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Lombardia, perché la mortalità da coronavirus è molto più alta

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Uno studio di Carlo Favero, professore di Economics alla Bocconi, spiega perché la mortalità di coronavirus è così alta in Lombardia.

Se durante fine febbraio nelle prime pagine dei giornali c’era il Veneto e la piccola cittadina di Vo’, oggi c’è la Lombardia, a causa di un tasso di mortalità per coronavirus (letalità sarebbe più corretto) elevatissimo rispetto alla media nazionale.

La prima spiegazione l’aveva data l’Ispi (Istituto per gli studi di politica internazionale) che in data 27 marzo 2020 aveva pubblicato un report che cerca di chiarire in modo più scientifico le differenze tra i vari paesi e regioni italiane.

L’Ispi evidenzia come causa principale della differenza del tasso di letalità tra regioni italiane e paesi europei (diverso dal tasso di mortalità, clicca qui per sapere la differenza) il numero di tamponi effettuati.

Un nuovo studio cerca di far luce sulla mortalità elevata in Lombardia per coronavirus

Uno studio di Carlo Favero, professore ordinario di Economics alla Bocconi, suggerisce oggi alcune possibili risposte per poter leggere meglio l’evoluzione del contagio nella Lombardia.

Prendendo i dati disponibili al momento dello studio, in Lombardia al 31 marzo i deceduti per coronavirus erano 7.199 su 43.208 contagiati secondo la Protezione Civile.

Questo significa un tasso di letalità del virus Sars-CoV-2 in Lombardia pari al 16,6%.

Un’enormità considerando che l’OMS stima un tasso di mortalità per coronavirus intorno al 1-2% e anche considerando il tasso di letalità attuale nel mondo non si arriva al 5%.

Com’è possibile tutto ciò?

Secondo lo studio di Carlo Favero ci sono tre spiegazioni principali:

  1. Caratteristiche della popolazione: frazione elevata di anziani, maggiore frequenza di contatto fisico nelle interazioni sociali, co-residenza di anziani e giovani nella tipologia italiana di famiglia allargata.
  2. Il numero di contagiati è largamente sottostimato: i tamponi sono stati fatti solo ai pazienti con sintomi relativamente gravi (così come aveva stabilito anche lo studio Ispi).
  3. Carenza di posti in terapia intensiva rispetto alla domanda.

La terza opzione è quella che fa più “male” da leggere, però non è un’opzione buttata a casaccio, purtroppo.

Il modello Seir per spiegare la mortalità alta in Lombardia

La figura in basso è stata calcolata attraverso il modello Seir (Susceptible, Exposed, Infected, Removed) utilizzato un “R0 (il parametro di riproduzione netta del virus) pari a 2,2 e tasso di letalità in assenza di vincoli pari a 1,38″.

La figura mostra l’evoluzione dei decessi:

  • osservati (reali) in Lombardia – (linea nera)
  • simulati con vincolo attivo di insufficienza dei posti in terapia intensiva – (linea rossa)
  • simulati senza vincolo attivo di insufficienza dei posti in terapia intensiva (simulando 3000 posti teorici) – (linea blu)
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Immagine: lavoce.info

Nello scenario rosso il vincolo di disponibilità di posti in terapia intensiva fa sì che non possono crescere in modo tale da soddisfare la crescente domanda.

Nello scenario blu vengono ipotizzati 3000 posti in terapia intensiva per tutta la Regione Lombardia. Si tratta di “un numero superiore a quello che sarebbe stato necessario per soddisfare la domanda”.

I risultati del modello: si potevano evitare molti decessi

Purtroppo il modello mostra come con il vincolo attivo dei posti in terapia intensiva venga simulato in modo reale e preciso il numero elevato e crescente della mortalità osservata.

E’ quindi auspicabile che con più posti letto in terapia intensiva, come simulato dal secondo modello, si sarebbero potuti evitare moltissimi decessi, seguendo la linea blu invece che quella rossa (come è purtroppo accaduto).

Lo studio è stato condotto da Carlo Favero. D.Phil. in Economics presso la Oxford University e Professore ordinario di Economics presso l’Università Bocconi.

Fonte studio: lavoce.info

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