{"id":9346,"date":"2020-11-21T23:22:16","date_gmt":"2020-11-21T22:22:16","guid":{"rendered":"https:\/\/arteeluoghi.it\/?p=9346"},"modified":"2020-11-22T00:05:53","modified_gmt":"2020-11-21T23:05:53","slug":"uno-sguardo-sui-numeri-della-pandemia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/arteeluoghi.it\/index.php\/2020\/11\/21\/uno-sguardo-sui-numeri-della-pandemia\/","title":{"rendered":"Uno sguardo sui numeri della pandemia"},"content":{"rendered":"\n

In meno di nove mesi sono morte quasi 45000 persone. Ecco perch\u00e9 il Covid fa paura<\/p>Stefano Quarta<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

Una materia strettamente legata all\u2019economia \u00e8 la statistica. Non a caso gi\u00e0 al primo anno di un corso di laurea c\u2019\u00e8 un esame di statistica. Il perch\u00e9 \u00e8 presto detto: la teoria economica deve essere in qualche modo verificata. In questo articolo voglio affrontare il tema pi\u00f9 caldo, l\u2019epidemia! Ovviamente non dal punto di vista medico, bens\u00ec statistico.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n


Siamo ormai abituati ad essere giornalmente informati sui nuovi contagi, ma quello che non si vede quasi mai \u00e8 un approfondimento della situazione attuale veramente baso sui dati. Col DPCM del 3 novembre abbiamo iniziato a \u201cvedere\u201d l\u2019Italia in base ai colori delle regioni. Tuttavia quei colori, non solo sono spesso criticati, ma sono anche frutto di valutazioni a volte soggettive, o quantomeno qualitative. Iniziamo col vedere i famosi 21 indicatori che il CTS (Comitato Tecnico Scientifico) adotta ormai da mesi:<\/p>\n\n\n\n

1.Numero di casi sintomatici notificati per mese in cui \u00e8 indicata la data inizio dei sintomi, sul totale di casi sintomatici notificati al sistema di sorveglianza nello stesso periodo.
2.Numero di casi notificati per mese con storia di ricovero in ospedale, in reparti diversi dalla terapia intensiva, in cui \u00e8 indicata la data di ricovero, sul totale di casi con storia di ricovero in ospedale, in reparti diversi dalla terapia intensiva, notificati al sistema di sorveglianza nello stesso periodo.
3.Numero di casi notificati per mese con storia di trasferimento\/ricovero in reparto di terapia intensiva in cui \u00e8 indicata la data di trasferimento o ricovero in terapia intensiva, sul totale di casi con storia di trasferimento\/ricovero in terapia intensiva notificati al sistema di sorveglianza nello stesso periodo.
4.Numero di casi notificati per mese in cui \u00e8 riportato il comune di domicilio o residenza, sul totale di casi notificati al sistema di sorveglianza nello stesso periodo.
5.Numero di checklist somministrate settimanalmente a strutture residenziali sociosanitarie (opzionale).
6.Numero di strutture residenziali sociosanitarie rispondenti alla checklist settimanalmente con almeno una criticit\u00e0 riscontrata (opzionale).
7.Percentuale di tamponi positivi, escludendo per quanto possibile tutte le attivit\u00e0 di screening e il \u201cre-testing\u201d degli stessi soggetti, complessivamente e per macro-setting (territoriale, pronto soccorso\/ospedale, altro) per mese.
8.Tempo tra data inizio sintomi e data di diagnosi.
<\/em> 9.Tempo tra data inizio sintomi e data di isolamento (opzionale).
10.Numero, tipologia di figure professionali e tempo, sul totale delle persone dedicate in ciascun servizio territoriale al contact-tracing.
11.Numero, tipologia di figure professionali e tempo, sul totale di persone dedicate in ciascun servizio territoriale alle attivit\u00e0 di prelievo\/invio ai laboratori di riferimento e monitoraggio dei contatti stretti e dei casi posti rispettivamente in quarantena e isolamento.
12.Numero di casi confermati di infezione nella regione per cui sia stata effettuata regolare indagine epidemiologica con ricerca dei contatti stretti, sul totale di nuovi casi di infezione confermati.
13.Numero di casi riportati alla Protezione civile negli ultimi 14 giorni.
14.Rt calcolato sulla base della sorveglianza integrata ISS (si utilizzeranno due indicatori, basati su data inizio sintomi e data di ospedalizzazione).
<\/em> 15.Numero di casi riportati alla sorveglianza sentinella Covid-net per settimana (opzionale).
16.Numero di casi per data diagnosi e per data inizio sintomi riportati alla sorveglianza integrata Covid per giorno.
17.Numero di nuovi focolai di trasmissione (2 o pi\u00f9 casi epidemiologicamente collegati tra loro o un aumento inatteso nel numero di casi in un tempo e luogo definito).
18.Numero di nuovi casi di infezione confermata da SARS-CoV-2 per regione non associati a catene di trasmissione note.
19.Numero di accessi al pronto soccorso con classificazione ICD-9 compatibile con quadri sindromici riconducibili a Covid-19 (opzionale)
20.Tasso di occupazione dei posti letto totali di terapia intensiva (codice 49) per pazienti Covid.
21.Tasso di occupazione dei posti letto totali di area medica per pazienti Covid.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

