Riflessioni sulle informazioni epidemiologiche fornite per la pandemia Covid-19

NOTA: Se siete interessati alle implicazioni del Covid-19 sul piano sistemico, psicologico e sociale potete leggere quest'altro articolo.

Cenni generali

Le malattie infettive sono state sempre presenti nella storia dell’umanità e fino all’avvento di tutta una serie di interventi della tecnica medica (fino ai vaccini) e del miglioramento delle condizioni igieniche, sono state la principale causa dei decessi nei secoli. Quindi le epidemie sono un importante capitolo della storia della medicina. Per una veduta d’insieme sulle epidemie può essere utile un saggio di Bernardino Fantini sulla storia delle epidemie, le politiche sanitarie e la sfida delle malattie emergenti, tratto dalla rivista L'IDOMENEO (2014), n. 17, 9-42.

Particolarmente interessante le annotazioni:
- sulla cosiddetta “illusione tecnologica”, cioè sul credo, a partire dagli anni ‘50 dello scorso secolo, che si potesse controllare ottimisticamente il diffondersi delle malattie trasmissibili se non addirittura di eliminarle. Sappiamo poi che con l’AIDS le cose sono andate diversamente e le vicende attuali possono essere lette come un tragico episodio di conferma;
- sul pensiero ‘popolazionistico’, cioè l’approccio dell’ interazione fra malattie diverse (introdotto nel 1968 dall’epidemiologo Alvan R. Feinstein) che ha sottolineato l’importanza in clinica della ‘comorbidità’, termine che indica la copresenza di due o più malattie nello stesso paziente. Una patologia preesistente rende infatti più negativa la prognosi in un paziente con una data malattia. Gli studi di epidemiologia clinica hanno successivamente confermato queste ipotesi, mostrando nei casi di comorbidità un aumento deciso della mortalità e un maggiore ricorso alle terapie, soprattutto da parte della popolazione anziana. Come si vede un argomento molto pertinente al caso dell’epidemia di Covid-19 e della sua incidenza di letalità (CFR) per fasce d’età. In un certo senso, questo chiarisce l’abbastanza inutile discussione tra ‘morti di coronavirus ‘ e ‘morti con coronavirus’ , distinzione che qualche volta sembra più un tentativo statistico per calmierare mediaticamente la portata epidemica, anche se dal punto di vista medico è importante individuare le copatologie più suscettibili ad essere influenzate dal Covid-19.

Dal punto di vista storico i due episodi epidemici che, per l'origine geografica,  più si avvicinano come caratteristiche a questa del Covid-19 sono quella dell'influenza asiatica del 1957 con il suo ritorno nel 1968-1969 (influenza di Hong Kong) e la più recente Sars-Cov (2002/2003) che, come dice il nome, apparteneva ai Coronavirus. Nessuna è paragonabile a quella della 'spagnola' del 1918-1920 ma le due influenze asiatiche ebbero comunque un impatto notevole in Italia: l'influenza di Hong Kong fece circa 20.000 morti. La Sars-Cov, nonostante un tasso di letalità abbastanza alto, fece poche vittime per poi scomparire. Infine, nel 2009 l'OMS dichiarò la prima pandemia del XXI secolo per l' influenza suina causata da un virus del ceppo H1N1. Quest'ultima pandemia è interessante perchè si svolse con forti polemiche dovute alla differenza tra la gravità dichiarata e il reale svolgimento pandemico che portò a circa 30.000 casi accertati e a qualche centinaio di vittime. Le polemiche vertevano perlopiù su un supposto conflitto d'interessi tra case farmaceutiche e gli enti preposti a fornire le stime statistiche. Questo precedente può forse spiegare la ritrosia iniziale dell'OMS nel dichiarare la pandemia del Covid-19, in un tipico esempio di uso paradossale del principio di precauzione.

