Nella Lettera di aprile 2022 abbiamo riassunto e commentato un articolo del Lancet nel quale si proponeva una stima, globale e per paese, della mortalità in eccesso attribuibile alla Covid19 nel biennio 2020-2021. Lo stesso gruppo di autori ha pubblicato anche un articolo sui tassi di letalità e sui fattori associati alla preparazione per affrontare la pandemia, sulla base di dati raccolti nello stesso biennio.[1]
Per stimare i tassi di letalità, gli autori hanno stimato i decessi per Covid19 (numeratore) in 177 paesi e i casi riportati di infezione (denominatore) negli stessi paesi. Ciò ha permesso di stimare e comparare anche i tassi di infezione. Questi, assieme a una moltitudine di altri fattori (sanitari, nutrizionali, ambientali, comportamentali, demografici, biologici, politici e socioeconomici), hanno permesso sia di aggiustare i tassi di letalità, per poter procedere a comparazioni, sia di proporre alcune considerazioni riguardanti la preparazione, o la sua mancanza, nei vari paesi per affrontare la pandemia. Considerazioni che sono ovviamente molto importanti nel caso di future pandemie, o di recrudescenza di quella da SarsCov2.
I fattori maggiormente associati ad alti tassi di infezione sono la percentuale di popolazione che vive a un’altitudine inferiore a 100 metri, un minore prodotto interno lordo (PIL) per abitante e la percentuale di infezioni attribuibili alla stagionalità, cioè ai cambi di clima. Quelli maggiormente associati alle differenze tra paesi nei tassi di letalità, riportati in un altro articolo (vedi sotto), sono il profilo demografico del paese, cioè la percentuale di popolazione anziana, il minore PIL per abitante e l’alto indice medio di massa corporea (BMI). Gli indici di preparazione alla pandemia non sono associati né alle differenze nei tassi di infezione né a quelle nei tassi di letalità tra paesi. Tuttavia, i livelli di fiducia nel governo e tra le persone, così come il livello di corruzione, sembrano essere associati a tassi di infezione inferiori, oltre che a coperture vaccinali più elevate (nei paesi dove i vaccini erano disponibili per tutta la popolazione, ovviamente). Se queste associazioni fossero causali, ipotesi chiaramente discutibile, un livello di fiducia come quello della Danimarca, il più alto tra i paesi analizzati, avrebbe permesso di ridurre l’incidenza della Covid19 del 13% circa, nel caso della fiducia nel governo, e del 40% per quella tra le persone. Allo stesso modo, un BMI medio al 25° percentile potrebbe ridurre il tasso di letalità dell’11%.
Un commento all’articolo di cui sopra, pubblicato nello stesso numero del Lancet, mette in risalto i limiti di questo studio, peraltro discussi dagli stessi autori.[2] Il primo limite riguarda, ovviamente, l’affidabilità dei dati su infezioni e decessi per Covid19. Affidabilità che varia chiaramente tra paesi, ma anche, sia geograficamente sia temporalmente, all’interno dei singoli paesi. Il secondo limite concerne i fattori di confusione. Gli autori ne hanno usati molti, quelli per i quali erano disponibili dati, per standardizzare e modellare i dati di incidenza e letalità (peraltro non molto affidabili), ma è logico pensare che ve ne siano molti altri, conosciuti e sconosciuti. Nonostante questi limiti, le raccomandazioni, piuttosto generiche, degli autori dell’articolo sono probabilmente accettabili, perché di buon senso. Chi si opporrebbe infatti a misure che aumentino la fiducia dei cittadini nei confronti dei loro governi? Tale fiducia aumenterebbe se i governi presentassero trasparentemente le basi scientifiche e razionali delle loro decisioni; cosa che in Danimarca sembra essere successa, non altrettanto in Italia. E chi non sarebbe d’accordo con politiche di promozione della salute che riducessero il BMI medio?
Gli autori dell’articolo sui tassi di letalità nel tempo, per età e area geografica,[3] hanno usato come denominatore dati ricavati da 2791 indagini di popolazione che stimavano la siero-prevalenza dell’infezione e come numeratore i decessi per Covid19 nello stesso periodo e nella stessa area. Sono stati presi in considerazione solo i decessi e le infezioni in epoca pre-vaccinale, in pratica da aprile 2020 fino alla fine di quell’anno. Standardizzazioni per età e comorbidità, aggiustamenti statistici per alcune variabili e modellazioni matematiche sono state poi impiegate per stimare i tassi di letalità di 190 paesi e procedere alla comparazione.
Non stupisce che i tassi di letalità aumentino con l’età, da 0,0023% a 7 anni, a 0,0573% a 30, 1,0035% a 60, a 20,3292% a 90 anni. I paesi con i tassi grezzi per tutta la popolazione più elevati sono stati Portogallo (2,085%), Giappone (1,750%), Spagna (1,710%) e Grecia (1,637%). Dopo standardizzazione per età, sale al primo posto il Peru (0,911%), seguito da Portogallo (0,850%), Oman (0,762%), Spagna (0,751%) e Messico (0,717%). A livello sub-nazionale, alcune aree della Gran Bretagna e del sudest degli USA hanno registrato tassi particolarmente elevati. I tassi più bassi, sia grezzi sia standardizzati, sono stati registrati in Asia e nell’Africa sub-sahariana. In Italia, I tassi di letalità grezzi sono passati da 1,721% in aprile 2020 a 1,161% a fine anno; quelli standardizzati da 0,655% a 0,442% nello stesso periodo.
Conoscere, o stimare, il tasso di letalità e le sue variazioni è importante perché, tra l’altro, permette di valutare l’efficacia dei sistemi sanitari, in termini sia di presa in carico tempestiva di casi sia di qualità delle cure. Il fatto che nella maggioranza dei paesi i tassi standardizzati di letalità siano diminuiti nel tempo fa pensare a miglioramenti della presa in carico dei casi con il procedere della pandemia. I tassi grezzi, e in qualche caso anche standardizzati, elevati in alcuni paesi europei, in Giappone e in alcune aree di USA e Gran Bretagna sono probabilmente associati a un’alta percentuale di anziani ospitati in case di riposo in questi paesi. Ma, come scrivono gli autori di un commento all’articolo,[4] i tassi di letalità sono anche un importante fattore di comunicazione del rischio, visto che danno un’idea della gravità di una malattia. Gli stessi autori mettono anche in guardia contro i limiti di questi studi, che spesso, non avendo a disposizione dati, soprattutto per i paesi a reddito medio e basso, applicano dei modelli sviluppati nei paesi con abbondanti dati e risorse, modelli che non necessariamente funzionano in altri contesti. Infine, sarà importante capire come sono variati i tassi di letalità in epoca post-vaccinale e con varianti del virus che non esistevano nel 2020.
A cura di Adriano Cattaneo
1. COVID-19 National Preparedness Collaborators. Pandemic preparedness and COVID-19: an exploratory analysis of infection and fatality rates, and contextual factors associated with preparedness in 177 countries, from Jan 1, 2020, to Sept 30, 2021. Lancet 2022;399:1489-512
2. Ntoumi F, Zumla A. Advancing accurate metrics for future pandemic preparedness. Lancet 2022;399:1444-5
3. COVID-19 Forecasting Team. Variation in the COVID-19 infection–fatality ratio by age, time, and geography during the pre-vaccine era: a systematic analysis. Lancet 2022;399:1649-88
4. Gu x, Cao B. Understanding of COVID-19 from infection–fatality ratio. Lancet 2022;399:1442-43