Un discorso a parte merita invece la raccordabilità con altre banche dati. Stante la vigente normativa sulla privacy [4] e limitandoci alle banche dati di provenienza pubblica (ISTAT, Stato, Regioni, Province e Comuni), l’incrocio di dati elementari provenienti da indagini e banche dati diverse è possibile solo accedendo agli elementi identificativi degli individui. Questa operazione è possibile solo tra enti inseriti all’interno del Sistema statistico nazionale (SISTAN), che abbiano aderito a un Piano statistico nazionale (PSN) specifico. Il PSN è necessario ad autorizzare lo scambio dei dati (e anche la loro successiva diffusione) entro determinati e stringenti parametri [per il triennio 2020-2022, vedi ISTAT 2022a]. Gli istituti di ricerca privati e pubblici (incluse quindi le università pubbliche e private) non possono accedere in nessun caso al dato elementare se contiene dati sensibili legati alla salute dell’intervistato, che è proprio il caso in questione. Sebbene sia possibile teoricamente collaborare con gli enti SISTAN per effettuare elaborazioni su di un dataset sintetico risultato dall’incrocio di due o più banche dati (dataset sintetico che comunque rimane in possesso dell’ente), l’operazione richiede tempi amministrativi molto lunghi, ragionevolmente superiori a sei mesi. Dal momento che l’obiettivo di questo capitolo è fornire una panoramica delle fonti dati immediatamente fruibili al 2024 per la ricerca scientifica in materia di domanda di assistenza agli anziani, abbiamo deciso di concentrarci solo sulle banche dati già disponibili e non su quelle teoricamente sintetizzabili incrociando le informazioni da dataset esistenti. Seguendo il criterio dell’immediata fruibilità per la ricerca scientifica pubblica e privata, si è deciso di escludere anche le banche dati amministrative il cui accesso è limitato da procedure speciali e convenzioni che richiedono ragionevolmente più di sei mesi di tempo per il completamento (ad es. l’accesso ai dati elementari, benché anonimizzati, contenuti nelle Schede di dimissione ospedaliera (SDO), in possesso delle ASL-Regioni).

Dopo un’ampia ricognizione basata sui criteri descritti sopra e su lavori simili effettuati nel passato [tra gli altri Lamura ¶{p. 51}et al. 2005; ISTAT 2012], si è deciso di analizzare infine otto fonti dati. Sei di queste fonti si riferiscono a indagini condotte dall’ISTAT: l’Indagine multiscopo sulle famiglie ed i soggetti sociali (IMF-FSS), l’Indagine multiscopo sull’uso del tempo (IMF-TUS), l’Indagine sugli aspetti della vita quotidiana (IMF-AVQ), l’Indagine sulla spesa delle famiglie (ISF), l’Indagine sul reddito e le condizioni di vita (EU-SILC) e l’Indagine europea sulla salute (EHIS). Altre due fonti dati provengono da indagini internazionali che comprendono anche l’Italia tra le popolazioni oggetto di rilevazione: l’Indagine sulla salute ed il pensionamento in Europa (SHARE) e l’Indagine sociale europea (ESS). Oltre a queste indagini è stato aggiunto anche il Censimento permanente della popolazione che, sebbene non includa domande direttamente collegate alla non-autosufficienza, grazie al livello comunale di rappresentatività dei dati, permette l’accesso alla stima di misure potenziali di domanda e offerta di assistenza agli anziani [5] .

Nei paragrafi successivi si analizzeranno le rilevazioni per il livello minimo di rappresentatività, da quello a grana più fine a quello a grana più grossa. Il livello di rappresentatività più fine, quello comunale, è raggiunto solo dal Censimento permanente della popolazione, cui è dedicata una riflessione iniziale a sé stante. Saranno infine presentate e discusse brevemente anche alcune delle indagini escluse dalla ricognizione, e si offrirà in conclusione una sintesi ragionata della ricognizione.

Di tutte le indagini trattate, solo una, il Censimento permanente della popolazione, presenta un livello minimo territoriale di rappresentatività comunale, con circa 2 milioni e mezzo di intervistati all’anno e un processo di integrazione con dati di popolazione da fonte amministrativa, offrendo un flusso continuo annuale di dati a partire dal 2018. Come mostrato in numerosi studi [tra gli altri Benassi et al. 2023; Benassi, Mucciardi e Gallo 2023], le recenti dinamiche demografiche italiane mostrano tra¶{p. 52}iettorie sempre più divergenti a livello comunale. Fenomeni come lo spopolamento e l’invecchiamento demografico procedono in direzioni e velocità molto diversificate, non solo tra ripartizioni nazionali o regionali, ma anche all’interno degli stessi confini provinciali, tra aree interne e centri metropolitani [Reynaud et al. 2020; Marcellini et al. 2007]. Indagare la domanda di assistenza degli anziani a livello comunale rappresenta quindi oggi un’innovazione non più rinviabile né dalla ricerca scientifica, né dai decisori politici e amministrativi. Da questo punto di vista il Censimento permanente rappresenta una valida fonte di dati.

