Analisi dei dati epidemiologici di COVID-19 in Italia. A cura di Giovanni Sebastiani, IAC-CNR.
La situazione attuale dell’epidemia di Covid-19 in Italia non sembra allarmante: il numero di persone ricoverate in terapia intensiva è in continua diminuzione e i valori misurati dell’incidenza a livello nazionale sono bassi. Inoltre uno studio molto recente su un campione relativo alla regione Lombardia rileva una bassa carica virale nei soggetti trovati positivi al tampone.
In diretta streaming mercoledì 17 giugno a partire dalla 12.
Cosa si fa quando si programma un piano pandemico: come si individuano i dati, come si progetta la struttura di raccolta, come si progetta la struttura che rilascia i dati al pubblico?
Gli stati colpiti dalla COVID-19 erano pronti? O non si sono mai dotati di sistemi robusti per raccolta, distribuzione e analisi dati in emergenza?
Gli aggiornamenti successivi possono essere consultati questo link: https://www.scienzainrete.it/dashboard/
Oggi 25 maggio ci sono sei regioni dove l'aumento del numero totale di casi positivi rispetto a dieci giorni fa è inferiore a venti, le stesse degli ultimi quattro giorni: la Calabria, la Basilicata, l'Umbria, la provincia di Bolzano, la Sardegna e la Valle D'Aosta. Inoltre, per le prime quattro e il Molise oggi l'incidenza è nulla.
La Sardegna sembra vicina alla fine dell'epidemia, seguita dall'Umbria, dalla Calabria e dalla Valle D’Aosta.
In questo documento sono descritti alcuni risultati relativi all’analisi dei dati dell'epidemia di Covid-19 in Italia a livello regionale. I dati utilizzati sono stati scaricati dal sito https://github.com/pcm-dpc/COVID-19/tree/master/dati-regioni.
Secondo una nuova indagine Doxa, a marzo e ad aprile i contagi di Covid-19 sono stati largamente superiori rispetto a quelli ufficialmente registrati.
Crediti immagine: Anastasia Gepp/Pixabay. Licenza: Pixabay License
Un'indagine Doxa, rappresentativa della popolazione italiana e condotta sul territorio nazionale dal 3 al 7 aprile, sui sintomi correlati a Covid-1,9 ha confermato che il 14% hanno riportato sintomi di tipo Covid-19 nel periodo 13 marzo-7 aprile. Questa proporzione è scesa all’8% in una terza indagine condotta dall’1 al 4 maggio e riferita la periodo 10 aprile-4 maggio. In Lombardia, la proporzione è scesa dal 25% a marzo al 13% nella seconda metà di aprile.
L’analisi delle sequenze temporali della frazione dei contagiati osservati rispetto alla popolazione della provincia rivela che finalmente tutte le 107 province presentano una diminuzione del tasso di crescita. Inoltre, si osservano tre regioni con un numero nullo di contagiati osservati al giorno: Umbria, Molise e Basilicata. A livello di province, ne troviamo 34 con numero nullo di nuovi contagiati osservati. Naturalmente, sappiamo che il primo giorno della settimana osserviamo spesso numeri più bassi a causa della ridotta attività di analisi dei tamponi nei giorni di fine settimana.
Fluctuart, Centre d'Art Urbain, Paris. Foto di Renata Tinini.
Siamo ormai alla “ripartenza” dopo il lungo lockdown, segnato dalle molte incertezze che ancora accompagnano l’impatto che la cauta ripresa delle attività potrà avere su nuove infezioni e morti. Un contributo a lungo atteso per fare chiarezza su scenari futuri è il rapporto sull'Italia pubblicato oggi dall’Imperial College di Londra, con Oxford e il collaborating center dell'OMS, e firmato dal gruppo di Neil Ferguson, di cui fa parte anche l’italiana Ilaria Dorigatti.
Modello SIR. Sulle ordinate la popolazione, sulle ascisse i giorni. Linea blu, suscettibili; linea rossa, infetti; linea viola, guariti.
Siamo ormai alla fase due, e tutti si domandano come stanno davvero le cose e quanto sia rischiosa la riapertura.
Vi sono in rete vari metodi per valutare questi rischi.
Per lo più si tratta di modelli statistici che usano il metodo della regressione statistica, derivando l’andamento dei nuovi casi osservati nel tempo sulla base dei dati dei giorni precedenti. Siccome questi metodi che non assumono nessun meccanismo specifico legato all’ epidemia, la loro capacità di anticipare l’andamento dei dati è limitata.
