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Mortalità da coronavirus: quanto vale l’effetto Lombardia

La Lombardia è sotto i riflettori per la gestione dell’emergenza coronavirus. I dati Istat sulla mortalità in eccesso consentono di fare un confronto con comuni vicini al suo confine. Pur nei limiti di dati ancora parziali, le differenze sono evidenti.

I numeri della Protezione civile

In Lombardia, secondo i dati della Protezione civile (aggiornati al 19 aprile), i decessi di persone positive al Covid-19 sono più di 12mila. Quasi uno (0,99) in più per mille abitanti rispetto al resto del paese. Se limitiamo il confronto alle regioni confinanti, dove il virus ha circolato prima che altrove come in Lombardia, i decessi “aggiuntivi” scendono a 0,74 in più per mille abitanti.
È difficile sapere se il confronto sovrastimi o sottostimi il vero “effetto Lombardia”, ovvero la differenza nel numero di decessi dovuta alla gestione regionale e al suo sistema socio-sanitario. Da un lato, è un confronto che riflette fattori, come la localizzazione geografica dei primi focolai e il loro mancato o tardivo isolamento, che esulano, almeno parzialmente, dalle responsabilità della regione. Dall’altro, è purtroppo probabile che il dato della Protezione civile sottostimi il vero numero di morti e che l’errore sia superiore proprio nelle regioni – come la Lombardia – dove il virus si è diffuso di più.

I comuni confinanti come gruppo di controllo

Per ottenere una stima più affidabile, abbiamo utilizzato i dati di mortalità totale (riconducibile a qualunque causa) nel periodo 1° marzo – 4 aprile 2020 (aggiornamento Istat del 16 aprile) per un sottoinsieme di 1.689 comuni. In particolare, abbiamo confrontato le differenze rispetto all’anno precedente per 204 comuni vicini al confine regionale della Lombardia (figura 1). Abbiamo cioè adottato una strategia che combina i metodi della “differenza nelle differenze” e della “discontinuità attorno a una soglia”.

Figura 1

I dati Istat sono più affidabili di quelli della Protezione civile perché non riflettono le differenze regionali nel modo in cui si registrano i decessi positivi al Covid-19. In più, i comuni vicini al confine regionale sono molto simili in relazione alla distanza geografica dai focolai iniziali.
Una banda più stretta attorno al confine è più attendibile dato che utilizza osservazioni più simili e con approssimativamente la stessa distanza dai primi focolai. D’altra parte, gli abitanti di quelle zone potrebbero essere curati da strutture sanitarie al di là del confine regionale. La discontinuità attorno alla soglia potrebbe quindi essere “sfuocata” e il nostro risultato sarebbe una sottostima del vero “effetto Lombardia”. Esiste anche un problema di precisione delle stime, dovuto al numero di osservazioni, che diminuisce allargando la distanza dal confine. Abbiamo quindi deciso di focalizzarci su due insiemi di comuni (figura 1): quelli esattamente sul confine regionale (banda 1) e quelli che confinano con un comune sul confine (banda 2). Nel 2019, in entrambe le aree, gli abitanti dei comuni di Lombardia e regioni confinanti avevano caratteristiche demografiche molto simili (Tabella 1).

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Tabella 1

Per ogni comune presente nella base dati Istat, abbiamo calcolato l’eccesso di mortalità, definito come il rapporto fra la differenza di decessi rispetto all’anno precedente e la popolazione del 2019. I comuni della banda 1 e della banda 2 lombardi, rispetto a quelli delle altre regioni, hanno un eccesso di mortalità più alto rispettivamente di 0,39 e 0,92 per mille abitanti (tabella 2). Potrebbero sembrare differenze piccole, ma se le si estendono a tutta la regione, si traducono in un “effetto Lombardia” che va dai 4 mila ai 9 mila morti.

