi o al tasso effettivo, e questo deve essere tenuto in considerazione nell’interpretazione dei risultati.

Ad esempio, una standardizzazione fa sì che il tasso di mortalità del Canton Ticino relativo al 2022 cali da 991 a 762 decessi ogni 100 000 abitanti. Nel Cantone di Friburgo, tale standardizzazione fa aumentare il tasso da 739 a 909 decessi ogni 100 000 abitanti. Il fatto che in Ticino il tasso grezzo (non standardizzato) sia più elevato è riconducibile al fatto che la popolazione è più anziana di quella del Cantone di Friburgo. Se entrambi i gruppi di popolazione vengono ricondotti alla stessa struttura demografica (in questo caso la popolazione standard europea nel 2010), la mortalità risulta inferiore nel Canton Ticino.

La standardizzazione viene effettuata sulla base del metodo diretto. Ciò significa che vengono calcolati e ponderati tassi specifici a determinati gruppi (per età e sesso), in modo che corrispondano alla struttura demografica di una popolazione standard ipotetica. Con la standardizzazione i risultati relativi ai diversi gruppi di popolazione diventano quindi comparabili, sebbene si perda il riferimento diretto e intuitivo alle cifre effettive.

La formula per il calcolo dei tassi standardizzati per età e sesso (R) è la seguente:

R : tasso standardizzato per età e sesso è la seguente 
N_ij : numero di persone nella fascia di età i e di sesso j nella popolazione standard
r_ij : tasso grezzo specifico a età e sesso della popolazione in esame
La popolazione standard impiegata è la popolazione standard europea nel 2010 (Eurostat, 2013).

L’intervallo di confidenza, anch’esso illustrato, misura la precisione della stima. Definisce infatti i limiti entro i quali il valore reale rientra con una probabilità del 95%. Per gli indicatori dell’indagine sulla salute in Svizzera (ISS), la stima degli intervalli di confidenza si basa su una linearizzazione della serie di Taylor (Woodruff, 1971). Per gli altri indicatori, si basa su un’approssimazione gamma della varianza del tasso (Tiwari et al., 2006). 

Una parte significativa degli indicatori pubblicati dall’Obsan è standardizzata. Tuttavia alcuni non sono standardizzati a causa del campione troppo piccolo oppure perché i dati per età e sesso sono incompleti o ancora perché in alcuni casi la standardizzazione non è pertinente.

Di norma, per gli indicatori dell’ISS vengono mostrati i tassi grezzi (non standardizzati). I tassi standardizzati per età e sesso possono essere visualizzati spostando l’interruttore sopra il grafico. Quando un indicatore non dispone di un interruttore significa che i tassi riportati sono solo quelli standardizzati o solo quelli grezzi. Per gli indicatori standardizzati, invece, i tassi grezzi sono sempre consultabili nelle tabelle di dati, che possono essere aperte cliccando sull’apposito pulsante.

• Eurostat (2013). Revision of the European Standard Population – Report of Eurostat’s task force. Lussemburgo: Ufficio delle pubblicazioni dell’Unione europea: Rapporto (in inglese).
• Tiwari, R. C., Clegg, L. X., e Zou, Z. (2006). Efficient interval estimation for age-adjusted cancer rates. Statistical methods in medical research, 15(6), pagg. 547–569: Pubblicazione (in inglese).
• Woodruff, R.S. (1971). A Simple Method for Approximating the Variance of a Complicated Estimate. Journal of the American Statistical Association, 66:411–414: Pubblicazione (in inglese).