Categoria: COVID-19

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Andamento della mortalità giornaliera (SiSMG) nelle città italiane in relazione all’epidemia di Covid-19. Report 1′ Settembre – 29 Dicembre 2020

Publication date: 11/01/2021 – E&P Code: repo.epiprev.it/2188
Authors: (a cura di) Marina Davoli,1 Francesca de’ Donato,1 Manuela De Sario,1 Paola Michelozzi,1 Fiammetta Noccioli,1 Daniela Orrù,1 Pasqualino Rossi,2 Matteo Scortichini1

Sintesi dei risultati. L’attuale rapporto del sistema di sorveglianza SISMG che include i dati di 32 Comuni italiani è aggiornato al 29 dicembre e mostra sia nelle città del nord che in quelle del centro-sud come per la prima volta, dopo 2 mesi in cui si è registrata una mortalità superiore all’atteso nella maggior parte dei comuni, la mortalità sia tornata ai valori di riferimento.
L’andamento della mortalità media giornaliera per settimana aggregata per i comuni del nord e del centro-sud (Figure 1A-B e 2A-B) evidenzia come nell’ultima settimana di dicembre i decessi in tutte le classi di età siano rientrati nel limite superiore della banda di confidenza (ad eccezione solo della classe di età 65-74 al centro-sud).

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Andamento della mortalità giornaliera (SiSMG) nelle città italiane in relazione all’epidemia di Covid-19. Report 1′ Settembre – 15 Dicembre 2020

Publication date: 28/12/2020 – E&P Code: repo.epiprev.it/2086
Authors: (a cura di) Marina Davoli,1 Francesca de’ Donato,1 Manuela De Sario,1 Paola Michelozzi,1 Fiammetta Noccioli,1 Daniela Orrù,1 Pasqualino Rossi,2 Matteo Scortichini1

Sintesi dei risultati. L’attuale rapporto del sistema di sorveglianza SISMG è aggiornato al 15 dicembre e include i dati di 32 Comuni italiani1. Rispetto alla settimana precedente, si registra un ulteriore decremento nell’eccesso di mortalità nella maggior parte delle città.
La mortalità giornaliera (deceduti e residenti nel Comune) viene confrontata con la serie storica di riferimento (valore atteso). Per ogni città, la mortalità giornaliera attesa è definita come la media per giorno della settimana e numero della settimana calcolata nei 5 anni precedenti e pesata per la popolazione residente (dati ISTAT) per tenere conto del progressivo invecchiamento della popolazione.
I grafici cumulativi di tutte le città, per area geografica e classe di età (Figure 1-4) si riferiscono ad un sottoinsieme di 19 Comuni2 che garantiscono dati consolidati entro 1 settimana dall’evento, e sono le stesse città incluse nel bollettino settimanale di sorveglianza della mortalità pubblicato sul portale del Ministero della Salute.

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Andamento della mortalità giornaliera (SiSMG) nelle città italiane in relazione all’epidemia di Covid-19. Report 1′ Settembre – 8 Dicembre 2020

Publication date: 20/12/2020 – E&P Code: repo.epiprev.it/2077
Authors: (a cura di) Marina Davoli,1 Francesca de’ Donato,1 Manuela De Sario,1 Paola Michelozzi,1 Fiammetta Noccioli,1 Daniela Orrù,1 Pasqualino Rossi,2 Matteo Scortichini1

Sintesi dei risultati. L’attuale rapporto del sistema di sorveglianza SISMG è aggiornato al 8 dicembre e include i dati di 32 Comuni italiani1. Rispetto alla settimana precedente, si registra un decremento dell’eccesso di mortalità o valori stabili nella maggior parte delle città.
La mortalità giornaliera (deceduti e residenti nel Comune) viene confrontata con la serie storica di riferimento (valore atteso). Per ogni città, la mortalità giornaliera attesa è definita come la media per giorno della settimana e numero della settimana calcolata nei 5 anni precedenti e pesata per la popolazione residente (dati ISTAT) per tenere conto del progressivo invecchiamento della popolazione.
I grafici cumulativi di tutte le città, per area geografica e classe di età (Figure 1-4) si riferiscono ad un sottoinsieme di 19 Comuni2 che garantiscono dati consolidati entro 1 settimana dall’evento, e sono le stesse città incluse nel bollettino settimanale di sorveglianza della mortalità pubblicato sul portale del Ministero della Salute.
I dati della tabella 1 e della figura 5 contengono i dati di tutti i 32 Comuni inclusi nel SISMG che notificano i dati di mortalità giornaliera. Gli andamenti e l’incremento della mortalità settimanale per Comune consentono di disporre di dati tempestivi in una fase di rapida evoluzione dell’epidemia COVID e di segnalare eventuali incrementi della mortalità osservata nel Comune di interesse nelle diverse classi di età: popolazione totale, 0-64, 65-74, 75-84, 85+.

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Sull’importanza di costruire e valutare le strategie di screening tenendo conto del contesto epidemico

Publication date: 14/12/2020 – E&P Code: repo.epiprev.it/2068
Authors: Michela Baccini1

Abstract: Nel predisporre piani di screening per la prevenzione e il contenimento del contagio da SARS‐coV‐2 si dovrebbe tenere conto del contesto epidemico e in particolare del fatto che i soggetti infetti non individuati sono potenzialmente capaci di trasmettere la malattia e che l’infezione si diffonde per focolai, creando dei cluster nella popolazione. A titolo esemplificativo, in questa nota si confrontano due possibili strategie di screening in ambito scolastico, ipotizzando diversi scenari di evoluzione del contagio all’interno di una classe di 20 alunni a partire da un infetto iniziale. Le strategie messe a confronto sono di sue tipi: una procedura basata su test a tappeto ripetuti ogni 15 giorni e una procedura che, suddivisa la classe in due sottogruppi, li sottopone a test a settimane alterne. Quest’ultima strategia sembrerebbe garantire risultati migliori soprattutto quando la trasmissione del contagio entro la classe è più elevata. L’approccio di valutazione proposto può essere adottato anche per confrontare tra loro piani di screening più complessi di quelli qui presi in considerazione.

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Andamento della mortalità giornaliera (SiSMG) nelle città italiane in relazione all’epidemia di Covid-19. Report 1′ Settembre – 1′ Dicembre 2020

Publication date: 14/12/2020 – E&P Code: repo.epiprev.it/2060
Authors: (a cura di) Marina Davoli,1 Francesca de’ Donato,1 Manuela De Sario,1 Paola Michelozzi,1 Fiammetta Noccioli,1 Daniela Orrù,1 Pasqualino Rossi,2 Matteo Scortichini1

