Le evidenze Andrea Ranzi - Agenzia Regionale Prevenzione, Ambiente e Energia dell'Emilia Romagna - Rete Italiana Ambiente e Salute
←
→
Trascrizione del contenuto della pagina
Se il tuo browser non visualizza correttamente la pagina, ti preghiamo di leggere il contenuto della pagina quaggiù
23 Giugno 2020
Le evidenze
Andrea Ranzi
Agenzia Regionale Prevenzione, Ambiente e
Energia dell’Emilia Romagna
Webinar RIAS-AIE «Inquinamento atmosferico e COVID-19» - 23 giugno 2020
Rationale • L'inquinamento atmosferico è stato associato ad aumentato rischio di infiammazione prolungata, con iperattivazione del sistema immunitario. • L'esposizione a breve termine al particolato è stata associata a aumento delle visite mediche, eccesso di ricoveri per malattie respiratorie e aumentato rischio di polmonite. • L'esposizione prolungata all'inquinamento atmosferico porta a un'infiammazione cronica, anche in soggetti giovani e sani. • Le persone che vivono in un'area con livelli elevati di inquinanti atmosferici sono a maggior rischio di infezioni respiratorie • Alcune evidenze di una relazione fra inquinamento atmosferico e SARS (2002-2004) 23/06/2020
Domande di ricerca Studio dei molteplici fattori potenziali che possono influenzare l'impatto di COVID-19, inclusa l'esposizione all'inquinamento atmosferico, per comprendere meglio se: - nelle aree maggiormente inquinate vi sia una maggiore diffusione della patologia - l’esposizione a inquinamento atmosferico aumenta la suscettibilità individuale - l’esposizione a inquinamento atmosferico aumenta la severità della patologia COVID-19 23/06/2020
Air pollution AND COVID-19 21/06/2020 23/06/2020
https://docs.google.com/document/d/1UTQvW_OytC37I atMNR5qJK7qKfSylNpI2fT3pdteVZA/edit# 55 lavori peer-reviewed, 14 editoriali/lettere, 28 preprint, 17 blog/analyses on air quality, 24 Blogs/Analysis on air pollution and health , 30 analisi “regionali” 23/06/2020
Gli studi
• Studi di correlazione geografica
• Studi su dati aggregati
• Studi individuali
• Valutazioni di impatto
• Esposizioni a inquinamento atmosferico
o Long-term
o Short-term
• Variabili di esito
o Insorgenza, diffusione, gravità, letalità/mortalità
23/06/2020
Correlazioni geografiche in Cina e in Italia 23/06/2020
Effetti short-term: correlazioni dirette e inverse “Exhibited positive correlations of ambient ozone levels and negative correlations of NO2 with the increased rates of COVID-19 infections (Total number, Daily New positive and Total Deaths cases), can be attributed to airborne bioaerosols distribution” 23/06/2020
Relazione fra indicatori economici e inizio della pandemia “it is suggested that parameters other than environmental pollution (accounting for pollution-to- human transmission mechanisms), as for example parameters involving commercial exchanges (accounting for human-to-human transmission mechanisms), should be considered to better justify the difference in the initial diffusion of virus in Italy” 23/06/2020
Effetti short-term: Studio cinese 23/06/2020
Effetti short-term: Studio USA 23/06/2020
Effetti short-term: problematiche
• Plausibilità meno consistente rispetto a esposizioni long-term
• Valutazione dell’esposizione: utilizzo di dati di inquinamento
outdoor più problematiche nel periodo post-lockdown
• Problema della (indiretta) reverse causation
• Qualsiasi fattore il cui livello
fosse elevato prima della
crescita della curva epidemia,
e successivamente diminuito
durante l'epidemia potrebbe
essere associato al numero
giornaliero di casi a un
determinato lag temporale
PM2.5 in rosso
casi in nero
