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Alcuni studi sul COVID-19 si contraddicono. Chi ha ragione e perché?

Testo aggiornato al 2020-06-19


Circolano informazioni contrastanti che rendono difficile orientarsi, anche all'interno della comunità scientifica. Tuttavia, poche semplici accortezze permettono di comprendere la portata delle scoperte scientifiche. E portate pazienza... ai posteri l'ardua sentenza!

Alcuni studi scientifici si contraddicono. Allora come costruirsi un'opinione se persino i ricercatori non sono d'accordo tra loro? Ci sono molti fattori da considerare:

1. Il COVID-19 è una malattia recente (identificata per la prima volta nel dicembre 2019) quindi stiamo ancora perfezionando gli strumenti e i metodi per caratterizzarne l'infezione e la risposta immunitaria associata ad essa. Di conseguenza, i test non vengono eseguiti allo stesso modo in tutti i paesi e sono in costante evoluzione. CI sono differenze nei protocolli di analisi, nei metodi di campionamento, nei criteri di identificazione dei pazienti con COVID-19 e nei metodi di conteggio dei pazienti in ospedali, case di cura e case di riposo. Queste discrepanze possono riflettersi nelle conclusioni.

Esistono grandi variazioni nel numero di test diagnostici eseguiti per milione di abitanti e nei criteri utilizzati per realizzare i test: considerare o meno la gravità dei sintomi ed effettuare o meno test su persone asintomatiche. Queste differenze influenzano il calcolo del tasso di letalità dei casi, che oscilla tra l'1% e il 20% a seconda del paese.

2. Molti fattori influenzano la gravità della malattia COVID-19 e devono essere considerati prima di trarre delle conclusioni.

Poiché il tasso di letalità dei casi di infezione dipende dall'età, dal sesso e dai fattori di co-morbilità, può variare notevolmente da paese a paese o addirittura da regione a regione, a seconda dell'età e dello stato di salute degli individui. Ad esempio, si prevede che l'Africa, dove il 40% della popolazione ha meno di 14 anni e ci sono pochissime persone anziane, sarà meno colpita dalla malattia COVID-19 rispetto al Giappone, dove il 33% della popolazione ha più di 60 anni.

Inoltre, non tutti i paesi offrono le stesse condizioni di ricovero e trattamento dei pazienti, in particolare per quanto riguarda l'accesso ai servizi di rianimazione. Ciò avrà un forte impatto sul tasso di letalità dei casi.

In futuro scopriremo se fattori genetici o ambientali influenzino o meno la trasmissione del coronavirus o la gravità dei sintomi.

3. Molti fattori influenzano la trasmissione della malattia COVID-19 e devono essere considerati prima di trarre una conclusione.

La trasmissione della malattia COVID-19 ha una forte componente culturale: le persone nei paesi asiatici utilizzano di buon grado le mascherine, che riducono la diffusione del coronavirus, mentre le popolazioni occidentali sono a volte ancora oggi riluttanti al farlo.

Inoltre, la densità di popolazione e il tipo di interazioni interpersonali cambiano da un paese all'altro e persino da una regione all'altra, cosicché la distanza sociale "spontanea" non è la stessa dappertutto. Prima della pandemia di COVID-19, la distanza media tra due persone era maggiore nell'Europa settentrionale rispetto all'Europa meridionale, dove la densità di popolazione è più elevata e le persone sono abituate a parlare tra loro da vicino e ad abbracciarsi.

L'impatto del COVID-19 all'interno di una popolazione dipende molto dalla densità abitativa e dall'organizzazione sociale ed economica. Differenze etniche sono state osservate, ad esempio, negli Stati Uniti, nel Regno Unito e in Francia a Saint-Denis (gli afroamericani e i latinoamericani sono più colpiti dal COVID-19 rispetto ai caucasici). Queste differenze sono in gran parte dovute alle differenze socio-economiche che sono correlate alla densità della popolazione, alla preponderanza di lavoratori essenziali a rischio e ad alcuni fattori di comorbilità. Tuttavia, fattori genetici ancora sconosciuti potrebbero avere un impatto sulla gravità della malattia o sulla trasmissione del coronavirus.

