Sanità, liste d’attesa più lunghe nel 2021 in molte regioni

29 Marzo 2023, 15:04

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Da ricoveri a visite mediche, nel 2021 diverse regioni hanno subìto dei peggioramenti nei tempi di attesa rispetto all’anno precedente, quello dello scoppio dell’emergenza Covid: ad esempio per quanto riguarda i ricoveri per un intervento chirurgico per tumore al seno, il Lazio è passato dal 53% al 35% di prestazioni eseguite per tempo. Per un elettrocardiogramma a migliorare è la Valle d’Aosta, con 31 giorni medi di attesa, che erano 57 nel 2020, mentre peggiora nettamente la Sardegna, che passa da soli 15 giorni medi di attesa a 52 giorni. A raccontarlo è il report Hi – Healthcare Insights, l’Osservatorio sull’Accesso alle Cure’, presentato oggi a Roma dalla Fondazione The Bridge.

Su una prima visita ginecologica la Provincia Autonoma di Trento e l’Abruzzo presentano rispettivamente il minor numero di giorni medi di attesa e la più alta percentuale di prestazioni eseguite per tempo; il Molise e la Basilicata, invece, si distinguono in negativo, con rispettivamente il 58% di prestazioni eseguite per tempo e una media di 42 giorni di attesa.

Allo stesso modo, per una visita oculistica, diverse Regioni presentano un forte peggioramento rispetto al 2020: l’Umbria passa da 15 a 33 giorni medi di attesa, la Sardegna da 23 a 56 giorni. In generale, però, rileva il report, “quanto disposto dal Pangla è oggetto delle più disparate interpretazioni” e “non prevede sanzioni in caso di inadempimenti”.

“Non basta prevedere attraverso una legge che i dati sulle liste d’attesa debbano essere resi pubblici, ma è necessario – commenta Alessandro Venturi, direttore scientifico Osservatorio Hi e Vicepresidente Fondazione The Bridge – che ci sia una responsabilità politica che dia attuazione a quella legge. Se manca il dato, mancano le informazioni e non si genera conoscenza, di conseguenza diventa difficile tenere in piedi un organismo complesso come il nostro sistema sanitario. In questo Paese è giunto il momento di attuare una strategia politica che consenta di distillare informazioni e conoscenza dai dati sanitari, coniugando il sapere umano con le opportunità che le nuove tecnologie di machine learning oggi permettono”.