«Lo strumento già è valido e pronto, ma lo stiamo affinando ancora di più per superare anche quel 20% di falsi positivi incrociando anche le informazioni che arrivano a esempio dai social e dalle ricerche sul web perché se in una determinata area si cercano più informazioni su febbre, mal di gola e farmaci è possibile che lì stia capitando qualcosa», avverte Giovanni Corrao docente di statistica medica alla Bicocca e coordinatore della ricerca pubblicata sulla prestigiosa rivista «Eurosurveillance».
L’indagine fatta a livello di sezioni di censimento – in Italia ce ne sono oltre 400mila – consente una sorveglianza «a livello granulare» che «arriva oltre il quartiere di una città o al livello di un singolo paesino ed è in grado di creare delle mappe di allerta che mostrano eventuali anomalie e quindi identificano micro focolai epidemici con un georeferenziamento perché i dati raccolti dalle singole regioni sono aggregati a livello di sezioni di censimento attraverso indirizzo e numero civico delle prescrizioni dei farmaci o ad esempio dell’effettuazione di radiografie al torace », aggiunge Massimo Fedeli direttore Ict dell’Istat. Il dato oltre ad essere aggregato per sezione di censimento è aggregato anche a livello settimanale e questo è sufficiente per poter applicare validamente il modello.
Gli indicatori statistici o «traccianti» usati ricorrendo ai flussi regionali riguardano in particolare le prescrizioni farmaceutiche di paracetamolo, antibiotici, corticostiroidi e anti-infiammatori. E poi a livello ambulatoriale le radiografie al torace effettuate, ma anche gli accessi al pronto soccorso e le chiamate al 118 in particolare per casi di polmonite. Dall’indagine effettuata sui dati ante pandemia e cioè fino al 2019 e poi quelli successivi del 2020 lo studio ha potuto verificare che dove si «accendevano delle lampadine» a causa di anomalie prescrittive o di accessi al pronto soccorso molto sopra la media si verificavano successivamente dei focolai: «Insomma abbiamo avuto la contro prova fattuale ora – spiega Corrao – stiamo limando il modello a livello di sezione di censimento valutando anche dati strutturali di fragilità demografica, economica, sociale e clinica che possono spiegare una parte della variabilità degli esiti: in pratica la presenza di più anziani o di un livello economico disagiato può essere un fattore di rischio maggiore».
Insomma può iniziare la fase due: «Vogliamo portare a regime questo modello – conclude Fedeli dell’Istat – creando delle dashboard automatiche che si popolano con i dati mostrando così le aree di allerta. L’intenzione è quella di continuare il lavoro con l’Iss e con il ministero della Salute mettendo a disposizione uno strumento che fornisca delle mappe interattive per tutte le Regioni».