Tabella 2

Limiti dei dati Istat

Il campione Istat comprende solo i comuni che nei primi mesi del 2020 hanno registrato almeno 20 morti e in numero superiore del 20 per cento rispetto agli anni precedenti. Come ben argomentato su queste pagine, si tratta di un campione selezionato. Inoltre, il numero di comuni presenti è variabile nelle province e nelle regioni. Se ipotizziamo, però, che i problemi di selezione siano omogenei vicini al confine, la nostra stima, che si basa su una differenza, rimane valida. Se, invece, i comuni dal lato del confine lombardo fossero sovra-rappresentati, proprio a causa del maggiore incremento di mortalità, le nostre potrebbero essere stime per difetto.

Possibili spiegazioni

Per individuare alcuni dei meccanismi che spiegano i nostri risultati, utilizziamo lo stesso metodo descritto sopra e confrontiamo la Lombardia con ciascuna delle regioni confinanti. Le differenze di mortalità in eccesso sono molto marcate rispetto a Emilia-Romagna e Veneto, mentre appaiono più contenute rispetto a Piemonte e Trento (tabella 3).

Tabella 3

Rispetto a Emilia-Romagna e Veneto, la Lombardia ha circa la metà di pazienti trattati in assistenza domiciliare integrata e di conseguenza una maggiore propensione al ricovero ospedaliero. Giorgio Palù, uno dei migliori virologi europei e consulente della Regione Veneto, ha notato come questo possa dipendere anche dall’alta proporzione di strutture sanitarie private. Può aver giocato un ruolo importante, come suggerito anche su queste pagine, la decisione della Lombardia di curare i pazienti cronici in ospedali e strutture socio-sanitarie, invece di prediligere la medicina di comunità. Un ulteriore fattore riguarda la strategia e il numero di tamponi. L’Emilia-Romagna ne ha effettuati 5,2 per caso registrato, il Veneto addirittura 15. La Lombardia solo 3,7.
L’aggiornamento dei dati Istat ci consentirà, nelle prossime settimane, di aggiungere più comuni all’analisi e di applicare lo stesso metodo di stima anche ad altre regioni e quindi di ottenere un quadro più preciso di come i diversi sistemi sanitari hanno affrontato l’emergenza coronavirus.

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16 commenti

  1. Emilio Novati

    Molto interessante. Nella tabella 2(attenzione ai riferimenti nel testo) sarebbe utile avere anche il numero dei decessi nel 2019 oltre alla differenza.

    • Grazie mille per il commento e la correzione. Ora i riferimenti dovrebbero essere corretti. I decessi per mille abitanti del 2019 sono nella Tabella 1.

  2. toninoc

    Che ci fosse qualcosa di anomalo era evidente nei dati che la protezione civile ci dava ogni sera sul numero dei decessi per coronavirus. Si conteggiavano solamente quelli che avevano fatto il tampone, quindi, esclusivamente gli ospedalizzati. I giornali locali della Lombardia, di Bergamo e Brescia in particolare, scrivevano di decessi moltiplicati, rispetto ai periodi passati, nelle case private o nelle RSA e non conteggiati nei dati ufficiali come causa coronavirus già prima di metà marzo. Se ne è discusso ampiamente anche in questa rivista . Ora che la tragedia è certificata , qualcuno dovrà spiegare perché quei dati non venivano conteggiati. Si è dimostrato che bastavano due sottrazioni elementari per capire che era in corso un’ecatombe ma evidentemente non bisognava parlarne.

  3. Simona Bignami

    Eccellente e doverosa analisi a cui aggiungo un elemento di discussione. Il sistema sanitario non è formato solo dalle strutture e dagli operatori, ma anche dall’infrastruttura di monitoraggio epidemiologico e statistico. Al di là delle “responsabilità” del modello Lombardo di gestione dell’infrastruttura sanitaria, vorrei quindi sottolineare che c’é stata una gravissima mancanza dell’infrastruttura di monitoraggio. In Italia, dal 2004 è attivo il Sistema di sorveglianza della mortalitá giornaliera (SISMG), la cui missione è di utilizzare i dati di mortalità delle anagrafi comunali per “identificare in maniera tempestiva eventuali variazioni della mortalità attribuibili a diversi fattori (epidemie, esposizioni ambientali, socio-demografici) che modificano i valori giornalieri o il trend stagionale.” In linea con questa missione, il SISMG pubblica un bollettino settimanale dove si confronta la mortalità osservata con il valore atteso in base alla media dei dati per i 5 anni precedenti. Il primo bollettino di marzo mostra chiaramente che la mortalità per la classe 85 anni e più era già ben superiore all’atteso. A partire del secondo bollettino di marzo (per la settimana dall’8 al 14), la mortalità tra i 65 e gli 84 anni comincia la sua impennata. Tenuto conto dell’esistenza di questo sistema, perché il SISMG non ha cominciato a dare l’allerta a fine febbraio, nonostante fosse già chiaro il distacco tra i dati ospedalieri sui decessi per COVID in Lombardia e il numero attuale?

