COVID-19: Un modello predittivo per identificare chi è a rischio


  • Daniela Ovadia — Agenzia Zoe
  • Notizie Mediche Univadis
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Per provare a calcolare il rischio individuale di ricovero ospedaliero o di morte per Covid-19, un gruppo di ricercatori inglesi ha messo a punto uno strumento – battezzato QCOVID – basato su un complesso modello che tiene conto di numerosi parametri, non solo clinici. Gli autori, diretti da Julia Hippisley-Cox, medico di medicina geerale e docente di epidemiologia clinica e medicina generale all’Università di Oxford, spiegano sulle pagine del British Medical Journal di aver sviluppato il loro modello usando i dati di oltre 8 milioni di cartelle cliniche di medici di medicina generale inglesi relative a pazienti di età compresa tra 19 e 100 anni, incrociati con i risultati dei test per Covid-19, i dati dei ricoveri ospedalieri e i registri di mortalità.

 

Modelli multifattoriali

La loro analisi ha tenuto conto di fattori di rischio noti, come età, origini etniche e comorbidità: “Le valutazioni di rischio sono state finora basate sulla migliore evidence e sull’esperienza clinica, ma si sono in grandissima parte focalizzate su fattori singoli” spiega Hippisley-Cox. “Il modello di rischio QCOVID fornisce una valutazione del rischio molto più ricca di dettagli, poiché tiene conto di un gran numero di fattori che sono usati cumulativamente per stimare il rischio. Questo strumento potrà aiutare il clinico a suggerire precauzioni proporzionate al pericolo”.

Lo studio si è svolto in tre fasi, di cui due fasi di validazione dei dati, e ha preso in esame il periodo dalla fine di gennaio e la fine di giugno, durante il quale i ricercatori hanno complessivamente registrato circa 6.700 decessi per Covid-19, che il modello è stato in grado di prevedere nel 75% circa dei casi. Quasi tutti i decessi (94%) si sono verificati tra le persone che sulla base del modello rientravano nel 20% più a rischio.

 

Testare i contatti di chi è a rischio

Secondo Mark Woolhouse, professore di epidemiologia delle malattie infettive dell’Università di Edimburgo, questo strumento potrebbe essere utile soprattutto perché permette di individuare il 5% di popolazione più a rischio, e proteggerla in modo mirato: “Se si trova il modo per proteggere questo 5% – per esempio testando con frequenza i loro contatti stretti – si può ridurre in modo sostanziale il peso per la sanità pubblica di Covid-19”. I ricercatori riconoscono che, per quanto buono sia il risultato della previsione, il rischio assoluto per ciascun individuo dipende da molti fattori generali, tra cui la prevalenza dell’infezione nella popolazione, la reattività del sistema sanitario e le misure di distanziamento e di protezione individuale adottate.

 

Un modello per i lavoratori essenziali

di Fabio Turone - Agenzia Zoe

“Un approccio mirato di questo tipo può avere un impatto significativo anche nella protezione dei lavoratori essenziali, per i quali lo smart working non è un’opzione” commenta Marino Gatto, ecologo ed epidemiologo del Politecnico di Milano che ha lavorato a modelli epidemiologici sull’efficacia delle misure di prevenzione durante il primo lockdown in Italia, pubblicando su PNAS. “Purtroppo, un’analisi approfondita come quella condotta dai ricercatori di Oxford è impensabile in Italia, dove chi fa ricerca ha moltissime difficoltà di accesso ai dati dettagliati” lamenta Gatto.

“C’è un disperato bisogno di strumenti accurati per la valutazione del rischio, che devono essere oggettivi, riproducibili e accessibili” conclude David Strain, dell’Università di Exeter, segnalando però numerosi elementi che invitano alla cautela. “Rispetto a quando sono stati raccolti questi dati, molti comportamenti sono cambiati, e con essi il rischio di trasmissione. Inoltre, qualsiasi strumento di valutazione del rischio è efficace solo nella misura in cui riesce a indurre l’adozione di contromisure efficaci, anche nei luoghi di lavoro”.