Verso la “fase2”: cosa ci dicono i dati anagrafici

Daniele del Re (Università Sapienza & INFN) e Paolo Meridiani (INFN)

27 Aprile 2020

I dati anagrafici coprono oramai un periodo di tempo che va oltre il picco del contagio e che quindi consente di cominciare a valutare la riduzione della diffusione del Covid-19. L’ultimo report del SiSMG fornisce dati fino al 17 Aprile 2020, ben 20 giorni dopo il periodo di diffusione massima del virus sul territorio italiano.

Per poter essere utilizzati al fine di valutare l’andamento nel tempo del contagio bisogna tener conto di due effetti:

• la baseline dovuta ai decessi per tutte le cause diverse dal Covid-19 deve essere sottratta in modo opportuno, tenendo in conto delle differenze annuali. Come abbiamo dimostrato in [1],[2],[3],[4], ciò può essere fatto usando l’andamento medio degli anni 2015–2019 normalizzato ai decessi del mese di febbraio 2020.
• il contributo dovuto alle morti non direttamente collegate al virus ma correlate ad esso, quali ad esempio quelle dovute alla paura di andare nei pronto soccorso da bilanciare con la riduzione degli incidenti stradali o sul lavoro, deve essere preso in considerazione. Una prima stima di questo contributo viene mostrata in [5]. Si tratta comunque di un contributo minoritario per le città in cui l’impatto del Covid-19 è stato maggiore. Stimiamo che nelle città del nord, rappresenti meno del 10% dell’eccesso, con un andamento piatto e proporzionale alla popolazione.

Abbiamo sottratto questi due effetti dalla distribuzione, ottenendo così il numero assoluto di decessi Covid-19 in funzione del tempo, che può essere utilizzato per studiare l’evoluzione temporale del contagio. Esiste poi il contributo delle morti causate dal sovraccarico delle strutture sanitarie. Esso non viene sottratto ed è quindi incluso nell’eccesso attribuito al Covid-19.

Lo studio degli eccessi di alcune città italiane è riassunto nella tabella successiva:

L’entità dell’eccesso di mortalità rispetto a quanto riportato nei dati ufficiali, pur sottraendo il contributo dovuto alle morti non direttamente dovute al contagio da noi stimato, rimane confermata. Questo rapporto sembra oscillare fra circa 1.5 e 2.5 volte i dati ufficiali, in un modo che, come abbiamo già fatto notare, non sembra distinguere le regioni più colpite dal Covid da quelle con un impatto minore del contagio. Tra le città del Nord Italia, Genova continua a rappresentare un unicum, mostrando un eccesso che corrisponde a più di quattro volte il dato ufficiale.

Di seguito mostriamo le distribuzioni dei decessi sottratti della baseline dello storico e del contributo piatto delle morti correlate ottenute nel modo descritto in [5]. Su queste distribuzioni è stato fatto un fit utilizzando la legge di Gompertz, per avere un’idea più precisa dello sviluppo del contagio. Per le città del sud con bassa statistica presentiamo soltanto l’eccesso confrontato con il dato ufficiale, senza il fit. I dati ora ci permettono di stimare l’evoluzione temporale in diverse città. Ad esempio si può notare come per la città di Brescia il contagio sia arrivato circa una settimana prima rispetto a Milano e Genova, che mostrano hanno un andamento simile. Sembra invece che per le città di Bologna e Firenze il picco dei decessi ancora non sia stato raggiunto. Tra le città del centro-sud, peculiare il caso di Messina che mostra un eccesso temporalmente ben localizzato. È importante notare che tutte le città del nord mostrano un rallentamento dei decessi anagrafici più veloce nei dati ufficiali e che le due distribuzioni convergono man mano che il tempo passa, ad ulteriore dimostrazione della distorsione dei dati ufficiali dovuti all’aumento della frazione di campionamento dei tamponi.

Eccesso di mortalità per cause direttamente legate al contagio da Covid in diverse città italiane a partire dai dati SiSMG. Quando l’eccesso è significativo è sovrapposto un fit ai dati usando una legge di tipo Gompertz. L’eccesso stimato a partire dai dati ufficiali è riportato in verde.