Sintesi dei risultati. A partire da metà ottobre i Report del sistema di sorveglianza SISMG sono resi disponibili di nuovo a cadenza settimanale e includono i dati di 32 Comuni italiani1 L’attuale report è aggiornato al 1 dicembre. Rispetto alle settimane precedenti in cui era stato registrato un netto decremento della mortalità, soprattutto in alcune città del nord, questa settimana si registra un dato stabile o in lieve aumento per le città del nord e un lieve decremento per le città del centro-sud.
La mortalità giornaliera (deceduti e residenti nel Comune) viene confrontata con la serie storica di riferimento (valore atteso). Per ogni città, la mortalità giornaliera attesa è definita come la media per giorno della settimana e numero della settimana calcolata nei 5 anni precedenti e pesata per la popolazione residente (dati ISTAT) per tenere conto del progressivo invecchiamento della popolazione.
I grafici cumulativi di tutte le città, per area geografica e classe di età (Figure 1-4) si riferiscono ad un sottoinsieme di 19 Comuni2 che garantiscono dati consolidati entro 1 settimana dall’evento, e sono le stesse città incluse nel bollettino settimanale di sorveglianza della mortalità pubblicato sul portale del Ministero della Salute.
I dati della tabella 1 e della figura 5 contengono i dati di tutti i 32 Comuni inclusi nel SISMG che notificano i dati di mortalità giornaliera. Gli andamenti e l’incremento della mortalità settimanale per Comune consentono di disporre di dati tempestivi in una fase di rapida evoluzione dell’epidemia COVID e di segnalare eventuali incrementi della mortalità osservata nel Comune di interesse nelle diverse classi di età: popolazione totale, 0-64, 65-74, 75-84, 85+.
Le Figura 1A e 1B e Figura 2A e B mostrano l’andamento della mortalità media giornaliera per settima per tutte le età e per le classi di età (0-64, 65-74, 75-84, 85+), separatamente per le città del nord e del centro-sud. Rispetto all’ultimo rapporto, nell’ultima settimana 25 novembre – 1 dicembre al nord si osservano valori pressoché costanti rispetto alla settimana precedente in tutte le classi di età ad eccezione della classe 0-64 anni per la quale si osserva un lieve aumento. Al centro-sud si osserva una riduzione della mortalità in tutte le classi di età ma soprattutto nelle classi più anziane.
La figura 3 mostra l’andamento stagionale della mortalità giornaliera negli ultimi 5 anni, con valori massimi nel periodo invernale (dicembre-febbraio) e valori minimi nel periodo estivo (giugno-agosto). Il grafico evidenzia il forte incremento della mortalità osservata (linea rossa) in concomitanza con la prima fase dell’epidemia di COVID-19, la successiva riduzione che ha riportato la mortalità in linea con i valori di riferimento (baseline linea nera) a fine maggio, seguito da un nuovo rapido incremento dei decessi a partire dalla seconda metà di ottobre. A partire da metà novembre i valori settimanali sono in lieve calo come già evidenziato in figura 1 e 2 ma non si rileva ancora un’inversione del trend.
La Figura 4 mostra l’andamento della mortalità settimanale per luogo di decesso tra le città del nord e centro-sud. Il grafico evidenzia al nord un maggiore incremento dei decessi intra ospedalieri a partire da metà ottobre, con valori costanti rispetto alla settimana precedenti, mentre i decessi extra ospedalieri mostrano un lieve calo. Per quanto riguarda il centro sud si osserva un maggior eccesso nei decessi extra-ospedalieri. Per la settimana 25 novembre-1 dicembre si osserva un calo nei decessi intra ospedalieri, mentre i decessi extra-ospedalieri rimangono costanti.
Nella Tabella 1 sono riportati i dati di mortalità totale per il mese di ottobre e per il periodo 1-15 novembre. Complessivamente per il mese di ottobre si rileva un incremento di mortalità sia al Nord (+22%) che al Centro-Sud (+23%). Per il periodo 1-30 novembre l’incremento osservato è maggiore, complessivamente pari a +72% tra le città nord con eccessi significativi in gran parte delle città (Aosta, Trento, Bolzano, Torino, Milano, Brescia, Verona, Venezia, Trieste, Genova, Bologna) compreso tra +46% e +128%, e pari a +47% tra le città centro-sud, con eccessi significativi a Firenze, Perugia, Roma, Rieti, Bari, Campobasso, Palermo e Catania.
In Figura 5 sono riportati i grafici città-specifici che mostrano l’andamento della mortalità osservata giornaliera e settimanale (linea rossa), l’andamento della mortalità attesa settimanale (linea grigia tratteggiata) dal 1° luglio 2020 all’ultimo aggiornamento disponibile per tutte le città incluse nella sorveglianza SISMG. Per alcune città è da rilevare un ritardo nell’invio dei dati di mortalità per questa settimana a causa del giorno festivo (8 dicembre) e pertanto i dati possono essere sottostimati.
Per la settimana dal 25 novembre – 1 dicembre da segnalare un incremento della mortalità a Venezia, Verona, Padova tra le città del nord mentre tra le città del centro-sud a Catania. Nelle altre città si osserva invece un eccesso di mortalità settimanale stabile, con una mortalità al di sopra dei valori attesi.
Le tabelle città specifiche incluse sotto alla Figura 5 riportano i dati settimanali di mortalità totale (osservati e baseline) e per classi di età (0-64, 65-74, 75-84, 85+).
Per le città in cui si osserva un eccesso di mortalità rilevante (Torino, Milano, Genova, Roma e Palermo), la Figura 6 riporta gli eccessi settimanali (differenza tra dati osservati e baseline) per classe di età per evidenziare l’incremento della mortalità, al netto dell’incremento stagionale del numero dei decessi attesi (baseline), ed il trend di variazione (crescita) della mortalità fra settimane. Rispetto alla settimana precedente si osserva un trend in calo dell’eccesso di mortalità a Roma (+47% rispetto a +60% nella settimana 18-24 novembre) e Palermo (48% rispetto a 59% nella settimana 18-24 novembre). A Genova (+76%), Torino (+112%) e Milano (+45%) l’eccesso di mortalità è in linea con i valori della settimana precedente.
È importante sottolineare che nelle città più piccole, la mortalità risente maggiormente delle fluttuazioni casuali e pertanto alcuni incrementi osservati nella mortalità giornaliera devono essere interpretati con cautela.

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A SIRD model calibrated on deaths to investigate the second wave of the SARS-CoV-2 epidemic in Italy

Publication date: 05/12/2020 – E&P Code: repo.epiprev.it/2052
Authors: Giulia Cereda1, Cecilia Viscardi1, Luca Gherardini1, Fabrizia Mealli1, Michela Baccini1

Abstract: After the SARS-CoV-2 outbreak during the 2020 spring, Italy faced a second epidemic wave during the autumn. Using a SIRD model calibrated on the COVID19-related deaths, we describe the epidemic dynamics from August 1st to November 30th 2020, region by region. We explore the behavior of the contagion in terms of time-varying reproductive number R0 and estimated number of circulating infections. This number, when compared to the number of notified positives, provides an evaluation of the submerged portion of contagion. The results indicate that in Italy, during the second SARS-CoV-2 epidemic wave, the reproductive number changed over time heterogeneously across regions, but with some important common elements including a mid-October peak and a decline during the month of November, which are visible in most regions. Ad hoc studies should be performed to investigate the causal effect that specific events (e.g. schools reopening, regional elections) and restrictions of different degree have had on inflating or deflating the rate of contagion. Despite the decline of R0(t) in most regions, the prevalence of circulating infections estimated at the end of the study period is not negligible, in particular in the North of the country. This suggests that even small future increases of R0(t) may lead in a short time to levels of contagion spread that could be unsustainable, depending on the regional supply of hospital and intensive care unit beds and the organizations of healthcare services throughout the territory.