I modelli matematici epidemiologici

C’è poi un altro aspetto tipico delle malattie epidemiche: la possibilità di usare modelli matematici, utili a monitorare e soprattutto a fare previsioni sull’andamento e diffusione della malattia infettiva in essere. Diciamo che forse a tutt’oggi è uno dei settori della medicina dove l’uso dei modelli matematici, peraltro integrato con la capacità di calcolo dei computer, serve a dare un aiuto significativo alla gestione prettamente sanitaria di una malattia. Per uno sguardo d’insieme ma rigoroso sull’uso dei modelli matematici nelle epidemie è utile questo link. Il modello trattato è quello standard SIR. Tale modello descrive una diffusione suscettibili-->infetti-->rimossi e si compone di una serie di equazioni differenziali. Dalle informazioni date sembrerebbe essere quello usato per lo studio del Covid-19. Da notare che il modello prevede che il soggetto guarito non sia di nuovo suscettibile d'infezione, cosa che invece ha trovato conferma contraria nella diffusione di questa pandemia. Troverete anche citato il famoso fattore Rο (R-naught) che deve essere sotto al valore 1. Se avete tempo e interesse seguite anche i link suggeriti nell’articolo. Nel caso italiano si sono avute poi notizie di un modello da parte dell'Osservatorio per la salute coordinato da Ricciardi di tipo regressivo (atto a ricercare una relazione tra una variabile dipendente con altre indipendenti) per misurare la data probabile di contagio zero nelle varie regioni italiane. Particolare nota sulla simulazione fatta dall' ISS, connessa con le 'fasi 2 e 3' della pandemia, con diversi scenari di 'apertura' dei settori socio-economici dopo il lockdown. Una in particolare ha fatto scalpore: quello di circa 150.000 ricoveri in terapia intensiva (fino ad arrivare ad oltre 400.000 a fine dicembre 2020). Su queste cifre particolarmente pesanti e che hanno allarmato l'opinione pubblica, si deve specificare che la simulazione in questione prevedeva un Ro pari a circa 2,5. Un fattore di diffusione per 7 mesi praticamente uguale a quello del punto massimo di pandemia. Quindi da intendersi come lo scenario più catastrofico possibile (per capirsi: circa un 50% di italiani contagiati a fine dicembre). I fatti hanno visto uno scenario per fortuna meno catastrofico in termini di scadenze temporali più diluiti (probabilmente per i vaccini)  per i contagi anche se il numero assoluto è stato vicino a quello previsto.
Ma nel caso specifico del Covid-19 cosa hanno visto nei modelli gli addetti ai lavori? E' interessante riportare alcune previsioni paragonate con quello che è veramente accaduto.
Un articolo a più mani del 23/03/2020 del CCMID (Centro per i modelli matematici dei disastri epidemiologici) della London School of Hygiene&Tropicale Medicine (non sottoposta a revisione paritaria) cerca di correggere la stima dell’indice di letalità (CFR) che sembrerebbe diversa da quella presunta dai semplici dati forniti rapportando decessi su contagiati. Il commento italiano all’importante articolo citato rimanda a ‘Scienza in Rete’ del 19/03/2020’ ed è di Guido Poli. Riassumendo l’articolo del CCMID parte dall’assunzione di un CFR (indice di letalità o Case fatality rate) di 1% e di un tempo medio dalla diagnosi alla morte per cui un nuovo decesso in un determinato giorno in una certa area geografica fornirebbe il numero delle persone infettate prima del tempo medio citato. Tenendo conto del tempo di duplicazione del numero di casi, approssimato a 5 giorni si arriva a dire che ogni morte causata dall’infezione da Sars-CoV-2 indicherebbe un serbatoio di circa 800 infezioni per la maggior parte non diagnosticate e che solo in parte, circa 10-20%, arriveranno all’attenzione clinica. In esso si avverte che avere un accurato screening sarebbe molto importante per poter modellizzare plausibilmente la pandemia e le variabili locali (influenzate da variabili su base genetica o ambientale). Praticamente questo obiettivo potrebbe essere raggiunto attraverso una mirata tamponatura dei soggetti asintomatici, applicata in modo epidemiologicamente rilevante sul territorio nazionale (magari usando campionature) e tenendo anche conto della variabile geografica Nord-Sud.
Altra fonte interessante è un articolo apparso sul sito Lancet di Andrea Remuzzi (Department of Management Information and Production Engineering, University of Bergamo EngD) e Giuseppe Remuzzi (Istituto di Ricerche Farmacologiche Mario Negri IRCCS MD)  dal titolo: "Covid-19 and Italy: what next?"  (12 marzo 2020).
Poichè è un po' datato ci serve per vedere se il monitoraggio attraverso modelli e dati degli esperti abbia colto nel segno. Ebbene, per i pazienti complessivamente contagiati la stima ha variato per difetto per la settimana prevista nell’articolo (più contagi reali di quelli simulati). Azzeccata sostanzialmente la stima (importantissima al fine della gestione ospedaliera del Covid-19) relativa al picco numerico dei posti necessari per la TI (terapia intensiva). Anche il picco dell’epidemia è stato previsto con una certa accuratezza con un’inversione della curva dei contagi avvenuta in realtà con un certo ritardo da quella prevista, mentre la previsione di un appiattimento (il famoso ‘plateau’) della stessa è stata in linea più o meno con quella reale, anzi c’è stato anche un leggero anticipo se è vero che a metà aprile c'era 0,8 di fattore R-naught.
Quindi quali sono le conclusione da trarre? Che naturalmente i modelli sono i modelli. Nel senso che, come nel caso specifico delle epidemie, la loro finalità è di simulare il comportamento di un sistema (quindi hanno natura previsionale) ma la simulazione non è una singola metodologia quanto un modo di affrontare i problemi. Questo significa, in parole povere, che nei casi in cui gli eventi simulati riguardino anche scelte istituzionali (politiche a dirla tutta) si pone la questione di quanto affidare alla sola simulazione le scelte decisionali. Problema che è stata infatti connessa  con le sbandierate ‘fasi 2 e 3’. Se a ciò si aggiunge che l’affidabilità dei modelli è molto sensibile agli input empirici (ovvero i dati e le informazioni immesse), si può vedere come la ricaduta decisionale è ulteriormente aggravata da una certa confusione, avvertita da tutti, a causa dei dati significativi da rilevare e  riguardanti questa pandemia (morti, contagiati, asintomatici, ecc.). Inoltre, nel caso specifico del Covid-19, si è assistito spesso a commenti rilasciati anche da altri non propriamente appartenenti al campo epidemiologico di studi, per quanto esperti. Questo perché la modellistica matematica, data la sua astrazione, può portare ad interpretazioni fornite da altri soggetti in grado di leggere il modello anche se non sono prettamente epidemiologi o biomatematici. In tal caso, le considerazioni di questi soggetti altri, devono essere sempre prese con attenzione. Insomma, tenete presente che la matematizzazione dei comportamenti epidemici è soggetta alla famosa frase di Einstein: “finché le leggi della matematica si riferiscono alla realtà, non sono certe, e finché sono certe, non si riferiscono alla realtà”. Ovviamente, senza assolutamente sminuire questi strumenti. Anzi: è conoscendo i loro limiti che diventano ancora più utili. A conferma si può vedere questo articolo di Stefania Salmaso su 'Scienza in rete' che mette in luce alcuni limiti del fattore Ro, dovuti sia a criteri metodologici sia alla difficoltà di avere dati empirici significativi per le simulazioni.

