La definizione di Letalità è la percentuale di soggetti che muoiono per una patologia tra tutti coloro che l’hanno contratta. La Letalità per Covid-19 è quindi il rapporto tra coloro che sono morti a seguito del Covid-19 (causa principale o comunque causa determinante) e coloro che hanno contratto il contagio da Covid-19. Per calcolare in modo preciso questo indicatore di letalità occorrono dei dati individuali che permettano di riferire i decessi a tutti e soli i soggetti verificando dopo un certo lasso di tempo stabilito chi sia realmente ancora in vita e togliendo dal calcolo i soggetti che eventualmente si sono persi di vista.
Purtroppo in questa epidemia da Covid-19 non sono disponibili a tutti i dati raccolti dal Ministero e affidati all’Istituto Superiore di Sanità che così, lui solo, può calcolare la letalità. Ci si chiede allora se sia possibile pervenire ad una stima non magari precisissima, ma affidabile, della letalità attraverso un calcolo differente.
Assumendo i dati giornalieri relativi ai nuovi casi di contagio ed ai decessi li si sono trasformati innanzitutto nelle rispettive medie mobili a sette giorni e si è calcolato il rapporto tra il numero dei decessi di un giorno rispetto al numero di nuovi contagiati al lag differenti, cioè avvenuti un numero di giorni precedente differenti. Si è visto così (figura 1) che la media è di 2 soggetti per cento nuovi contagiati. E questo valore medio era da ottobre in poi costante se calcolato a lag 11. Si è allora proceduto ad una ulteriore verifica calcolando il 2% delle medie mobili dei nuovi contagiati e verificando se ci fosse un andamento costante della curva dei decessi e quanti giorni dal contagio questa si verificasse. Come si evidenzia in figura 2 l’andamento del 2% della media mobile dei contagi giornalieri si colloca tra gli andamenti delle medie mobili dei decessi spostati. di 11 e di 13 giorni in avanti.
Questa osservazione permette quindi di ritenere che questa “pseudo-letalità” stimi abbastanza bene la letalità vera che non si è in gradi di calcolare per mancanza dei dati individuali necessari. Appare quindi possibile utilizzare questa modalità di calcolo per confrontare le “pseudo-letalità” delle Regioni pur dovendo poi sottolineare i possibili bias che si possono determinare.
Si sono allora calcolati per ogni Regione il totale dei decessi avvenuti nella settimana dal 18 al 24 novembre e li si sono rapportati al totale dei nuovi casi di contagio della settimana dal 7 al 13 novembre, cioè di undici giorni precedente. I risultati sono in figura 3.
Si è poi calcolato per tutte le Regioni il tasso grezzo mensile di mortalità per Covid-19 come riportato in figura 4 in cui il valore della Valle d’Aosta è stato troncato perché “fuori scala” e pari a 113,79 decessi per 100.000 abitanti. Naturalmente questi valori hanno un loro errore standard anche importante che però qui tralasciamo di indicare perché vogliamo solo descrivere la situazione di fatto e non tanto ragionare sulle funzioni di rischio che le hanno prodotte. Nei dati dell’ultimo mese la variabilità è importante e ad esempio la Liguria, Regione di anziani, ha un. tasso quattro volte maggiore della Regione Calabria!
La mortalità sicuramente è influenzata dalla struttura per età e genere della popolazione ma purtroppo non si dispone dell’età e del genere dei deceduti, informazione che ha l’Iss ma che almeno per il momento non rende disponibile. La mortalità non sembra invece associata alla stima della letalità da Clovid-19 come prima descritta.
Questa breve e sommaria analisi dei decessi da Covid-19, la sola che i dati oggi accessibili ci permettono di fare, ci indica che fondamentalmente la frequenza dei decessi è spiegata dalla frequenza dei contagi e solo in minor parte da altri fattori, determinanti o concomitanti, anche perché la distribuzione di questi è probabilmente uniforme o quasi in tutte le Regioni.
Sarebbe invece necessario approfondire le cause per cui l’infezione diventa letale in quella piccola quota di soggetti pari al due per cento, informazione indispensabile per poter sviluppare più efficacemente le misure preventive ed anche le misure clinico assistenziali.
fonte: E&P
