Valutare i rischi di focolai stagionali con TER

I patogeni, che sono germi che possono causare malattie, non sempre si trovano in certe aree, ma possono comunque rappresentare un rischio se vengono portati da altre parti. Per esempio, le regioni del sud Europa di solito non hanno malattie trasmesse da vettori come dengue e Chikungunya. Tuttavia, quando persone che portano queste malattie viaggiano lì, possono verificarsi focolai locali. La probabilità che questi focolai si verifichino può cambiare con le stagioni. Vari fattori come il comportamento delle persone, la sopravvivenza dei patogeni e le condizioni che permettono ai portatori della malattia di prosperare possono essere influenzati dal clima.

Per gestire questi rischi in modo efficace, è importante identificare i periodi dell'anno in cui i focolai sono più probabili. Fornendo stime su come questi rischi possono variare nel tempo, le autorità possono migliorare la loro sorveglianza e le misure di controllo contro le malattie trasmesse da vettori, come le Zanzare.

#Comprensione Attuale dei Rischi di Focolai

La ricerca si è principalmente concentrata sulla stima di quanto sia probabile che si verifichi un focolaio dopo la segnalazione di un caso importato. Questo viene solitamente misurato calcolando la probabilità di un grande focolaio basato sul numero di casi importati e su quanto facilmente il patogeno si diffonde. Questo tipo di probabilità può essere determinato per malattie che si diffondono direttamente da persona a persona, così come per quelle diffuse tramite vettori.

Ci sono due approcci principali nel calcolare la probabilità di un focolaio significativo. Un metodo assume che i parametri di trasmissione (fattori che influenzano come si diffondono le malattie) rimangano costanti, mentre l'altro tiene conto delle variazioni di questi fattori di trasmissione nel tempo. Sono stati utilizzati vari modelli per questi calcoli, inclusi diversi modelli epidemiologici che simulano come si diffondono le infezioni.

Tipicamente, la probabilità di un grande focolaio è stimata utilizzando un modello semplificato, assumendo che ci sia un numero costante di persone che possono infettarsi. Questo significa che, in circostanze normali, un patogeno o scompare dopo essere stato introdotto o causa un aumento infinito delle infezioni.

Tuttavia, questo approccio può complicarsi quando si trattano malattie stagionali. Se una malattia può essere diffusa solo in determinati periodi dell'anno, è probabile che si estingua durante le stagioni in cui non può diffondersi. Pertanto, anche se ci sono molte persone che possono infettarsi, il numero delle infezioni non continuerà a crescere indefinitamente. Questo crea una situazione in cui i calcoli standard potrebbero mostrare un rischio molto basso di grandi focolai, anche quando c'è la possibilità che si verifichino casi significativi prima che il patogeno svanisca.

#Introduzione del Rischio Epidemico Soglia (TER)

Per comprendere meglio il rischio di focolai significativi per i patogeni stagionali, possiamo usare un nuovo approccio. Invece di calcolare la probabilità che si verifichi un grande focolaio in base al numero di infezioni, possiamo calcolare la probabilità di superare un certo numero di infezioni prima che il patogeno si estingua. Questo è ciò che chiamiamo Rischio Epidemico Soglia (TER).

Il TER può essere calcolato utilizzando modelli che considerano sia la stagionalità sia il numero di persone che possono infettarsi. Questa metrica ci permette di vedere quante infezioni possono verificarsi in una data stagione, anche se il rischio complessivo di un focolaio completo è basso.

In scenari specifici, il CER potrebbe suggerire che non c'è rischio di focolaio di malattia. Tuttavia, il TER potrebbe mostrare che c'è ancora un potenziale per infezioni sostanziali. Questa è un'informazione importante per le autorità sanitarie, poiché li aiuta a prepararsi per potenziali focolai anche quando i metodi tradizionali suggeriscono il contrario.

#Modelli Utilizzati per Calcolare TER e CER

#Concetti Base del Modello SIR

Per capire come possiamo calcolare efficacemente il TER, possiamo guardare al modello SIR, che divide la popolazione in tre gruppi: individui suscettibili, quelli infettivi e quelli che sono stati rimossi (o perché si sono ripresi o sono morti).

In questo modello, il numero totale di persone rimane costante. Possiamo anche tenere conto del fatto che in una situazione reale, i tassi con cui le persone si infettano e i tassi con cui si riprendono possono variare nel corso dell'anno.

