Quanto rischia di morire chi si ammala di coronavirus

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(Foto: Edwin Hooper on Unsplash)

Ogni giorno veniamo bombardati di numeri sulla pandemia di Covid-19. E se ormai dovrebbe essere chiaro che focalizzarsi sui dati giornalieri a livello locale non è così utile a capire come stanno andando davvero le cose, per i decisori politici rimane essenziale ragionare sulle stime più affidabili di letalità e ancora di più su quante persone contagiate avranno bisogno di essere ricoverate in ospedale. È quanto sostenuto dai ricercatori dell’Imperial College di Londra che nella loro ultima analisi, pubblicata su Lancet Infectious Diseases, hanno rifatto i calcoli tarandoli su una popolazione più ampia e stimano il rischio di ricovero e di morte per Covid-19 in relazione all’età. Così facendo la letalità media del nuovo coronavirus scende a 0,66%, più bassa rispetto a tutte le altre stime precedenti anche se comunque superiore a paragonabili pandemie del passato. Senza interventi, ne hanno concluso i ricercatori, nessun sistema sanitario al mondo, nemmeno il più avanzato, può reggere.

Tassi di letalità

I ricercatori per i loro calcoli si sono basati su un numero ampio di casi di Covid-19, oltre 70mila casi registrati in Cina e oltre 2mila tra coloro che sono stati rimpatriati e messi in quarantena all’inizio dell’epidemia.

Il tasso di letalità medio per i casi confermati in tutte le fasce d’età è risultato essere dell’1,38%, dato che però si abbassa a 0,66% se espandiamo il denominatore del rapporto (cioè gli infetti) includendo anche i casi probabili ma non confermati di Covid-19.

Oltre al tasso di letalità medio i ricercatori hanno calcolato anche il rischio di morte nelle varie fasce d’età della popolazione, confermando ancora una volta che la letalità cresce all’aumentare dell’età: da 0,0016% tra 0 e 9 anni al 7,8% negli ultra ottantenni.

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(immagine: Verity et al. 2020, The Lancet Infectious Diseases)

Gli autori dell’analisi hanno dedotto anche il tempo che intercorre tra la comparsa dei sintomi e il decesso: in media trascorrono 17,8 giorni.

Tassi di ricovero

Il nuovo studio è il primo a calcolare il tasso di ricovero in ospedale dei pazienti infettati da Sars-Cov-2. Proprio come per la letalità anche il rischio di ricovero aumenta con l’età dei pazienti: 0,04% tra 10 e 19 anni; 1% tra i 20 e i 29 anni; 3,4% tra i 30 e i 39 anni; 4.3% tra i 40 e i 49 anni; 8,2% tra i 50 e i 59 anni (praticamente raddoppia rispetto alla decade precedente); 11,8% tra i 60 e i 69 anni; 16,6% tra i 70 e i 79 anni fino al 18,4% negli ultra ottantenni (che tradotto vuol dire che quasi 1 su 5 colpito da Covid-19 finisce in ospedale).

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(immagine: Verity et al. 2020, The Lancet Infectious Diseases)

In media il tempo che trascorre tra la comparsa dei sintomi e la dimissione è di 25,7 giorni.

Considerando che probabilmente tra il 50 e l’80% della popolazione mondiale contrarrà un’infezione da Sars-Cov-2, tali stime permettono di ragionare sulle forze di cui avranno bisogno i sistemi sanitari e di prendere provvedimenti, recuperando più risorse ma anche intraprendendo azioni sulla popolazione, specialmente nelle fasce d’età più colpite.

“Le nostre stime possono essere applicate a qualsiasi paese per informare i decisori sulle migliori politiche di contenimento per Covid-19″, ha commentato Azra Ghani dell’Imperial College di Londra. “Potrebbero esserci casi periferici che attirano molta attenzione da parte dei media, ma la nostra analisi mostra molto chiaramente che a partire dai 50 anni di età il ricovero è molto più probabile rispetto a quelli di età inferiore ai 50 anni, e una percentuale maggiore di casi è probabilmente fatale”.

Gli autori sottolineano che le stime ricavate non tengono conto delle eventuali patologie pregresse e che i numeri potrebbero ancora cambiare molto nel corso dell’epidemia, quindi non si tratta di uno studio conclusivo. Inoltre è molto probabile che i dati locali alla fine differiscano in relazione alla composizione della popolazione e della forza dei sistemi sanitari.

Via: Wired.it

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Credits immagine di copertina: Edwin Hooper on Unsplash

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