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COVID-19

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

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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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Strategie di sorveglianza e biomonitoraggio del contagio da SARS-CoV-2 tramite tamponi individuali, pool testing e test sierologici: un protocollo per affrontare il dopo lockdown in Regione Toscana

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Publication date: 20/04/2020 – E&P Code: repo.epiprev.it/1235
Authors: Gruppo di lavoro dell’Istituto per lo studio e la prevenzione oncologica (ISPRO)1: Francesca Maria Carozzi, Marco Peluso, Armelle Munnia, Irene Paganini, Simonetta Bisanzi, Donella Puliti, Marco Zappa, Cristina Sani, Elena Burroni; Gruppo di lavoro del Dipartimento di statistica, informatica, applicazioni (DISIA)2: Michela Baccini, Fabrizia Mealli, Giulia Cereda, Anna Gottard, Marco Pedone, Emilia Rocco, Cecilia Viscardi; Gruppo di lavoro dell’Agenzia Regionale di Sanità della Toscana (ARS Toscana)3: Mario Braga, Fabio Voller, Francesco Profili, Paolo Francesconi.

Abstract. L’epidemia da SARS-CoV-2 in pochi mesi si è rapidamente diffusa dalla Cina al resto del mondo. L’Italia è stato il primo paese Europeo pesantemente colpito dal contagio e il nostro servizio sanitario è stato ed è tuttora messo a dura prova dal moltiplicarsi dei casi di COVID-19.

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Oltre il picco: analisi e previsioni dell’epidemia da SARS-CoV-2 in Toscana

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Publication date: 10/04/2020 – E&P Code: repo.epiprev.it/1085
Authors: Michela Baccini1, Giulia Cereda1, Cecilia Viscardi1, Anna Gottard1, Fabrizia Mealli1

Abstract. L’Italia è stato il primo stato europeo raggiunto dall’epidemia da SARS-CoV-2 e rappresenta uno dei paesi attualmente più colpiti dal contagio. Seguendo l’esempio della Cina, ha attuato misure progressive di distanziamento sociale fino a un completo lockdown esteso a tutta la nazione.
Il reale processo di diffusione di una malattia infettiva è molto complesso e dipende da innumerevoli fattori, ma sotto alcune assunzioni la dinamica del processo può essere semplificata e riprodotta attraverso modelli matematici. In questo articolo utilizziamo un modello compartimentale di tipo SIRD, calibrato sui decessi osservati per descrivere l’andamento dell’epidemia da SARS-CoV-2 nella regione Toscana.
Questo modello è da noi utilizzato per stimare uno scenario controfattuale di evoluzione naturale del contagio in assenza di politiche di distanziamento sociale, per valutare l’efficacia delle misure di contenimento intraprese e per produrre previsioni a breve e medio-lungo termine utili al fine di pianificare azioni nell’immediato futuro.

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