4. La variabilità intrinseca è molto importante nelle scienze sperimentali. Un esperimento nelle stesse condizioni può dare risultati diversi a causa di un gran numero di parametri non controllati. E' quindi importante ripetere gli esperimenti in diversi laboratori per poter replicare i risultati ed è necessario effettuare meta-analisi, ovvero sintesi di un gran numero di studi.


In conclusione
, considerando una ricerca scientifica, bisogna sempre tenere in considerazione la dimensione dello studio e i fattori rilevanti per la gravità e la trasmissione della malattia COVID-19 (età, sesso, patologie pregresse, cultura, etnia). I confronti devono essere fatti tra ciò che è comparabile: stesso test, stessa popolazione, stessi criteri di analisi.

Prima di trarre delle conclusioni, i ricercatori hanno bisogno di tempo per testare un effetto su un grande numero di individui, tenendo conto di tutti i parametri che possono influenzare i risultati. E' fondamentale la presenza dei controlli, così come la riproducibilità dei risultati da parte di gruppi di ricerca indipendenti su larga scala e su popolazioni diverse.


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Fonti

Sintesi dei dati scientifici sul COVID-19: Our World in Data, SciLine, EurekAlert.

Origine del numero di casi e numero di vittime del COVID-19 nei vari paesi

Fonte che mostra le differenze di tasso di infezione per età, sesso e malattie pregresse. Meta-analisi dei casi di COVID-19 negli ospedali cinesi: gli anziani o le persone con co-morbidità (diabete, ipertensione, problemi cardiovascolari o respiratori) avevano più probabilità di avere sintomi gravi.

Yang, J., Zheng, Y., Gou, X., Pu, K., Chen, Z., Guo, Q., … Zhou, Y. (2020). Prevalence of comorbidities and its effects in patients infected with SARS-CoV-2: a systematic review and meta-analysis. International Journal of Infectious Diseases, 94, 91–95.

Degli studi condotti in Cina suggeriscono che gli uomini sono più colpiti COVID-19 delle donne.

Cai, H. (2020). Sex difference and smoking predisposition in patients with COVID-19. The Lancet Respiratory Medicine, 8(4), e20.

Impatto della densità di popolazione sul tasso di attacco della malattia COVID-19, la quale si diffonde molto più rapidamente nelle città con densità di popolazione più elevate.

Berman, M. G., Bettencourt, L. M., & Stier, A. J. (2020). COVID-19 attack rate increases with city size. MedRxiv. PREPRINT

Differenze osservate nel tasso di trasmissione all'interno della famiglia a seconda dei paesi e delle culture. In Cina, la trasmissione secondaria del SARS-CoV-2 è avvenuta nel 16,3% dei contatti domestici. Il tasso di attacco secondario per contatti stretti all'interno del nucleo familiare è stato dello 0% per i pazienti di riferimento in auto-isolamento dal momento dell'insorgenza dei sintomi, rispetto al 16,9% per i contatti dei pazienti di riferimento senza quarantena.

Li, W., Zhang, B., Lu, J., Liu, S., Chang, Z., Cao, P., ... & Chen, J. (2020). The characteristics of household transmission of COVID-19. Clinical Infectious Diseases.

I paesi con una cultura favorevole all'uso della mascherina o che ne hanno imposto l'uso (Taiwan, Giappone, Corea del Sud, diverse regioni della Cina, Slovacchia, Slovenia) mostrano un minore aumento del numero di casi di COVID-19.

Kai, D., Goldstein, G.-P., Morgunov, A., Nangalia, ishal, & Rotkirch, A. (2020). Universal Masking is Urgent in the COVID-19 Pandemic: SEIR and Agent Based Models, Empirical Validation, Policy Recommendations. ArXiv.

La distanza normale tra le persone varia da una cultura all'altra.

