Una delle informazioni che spesso lamentiamo di non avere è la durata della malattia da Covid-19 o più precisamente la durata dello stato formale di soggetto contagiato. I dati ufficiali considerano contagiato un soggetto dal giorno in cui un test molecolare (più un secondo di conferma) e sino al giorno in cui altrettanti test non abbiano dato esito negativo. Naturalmente, ahimè, l’end point può purtroppo essere anche il decesso.

Avendo a disposizione i dati individuali il calcolo diventerebbe banale, ma purtroppo questi non sono disponibili e quindi ci si chiede se possa esserci anche un'altra via per arrivare alla stima della durata della malattia.

Partendo dai dati della Protezione civile che danno i valori dell’incidenza e della prevalenza dei positivi si dovrebbe poter ricavare la durata della contagiosità applicando una seguente formula:

durata in giorni = prevalenza giornaliera / incidenza giornaliera

Se applichiamo la formula ai dati che abbiamo a disposizione il risultato non. è molto convincente:


Che ad inizio giugno la durata media del contagio abbia addirittura superato i cento giorni non sembra credibile, ma l’errore dipende dal fatto che se l’incidenza decresce sensibilmente la prevalenza non. la segue contemporaneamente e tarda ad assestarsi anche quando poi l’incidenza non cresce più altrettanto. Per questo motivo è opportuno analizzare la serie storica in un momento di andamento più costante seppur crescente quale quello da inizio settembre in poi, e il grafico precedente assume questa forma:

Se quindi l’incremento dell’incidenza è maggiore dell’incremento della prevalenza il rapporto diminuisce e viceversa.

Provando a dividere i valori della prevalenza per 25 e confrontando il risultato con i valori dell’incidenza abbiamo il seguente risultato considerando il periodo dal 23 ottobre al 22 novembre:

Questo significa che nell’ultimo mese la durata media del contagio è di 24 giorni; si osservi che ciò non significa che la malattia ha questa durata sia perché la distanza tra i test iniziali positivi ed i test finali negativi non corrispondono esattamente alla presenza del contagio che sicuramente è iniziato prima ma facilmente è pure terminato prima, ed anche perchè tra i casi prevalenti ci sono anche i deceduti la cui durata del contagio molto facilmente ha avuto un tempo inferiore.

A riprova di questa stima anche il rapporto tra le medie della prevalenza e dell’incidenza nelle due settimane dal  13 al 26 novembre da come valore 23,85.


Questa durata del contagio può anche essere letta come ritardo da parte dei valori della prevalenza di risentire dell’andamento dei valori dell’incidenza. Cioè se c’è un rallentamento dell’incidenza la prevalenza diminuirà all’incirca tre settimane dopo e se addirittura l’incidenza si azzerasse la prevalenza si azzererebbe tre settimane dopo. In realtà ciò è limitato alla media della durata del contagio per cui potrebbero rimanere ancora dei contagi la cui durate singola fosse maggiore della media.

Può essere allora interessante calcolare questa stima della durata del contagio per le singole Regioni pur sapendo che le loro dinamiche non sono tutte uguali e inoltre questo indicatore ha certamente duna sua variabilità casuale soprattutto nelle Regioni demograficamente più piccole.

I valori rergiuonali del rapporto tra prevalenza ed incidenza media nelle due settimane dal 13 al 26 novembre sono molto variabili e vanno da 13 della P.A. di Trento ai 26 delle Marche. Questi valori che possono essere interpretati come giorni di durata del contagio possono in realtà essere influenzati da diversi fattori oltre che naturalmente dalla variabilità casuale. Tra i posibili fattori c’è l’andamento in maggior o minor crescita o decrescita dell’incidenza, la lentezza della valutazione della negatività del contagio, la maggior o minor letalità, e comunque anche la reale durata della presenza del virus.

Questo indicatore, inoltre, può essere un buon indiocatore di anomalia nella raccolta delle informazioni e quindi le Regioni che si trovano agli estremi dovrebbero verificare la correttezza delle loro statistiche.

 

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