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Andamento della mortalità giornaliera (SiSMG) nelle città italiane in relazione all’epidemia di Covid-19. Report 1′ Settembre – 24 Novembre 2020

Publication date: 04/12/2020 – E&P Code: repo.epiprev.it/2041
Authors: (a cura di) Marina Davoli,1 Francesca de’ Donato,1 Manuela De Sario,1 Paola Michelozzi,1 Fiammetta Noccioli,1 Daniela Orrù,1 Pasqualino Rossi,2 Matteo Scortichini1

Sintesi dei risultati. A partire da metà ottobre i Report del sistema di sorveglianza SISMG sono resi disponibili di nuovo a cadenza settimanale e includono i dati di 32 Comuni italiani1 L’attuale report è aggiornato al 24 novembre. I dati della settimana 18-24 novembre confermano, nella maggior parte delle città, un’inversione del trend ed un chiaro decremento della mortalità giornaliera rispetto alle settimane precedenti.
La mortalità giornaliera (deceduti e residenti nel Comune) viene confrontata con la serie storica di riferimento (valore atteso). Per ogni città, la mortalità giornaliera attesa è definita come la media per giorno della settimana e numero della settimana calcolata nei 5 anni precedenti e pesata per la popolazione residente (dati ISTAT) per tenere conto del progressivo invecchiamento della popolazione.
I grafici cumulativi di tutte le città, per area geografica e classe di età (Figure 1-4) si riferiscono ad un sottoinsieme di 19 Comuni2 che garantiscono dati consolidati entro 1 settimana dall’evento, e sono le stesse città incluse nel bollettino settimanale di sorveglianza della mortalità pubblicato sul portale del Ministero della Salute.
I dati della tabella 1 e della figura 5 contengono i dati di tutti i 32 Comuni inclusi nel SISMG che notificano i dati di mortalità giornaliera. Gli andamenti e l’incremento della mortalità settimanale per Comune consentono di disporre di dati tempestivi in una fase di rapida evoluzione dell’epidemia COVID e di segnalare eventuali incrementi della mortalità osservata nel Comune di interesse nelle diverse classi di età: popolazione totale, 0-64, 65-74, 75-84, 85+.
Le Figura 1A e 1B e Figura 2A e B mostrano l’andamento della mortalità media giornaliera per settima per tutte le età e per le classi di età (0-64, 65-74, 75-84, 85+), separatamente per le città del nord e del centro-sud. Rispetto all’ultimo rapporto, nell’ultima settimana 18 novembre – 24 Novembre al nord si osserva una riduzione della mortalità in tutte le classi di età. Al centro-sud si osservano valori pressoché costanti rispetto alla settimana precedente in tutte le classi di età ad eccezione della classe 0-64 anni per la quale i dati delle ultime due settimane mostrano ancora un incremento.
La figura 3 mostra l’andamento stagionale della mortalità giornaliera negli ultimi 5 anni, con valori massimi nel periodo invernale (dicembre-febbraio) e valori minimi nel periodo estivo (giugno-agosto). Il grafico evidenzia il forte incremento della mortalità osservata (linea rossa) in concomitanza con la prima fase dell’epidemia di COVID-19, la successiva riduzione che ha riportato la mortalità in linea con i valori di riferimento (baseline linea nera) a fine maggio, seguito da un nuovo rapido incremento dei decessi a partire dalla seconda metà di ottobre. A partire da metà novembre i valori settimanali sono in lieve calo come già evidenziato in figura 1 e 2 ma affinché la curva evidenzi un chiaro trend in diminuzione occorre aspettare i valori delle settimane successive.
La Figura 4 mostra l’andamento della mortalità settimanale per luogo di decesso tra le città del nord e centro-sud. Il grafico evidenzia al nord un maggiore incremento dei decessi intra ospedalieri a partire da metà ottobre, con una riduzione dell’ultima settimana (17-24 novembre), mentre i decessi extra ospedalieri rimangono costanti. Per quanto riguarda il centro sud si osserva un maggior eccesso nei decessi extra-ospedalieri. Per la settimana 17-24 novembre si osserva un incremento nei decessi intra ospedalieri, attribuibile soprattutto ad un incremento dei decessi nella città di Palermo, mentre i decessi extra-ospedalieri rimangono costanti.
Nella Tabella 1 sono riportati i dati di mortalità totale per il mese di ottobre e per il periodo 1-15 novembre. Complessivamente per il mese di ottobre si rileva un incremento di mortalità sia al Nord (+22%) che al Centro-Sud (+23%). Per il periodo 1-15 novembre l’incremento osservato è maggiore, complessivamente pari a +75% tra le città nord con eccessi significativi in gran parte delle città (Aosta, Trento, Bolzano, Torino, Milano, Verona, Venezia, Trieste, Genova, Bologna ), e pari a +46% tra le città centro-sud, con eccessi significativi a Firenze, Perugia, Roma, Rieti, Bari, Palermo e Catania.
In Figura 5 sono riportati i grafici città-specifici che mostrano l’andamento della mortalità osservata giornaliera e settimanale (linea rossa), l’andamento della mortalità attesa settimanale (linea grigia tratteggiata) dal 1° luglio 2020 all’ultimo aggiornamento disponibile per tutte le città incluse nella sorveglianza SISMG. Per alcune città è da rilevare un ritardo nell’invio dei dati di mortalità e pertanto i dati possono essere sottostimati.
Per la prima volta, si osserva per la settimana dal 18 al 24 Novembre una riduzione della mortalità giornaliera con un’inversione del trend in diverse città (Bolzano, Torino, Milano, Trieste, Genova, Firenze, Roma). In altre città si osserva un rallentamento nella crescita, con valori stabili a Brescia, Venezia, Perugia e Palermo. Da segnalare ancora la presenza di un trend positivo a Bologna, Pescara e Bari.
Le tabelle città specifiche incluse sotto alla Figura 5 riportano i dati settimanali di mortalità totale (osservati e baseline) e per classi di età (0-64, 65-74, 75-84, 85+).
Per le città in cui si osserva un eccesso di mortalità rilevante (Torino, Milano, Genova, Roma e Palermo), la Figura 6 riporta gli eccessi settimanali (differenza tra dati osservati e baseline) per classe di età per evidenziare l’incremento della mortalità, al netto dell’incremento stagionale del numero dei decessi attesi (baseline), ed il trend di variazione (crescita) della mortalità fra settimane. Rispetto alla settimana precedente si osservare in tutte le città un trend in calo dell’eccesso di mortalità nelle classi di età più anziane (75-84, 85+ anni). In alcune città si continua ad osservare un lieve incremento dell’eccesso nelle classi più giovani; a Genova e Palermo nella classe 65-74 anni e a Roma nelle classi 0-64 e 65-74 anni).
È importante sottolineare che nelle città più piccole, la mortalità risente maggiormente delle fluttuazioni casuali e pertanto alcuni incrementi osservati nella mortalità giornaliera devono essere interpretati con cautela.

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Andamento della mortalità giornaliera (SiSMG) nelle città italiane in relazione all’epidemia di Covid-19. Report 1′ Settembre – 17 Novembre 2020

Publication date: 27/11/2020 – E&P Code: repo.epiprev.it/2035
Authors: (a cura di) Marina Davoli,1 Francesca de’ Donato,1 Manuela De Sario,1 Paola Michelozzi,1 Fiammetta Noccioli,1 Daniela Orrù,1 Pasqualino Rossi,2 Matteo Scortichini1

