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domenica 15 febbraio 2015

Alluvione in Romagna, una storymap

Ho raccolto un po' di foto e video relativi all'alluvione del 6-7 Febbraio in una storymap per cercare di dare un quadro d'insieme dell' evento sfortunato.

Una storymap consente di unire riferimenti geografici e materiale multimediale per raccontare una storia o descrivere eventi. Esistono diversi strumenti per costruire simili mappe, io ho utilizzato un servizio messo a disposizione da KnightLab basato sulla libreria Storymap.js appositamente sviluppata.

In questo caso la storymap funziona da contenitore per le immagini pubbliche che ho raccolto prevalentemente da social network , i riferimenti geografici (vie, quartieri) sono spesso approssimativi per mancanza di informazioni dettagliate; in ogni caso il risultato è un riassunto interessante di cosa è accaduto. Clicca qui per vedere la storia a schermo intero

sabato 19 ottobre 2013

AUSL unica della Romagna, 10 anni di spesa sanitaria - 2. Il dettaglio

Volevo capire cos'è che ha fatto così tanto aumentare negli anni la spesa annua per abitante come si vede nel mio post precedente. Così ho creato delle semplici rappresentazioni grafiche a linee per mettere in evidenza sia la composizione di dettaglio dei costi di produzione (quali spese pesano maggiormente) , che la velocità di crescita (da confrontare magari con l'inflazione). Il grafico superiore rappresenta dunque le voci che compongono il costo di produzione annuo per abitante , il grafico inferiore rappresenta la composizione ancora più dettagliata di tali voci. In particolare il grafico superiore può essere usato come 'filtro' per il grafico inferiore, infatti se si clicca su una linea del grafico superiore allora nel grafico inferiore compariranno solo le componenti della linea cliccata.

Per tutte le AUSL è abbastanza evidente che il costo per i servizi è la parte preponderante della spesa sanitaria inoltre è anche la parte che è cresciuta con maggiore velocità (per esempio in 10 anni a Ravenna si è passati da 779 Euro a 1083 Euro per abitante all'anno, +39%). Se si entra nel dettaglio di questi costi per i servizi esplorando il grafico inferiore (basta passare col mouse sulle linee) si osserva che essi sono composti prevalentemente da costi per servizi ospedalieri, farmaceutica e 'altra assistenza' (bisognerebbe capire meglio cosa copre tale catagoria).
Tutte le componenti dei costi per i servizi sono in aumento tranne la farmaceutica.

La seconda voce più importante della spesa sanitaria riguarda il personale ospedaliero del ruolo sanitario (prevalentemente medici) che però in 10 anni è cresciuta assai meno velocemente della spesa per servizi per tuttle le AUSL. La spesa per il personale ospedaliero è almeno 10 volte più grande di quella per il peronsale amministrativo o tecnico o professionale.

La terza voce più importante è la spesa per l'acquisto di beni , anch'essa in aumento costante in tutte le AUSL. Entrando nel dettaglio di questa voce di spesa si nota che essa è composta perlopiù da costo per l'acquisto di medicinali e che tale costo è aumentato esponenzialmente; significa che per ogni abitante le medicine costano più del doppio rispetto a 10 anni fa.

Link al grafico per visualizzazione a schemo intero



sabato 3 agosto 2013

L'AUSL unica della Romagna

In seguito ai tagli alla spesa pubblica imposti dal governo Monti, da Gennaio 2014 vi sarà una profonda riorganizzazione degli ospedali di Ravenna Faenza e Lugo. I 3 plessi verranno in sostanza 'uniti' funzionalmente e sarà diminuito il numero totale dei posti letto (da 4,6 a 3,7 posti letto x 1000 abitanti).
Qui un articolo in merito : http://www.ravennaedintorni.it/ravenna-notizie/38083/l-ausl-taglia-personale-e-posti-letto3-assunzioni-ogni-10-pensionamenti.html.
Per capirci qualcosa in più ho esplorato un po' l'area Open Data del ministero della salute dove sono presenti alcuni dataset . I dati sono di buona qualità e abbastanza coerenti sebbene il numero di dataset sia scarso.
In ogni modo, a partire dai 2 dataset Posti letto per struttura , Corrispondenza ASL-Comuni ho messo insieme qualche elaborazione grafica.

Il numero di 3,7 posti letto x 1000 abitanti è determinato dal decreto Balduzzi , in tale decreto non vi è menzione di quale sia la ratio che ha portato alla determinazione di tale numero, sarebbe utile saperlo anche perchè non esistono standard internazionali per determinare il fabbisogno ottimale. A questo proposito si può leggere un interessante pubblicazione sul sito dell' Organizzazione Mondiale della Sanità  che evidenzia sia il fatto che il numero di letti non è un indicatore che da solo determina l'efficacia del sistema sanitario  , sia che il fabbisogno di posti letto per abitante è determinato da numerosi fattori legati al territorio e alla demografia (per questo motivo il numero '3,7' uniforme per tutta l'Italia mi suona alquanto approssimativo).
Ecco dunque la mappa dei Comuni italiani 'colorati' per evidenziare ,in gradazioni rosse, le aree con meno di 3,7 letti x 1000 abitanti e in gradazioni verdi le aree con più di 3,7 letti x 1000 abitanti. La mappa è stata creata con Google Fusion Tables ed è esplorabile e cliccabile per capire meglio i dati utilizzati (link per visualizzarla a tutto schermo)

A seguire ecco la mappa degli ospedali utilizzati per il calcolo dei posti letto come dal dataset del Ministero della Salute (link per visualizzarla a tutto schermo) :
Infine ecco un link alla mappa World Bank del numero di posti letto per 1000 abitanti nel mondo

Come ulteriore chiarimento nella interpretazione dei dati ecco la mappa della densità di posti letto per singola AUSL in cui invece dei confini territoriali dei Comuni si vedono i confini territoriali della AUSL (link per visualizzazione a tutta pagina):
 

Infine ecco un esperimento , sempre sugli stessi dati, che prende in considerazione l'ipotesi di una suddivisione amministrativa territoriale alternativa alle regioni e alle province  che prevede 36 dipartimenti (link per visualizzazione a tutta pagina):

Confrontanto le ultime 2 visualizzazioni occorre fare attenzione a non interpretare male a causa del MAUP bias....