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Quando modelli e realtà si scontrano: una revisione delle previsioni di mortalità in epidemie e pandemie

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[Il PDF completo del rapporto è disponibile di seguito]

La modellazione in epidemiologia può servire come un'utile alternativa alla realtà, poiché è spesso impossibile osservare e registrare tutte le interazioni reali attraverso sistemi altamente complessi. Tentando di ridurre il sistema a una serie di equazioni o distribuzioni basate sulla probabilità, è possibile produrre risultati che potrebbero riflettere, in misura utile, ciò che può accadere in determinate condizioni in natura. È molto più economico e veloce che condurre uno studio osservazionale di lunga durata in diversi contesti epidemiologici. 

L'attrattiva di trasformare anni di massicci studi paralleli in pochi secondi di elaborazione ad alta potenza è ovvia. Tuttavia, essendo completamente dipendenti sia dalla progettazione del programma sia dai parametri di input che il programma è incaricato di elaborare, gli output dei modelli sono più simili a un quadro dipinto da esseri umani che a una registrazione cinematografica di un fenomeno naturale. Come un dipinto bidimensionale, può fornire un'approssimazione utile della realtà se l'artista lo desidera ed è sufficientemente abile. In alternativa, può fornire un quadro che porta l'osservatore a vedere cose che non si verificano in natura, esagerando certi aspetti e minimizzandone altri, che per progettazione o per caso possono suscitare emozioni o reazioni che l'osservazione diretta potrebbe non produrre. Pur fornendo importanti spunti, è al massimo una rozza imitazione.

La modellazione delle malattie umane diventa ancora più complicata quando si intende prevedere eventi rari a livello di popolazione, poiché le condizioni e le risposte che promuovono o mitigano le malattie cambiano notevolmente nel tempo. In passato, le malattie infettive uccidevano circa la metà di tutti i bambini prima dei 10 anni, ma la mortalità è ora relativamente rara nei paesi più ricchi, principalmente a causa dei cambiamenti nell'igiene, nelle condizioni di vita, nell'alimentazione e nell'avvento degli antibiotici. Eventi di mortalità di massa come il Black Death, probabilmente a causa dei batteri Yersinia pestis, sono ora estremamente improbabili perché le condizioni ambientali che le hanno promosse sono meno diffuse e l'infezione è prontamente curata con comuni antibiotici. Affidarsi a tali eventi storici per prevedere la probabilità di attuali rischi per la salute sarebbe come prevedere la sicurezza dei moderni viaggi aerei in base alle prestazioni dei progetti originali degli aerei dei fratelli Wright.

Sin dall'inizio dell'epidemia di Covid-19, e in effetti alcuni anni prima, c'è stata una crescente enfasi della sanità pubblica internazionale sul rischio di epidemie e pandemie. Sebbene ciò possa sembrare incongruo alla luce della costante riduzione globale complessiva della mortalità per malattie infettive negli ultimi 30 anni, la preoccupazione ha portato a richieste di finanziamenti senza precedenti e a un importante riorientamento di diverse agenzie sanitarie internazionali. Un rapporto pubblicato nel 2024 dal progetto REPPARE presso l'Università di Leeds, Politica razionale contro il panico, ha dimostrato che il rischio era stato travisato nei report di diverse agenzie internazionali chiave coinvolte nello sviluppo di politiche di prevenzione, preparazione e risposta alle pandemie (PPPR). Una ragione significativa è stata la mancata considerazione dei progressi nell'assistenza sanitaria e dei progressi tecnologici per rilevare e registrare le epidemie.

Con la fine della fase acuta della pandemia di Covid-19, molti paesi stanno rivedendo la loro risposta di sanità pubblica e la priorità e il modo in cui affrontare il rischio di pandemia futura. Gli stati membri dell'Organizzazione mondiale della sanità continuano le discussioni sulla proposta Accordo pandemico e accettazione di emendamenti recenti al Regolamento Sanitario Internazionale. Contemporaneamente, sono già state istituite diverse nuove istituzioni PPPR, tra cui una nuova Fondo pandemico, Rete internazionale di sorveglianza degli agenti patogeni, e un Piattaforma di contromisure mediche, tutti quanti stanno aggiornando i loro casi di investimento e i requisiti finanziari.

