L'amministrazione Trump si è rifiutata di rivelare quanti dipendenti abbiano lasciato le agenzie sanitarie federali a seguito di una massiccia epurazione. In assenza di dati ufficiali, ProPublica ha consultato un elenco dei dipendenti federali per quantificare l'impatto.

Diverse testate giornalistiche, tra cui ProPublica, hanno utilizzato questo elenco per mostrare chi entra ed esce dal governo federale, individuare le nomine politiche e identificare i membri del Dipartimento per l'Efficienza Governativa . Secondo diverse testimonianze di ex e attuali dipendenti e documenti dell'agenzia sanitaria , l'elenco dei dipendenti dell'HHS aiuta i lavoratori a localizzare e autenticare i propri colleghi. L'HHS non ha risposto alle domande di ProPublica sul perché non condividesse i dati sulle riduzioni di personale.

Per comprendere i cambiamenti di personale nel tempo, ProPublica ha archiviato regolarmente l' elenco del personale dell'HHS sin da prima del ritorno del presidente Donald Trump alla Casa Bianca. A differenza dei dati ufficiali sui dipendenti pubblici, che spesso sono obsoleti di mesi e incompleti, i dati dell'elenco forniscono un quadro più aggiornato di chi è, e chi non è, impiegato presso le principali agenzie sanitarie del paese.

Per saperne di più

L'elenco del personale dell'HHS comprende i dipendenti della sede centrale del dipartimento e di oltre una dozzina di agenzie e istituzioni sanitarie , tra cui la Food and Drug Administration, i Centers for Disease Control and Prevention e i National Institutes of Health.

L'elenco fornisce il nome del lavoratore, l'indirizzo email, l'ente, l'ufficio e la qualifica. Alcuni dipendenti sono contrassegnati come "non governativi", il che indica che potrebbero lavorare con un contratto a tempo determinato o avere un altro tipo di contratto temporaneo.

Sebbene i dati ufficiali dell'HHS indichino una forza lavoro di circa 82.000 dipendenti, l'elenco conteneva quasi 140.000 voci. La differenza è dovuta alla presenza di lavoratori non governativi, come appaltatori, borsisti, tirocinanti e ricercatori ospiti. Circa 30.000 voci nell'elenco erano esplicitamente contrassegnate come non governative, ma questa etichetta era tutt'altro che esaustiva. Abbiamo trovato centinaia di lavoratori con titoli che suggerivano la loro qualifica di appaltatori, ma che non erano contrassegnati come non governativi.

Sebbene questi lavoratori non fossero impiegati direttamente dal governo come dipendenti pubblici, li abbiamo inclusi nella nostra analisi perché sono cruciali per le attività delle agenzie, in particolare presso istituzioni fortemente orientate alla ricerca come il NIH, la FDA e il CDC. Abbiamo escluso stagisti, studenti e volontari, così come le voci di elenco associate a caselle di posta condivise o sale riunioni anziché a singoli individui.

Per analizzare il turnover, abbiamo monitorato la data di prima e ultima apparizione di un indirizzo email di un dipendente. Quando un indirizzo email scompariva, lo registravamo come un'uscita dall'azienda. Quando ne compariva uno nuovo, lo registravamo come un'assunzione. Per quantificare i tagli alla forza lavoro, abbiamo contato il numero di voci presenti nell'elenco prima del 25 gennaio e scomparse a partire da tale data. Abbiamo scelto il 25 gennaio per tenere conto dei ritardi osservati negli aggiornamenti dell'elenco. Iniziando l'analisi pochi giorni dopo il giuramento di Trump, la maggior parte dei funzionari politici che hanno lasciato l'incarico alla fine dell'amministrazione Biden dovrebbe essere esclusa dalla nostra analisi, ma potrebbero esserci casi in cui un funzionario politico è stato rimosso dall'elenco dopo tale data. La nostra analisi include le uscite dall'azienda fino al 16 agosto.

Sebbene la nostra analisi sia volta a comprendere le riduzioni della forza lavoro, non tutte le uscite sono licenziamenti. I lavoratori potrebbero aver lasciato l'azienda per altri motivi, tra cui pensionamenti, dimissioni, incentivi all'esodo e riduzioni contrattuali.

Per verificare l'accuratezza dell'elenco, abbiamo effettuato dei controlli a campione sullo stato occupazionale utilizzando LinkedIn, altre fonti pubbliche e interviste. Sebbene non abbiamo trovato profili aggiornati e pubblicamente disponibili corrispondenti all'elenco per ogni persona cercata, siamo stati in grado di confermare lo stato occupazionale di decine di lavoratori attuali ed ex lavoratori.

Alcune partenze di alto profilo ci hanno permesso di testare la nostra metodologia: il dottor Vinay Prasad, nominato a capo del Centro per la valutazione e la ricerca sui prodotti biologici della FDA a maggio, ha lasciato l'agenzia a luglio e ha ripreso il suo ruolo ad agosto. I dati dell'elenco riflettevano accuratamente ciascuno di questi cambiamenti di impiego.

Volevamo inoltre comprendere il ruolo dei dipendenti che se ne erano andati e come le loro dimissioni avrebbero influito sulle rispettive agenzie. A tal fine, ci siamo basati su un campo "organizzazione" presente nell'elenco, che ci ha permesso di collegare i dipendenti al loro specifico ufficio all'interno dell'HHS utilizzando gli organigrammi pubblici. Nelle agenzie di grandi dimensioni, questo campo si è rivelato estremamente utile per individuare con precisione le divisioni in cui si sono verificate le perdite.

Le qualifiche professionali presenti nell'elenco sono incoerenti, pertanto abbiamo utilizzato un classificatore linguistico locale di grandi dimensioni per assegnare ciascuna qualifica a uno dei quattro gruppi principali: scienza/salute, regolamentazione/conformità, tecnologia/IT e altro. Abbiamo esaminato manualmente le qualifiche professionali in ciascuna categoria e cercato gli ex dipendenti su LinkedIn per confermare il loro stato occupazionale e la natura del lavoro svolto. I nostri totali per il NIH sono sottostimati perché il 78% delle voci non specifica un ruolo. Ci siamo basati sul ruolo più recente indicato dai lavoratori, che potrebbe riflettere un lavoro svolto solo per un breve periodo.

L'elenco dei dipendenti è la migliore fonte di dati a cui abbiamo accesso, ma non è esente da limitazioni.

A quanto ci risulta, ogni record rappresenta un singolo lavoratore. In alcuni casi, la nostra analisi conteggia un lavoratore due volte perché è stato visto in due agenzie diverse o perché aveva più indirizzi email, probabilmente a causa di un cambio di nome o di una correzione amministrativa. La nostra revisione di questi record suggerisce che questo tipo di duplicati sia raro.

La nostra rigorosa revisione ha rilevato alcuni casi in cui l'elenco non è aggiornato. Abbiamo escluso i Centers for Medicare & Medicaid Services dalla nostra analisi perché il loro elenco non viene aggiornato regolarmente. Abbiamo inoltre escluso l'Indian Health Service a causa dell'elevato tasso di ricambio dei suoi utenti.

Non stiamo considerando circa 2.500 risultati che si possono trovare tramite la ricerca ma che non contengono informazioni dettagliate o non riportano un indirizzo email.