Per verificare l’anticipo di Brescia rispetto a Milano, introduciamo un nuovo indicatore che potrebbe essere esente da distorsioni e bias e che è rappresentato dal numero di chiamate al 118 per problemi respiratori. I dati sono messi a disposizione dall’Azienda Regionale Emergenza Urgenza (AREU) e riportati in funzione del tempo dal quotidiano Sole 24 Ore. Opportunamente sottratte del contributo dovuto alle chiamate per motivi non direttamente collegati al Covid-19 (assunto costante nel periodo da Febbraio ad Aprile e stimato usando i primi 20 giorni di Febbraio) queste distribuzioni possono fornire nuove indicazioni per stimare l’estensione del contagio. Assumendo, come è ragionevole, che in media una chiamata al 118 avvenga a parità di gravità dei sintomi, questo indicatore risulta estremamente efficace per stimare il numero di sintomatici “gravi”. Come si nota dalle due distribuzioni che seguono, il picco della provincia di Brescia e Bergamo risulta essere anticipato rispetto a Milano dello stesso numero di giorni osservato nei decessi anagrafici. Si conferma inoltre che l’andamento di Milano scende più lentamente di quello di Brescia, similmente a come avviene per la distribuzione dei decessi. È interessante notare che la differenza tra il picco delle chiamate e quello dei decessi differisce di circa 7–8 giorni sia per Milano che per Brescia. Questo ritardo è confrontabile con 10gg, il tempo medio tra i primi sintomi e il decesso per i malati di Covid-19 stimato dall’ISS. Notiamo anche che, l’eccesso delle chiamate al 118 (rispetto alla baseline), raddoppiate per Milano e quadruplicate per Bergamo/Brescia, segue le proporzioni riscontrate negli incrementi della mortalità.

Eccesso di chiamate al 118 per problemi di natura respiratoria per le province di MI-MB e BG-BS-SO a partire dal 1 Febbraio. L’andamento temporale è normalizzato all’eccesso totale per ciascun gruppo (riportato nella legenda)

Infine, abbiamo raggruppato le città del Centro-Nord e quelle del Centro-Sud, con una copertura totale pari a circa 8M di persone, il 15% della popolazione italiana. I grafici dell’eccesso totale di mortalità confrontato con le due componenti, quella dei decessi ufficiali e quella dei decessi correlati, sono mostrati nella figura seguente:

Eccesso di mortalità giornaliera per ogni causa a partire dal 1 Febbraio 2020 per Centro-Nord e Centro-Sud. Il valore stimato per il bilancio dei decessi non direttamente ascrivibili al contagio da Covid è riportato in magenta e sovrapposto in azzurro il numero dei decessi ufficiali Covid.

Conclusioni

• L’aggiornamento dello studio ai dati SiSMG fino al 17 Aprile conferma tutte le osservazioni fatte negli studi precedenti, inclusa quella sulla stima delle morti correlate, il cui contributo risulta essere piccolo a Nord, inferiore al 10%.
• Questi dati permettono di cominciare a ricavare una mappa con informazioni più dettagliate sull’evoluzione temporale del contagio e sulle differenze in diversi comuni e regioni italiane.
• Il comune di Brescia è stato investito dal Covid circa una settimana prima di quello di Milano. Inoltre il rallentamento a Milano è meno rapido che a Brescia. Genova mostra un comportamento simile a Milano; Torino sembra collocarsi tra Brescia e Milano. A Bologna e Firenze il rallentamento del contagio è in ritardo di più di 10 giorni.
• Il numero di chiamate al 118 per problemi respiratori costituisce un ottimo indicatore per studiare l’evoluzione del contagio. Questa analisi preliminare mostra che per le provincie di Milano e Brescia, l’eccesso di chiamate riscontrato risulta coerente con quello dei decessi anagrafici, anche in termini numerici. Pensiamo quindi che in futuro questo indicatore potrebbe essere utilizzato per monitorare l’evoluzione del contagio in tempo reale, fondamentale per la cosiddetta fase 2.