Giuseppe Eisenberg
Professore e Cattedra di Epidemiologia
febbraio 12, 2020
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Questa è una versione aggiornata di un articolo originariamente pubblicato nel mese di Febbraio. 5, 2020 sulla conversazione. Il numero di riproduzione per l’influenza stagionale è stato corretto il 27 marzo 2020.
Se hai visto il film del 2011 “Contagion”, su una pandemia mondiale di un nuovo virus, allora hai sentito il termine “R0.”
Pronunciato “R naught”, questo non è solo un gergo inventato a Hollywood. Rappresenta un concetto importante in epidemiologia ed è una parte cruciale della pianificazione della salute pubblica durante un’epidemia, come l’attuale pandemia di coronavirus che si è diffusa a livello globale da quando è stata identificata per la prima volta in Cina.
Gli scienziati usano R0-il numero di riproduzione-per descrivere l’intensità di un’epidemia di malattie infettive. Le stime R0 sono state una parte importante della caratterizzazione di pandemie o grandi epidemie pubblicizzate, tra cui la pandemia di SARS del 2003, la pandemia di influenza H1N1 del 2009 e l’epidemia di Ebola del 2014 in Africa occidentale. È qualcosa che gli epidemiologi stanno correndo per inchiodare sulla SARS-CoV-2, il virus che causa la COVID-19.
Quanto si diffonderà una malattia?
La definizione formale di R0 di una malattia è il numero di casi, in media, che una persona infetta causerà durante il loro periodo infettivo.
Il termine è usato in due modi diversi.
Il numero di riproduzione di base rappresenta il massimo potenziale epidemico di un agente patogeno. Descrive cosa accadrebbe se una persona infettiva dovesse entrare in una comunità completamente suscettibile, e quindi è una stima basata su uno scenario idealizzato.
Il numero di riproduzione effettivo dipende dalla suscettibilità attuale della popolazione. Questa misura del potenziale di trasmissione è probabilmente inferiore al numero di riproduzione di base, in base a fattori come se alcune persone siano vaccinate contro la malattia o se alcune persone abbiano l’immunità a causa della precedente esposizione al patogeno. Pertanto, l’R0 effettivo cambia nel tempo ed è una stima basata su una situazione più realistica all’interno della popolazione.
È importante rendersi conto che sia l’R0 di base che quello efficace dipendono dalla situazione. È influenzato dalle proprietà del patogeno, come ad esempio quanto sia contagioso. È influenzato dalla popolazione ospite – per esempio, come le persone sensibili sono dovute allo stato nutrizionale o ad altre malattie che possono compromettere il proprio sistema immunitario. Ed è influenzato dall’ambiente, inclusi fattori demografici, socioeconomici e climatici.
Ad esempio, R0 per il morbillo varia da 12 a 18, a seconda di fattori come la densità di popolazione e l’aspettativa di vita. Questo è un grande R0, principalmente perché il virus del morbillo è altamente infettivo.
D’altra parte, il virus dell’influenza è meno infettivo, con la sua R0 che varia da 0,9 a 2,1. L’influenza, quindi, non causa gli stessi focolai esplosivi del morbillo, ma persiste a causa della sua capacità di mutare ed eludere il sistema immunitario umano.
Cosa rende R0 utile nella salute pubblica?
Il demografo Alfred Lotka propose il numero di riproduzione nel 1920, come misura del tasso di riproduzione in una data popolazione.
Nel 1950, l’epidemiologo George MacDonald suggerì di usarlo per descrivere il potenziale di trasmissione della malaria. Ha proposto che, se R0 è inferiore a 1, la malattia si estinguerà in una popolazione, perché in media una persona infettiva trasmetterà a meno di un’altra persona suscettibile. D’altra parte, se R0 è maggiore di 1, la malattia si diffonderà.
Quanti altri infetteranno ogni persona malata?