Sintesi dei risultati. A partire da metà ottobre i Report del sistema di sorveglianza SISMG sono resi disponibili di nuovo a cadenza settimanale e includono i dati di 32 Comuni italiani1 L’attuale report è aggiornato al 17 novembre.
La mortalità giornaliera (deceduti e residenti nel Comune) viene confrontata con la serie storica di riferimento (valore atteso). Per ogni città, la mortalità giornaliera attesa è definita come la media per giorno della settimana e numero della settimana calcolata nei 5 anni precedenti e pesata per la popolazione residente (dati ISTAT) per tenere conto del progressivo invecchiamento della popolazione.
I grafici cumulativi di tutte le città, per area geografica e classe di età (Figure 1-4) si riferiscono ad un sottoinsieme di 19 Comuni2 che garantiscono dati consolidati entro 1 settimana dall’evento, e sono le stesse città incluse nel bollettino settimanale di sorveglianza della mortalità pubblicato sul portale del Ministero della Salute.
I dati della tabella 1 e della figura 5 contengono i dati di tutti i 32 Comuni inclusi nel SISMG che notificano i dati di mortalità giornaliera. Gli andamenti e l’incremento della mortalità settimanale per Comune consentono di disporre di dati tempestivi in una fase di rapida evoluzione dell’epidemia COVID e di segnalare eventuali incrementi della mortalità osservata nel Comune di interesse nelle diverse classi di età: popolazione totale, 0-64, 65-74, 75-84, 85+.
Le Figura 1A e 1B e Figura 2A e B mostrano l’andamento della mortalità media giornaliera per settimanale per tutte le età e per le classi di età (0-64, 65-74, 75-84, 85+) separatamente per le città del nord e del centro-sud per il periodo 1°febbraio – 17 novembre. Rispetto all’ultimo rapporto, per la settimana 10 novembre – 17 Novembre al nord si osservano valori stabili per tutte le classi di età ad eccezione della classe 65-74 anni dove continua il trend in crescita. Al centro-sud si osserva un lieve incremento rispetto alla settimana precedente attribuibile soprattutto alle classi più anziane (75-84, 85+ anni).
La figura 3 mostra l’andamento stagionale della mortalità giornaliera negli ultimi 5 anni, con valori massimi nel periodo invernale (dicembre-febbraio) e valori minimi nel periodo estivo (giugno-agosto). Il grafico evidenzia il forte incremento della mortalità osservata (linea rossa) in concomitanza con la prima fase dell’epidemia di COVID-19, la successiva riduzione che ha riportato la mortalità in linea con i valori di riferimento (baseline linea nera) a fine maggio, seguito da un nuovo rapido incremento dei decessi a partire dalla seconda metà di ottobre.
La Figura 4 mostra l’andamento della mortalità settimanale per luogo di decesso tra le città del nord e centro-sud. Il grafico evidenzia al nord un maggiore incremento dei decessi intra ospedalieri a partire da metà ottobre. Per quanto riguarda il centro sud si osservano valori settimanali superiori all’atteso per i decessi extra ospedalieri in tutto il periodo in studio, mentre per i decessi intra-ospedalieri si osserva un lieve incremento nella seconda metà di ottobre che si riduce nelle ultime due settimane (4-17 novembre).
Nella Tabella 1 sono riportati i dati di mortalità totale per il mese di ottobre e per il periodo 1-15 novembre. Complessivamente per il mese di ottobre si rileva un incremento di mortalità sia al Nord (+22%) che al Centro-Sud (+23%). Per il periodo 1-15 novembre l’incremento osservato è maggiore, complessivamente pari a +75% tra le città nord con eccessi significativi in gran parte delle città , e pari a +46% tra le città centro-sud, con eccessi significativi a Perugia, Roma, Rieti, Bari, Palermo e Catania.
In Figura 5 sono riportati i grafici città-specifici che mostrano l’andamento della mortalità osservata giornaliera e settimanale (linea rossa), l’andamento della mortalità attesa settimanale (linea grigia tratteggiata) dal 1° luglio 2020 all’ultimo aggiornamento disponibile per tutte le città incluse nella sorveglianza SISMG. Per alcune città è da rilevare un ritardo nell’invio dei dati di mortalità e pertanto i dati possono essere sottostimati.
Per la settimana dal 10 al 17 Novembre si conferma il trend in crescita della mortalità osservato a partire da metà ottobre in diverse città (Bolzano, Aosta, Torino, Firenze, Roma, Palermo e Catania). In altre città si osserva un rallentamento nella crescita, con valori stabili, o una lieve riduzione a Milano, Genova, Verona, Bologna, Perugia e Bari; tendenza che potrebbe essere dovuta ad una possibile sottonotifica e che dovrà essere confermata nelle settimane successive.
Le tabelle città specifiche incluse sotto alla Figura 5 riportano i dati settimanali di mortalità totale (osservati e baseline) e per classi di età (0-64, 65-74, 75-84, 85+).
Per le città in cui si osserva un eccesso di mortalità rilevante (Torino, Milano, Genova, Roma e Palermo), la Figura 6 riporta gli eccessi settimanali (differenza tra dati osservati e baseline) per classe di età per evidenziare l’incremento della mortalità, al netto dell’incremento stagionale del numero dei decessi attesi (baseline), ed il trend di variazione (crescita) della mortalità fra settimane. Rispetto alla settimana precedente si continua ad osservare un trend in aumento dell’eccesso di mortalità nelle classi di età più anziane (75-84, 85+ anni) in diverse città (Torino, Genova e Palermo) A Roma è evidente un incremento dei decessi nella classe più anziana (85+ anni, incremento pari a +80%). A Milano l’incremento nell’ultima settimana si osserva invece solo nelle classi di età più giovani (0-64, 65-74 anni).
È importante sottolineare che nelle città più piccole, la mortalità risente maggiormente delle fluttuazioni casuali e pertanto alcuni incrementi osservati nella mortalità giornaliera devono essere interpretati con cautela.

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Andamento della mortalità giornaliera (SiSMG) nelle città italiane in relazione all’epidemia di Covid-19. Report 1′ Settembre – 10 Novembre 2020

Publication date: 20/11/2020 – E&P Code: repo.epiprev.it/2028
Authors: (a cura di) Marina Davoli,1 Francesca de’ Donato,1 Manuela De Sario,1 Paola Michelozzi,1 Fiammetta Noccioli,1 Daniela Orrù,1 Pasqualino Rossi,2 Matteo Scortichini1

Sintesi dei risultati. A partire da metà ottobre i Report del sistema di sorveglianza SISMG sono resi disponibili di nuovo a cadenza settimanale e includono i dati di 32 Comuni italiani1 L’attuale report è aggiornato al 10 novembre.
La mortalità giornaliera (deceduti e residenti nel Comune) viene confrontata con la serie storica di riferimento (valore atteso). Per ogni città, la mortalità giornaliera attesa è definita come la media per giorno della settimana e numero della settimana calcolata nei 5 anni precedenti e pesata per la popolazione residente (dati ISTAT) per tenere conto del progressivo invecchiamento della popolazione.
I grafici cumulativi di tutte le città, per area geografica e classe di età (Figure 1-3) si riferiscono ad un sottoinsieme di 19 Comuni2 che garantiscono dati consolidati entro 1 settimana dall’evento, e sono le stesse città incluse nel bollettino settimanale di sorveglianza della mortalità pubblicato sul portale del Ministero della Salute.
I dati della tabella 1 e della figura 4 contengono i dati di tutti i 32 Comuni inclusi nel SISMG che notificano i dati di mortalità giornaliera. Gli andamenti e l’incremento della mortalità settimanale per Comune consentono di disporre di dati tempestivi in una fase di rapida evoluzione dell’epidemia COVID e di segnalare eventuali incrementi della mortalità osservata nel Comune di interesse nelle diverse classi di età: popolazione totale, 0-64, 65-74, 75-84, 85+.
Le Figura 1A e 1B e Figura 2A e B mostrano l’andamento della mortalità media giornaliera per settimanale per tutte le età e per le classi di età (0-64, 65-74, 75-84, 85+) separatamente per le città del nord e del centro-sud per il periodo 1°febbraio – 10 novembre. Rispetto all’ultimo rapporto, per la settimana 4 novembre – 10 novembre al nord continua il trend in crescita dei decessi totali mentre al centro-sud si osservano valori stabili. Al nord l’incremento si osserva in tutte le classi di età mentre al centro-sud si evidenzia una netta riduzione nella classe di età 0-64 e valori stabili per le altre classi di età (65-74, 75-84, 85+ anni).
La figura 3 mostra l’andamento stagionale della mortalità giornaliera negli ultimi 5 anni, con valori massimi nel periodo invernale (dicembre-febbraio) e valori minimi nel periodo estivo (giugno-agosto). Il grafico evidenzia il forte incremento della mortalità osservata (linea rossa) in concomitanza con la prima fase dell’epidemia di COVID-19, la successiva riduzione che ha riportato la mortalità in linea con i valori di riferimento (baseline linea nera) a fine maggio, ed il nuovo rapido incremento dei decessi a partire dalla seconda metà di ottobre.
Nella Tabella 1 sono riportati i dati di mortalità totale per il mese di settembre e ottobre. Complessivamente per il mese di ottobre si rileva un incremento di mortalità sia al Nord (+22%) che al Centro-Sud (+23%) con un eccesso significativo in diverse città (Bolzano,Torino, Milano, Venezia, Genova, Perugia, Roma, Viterbo, Cagliari, Bari, Palermo, Catania).
In Figura 4 sono riportati i grafici città-specifici che mostrano l’andamento della mortalità osservata giornaliera e settimanale (linea rossa), l’andamento della mortalità attesa settimanale (linea grigia tratteggiata) dal 1° luglio 2020 all’ultimo aggiornamento disponibile per tutte le città incluse nella sorveglianza SISMG. Per alcune città è da rilevare un ritardo nell’invio dei dati di mortalità e pertanto i dati possono essere sottostimati.
Per la settimana dal 4 al 10 novembre si conferma il trend in crescita della mortalità osservato a partire da metà ottobre in diverse città del nord (Torino, Genova, Milano) e del centro sud (Roma, Bari, Palermo). Nella prima decade di novembre si osserva un aumento della mortalità anche ad Aosta, Trieste, Verona, Bologna, Firenze, Perugia e Catania.
Le tabelle città specifiche incluse sotto alla Figura 4 riportano i dati settimanali di mortalità totale (osservati e baseline) e per classi di età (0-64, 65-74, 75-84, 85+).
Per le città in cui si osserva un eccesso di mortalità rilevante (Torino, Milano, Genova, Roma e Palermo), la Figura 5 riporta gli eccessi settimanali (differenza tra dati osservati e baseline) per classe di età per evidenziare l’incremento della mortalità, al netto dell’incremento stagionale del numero dei decessi attesi (baseline), ed il trend di variazione (crescita) della mortalità fra settimane. Rispetto alla settimana precedente si continua ad osservare un trend in aumento dell’eccesso di mortalità nelle classi di età più anziane (75-84 , 85+ anni) tra le città del nord (Torino e Milano). A Roma e Palermo si osserva un eccesso paragonabile o in lieve diminuzione rispetto alla settimana precedente per tutte le classi di età. La tendenza di Roma e Palermo potrebbe essere dovuta ad una sottonotifica e dovrà essere confermata nelle prossime settimane.
È importante sottolineare che nelle città più piccole, la mortalità risente maggiormente delle fluttuazioni casuali e pertanto alcuni incrementi osservati nella mortalità giornaliera devono essere interpretati con cautela.