Sorokowska, A., Sorokowski, P., Hilpert, P., Cantarero, K., Frackowiak, T., Ahmadi, K., ... & Blumen, S. (2017). Preferred interpersonal distances: a global comparison. Journal of Cross-Cultural Psychology, 48(4), 577-592.

Nel liceo di Crépy-en-Valois (Oise, Francia), il 38% degli studenti, il 43% degli insegnanti e il 59% del personale scolastico che ha eseguito il test sierologico è risultato positivo all'infezione da SARS-CoV-2. Il tasso di trasmissione secondaria intrafamiliare è stato stimato all'11% per i genitori e al 10% per fratelli e sorelle.

Fontanet, A., Tondeur, L., Madec, Y., Grant, R., Besombes, C., Jolly, N., ... & Temmam, S. (2020). Cluster of COVID-19 in northern France: A retrospective closed cohort study. medRxiv.

La presenza di più persone anziane in una popolazione e la frequenza dei contatti intergenerazionali in una cultura sono rilevanti per il tasso di trasmissione e di letalità del COVID-19.

Dowd, J. B., Andriano, L., Brazel, D. M., Rotondi, V., Block, P., Ding, X., ... & Mills, M. C. (2020). Demographic science aids in understanding the spread and fatality rates of COVID-19. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117(18), 9696-9698.

Studio sui fattori che influenzano le variazioni dei tassi di mortalità nei vari paesi.

Ward, D. (2020). Sampling Bias: Explaining Wide Variations in COVID-19 Case Fatality Rates.

I dati dell'Observatoire Régional de Santé en Ile-de-France hanno evidenziato un eccesso di mortalità molto significativo nel dipartimento di Seine Saint Denis, con la più alta variazione di mortalità nell'Ile-de-France rispetto allo stesso periodo del 2019 (+ 69,4% tra il 1° e il 31 marzo 2020 e + 118,4% tra il 1° marzo e il 10 aprile 2020). Invece la mortalità a Parigi è aumentata dell'89,8%. In Seine Saint Denis, il dipartimento più denso dell'Ile de France ma anche il più povero, gli alloggi sono spesso di piccole dimensioni (per un quarto della popolazione di Seine Saint Denis, la superficie per abitante è di 14m2 contro i 17m2 di Parigi) e occupati da famiglie più numerose (il 42,1% degli alloggi sono occupati da 3 o più persone, contro il 21,8% di Parigi), rendendo difficile il distanziamento sociale. Inoltre in questo dipartimento, rispetto ad altri dipartimenti dell'Ile de France, risiede il maggior numero di lavoratori esposti a situazioni di rischio (agenti ospedalieri, inservienti in ospedale, cassieri, corrieri), anche con più spostamenti rispetto ad altri dipartimenti (più del 50% degli abitanti di Seine Saint Denis lavora in un altro dipartimento, contro solo il 24,4% dei parigini). Infine, spesso legate a condizioni sociali difficili, prevalgono rispetto ad altri dipartimenti alcune patologie (diabete, malattie croniche, sovrappeso). Le disuguaglianze sociali e sanitarie di cui soffre Seine Saint Denis spiegano l'eccesso di mortalità che si registra in questo dipartimento rispetto ad altri dell'Ile de France.

Mangeney, C., Bouscaren, N.,Telle-Lamberton, M., Saunal, A., Féron, V.La surmortalité durant l’épidémie de COVID-19 dans les départements franciliens, Observatoire régional de santé Ile de France, Avril 2020.

I dati dell'Office of National Statistics (ONS) del Regno Unito mostrano risultati simili ai dati francesi dell'Observatoire Régional de Santé Ile de France. Il confronto del tasso di mortalità tra il 1° marzo e il 17 aprile 2020 nelle aree svantaggiate in termini di salario, occupazione, salute, livello di istruzione, ambiente, ecc. e nelle aree privilegiate mostra che il rischio di morire di COVID-19 nelle aree svantaggiate è 2,1 volte superiore a quello delle aree privilegiate.

Deaths involving COVID-19 by local area and socioeconomic deprivation: deaths occurring between 1 March and 17 April 2020, Office for National Statistics, 1 Maggio 2020.

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