  4. domeinco

    magari è una idiozia e ci dovrei pensare meglio.però per limitare la sample selection, usa i comuni più interni della regione trattata e depuri la selezione fissa della regione trattat. idem per i controlli. in questo modo, la parte region specific della selezione l’hai uccisa. se i numeri sono identici è un risultato importante. se cambiano, quei cambiamenti ti danno informazione importante per ulteriore analisi

    • Grazie Domenico. Non è affatto un’idiozia. Nella direzione che suggerisci, stiamo considerando più bande. Grazie mille per il tuo commento.

  5. Julian

    Molto interessante – questo tipo di studio è molto utile anche per quando si cercherà di capire le diversità tra paesi.
    1. avete analizzato le differenze per scaglioni di età?
    2. avete utilizzato variabili di controllo (esempio densità abitativa? attività economica principale?)
    3. queste differenze sono diffuse o concentrate su alcune osservazioni?

    • Grazie Julian. La mobilità (e quindi la diffusione) fra Paesi è più limitata, quindi la strategia ha pro e contro. Ma i tuoi suggerimenti sono utilissimi.

  6. Emanuele Bracco

    Bravissimi! Questa è un’idea molto bella e semplice, sono certo che una volta che avremo i dati completi riuscirete a scoprire un sacco di altre cose interessanti.

    Il riferimento alla sanità privata andrebbe approfondito, dato che anche in Veneto e Piemonte ce n’è una buona percentuale.

    Il mio problema maggiore è che (per fare un esempio) se la Val Seriana è scoppiata perchè la si è chiusa troppo tardi, questo ha riempito tutti gli ospedali dell’est Lombardia. In altre parole questa differenza potrebbe essere spiegata da errori dei primi di Marzo e non da differenze strutturali nel sistema sanitario.

    Questo dice di un altro problema di policy, però: in una situazione di pandemia, forse il governo centrale potrebbe fare in modo che i confini regionali non contassero così tanto: regioni meno colpite potrebbero raccogliere parte dell’impatto.

    • Grazie mille Emanuele. Hai ragione. I motivi delle differenze vanno approfonditi. Spero che con l’aumentare del numero delle osservazioni potremo essere più precisi nel dire qualcosa circa i “meccanismi”.

  7. bob

    “forse il governo centrale potrebbe fare in modo che i confini regionali non contassero così tanto”
    in un Paese serio non dovrebbero contare nulla. Una carnevalata localistica che ha fatto più danni dell’epidemia stessa . Io ho notato, a parte gli eroici operatori sanitari, una becera passerella di mediocri personaggi “politici” che non solo ha creato danni e ritardi nel Paese ma ha fatto perdere del tutto credibilità a livello internazionale. Con chi devono interloquire i tedeschi o gli olandesi? Con un capo di Stato o con un vespaio di masanielli?

  8. Matteo S

    Molto interessante, grazie.

    Da notare inoltre la geografia dell’eccesso mortalità all’interno dei confini lombardi: i comuni confinanti con altre regioni sembrano avere un eccesso mortalità tendenzialmente inferiore alla media :

    https://github.com/CoMoS-SA/Covid-sssup/blob/master/Decessi-anagrafe.md

    • Grazie per il commento e per l’osservazione. Una delle possibili spigazioni, sottolineo “possibili” anche perché credo che vada verificato in modo più robusto (per esempio, non emerge dal semplice confronto fra banda 1 e banda 2 Lombarda), è che per i comuni sul confine il “trattamento Lombardia” è “sfuocato” (fuzzy).
      Grazie mille ancora.

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