Modellazione predittiva di Metabiota, azienda ora assorbita da Ginkgo Bioworks, ha contribuito in modo significativo alla conversazione sul rischio pandemico e sulla necessità di maggiori finanziamenti. Ha costituito una delle due principali fonti per la valutazione del rischio nel G20 High Level Independent Panel (HLIP) rapporto nel giugno 2021, che ha avuto un impatto determinante nell'informare il Gruppo delle Nazioni del G20 supporto per l'agenda PPPR dell'OMS. REPPARE precedentemente affrontato preoccupazioni riguardanti l'interpretazione degli output del modello basati su un articolo di Prati e altri (2023) che includeva la paternità di Metabiota (Ginkgo Bioworks). Ginkgo Bioworks ha ora fornito un rapporto più dettagliato alla Commissione reale neozelandese sulle lezioni apprese dal COVID-19 – Stima della mortalità futura da patogeni di potenziale epidemico e pandemico – in seguito denominato rapporto Bioworks. 

Il report di Bioworks mira a prevedere la minaccia di epidemie e pandemie per la salute umana. Il rischio viene stimato tramite simulazioni di epidemiologia computazionale e modelli di eventi estremi per stimare la mortalità da epidemie e pandemie "a bassa frequenza e alta gravità" da malattie respiratorie, in particolare influenza pandemica, nuovi coronavirus e febbri emorragiche virali (VHF). 

La frequenza relativa e la dimensione delle epidemie previste possono essere osservate nel grafico sottostante del report Bioworks. Mentre quasi tutti gli eventi hanno una mortalità relativamente bassa, come lo sono state tutte le pandemie moderne di origine naturale confermata, il principale motore delle morti "attese" annualizzate medie deriva da eventi rari ma massicci di una dimensione che il mondo non ha visto dallo sviluppo della medicina moderna. 

Figura 5 nel report Bioworks, che illustra l'impatto relativo sulla mortalità media annualizzata di eventi molto rari ma con elevata mortalità. Da notare che i principali fattori di mortalità media annuale prevista, eventi con una media di 23 milioni di decessi e oltre nel Pannello B, non si sono verificati dall'avvento degli antibiotici moderni. I due eventi di mortalità più elevati nel Pannello B che contribuiscono a quasi il 50% della mortalità media prevista totale potrebbero non essersi verificati negli ultimi 500 anni.

Il rapporto Bioworks conclude che una media di 2.5 milioni di decessi sono attribuibili annualmente a queste epidemie respiratorie acute (1.6 milioni solo per l'influenza pandemica). Molti troveranno questi risultati poco plausibili. Non c'è stata una mortalità annuale per influenza di questo tipo in un secolo, e solo due volte nel secolo scorso, nel 1957-8 e nel 1968-9, il tasso di mortalità ha raggiunto quella che il modello suggerisce essere la media. L'OMS ritiene che il Covid-19, se incluso come focolaio naturale, abbia una mortalità segnalata di poco più di sette milioni in tre anni.

Per VHF, il rapporto stima una media di 26,000 a livello globale e 19,000 nell'Africa subsahariana. Questo è più alto di quanto registrato in precedenza in qualsiasi anno. Il più grande nella storia recente, l'epidemia di Ebola del 2014, ha causato solo 11,325 mortiSi prevede che la febbre emorragica supererà i 100,000 decessi ogni 25 anni con una probabilità del 48%, un evento che potrebbe non essersi mai verificato nella storia umana.

