Secondo una ricerca del Terry Group, società di consulenza sanitaria e attuariale, con sede a Chicago, l’utilizzo di dati sbagliati, obsoleti o incompleti da parte del sistema sanitario statunitense, si traduce in una errata allocazione delle risorse e perpetua la situazione di iniquità sanitaria che si ripercuote soprattutto sulle comunità più svantaggiate.
La ricerca spiega come i dati vengano utilizzati per un ampio ventaglio di finalità, tra cui rientrano, ad esempio, la creazione della rete di fornitori, la definizione di tassi di rimborso e il calcolo dei punteggi di aggiustamento del rischio. I dati vengono inoltre inseriti nei modelli di salute predittiva utilizzati per indirizzare i pazienti verso i servizi di assistenza preventiva più adatti alle necessità personali.
È chiaro che l’utilizzo di dati sbagliati, o comunque incompleti, può non riflettere in maniera accurata i sottostanti rischi per la salute e le necessità della popolazione più svantaggiata e, inoltre, non aiuta a comprendere i motivi per il sottoutilizzo e il cattivo utilizzo dei servizi sanitari. Giusto per capire, la copertura assicurativa viene distorta da dati non precisi sullo stato socioeconomico, nonché circa la razza e l’etnia, con i neri e gli ispanici che hanno meno probabilità di avere una copertura rispetto alla popolazione di bianchi non ispanici.
Anche quando le persone hanno una copertura assicurativa, i membri dei gruppi di popolazione più svantaggiata possono incontrare ostacoli all’accesso di servizi, rispetto da altre fette di popolazione. E quando si verifica il modo in cui i più svantaggiati interagiscono con il sistema sanitario, è più probabile ritrovarli al pronto soccorso. Ma le informazioni del pronto soccorso non vengono rielaborati ed essendo esclusi dai dati di valutazione standard, ecco che le condizioni di salute reali della persona possano non corrispondere con le informazioni a disposizione. Siccome i dati svolgono un ruolo centrale nel guidare il finanziamento e l’erogazione dell’assistenza sanitaria, la distorsione nei dati può quindi portare anche a gravi errori nell’allocazione delle risorse sanitarie.
Secondo lo studio, assicuratori, datori di lavoro, sistemi sanitari e provider di servizi dovrebbero avviare iniziative volte a migliorare il coinvolgimento con il sistema sanitario delle comunità a rischio. Tutto ciò avendo come obiettivo quello di compensare l’impatto negativo dell’utilizzo di dati distorti o incompleti sull’equità sanitaria, aumentando il livello di “engagement” con il sistema sanitario.
Benefit non medici, come trasporti e servizi di assistenza all’infanzia, possono contribuire a rimuovere quelle che spesso rappresentano le principali barriere all’accesso ai servizi sanitari per le popolazioni svantaggiate.
