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Scienza e Salute
March 23, 2020
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Previsioni sulla crisi coronavirus: la mappa di ProPublica sulla capacità degli ospedali

La capienza degli ospedali può variare da regione a regione durante una pandemia. I dati dell'esperto di Harvard Lipsich dicono che siamo solo agli inizi

Annie WaldmanbyAnnie Waldman
Previsioni sulla crisi coronavirus: la mappa di ProPublica sulla capacità degli ospedali
Time: 6 mins read

Questo articolo è uscito nella sua versione originale in inglese su ProPublica, 17 marzo, 2020.  ProPublica è un media che investiga abusi di potere. Iscriviti qui per ricevere le nostre storie principali al momento che sono publicate.

Le descrizioni di pronti soccorsi e unità di terapia intensiva in Cina ed in Italia ci danno una triste immagine: Dottori forzati a curare pazienti nei corridoi invece che nelle unità di terapia intensiva, elicotteri militari che trasportano pazienti ad ospedali con letti disponibili, e nuove installazioni costruite nel corso di giorni per ricevere  la massiccia sovrabbondanza di residenti infettati.

E  in questi paesi c’è un maggior numero di letti da ospedale che negli Stati Uniti. L’America è indietro con 2.8 letti da ospedale per 1,000 persone, comparato con  l’Italia (3.2), Cina (4.3) e Sud Corea (12.3) secondo recenti dati della Organizzazione per la Cooperazione Economica e  Sviluppo, una istituzione intergovernativa che misura dati delle varie società. Per quanto riguarda letti per terapia intensiva, gli Stati Uniti sono in una posizione più favorevole, secondo quanto indicato da vari studi. Ciò nonostante, la incombente carenza di letti da ospedale in generale mette vari sistemi regionali a rischio di un collasso.

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Esamina la tua regione ospedaliera

Investiga come regioni ospedaliere vicino a te saranno preparate per il COVID-19.

Sono gli ospedali vicino a me pronti per il Coronavirus? Ecco nove differenti scenari.

L’esaurimento dei letti d’ospedale nelle varie regioni dipende da quanto velocemente  il nuovo coronavirus si espande e quanti letti erano già in esistenza. Qui c’è una immagine per tutto il paese. Tu puoi anche individuare la tua regione.

Source: Harvard Global Health Institute, Hospital Bed Capacity & COVID Estimates

 

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Per capire come la capacità degli ospedali può variare da regione a regione durante una pandemia, ProPublica  ha usato dati  modellati dal Dr. Ashish Jha e il suo gruppo di ricercatori della Harvard Global Health Institute.

Che tipo di dati sono stati usati per creare i modelli?

Pe l’analisi, Jha e il suo gruppo hanno investigato vari scenari, nei quali il 20%, 40% e il 60% della popolazione adulta verrebbe infettata dal virus, molti dei quali avrebbero nessuno o pochi sintomi, e esaminato se negli ospedali vi erano abbastanza letti per accomodarli se i casi occorrevano in oltre se mesi, 12 mesi e 18 mesi. I numeri di letti da ospedale  disponibili sono stati presi da rapporti fatti dalla American Hospital Association e dati compilati dall’American Hospital Directory. I ricercatori hanno diviso il paese in qualcosa di più di 300 regioni, conosciute pure come hospital referral regions, una tecnica che e’ comune in  ricerca di salute. Hanno escluso una regione (Panama City, Florida) a causa di irregolarità nei dati riportati. Nel modello sono stati inclusi solo ospedali per cura intensiva di breve durata e ospedali ad accesso critico. Non sono stati inclusi ospedali per bambini, ospedali psichiatrici e installazioni di riabilitazione con ventilazione a lunga durata che curano pazienti gravemente  ammalati.

I modelli assumono rate di infezione uniformi durante ciascun periodo di tempo con ospedalizzazioni continue, e non hanno tenuto in considerazione possibili picchi di curva o cali  in casi nuovi. Per quanto molto probabilmente i tassi di infezione non saranno uniformi, questo modello non prende in considerazione la velocità della diffusione per il COVID-19.

Per capire la capacità, il gruppo  ha incorporato normali tassi di uso di ospedali in ciascuna regione. Hanno anche tenuto in considerazione la percentuale di residenti in ciascuna regione che sono oltre i 65 anni, i più a rischio di una seria malattia nella corrente pandemia. I dati assumono che ciascun paziente avrà dodici giorni di degenza in ospedale, secondo i dati dalla Cina.

