Il dD Nakia K. Lee-Foon (Ph.D.) è una borsista post-dottorato presso la Dalla Lana School of Public Health dell’Università di Toronto. Il suo lavoro spazia dall’esame dell’equità nei sistemi sanitari all’esplorazione delle conoscenze sulla salute sessuale di giovani uomini che si identificano come neri e fanno sesso con altri uomini a Toronto.

Il dr Adalsteinn Brown è Professore e Preside della Dalla Lana School of Public Health dell’Università di Toronto. La sua ricerca si concentra sulle politiche sanitarie, sulla misurazione delle prestazioni dei sistemi sanitari e sul miglioramento dei programmi di formazione per i dottorandi.

La pandemia di COVID-19 ha messo a dura prova la capacità dei governi di combattere efficacemente le minacce alla salute pubblica. Un’analisi attenta di ciò che è accaduto e di ciò che sarebbe dovuto accadere rivelerà senza dubbio problemi che vanno dalle lacune nella sorveglianza delle malattie, alle forniture limitate di dispositivi di protezione individuale, alle difficoltà di comunicazione e all’uso delle prove emergenti da parte di ricercatori e responsabili politici.

È innegabile che all’inizio della pandemia molte autorità non abbiano tenuto conto dell’effetto iniquo delle malattie infettive sulle società, un fatto ampiamente riconosciuto.

All’inizio della crisi sanitaria, il Canada non era preparato alla rapida diffusione del SARS-CoV-2 o alle sue conseguenze sui sistemi sanitari. Una volta che la contaminazione è diventata indiscutibile, le risposte di molte province sono state brutali, con l’unico obiettivo di ridurre i contatti tra le persone e, quindi, la trasmissione del virus. Sebbene queste misure abbiano ridotto i tassi di infezione e probabilmente salvato migliaia di vite, alcuni ricercatori e funzionari della sanità pubblica hanno subito sostenuto di enfatizzare l’effetto iniquo della pandemia, evidenziato da statistiche praticamente di ogni giurisdizione e mostrando costantemente una sovrarappresentazione di persone razzializzate o a basso reddito popolazioni e altri gruppi emarginati tra le vittime di COVID. Queste popolazioni costituiscono una parte importante della forza lavoro essenziale che influisce direttamente o indirettamente sulla vita e sulla salute di tutti i membri della società. Questa sovrarappresentazione ha messo in evidenza la disconnessione tra l’obiettivo dei governi di ridurre gli effetti del COVID e la disgregazione che ha portato alla società.

Non esiste una definizione universale di equità sanitaria. Pertanto la definiamo qui come la riduzione delle disparità sanitarie evitabili e dei loro fattori determinanti in gruppi basati sui determinanti sociali della salute o sui privilegi derivanti dallo stato socioeconomico, dall’identità di genere, dalla razza, dall’istruzione e da altri tipi di distinzioni. In Canada, alcuni ricercatori hanno adottato una lente di equità sanitaria per analizzare e curare il COVID. Tuttavia, ci sono differenze nel modo in cui la riduzione della malattia viene vista da questa prospettiva. Approcci e quadri diversi complicano gli sforzi in questa direzione, nonostante il legame tra il miglioramento dei determinanti sociali e la salute.

Queste variazioni hanno portato a una concentrazione della malattia nei quartieri razzializzati ea basso reddito. Molti governi a tutti i livelli sono stati lenti a mettere in atto politiche per affrontare queste disuguaglianze. Ad esempio, all’inizio della pandemia, nel gennaio 2020, l’Ontario ha reso il COVID una malattia segnalabile. In primavera ha anche istituito misure di salute pubblica radicali.

Sebbene i ricercatori abbiano riscontrato disparità tra gli strati socioeconomici nei primi mesi della crisi sanitaria, le risposte provinciali incentrate sull’equità non sono iniziate fino alla metà della seconda ondata, ad eccezione di una moratoria sugli sfratti degli inquilini annunciati durante la prima ondata. Queste risposte tardive e incoerenti hanno spinto gruppi come ospedali, centri sanitari e organizzazioni comunitarie a sviluppare i propri interventi per affrontare le disuguaglianze all’interno delle comunità che servono.

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I dati canadesi sui casi di COVID mostrano inequivocabilmente che gli approcci e le strutture di equità sanitaria devono considerare i fattori che rendono le popolazioni razzializzate e a basso reddito più vulnerabili all’esposizione al COVID e alla morte che potrebbe derivarne.

L’esempio di Toronto

La necessità di un tale angolo è evidente in Ontario, la provincia con il maggior numero di casi di COVID nel Paese.

In assenza di regole standardizzate a livello provinciale per la raccolta di dati affidabili sui fattori sociali, alcuni dipartimenti di sanità pubblica si sono presi la responsabilità di estrapolare l’effetto del COVID sulle popolazioni vulnerabili. Ad esempio, il più grande servizio sanitario pubblico della provincia, Toronto Public Health (TPH), raccoglie dati su alcuni dei determinanti sociali chiave della salute (es. identità razziale, reddito, dimensione della famiglia). Gli assi di raccolta dei dati (in particolare le questioni socio-demografiche) attingono ai dati sulle malattie raccolti in altre località e questi assi influenzano notevolmente altri esiti sanitari. Le comunicazioni hanno lo scopo di informare TPH, la città di Toronto, i servizi sanitari della città e i collaboratori della comunità sugli sforzi per affrontare le disparità legate al COVID, in particolare tra le popolazioni e nelle comunità, i quartieri più colpiti dal virus.