L’analisi delle sequenze temporali della frazione dei contagiati osservati rispetto alla popolazione della provincia rivela che 106 delle 107 province presentano una diminuzione del tasso di crescita. Manca all’appello solo la provincia di Asti (vedi figura 1).
Figure 1. Sequenza del numero dei contagiati osservati nella provincia di Asti. Il miglior fit con un modello logistico generalizzato è sovrapposto ai dati.
Installazione di Alicia Martin al Palacio de Linares, Madrid, 2005.
Il virus SARS-CoV-2 e la malattia che produce, COVID-19, sono come uno tsunami sta travolgendo il anche il modo “normale” della comunicazione della scienza tra gli esperti, sulle riviste specializzate. Anche sulle riviste scientifiche, proprio come sui media tradizionalisti, prevalgono di gran lunga i commenti e le analisi qualitative invece che i report quantitativi che hanno superato il processo di peer review.
Dopo aver duramente colpito la Cina nei primi mesi del 2020, l’epidemia COVID-19 si è diffusa in Europa a partire dalla seconda metà di febbraio. L’Italia è stato il primo paese occidentale interessato, riportando attualmente (i dati sono riferiti al 23 di aprile [1]), circa 190.000 casi di contagio confermati e un numero di decessi che supera i 25.000.
Spesso si sente dire che il numero di vittime che sta mietendo l’epidemia di SARS-CoV-2 in Italia sia ben superiore ai numeri che ci vengono forniti quotidianamente dalla Protezione Civile. Inoltre si leggono sempre più notizie relative a decessi non direttamente dovuti al virus ma indirettamente dovuti all’epidemia: sono spesso persone con patologie serie, che nulla hanno a che vedere con Covid-19, ma che hanno difficoltà o ritrosia ad accedere in tempo al servizio sanitario e ciò ne provoca a volte il decesso. Purtroppo ad oggi una stima accurata di questi due numeri, ossia dei reali decessi dovuti direttamente e indirettamente al virus, non è disponibile. In questo articolo cerchiamo di supplire a questa lacuna, fornendo una stima ragionevole di tali decessi tramite l’analisi statistica dei dati messi a disposizione dall’Istat sui decessi totali che sono avvenuti in Italia fino al 4 aprile 2020, anche elaborando scenari che partono dalla constatazione della minore prevalenza di donne nella mortalità da Covid-19. Nel grafico, sbilanciamento di genere nella mortalità Covid in Lombardia per fasce di età.
La sequenza del numero totale dei contagiati osservati di Covid-19 in Italia presenta piccole ma visibili deviazioni non casuali dei dati dal modello teorico adottato dopo la fine della fase evolutiva iniziale di tipo esponenziale, come illustrato in figura 1.
Figura 1. Sequenza del numero dei contagiati osservati in Italia. Il miglior fit con un modello logistico generalizzato è sovrapposto ai dati.
Per fronteggiare l'emergenza sanitaria causata da COVID-19 è importante avere dati precisi, aperti e fruibili da cittadini e giornalisti. Perché la trasparenza è alla base di una buona informazione, fondamentale per conoscere lo stato reale delle cose. Scienza in rete insieme a diverse altre organizzazioni chiede a tutti i presidenti di regione d’Italia di rendere disponibili al più presto, in formato machine readable e aperto i dati relativi ai tamponi eseguiti nelle singole regioni, anonimizzati, ma con il massimo grado di dettaglio.
Dopo oltre un mese e mezzo di blocco quasi totale del Paese crediamo che sia necessario permettere alle organizzazioni della società civile, ai giornalisti che quotidianamente cercano di informare in maniera indipendente e imparziale i cittadini, ai ricercatori, di avere accesso a dati di particolare importanza per la lettura della reale situazione che stiamo vivendo.
Tutti ci stiamo domandando quale sia stato fino ad oggi l’effetto delle misure di mitigazione dell’epidemia di Covid-19. Non è facile dirlo guardando i dati che la Protezione Civile comunica ogni giorno alle 18. Infatti le misure adottate riducono il numero delle persone che si contagiano, ma i dati invece ci raccontano di quando le persone sono risultate positive, ospedalizzate, guarite e anche, sfortunatamente, decedute.