Se avete scorso velocemente la lista, leggendo qua e l\u00e0, siete pi\u00f9 che giustificati. Infatti, iniziamo col dire che in statistica \u201cdi pi\u00f9, non \u00e8 necessariamente meglio\u201d. Esiste la cosiddetta rilevanza delle variabili, per cui una variabile (o indicatore) pu\u00f2 essere usato solo se aggiunge informazioni in maniera rilevante. Esistono dei test che ne calcolano l\u2019impatto, giungendo ad una sorta di voto, utile a capire se quella variabile vada inserita oppure no. Nel nostro caso, esistono 2 problemi principali:
I. Troppi indicatori possono compensarsi tra loro. Cio\u00e8, \u00e8 difficile che una regione abbia tutti indicatori negativi. Ci\u00f2 che accade \u00e8 che ogni regione ha alcuni indicatori in cui \u201cva bene\u201d e altri in cui \u201c\u00e8 critica\u201d. In questi casi si finisce sempre per considerare solo gli indicatori veramente rilevanti. Ma allora perch\u00e9 avere cos\u00ec tanti indicatori?
II. \u2026perch\u00e9 in una situazione non critica, come quella di quest\u2019estate, si ha tutto il tempo per analizzare ogni aspetto del problema. Si pu\u00f2 vedere l\u2019efficacia e l\u2019efficienza del tracciamento dei contatti. Si pu\u00f2 badare a quanto personale sia impiegato in ogni attivit\u00e0. Ma sotto pressione (cio\u00e8 da settembre) occorre essere veloci. \u00c8 accettabile perdere un po\u2019 di precisione, se in cambio il giudizio \u00e8 veloce e sempre aggiornato. Questi indicatori, invece, si riferiscono a dati consolidati\u2026in altre parole vecchi. Non pu\u00f2 esserci un aggiornamento settimanale dei colori delle regioni se si usano dati mensili. \u00c8 come voler sparare ad una mosca.
In fin dei conti perch\u00e9 attuare tutte queste misure restrittive? Cio\u00e8, perch\u00e9 il Covid fa tanta paura? Semplicemente perch\u00e9 ha un tasso di mortalit\u00e0 non cos\u00ec basso. Perci\u00f2 il dato pi\u00f9 importante da considerare \u00e8 sicuramente il numero di morti. Ovviamente, qualunque dato va sempre rapportato alla popolazione, perch\u00e9 \u00e8 chiaro che in Lombardia ci saranno sempre pi\u00f9 casi che in Valle d\u2019Aosta. Considerando il numero di morti per milione di abitanti abbiamo gi\u00e0 l\u2019impatto dell\u2019epidemia sul territorio. Questo perch\u00e9 se la stratificazione demografica \u00e8 tutto sommato simile nelle varie regioni, l\u2019impatto della malattia sar\u00e0 pi\u00f9 o meno lo stesso ovunque. Quindi il contagio pu\u00f2 produrre sintomi oppure no, pu\u00f2 avvenire in famiglia oppure in luoghi pubblici, pu\u00f2 essere preventivamente rintracciato dalla ASL oppure essere scoperto \u201cper caso\u201d, ma alla fine il tasso di mortalit\u00e0 della malattia \u00e8 fisso. Quindi pi\u00f9 morti equivalgono tendenzialmente a pi\u00f9 contagi. Questo \u00e8 il rasoio di Occam che, tra pi\u00f9 ipotesi per la risoluzione di un problema, esorta a scegliere, a parit\u00e0 di risultati, quella pi\u00f9 semplice. E allora ecco in Tabella 1 il numero dei morti medi per regione. Tutte le medie, in questo articolo, sono calcolate sui giorni dal 07\/11\/2020 al 13\/11\/2020.<\/p>\n\n\n\n