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I percorsi di guarigione da Covid-19 nella popolazione della ASL TO3, Regione Piemonte

Publication date: 18/11/2020 – E&P Code: repo.epiprev.it/2024
Authors: Annalisa Castella1, Marco Dalmasso2, Osvaldo Pasqualini2, Denis Quarta2, Dario Catozzi3, Fabrizio Cigliano3, Erika Pompili3, Angela Gallone1, Giuseppe Greco1, Enrico Procopio1, Carlo Mamo2

Abstract: La piattaforma informativa regionale piemontese utilizzata durante l’epidemia Covid-19, raccoglie fra le altre, le informazioni relative ai casi confermati ed alla sequenza di tamponi effettuati.
Selezionando il sottoinsieme dei cittadini definiti ‘guariti’ relativi ad una ASL del Piemonte (ASL TO3) e considerando i casi con data di inizio del percorso antecedente il 15 luglio, è quindi possibile ricostruire la sequenza degli esiti dei tamponi che hanno condotto alla attestazione di guarigione.
In questo contributo gli indicatori relativi al numero di tamponi effettuati e al tempo di guarigione osservato sono analizzati in base alle principali dimensioni di interesse (genere, fascia di età, Distretto sanitario di residenza, fase dell’epidemia, presenza/assenza di sintomi, tipologia del soggetto, classificazione della sequenza dei tamponi).
Le risultanze possono essere utili sia per caratterizzare e valutare le azioni di sorveglianza dell’epidemia attivate nei mesi scorsi, che per orientare le evoluzioni e i miglioramenti dei percorsi di prevenzione e monitoraggio nelle fasi successive.

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Andamento della mortalità giornaliera (SiSMG) nelle città italiane in relazione all’epidemia di Covid-19. Report 1′ Settembre – 3 Novembre 2020

Publication date: 13/11/2020 – E&P Code: repo.epiprev.it/2011
Authors: (a cura di) Marina Davoli,1 Francesca de’ Donato,1 Manuela De Sario,1 Paola Michelozzi,1 Fiammetta Noccioli,1 Daniela Orrù,1 Pasqualino Rossi,2 Matteo Scortichini1

Sintesi dei risultati. A partire da metà ottobre i Report del sistema di sorveglianza SISMG sono resi disponibili di nuovo a cadenza settimanale e includono i dati di 32 Comuni italiani. Questo report è aggiornato al 3 novembre.
La mortalità giornaliera (deceduti e residenti nel Comune) viene confrontata con la serie storica di riferimento (valore atteso). Per ogni città, la mortalità giornaliera attesa è definita come la media per giorno della settimana e numero della settimana calcolata nei 5 anni precedenti e pesata per la popolazione residente (dati ISTAT) per tenere conto del progressivo invecchiamento della popolazione.
I grafici cumulativi di tutte le città, per area geografica e classe di età (Figure 1-3) si riferiscono ad un sottoinsieme di 19 Comuni2 che garantiscono dati consolidati entro 1 settimana dall’evento, e sono le stesse città incluse nel bollettino settimanale di sorveglianza della mortalità pubblicato sul portale del Ministero della Salute.
I dati della tabella 1 e della figura 4 contengono i dati di tutti i 32 Comuni inclusi nel SISMG che notificano i dati di mortalità giornaliera. Gli andamenti e l’incremento della mortalità settimanale per Comune consentono di disporre di dati tempestivi in una fase di rapida evoluzione dell’epidemia COVID e di segnalare eventuali incrementi della mortalità osservata nel Comune di interesse nelle diverse classi di età: popolazione totale, 0-64, 65-74, 75-84, 85+.
La Figura 1A e 1B e Figura 2A e B mostrano l’andamento della mortalità media giornaliera per settimanale per tutte le età e per le classi di età (0-64, 65-74, 75-84, 85+) separatamente per le città del nord e del centro-sud per il periodo 1°febbraio – 27 ottobre. Da questa settimana è stato inserito anche l’andamento per la classe di età 0-64 anni. Rispetto all’ultimo rapporto, anche per la settimana 28 ottobre – 3 novembre continua il trend in crescita dei decessi totali sia tra le città del nord che in quelle del centro-sud. Al nord si osserva un maggiore incremento nelle classi 75-84 e 85+ anni mentre al centro-sud si evidenzia un incremento in tutte le classi di età e soprattutto nelle classi (0-64, 65-74).
La figura 3 mostra l’andamento stagionale della mortalità giornaliera negli ultimi 5 anni, con valori massimi nel periodo invernale (dicembre-febbraio) e valori minimi nel periodo estivo (giugno-agosto). Il grafico evidenzia il forte incremento della mortalità osservata (linea rossa) in concomitanza con la prima fase dell’epidemia di COVID-19, la successiva riduzione che ha riportato la mortalità in linea con i valori di riferimento (baseline) (linea nera) a fine maggio, ed il rapido incremento dei decessi delle ultime settimane.
Nella Tabella 1 sono riportati i dati di mortalità totale per il mese di settembre e ottobre. Complessivamente per il mese di ottobre si rileva un incremento di mortalità sia al Nord (+22%) che al Centro-Sud (+23%) con un eccesso significativo in diverse città (Bolzano,Torino, Milano, Venezia, Genova, Perugia, Roma, Viterbo, Cagliari, Bari, Palermo, Catania).
In Figura 4 sono riportati i grafici città-specifici che mostrano l’andamento della mortalità osservata giornaliera e settimanale (linea rossa), l’andamento della mortalità attesa settimanale (linea grigia tratteggiata) dal 1° luglio 2020 all’ultimo aggiornamento disponibile per tutte le città incluse nella sorveglianza SISMG. Per alcune città è da rilevare un ritardo nell’invio dei dati di mortalità e pertanto i dati possono essere sottostimati.
Per la settimana dal 28 ottobre al 3 novembre si conferma il trend in crescita della mortalità osservato a partire da metà ottobre in diverse città del nord (Torino, Genova, Milano) e del centro sud (Roma, Bari, Palermo). A partire da fine ottobre si inizia ad osservare un aumento della mortalità anche a Bologna, Firenze, Perugia, Cagliari e Catania.
Nelle tabelle incluse sotto alla Figura 4 sono riportati i dati settimanali di mortalità totale (osservati e baseline) e per classi di età (0-64, 65-74, 75-84, 85+).
Per le città in cui si osserva un eccesso di mortalità rilevante (Torino, Milano, Genova, Roma e Palermo), la Figura 5 riporta gli eccessi di mortalità settimanali (differenza tra dati osservati e baseline) per classe di età per evidenziare l’incremento della mortalità, al netto dell’incremento stagionale del numero dei decessi attesi (baseline), ed il trend di variazione (crescita) della mortalità fra settimane. Rispetto alla settimana precedente si continua ad osservare un trend in incremento dell’eccesso di mortalità nelle classi di età più anziane (75-84 , 85+ anni) soprattutto tra le città del nord e un lieve calo dell’eccesso nella classe di età 0-64 anni in tutte le città. A Roma, Genova e Milano si osserva un incremento dell’eccesso anche nella classe di età 65-74 anni.
È importante sottolineare che nelle città più piccole, la mortalità risente maggiormente delle fluttuazioni casuali e pertanto alcuni incrementi osservati nella mortalità giornaliera devono essere interpretati con cautela.