Due importanti sviste portano a questi risultati. In primo luogo, il modello trascura i cambiamenti nella società e nella medicina degli ultimi secoli, che hanno visto una crescita media globale aspettativa di vita aumentano da meno di 30 anni a oltre 70, e oltre 80 anni in alcuni paesi più ricchi (vedi sotto). Quindi, infezioni batteriche come la peste (Y. pestis), e malattie come il colera e il tifo associate a scarsa igiene si presume abbiano un tasso di recidiva e un'entità rilevanti per le massicce epidemie storiche. L'influenza spagnola nel 1918-19 ha causato una mortalità considerevole a causa di infezioni batteriche secondarie, che hanno una probabilità molto minore di ripresentarsi grazie all'avvento degli antibiotici moderni. 

Aumento dell'aspettativa di vita in varie regioni negli ultimi 250 anni, con notevoli progressi nel corso dell'ultimo secolo grazie al miglioramento delle condizioni di vita, dei servizi igienici, dell'alimentazione e degli interventi sanitari. Fonte: UN WPP (2022); HMD (2023); Zijdeman et al. (2015); Riley (2005) – con elaborazione secondaria di Our World in Data. https://ourworldindata.org/grapher/life-expectancy

In secondo luogo, il modello non riesce a tenere conto dell'avvento di diagnosi moderne come PCR, test antigenici e sierologici point-of-care e sequenziamento genetico, e della migliore capacità di registrare e trasmettere tali informazioni. Pertanto, si presume che l'aumento delle segnalazioni rifletta un reale aumento della frequenza delle epidemie piuttosto che riflettere in gran parte una migliore capacità di rilevamento. Il modello presuppone quindi una continuazione di questo aumento negli anni futuri.

Considerati gli enormi cambiamenti avvenuti nella medicina negli ultimi 100 anni e la continua costante diminuire nella mortalità per malattie infettive, le ipotesi alla base delle previsioni del modello sembrano poco plausibili. Mentre i futuri progressi in medicina sono difficili da misurare, sembra ragionevole supporre che i progressi nelle pratiche igieniche, nella nutrizione, nell'alloggio, nella diagnostica, negli antibiotici e nei vaccini nel secolo scorso continueranno con un'ulteriore mitigazione del rischio negli anni a venire. Mentre la resistenza antimicrobica può verificarsi, è un problema prevalentemente per le infezioni endemiche più che per le epidemie e i progressi nelle contromisure antimicrobiche continueranno.

La modellazione di questo tipo è diventata altamente influente nello sviluppo delle politiche. Con l'aumento della potenza di calcolo, è stato allettante pensare che l'accuratezza predittiva aumentasse. Tuttavia, un modello con ipotesi e parametri di input non realistici arriva semplicemente a un risultato non plausibile in un periodo più breve. 

Come esercizio accademico, la modellazione può aiutare a sollevare questioni a cui rispondere con una ricerca seria. Tuttavia, quando applicata in modo errato e sopravvalutata come guida per la politica, rischia di distogliere risorse finanziarie e umane dai veri oneri di malattia verso quelli spuri. Ciò si tradurrà in un aumento della mortalità, poiché gli esiti delle attuali malattie infettive endemiche ad alto carico, come malaria e tubercolosi, rimangono fortemente dipendenti dalla disponibilità di assistenza ufficiale allo sviluppo (ODA, o "aiuto estero"). L'ODA per il supporto nutrizionale, fondamentale per migliorare i risultati sanitari, è sceso del 20% negli ultimi quattro anni. Sulla base di previsioni tra cui quella discussa qui, l'equivalente di quasi il 50% degli APS pre-Covid è proposto per la preparazione e la risposta alla pandemia. Ciò ridurrà gli interventi essenziali altrove.

I progressi tecnologici hanno contribuito alla riduzione delle malattie infettive, tra cui la mortalità pandemica. Un uso improprio della tecnologia tramite un uso inappropriato dei modelli potrebbe annullare molti di questi importanti guadagni. Per analogia, non giudichiamo la probabilità di sopravvivere a un viaggio aereo transatlantico in base alla probabilità che le coperture delle ali in tela si strappino. Né dovremmo valutare la probabilità di sopravvivere a future pandemie in base all'era della medicina medievale.


