{"id":4774,"date":"2021-03-31T06:57:31","date_gmt":"2021-03-31T04:57:31","guid":{"rendered":"https:\/\/eticaeconomia.it\/i-ventuno-indicatori-e-i-colori-delle-regioni\/"},"modified":"2021-03-31T06:57:31","modified_gmt":"2021-03-31T04:57:31","slug":"i-ventuno-indicatori-e-i-colori-delle-regioni","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eticaeconomia.it\/i-ventuno-indicatori-e-i-colori-delle-regioni\/","title":{"rendered":"I ventuno indicatori e i colori delle regioni"},"content":{"rendered":"

Valutazione del rischio epidemico. <\/em><\/strong>Un sistema complesso: ventuno indicatori, altrettante soglie di allerta, due algoritmi (di probabilit\u00e0 e di impatto), una matrice di attribuzione del rischio epidemico da Covid-19 e si ottiene il colore delle regioni – bianco, giallo, arancione e rosso – con quello che ne segue in termini di chiusure, aperture, spostamenti, seconde case, didattica a distanza. Sono i contenuti del decreto del Ministro della salute del 30 aprile 2020 che detta i criteri per determinare l\u2019intensit\u00e0 delle misure di contenimento da adottare localmente (prospetto 1). Funziona bene? Non proprio. Il sistema presenta diverse debolezze. Sembra necessario procedere a una sua ridefinizione che consenta di prendere decisioni fondate e tempestive rispetto all\u2019evoluzione dell\u2019epidemia.<\/p>\n

Sei indicatori sono orientati a cogliere la capacit\u00e0 di monitoraggio; altri sei la capacit\u00e0 di accertamento diagnostico; gli ultimi nove l\u2019intensit\u00e0 di trasmissione del virus e la tenuta dei servizi sanitari. Cinque sono definiti \u2018opzionali\u2019 in quanto \u201crelativi a flussi di sorveglianza non attualmente attivi\u201d e, Invece, alcuni sarebbero interessanti, come ad esempio: numero di strutture residenziali socio-sanitarie rispondenti settimanalmente a una checklist<\/em> le quali presentano almeno una criticit\u00e0; numero di accessi al pronto soccorso con classificazione ICD-9 compatibile con quadri sindromici riconducibili a Covid-19. Non si comprende perch\u00e9 le regioni non siano state sollecitate alla loro produzione. Altrimenti, ci si deve chiedere per quale motivo siano stati indicati nel decreto.<\/p>\n

I quattro indicatori effettivi della capacit\u00e0 di monitoraggio sembrano orientati a valutare l\u2019accuratezza nella compilazione dei formati di presa dati e di accettazione ospedaliera piuttosto che la reale evoluzione dell\u2019epidemia.<\/p>\n

Riguardo alla capacit\u00e0 di accertamento diagnostico, il primo indicatore invita a escludere \u201cper quanto possibile\u201d le attivit\u00e0 di screening<\/em> e il re-testing<\/em>, un modo singolare per dettare una regola da seguire per la rilevazione; un comportamento difforme nel tempo e nello spazio limita le possibilit\u00e0 di confronto. Gli indicatori 2.4 e 2.5 necessiterebbero di una definizione circostanziata che consentisse realmente di procedere a una loro stima sensata. In ogni caso, ambedue e anche l\u2019ultimo indicatore 2.6 sono riferiti ad attivit\u00e0 neglette lungo tutto il corso dell\u2019epidemia e quindi poco documentabili.<\/p>\n

Riguardo, infine, all\u2019intensit\u00e0 di trasmissione del virus e alla tenuta dei servizi sanitari, quattro indicatori, uno dei quali opzionale, sono riferiti al numero di contagiati secondo differenti classificazioni e con riferimenti temporali disomogenei; un altro all\u2019insorgere di nuovi focolai. Gli ultimi tre sono rilevanti: tasso di occupazione di posti letto in area medica e rispettivamente in terapia intensiva da parte di pazienti Covid-19 e Rt<\/sub>, indice di trasmissione del contagio.<\/p>\n

Gli indicatori prescindono dalla dimensione demografica delle regioni che invece, per alcuni di essi, sarebbe necessario considerare; non viene assegnato loro un peso ai fini della sintesi da effettuare, nonostante abbiano sostanza molto diversa.<\/p>\n