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The first wave of the SARS-CoV-2 epidemic in Tuscany (Italy): a SI²R²D compartmental model with uncertainty evaluation

Publication date: 29/10/2020 – E&P Code: repo.epiprev.it/2003
Authors: Michela Baccini1, Giulia Cereda1, Cecilia Viscardi1

Abstract: With the aim of studying the spread of the SARS-CoV-2 infection in the Tuscany region of Italy during the first epidemic wave (from February to June 2020), we define a compartmental model which accounts for both detected and undetected infections and assumes that only notified cases can die. We estimate the initial infection and case fatality rates and the basic reproduction number, modeled as a time-varying function, by calibrating on the cumulative daily number of observed deaths and notified infected, after fixing to plausible values the other model parameters to assure identifiability. The uncertainty of the estimates is quantified by a parametric bootstrap procedure and a Global Sensitivity Analysis (GSA) based on the Sobol’s variance decomposition is performed to assess the sensitivity of the estimates to changes in the values of the fixed parameters. According to our results, the basic reproduction number drops from an initial value of 6.055 to 0 at the end of the national lockdown, then it grows again, but remaining under 1. At the beginning of the epidemic, the case and the infection fatality rates are estimated to be 13.1% and 2.3%, respectively. Among the parameters considered as fixed, the average time from infection to recovery for the not notified infected appears to be the most impacting one on the model estimates. The probability for an infected to be notified has a relevant impact on the infection fatality rate and on the shape of the epidemic curve. This stresses the need of collecting information on these parameters to better understand the phenomenon and get reliable predictions.

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Pool testing on random and natural clusters of individuals: optimisation of SARS-CoV-2 surveillance in the presence of low viral load samples

Publication date: 23/10/2020 – E&P Code: repo.epiprev.it/1990
Authors: Michela Baccini1,2, Alessandra Mattei1,2, Irene Paganini3, Emilia Rocco1,2, Cristina Sani3, Giulia Vannucci1,2, Simonetta Bisanzi3, Elena Burroni3, Marco Peluso3, Armelle Munnia3, Filippo Cellai3, Giampaolo Pompeo3, Laura Micio3, Jessica Viti3, Fabrizia Mealli1,2, Francesca Carozzi3Sottomesso alla peer review sulla rivista Epidemiologia&Prevenzione

Abstract: Facing the SARS-CoV-2 epidemic requires intensive testing on the population to early identify and isolate infected subjects. During the emergency phase of the epidemic, RT-qPCR on nasopharyngeal (NP) swabs, which is the most reliable technique to detect ongoing infections, exhibited limitations due to availability of reagents and budget constraints. This stressed the need to develop screening procedures requiring fewer resources and suitable to be extended to larger proportions of the population. RT-qPCR on pooled samples from individual NP swabs seems to be a promising technique to improve surveillance.
We performed preliminary experimental analyses aimed to investigate the performance of pool testing on samples with low viral load and we evaluated through Monte Carlo (MC) simulations alternative screening protocols based on sample pooling, tailored to contexts characterized by different infection prevalence. We focused on the role of pool size and the opportunity to take advantage of natural clustering structure in the population, e.g. families, school classes, hospital rooms.
Despite the use of a limited number of specimens, our results suggest that, while high viral load samples seem to be detectable even in a pool with 29 negative samples, positive specimens with low viral load may be masked by the negative samples, unless smaller pools are used. The results of MC simulations confirm that pool testing is useful in contexts where the infection prevalence is low. The gain of pool testing in saving resources can be very high, and can be optimized by selecting appropriate group sizes. Exploiting natural groups makes it convenient the definition of larger pools and potentially overcomes the issue of low viral load samples by increasing the probability of identifying more than one positive in the same pool.

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Effect of timing of implementation of the lockdown on the number of deaths for COVID-19 in four European countries

Publication date: 20/10/2020 – E&P Code: repo.epiprev.it/1984
Authors: Raffaele Palladino1,2,3, Jordy Bollon4, Luca Ragazzoni4,5, Francesco Barone-Adesi4,5

Abstract: Background: Lockdown in France, Italy, Spain and United Kingdom, the four European countries which have been impacted the most by the COVID-19 emergency, was enforced 13 to 16 days after the one in Hubei, when normalizing for the time when the outbreak hit 50 cases in all countries. This prompts the question on how many deaths for COVID-19 could have been avoided during the early phase of the pandemic, had containment measures in European countries aligned in timing with those adopted in China.
Methods: We modeled the daily number of COVID-19 deaths in France, Italy, Spain, United Kingdom and we estimated the effect of the national lockdown implementing an interrupted time series analysis. Then, we created four separate counterfactual scenario by predicting the daily number of deaths that would have been observed in the four countries if the lockdown had been implemented at the same time as in Hubei. Finally, we estimated the relative change in the number of total deaths in the counterfactual scenario, compared to the observed one.
Results: If an early lockdown had been implemented, the death toll would have been 2461, 6769, 6792 and 4071, corresponding to a 92% (95%CI: 86% to 95%), 81% (95%CI: 77% to 84%), 78% (95%CI: 62% to 86%) and 90% (95%CI: 88% to 92%) relative reduction, as compared with observed data.
Conclusions: We found that a more rapid and homogeneous response would have avoided a substantial number of deaths. Our results underline the need of strengthening public health emergency preparedness at national and global level.

