Covid-19 in USA: mortalità sopravvalutata
Ci siamo stupiti dell’approccio fanfarone e sprezzante del pericolo nei confronti di Covid-19 da parte del presidente americano Donald Trump. Anche in seguito al suo recente contagio e al successivo ritorno alla Casa Bianca, una volta superata la fase acuta della malattia da coronavirus, Trump è stato impertinente nei confronti degli scienziati: la sera stessa del suo rientro “a palazzo”, si è tolto la mascherina in presenza di un fotografo che stava nelle sue vicinanze.
Sicuramente al mondo ci sono nazioni e governanti prudenti rispetto al virus e altri assolutamente incauti nei confronti di questa pandemia. Trump fa senz’altro parte di questa ultima schiera. Tuttavia sembra che i medici e i ricercatori del NIAID (cioè il National Institute of Allergy and Infectious Diseases) gli hanno dato ben più di un argomento per professare le sue tesi simil-negazioniste. Infatti, il 12 agosto scorso è uscito un articolo del professor Ronald Brown, della School of Public Health and Health Systems della University of Waterloo in Canada, dove si rivela che ai primi di marzo il NIAID ha inviato una relazione al Congresso Usa che conteneva un banale errore. Questo mero errore aveva sopravvalutato di dieci volte il tasso stimato di mortalità da Covid-19 tra la popolazione americana. All’epoca ciò era stata data come notizia allarmante che aveva scatenato una reazione di paura diffusa negli Stati Uniti da parte dei cittadini.
Chi aveva scritto la relazione aveva scambiato due categorie il Case Fatality Rate con Infection Fatality Rate. Il Case Fatality Rate indica la misura della mortalità tra i casi diagnosticati e confermati. Infection Fatality Rate invece indica la mortalità tra tutti i contagiati, compresi asintomatici e non-diagnosticati.
Così, associando il livello di letalità tra i sicuramente malati all’incidenza sulla popolazione estesa dei contagiati ma “apparentemente sani”, si pensava e si era data la notizia che la pandemia da Covid-19 avrebbe ucciso un numero di persone dieci volte quelle che uccide una “normale” stagione influenzale.
Ecco come la scienza emenda se stessa. E comunque possiamo dire con fermezza che alcuni governanti non sono giustificati nelle loro azioni di irresponsabilità. Infatti questo coronavirus esiste e resta pericoloso. Certo, un po’ di imbarazzo nella comunità scientifica si è diffuso a seguito di questa scoperta. Infatti, se i casi di morte da Covid-19 in Usa sono inferiori alle proiezioni statistiche degli scienziati, come fanno adesso a sapere se dipende da procotolli di sicurezza e precauzioni anti-Covid-19 (lockdown, quarantena, mascherina, distanziamento fisico, ecc.) messi in atto oppure soltanto perché la base di calcolo della mortalità era troppo alta?
Qui sotto link e abstract dell’articolo di Ronald Brown:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7511835/
ABSTRACT – In testimony before US Congress on March 11, 2020, members of the House Oversight and Reform Committee were informed that estimated mortality for the novel coronavirus was 10-times higher than for seasonal influenza. Additional evidence, however, suggests the validity of this estimation could benefit from vetting for biases and miscalculations. The main objective of this article is to critically appraise the coronavirus mortality estimation presented to Congress. Informational texts from the World Health Organization and the Centers for Disease Control and Prevention are compared with coronavirus mortality calculations in Congressional testimony. Results of this critical appraisal reveal information bias and selection bias in coronavirus mortality overestimation, most likely caused by misclassifying an influenza infection fatality rate as a case fatality rate. Public health lessons learned for future infectious disease pandemics include: safeguarding against research biases that may underestimate or overestimate an associated risk of disease and mortality; reassessing the ethics of fear-based public health campaigns; and providing full public disclosure of adverse effects from severe mitigation measures to contain viral transmission.
Key Words: case fatality rate, coronavirus mortality overestimation, COVID-19, infection fatality rate, sampling bias