Per quanto riguarda invece la delicata questione sul futuro di questa pandemia dal punto di vista epidemiologico e cioè se il virus si ripresenterà nei prossimi anni, un recente 'paper' sul n. 368/2020 di Science dal titolo 'Projecting the transmission dynamics of SARS-CoV-2 through the postpandemic period' (curato dall'Harvard Department of Immunology and Infectious Diseases e dal Department of Epidemiology) diceva cose molto allarmanti. Lo studio si basava su esperienze statunitensi ma era applicabile in molti paesi delle zone climaticamente temperate. Le proiezioni spinte fino al 2025 non erano molto incoraggianti. In particolare mettevano in forte correlazione le probabili ondate epidemiche con il grado di immunità raggiunto nelle precedenti, con il periodo dell'anno in cui si ripresenteranno e, in misura minore, con gli incroci di immunità da altri betacoronavirus (OC43 e HKU1). Per evitare nuovi picchi critici in termini sanitari, si ipotizzava quindi una decisa politica di distanziamento sociale che ha tuttavia controindicazioni pesanti per i suoi effetti socio-economici.  Tutto questo sembrava allora mettere in evidenza, a questo punto, l'importanza di un eventuale vaccino per contrastare gli effetti non solo sanitari ma anche economici e sociali del Sars-CoV-2. Sulla bontà delle previsioni sopraesposte si vede tutto il mix tra cose giuste e altre meno azzeccate.

