Riflessioni sulla mortalità da Covid-19: cosa sappiamo sulla mortalità per malattie riconducibili a infezioni e le questioni che necessitano di approfondimento
Publication date: 20/04/2020 – E&P Code: repo.epiprev.it/1278
Authors: Elisabetta Chellini1, Andrea Martini1, Lucia Giovannetti1
Abstract: Viene esaminata a partire dai dati del Registro di Mortalità Regionale toscano la mortalità per malattie riconducibili ad infezioni e nelle età più anziane (> 75 anni) in periodo pre-emergenziale in Toscana.
Nelle prime 7 settimane di emergenza i decessi in pazienti Covid-19 sono stati più del doppio di quelli attesi per cause infettive in un analogo periodo negli ultimi 10 anni di disponibilità della mortalità per causa. Dopo aver esaminato i lavori pubblicati o inseriti su piattaforme web sulla mortalità in Italia in periodo emergenziale vengono formulate riflessioni per approfondimenti sulla mortalità per causa e luogo di decesso che possono essere effettuate utilizzando le schede ISTAT di decesso, che, in base alla normativa vigente, devono essere utilizzate a livello locale per motivi sanitari e amministrativi..
Cite as: Elisabetta Chellini, Andrea Martini, Lucia Giovannetti (2020). Riflessioni sulla mortalità da Covid-19: cosa sappiamo sulla mortalità per malattie riconducibili a infezioni e le questioni che necessitano di approfondimento. E&P Repository https://repo.epiprev.it/1278
Topic: COVID-19
Key words: COVID-19, malattie infettive, mortalità,
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Affiliations:
1 Registro di Mortalità Regionale Toscano (RMR) – Struttura Semplice di Epidemiologia dell’Ambiente e del Lavoro -Istituto per lo Studio, la Prevenzione e la Rete Oncologica (ISPRO), Firenze
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Terms of distribution: CC BY
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L’analisi della mortalità, complessiva e per causa sarà essenziale per misurare le conseguenze dell’epidemia, capire quanto si è trattato di anticipazione e quanto di eventi in eccesso e quanto dell’aumento della mortalità è conseguente non al COVID ma allo stravolgimento dei servizi sanitari. I dati raccolti localmente, purchè di qualità elevata ed esenti da bias di selezione possono aiutare a coprire tempestivamente questo debito informativo e quindi perchè non avviare un piano per raccogliere i dati dai sistemi regionali e di asl che aderiscono? In questo modo si potrà anche valutare l’entità del bias di selezione nei dati istat.