Il numero di riproduzione, R0 in breve, descrive quanti casi aggiuntivi di una malattia ogni persona infetta causerà durante il loro periodo infettivo. I numeri sono un intervallo, perché dipendono da una varietà di fattori che variano da situazione a situazione.
| Disease | Reproduction number R0 |
|---|---|
| Ebola, 2014 | 1.51 to 2.53 |
| H1N1 Influenza, 2009 | 1.46 to 1.48 |
| Seasonal Influenza | 0.9 to 2.1 |
| Measles | 12 to 18 |
| MERS | around 1 |
| Polio | 5 to 7 |
| SARS | <1 to 2.75 |
| Vaiolo | da 5 a 7 |
| SARS-CoV-2 (cause COVID-19) | 1,5 a 3,5 |
Quando le agenzie di salute pubblica stanno cercando di capire come affrontare un’epidemia, stanno cercando di portare R0 fino a meno di 1. Questo è difficile per malattie come il morbillo che hanno un alto R0. È particolarmente impegnativo per il morbillo in regioni densamente popolate come l’India e la Cina, dove R0 è più alto, rispetto ai luoghi in cui le persone sono più diffuse.
Per la pandemia di SARS nel 2003, gli scienziati hanno stimato che l’R0 originale fosse di circa 2,75. Un mese o due dopo, l’R0 effettivo è sceso sotto 1, grazie all’enorme sforzo che è andato in strategie di intervento, comprese le attività di isolamento e quarantena.
Tuttavia, la pandemia è continuata. Mentre in media, una persona infettiva trasmessa a meno di un individuo suscettibile, occasionalmente una persona trasmessa a decine o addirittura centinaia di altri casi. Questo fenomeno è chiamato super diffusione. I funzionari hanno documentato eventi super spreader un certo numero di volte durante l’epidemia di SARS a Singapore, Hong Kong e Pechino.
R0 per il coronavirus SARS-CoV-2
Un certo numero di gruppi ha stimato R0 per questo nuovo coronavirus. L’Imperial College group ha stimato che R0 sia da qualche parte tra 1.5 e 3.5. La maggior parte delle simulazioni di modellazione che proiettano casi futuri utilizza R0 in tale intervallo.
Queste differenze non sono sorprendenti; c’è incertezza su molti dei fattori che vanno nella stima di R0, come nella stima del numero di casi, specialmente all’inizio di un focolaio.
Sulla base di queste stime attuali, le proiezioni del numero futuro di casi di coronavirus sono piene di alti livelli di incertezza e probabilmente saranno in qualche modo imprecise.
Le difficoltà sorgono per una serie di motivi.
In primo luogo, le proprietà di base di questo patogeno virale – come il periodo infettivo – sono ancora sconosciute.
In secondo luogo, i ricercatori non sanno quanti casi lievi o infezioni che non provocano sintomi sono stati persi dalla sorveglianza, ma tuttavia stanno diffondendo la malattia.
In terzo luogo, la maggior parte delle persone che scendono con questo nuovo coronavirus si riprendono e sono probabilmente immuni a scendere di nuovo con esso. Non è chiaro come la suscettibilità mutevole della popolazione influenzerà la futura diffusione dell’infezione. Mentre il virus si sposta in nuove regioni e comunità, incontra persone con diverse condizioni di salute che influenzano la loro suscettibilità alle malattie, così come diverse strutture sociali, entrambe le quali influenzano la sua trasmissibilità.
Infine, e probabilmente la ragione più importante, nessuno conosce gli impatti futuri delle attuali misure di controllo delle malattie. Le attuali stime degli epidemiologi di R0 non dicono nulla su come misure come restrizioni di viaggio, allontanamento sociale e sforzi di auto-quarantena influenzeranno la continua diffusione del virus.
- Per saperne di più storie da esperti di salute pubblica Michigan sul coronavirus.
- Ulteriori informazioni su epidemiologia presso Michigan Public Health.
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