Prospetto 1 \u2013 I ventuno indicatori<\/strong><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Codice<\/strong><\/td>\nDescrizione<\/strong><\/td>\nSoglia di allerta<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 \u00a0Capacit\u00e0 di monitoraggio<\/em><\/td>\n<\/tr>\n
1.1<\/td>\nFrazione di casi sintomatici notificati per i quali sia stata indicata la data di inizio dei sintomi, per mese<\/td>\n> 60%<\/td>\n<\/tr>\n
1.2<\/td>\nFrazione di casi ospedalizzati in reparti diversi dalla terapia intensiva per i quali sia stata indicata la data di ricovero, per mese<\/td>\n>60%<\/td>\n<\/tr>\n
1.3<\/td>\nFrazione di casi ospedalizzati in reparti di terapia intensiva per i quali sia stata indicata la data di ricovero o trasferimento, per mese<\/td>\n>60%<\/td>\n<\/tr>\n
1.4<\/td>\nFrazione di casi notificati per i quali sia stato indicato il comune di domicilio o residenza, per mese<\/td>\n>60%<\/td>\n<\/tr>\n
1.5<\/td>\nNumero di checklist<\/em> somministrate settimanalmente a strutture residenziali socio-sanitarie (opzionale)<\/td>\n<50%<\/td>\n<\/tr>\n
1.6<\/td>\nNumero di strutture residenziali socio-sanitarie rispondenti alla checklist<\/em> settimanalmente con almeno una criticit\u00e0 riscontrata (opzionale)<\/td>\n>30%<\/td>\n<\/tr>\n
\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 \u00a0Capacit\u00e0 di accertamento diagnostico, indagine e gestione<\/em><\/td>\n<\/tr>\n
2.1<\/td>\nPercentuale di tamponi positivi escludendo per quanto possibile le attivit\u00e0 di screening<\/em> e il re-testing<\/em><\/td>\nTrend in aumento in ospedali e pronto-soccorsi<\/td>\n<\/tr>\n
2.2<\/td>\nTempo mediano intercorso fra la data di inizio dei sintomi e quella di diagnosi, per settimana<\/td>\n>5 giorni<\/td>\n<\/tr>\n
2.3<\/td>\nTempo mediano intercorso fra la data di inizio dei sintomi e quella di isolamento, per settimana (opzionale)<\/td>\n>3 giorni<\/td>\n<\/tr>\n
2.4<\/td>\nNumero, tipologia professionale e tempo\/persona dedicati al contact-tracing<\/em><\/td>\nNon adeguato allo standard europeo<\/td>\n<\/tr>\n
2.5<\/td>\nNumero, tipologia professionale e tempo\/persona dedicati al prelievo\/invio ai laboratori e monitoraggio dei contatti stretti e dei casi in quarantena e isolamento<\/td>\nNon adeguato allo standard europeo<\/td>\n<\/tr>\n
2.6<\/td>\nFrazione di casi confermati di infezione per i quali sia stata effettuata una regolare indagine epidemiologica con ricerca dei contatti stretti<\/td>\nTrend stabile o in peggioramento<\/p>\n

(target<\/em> finale auspicato: 100%)<\/td>\n<\/tr>\n

\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Stabilit\u00e0 di trasmissione e tenuta dei servizi sanitari<\/em><\/td>\n<\/tr>\n
3.1<\/td>\nNumero di casi negli ultimi 14 giorni<\/td>\nIn aumento negli ultimi 5 giorni<\/td>\n<\/tr>\n
3.2<\/td>\nRt<\/sub><\/td>\n>1 o non calcolabile<\/td>\n<\/tr>\n
3.3<\/td>\nNumero di casi riportati alla sorveglianza sentinella Covid-net, per settimana (opzionale)<\/td>\nIn aumento negli ultimi 5 giorni<\/td>\n<\/tr>\n
3.4<\/td>\nNumero di casi per data di inizio sintomi e di diagnosi, per giorno<\/td>\nIn aumento nell\u2019ultima settimana<\/td>\n<\/tr>\n
3.5<\/td>\nNumero di nuovi focolai di trasmissione<\/td>\nEvidenza di nuovi focolai negli ultimi 7 giorni<\/td>\n<\/tr>\n
3.6<\/td>\nNumero di nuovi casi non associati a catene di trasmissione note<\/td>\nValutazione del rischio ad hoc<\/em><\/td>\n<\/tr>\n
3.7<\/td>\nNumero di accessi al pronto soccorso riconducibili a Covid-19 (opzionale)<\/td>\nIn aumento in pi\u00f9 del 50% dei pronto-soccorsi<\/td>\n<\/tr>\n
3.8<\/td>\nTasso di occupazione dei posti letto di terapia intensiva da parte di pazienti Covid-19<\/td>\n>30%<\/td>\n<\/tr>\n
3.9<\/td>\nTasso di occupazione dei posti letto di area medica da parte di pazienti Covid-19<\/td>\n>40%<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Il decreto ministeriale indica le \u2018soglie di allerta\u2019 per ciascuno degli indicatori. Talvolta si tratta di livelli puntuali; ad esempio, per il tasso di occupazione dei posti letto in terapia intensiva da parte di pazienti Covid-19, il 30%; altri assumono un riferimento storico, ad esempio: numero di casi in aumento nell\u2019ultima settimana. La sostanziale arbitrariet\u00e0 nella definizione delle soglie \u00e8 stata criticata da Cottarelli et al.<\/em> (Cottarelli C., Gottardo G., Olivari S., Come fanno le regioni a finire in zona rossa? Chiariamo i 21 indicatori, OCPI, 16 novembre 2020).<\/p>\n