Come hanno stabilito i tre tassi degli scenari della rata di infezione?

Gli scenari dei tassi di infezione sono basati su stime fatte da uno dei principali epidemiologi il Dr. Marc Lipsich, capo della Harvard T.H. Chan School of Public Health, Centro per le Dinamiche di Malattie Contagiose.

I suoi modelli, che usano dati storici basati su pandemie di influenza e stime di tassi di riproduzione del coronavirus, indicano che tra il 20% e il 60%  della popolazione adulta potrebbe contrarre la malattia, a seconda di come è ben controllata e quanto il virus è trasmissibile. Nonostante le misure di distanza sociale istituite oggi, Lipsitch stima che almeno il 20% della popolazione adulta potrebbe contrarre la malattia, più o meno il doppio del numero di persone che contraggono l’influenza ogni anno. Siamo ancora alle prime fasi di questa pandemia e molto può cambiare, il che causerebbe di adeguare i modelli.

La percentuale della popolazione infettata nella regione della Cina, il Wuhan, pare di essere correntemente molto al di sotto del 20%. Perché del minimo del tasso di infezione nel modello del 20%?

Per quanto le stime siano più alte dei correnti tassi di infezioni confermate nelle zone più  fortemente colpite del Whuan e del Nord Italia, Lipsitch ci avverte che l’attuale situazione in queste regioni non è indicazione alcuna dell’espansione finale del virus.

“A Whuan non è finita, sono in una pausa,” ha detto Lipsitch, aggiungendo che se la regione rilassa le sue misure di distanza sociale, che nei passati pochi mesi hanno incluso quarantene mandatarie , “ci sarà una ripresa dell’epidemia.”

Per di più, non tutti i pazienti che sono infettati mostrano sintomi e molti non sono mai esaminati. Durante la H1N1 pandemia del swine flu del 2009, i Centers for Disease Control and Prevention hanno stimato che circa il 20% della popolazione era infettata.

Per il vaccino ci vorrà per lo meno da un anno a un anno e mezzo prima che sia pronto per uso esteso, secondo il Dr. Anthony Fauci, direttore dell’ NIH’s National Institute of Allergy and Infectious Diseases. Fino ad allora, il virus continuerà ad espandersi fin quando abbastanza persone hanno sviluppato una immunità al virus da rompere la catena di trasmissione, conosciuta anche con il nome di “herd immunity,” (immunità di gregge).

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Guarda il video

VELOCITA’  ALLA QUALE GLI OSPEDALI POSSONO RIEMPIRSI SE NON RALLENTIAMO L’ESPANSIONE DEL CORONAVIRUS

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Come sono arrivati all’idea di tre periodi di tempo?

Tenendo in considerazione le possibili misure di distanza sociale, Jha e i suoi collaboratori hanno modellato la gamma di tassi di infezione su tre periodi di tempo — sei, 12 e 18 mesi — per comprendere come il rallentamento della diffusione dell’infezione può avere un effetto sulla capacità degli ospedali.

Se il paese mette in atto solo misure moderate di distanza sociale, come ridurre la frequenza di grandi raduni, il morbo può espandersi in un breve periodo di tempo, per esempio sei mesi, e travolgere quasi tutti i sistemi ospedalieri della nazione. Con misure più estreme, tipo le quarantene usate nel Wuhan, il morbo potrebbe espandersi in 18 mesi o più, il che diminuirebbe la pressione sugli ospedali della nazione.

Come gli esperti hanno stimato quale proporzione della gente infetta deve essere ospedalizzata? Che uniformità c’è da paese a paese fin oggi?

Per tassi di ospedalizzazione il gruppo di Harvard si è basato soprattutto su Wuhan, i dati più solidi fin oggi. La pandemia è ancora in fase relativamente iniziale nelle più parti del mondo e i numeri di ospedalizzazione hanno variato di molto da paese a paese. I dati di Wuhan hanno indicato in tutto un tasso di ospedalizzazione del 20%. Per la ragione che persone oltre i 65 anni di età hanno un rischio più alto del 50% di ospedalizzazione se contraggono il virus, il gruppo ha modificato i numeri per rendere conto della variazione in età, con un tasso di ospedalizzazione del 19% per quelli sotto i 65 anni e del 28.5% per i più vecchi di 65 anni.

Traduzione dall’inglese a cura di Salvatore Rotella

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Annie Waldman

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