23/06/2020 (not real data)Effetti long-term: Studio USA-1 Associazione fra mortalità COVID-19 e livelli medi di PM2.5 (2000-2016) su maglia di ~ 1 km2 (in 1.783 contee ) • Aggiustato per sedici variabili (tra cui popolazione, etnia, ricettività ospedaliera, tamponi, meteo, SES, reddito, obesità e fumo) a livello di contea aumento di 1 μg / m3 nel PM2.5 associato a aumento del 15% nel tasso di mortalità COVID-19. Ri-analisi con aggiustamento per ulteriori fattori di autocorrelazione spaziale stima del rischio dimezzata (aumento dell'8% del tasso di mortalità) 23/06/2020
Effetti long-term: Studio USA-2 Studio della letalità e mortalità COVID-19 in un modello a tre inquinanti (PM2.5 aggiustato per 03 e NOx) associazione nulla per PM2,5 con i tassi di letalità COVID-19 associazioni significative per NOx • fatality rate, aggiustamento per tempi di inizio e diffusione epidemia • diverso controllo degli andamenti spaziali dell'esposizione e della autocorrelazione residua nell'esposizione tra le contee 23/06/2020
Fattori che possono condizionare la diffusione dell’epidemia
1. General context
2. Demographics and health
3. Societal customs and epidemic‐specific attitudes
4. Environmental factors
5. Administrative issues
23/06/2020Relazione fra indicatori e sviluppo della pandemia
“other than environmental pollution (accounting for pollution-to-
human transmission mechanisms), as for example parameters
involving commercial exchanges (accounting for human-to-human
transmission mechanisms), should be considered”
Caratteristiche
Individuali
Air pollution
Human-to-Human Variabili di
transmission contesto
Indicatori
Mobilità socio-
economici
23/06/2020Controllo per autocorrelazione spaziale
• Fattori a livello di comunità
– Dimensione e densità di popolazione • Fattori individuali
– Social network – Sesso, età
– Mobilità della popolazione – SES individuale
– Suscettibilità della popolazione alle – Morbosità pregresse
infezioni – Fumo e altri stili di vita
– Tassi di infezione nelle comunità – Farmaci
vicine
– Capacità sanitaria a livello locale
– Deprivazione
– Misure di isolamento e • Fattori di Intervento
distanziamento – Misure di salute pubblica
• Fattori ambientali • testing, lockdown
– Temperatura, umidità
– Stagionalità
– Fascia climatica
– Inquinamento atmosfericoQuesti fattori correggono per diffusione epidemica?
• Caso indice in una comunità: fattori associati all'arrivo
dell'infezione in una comunità
• Tassi di attacco secondari: fattori associati alla
diffusione dell'infezione nella comunità
• L'idea fondamentale è quella di dividere la dinamica
dell'infezione in due componenti: una componente
endemica modella l'afflusso di nuove infezioni da fonti
esterne e una componente epidemica copre la natura
trasmissibile della patologia
– Höhle, M. (2009). Additive-multiplicative regression
models for spatio-temporal epidemics. Biometrical
Journal 51, 961–978.Velocità di diffusione delle evidenze
• Ruolo dell’inquinamento atmosferico nella diffusione e gravità
della pandemia COVID-19
o Effetti short- e long-term dell’inquinamento
o Evidenze su precedenti coronavirus
• Valutare e quantificare un effetto causale richiede
approfondimenti ed è time-consuming
• Perché quindi questa tempestiva comunicazione di evidenze su
COVID-19 e air pollution ?
o Ad uso degli addetti ai lavori
o Ne risente la qualità?
o Non siamo nella situazione in cui un risultato può avere un
impatto immediato sul miglioramento della saluteConsiderazioni
• Molti lavori diversi e di qualità variabile
• Problema della qualità e completezza del dato
• di esposizione
• di esito
• dei denominatori (popolazione vs tamponi)
• delle variabili di contesto
• Necessità di «andarci piano» (Dick et al. editoriale ERJ in
press)
• I destinatari e fruitori di queste evidenze necessitano di
studi ben condotti e affidabili
• Migliore valutazione dai processi di peer-reviewRingraziamenti
Carla Ancona
Annamaria Colacci
Francesco Forastiere
Massimo Stafoggia
GdL progetto EpiCovAir (ISS, SNPA, RIAS)
Grazie per l’attenzione
aranzi@arpae.itPuoi anche leggere