Pericolosità del virus Sars-CoV-2 e di Covid-19

Ma quanto è pericoloso questo virus? Su questo i pareri sono stati alquanto discordi e i dati praticamente sono stati parecchio ballerini. Lasciamo stare gli abbagli ai limiti dell’incompetenza nelle prese di posizione iniziali (pure autorevoli!), sintetizzabili nella troppa ripetuta frase “… è come un’influenza”. Detto dall’uomo della strada, quanti contagiati e morti si ipotizzava potesse fare il virus? Sul numero dei possibili contagi in una popolazione il parametro base è il già citato Rο che, sulla base della diffusione mondiale, era dato nella prima ondata su valori del 2,5-3. Questo significa che un’immunità di gregge con il Covid-19 (cioè il livello in cui l’epidemia si blocca perché i contagiati con gli anticorpi creano una barriera alla diffusione sul resto della popolazione non contagiata) sarebbe intorno a circa il 60% della popolazione. Quindi in Italia significava il contagio di circa 36 milioni di persone. Un po' pesante la cosa, che rendeva chiaro il pericolo insito nel Covid-19. Invece la sua letalità si può esprimere con il CFR, ovvero il rapporto tra decessi e contagiati accertati. In Italia è stata più alta rispetto agli altri paesi. Perchè questo è accaduto è ancora poco chiaro. In questo articolo dell’ISPI di Matteo Villa si ipotizza che il CFR non sia un parametro congruo e sia meglio usare l’IFR, ovvero il rapporto tra decessi e numero contagiati anche se non accertati (ad esempio gli asintomatici).

L’IFR proposto da Villa è pari all’1,1% (max 1,5%). Però sul numero dei contagiati (compresi asintomatici) e anche sul numero dei decessi reali da qualche giorno le stime s’accavallano, spesso accompagnate da polemiche. Ad esempio la stima dello IFR negli scenari della simulazione ISS è stato dato più basso allo 0,657/%. Sicuramente i contagiati sono molti di più di quelli rilevati, mentre per i decessi forse il metodo più congruo è sempre quello di stimare il differenziale tra i decessi degli ultimi anni con quelli di quest’anno nello stesso periodo. La differenza dei decessi, magari corretta al ribasso, resterebbe attribuita al Covid-19. Metodologicamente è corretto farlo in una in fase di epidemia ancora in corso ed è quello che si fa con la normale influenza stagionale. Entrambe le stime dell'epoca sia dei contagi che dei decessi portavano a cifre importanti (contagi da 1,8 milioni fino a oltre 6 e decessi incrementati anche del 40% circa rispetto ai dati reali). Numeri che, nonostante la presenza di una larga fetta di popolazione contagiata in modo lieve senza ospedalizzazione o addirittura asintomatica, sono però sufficienti per una messa in grave crisi del sistema sanitario impossibilitato a reggere emergenze di questa portata. Da qui la richiesta del lockdown e di cautela nelle fasi di ripresa da questo.
A ciò si aggiunga un’incertezza molto alta, data la novità del virus, sul fronte strettamente medico e virologico. In pratica per tutto il periodo pre-vaccino e in parte anche dopo gli interventi sanitari concreti abbiano seguito un metodo fortemente euristico, cioè un procedimento indiziario e congetturale per prove ed errori. Tale procedimento, che ad un profano può apparire bizzarro, è in realtà molto comune nei casi in cui il problema è complesso e non si sia in grado di trovare in tempi brevi una soluzione ottimale.

Strategia di contenimento e isolamento

Infine un accenno alla questione se l'Italia abbia agito a partire dalla seconda decade di marzo seguendo a larghe linee il modello cinese di un rigido lockdown, poi applicato, con varianti spesso molto più leggere, in altri paesi. Non sembra che sia esattamente così. Fatte le debite proporzioni dovute alla diversa rigidità istituzionale della società cinese, in Cina si è applicato un passo ulteriore di contenimento rispetto allo “state a casa”. Michelo Mascio (biologo e bioingegnere) in un articolo del 21 marzo 2020 “Quarantena fuori casa e accelerazione sui farmaci” ha esaminato uno studio cinese sulla diffusione del virus e sui mezzi di contenimento. In sintesi i cinesi sono passati da una prima fase analoga all’Italia di restrizione della popolazione tenuta in casa, che aveva rallentato lo R-naught (Rο) ma non l’aveva fatto scendere sotto 1. Per abbattere sotto l’uno e per evitare che l’epidemia, pur rallentata, sarebbe stata diluita in un arco di tempo molto lungo con successivi rischi di ripresa, si è passati ad una fase di contenimento forzato della popolazione a rischio in strutture chiuse appositamente predisposte. Ovvero dei veri e propri moderni lazzaretti, seppure dotati di comfort per attutirne la quarantena di circa 15 giorni ivi prevista. La popolazione da trasferire in simili strutture è stata suddivisa in 4 categorie (A,B,C,D) che comprendeva:
A per quelli con un test positivo;
B per quelli con sintomi (senza febbre);
C per quelli con febbre;
D per quelli che sono stati a stretto contatto con i tipi A or B.
Se un soggetto in B, C or D diventava positivo, veniva trasferito nella struttura A. Se da A, le sue condizioni di salute si aggravano, veniva trasferito in ospedale. 

