Il collo di bottiglia della terapia intensiva spiega l'alta mortalita' da COVID19 in Lombardia
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Il collo di bottiglia della terapia intensiva spiega l'alta mortalita' da COVID19 in Lombardia

SECONDO UNO STUDIO DI CARLO FAVERO, IL MODELLO EPIDEMIOLOGICO PIU' DIFFUSO SI ADATTA ALLA REALTA' SOLO SE SI INTRODUCE UN VINCOLO OSPEDALIERO E SUGGERISCE CAUTELA PER L'USCITA DALL'ISOLAMENTO

Un nuovo studio di Carlo Favero, ordinario di Econometria presso il Dipartimento di Finanza della Bocconi, evidenzia il ruolo della scarsità di posti letto in terapia intensiva per spiegare l'alto numero di vittime dell'epidemia di COVID-19 in Lombardia e fornisce argomenti convincenti in favore dell’appiattimento della curva e dell’esercizio di una certa cautela nella strategia di uscita dal lockdown.
 
La mortalità osservata da COVID-19 in Lombardia non corrisponde alle previsioni del modello epidemiologico standard SEIR. Mentre le evidenze internazionali disponibili stimano il tasso di mortalità all'1,38%, la Lombardia ha registrato valori quasi costantemente in aumento dal 4% al 16% nel periodo dal 24 febbraio al 30 marzo. «In casi come questo», ha ritenuto Favero, «o è sbagliato il modello o sono sbagliati i dati», e durante il lockdown di Milano ha lavorato a tempo pieno alla soluzione di questo rompicapo. Le sue conclusioni, esposte in Why Is COVID-19 Mortality in Lombardy so High? Evidence from the Simulation of a SEIHCR Model, possono ora spiegare i dati e contribuire alla progettazione di strategie razionali di uscita dall'isolamento.
 
SEIR sta per Susceptible, Exposed, Infectious, Recovered (suscettibile, esposto, infettivo, ristabilito, se si vuole salvare l’acronimo). Nel caso di una nuova malattia portata da un individuo, tutto il resto della popolazione è da considerarsi Suscettibile. Alcuni di quelli che interagiscono con la persona Infetta diventano Esposti e, dopo un periodo di incubazione, Infetti. Il parametro R0 indica il numero di infezioni secondarie che ogni individuo infetto produce. Le persone infette possono soffrire di sintomi lievi, gravi o mortali. Mentre le persone con sintomi lievi possono guarire a casa, quelle con sintomi gravi o mortali vengono ricoverate in ospedale e, nel caso di COVID-19, possono aver bisogno di cure intensive: quelle con sintomi gravi guariscono, quelle con sintomi mortali muoiono.
 
Favero ha calibrato il modello per la Lombardia secondo le più attendibili evidenze internazionali (con R0 pari a 2,2 prima del lockdown e 0,95 dopo e con il 16% di pazienti ospedalizzati che necessitano di cure intensive). Senza alcun aggiustamento, «il modello non si avvicina neppure a spiegare la mortalità osservata», dice Favero. Se, al contrario, poniamo un vincolo al numero di posti letto disponibili per la terapia intensiva pari al numero di pazienti che ne hanno effettivamente usufruito, troviamo che il modello corrisponde alla realtà. Tornando al modello, a causa dei vincoli ospedalieri (Hospital Constraint, l'H e la C che trasformano il SEIR in SEIHCR nel titolo dello studio), una parte degli Infetti con sintomi gravi non può essere curata in modo efficace e finisce per morire invece di guarire.
 
«Nel modello SEIR standard, quelli con sintomi gravi si riprendono sempre», dice Favero, «nel mio modello, quelli con sintomi gravi che richiedono cure intensive non si riprendono e muoiono se non trovano letti disponibili in terapia intensiva».
 
Inoltre, il modello prevede il numero totale di persone ristabilite come un multiplo di quelle guarite negli ospedali, perché tiene conto di quelle con sintomi lievi, che guariscono a casa. A fine maggio 2020 la simulazione prevede 500.000 persone ristabilite in Lombardia, ovvero circa il 5% della popolazione, con il 95% ancora suscettibile.
 
In termini di policy, lo studio suggerisce che la priorità assoluta dovrebbe essere quella di non rendere mai più stringente il vincolo della terapia intensiva e che, con un numero così elevato di persone ancora suscettibili, qualsiasi aumento di R0 dovuto a una brusca uscita dal lockdown risulterebbe molto pericoloso.

di Fabio Todesco
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