Che i dati comunicati tutte le sere al vespero dalla Protezione civile siano solo una lontana approssmiazione dei dati reali di diffusione del contagio da Covid-19 nella popolazione è cosa risaputa e per il momento difficilmente modificabile. Ci sono rilevanti problemi di definizione di caso legati anche a un decreto governativo che prevedeva di considerare caso solo i malati con sintomi rilevanti cui veniva fatto un tampone che dava esito positivo. Questo esclude quindi sia gli asintomatici, sia i paucisintomatici, sia i deceduti senza effettuazione di tamponi.
A mano a mano che i dati si stabilizzano prendono corpo anche analisi sulla distribuzione geografica e sulle linee di propagazione. Giovanni Sebastiani, dell’Istituto per le Applicazioni del Calcolo "Mauro Picone" del CNR, mostra che le città col più alto numero di contagi giacciono sulle maggiori autostrade italiane: sarà importante in futuro poter avere accesso ai dati sulla mobilità delle persone per poter prevedere con largo anticipo la diffusione dell’epidemie e contrastarne lo sviluppo con misure adeguate.
Un aspetto rilevante di COVID-19 è la sua distribuzione spaziale lungo il territorio italiano delle province maggiormente colpite. Nella figura 1 osserviamo la distribuzione delle 94 province italiane presenti nella penisola sul totale delle 107.
Figura 1. Distribuzione spaziale delle 94 province presenti all’interno della penisola tra le 107 totali.
Bergamo (crediti: borshop, Flikr)
A Bergamo c'è un sistema di sorveglianza rapida della mortalità. E' la redazione dell'Eco di Bergamo che insieme a InTwig, ha chiesto agli uffici anagrafe dei 243 comuni bergamaschi i dati sulla mortalità. Di questi, al momento, hanno risposto in 91 (che rappresentano oltre il 50% della popolazione totale della provincia): a marzo 2020 "sono morte oltre 5.400 persone, di cui circa 4.500 riconducibili al coronavirus. Sei volte rispetto a un anno fa.
Unità di cura intensiva, Saint Martin's General Hospital, Mechelen, Belgium (Wikimedia).
Da quando l’epidemia di COVID-19 si è abbattuta sull’Italia, diversi studi hanno cercato di valutare i suoi effetti sanitari immediati. Il più ovvio è l’aumento della mortalità, che scopriamo ogni giorno andare ben oltre quanto riportato dai numeri ufficiali [1]. Resta invece ancora poco studiato l’effetto che il notevole carico assistenziale dovuto a questa epidemia potrà avere sulla tenuta del SSN nel medio e nel lungo periodo. In particolare, il numero crescente di pazienti che necessitano di un trattamento in terapia intensiva desta molta preoccupazione.
Mortalità media giornaliera per settimana per la classe di età 75-84 anni nelle città del nord Italia (Aosta, Bolzano, Trieste, Torino, Milano, Brescia, Verona, Venezia, Bologna, Genova). Rapporto del Sisgm, periodo 25 settembre 2019 – 17 marzo 2020.
La violenza con cui il ciclone Covid si è abbattuto sulla nostra penisola ha proiettato l’Italia sulle prime pagine dei giornali in tutto il mondo. Bergamo è diventata la città martire al pari della cinese Wuhan, con Brescia che segue a poca distanza. Letalità apparente molto alta (7,2% verso 2,3% in Cina). Terapie intensive intasate. Mascherine e ventilatori esauriti.
La scienza sta avendo una sua rivincita sulla politica e la società. Arrivata l’emergenza, declinano i negazionisti e si rivalutano le competenze. Ma è sufficiente quello che il mondo della ricerca sta facendo per ricostruire e consolidare questa fiducia? Sicuramente nessuno si aspettava una pandemia di questa gravità, e i piani di preparazione pandemica non erano di fatto pronti a scattare in gran parte dei paesi. Eppure sarebbe stato utile avere anche in Italia, come in altri paesi ad alto investimento in ricerca e sviluppo, una immediata circolazione pubblica dei dati che man mano la sanità pubblico andava raccogliendo. Non è stato così. (Immagine: Geralt, Pixabay)
La scienza sta avendo una sua rivincita sulla politica e la società. Arrivata l’emergenza, declinano i negazionisti e si rivalutano le competenze. Ma è sufficiente quello che il mondo della ricerca sta facendo per ricostruire e consolidare questa fiducia? Difficile rispondere.
Conoscere il numero reale di contagiati darebbe solidità ai modelli previsionali dell'epidemia, ma ancora è un dato avvolto dall'incertezza. Per conoscerlo non sarebbe sufficiente nemmeno eseguire il tampone su tutta la popolazione, servirebbe invece una analisi degli anticorpi su grande scala: una via al momento non praticabile. E' possibile però tentare di ridurre l'incertezza sulle stime dei contagiati attraverso un confronto puntuale tra i dati italiani e quelli forniti dalla Cina.
