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In alcune Regioni tamponi col contagocce per paura di nuovi lockdown?

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Numeri, confronti, scenari e interrogativi su tamponi anti Covid-19 nelle regioni. L’analisi della fondazione Gimbe

“Il governo oltre a favorire le strategie di testing deve neutralizzare comportamenti opportunistici delle Regioni finalizzati a ridurre la diagnosi di un numero troppo elevato di nuovi casi che, in base agli algoritmi attuali, aumenterebbe il rischio di nuovi lockdown”.

Sono gli auspici e i timori del presidente della Fondazione Gimbe, Nino Cartabellotta, che segue con analisi e report la diffusione della pandemia, fornendo suggerimenti alle istituzioni sulla base di una banda dati aggiornata.

“Alla luce di questi dati la Fondazione Gimbe – dice Cartabellotta – da un lato richiama tutte le Regioni a implementare l’estensione mirata dei tamponi diagnostici, dall’altro chiede al Ministero della Salute di inserire tra gli indicatori di monitoraggio della fase 2 uno standard minimo di almeno 250 tamponi diagnostici al giorno per 100.000 abitanti”.

Il Decreto del Ministero della Salute del 30 aprile scorso ha definito 21 indicatori che le Regioni dovranno fornire per monitorare l’evoluzione dell’epidemia e gli algoritmi per valutare probabilità e impatto del rischio sanitario.

La combinazione di questi parametri permetterà al Governo di identificare le criticità regionali e rivalutare eventuali nuove chiusure durante questa fase dell’epidemia.

«Il monitoraggio indipendente della Fondazione Gimbe – afferma il presidente Cartabellotta – rileva sia il costante e notevole alleggerimento del carico su ospedali e terapie intensive, sia il rallentamento sul fronte di contagi e decessi, tuttavia non ancora stabilizzati».

In sintesi, nella settimana 30 aprile – 6 maggio:

  • Casi totali: +10.866 (+5,3%)
  • Decessi: +2.002 (+7,2%)
  • Ricoverati con sintomi: -3.441 (-17,9%)
  • Terapia intensiva: -462 (-25,7%)

«Rispetto alla ridotta pressione sugli ospedali, tuttavia – continua il presidente della fondazione Gimbe – il numero dei nuovi casi è influenzato dal numero dei tamponi eseguiti dalle Regioni e pertanto soggetto a possibili distorsioni». Per tali ragioni la Fondazione Gimbe ha condotto un’analisi indipendente sui dati della Protezione Civile che dal 19 aprile, oltre al numero totale dei tamponi, riporta per ciascuna Regione il numero dei “casi testati” definiti come il “totale dei soggetti sottoposti al test”. In sintesi:

  • I “casi testati” identificano i “tamponi diagnostici” e la differenza tra “tamponi totali” e “casi testati” corrisponde ai “tamponi di controllo”, effettuati sullo stesso soggetto per confermare la guarigione virologica o per altre necessità di ripetere il test. Dall’inizio dell’epidemia sono stati effettuati in Italia 2.310.999 tamponi di cui il 67,1% “diagnostici” e il 32,9% “di controllo”.
  • Sulla base della popolazione residente il numero di tamponi, sia totali che diagnostici, è stato parametrato a 100.000 abitanti/die, un indicatore più affidabile per i confronti regionali.
  • Le Regioni sono state suddivise secondo le 5 classi di propensione all’esecuzione dei tamponi di una recente analisi della Fondazione Hume, in relazione al numero di tamponi per 100.000 abitanti/die che risulta inversamente correlato alla mortalità.
  • Poiché il dato sui “casi testati” è stato oggetto di ricalcolo da parte di alcune Regioni fino al 21 aprile, il periodo di osservazione è stato fissato dal 22 aprile al 6 maggio.

«Le nostre analisi effettuate sugli ultimi 14 giorni – spiega Cartabellotta –forniscono tre incontrovertibili evidenze: innanzitutto, si conferma che circa 1/3 dei tamponi sono “di controllo”; in secondo luogo il numero di tamponi per 100.000 abitanti/die è molto esiguo rispetto alla massiccia attività di testing necessaria nella fase 2; infine, esistono notevoli variabilità regionali sia sulla propensione all’esecuzione dei tamponi, sia rispetto alla percentuale di tamponi “diagnostici”». In dettaglio, nel periodo di analisi 22 aprile – 6 maggio (tabella):

– Tamponi totali: la media nazionale di 88 tamponi per 100.000 abitanti/die colloca l’Italia nella classe di propensione 4 con notevoli differenze regionali:

  • Classe 1 (>250): nessuna regione
  • Classe 2 (130-250): Provincia autonoma di Trento, Valle D’Aosta, Provincia autonoma di Bolzano, Veneto, Friuli-Venezia Giulia
  • Classe 3 (100-129): Piemonte, Emilia-Romagna, Umbria, Liguria
  • Classe 4 (60-99): Lombardia, Marche, Basilicata, Toscana, Molise, Abruzzo, Lazio
  • Classe 5 (<60): Sardegna, Calabria, Campania, Sicilia, Puglia

– Tamponi diagnostici

  • A livello nazionale rappresentano il 67,1% dei tamponi totali, con ampie variabilità regionali: dal 25,3% della Campania al 98% della Puglia
  • La media nazionale per 100.000 abitanti/die è di 59, con notevoli variabilità regionali: dai 12 della Campania ai 130 della Valle D’Aosta

I dati confermano la resistenza di alcune Regioni ad estendere massivamente il numero di tamponi, in contrasto con raccomandazioni internazionali, evidenze scientifiche e disponibilità di reagenti. Infatti:

  • L’Organizzazione Mondiale della Sanità incoraggia l’estensione dei tamponi.
  • La già citata analisi della Fondazione Hume ha dimostrato una correlazione inversa tra tamponi e mortalità: ovvero “più tamponi, meno morti”.
  • 150 docenti sostenitori della riapertura in sicurezza hanno lanciato un appello in 11 punti: “più tamponi per salvare la Fase 2”.
  • Il commissario Arcuri ha confermato che sono già stati distribuiti 3,7 milioni di tamponi alle Regioni, che nelle prossime settimane ne riceveranno altri 5 milioni già acquisiti.

«Alla luce di questi dati la Fondazione Gimbe – conclude Cartabellotta – da un lato richiama tutte le Regioni a implementare l’estensione mirata dei tamponi diagnostici, dall’altro chiede al Ministero della Salute di inserire tra gli indicatori di monitoraggio della fase 2 uno standard minimo di almeno 250 tamponi diagnostici al giorno per 100.000 abitanti. Il Governo infatti, oltre a favorire le strategie di testing, deve neutralizzare comportamenti opportunistici delle Regioni finalizzati a ridurre la diagnosi di un numero troppo elevato di nuovi casi che, in base agli algoritmi attuali, aumenterebbe il rischio di nuovi lockdown».

 

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