Tesi etd-01282022-154438 |
Link copiato negli appunti
Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale LM6
Autore
MICCOLIS, LIANA
URN
etd-01282022-154438
Titolo
Education-based health inequities in detection and outcome of CoViD-19 cases in Apulia
Dipartimento
RICERCA TRASLAZIONALE E DELLE NUOVE TECNOLOGIE IN MEDICINA E CHIRURGIA
Corso di studi
MEDICINA E CHIRURGIA
Relatori
relatore Dott.ssa Tavoschi, Lara
correlatore Dott.ssa Mazzilli, Sara
correlatore Dott.ssa Mazzilli, Sara
Parole chiave
- covid-19
- education
- health inequities
- sars-cov-2
Data inizio appello
15/02/2022
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
15/02/2092
Riassunto
Alla fine del 2019, un nuovo coronavirus, poi ribattezzato SARS-CoV-2, si è diffuso ampiamente e rapidamente in tutto il mondo. Pur non essendo discriminante, ha interessato alcune categorie più di altre: gli anziani, gli uomini e le persone con comorbidità o disabilità sono stati spesso colpiti più gravemente. Tuttavia, anche i fattori socio-economici sono stati e sono determinanti per l’infezione e per gli esiti della malattia da SARS-CoV-2.
Lo scopo di questo studio è quello di analizzare le disuguaglianze di salute legate all’istruzione nel rilevamento dei casi di CoViD-19 e nei tassi di ricovero, ammissione in terapia intensiva e letalità dei casi rilevati in Puglia durante il primo anno della pandemia di SARS-CoV-2.
Il livello di istruzione influenza lo stile di vita e le abitudini quotidiane che hanno un impatto significativo sulla salute. Questo potrebbe essere vero anche per la CoViD-19, per la quale le misure preventive non farmacologiche hanno giocato (e continuano a giocare) un ruolo importante nel ridurre la trasmissione del SARS-CoV-2. Pertanto, il livello d’istruzione è stato usato come variabile indipendente, mentre i tassi di positività, ospedalizzazione, accesso in TI e mortalità sono stati fissati come variabili dipendenti. Utilizzando un modello di regressione lineare generalizzato, è stato calcolato il rischio relativo per ciascuna delle variabili dipendenti con un livello di confidenza del 95%. Gli operatori sanitari sono stati esclusi dall’analisi. Quindi, il campione studiato ha incluso 175'929 abitanti, distribuiti in tre periodi: 10'202 per il primo, 25'322 per il secondo e 140'405 per il terzo. I titoli di studio sono stati ordinati in quattro categorie, in ordine crescente di livello. I dati sono stati standardizzati per sesso ed età.
I principali risultati di questa analisi sono stati ottenuti nel terzo periodo esaminato (seconda ondata di CoViD-19 in Italia). Tali risultati hanno rivelato un aumento del rischio di essere sottoposti al test per SARS-CoV-2 tra coloro che hanno un livello di istruzione superiore, ma un aumento del rischio di risultare positivi per coloro che hanno un titolo di studio più basso. Inoltre, un rischio maggiore di morire a causa della CoViD-19 è stato riscontrato tra le persone analfabete o con istruzione elementare con un’età pari o superiore ai 35 anni (RR = 5.486).
Questi risultati suggeriscono che misure di prevenzione specifiche dovrebbero essere adottate per gli individui più svantaggiati dal punto di vista socio-economico.
---
As of late 2019, a novel coronavirus, later renamed SARS-CoV-2, has spread widely and rapidly around the world. Although not discriminating, it targeted certain categories more over others: the elderly, men, and people with comorbidities or disabilities were often more severely affected. However, also socio-economic factors were and are determinants of SARS-CoV-2 infection and disease outcomes. The aim of this study is to analyse education-related health inequities in detection of CoViD-19 cases and in hospitalisation, admission to ICU and fatality rates of detected cases in Apulia during the first year of the SARS-CoV-2 pandemic.
Education level influences lifestyle and everyday habits that have a significant impact on health. This could also be true for CoViD-19, for which non-pharmacological preventive measures have played (and continue to play) an important role in reducing SARS-CoV-2 transmission. Hence, education level was used as independent variable whereas testing, positivity, hospitalisation, ICU access and case-fatality rates were set as dependent variables. Using a generalised linear regression model, relative risk was calculated for each of the dependent variables with a 95% confidence level. Healthcare workers were excluded from the analysis. Thus, the sample under study included 175,929 inhabitants, distributed over three periods: 10,202 for the first one, 25,322 for the second one, and 140,405 for the third one. Educational qualifications were sorted into four categories, from lowest to highest. Data were standardised for both gender and age.