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Tabella 1 Morti per milione di abitanti.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n


I dati sulla mortalit\u00e0 ci restituiscono un quadro solo parzialmente compatibile con le decisioni prese. Valle d\u2019Aosta, Piemonte, Lombardia e Provincia di Bolzano non potevano che essere \u201crosse\u201d. Cos\u00ec come le preoccupazioni per Liguria e Toscana non erano infondate. Ma vediamo che le due regioni da subito \u201carancioni\u201d, Puglia e Sicilia, in realt\u00e0 si trovano in una condizione migliore rispetto ad altre regioni considerate tuttora \u201cgialle\u201d. Il caso della Calabria evidenzia, invece, la componente qualitativa del giudizio del CTS e del governo. Pur avendo un bassissimo numero di morti, \u00e8 da subito inquadrata come regione \u201crossa\u201d. Il motivo risiede nella preoccupazione sulla capacit\u00e0 del sistema sanitario calabrese di affrontare un inasprirsi dell\u2019epidemia. In altre parole si tratta di una decisione precauzionale, preventiva (fondata anche sulle dichiarazioni recenti di alcuni suoi responsabili). Considerazioni analoghe sono state fatte per altre regioni, come Puglia e Sicilia. Ma rimanendo sui numeri, proviamo ad ampliare lo sguardo verso il tasso di occupazione delle terapie intensive e sub-intensive (malattie infettive, pneumologia e medicina generale; Tabella 2).<\/p>\n\n\n\n

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Tabella 2 Tasso di occupazione dei posti letto
(dati Agenas, aggiornati al 13\/11\/2020).<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n


Anche in questo caso la classifica delle regioni \u00e8 abbastanza simile, al netto di qualche scalata di posizioni, come per l\u2019Umbria, che presenta una situazione molto critica. Si consideri che una terapia intensiva piena al 40% si traduce in una notevole difficolt\u00e0 operativa. Oltre il 50% la situazione \u00e8 gi\u00e0 critica. La situazione negli ospedali, per\u00f2, dipende non solo dalla diffusione del virus, ma anche dal numero di posti disponibili (Figura 1).<\/p>\n\n\n\n

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Figura 1 Numero di posti letto (grafico disponibile su agenas.gov.it).<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Vediamo ora, in Tabella 3, la media dei contagi giornalieri, il famoso Rt, i tamponi fatti e la relativa percentuale di positivit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