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L’effetto COVID-19 sugli accessi di pronto soccorso in provincia di Bolzano: un’analisi preliminare

Publication date: 06/08/2020 – E&P Code: repo.epiprev.it/1968
Authors: Bonetti Mirko1, Fanolla Antonio1, Vian Paolo2, Vittadello Fabio2, Melani Carla1

Abstract: L’epidemia causata dal COVID-19 ha colpito anche la provincia di Bolzano seppur in maniera inferiore ad altre regioni del Nord Italia. Per affrontare tale emergenza, è risultata necessaria una riorganizzazione ospedaliera, volta a limitare e gestire in maniera efficace ed efficiente il contagio, che ha riguardato anche il Pronto Soccorso. Ai cittadini è stata data indicazione di recarsi al Pronto Soccorso solo se strettamente necessario. Tale indicazione da un lato e il timore di contagio dall’altro, ha comportato nel periodo temporale osservato (24 febbraio – 30 aprile 2020), una riduzione degli accessi pari al 49,5% rispetto alla media del biennio 2018/19. L’analisi sugli accessi ha messo in luce a livello di incidenza sul totale l’ incremento degli accessi esitati in ricovero, dei codici triage arancioni e la sostanziale stabilità dell’incidenza relativa dei codici rossi; questi dati uniti alla contemporanea riduzione degli abbandoni e dei dimessi evidenziano come la casistica trattata effettivamente abbia riguardato principalmente le casistiche più gravi. Si è osservato un rilevante incremento di diagnosi associate a polmoniti e a esposizioni e contatto con malattie virali, mentre le limitazioni ai movimenti dei cittadini imposte dal lockdown hanno determinato una significativa riduzione degli accessi per traumatismi e per molte altre patologie, sia acute che croniche. Considerato il breve periodo temporale esaminato, tale analisi é da considerarsi preliminare. Solo i mesi futuri ci diranno poi se l’impatto dell’epidemia da COVID-19, abbia riguardato eventi sanitari potenzialmente inappropriati, patologie differibili oppure anche non differibili, se abbia influito nella gravità dello stadio alla diagnosi delle forme tumorali o se abbia determinato variazioni nelle condizioni dei pazienti affetti dalle varie patologie croniche.

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Organizzazione e sviluppo di un modello drive-through per l’esecuzione di tamponi in risposta alla pandemia di COVID-19: l’esperienza di una azienda sanitaria locale nel Nord Italia

Publication date: 31/07/2020 – E&P Code: repo.epiprev.it/1962
Authors: Pompili E.1, Catozzi D.1, Cigliano F.2, Dalmasso M.3, Pasqualini O.3, Amprino V.4, Castella A.4, Gallone A.4, Greco G.4, Procopio E.5, Audisio L.6, Minniti D.7, Boraso F.8

Abstract: Contesto: L’allarme epidemia per COVID-19 nell’ASL piemontese TO3 è stato attivato il 23 febbraio 2020, dopo la conferma del primo paziente positivo in regione. Per far fronte all’aumento dei soggetti potenzialmente infetti da testare, è divenuto centrale il problema di accelerare le procedure di prenotazione e prelievo dei tamponi. Obiettivo dell’articolo è descrivere il modello drive-through per l’esecuzione dei tamponi.
Implementazione: Nell’aprile 2020 il Servizio di Igiene e Sanità Pubblica (SISP) della ASL TO3 ha attivato un modello di prelievo dei tamponi drive-through in sette siti, dapprima per i soli tamponi di controllo dei pazienti positivi pauci- o asintomatici in grado di guidare un veicolo e in seguito anche per quelli diagnostici dei pazienti paucisintomatici.
Risultati: Inizialmente si è potuto programmare un tampone ogni dieci minuti per due/tre ore di attività, eseguendo un totale di circa 100 tamponi al giorno in ogni sito di prelievo drive-through. Ciò ha permesso di passare dai 161 tamponi nella settimana pre-drive-through ai 574 nella prima settimana post-drive-through. In seguito il modello è stato migliorato, fino a prevedere un tampone ogni 3 minuti.
Analizzando i dati relativi ai tamponi effettuati dal SISP sul suo territorio, emerge che il modello drive-through ha aumentato fortemente il numero di tamponi effettuabili, riducendo il tempo di latenza per ottenerne il referto. Quest’ultimo risultato non era scontato, specialmente considerando che nella settimana in cui è stato implementato il programma si è verificato il picco dei ricoveri per sintomi correlati al COVID-19 nella regione Piemonte.
Conclusioni: In linea con la letteratura internazionale, questo studio mostra l’utilità del modello drive-through per l’esecuzione dei tamponi che, in forza di tempi di prenotazione ed esecuzione più rapidi, si è rivelato efficace per ridurre le liste d’attesa e l’uso di DPI.

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Implicazioni più specifiche del modello immunologico di COVID-19 per prevenzione, terapia e misure di sanità pubblica

Publication date: 25/07/2020 – E&P Code: repo.epiprev.it/1952
Authors: Alberto Donzelli1, Giulia Giudicatti1Sottomesso alla peer review sulla rivista Epidemiologia&Prevenzione

Abstract: Per dare malattia, un’infezione richiede il contatto con una dose infettante sufficiente e che il nostro organismo sia suscettibile.
L’articolo integra un modello immunologico di COVID-19 con alcune proposte strategiche finora trascurate e concreti suggerimenti su:
1. come ridurre/evitare che arrivino agli alveoli polmonari cariche virali eccessive, segnalando il rischio di ricircolo e auto-inalazione di cariche virali crescenti con l’uso protratto di mascherine (irrazionale all’aperto, quando si svolge attività fisica), e proponendo cautele individuali in presenza di valori di picco di PM2,5
2. misure pratiche e quasi ignorate nella comunicazione pubblica su come migliorare la salute in generale promuovendo una longevità sana, e potenziare le nostre difese verso le infezioni, con riferimento a fumo di tabacco, attività fisica e modelli di alimentazione salutari; e adottare un principio di precauzione minimizzando l’uso di paracetamolo e FANS in corso di infezioni, in coerenza con il modello immunologico di COVID-19 illustrato.
Le misure proposte sono empowering, non si concentrano sulla minoranza di pazienti con infezioni gravi in atto, ma sulla maggioranza dei non infetti, o dei soggetti con infezione lieve, perché restino tali.

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Interrompere le catene di trasmissione di COVID-19 in Italia: indagine tra i Dipartimenti di Prevenzione

Publication date: 21/07/2020 – E&P Code: repo.epiprev.it/1943
Authors: Stefania Salmasoa1, Francesca Zambri2,3, Matteo Renzi4, Angela Giusti2Sottomesso alla peer review sulla rivista Epidemiologia&Prevenzione