Su due soglie vale la pena di soffermarsi. Relativamente a numero, tipologia professionale e tempo\/persona dedicati rispettivamente a: i) contact-tracing<\/em> e al ii) prelievo\/invio ai laboratori e monitoraggio dei contatti stretti e dei casi in quarantena e isolamento, le soglie sono definite cos\u00ec: \u201cprogressivamente allineato con gli standard raccomandati a livello europeo\u201d. Lo standard al quale ci si riferisce, stimato dallo European Centre for Disease Prevention and Control<\/em>, \u00e8 cos\u00ec enunciato: \u201cnon meno di una persona ogni 10.000 abitanti includendo le attivit\u00e0 di indagine epidemiologica, il tracciamento dei contatti, il monitoraggio dei quarantenati, l\u2019esecuzione dei tamponi [\u2026], il raccordo con l\u2019assistenza primaria, il tempestivo inserimento dei dati nei diversi sistemi informativi\u201d. Viene precisato, poi, che \u201c\u00c8 necessario garantire, da parte dei Dipartimenti di prevenzione e dei Distretti sanitari, il mantenimento dei livelli di erogazione dei rimanenti servizi ordinari (ad es. screening<\/em>, vaccinazioni)\u201d. La frase si presta a due interpretazioni: o in precedenza i servizi erano inefficienti, oppure \u00e8 una clausola di stile, simile a quella ormai abusata nella normativa recente \u2018senza oneri ulteriori per la finanza pubblica\u2019 che insinua il disinteresse al risultato.<\/p>\n

Vengono quindi descritti due algoritmi per la valutazione della probabilit\u00e0 di infezione\/trasmissione e dell\u2019impatto sul sistema sanitario i cui risultati, combinati in modo meccanico, fornirebbero il livello del rischio epidemico regionale. Fin qui il decreto.<\/p>\n

Sul sito dell\u2019Istituto superiore di sanit\u00e0 \u00e8 presentata una sintesi del percorso valutativo (prospetto 2). Gli indicatori vengono risistemati rispetto a tre dimensioni, due delle quali – probabilit\u00e0 di diffusione e impatto – coerenti con l\u2019indicazione del decreto ministeriale; la terza, nuova, denominata \u2018resilienza territoriale\u2019. Viene segnalata una verifica di qualit\u00e0 per quattro di essi; si dovrebbe trattare di quelli riferiti alla capacit\u00e0 di monitoraggio, anche se non viene detto esplicitamente.<\/p>\n

Seguendo il processo delineato nel prospetto e le indicazioni contenute nel decreto ministeriale, si possono fare le considerazioni seguenti.<\/p>\n

Probabilit\u00e0 di diffusione<\/em>: lo schema del prospetto non collima con l\u2019algoritmo descritto nel decreto ministeriale. L\u2019aumento dei casi rispetto alla settimana precedente sembra non tenere conto della dimensione n\u00e9 del contagio n\u00e9 della popolazione della regione. L\u2019aumento eventuale di focolai e la capacit\u00e0 di effettuare il tracciamento introducono elementi di arbitrariet\u00e0 nell\u2019acquisizione delle informazioni corrispondenti. L\u2019indicatore centrale \u00e8 rappresentato da Rt <\/sub>che, se superiore a uno (o non \u00e8 calcolabile), d\u00e0 un segnale di allerta. Ogni volta che Rt<\/sub> \u00e8 comunicato dall\u2019Istituto superiore di sanit\u00e0 viene ripreso dai media come elemento fondamentale di preoccupazione o conforto e soprattutto come prova della bont\u00e0 degli interventi operati nelle settimane precedenti o come indizio di quelli da assumere successivamente. Viene comunicato come stima puntuale e trattato usualmente come se fosse deterministico, mentre sconta un errore statistico abbastanza grande che si amplifica al livello regionale (per una esposizione del metodo di calcolo si pu\u00f2 vedere: Guzzetta G. e Merler S., 2020, Stime della trasmissibilit\u00e0 di SARS-CoV-2 in Italia; https:\/\/www.epicentro.iss.it\/ coronavirus\/ open-data\/rt.pdf<\/a>).<\/p>\n

