Abstract

BACKGROUND: during 2020, Italy was one of the first nation hit by SARS-CoV-2, but it was not the hardest-hit country in terms of deaths. In absence of the death certificate, the burden of COVID-19 on mortality is usually calculated from overall deaths or from deaths of patients tested positive for COVID-19. However, these measures do not express the real burden of the disease on the population.
OBJECTIVES: identify deaths due to or involving COVID-19 in absence of the death certificates. 
DESIGN: deaths for all causes, cause-specific deaths, COVID-19 hospitalization and COVID-19 confirmed cases between 01.01.2020 and 31.12.2021 observed in subjects residing in the territory of the ATS of Milan. Potential deaths due to or involving COVID-19 as those occurring in an optimal time period between the date of death and the date of positive swab and/or COVID-19 hospitalization, were identified. Optimal time period was defined maximizing sensitivity and specificity, comparing potential COVID-19 deaths with 2020 cause-specific mortality as gold standard, stratifying results by time of deaths, age, and number of comorbidities. Then, this method was further validated using a time-series approach to estimate the excess mortality during the COVID-19 outbreak in comparison with the pre-outbreak period 2015-2019. Accuracy of predictions was evaluated with the Root Mean Square Error (RMSE) between observed and predicted values.
SETTING AND PARTICIPANTS: 78,202 deaths for all causes, of which 8,815 due to or involving COVID-19 as classified by the Milan Register of Death Causes for 2020.
MAIN OUTCOME MEASURES: all-cause mortality, cause-specific mortality.
RESULTS: from the beginning of the epidemic, 30% (23,495) died in the first semester of 2020, 26% (19,988) in the second semester of 2020, 23% (18,189) in the first semester of 2021, and 21% (16,530) in the second semester of 2021. COVID-19 hospitalizations were 13.826 (17%), while confirmed COVID-19 cases were 17,548 (22%). The optimal time intervals capable to identify a potential death due to or involving COVID-19 were 0-61 between the date of death and the date of positive swab and 0-11 between the date of death and the date of COVID-19 hospitalization, with an overall sensitivity of 90%, a specificity of 95%, and a RMSE of 3.6. Comparing the method proposed with the time-series approach, a RMSE in 2021 of 15.8 was found. Results showed different optimal time intervals for 2021 vs 2020 and by years of age and comorbidities.
CONCLUSIONS: this study found that deaths due to or involving COVID-19 could be sensitively identified from the date of positive swab and/or COVID-19 hospitalization. This method can be used for public health interventions which provided so far measures in terms of total deaths instead of real numbers of COVID-19 death, in particular those involving the effective reproduction number usually calculated from overall mortality.

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Riassunto

INTRODUZIONE: nel corso del 2020, l’Italia è stata una delle prime nazioni colpite dal virus SARS-CoV-2, ma non è stato il Paese più colpito in termini di decessi. In assenza del certificato di morte, il carico della pandemia sulla mortalità è solitamente calcolato a partire dalla mortalità generale o dai decessi avvenuti in pazienti diagnosticati con COVID-19. Tuttavia, queste misure non esprimono il carico reale della malattia sulla popolazione.
OBIETTIVI: identificare in anticipo i decessi riconducibili a COVID-19 in assenza del certificato di morte.
DISEGNO: sono stati raccolti i decessi per tutte le cause e specifici per causa, i ricoveri per COVID-19 e i casi positivi alla malattia tra il 01.01.2020 e il 31.12.2021 osservati in soggetti residenti nel territorio dell’ATS di Milano. Sono stati identificati i decessi potenziali riconducibili al COVID-19 come quelli che si sono verificati in una finestra temporale tra la data del decesso e la data del tampone positivo e/o del ricovero per COVID-19. La finestra temporale ottimale è stata definita massimizzando la sensibilità e la specificità, confrontando i decessi potenziali con la mortalità per causa del 2020 come gold standard, i risultati sono stati stratificati per periodo di decesso, età e numero di comorbidità. Questo metodo è stato ulteriormente convalidato utilizzando un approccio di serie temporali per stimare la mortalità in eccesso durante l’epidemia di COVID-19 rispetto al periodo pre-epidemico 2015-2019. L’accuratezza delle previsioni è stata valutata con il Root Mean Square Error (RMSE) tra i valori osservati e quelli previsti.
SETTING E PARTECIPANTI: 78.202 decessi per tutte le cause, di cui 8.815 riconducibili al COVID-19 classificati dal Registro delle cause di morte di Milano per l’anno 2020.
PRINCIPALI MISURE DI OUTCOME: mortalità per tutte le cause, mortalità specifica per causa.
RISULTATI: dall’inizio dell’epidemia, il 30% (23.495) delle persone incluse nello studio è morto nel primo semestre del 2020, il 26% (19.988) nel secondo semestre del 2020, il 23% (18.189) nel primo semestre del 2021 e il 21% (16.530) nel secondo semestre del 2021. I ricoveri per COVID-19 sono stati 13.826 (17%), mentre i casi confermati di COVID-19 sono stati 17.548 (22%). Le finestre temporali ottimali in grado di identificare i decessi potenziali riconducibili al COVID-19 erano 0-61 tra la data del decesso e la data del tampone positivo e 0-11 tra la data del decesso e la data di ricovero per COVID-19, con una sensibilità complessiva del 90%, una specificità del 95% e un RMSE di 3,6. Confrontando il metodo proposto con l’approccio delle serie temporali, è stato trovato un RMSE nel 2021 di 15,8. I risultati hanno mostrato finestre temporali differenti nel 2021 rispetto al 2020 per età e numero di comorbidità.
CONCLUSIONI: in questo lavoro, è stato riscontrato che i decessi riconducibili al COVID-19 potrebbero essere sensibilmente identificati a partire dalla data di positività del tampone e/o di ricovero per COVID-19. Questo metodo può essere utilizzato per interventi in sanità pubblica che finora hanno fornito misure in termini di decessi totali, anziché di decessi realmente riconducibili al COVID-19, in particolare quelli che coinvolgono l’indice di contagio Rt solitamente calcolato dalla mortalità complessiva.

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