{"id":55121,"date":"2020-04-04T18:29:21","date_gmt":"2020-04-04T17:29:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.pietroichino.it\/?p=55121"},"modified":"2020-04-04T18:29:21","modified_gmt":"2020-04-04T17:29:21","slug":"perche-cosi-tanti-morti-da-covid-19-in-lombardia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.pietroichino.it\/?p=55121","title":{"rendered":"PERCH\u00c9 COS\u00cc TANTI MORTI DA COVID-19 IN LOMBARDIA?"},"content":{"rendered":"

Non basta a spiegarlo n\u00e9 l’alta percentuale degli anziani, n\u00e9 quella dei contagiati non sottoposti al test: la letalit\u00e0 dipende in gran parte dal rapporto tra malati gravi e posti-letto in reparti di terapia intensiva<\/span><\/h4>\n

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\nArticolo di Carlo Favero,<\/strong> Andrea Ichino<\/strong> e Aldo Rustichini <\/strong>pubblicato il 3 aprile 2020 sul quotidiano <\/em>il Foglio e sul sito <\/em>lavoce.info<\/a> – Sul tema della pandemia v. anche la serie di editoriali telegrafici di cui l’ultimo \u00e8 <\/em>La pandemia e la parit\u00e0 di trattamento fra i lavoratori<\/a>: ivi il link che consente di risalire ai precedenti<\/em>
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Il numero di morti causati dal COVID-19 in Lombardia \u00e8 altissimo (7199 al 31 marzo) rispetto al numero di contagiati ufficiali secondo la Protezione Civile (43208 alla stessa data). Stando a questi numeri il tasso di letalit\u00e0 osservata del virus SARS-CoV-2 in questa regione sarebbe pari al 16.6% mentre \u00e8 inferiore al 5% nel resto del mondo.<\/p>\n

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Carlo Favero<\/p><\/div>\n

Le spiegazioni recentemente proposte per questa anomalia sono due. La prima fa riferimento a caratteristiche specifiche della popolazione lombarda e pi\u00f9 in generale italiana (frazione elevata di anziani, maggiore frequenza di contatto fisico nelle interazioni sociali, co-residenza di anziani e giovani nella tipologia italiana di famiglia allargata). La seconda fa riferimento alla possibilit\u00e0 che il numero di contagiati ufficiali registrati dalla Protezione Civile sia stato largamente sottostimato, dato che i tamponi sono stati fatti solo ai pazienti con sintomi relativamente gravi. Secondo Foresti<\/a>, questa spiegazione suggerirebbe che i contagiati reali siano, a livello nazionale, addirittura pi\u00f9 di 11 milioni.<\/p>\n

Purtroppo c\u2019\u00e8 anche una terza spiegazione molto meno favorevole, ossia che l\u2019alto numero di morti per Covid-19 in Lombardia sia dovuto alla carenza di posti in terapia intensiva rispetto alla domanda. La Figura 1 mostra perch\u00e9 questa ipotesi \u00e8 plausibile.<\/p>\n

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In assenza di vincoli, la frazione di pazienti COVID-19 ospedalizzati che ha bisogno di terapia intensiva dovrebbe essere costante al variare del numero di pazienti. Se su 100 persone ricoverate in ospedale perch\u00e9 infette 15 hanno bisogno della terapia intensiva, su 1000 saranno 150 ad avere la stessa necessit\u00e0 e cos\u00ec via. La Figura 1 mostra che questo rapporto ha invece un andamento decrescente per la Lombardia nei giorni dal 8 al 31 marzo, e questo perch\u00e9 il numero di pazienti ospedalizzati al denominatore \u00e8 pi\u00f9 che quadruplicato, passando da 2802 a 11883, mentre il numero di pazienti in terapia intensiva al numeratore \u00e8 “solo\u2019\u2019 poco pi\u00f9 che triplicato, passando 400 a 1324.<\/p>\n

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Aldo Rustichini<\/p><\/div>\n

Questo risultato indica quanto sia importante tenere presente il vincolo rappresentato dall\u2019offerta di cure mediche, in particolare quelle in terapia intensiva, nei modelli di previsione di quello che accadr\u00e0 nelle prossime settimane e soprattutto nei modelli per valutare gli effetti delle diverse ipotesi di riduzione graduale dell\u2019obbligo di distanziamento sociale. E questo anche perch\u00e9 il rischio di un secondo picco di contagi nei prossimi mesi \u00e8 elevato (come avvenuto per l\u2019influenza “Spagnola\u2019\u2019 del 1918-20).<\/p>\n

A questo fine abbiamo integrato il modello matematico di contagio SEIR (Susceptible, Exposed, Infected, Removed) che in questi giorni tutti abbiamo imparato a conoscere, estendendolo per rendere la mortalit\u00e0 dipendente dal vincolo imposto dalla capienza dei reparti di terapia intensiva. In questo modo, quindi, il tasso di letalit\u00e0 del virus diventa endogeno rispetto al numero di infetti quando il vincolo \u00e8 attivo. Per gli altri parametri del modello utilizziamo i valori standard adottati in altri esercizi simili per il Covid-19: in particolare, R0<\/sub> pari 2.2 e tasso di letalit\u00e0 in assenza di vincoli pari 1.38.<\/p>\n

I risultati sono illustrati nella Figura 2 che riporta la mortalit\u00e0 osservata e quella simulata dal nostro modello in due scenari.<\/p>\n

Figura 2: Evoluzione dei decessi osservati in Lombardia e di quelli simulati con o senza vincolo attivo di insufficienza dei posti in terapia intensiva<\/strong>\"\"<\/a><\/p>\n

Il primo impone la presenza del vincolo di disponibilit\u00e0 dei posti in terapia intensiva che quindi non possono crescere in modo da soddisfare la domanda. Il secondo ipotizza invece una capacit\u00e0 di 3000 posti in terapia intensiva per l\u2019intera regione, quindi un numero ragionevolmente superiore a quello che sarebbe stato necessario per soddisfare la domanda. Con il vincolo attivo il modello simula molto bene il numero elevato e crescente della mortalit\u00e0 osservata. Il secondo scenario, invece, mostra che il numero di decessi avrebbe potuto essere largamente inferiore. La differenza verticale tra i due scenari misura il numero considerevole di vite umane che avremmo potuto salvare se il vincolo dei posti in terapia intensiva non fosse stato rilevante.<\/p>\n

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Andrea Ichino<\/p><\/div>\n

Il modello con vincolo mostra anche che il numero di casi totali di contagio \u00e8 probabilmente molto maggiore rispetto a quello ufficiale della Protezione civile per questa regione (185000 contro 43208, su una popolazione di 10 milioni di persone). Ma questa stima dei casi totali \u00a0\u00e8 comunque molto inferiore a quella ipotizzata ad esempio da \u00a0Foresti<\/a>.<\/p>\n

Con questo modello ci apprestiamo a simulare gli effetti economici e di salute pubblica derivanti dalla adozione di diverse politiche di ritorno alla normalit\u00e0 in attesa del vaccino.<\/p>\n

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