Impatto<\/em>: l\u2019algoritmo descritto nel decreto ministeriale \u00e8 sostanzialmente rispettato. I due indicatori centrali sono le percentuali di occupazione di posti letto, rispettivamente in area medica e in terapia intensiva, da parte di malati Covid-19, con soglie di allerta pari rispettivamente a 40% e 30%. Dati altrettanto importanti sarebbero le percentuali di occupazione dei posti letto da parte di pazienti con patologia qualsiasi.<\/p>\n

Resilienza territoriale<\/em>: \u00e8 la dimensione pi\u00f9 debole fra le tre considerate, giustificatamente aggiuntiva. Vengono considerati l\u2019aumento del tasso di positivit\u00e0 al tampone, fortemente legato al numero di accertamenti effettuati (di regola, maggiore il numero di accertamenti, minore il tasso di positivit\u00e0); il tempo mediano intercorso fra sintomi e diagnosi; la presenza adeguata di risorse umane per tracciamento, monitoraggio di quarantene, raccordo con assistenza primaria e interesserebbe sapere se queste attivit\u00e0 siano realmente effettuate; capacit\u00e0 di effettuare indagini epidemiologiche e anche in questo caso interesserebbe sapere se e con quale frequenza e approfondimento siano svolte.<\/p>\n

La sensazione conclusiva \u00e8 che la classificazione delle regioni per classe di rischio epidemico si basi essenzialmente su: progredire dei contagi, occupazione da parte di pazienti Covid-19 dei reparti ospedalieri ordinari e di terapia intensiva e, in modo forse non principale, indice Rt<\/sub>. In una fase di aumento dei contagi, i colori assegnati alle regioni non possono che essere coerenti con l\u2019evoluzione dell\u2019epidemia, ma l\u2019analisi si presta poco a sostenere iniziative mirate a scale territoriali pi\u00f9 fini. In ogni caso, una maggiore trasparenza gioverebbe.<\/p>\n

Prospetto 2<\/strong> \u2013 Schema di valutazione del rischio epidemico di Covid-19 nelle regioni<\/strong><\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Qualit\u00e0 dei dati. <\/em><\/strong>Il processo di acquisizione dei dati ha inizio nelle aziende sanitarie locali, in quelle ospedaliere e nei laboratori di riferimento. I dati vengono inviati alle autorit\u00e0 regionali; per loro tramite e in qualche caso direttamente, vengono trasmessi all\u2019Istituto superiore di sanit\u00e0, al Dipartimento della protezione civile, al Ministero della salute. Le definizioni e classificazioni adottate per la selezione degli elementi da raccogliere non sono sempre nitide. Alcune sono state affinate nel corso del tempo mano a mano che venivano in evidenza interpretazioni variabili. Non risulta che siano effettuati controlli di qualit\u00e0 in fase di raccolta dei dati. A livello centrale, collettore finale del flusso informativo, qualche controllo viene effettuato; se ne \u00e8 avuto un indizio a gennaio 2021 allorch\u00e9 \u00e8 sorto il contenzioso sull\u2019indice Rt<\/sub> fra Ministero della salute e Istituto superiore di sanit\u00e0 da una parte e Regione Lombardia dall\u2019altra. Dubbi sulla qualit\u00e0 sorgono analizzando alcuni dati resi disponibili. Ad esempio, \u00e8 troppo elevato il numero di contagiati per i quali non \u00e8 presente l\u2019informazione sulla data di inizio dei sintomi. La registrazione dei positivi ai test rapidi appare poco accurata: fra il 15 gennaio e l\u20198 marzo 2021, in Sicilia su 809.029 test rapidi somministrati non risulta segnalato alcun caso positivo (sui tamponi molecolari, invece, il tasso di positivit\u00e0 \u00e8 risultato pari a 8,7%, il pi\u00f9 alto fra tutte le regioni autonome); in Abruzzo nessun positivo su 291.013 test rapidi; cos\u00ec anche in Umbria su 136.259 test, in Liguria su 121.931 e nelle Marche su 73.926. La resistenza a rendere disponibili alla comunit\u00e0 scientifica i dati individuali resi anonimi \u00e8 un altro indizio che possano esserci problemi di qualit\u00e0.<\/p>\n