I dati hanno rivelato tendenze sorprendenti, ma non sorprendenti, nelle malattie. Ad esempio, la maggior parte dei casi di COVID (72%) si trova tra le popolazioni razzializzate e il 44% tra le famiglie a basso reddito. Le comunità razzializzate e i nuovi arrivati ​​sono spesso sovrarappresentate nei servizi essenziali a basso salario e faccia a faccia con il pubblico. Si espongono quindi a un rischio maggiore di trasmissione dovuto alla necessità di continuare il loro lavoro (essenziale) e alle difficoltà di accesso a risorse essenziali come i dispositivi di protezione individuale, per non parlare dei loro angusti alloggi. Questi fattori, uniti a comorbilità, razzismo, esclusione sociale e quartieri scarsamente serviti da servizi di ogni tipo, aumentano il rischio di contrarre il COVID.

Nell’autunno del 2020, TPH è stato incaricato di creare una serie di indicatori di equità COVID che sono stati incorporati nel Pandemic Watch Dashboard della città. Questa dashboard del coronavirus sembra essere una delle poche in Canada a presentare esplicitamente dati su equità e razza. Include anche indicatori su: diffusione e contenimento del virus, test di laboratorio, capacità del sistema sanitario e salute pubblica. Fornisce informazioni sullo stato attuale della pandemia e tiene traccia dei cambiamenti nei tassi di malattia in tutta la città. La categoria “equità” mira a segnalare le disuguaglianze di reddito, razza e vicinato nei tassi di vaccinazione e casi di COVID. Questi indicatori possono evidenziare aree che richiedono ulteriore attenzione, revisione e azione. Inoltre, aiutano ricercatori, responsabili politici, funzionari e membri della comunità a monitorare da vicino le popolazioni a maggior rischio di esposizione, i progressi nella lotta contro il coronavirus e le disparità nei tassi di infezione.

Questi dati potrebbero aver rafforzato l’equità degli interventi di salute pubblica e contribuito a ridurre i tassi di COVID in queste popolazioni. Ad esempio, la prima analisi dei dati sociodemografici condotta da TPH nel luglio 2020 ha rilevato che i neri e i latini avevano tassi di COVID da 6 a 11 volte superiori rispetto ai bianchi. Questi dati hanno portato il Comune ad attuare rapidamente vari interventi nelle aree più colpite e ad organizzare consultazioni comunitarie per rispondere in modo più equamente alle malattie. Le azioni andavano da annunci multilingue di salute pubblica a servizi gratuiti di assistenza all’infanzia di emergenza.

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Il riconoscimento della disuguaglianza ha plasmato le politiche COVID della città e ha contribuito a proteggere la vita delle popolazioni ad alto rischio di esposizione a malattie e infezioni. Questo effetto conferma ancora una volta la necessità di allontanarsi dalla raccolta di dati aggregati, un metodo comunemente utilizzato nelle strutture sanitarie canadesi. Rendendo facilmente accessibili i dati disaggregati, garantiamo che le risorse sanitarie possano essere distribuite in un modo che soddisfi meglio i bisogni delle popolazioni. Come ha osservato uno studio che valuta la segnalazione di COVID incentrata sull’equità sanitaria in Canada, l’assenza di dati relativi alle impostazioni di rischio o ai marcatori sociali può mascherare maggiori disparità intorno a COVID.

Un modello da seguire

Il Toronto Dashboard fornisce alle strutture sanitarie municipali e nazionali un modello per integrare l’equità nella segnalazione e nella pianificazione del COVID. Questo può essere fatto principalmente in due modi:

Innanzitutto, includi gli indicatori di uguaglianza nei dashboard COVID. Non basta affermare che l’equità è una componente della lotta al COVID, occorre specificare come viene valutata, misurata e attuata. Queste informazioni possono aiutare le strutture sanitarie a comprendere meglio la diffusione della malattia e, potenzialmente, a identificare e affrontare le disuguaglianze sottostanti. Per raccogliere informazioni rilevanti, i ricercatori devono esaminare criticamente i fattori preesistenti che aggravano i problemi di salute e utilizzarli per migliorare i loro indicatori.

Gli indicatori devono essere utilizzati anche per valutare l’equità delle cure fornite dalle strutture sanitarie. Questa metrica è importante perché la città di Toronto afferma che i suoi indicatori di disuguaglianza non possono determinare le strategie per affrontarla, ma i dati possono essere utilizzati per valutare il grado di equità tra diverse strategie. Questo aiuta a garantire che le strategie siano esaminate per la loro capacità di fornire servizi di qualità, efficaci e accessibili che soddisfino i bisogni della popolazione.

In secondo luogo, dobbiamo raccogliere dati sanitari disaggregati. Sebbene questo suggerimento non sia nuovo e alcuni scienziati canadesi nel campo richiedano da anni uno sforzo concertato, il COVID ne ha ulteriormente sottolineato la necessità, oltre a rivelare altre lacune importanti e prevenibili nelle conoscenze sanitarie. Se raccolti correttamente e contestualizzati da organizzazioni comunitarie o soggetti interessati formati, i dati possono essere utilizzati per migliorare l’assistenza sanitaria nel suo insieme.

Poiché le strutture sanitarie continuano a subire pressioni per affrontare meglio il COVID, è fondamentale disporre di un dashboard che mostri le disuguaglianze emergenti legate al coronavirus in tempo reale. Questo tipo di grafico non solo può rivelare le tendenze, ma anche aiutare a salvare la vita di coloro che sono spesso trascurati dagli approcci tradizionali di sorveglianza delle malattie.

La versione originale di questo articolo è stata pubblicata sul sito Healthy Debate.

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