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LA RELAZIONE TRA REDDITO E SALUTE "OLTRE LA MEDIA": ANALISI DEI BIOMARKERS DATA.

Il progetto di ricerca intende utilizzare una tecnica recentemente proposta in letteratura, il "recentered influence function approach (RIF)" di Firpo, Fortin and Lemieux (2009) per stimare l'impatto del reddito sull'intera distribuzione di una misura oggettiva dello stato di salute: i biomarkers data desumibili dalle analisi del sangue.A tal proposito si utilizzerà la banca dati dell'Health survey for England che nel periodo 2003-2012 raccoglie le informazioni sui biomarkers su un campione rappresentativo della popolazione inglese. I biomarkers sono caratteristiche che sono oggettivamente misurate ed utilizzate come indicatori dei normali processi biologici e patogenici dell'organismo. Sono misurati su una scala continua associata ad un rischio crescente o decrescente di malattia(Bixby and Dow, 2012; Sattar et al., 2009; Gruenewald et al., 2006). Consideriamo 4 tipi di biomarkers associati alle patologie con maggiore incidenza nella popolazione occidentale: colesterolo, emoglobina glicata, fibrinogeno e ferritina. Il colesterolo misura il tasso di grasso nel sangue ed è associato ad un rischio più elevato di malattie cardiovascolari. L'emoglobina glicata è un marker del diabete. La ferritina è un biomarker di buona nutrizione ed è associato a patologie del fegato. Il fibrinogeno è un marker emostatico associato a molte malattie infiammatorie, cardiovascolari e del fegato.La nostra ricerca offre due contributi originali alla letteratura esistente.Primo, permette di stimare l'impatto del reddito sull'intera distribuzione della salute. Ciò è implementato attraverso il RIF approach, che consiste nel condurre un'analisi di regressione della funzione di influenza del quantile marginale della variabile dipendente sulle variabili esplicative. Il metodo offre una approssimazione lineare che consente di applicare la legge dei valori attesi iterati e dunque di approssimare l'effetto marginale della variabile indipendente sulla distribuzione della variabile dipendente. Ciò consente, nel nostro caso, di ottenere la stima dell'impatto marginale del reddito sull'intera distribuzione dei biomarkers. Ciò offre la possibilità di individuare eventuali non-linearità nella relazione tra reddito e salute ed esaminare l'impatto del reddito sulle code della distribuzione di salute, spesso associati ad elevati costi per il servizio sanitario.Secondariamente, applichiamo la decomposizione di Oaxaca-Blinder a diversi livelli della variabile dipendente per analizzare i cambiamenti nelle condizioni di salute nel periodo 2003-2012 in Inghilterra ed il contributo del reddito (e delle altre covariate) a questa variazione. Questo periodo di riferimento è particolarmente utile per l'analisi delle condizioni economiche sulla salute, in quanto coincide con il lancio dell' “Action report”, definito come “the most comprehensive programme of work to tackle health inequalities ever undertaken in England” (Department of Health, 1999).