Già all'epoca quindi non era escluso che alla fine ci fosse la necessità di forme d’isolamento più restrittivo, analoghe alle cinesi anche se adeguate alle diversità sociali e politiche esistenti da noi rispetto alla Cina, ovvero più blande.

E' opportuno segnalare, soprattutto in vista di future pandemie, questa lettera aperta datata 10 aprile 2020  dell' AIE (Associazione italiana epidemiologia) indirizzata al Governo. In sintesi, la lettera sottolinea come la capacità di intervenire selettivamente e tempestivamente sui nuovi casi e sui loro contatti rappresenti l’unica reale possibilità per bloccare le catene di contagio, da attuarsi potenziando la prima linea di difesa rappresentata dalla nostra rete di servizi di prevenzione sul territorio per adottare misure mirate ed applicate in modo coordinato.

Dietrologia e prevedibilità del Covid-19

Era inevitabile che il Covid-19  si portasse dietro come vicenda le solite domande dietrologiche. Vediamo di vederle e cominciamo proprio dall’inizio e cioè dalla domanda: era prevedibile tutto questo? Era proprio impossibile pensare a episodi epidemici di tale portata?
E’ noto che intorno a questo aspetto si sono incrociate opinioni ai limiti della dietrologia per non dire legate al ‘complottismo’. Due di queste però vale la pena citare: quella della simulazione nell’autunno 2019 da parte della Johns Hopkins Bloomberg school of public health Center for health security. Simulazione fatta immaginando proprio una possibile pandemia da Coronavirus con conseguenti scenari previsti. Ha avuto seguito nei media anche perché la Fondazione Bill Gates ha contribuito a questo evento.
Meno conosciuta ma altrettanto interessante è la vicenda della cosiddetta “malattia X” (disease-X). Nel 2018 uno studio di un gruppo di ricercatori dell’OMS (Organizzazione Mondiale della Sanità) tra cui Peter Daszak, individuò la possibilità a tempi brevi della comparsa di un virus nuovo derivante dagli animali (salto di specie) e la descrizione di quello che sarebbe avvenuto in effetti ha molte similarità con il Sars-CoV-2. Lo studio, tramite l’OMS, invitava i governi a cominciare a prendere provvedimenti e soprattutto a pensare di gestire le pandemie con la prevenzione e non con l’emergenza. Che non sia una fake lo si vede da questa inquietante locandina presso l’Istituto veterinario norvegese di una conferenza tenuta a Oslo sul finire dell’estate 2019 da Daszak, una delle tante tenute in giro proprio per diffondere l’allarme. Resta abbastanza strano, alla luce di tutto questo, che proprio l’OMS sia stato cauto (troppo per alcuni) al sorgere dell’epidemia. Sulla persona Daszak si sofferma questo articolo del sito ‘The scientist’, pubblicato quando la diffusione di Covid-19 già era stata (tardivamente) annunciata dalle autorità cinesi.

Per dovere di cronaca,  si cita anche la trasmissione televisiva RAI  ‘Leonardo', nel lontano 2015, causa pure di diatribe politiche. Smentita da tutte le fonti ufficiali e non (anche se Bufale.net s’è limitato a riscontrare la sola veridicità della fonte sospendendo il giudizio a metà). Una notizia ripescata in seguito per le mica tanto velate accuse americane (a cui si è aggiunta più morbida la Merkel) alla Cina sull'origine del virus.
Con modalità analoghe è stato ripescato anche un video dell'ex Presidente Americano Obama che nel dicembre del 2014 intervenendo al ‘National Institute of Health’ riferiva in maniera alquanto criptica di una malattia ‘aerea’ simile ad una influenza come la ‘spagnola’ che probabilmente avrebbe colpito decorsi 5 o 10 anni ed invitava tutti a muoversi per evitarla… Ora è vero che, parlando davanti ad una istituzione sanitaria nazionale e durante la commemorazione del lavoro svolto per l'epidemia di Ebola in Africa, ci sta che uno s’allarghi in qualche iperbole ad uso dell’audience, però….. ogni commento è lasciato al lettore.

Infine alcune notizie giornalistiche sui retroscena dell'approccio al Covid-19 In Italia, a partire dalla dichiarazione dello 'stato d'emergenza', stanno mettendo in mostra che in realtà esistevano piani-antiepidemia già predisposti da alcuni anni e che una simulazione dell'Istituto superiore della sanità in febbraio avvertiva della gravità della situazione, nonostante l''Agenzia della UE per la prevenzione e controllo delle malattie' considerasse bassa la probabilità di diffusione in Europa.