Liste d’attesa, il Molise si distingue in negativo. Il dato, che per gli utenti della sanità pubblica in particolare è esperienza quotidiana, è stato fotografato anche da Hi – Healthcare Insights, osservatorio indipendente sull’accesso alle cure di Fondazione The Bridge, nella ricerca 2022 sulle liste d’attesa per l’erogazione delle prestazioni all’interno di strutture ospedaliere pubbliche e private convenzionate.
Il report ha confermato, con riferimento al 2021, il quadro di assoluta disomogeneità dei dati forniti dalle singole Regioni, già registrato per le annualità 2019 e 2020 come conseguenza della libertà che la normativa nazionale, indicata nel Piano nazionale di governo delle liste di attesa, lascia a ciascuna amministrazione nello stabilire le modalità attraverso cui i dati sono raccolti, utilizzati e resi accessibili ai cittadini.
All’interno del Piano nazionale è previsto un elenco di 69 prestazioni ambulatoriali e 17 in regime di ricovero. Non tutte le Regioni, però, hanno rilevato lo stesso numero di prestazioni e le uniche a fornirle tutte sono state Abruzzo, Puglia e Marche.
Nel report, quindi, è stato operato un confronto, rispetto a determinate prestazioni, tra i tempi medi di erogazione da parte delle Regioni limitatamente alla media delle classi di priorità “breve” e “differibile”, le sole presenti nei dati forniti da tutte le Regioni.
Per esempio, su una prima visita ginecologica la Provincia autonoma di Trento e l’Abruzzo presentano rispettivamente il minor numero di giorni medi di attesa e la più alta percentuale di prestazioni eseguite per tempo; il Molise e la Basilicata, invece, si distinguono in negativo, con rispettivamente il 58% di prestazioni eseguite per tempo e una media di 42 giorni di attesa (su un massimo di 10 giorni per la classe “breve” e 30 giorni per la classe “differibile”).
Restando ai dati del Molise, le percentuali sono ancora più basse – fra le altre cose – per una visita endocrinologica (32,5%) e crollano per una visita da uno pneumologo (12,5%), specialisti fra i più carenti nel servizio sanitario regionale. Mentre, per esempio, un risonanza magnetica della colonna viene eseguita per tempo nell’81,4% dei casi e una Tac cranio con o senza metodo di contrasto nel 72,7% dei casi.
Non sfugge la coincidenza per cui gli esami erogati rispettando maggiormente il piano per le liste d’attesa sono quelli offerti anche dai privati convenzionati.
In materia di ricoveri, poi, per un intervento chirurgico per tumore alla mammella, il report evidenzia come sia Lazio che Umbria abbiano subìto dei peggioramenti rispetto all’anno precedente: il Lazio è passato dal 53,25% al 35,36% di prestazioni eseguite per tempo e l’Umbria da 33 a 38 giorni medi di attesa (su 30 giorni di soglia, previsti dal Piano nazionale per la classe “A”).
Per ipotizzare una nuova modalità di raccolta e analisi dei dati delle liste d’attesa effettivamente rispondenti alla realtà, Fondazione The Bridge e Agenas hanno creato un gruppo di lavoro per monitorare ex ante i tempi di attesa delle prestazioni specialistiche. Il progetto prevede la raccolta dei dati analitici delle prenotazioni effettuate attraverso i Cup (centro unico di prenotazione) di un campione di Regioni/aziende sanitarie; l’analisi dei dati raccolti e la successiva comunicazione al ministero della Salute; la costruzione di specifici indicatori di presa in carico dei pazienti; l’analisi legislativa a integrazione e supporto del percorso.
Per Alessandro Venturi, direttore scientifico dell’osservatorio Hi e vicepresidente della Fondazione The Bridge, «non basta prevedere attraverso una legge che i dati sulle liste d’attesa debbano essere resi pubblici, ma è necessario che ci sia una responsabilità politica che dia attuazione a quella legge. Se manca il dato, mancano le informazioni e non si genera conoscenza, di conseguenza diventa difficile tenere in piedi un organismo complesso come il nostro sistema sanitario. In questo Paese è giunto il momento di attuare una strategia politica che consenta di distillare informazioni e conoscenza dai dati sanitari, coniugando il sapere umano con le opportunità che le nuove tecnologie di machine learning oggi permettono».
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