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LA MORTALITA’ INFANTILE NELLE REGIONI ITALIANE – Tra il 2004 ed il 2020 è diminuita in media del 34,19%

cms_31946/istat.jpgL’Istat calcola la mortalità infantile. La mortalità infantile è definita come il numero dei decessi nel primo anno di vita per 1.000 nati vivi residenti.

I dati fanno riferimento al periodo tra il 2004 ed il 2020.La Valle d’Aosta è stata esclusa dall’analisi per mancanza di una serie storica completa.

Ranking delle regioni italiane per valore della mortalità infantile nelle regioni italiane nel 2020. La Calabria è al primo posto per valore della mortalità infantile nel 2020 con un ammontare di 3,9 unità, seguita dalla Campania e dalla Sicilia con un valore pari a 3,3 unità. A metà classifica vi sono il Molise e la Basilicata con un valore pari a 2,3 unità ed il Trentino Alto Adige con un valore pari a 2,2 unità. Chiudono la classifica la Toscana con un valore di 1,8 unità, l’Emilia Romagna con 1,7 unità, e la Sardegna con un ammontare di 1,3 unità.

Ranking delle regioni italiane per valore della variazione percentuale della mortalità infantile tra il 2004 ed il 2020. Il Friuli Venezia Giulia è al primo posto per valore della variazione percentuale della mortalità infantile tra il 2004 ed il 2020 con un valore pari a +11,11% pari a 0,2 unità, seguito dall’Umbria con un valore di -3,03% pari ad un ammontare di -0,1 unità, e dalla Lombardia con un ammontare di -14,29% pari a un valore di -0,4 unità. A metà classifica vi sono il Veneto con un valore pari -29,63% pari a -0,8 unità, seguito dal Lazio con un valore pari a -31,58% pari ad un ammontare di -1,2 unità e dalla Sicilia con un valore di -32,65% pari ad un ammontare di -1,6 unità. Chiudono la classifica la Toscana con un valore pari a -51,35% pari ad un ammontare di -1,9 unità, seguita dall’Emilia Romagna con un valore di -52,78% pari a -1,9 unità e dalla Sardegna con un valore di -63,89% pari ad un ammontare di -2,3 unità.

Macro-regioni italiane. Considerando il 2020 come anno di riferimento possiamo notare che il Mezzogiorno ed il Sud Italia sono al primo posto per valore della mortalità infantile con un valore pari a 3,2 unità, seguiti dalle Isole con un valore pari a 3, dal Nord-Ovest e dal Centro con un ammontare di 2,3 unità, dal Nord con un valore di 2,1 e dal Nord-Est con un valore di 1,9 unità. Considerando il periodo tra il 2004 ed il 2020 possiamo notare che le macro-regioni nelle quali si è verificata una maggiore riduzione della mortalità infantile sono: Nord-Est con un valore di -36,67%, Centro con -36,11%, Isole con -34,78%. Infine seguono: Mezzogiorno con -33,33%, Isole con -33,33%, Nord con -27,59% e Nord-Ovest con -14,81%.

Clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato con il coefficiente di Silhouette. Di seguito viene presentata una clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato con il coefficiente di Silhouette. I dati mostrano la presenza di due clusters ovvero:

  • Cluster 1: Veneto, Piemonte, Toscana, Lombardia, Marche, Friuli Venezia Giulia, Sardegna, Emilia Romagna, Liguria, Trentino Alto Adige, Umbria, Molise, Lazio;
  • Cluster 2: Sicilia, Calabria, Campania, Basilicata, Abruzzo, Puglia.

Dal punto di vista dell’ordinamento dei clusters possiamo notare che il Cluster 2 domina il Cluster 1 ovvero C2>C1. Nel caso della mortalità infantile appare quindi assolutamente evidente l’esistenza di un divario tra il Sud Italia, che ha dei livelli di mortalità infantile elevati, ed il Centro-Nord Italia che ha un livello di mortalità infantile ridotto. Possiamo notare che le uniche regioni del Sud Italia a partecipare del cluster 1 ovvero del cluster con valori della mortalità infantile ridotti sono il Molise e la Sardegna. Ne deriva l’esistenza di un evidente diseguaglianza socio-sanitaria tra regioni del Centro-Nord Italia e regioni del Sud Italia.

Machine Learning and Predictions. Di seguito presentiamo una analisi di machine learning per la predizione del valore futuro del valore della mortalità infantile nelle regioni italiane. Otto algoritmi sono stati addestrati in base alla loro capacità di massimizzare il valore dell’R-Squared e di minimizzare i seguenti errori statistici ovvero: Mean Absoluste Error, Mean Squared Error, Root Mean Squared Error. Ciascun algoritmo è stato addestrato con il 70% dei dati, mentre il restante 30% dei dati è utilizzato per la predizione vera e propria. In seguito sono state costruite delle classifiche degli algoritmi per ciascun indicatore. Il posizionamento dell’algoritmo in ogni classifica è stato sommato in un payoff totale. L’algoritmo con minore payoff totale è stato considerato con il più efficiente dal punto di vista metrico per la predizione. E’ stato quindi ottenuto il seguente ordinamento degli algoritmi ovvero:

  • Tree Ensemble Regression con un valore del payoff pari a 4;
  • ANN-Artificial Neural Network con un valore del payoff pari a 8;
  • PNN-Probabilistic Neural Network con un valore del payoff pari a 13;
  • Random Forest Regression con un valore del payoff pari a 15;
  • Gradient Boosted Trees Regression con un valore del payoff pari a 20;
  • Simple Regression Tree con un valore del payoff pari a 24;
  • Linear Regression con un valore del payoff pari a 29;
  • Polynomial Regression con un valore del payoff pari a 31.

Pertanto applicando l’algoritmo maggiormente performante dal punto di vista della predizione ovvero il Tree Ensemble Regression è possibile effettuare le seguenti predizioni relative all’andamento della mortalità infantile ovvero:

  • Lombardia con una riduzione da un ammontare di 2,4 unità fino ad un valore di 1,908 unità ovvero pari ad un valore di -20,50%;
  • Friuli Venezia Giulia con una riduzione dell’8,25% della mortalità infantile;
  • Lazio con una crescita dello 0,15% della mortalità infantile;
  • Abruzzo con una crescita della mortalità infantile pari a 4,43%;
  • Trentino Alto Adige con una crescita della mortalità infantile pari a 3,55%:
  • Liguria con una crescita della mortalità infantile pari al 4,00%.

In media il valore della mortalità infantile è predetta in riduzione di un ammontare pari a -2,77%.

Conclusioni. La mortalità infantile è diminuita significativamente nelle regioni italiane tra il 2004 ed il 2020. Tuttavia esistono significativi divari socio-sanitari di carattere regionale coincidenti con le diseguaglianze reddituali ed economiche. Da un lato vi sono infatti le regioni del Sud Italia con elevati livelli di mortalità infantile e dall’altro lato vi sono le regioni del Centro-Nord Italia con livelli assai ridotti di mortalità infantile. Tuttavia, anche all’interno delle regioni meridionali vi sono delle differenze. Infatti, Molise e Sardegna performano assai meglio delle altre regioni meridionali partecipando del cluster delle regioni del Centro-Nord come dimostrato dall’analisi di clusterizzazione con l’utilizzo dell’algoritmo k-Means.

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Data:

2 Ottobre 2023