#Utilizzo di un Modello Stocastico Ospite-Vettore

Per le malattie trasmesse tramite vettori, come le zanzare, possiamo usare un approccio diverso. In questo modello, consideriamo non solo la popolazione umana, ma anche le popolazioni dei vettori stessi. Il modello tiene traccia delle popolazioni di vettori in diverse fasi del loro ciclo vitale, dalle uova agli adulti, e di come queste popolazioni siano influenzate dai cambiamenti stagionali.

Incorporando dati reali sulla temperatura stagionale, possiamo stimare come questi fattori influenzino il rischio di diffusione delle malattie nel corso dell'anno.

#Confronto tra CER e TER

Nelle nostre analisi, abbiamo fatto diverse simulazioni utilizzando sia le metriche CER che TER per capire le loro differenze. Quando le malattie possono essere trasmesse tutto l'anno, sia CER che TER possono fornire stime simili dei rischi di focolai. Tuttavia, quando le malattie sono trasmissibili solo in determinate stagioni, le differenze tra le due metriche diventano evidenti.

Per esempio, anche se il CER indica un rischio zero di un focolaio significativo in determinati periodi dell'anno, il TER potrebbe ancora mostrare un rischio considerevole di focolai minori. Questo è particolarmente vero se le condizioni permettono temporaneamente alla malattia di diffondersi prima che i cambiamenti ambientali fermino la trasmissione.

Nelle simulazioni che abbiamo eseguito, abbiamo trovato che la durata delle condizioni inadatte per la trasmissione può influenzare significativamente le stime derivate da CER e TER. Quando le condizioni sono insostenibili per lungo tempo, il CER tende a suggerire nessun rischio, anche se i focolai potrebbero ancora verificarsi prima che la malattia svanisca.

#Applicazione nel Mondo Reale: Chikungunya in Italia

Per illustrare l'utilità pratica del TER, possiamo esaminare uno studio di caso che riguarda il chikungunya a Feltre, in Italia. Questa regione presenta variabilità stagionale che influisce sulla popolazione di zanzare, che, a sua volta, influenza il rischio di trasmissione del chikungunya.

Utilizzando dati reali sulla temperatura del 2014 e 2015, possiamo adattare questi dati ai nostri modelli per calcolare le stime di rischio. I calcoli hanno mostrato che mentre il CER è rimasto zero per tutto l'anno a causa delle stagioni che influenzano le popolazioni di zanzare, il TER ha indicato periodi in cui c’era il rischio di focolai sostanziali.

Questo caso esemplifica come comprendere le dinamiche stagionali possa aiutare le risposte di salute pubblica e preparare meglio per potenziali focolai.

#Importanza di Personalizzare le Stime per il Processo Decisionale

Quantificare i focolai che potrebbero verificarsi a causa di casi importati è cruciale per le strategie di salute pubblica. Diventa ancora più significativo per i patogeni stagionali che hanno chiari schemi di trasmissione durante l'anno.

Identificare i periodi in cui il rischio è più alto permette ai decisori di allocare meglio le risorse e implementare misure di sorveglianza nei momenti giusti. I metodi precedenti per calcolare le probabilità di focolai, in particolare quelli che tengono conto solo di condizioni costanti, possono portare a sottovalutazioni dei rischi, specialmente in contesti stagionali.

Il TER consente flessibilità nella definizione di cosa costituisce un "grande focolaio" permettendo agli utenti di scegliere un valore soglia pertinente al loro contesto specifico. Per esempio, per alcune regioni, un focolaio potrebbe essere considerato significativo una volta che supera qualche dozzina di casi.

Nel caso del chikungunya, una strategia di salute pubblica basata sulla ricerca concentrata sul TER potrebbe portare a misure di controllo più efficaci e risposte tempestive nei periodi ad alto rischio, migliorando in ultima analisi gli esiti di salute della comunità.

#Conclusione

In sintesi, abbiamo introdotto il concetto di Rischio Epidemico Soglia (TER) e illustrato la sua utilità nella valutazione del rischio di grandi focolai per i patogeni stagionali. Questa nuova metrica fornisce una comprensione migliorata concentrandosi sul numero di infezioni che potrebbero verificarsi prima che il patogeno svanisca.

Utilizzando modelli semplici e complessi, possiamo adattare le nostre stime per servire meglio gli obiettivi della salute pubblica. Man mano che il cambiamento climatico continua a influenzare le dinamiche delle malattie trasmesse da vettori, utilizzare modelli affinati che tengano conto della stagionalità sarà fondamentale per supportare misure preventive e informare le politiche.

È tempo di prepararsi per i potenziali rischi posti dai patogeni stagionali. Utilizzare approcci come il TER può migliorare notevolmente la nostra capacità di rispondere efficacemente e prevenire futuri focolai.