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**Monitoraggio del benessere come sistema di allarme precoce**

Lo studio del benessere come indicatore di allarme per politiche pubbliche affronta le morti per disperazione negli Stati Uniti, evidenziando una relazione significativa tra disperazione e aumento della mortalità in nuove cohorti razziali e di età. Un approccio metodologico
Grafici e mappe che illustrano le tendenze del benessere e le popolazioni vulnerabili.

La scienza del benessere è un campo relativamente nuovo che si è originato dal movimento della psicologia positiva e si è evoluto in una collaborazione tra economisti e psicologi tre decenni fa. Da allora è cresciuto in un sottocampo dell’economia che integra le discipline delle scienze sociali con la scienza medica. Questo approccio interdisciplinare consente al campo di affrontare una vasta gamma di questioni di politica attraverso la superazione delle divisioni disciplinari. Come risultato, molti governi in tutto il mondo hanno iniziato a incorporare metriche di benessere nelle statistiche ufficiali e nella progettazione, monitoraggio e valutazione della politica.

Uno studio recente dimostra i contributi che gli studi sul benessere possono fare alla politica attraverso uno studio di caso della crisi delle morti per disperazione negli Stati Uniti. Inizialmente, queste morti erano più comuni tra i bianchi di età media con un’istruzione inferiore al college, ma sono diventate più comuni tra le minoranze e i giovani. Lo studio utilizza trend di benessere soggettivo per tracciare e creare indicatori di allarme per le popolazioni e i luoghi vulnerabili a queste morti, concentrando l’attenzione su questi gruppi emergenti.

Ricerche precedenti hanno trovato che gli aumenti di disperazione pre-dato la crescita delle morti nelle popolazioni e nei luoghi dove erano comuni. Lo studio attuale corrisponde i dati sui trend di benessere per le popolazioni specifiche sottoposte allo studio con i dati sulla mortalità correlata alla disperazione. Identifica una relazione significativa tra disperazione e l’espansione della mortalità a nuovi cohorti razziali e di età negli Stati Uniti. Questa relazione è più complessa e varia rispetto a quanto osservato in precedenza.

Per affrontare alcune di queste sfide nell’analisi econometrica, lo studio utilizza vettori autoregressivi a pannelli. Questo metodo consente l’identificazione di una doppia causalità nella relazione tra salute mentale e morti per suicidio, droghe e alcol. Ciò suggerisce un modello ciclico dove periodi di morti per disperazione correlate sono associati a un peggioramento futuro della salute mentale e dello stress, e viceversa.

È importante notare che, sebbene alcuni anni dello studio corrispondessero a declini di salute mentale giovanile legati alla pandemia di COVID-19, i cui effetti sono stati in parte aggravati dall’isolamento sociale causato dalle misure di lockdown, le radici della crisi di salute mentale giovanile e la diffusione delle morti per disperazione a nuove cohorti e razze precedettero la pandemia di COVID-19. I declini di salute mentale giovanile documentati nel BRFSS iniziarono nel 2011, e la diffusione delle morti documentate iniziò nel 2018 o prima.

I risultati di questo studio, uniti a ricerche più ampie sul tema, potrebbero portare a un modello che i governi statali e locali potrebbero utilizzare per tradurre i dati sul benessere e la salute mentale in proiezioni delle morti per disperazione negli anni successivi. Ciò faciliterebbe l’uso di modelli simili in altri campi dove la disperazione gioca un ruolo, come le tendenze di criminalità e omicidi, il voto populista e la diffusione di informazioni false, per cercare di mitigare la diffusione di queste tendenze prima che si verifichino.

La situazione negli Stati Uniti oggi illustra come danneggiante possa essere la disperazione diffusa su molti aspetti della società. L’integrazione delle metriche di benessere nella progettazione e valutazione della politica può aiutare a risolvere questi problemi fornendo una comprensione più completa dei fattori che contribuiscono alla disperazione e delle sue conseguenze. Questo approccio interdisciplinare non solo migliora l’accuratezza dei modelli predittivi, ma informa anche lo sviluppo di interventi mirati che possono migliorare l’insieme del benessere e ridurre la frequenza delle morti correlate alla disperazione.

I dashboard e i flussi di lavoro illustrano bene le metriche di benessere e l'analisi dei dati.