The main findings of this analysis were obtained in the third period examined (second wave of CoViD-19 in Italy). They revealed an increased risk of being tested for SARS-CoV-2 within those with a higher education level yet an increased risk of testing positive for those having less education. In addition, a greater risk of dying due to CoViD-19 has been observed among illiterate or elementary school-licensed people aged 35 years or older (RR = 5.486).
These results suggest that specific prevention measures should be implemented for the most socio-economically disadvantaged individuals.
Lo scopo di questo studio è quello di analizzare le disuguaglianze di salute legate all’istruzione nel rilevamento dei casi di CoViD-19 e nei tassi di ricovero, ammissione in terapia intensiva e letalità dei casi rilevati in Puglia durante il primo anno della pandemia di SARS-CoV-2.
Il livello di istruzione influenza lo stile di vita e le abitudini quotidiane che hanno un impatto significativo sulla salute. Questo potrebbe essere vero anche per la CoViD-19, per la quale le misure preventive non farmacologiche hanno giocato (e continuano a giocare) un ruolo importante nel ridurre la trasmissione del SARS-CoV-2. Pertanto, il livello d’istruzione è stato usato come variabile indipendente, mentre i tassi di positività, ospedalizzazione, accesso in TI e mortalità sono stati fissati come variabili dipendenti. Utilizzando un modello di regressione lineare generalizzato, è stato calcolato il rischio relativo per ciascuna delle variabili dipendenti con un livello di confidenza del 95%. Gli operatori sanitari sono stati esclusi dall’analisi. Quindi, il campione studiato ha incluso 175'929 abitanti, distribuiti in tre periodi: 10'202 per il primo, 25'322 per il secondo e 140'405 per il terzo. I titoli di studio sono stati ordinati in quattro categorie, in ordine crescente di livello. I dati sono stati standardizzati per sesso ed età.
I principali risultati di questa analisi sono stati ottenuti nel terzo periodo esaminato (seconda ondata di CoViD-19 in Italia). Tali risultati hanno rivelato un aumento del rischio di essere sottoposti al test per SARS-CoV-2 tra coloro che hanno un livello di istruzione superiore, ma un aumento del rischio di risultare positivi per coloro che hanno un titolo di studio più basso. Inoltre, un rischio maggiore di morire a causa della CoViD-19 è stato riscontrato tra le persone analfabete o con istruzione elementare con un’età pari o superiore ai 35 anni (RR = 5.486).
Questi risultati suggeriscono che misure di prevenzione specifiche dovrebbero essere adottate per gli individui più svantaggiati dal punto di vista socio-economico.
---
As of late 2019, a novel coronavirus, later renamed SARS-CoV-2, has spread widely and rapidly around the world. Although not discriminating, it targeted certain categories more over others: the elderly, men, and people with comorbidities or disabilities were often more severely affected. However, also socio-economic factors were and are determinants of SARS-CoV-2 infection and disease outcomes. The aim of this study is to analyse education-related health inequities in detection of CoViD-19 cases and in hospitalisation, admission to ICU and fatality rates of detected cases in Apulia during the first year of the SARS-CoV-2 pandemic.
Education level influences lifestyle and everyday habits that have a significant impact on health. This could also be true for CoViD-19, for which non-pharmacological preventive measures have played (and continue to play) an important role in reducing SARS-CoV-2 transmission. Hence, education level was used as independent variable whereas testing, positivity, hospitalisation, ICU access and case-fatality rates were set as dependent variables. Using a generalised linear regression model, relative risk was calculated for each of the dependent variables with a 95% confidence level. Healthcare workers were excluded from the analysis. Thus, the sample under study included 175,929 inhabitants, distributed over three periods: 10,202 for the first one, 25,322 for the second one, and 140,405 for the third one. Educational qualifications were sorted into four categories, from lowest to highest. Data were standardised for both gender and age.
The main findings of this analysis were obtained in the third period examined (second wave of CoViD-19 in Italy). They revealed an increased risk of being tested for SARS-CoV-2 within those with a higher education level yet an increased risk of testing positive for those having less education. In addition, a greater risk of dying due to CoViD-19 has been observed among illiterate or elementary school-licensed people aged 35 years or older (RR = 5.486).
These results suggest that specific prevention measures should be implemented for the most socio-economically disadvantaged individuals.
File
Nome file | Dimensione |
---|---|
Tesi non consultabile. |