Tuttavia, questa indagine al momento offre solo variabili indirettamente legate alla domanda di assistenza agli anziani, come la percentuale di popolazione anziana e alcune caratteristiche socio-economiche (livello di istruzione, situazione professionale). L’accesso al dato inoltre è limitato alla sola composizione della popolazione residente per aggregati comunali, consultabile online sul sito dell’ISTAT [6] . Come si vedrà successivamente [7] , il dato può essere utilizzato per stimare una domanda potenziale di assistenza agli anziani a livello comunale, assumendo una correlazione tra età e grado di non-autosufficienza.

L’informazione risulta tuttavia fortemente limitata dall’assenza di informazioni necessarie a indagare la domanda effettiva di assistenza, come la percentuale di popolazione non-autosufficiente o la percentuale di anziani che ricevono aiuto per le attività di vita quotidiana.

Le altre indagini ISTAT (IMF-FSS, IMF-TUS, IMF-AVQ, ISF, EU-SILC, EHIS) presentano tutte un livello territoriale minimo di rappresentatività regionale (NUTS-2), sebbene possano avvalersi di un’ampia dimensione campionaria (tra i 25.000 e i 42.000 rispondenti) e garantiscano quindi stime statistiche molto robuste. Il livello minimo regionale segna un’importante diminuzione di precisione geografica rispetto al livello comunale ma è compensato da una maggiore ricchezza informativa. Inol¶{p. 53}tre, le indagini campionarie ISTAT permettono al ricercatore, previa presentazione di un progetto di ricerca e la sottoscrizione di un protocollo, la possibilità di accedere abbastanza velocemente ai dati individuali anonimizzati.

Tutte queste indagini contengono numerose variabili legate alle caratteristiche demografiche (età, genere, residenza) e socio-economiche degli individui (livello di istruzione, posizione professionale, tipologia di professione, altre proxy materiali), con un’ampiezza che oscilla tra le 94 variabili della EU-SILC e le 20 della IMF-TUS, coprendo tra l’87% (IMF-TUS) e il 17% (EHIS) di tutte le variabili raccolte nelle singole indagini [8] .

Spostandoci invece su informazioni più direttamente legate alla domanda di assistenza degli anziani, la copertura delle tematiche si mostra più incompleta e meno omogenea.

Le variabili da cui è possibile desumere lo stato di salute o gli stili di vita collegati alla salute sono presenti ad esempio in cinque indagini, ma con notevoli differenze di numerosità: la IMF-FSS (2 variabili, 5%), la ISF (4 variabili, 7%), la IMF-AVQ (44 variabili, 49%), la EU-SILC (13 variabili, 12%) e la EHIS (61 variabili, 36%). Non sono invece presenti variabili sulla salute nella IMF-TUS. Inoltre, mentre nella IMF-AVQ e nella EHIS la salute e gli stili di vita sono misurati in modo molto particolareggiato [9] , nella IMF-FSS e nella EU-SILC sono presenti solo domande sulla salute in generale, mentre la ISF contiene solo domande su alcuni stili di vita collegati alla salute (ad es., consumo di tabacco e alcolici).

Più direttamente legato alla domanda di assistenza agli anziani è però lo stato di non-autosufficienza [10] . Le domande che ¶{p. 54}indagano questa particolare situazione di salute dell’anziano sono presenti solo in quattro indagini (IMF-FSS, IMF-AVQ, EU-SILC e EHIS), e sono molto meno numerose di quelle sulla salute, sia nella IMF-FSS (1 domanda, 3%) che nella IMF-AVQ e nella EU-SILC (2 domande, 2%), mentre si rileva un elevato spettro solo nella EHIS (25 domande, 15%).

Inoltre, le variabili che descrivono lo stato di salute e di non-autosufficienza sono utili per stimare la domanda potenziale di assistenza, ma devono essere incrociate con quelle legate alla cura ricevuta, sanitaria e non sanitaria, formale e informale, per avere un quadro completo della situazione degli anziani bisognosi di cure in Italia. La disponibilità di queste ultime informazioni, tuttavia, non si ripete sempre con la stessa ricchezza e dettaglio nelle diverse indagini. Come si vedrà, questo è uno dei principali limiti delle rilevazioni ad oggi utilizzabili per misurare la domanda di assistenza degli anziani: l’impossibilità di incrociare tutte le dimensioni legate al fenomeno in una sola indagine [11] .