Nel contributo del 13 marzo avevo condiviso alcune considerazioni relative sia all’evoluzione della curva dei decessi in Italia che al confronto dell’andamento dei contagi italiani con quello di paesi che ci avevano preceduto (Cina e Corea) e che ci seguivano (Germania, Spagna, Francia e Stati Uniti) nei tempi di diffusione dell’epidemia.
Ci sono somiglianze e differenze nell'andamento di COVID-19 in nei vari paesi d'Europa. Dalle curve di diffusione dei contagi si può osservare che gli interventi hanno un effetto: in Italia l'espansione libera si è interrotta a partire dal primo marzo e nei giorni successivi in Germania e probabilmente in Francia. Mentre negli USA e in Spagna si osserva ancora una forte crescita del tasso di contagi. Saranno i prossimi giorni a dirci se la crescita dei contagi vedrà un cambiamento di esponente oppure proseguirà verso uno scenario potenzialmente peggiore di quello italiano. La Spagna in particolare pare perdurare in regime di espansione libera per un tempo più lungo di quanto abbia fatto l’Italia. Immagine: in numeri dell'epidemia riportati dalla Organizzazione mondiale della sanità al 12 marzo 2020.
La diffusione del Covid-19 nel mondo ha indotto l’undici marzo scorso l’Organizzazione mondiale per la sanità a dichiarare lo stato di pandemia. Di tale pandemia l’Italia è in questi giorni il paese più colpito. Il superamento della Cina in termini di numero ufficiale di decessi appare imminente. Altri paesi, soprattutto in occidente, sembrano avviati sulla stessa strada.
I dati qui analizzati sono stati scaricati dal repository della Protezione civile. Tra i vari modelli matematici a disposizione per descrivere il fenomeno della diffusione dell’epidemia del coronavirus, uno dei più semplici coinvolge alcuni “compartimenti”. Il primo compartimento S contiene gli individui che non presentano il virus all’interno del loro corpo e che risultano quindi “suscettibili” di essere infettati.
Con i molti limiti di un modello epidemiologico, e considerato anche che siamo nel pieno di una crescita esponenziale del fenomeno, si può tentare di verificare se, per territorio e per periodo temporale, le curve epidemiche mostrino andamenti diversi e darne un accenno di interpretazione. A oggi non siamo in vista del picco delle curve, ma forse in vista del flesso del ritmo di crescita.
Con l’attuale disponibilità di dati, è possibile misurare possibili andamenti significativi dell’epidemia per territorio e periodo temporale? Rispondere è difficile per molte ragioni. In primo luogo perché i dati disponibili si riferiscono a un periodo temporale insufficiente. In premessa deve essere considerato che naturalmente le misure restrittive hanno un effetto che è differito nel tempo, che dipende dai comportamenti sociali e che è complesso isolare statisticamente, soprattutto con una disponibilità di dati limitata.
Applicando all’epidemia attuale il modello utilizzato per la pandemia influenzale 2009, è ipotizzabile un aumento di casi fino a metà aprile nelle aree di prima introduzione come la Lombardia. L'incremento potrebbe essere più tardivo in altre zone del Paese. Pur con i limiti di una simulazione affetta da molte incertezze sulle caratteristiche dell'infezione il modello matematico disponibile offre uno scenario plausibile circa i tempi a breve di evoluzione dell'epidemia. [Nell'immagine: elaborazione di Scienza in rete dei dati pubblicati dalla Protezione civile su GitHub. Il grafico mostra il numero cumulato dei casi per quattro categorie: ospedalizzati (rosso), in isolamento (giallo), guariti (verde), deceduti (nero). Periodo: 24 febbraio -7 marzo. Fonte: Protezione Civile.]
L’attuale epidemia di Covid-19 viene quotidianamente descritta dal numero cumulativo di persone trovate infette al SARS-Covid-19 (la maggior parte delle quali identificate fino ad ora perché contatti di casi confermati o perché sintomatiche) e da quello delle persone ricoverate in ospedale e di quelle decedute e trovate infette dal virus. I numeri da soli non bastano a fornirci uno scenario di evoluzione su cui prepararci, ma è possibile recuperare qualche indicazione dall’esperienza precedente alla pandemia da virus influenzale A/H1N1pdm09 del 2009.
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