Tempestivit\u00e0 dell\u2019informazione a sostegno delle misure di contenimento. <\/em><\/strong>L\u2019estensione e la rapidit\u00e0 di diffusione del contagio verificate finora e la loro accentuazione per le varianti che si sono presentate negli ultimi mesi impongono di adottare misure di contenimento immediate. Le regioni hanno lamentato che il passaggio da una colorazione a un\u2019altra ritenuta \u2018punitiva\u2019 venisse deciso sulla base di dati vecchi. Se giunti in tempo, le misure restrittive sarebbero state prese precedentemente. Non si capisce, quindi, il senso del contenzioso. In ogni caso, la tempestivit\u00e0 deve essere un parametro essenziale nelle fasi di raccolta, controllo ed elaborazione dei dati.<\/p>\n

Alcune spie rosse dovrebbero allertare in tempo \u2018quasi reale\u2019. I dati necessari possono essere raccolti oltre che attraverso gli ospedali, mediante i medici di base e tramite i tracciamenti.<\/p>\n

I dati provenienti dagli ospedali sembrano essere tempestivi e, infatti, sono una componente essenziale della valutazione del rischio epidemico.<\/p>\n

Il sistema della medicina territoriale rappresenta un\u2019opportunit\u00e0 informativa interessante. Ai medici di base e ai pediatri di libera scelta le persone si indirizzano alla comparsa di sintomi di qualsiasi natura ed essi sono in grado di riconoscere quadri sindromici riconducibili a Covid-19 e di darne comunicazione immediata (sono quasi tutti in rete), segnalandone i livelli di gravit\u00e0. Se non si riuscisse a gestire il flusso informativo per l\u2019intero sistema ci si potrebbe riferire a un campione rappresentativo territorialmente. In effetti, fra i nove indicatori riferiti all\u2019intensit\u00e0 di trasmissione del virus e alla tenuta dei servizi sanitari \u00e8 compreso \u2018Numero di casi riportati alla sorveglianza sentinella Covid-net\u2019 basato proprio su una rete di medici di base con adesione volontaria. Purtroppo, esso \u00e8 indicato come opzionale ed esplorando i siti del Ministero della salute e dell\u2019Istituto superiore di sanit\u00e0 non si trovano dati.<\/p>\n

I tracciamenti possono segnalare l\u2019emergere di focolai le cui componenti sono la densit\u00e0 e appunto la catena di trasmissione. Sui tracciamenti originati dalle segnalazioni delle persone positive ai test e sulle app<\/em> specifiche si \u00e8 investito molto poco.<\/p>\n

Conclusioni. <\/em><\/strong>\u00c8 ormai tempo di ridefinire un set di indicatori pertinenti per una corretta e tempestiva valutazione del rischio epidemico. Dovrebbe essere predisposto un quadro definitorio non ambiguo. Gli operatori addetti alla raccolta e alla trasmissione dei dati dovrebbero essere selezionati e formati opportunamente. Andrebbero previsti controlli di qualit\u00e0, anche a campione. Dovrebbero essere valorizzati i big data<\/em> e in generale le tecnologie (Alleva G. e Zuliani A., Orientarsi nella pandemia Covid-19: i dati necessari, Bancaria<\/em>, n. 6, 2021). Le valutazioni sarebbero pi\u00f9 fondate e sperabilmente trasparenti. Si avrebbe una maggiore uniformit\u00e0 di comportamenti da parte delle regioni. Si accrescerebbe la fiducia dei cittadini nelle istituzioni, necessaria per uscire al pi\u00f9 presto dall\u2019epidemia.<\/p>\n

 <\/p>\n

*I due autori, fin da marzo 2020, con articoli su riviste, interventi sui media e interviste, sono impegnati a promuovere la progettazione di un sistema informativo multi-fonte su Covid-19, a sostegno della comprensione e delle decisioni.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Ventuno indicatori, altrettante soglie di allerta, due algoritmi (di probabilit\u00e0 e di impatto), una matrice di attribuzione del rischio e \u2018automaticamente\u2019 si otterrebbe il colore delle regioni, con quello che ne seguirebbe in termini di chiusure, aperture, spostamenti, seconde case, didattica a distanza. Giorgio Alleva e Alberto Zuliani ci spiegano che non \u00e8 proprio cos\u00ec. 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