fbpx Caccia ai veri numeri per Bergamo e Brescia | Scienza in rete

Caccia ai veri numeri per Bergamo e Brescia

Bergamo (crediti: borshop, Flikr)

Tempo di lettura: 5 mins

A Bergamo c'è un sistema di sorveglianza rapida della mortalità. E' la redazione dell'Eco di Bergamo che insieme a InTwig, ha chiesto agli uffici anagrafe dei 243 comuni bergamaschi i dati sulla mortalità. Di questi, al momento, hanno risposto in 91 (che rappresentano oltre il 50% della popolazione totale della provincia): a marzo 2020 "sono morte oltre 5.400 persone, di cui circa 4.500 riconducibili al coronavirus. Sei volte rispetto a un anno fa. Di sole 2.060, i decessi “ufficiali” certificati «Covid-19»", scrive Isaia Invernizzi. Il dataset completo e in costante aggiornamento è stato rilasciato su data.world. La variazione della mortalità per alcuni comuni è enorme: Alzano Lombardo nel marzo 2019 aveva registrato 9 decessi, sono ben 101 nel marzo 2020, di questi, secondo i dati ufficiali, 24 sono COVID-19.

Epidemiologia dal basso. Ma dove sono i dati ufficiali?

I dati del SISMG, il servizio di sorveglianza rapida della mortalità, ha rilevato un eccesso di mortalità per le città del nord Italia nei primi tre mesi dell'anno. I dati pubblicati nell’ultimo rapporto però non indicano quanto dell’eccesso sia attribuibile a COVID-19 sulla base di diagnosi accertate.  Questo dato permetterebbe di rispondere alla domanda se ci siano, e quante siano, le morti sommerse per COVID-19. Abbiamo condotto un piccolo esperimento circoscritto alla sola città di Brescia, inclusa nel campione del SISGM. In mancanza di un repository ufficiale delle morti per COVID-19 abbiamo dovuto scartabellare tra i dati diffusi quotidianamente dall’ATS di Brescia e pubblicati dai giornali locali. È stato possibile ricostruire quasi tutta la serie dei morti, dal primo marzo al 26 marzo (non abbiamo potuto collocare con precisione tre decessi avvenuti tra il 2 e 4 marzo, e li abbiamo distribuiti uno per ciascuno di questi giorni). Il risultato nella figura sotto.

Andamento giornaliero del numero di decessi osservati, decessi COVID-19, decessi attesi totali (baseline). I decessi attesi sono calcolati come media per giorno della settimana e numero della settimana dell’anno pesato per la popolazione nel periodo (2014-2018).

COVID-19 ha causato l'aumento della mortalità a Brescia

I picchi di mortalità totale coincidono con quelli per COVID-19: è lecito affermare che l'eccesso di mortalità sia stato causato dal coronavirus, anche perché l’eccesso è avvenuto al di fuori della coda influenzale. Inoltre, sembra che a Brescia il sistema sia riuscito a documentare quasi tutte le morti per COVID-19: nel periodo osservato si sono registrati 200 decessi, 100 più dell’atteso, mentre i morti per COVID-19 sono stati 90. Una differenza piccola, di 10 decessi. È plausibile che una città come Brescia abbia un servizio sanitario in grado di lavorare anche in emergenza a individuare quasi tutti i casi di COVID. Forse non così sul resto del territorio. È’ anche possibile però, almeno teoricamente, che le morti reali da COVID-19 siano state più di 100, ma che l’eccesso di mortalità risulti tale per un calo di mortalità per alter cause rispetto all’atteso (per esempio incidenti stradali, polveri sottili ecc)

Efficacia della sorveglianza

Il sistema di sorveglianza non rileva i dati di mortalità di alcune zone molto colpite dall'epidemia. Molti sindaci però hanno avvertito che i morti registrati a marzo sono di molto superiori alla media e anche ai decessi per COVID-19. In una intervista al Corriere della Sera il sindaco di Albino, paese della val Seriana, tra il 23 febbraio e il 26 marzo 2019 ha contato 25 morti, nel 2020 invece 145 , di cui 30 per COVID-19: è lecito presumere che in realtà siamo molte di più. Persino Franco Locatelli, presidente del Consiglio superiore di sanità, nella conferenza stampa della Protezione civile del 30 marzo, ha affermato che nella bergamasca potrebbero essere circa 600 gli anziani morti nelle residenze sanitarie assistenziali, la maggior parte dei quali non censiti tra le morti COVID-19. Anche Silvio Brusaferro, presidente dell’Istituto superiore di sanità, nella conferenza stampa del 31 marzo dedicata proprio alle RSA, ha ammesso che sia plausibile una sottostima delle morti e ha assicurato di essere già al lavoro con ISTAT per riuscire a dare una misura a questa sottostima. Sarà necessario incrociare molti dati che al momento percorrono molti (troppi) differenti canali: per il territorio nazionale non esiste quindi al momento nessun sistema rapido capace di intercettare un eccesso di mortalità e attribuirgli una causa.

