L’efficienza delle cure secondarie in Italia: gli ospedali come unità produttive

Di Sara Boggio

L’Istituto Superiore di Sanità ha pubblicato, nel primo volume 2017 dei suoi Annali, uno studio che misura l’efficienza degli ospedali italiani, condotto da un gruppo di ricercatori del Dipartimento di Sanità Pubblica dell’Università Cattolica del Sacro Cuore di Roma e dal Presidente dello stesso Istituto Superiore di Sanità (la pubblicazione, in inglese, si può leggere integralmente qui).

Alla lettura sono necessarie alcune premesse, di carattere contenutistico e metodologico.

La ricerca parte dall’assunto che “la recente crisi economica globale, insieme all’invecchiamento della popolazione, stiano pressando i governi, in tutto il mondo, a ottenere un più esplicito e urgente razionamento delle risorse”.

Il fine principale dello studio è fornire uno strumento metodologico affidabile per misurare l’efficienza tecnica delle cure secondarie. I risultati riguardano quindi, principalmente, la bontà del metodo, più che la valutazione, in sé, dell’efficienza del sistema ospedaliero italiano. Non bisogna infine dimenticare che lo studio è rivolto all’equipe amministrativo-gestionale dell’organigramma delle strutture: è stato condotto “dalla prospettiva manageriale, focalizzando l’attenzione sulla produttività” senza tener conto di differenze qualitative (per esempio la qualità della tecnologia a disposizione nei diversi ospedali, che si è invece considerata come omogenea).

 

Il Data Envelopment Analysis

Ciò detto, tra i diversi metodi indicati in letteratura per effettuare questo tipo di misurazione, gli autori hanno scelto il Data Envelopment Analysis (DEA), introdotto nel 1978 dagli studi di Charnes, Cooper e Rhodes. Il DEA è una tecnica econometrica, e non parametrica, usata per misurare le prestazioni delle unità produttive. A differenza dell’approccio statistico, che confronta le unità produttive con una media teorica, il DEA confronta ogni unità di produzione con le unità più efficienti, calcolando, per ciascuna, l’efficienza relativa. Si tratta di un metodo che viene usato per valutare l’efficienza di istituti bancari, sistemi di trasporto nonché, come in questo caso, ospedali (per ulteriori ragguagli si veda l’approfondimento messo a disposizione dall’Istat, qui).

Il metodo DEA, in Italia, è già stato usato “per analizzare l’efficienza delle cure primarie, delle riforme della sanità, e delle cure ospedaliere a livello regionale e locale”. Lo studio in oggetto “è uno dei primi a fornire, attraverso il DEA, una cornice metodologica utile per investigare il livello di efficienza delle strutture ospedaliere a livello nazionale”.

 

La situazione in Italia

Le cure ospedaliere, si legge nello studio, fanno capo a 669 strutture pubbliche, che forniscono sia prestazioni ambulatoriali esterne sia trattamenti in regime di ricovero, affidando poi una serie di prestazioni a 553 strutture private.    

Tra tutte queste, lo studio ha messo a confronto 50 strutture ospedaliere pubbliche.

I dati di riferimento sono quelli messi a disposizione dal Ministero della Salute e dal Programma Nazionale per la Valutazione degli Outcome di Salute, condotto dallo stesso Ministero in collaborazione con l’Agenzia Nazionale per i Servizi Sanitari Regionali (i dati si riferiscono al 2010).

In questo tipo di analisi è usuale procedere attraverso una stima di modelli di regressione censurata. Lo studio in oggetto ha usato i punteggi di efficienza del DEA come variabili dipendenti entro la cornice del modello di regressione Tobit (per la definizione del quale si rimanda a questo link).

Per analizzare la relazione tra performance dell’ospedale e organizzazione delle cure ambulatoriali, sono stati presi in considerazione una serie di fattori di contesto, tra i quali: il volume di pazienti ammessi, l’indice di entropia (il livello di specializzazione dei centri medici), la complessità dei trattamenti medici prescritti, l’area geografica (nord, centro o sud Italia), l’eventuale presenza di regime fiscale regionale autonomo, le percentuali di spesa sanitaria pubblica e privata così come indicate nel prodotto interno lordo (l’elenco completo dei fattori si trova nell’allegato della pubblicazione, che si può scaricare cliccando sul link “Supplementary Files”, al di sotto del pdf del Full Text). I dati relativi alle variabili regionali sono stati attinti dai database dell’Istituto Italiano di Statistica.

Veniamo ora ai risultati.

In media, le strutture considerate hanno mostrato un punteggio di efficienza del 77%. Il modello di regressione Tobit ha identificato, come fattori che influiscono positivamente sul punteggio di efficienza, un livello di complessità delle patologie ridotto (case-mix index), la collocazione della struttura nel nord del paese, l’autonomia fiscale della regione, una maggiore percentuale di spesa nel settore pubblico anziché nel privato.

 

Leggere i dati con cautela

I risultati vanno però letti con cautela, precisano gli autori.

Bisognerebbe cioè leggerli alla luce del secondo allegato dell’articolo (sempre a disposizione al link “Supplementary Files”), che riporta i risultati dell’“analisi di sensitività” (cioè delle variazioni dell’efficienza al variare dei parametri che la determinano), il limite minimo e massimo dell’intervallo di confidenza (la probabilità che un dato parametro ricada in quell’intervallo), i bias. Questi dati suggeriscono che i risultati del modello proposto dovrebbero essere letti “tenendo sempre in considerazione le differenze tra le singole strutture”. Inoltre, siccome il DEA rappresenta un approccio non statistico, i fattori di natura probabilistica, come le stime di errore nella raccolta dati, possono incidere, anche significativamente, sui risultati. Occorre infine non dimenticare che tra le variabili esogene, molte rimarranno al di fuori del controllo di pertinenza manageriale.

Tenendo presente tutti questi limiti, gli autori concludono che il DEA utilizzato può fornire informazioni utili e oggettive sul grado di efficienza tecnica delle cure ospedaliere. Tanto da poterne ipotizzare l’impiego anche in altri paesi, per stabilire paralleli e confronti a livello europeo.