Una decina di giorni fa, entrando nella 4 settimana di lockdown, avevamo visto come le misure di distanziamento sociale e di riduzione del movimento tra comuni diversi stavano avendo un effetto nella riduzione della progressione epidemica.

Avevamo anche rilevato come, d’altra parte, ci fossero delle significative variazioni nelle misure: Sia nella percentuale dei positivi rilevati ai tamponi che nell’apparente variazione dei decessi rapportati ai casi scoperti tra regione e regione.

Questo portava a percezioni distorte e anche a suggestive ipotesi che sono emerse nei giorni recenti (il 5G causa del COVID, sob!).
In realtà pochi giorni dopo il dipartimento che segue le malattie infettive dell’Imperial College rilasciava uno studio dove evidenziava come la quantità di undiscovered presente in ciascuna nazione fosse molto significativa (come già raccontato qualche settimana fa su questo stesso Blog) e questo poneva dei dubbi sulle nostre capacità di misura ed anche sull’effettiva riduzione del contagio.

Come accade ultimamente non solo pubblicavano lo studio e le fonti, così da poterlo far rivedere dai peer, ma anche i sorgenti su GitHub: QUI (Sono in formato RStudio, strumento di analisi statistica gratuitamente scaricabile).

L’idea di base che hanno seguito è simile a quanto avevamo condiviso: La letalità del COVID-19 è variabile per classe di età (ed anche un po’ per sesso, andando a colpire in misura maggiore i maschi) e si ritiene che non vari per etnia, quindi, partendo dalla letalità analizzata in Cina, si può calcolare l’infection fatality ratio (IFR) di una nazione o di una Regione adattando la demografia relativa.

Guardando questi numeri (Importante l’ultima colonna: Infection Fatality Ratio), si nota come il COVID-19 sia particolarmente letale per gli over-80 (7,8% medio) mentre è scarsamente letale per i giovanissimi e, più generalmente, meno letale per gli under-60 (0,145% medio).

Per fortuna tutti i dati anche demografici sono a disposizione e quindi andando a rilevare i dati specifici si può creare un indice di letalità medio per ogni stato o regione.

Veniamo ora a noi: Sappiamo purtroppo che la Liguria è una regione con una distribuzione anagrafica molto sbilanciata verso le età più anziane, ed infatti, andando ad adattare l’indice di letalità per la Regione scopriamo che ha un indice medio di letalità che è il più alto d’Italia: 1,68

Conoscendo l’IFR adattato alla regione, si può calcolare a ritroso il numero reale di infetti, andando a stimare anche quanti sono infetti ed asintomatici (o paucisintomatici) o semplicemente non rilevati.
Questo calcolo, che segue lo stesso principio utilizzato da Imperial College per il suo modello che stima i casi reali, ci consente però di stimarli indietro nel tempo, visto che intercorre un certo tempo sia dall’infezione che all’insorgenza dei sintomi, che dall’insorgenza dei sintomi al decesso (nel caso di esito infausto). Siamo ancora nelle fasi iniziali di studio di questa epidemia, e potrebbe essere che i tempi di ritardo stimati siano ancora corti, possiamo rilevare dallo studio di Verity et. al, la distribuzione di probabilità nei ritardi:

Utilizzando quindi un ritardo di 12 giorni avremo una distribuzione della stima degli infetti reali non corretta in partenza ed in chiusura del fenomeno, ma coerente durante il fenomeno. Da qui possiamo quindi calcolare quanti infetti veri (true) avevamo 12 giorni prima di ciascun decesso (sapendo che, in Liguria, i decessi sono l’1.68% degli infetti presenti 12 giorni prima):

La retta arancione è quella dei casi rilevati, quella blu la media degli infetti reali stimati, con le sue bande di confidenza (i.c. 95%). Come si vede siamo molto distanti da rilevare una percentuale significativa dei casi anche se, per quanto il numero di test cresca non in proporzione alla crescita della diffusione, la maggior consapevolezza dell’epidemia porta progressivamente ad una riduzione degli undiscovered, anche di pochi punti percentuali:

Inizialmente, quindi (prima dei primi decessi), l’epidemia si diffondeva, la poca consapevolezza ed i pochi test portavano a molti contagiati che uscivano dal controllo, mentre progressivamente (nel quadrato si evidenzia una stima della progressione realizzata) si converge verso i valori che si sono rilevati ex-post, anche in Cina (82%-90% di undiscovered, con una mediana 86%).
Alcune regioni italiane hanno percentuali di undiscovered più basse (e quindi rilevano dati più coerenti), altre più alte, probabilmente per la maggiore diffusione del contagio in quelle aree.

Avendo questo parametro si possono provare a definire previsioni e tracciare curve di uscita, per quanto sempre complesso su un sistema dinamico e con ritardi come quello che si sta analizzando, dalle valutazioni fatte, però, risultano evidenti una serie di aspetti:

La quantità dei contagi fuori dai radar è molto significativa in Liguria (come in tutte le Regioni italiane ed in Cina prima)

Per quanto più grande il numero dei contagiati, anche guariti è molto basso se rapportato alla popolazione complessiva

La decrescita degli infetti infettivi appare molto lenta e non consente di individuare un termine dell’emergenza a breve.

Monitoreremo quindi gli andamenti per valutare se i dati futuri portino accelerazioni, anche se, dopo aver rilevato questa decrescita apparentemente lenta nelle curve, ho verificato come mai sembrava che la Cina, tramite gli interventi non farmacologici (NPI), aveva portato una riduzione quasi a zero dei suoi contagi molto più rapidamente, ed ho trovato che la progressione del contagio, in Cina, ha avuto questo andamento:

Come si nota dopo un primo “abbattimento” della curva progressiva, che aveva un andamento esponenziale nei primi momenti, hanno stabilizzato la progressione, rendendola quasi endemica. Dopo una decina di giorni, infine, hanno portato una riduzione del contagio molto più rapida di quella che stiamo vivendo e osservando noi in questi giorni in Italia e nella nostra Regione (Rt=0,32).

Dallo studio, così come dal report del WHO, emerge infatti che da inizio febbraio in Cina abbiamo cominciato a rendere più efficaci e frequenti i test, tracciare i contatti dei positivi e dei sospetti, e isolare sia i positivi che i sospetti.
La cosa sorprendente è che questo approccio (test, trace and treat) è considerato, sempre dal World Health Organization (WHO) la spina dorsale (Backbone) della risposta al contagio da COVID-19.
Speriamo quindi di vedere valutate presto misure come queste.

Conclusioni (per il momento!)
– Sappiamo che c’è un gran numero di contagiati (comunque infettivi) che non viene scoperto
– L’italia, essendo una nazione con un ottimo sistema sanitario ed una buona qualità della vita è la nazione in Europa con l’età media più alta, ed avrà quindi più decessi per COVID a parità di contagi delle altre nazioni (IFR).
– Le attuali curve di uscita, per quanto ancora incerte, non suggeriscono una rapida eradicazione del contagio e richiedono quindi di mantenere le misure di soppressione (lockdown, limitazioni al movimento) per un periodo di tempo non breve
– Anche in Cina le prime risposte hanno portato una riduzione ma non definitiva, che ha richiesto altre misure, che sono poi state riportate dal WHO (intervista del 18 marzo scorso) come spina dorsale della risposta. Apparentemente queste misure non sono state ancora intraprese da alcuna nazione Europea.

Articoli e fonti consultate:
– Real estimates of mortality following COVID-19 infection (2020)
– Evolving Epidemiology and Impact of Non-pharmaceutical Interventions on the Outbreak of Coronavirus Disease 2019 in Wuhan, China (2020) – Wang et. al.
– Estimating the number of infections and the impact of non-pharmaceutical interventions on COVID-19 in 11 European countries (2020) – Flaxman et. al
– Estimates of the severity of coronavirus disease 2019: a model-based analysis (2020) – Verity et al.