Abstract: INTRODUZIONE E OBIETTIVI. L’efficacia delle misure di controllo della pandemia di Covid-19 non può prescindere dalla capacità dei sistemi di sorveglianza di identificare e isolare tempestivamente le persone contagiose e i loro contatti. Durante Maggio 2020 è stata condotta una ricognizione rapida di metodi e strumenti adottati dalle ASL per descrivere alcuni aspetti organizzativi e di risorse coinvolte nel controllo della pandemia di COVID-19.
DISEGNO. Rilevazione trasversale sulle attività condotte nel mese di aprile 2020.
SETTING E PARTECIPANTI. Informazioni relative alla raccolta di casi sospetti, alla conferma dei casi, all’isolamento delle persone infette, alle attività di contact-tracing e alla sorveglianza in strutture residenziali con assistenza sanitaria, riferiti al mese di aprile 2020, sono state raccolte tramite un questionario online, da un campione di convenienza di Dipartimenti di Prevenzione delle strutture territoriali dei Servizi Sanitari Regionali.
RISULTATI. Nei 44 Dipartimenti di Prevenzione in 14 Regioni/PA (40% della popolazione residente in Italia) partecipanti, diversi servizi sono stati impegnati nella risposta. Le segnalazioni di casi sospetti sono stati in media circa 3 volte il numero di casi confermati e sono state effettuate con un modulo locale nel 46% delle ASL e con un modulo regionale nel 42% dei Dipartimenti (in 9/14 Regioni), ma circa un quarto ha indicato che non sempre venivano usati tali strumenti. Il 2% non
aveva alcuna modulistica. I dati dei casi sospetti sono stati registrati nel 52% delle ASL su database locali, mentre nel 20% su database regionali (in 7 Regioni), tuttavia l’11% non ha effettuato registrazioni elettroniche. L’accertamento virologico extra-ospedaliero con tamponi nasofaringei, è stato effettuato in 7 punti prelievo in media (mediana pari a 5) per ASL per una capacità media giornaliera di 350 (71 per 100.000) tamponi per ASL. In totale 893 per 100.000 nuove persone sono state sottoposte a tampone nel mese di aprile. I dati relativi ai tamponi effettuati sono stati registrati su una piattaforma regionale in 17 ASL (39%) di 8 regioni. In 3 ASL solo i positivi sono stati registrati elettronicamente. In 12 ASL sono stati usati file locali. L’intervista ai casi confermati è stata fatta con un questionario locale in 23 Dipartimenti (52%), mentre in 6 ASL non è stato utilizzato uno strumento standardizzato. I dati raccolti sono stati registrati su una piattaforma regionale in 13 Dipartimenti (in 8 Regioni), in 2 Dipartimenti non tutti i casi sono stati registrati e in 18 sono stati registrati solo a livello locale. Per ogni caso confermato nel mese di aprile sono stati identificati una mediana di 4 contatti. Solo 13 (30%) Dipartimenti in 9 Regioni hanno registrato i dati dei contatti su data base regionale. Dieci Dipartimenti (23%) hanno solo registrazioni su carta, mentre il 56% ha registrato i dati su database locali. Circa 5 operatori sanitari sono stati impegnati su ogni singola attività della sorveglianza ogni 100.000 persone assistite.
CONCLUSIONI. La pandemia ha richiesto un grande sforzo organizzativo e una grande flessibilità per l’incremento di capacità di risposta sul territorio, che vanno ora potenziate e mantenute. Diversi strumenti sono stati messi a punto e utilizzati per gli stessi processi operativi di sorveglianza nelle ASL e la mole di dati raccolti spesso non è stata registrata per ulteriori elaborazioni e analisi del rischio. I risultati presentati sono la base per l’aggiornamento dei piani di risposta pandemica territoriale in cui andranno definiti anche i valori di riferimento per i processi operativi cruciali per l’interruzione dei contagi.

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COVID-19 e ricerca clinico-epidemiologica in Italia: proposta di un’agenda di ricerca su temi prioritari da parte dell’Associazione Italiana di Epidemiologia

Publication date: 21/07/2020 – E&P Code: repo.epiprev.it/1938
Authors: Giovannino Ciccone1, Silvia Deandrea2, Antonio Clavenna3, Ursula Kirchmayer4, Vittorio Simeon5, Anna Acampora4, Nerina Agabiti4, Laura Angelici4, Rita Banzi3, Ennio Cadum2, Anna Castiglione1, Paolo Chiodini5, Cinzia Colombo3, Eliana Ferroni6, Enrica Migliore1, Lorenza Nisticò7, Eva Pagano1, Anna Maria Sabelli8, Carlotta Sacerdote9, Caterina Silvestri10, Salvatore Soldati4, Saverio Stranges11, Marcello Tirani2, Marina Davoli4, Claudia Galassi1, Francesco Forastiere12Sottomesso alla peer review sulla rivista Epidemiologia&Prevenzione

Abstract: INTRODUZIONE. La pandemia COVID-19 ha generato un’enorme quantità di iniziative di ricerca clinica ed epidemiologica, soprattutto nei Paesi più coinvolti dall’infezione. Tuttavia, questo grande sforzo è stato caratterizzato da diverse debolezze metodologiche, sia nel campo della scoperta di trattamenti efficaci (con troppe sperimentazioni di piccole dimensioni e senza gruppo di controllo), sia nel campo dell’identificazione dei rischi prevenibili e dei fattori prognostici (con pochi grandi studi di coorte o caso-controllo, rappresentativi e ben progettati).
OBIETTIVI. In risposta alla frammentata e scoordinata produzione di ricerca su COVID-19, l’Associazione Italiana di Epidemiologia (AIE) ha stimolato la formazione di un gruppo di lavoro (GL) con l’obiettivo di individuare le più importanti lacune conoscitive e di proporre un’agenda di ricerca strutturata di studi clinici ed epidemiologici considerati ad alta priorità su COVID-19, con raccomandazioni sulla metodologia preferibile.
METODI. Sulla base di un’adesione spontanea si è costituito un gruppo di lavoro di 25 persone, composto principalmente da epidemiologi, statistici e altri esperti in campi specifici. L’accordo su un elenco dei principali quesiti di ricerca e sulla struttura dei documenti specifici da produrre è stato definito attraverso pochi incontri su web e cicli di scambio di documenti.
RISULTATI. Sono state identificate dodici principali quesiti di ricerca su COVID-19, che riguardano l’eziologia, la prognosi, il trattamento, il follow-up e le problematiche su popolazioni specifiche (bambini, donne in gravidanza). Per ogni quesito è stato sviluppato un documento di due pagine, strutturato in: background, temi principali, metodi (con raccomandazioni sul disegno di studio preferito e suggerimenti per la prevenzione dei bias) e una bibliografia essenziale.
CONCLUSIONI. Questa agenda di ricerca rappresenta un contributo iniziale per indirizzare gli sforzi di ricerca clinica ed epidemiologica su temi ad alta priorità, con particolare attenzione agli aspetti metodologici. Sono auspicabili ulteriori sviluppi e perfezionamenti di questa agenda da parte delle autorità sanitarie pubbliche.

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Classification of weekly provincial overall age and sex-specific mortality patterns during the CoVID epidemics in Italy

Publication date: 21/07/2020 – E&P Code: repo.epiprev.it/1931
Authors: Nataša Kejžar1, Lara Lusa1,2Sottomesso alla peer review sulla rivista Epidemiologia&Prevenzione

Abstract: OBJECTIVES: to provide a time-varying classification of the Italian provinces based on the weekly age and sex-specific relative risks (RR) for overall mortality, obtained comparing the number of deaths from 13 weeks from the beginning of the CoVID epidemics, with the average number of deaths from the same period in 2015-19.
DESIGN: population overall mortality data provided by the Italian National Statistical Office (ISTAT).
SETTING AND PARTICIPANTS: Italian residents 60 years or older from 7357/7904 Italian municipalities. For the included municipalities the number of deaths from any cause from January 1st till May 30th was available for each day of the 2015-2020 period. Data were stratified by sex, 4 age categories (60-69, 70-79, 80-89, 90+), week and province.
MAIN OUTCOME MEASURES: province and sex-specific weekly RR curves (age category vs RR), obtained for 13 weeks between February 26th and May 30th; excess mortality; time-varying/weekly classification of provinces.
RESULTS: our results provide a weekly classification of the Italian provinces based on their RR curves in 5 groups, 2 of which had high and very high excess mortality during the epidemics. Most of the provinces that appeared at least once in the highest-risk group are neighboring provinces in the northern regions of Lombardia, Emilia Romagna, Piemonte, and Marche (in central Italy), where most of the CoVID cases and deaths were identified. A subanalysis of the provinces with high-incidence of the virus identified three groups, different in the magnitude of the overall RR, but also in the shape of their RR curves, which varied markedly also between men and women and most importantly in the highest-risk group.
CONCLUSIONS: our study gives timely reanalysis of the Istat data at weekly level and provides a classification of the geographical and temporal characteristics of the excess mortality in the Italian provinces during the CoVID epidemics. Our results facilitate the presentation of the spatio-temporal mortality patterns of the epidemics and provide evidence of high heterogeneity in the group of provinces that were defined as high-risk groups by others, based on their geographical position or on the observed spread of the virus.

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