Note:

Il rapporto completo è disponibile qui: https://essl.leeds.ac.uk/downloads/download/254/when-models-and-reality-clash-a-review-of-predictions-of-epidemic-and-pandemic-mortality

I rapporti REPPARE sul rischio pandemico e sul finanziamento per l'agenda di preparazione e risposta alla pandemia sono disponibili all'indirizzo: https://essl.leeds.ac.uk/directories0/dir-record/research-projects/1260/reevaluating-the-pandemic-preparedness-and-response-agenda-reppare




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Autore

  • Brownstone Institute - REPPARE

    REPPARE (REevaluating the Pandemic Preparedness And REsponse agenda) coinvolge un team multidisciplinare convocato dall'Università di Leeds

    Garrett W.Brown

    Garrett Wallace Brown è titolare della cattedra di Politica sanitaria globale presso l'Università di Leeds. È co-responsabile dell'Unità di ricerca sanitaria globale e sarà il direttore di un nuovo Centro di collaborazione dell'OMS per i sistemi sanitari e la sicurezza sanitaria. La sua ricerca si concentra sulla governance sanitaria globale, sul finanziamento sanitario, sul rafforzamento del sistema sanitario, sull’equità sanitaria e sulla stima dei costi e della fattibilità del finanziamento della preparazione e della risposta alla pandemia. Ha condotto collaborazioni politiche e di ricerca nel campo della salute globale per oltre 25 anni e ha lavorato con ONG, governi africani, DHSC, FCDO, Cabinet Office del Regno Unito, OMS, G7 e G20.


    David Bell

    David Bell è un medico clinico e di sanità pubblica con un dottorato di ricerca in salute della popolazione e un background in medicina interna, modellistica ed epidemiologia delle malattie infettive. In precedenza, è stato direttore delle tecnologie sanitarie globali presso l'Intellectual Ventures Global Good Fund negli Stati Uniti, responsabile del programma per la malaria e le malattie febbrili acute presso la Foundation for Innovative New Diagnostics (FIND) di Ginevra, e ha lavorato sulle malattie infettive e sulla diagnostica coordinata della malaria strategia dell’Organizzazione Mondiale della Sanità. Ha lavorato per 20 anni nel campo delle biotecnologie e della sanità pubblica internazionale, con oltre 120 pubblicazioni di ricerca. David vive in Texas, negli Stati Uniti.


    Blagovesta Tacheva

    Blagovesta Tacheva è ricercatrice REPPARE presso la Scuola di Politica e Studi Internazionali dell'Università di Leeds. Ha un dottorato di ricerca in Relazioni internazionali con esperienza in progettazione istituzionale globale, diritto internazionale, diritti umani e risposta umanitaria. Recentemente, ha condotto una ricerca collaborativa dell’OMS sulla preparazione alla pandemia e sulle stime dei costi di risposta e sul potenziale di finanziamenti innovativi per soddisfare una parte di tale stima dei costi. Il suo ruolo nel team REPPARE sarà quello di esaminare gli attuali accordi istituzionali associati all'emergente agenda di preparazione e risposta alla pandemia e di determinarne l'adeguatezza considerando l'onere di rischio identificato, i costi opportunità e l'impegno per un processo decisionale rappresentativo/equo.


    Jean Merlin von Agris

    Jean Merlin von Agris è uno studente di dottorato finanziato dal REPPARE presso la School of Politics and International Studies dell'Università di Leeds. Ha un Master in economia dello sviluppo con un interesse particolare per lo sviluppo rurale. Recentemente si è concentrato sulla ricerca sulla portata e sugli effetti degli interventi non farmaceutici durante la pandemia di Covid-19. Nell’ambito del progetto REPPARE, Jean si concentrerà sulla valutazione delle ipotesi e della solidità delle basi di prove alla base dell’agenda globale di preparazione e risposta alla pandemia, con particolare attenzione alle implicazioni per il benessere.

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