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Tabella 3 Contagi, Rt e tamponi (media dal 7 al 13 novembre 2020).<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Innanzitutto occorre spiegare l\u2019importanza di Rt. Mentre tutti gli altri indicatori mostrano una fotografia in un determinato momento (in questo caso gli ultimi 7 giorni), Rt mostra l\u2019accelerazione dell\u2019epidemia. Immaginate di guidare un\u2019automobile. Rt pari a 1 vuol dire mantenere la velocit\u00e0 costante. Rt minore di 1 vuol dire decelerare. Rt maggiore di 1, ovviamente, equivale ad accelerare. Pertanto, maggiore \u00e8 l\u2019indice Rt, maggiore sar\u00e0 la crescita dei nuovi casi rispetto ai nuovi casi del periodo precedente. In questa analisi, il confronto \u00e8 tra i nuovi casi degli ultimi 7 giorni e i nuovi casi dei 7 giorni antecedenti. Vediamo come questo indice restituisca un\u2019accelerazione, quindi una prospettiva di crescita dei casi, minore in alcune delle regioni \u201crosse\u201d o \u201carancioni\u201d. Quindi ci sono regioni in cui l\u2019epidemia ha gi\u00e0 avuto la sua esplosione ed ora sta rallentando. Altre regioni si trovano, invece, in una fase pi\u00f9 acuta di diffusione del virus. In generale, si noti che l\u2019indice Rt \u00e8 pressoch\u00e9 sempre maggiore di 1. Infine, vorrei affrontare brevemente il capitolo relativo ai tamponi. Consideriamo l\u2019Umbria e la Lombardia, in cui l\u2019elevato numero di contagi rilevati pu\u00f2 essere spiegato dall\u2019elevato numero di tamponi effettuati. Nelle Marche e in Basilicata, invece, potrebbero riscontrarsi pochi contagi perch\u00e9 si fanno pochi tamponi. Come possiamo validare tale conclusione? Grazie alla percentuale di tamponi positivi. Questo dato ci dice con che probabilit\u00e0 si pu\u00f2 incontrare un positivo nel momento in cui si effettua il tampone. Pi\u00f9 alto \u00e8 il numero di positivi in circolazione, pi\u00f9 alta sar\u00e0 la probabilit\u00e0 di incontrarne uno. Quindi, Umbria e Lombardia effettuano un numero di tamponi pro-capite simile, hanno entrambi molti casi positivi, ma in Lombardia la percentuale di tamponi positivi \u00e8 molto pi\u00f9 alta che in Umbria. Se ne deduce una maggiore diffusione del virus in Lombardia. Allo stesso modo, tra Marche e Basilicata, la prima presenta una situazione decisamente pi\u00f9 grave.
Abbiamo finora analizzato solo 7 indicatori, contro i 21 utilizzati dal CTS eppure, vedendoli tutti insieme, ne risulta solo una gran confusione. Come detto in apertura, ci sono casi controversi. Il Veneto, ad esempio, ha abbastanza nuovi positivi, un Rt alto (quindi la diffusione del virus accelera molto) ed effettua un numero medio di tamponi con un tasso di positivit\u00e0 elevato. Tuttavia, negli ospedali ha ancora molti posti letto liberi ed ha una bassa mortalit\u00e0. Al contrario, in Toscana, nonostante si facciano molti tamponi, la percentuale di tamponi positivi \u00e8 bassa e l\u2019indice Rt \u00e8 prossimo all\u2019unit\u00e0. Tuttavia, qui le terapie intensive sono \u201cpiene\u201d e la mortalit\u00e0 \u00e8 alta.
Tornando invece al problema numero II di cui sopra, abbiamo detto che l\u2019utilizzo di dati mensili fa si che le scelte arrivino, per cos\u00ec dire, in ritardo. In Figura 2 possiamo vedere l\u2019andamento dell\u2019indice Rt da inizio settembre ad oggi.<\/p>\n\n\n\n

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Figura 2 Andamento indice Rt settimanale per l’Italia (linea nera tratteggiata), le 19 regioni e le 2 province autonome (Puglia in arancione).<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

