Perché è importante fare tamponi in Sicilia (3)
La redazione di Antudo.info ha prodotto, per tutti i siciliani e le siciliane attualmente alle prese con la diffusione dell’epidemia da Covid-19, uno studio volto – attraverso una approfondita raccolta di dati e una successiva analisi – a dimostrare perché è importante fare tamponi. Per agevolare la lettura abbiamo suddiviso lo studio in tre parti. Oggi pubblichiamo la terza parte, in cui ci soffermiamo sulla situazione epidemiologica, sul numero di tamponi effettuati e sul tasso di letalità.
I dati non rispecchiano la situazione epidemiologica dell’ Italia.
Ogni giorno, intorno alle 18, la Protezione Civile rilascia un bollettino con gli ultimi aggiornamenti sulla diffusione del coronavirus in Italia.
Tabella 1: Dati Protezione civile – 03/04/2020
L’interrogativo da cui parte la nostra analisi è il seguente: in che percentuale questi dati riescono a essere una fotografia della situazione epidemica attuale?
E’ ormai noto che il numero di infetti rilevato possa essere molto diverso dal numero di infetti reale a causa del gran numero di persone asintomatiche che non rientrano fra i casi positivi poiché per loro non è previsto il test.
Vedremo adesso, con l’ausilio di un po’ di matematica, in che misura i dati diffusi sono sottostimati, evidenziando che gli errori in tal senso sono maggiori in quelle regioni in cui sono stati effettuati meno tamponi.
Differenze nella letalità tra le regioni italiane.
Nell’analizzare la situazione italiana, l’unico dato fornitoci dalla Protezione Civile di certa attendibilità è il numero di decessi dovuti all’epidemia (infatti a quasi tutti i deceduti è stato effettuato un tampone per accertarne la positività).
Nella seguente tabella riportiamo il tasso di letalità del virus, ovvero il rapporto tra il numero di persone decedute e il numero di persone ammalate in base ai dati della Tabella 1.
Considerato che gli studi scientifici sulle sequenze del virus concordano sul fatto che il virus SARS-CoV-2, nelle diverse Nazioni, presenta differenze genomiche non sostanziali, non si spiega perché il tasso di letalità nelle regioni italiane presenti differenze tanto significative.
Due differenti spiegazioni del fenomeno.
Si possono avanzare due ipotesi che concorrono entrambe nel dare una spiegazione a questo fenomeno.
La prima è legata al fatto che i tempi e le curve di diffusione dell’epidemia sono diverse nelle varie regioni d’Italia. Ciò a causa del fatto che nelle regioni del Nord Italia si sono diffusi i primi focolai e il virus ha avuto il tempo di diffondersi prima che venissero adottate misure di contenimento. In molte delle regioni del Sud il virus, proprio per via di queste misure, non si è diffuso con la stessa intensità.
In altre parole, ciò che accade nelle regioni del Sud si deve leggere un po’ come una “fotografia sbiadita” di ciò che è accaduto nelle regioni del Nord tra i 10 e i 14 giorni precedenti.
La seconda ipotesi è legata al fatto che la letalità viene calcolata come rapporto tra deceduti e persone infette. Poiché il numero di persone decedute è noto, una letalità molto alta in certe regioni porta a sostenere che il numero di persone infette è grandemente sottostimato.
Una stima del numero reale di contagi in Italia.
In due recenti studi [1,2] è stato elaborato un modello matematico che calcolasse la letalità effettiva del coronavirus in Cina. Tale modello è stato poi applicato [3] per calcolare una stima della letalità reale in Italia tenendo conto della differenza nell’età media e nei comportamenti sociali.
Dall’applicazione di questo modello, in Italia la letalità del virus è stimata tra lo 0.51% e 1,78%, con un valore atteso del 1,14%.
Dal confronto tra la letalità apparente nelle diverse regioni e la letalità reale stimata è possibile determinare un coefficiente da moltiplicare per il numero di contagiati fornito dalla protezione civile. Il prodotto ottenuto permette di stimare il numero di infetti reale. Viene qui riportato il calcolo di tale coefficiente nelle varie regioni d’Italia e una stima sul numero reale di infetti.
Si noti che più il coefficiente è alto, tanto più i dati forniti nelle regioni sono inaccurati.
Il caso di Veneto ed Emilia-Romagna, l’importanza dei tamponi nel contenimento dell’epidemia.
Mettiamo a confronto due regioni aventi popolazione e curva epidemiologica molto simile: Veneto ed Emilia Romagna. In quest’ultima si può notare che il coefficiente da moltiplicare per ottenere una stima del numero di contagiati corretto sia oltre due volte più grande di quello del Veneto. In altre parole, i dati sul numero reale di contagi in Emilia Romagna, risultano essere incredibilmente sottostimati rispetto a quelli del Veneto.
Ciò è sicuramente dovuto al fatto che in Veneto sono stati eseguiti 120320 tamponi contro i 60507 dell’Emilia Romagna.
Conclusioni
Potenziare il sistema di rilevazione dei nuovi contagi è fondamentale per avere un controllo sulla situazione del contagio e per fornire risposte politiche adeguate e proporzionate alla realtà dell’emergenza. Secondo un recente autorevole studio [4], dopo che la situazione sarà controllata, in assenza di un sistema di monitoraggio e individuazione rapido di nuovi focolai, ci saranno altissime probabilità di una nuova esplosione della malattia.
Molti errori sono già stati commessi nella gestione di questa emergenza in Italia. Non è possibile compierne altri. Bisogna effettuare i tamponi, e bisogna farlo nel minor tempo possibile!
Riferimenti:
[1] Robert Verity, Lucy C Okell, et al. Estimates of the severity of covid-19 disease. medRxiv, 2020.
[2] Neil M Ferguson, Daniel Laydon et al. Impact of non-pharmaceutical interventions (NPIs) to reduce COVID19 mortality and healthcare demand, On behalf of the Imperial College COVID-19 Response Team, 2020.
[4] Kucharski, Adam JSun, Fiona et al. Early dynamics of transmission and control of COVID-19: a mathematical modelling study. The Lancet Infectious Diseases, 2020.
Fonti:
[1] https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.09.20033357v1
[2] https://spiral.imperial.ac.uk:8443/handle/10044/1/77482
[4] https://www.thelancet.com/journals/laninf/article/PIIS1473-3099(20)30144-4/fulltext#fig2