Rilascio dei dati: così non va

Interrogato sull'utilità dei modelli previsionali che abbondano in questi giorni, Silvio Brusaferro giustamente ha ricordato che queste analisi sono utili perché generano ipotesi di lavoro ma, essendo fondati su troppi assunti ipotetici, non sono abbastanza solidi per essere da fondamento alle decisioni politiche di salute pubblica. Ma non c'è altro modo di ridurre l'incertezza in cui lavorano i ricercatori se non attraverso l’immissione dei dati. Ne abbiamo scritto qui: i dati vanno liberati, a partire da quelli che le amministrazioni già hanno elaborato, per esempio tutti i dati pubblicati nei pdf dei bollettini ISS, del SISMG, quelli della varie ATS oppure quelli illustrati da Giulio Gallera, assessore alla sanità lombarda, nella sua quotidiana conferenza stampa. Per questi dati non si pone nemmeno il problema della privacy, perché già aggregati. E in ogni caso, come ha ricordato Mariachiara Tallacchini su  Epidemiologia e Prevenzione, esiste un diritto alla "condivisione dei dati personali a fronte di un’emergenza collettiva – come ha riconosciuto il Garante italiano per la protezione dei dati personali approvando l’Ordinanza n. 630 (3 febbraio 2020), giudicata in linea con la Sezione 9 del GDPR, che legittima il trattamento di dati sensibili nell’interesse della salute pubblica".

Al momento l’unico esempio di successo di liberazione dei dati è stata la pubblicazione del repository della Protezione civile: inizialmente diffusi solo tramite pdf e successivamente, grazie all’intervento della comunità open data, rilasciati in formato machine readable. Comincia a muoversi anche l'Istat, con dati più fini sulla mortalità, ma non ancora aggiornati all'oggi (ma al 21 marzo) e non per tutti i comuni.

Qui sotto un piccolo esempio di liberazione dei dati a partire dal grafico pubblicato dal rapporto SISMG.

Ci sono volute un paio d’ore per ricostruire col righello i dati del grafico pubblicato nel report. È un esercizio, niente di più: non hanno la precisione e la rapidità che invece servono alla scienza. Tutti devono poter avere accesso ai dati, sia per poter contribuire a fare chiarezza sul fenomeno, sia per poter giudicare le misure politiche intraprese.

 


Scienza in rete è un giornale senza pubblicità e aperto a tutti per garantire l’indipendenza dell’informazione e il diritto universale alla cittadinanza scientifica. Contribuisci a dar voce alla ricerca sostenendo Scienza in rete. In questo modo, potrai entrare a far parte della nostra comunità e condividere il nostro percorso. Clicca sul pulsante e scegli liberamente quanto donare! Anche una piccola somma è importante. Se vuoi fare una donazione ricorrente, ci consenti di programmare meglio il nostro lavoro e resti comunque libero di interromperla quando credi.


prossimo articolo

Why have neural networks won the Nobel Prizes in Physics and Chemistry?

This year, Artificial Intelligence played a leading role in the Nobel Prizes for Physics and Chemistry. More specifically, it would be better to say machine learning and neural networks, thanks to whose development we now have systems ranging from image recognition to generative AI like Chat-GPT. In this article, Chiara Sabelli tells the story of the research that led physicist and biologist John J. Hopfield and computer scientist and neuroscientist Geoffrey Hinton to lay the foundations of current machine learning.

Image modified from the article "Biohybrid and Bioinspired Magnetic Microswimmers" https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/smll.201704374

The 2024 Nobel Prize in Physics was awarded to John J. Hopfield, an American physicist and biologist from Princeton University, and to Geoffrey Hinton, a British computer scientist and neuroscientist from the University of Toronto, for utilizing tools from statistical physics in the development of methods underlying today's powerful machine learning technologies.