\u00c8 evidente che, al netto di episodici valori estremi (tipici delle regioni molto piccole), tutte le regioni seguono pi\u00f9 o meno l\u2019andamento dell\u2019indice Rt riferito all\u2019Italia nel suo complesso (linea nera tratteggiata). In arancione possiamo vedere la Puglia. Cosa ci dice questo grafico? Che in estate viaggiavamo a velocit\u00e0 costante (300-500 casi al giorno), a fine settembre l\u2019epidemia ha iniziato ad accelerare sempre pi\u00f9 fino a met\u00e0 ottobre. Da quel momento, pur accelerando, lo ha fatto con sempre minor vigore. Ricordiamo che valori maggiori di 1 indicano comunque un\u2019accelerazione nei contagi. Se questo trend continuer\u00e0, fra un paio di settimane l\u2019indice sar\u00e0 minore di 1, cio\u00e8 inizieremo a vedere una decelerazione dei contagi giornalieri. Tuttavia, un ultimo aspetto da considerare \u00e8 l\u2019equilibrio nella diffusione di un\u2019epidemia. Esistono i cosiddetti modelli evolutivi, che nascono in biologia, ma spesso si applicano anche in altri ambiti, come quello economico. Il concetto sottostante questi modelli \u00e8 che, individuate due (o pi\u00f9) specie, legate ad esempio da un vincolo di predazione (o entrambe predatori delle stesse prede, o l\u2019una preda dell\u2019altra), la numerosit\u00e0 delle due specie ha un valore di equilibrio. Poniamo che su di un\u2019isola ci siano solo volpi e conigli. I conigli mangiano erba, le volpi mangiano i conigli. Se le volpi mangiassero quasi tutti i conigli, in seguito molte volpi morirebbero di fame per carenza di prede. Se invece per una malattia le volpi diminuissero, i conigli avrebbero vita facile e si moltiplicherebbero, aumentando di numero e divenendo una preda pi\u00f9 abbondante, quindi pi\u00f9 facile da cacciare, facendo si che le volpi ben nutrite ri-aumentassero. E cos\u00ec via. Esiste cio\u00e8 un equilibrio tra le due specie. Questo equilibrio \u00e8 l\u2019ecosistema. Modificando l\u2019ecosistema, si modifica l\u2019equilibrio preesistente. Se ad esempio introducessimo nell\u2019isola un predatore della volpe, queste si ridurrebbero e i conigli aumenterebbero. Bene, noi siamo i conigli; il virus corrisponde alle volpi; mentre mascherine, distanziamento, cure e vaccini sono i nuovi predatori delle volpi.
\nIl decreto del 3 novembre \u00e8 arrivato in un momento in cui l\u2019indice Rt stava gi\u00e0 calando. Forse senza le misure adottate, avremmo raggiunto un livello stabile di 60 mila contagi al giorno o pi\u00f9. Tuttavia, il nostro obiettivo deve essere quello di rendere il virus il pi\u00f9 innocuo possibile. Per questo non potremo fare a meno di nuove cure e vaccini. In futuro questo virus potrebbe far parte del cocktail influenzale stagionale e, con adeguate cure, riusciremo a non preoccuparci pi\u00f9 di lui, come gi\u00e0 successo per tante malattie del passato. Per il momento, in meno di 9 mesi sono morte quasi 45 mila persone. Secondo i dati Istat pi\u00f9 recenti, nel 2017 in Italia sono morte complessivamente 650.614 persone, di cui solo 663 per l\u2019influenza stagionale (a fronte di milioni di contagiati). Questo dato fu ampiamente distorto a marzo, nell\u2019idea di tranquillizzare la gente. \u00c8 difficile stimare il numero di vittime che raggiungeremo al compimento dell\u2019anno dalla prima vittima Covid per\u00f2, per fare un confronto, il tumore che nel 2017 ha fatto pi\u00f9 vittime \u00e8 quello della trachea, dei bronchi e dei polmoni con 33.904 vittime; mentre, tutte le malattie del sistema respiratorio contano complessivamente 53.372 vittime.
\nAncora una volta, prudenza! E siate indulgenti con i tecnici del CTS che, come voi dopo la lettura di questo articolo, avranno sicuramente un mal di testa cronico dovendo trattare ogni giorno questa marea di dati.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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