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Aggiornamento scientifico, 11 Gennaio 2022

Testo in attesa di traduzione - Testo originale in tedesco

Testo principale

In Svizzera l’incidenza di SARS-CoV-2 è attualmente superiore rispetto all’andamento precedente della pandemia e al momento sta raddoppiando ogni otto-dieci giorni circa. Nella prima settimana di gennaio 2022 circa 150 000 persone sono risultate positive al SARS-CoV-2 in Svizzera. Studi relativi a ondate epidemiche precedenti hanno mostrato che i casi confermati corrispondevano a solo un terzo o a metà dei contagi effettivi. Supponendo che la cifra di casi non rilevati sia rimasta più o meno uguale, significa quindi che nella prima settimana di gennaio il 3,5-5% circa della popolazione svizzera ha contratto la variante Omicron di SARS-CoV-2. Attualmente il numero di test positivi sta aumentano del 50% circa a settimana[1]. Il numero di contagi effettivi potrebbe crescere ancora più rapidamente in quanto, con l’aumentare dell’incidenza aumenta anche la cifra di casi non rilevati per via dell’esaurimento della disponibilità di test.

Se i contagi continueranno a crescere allo stesso ritmo, entro fine febbraio in Svizzera saranno contagiate più della metà delle persone, probabilmente soprattutto dalla variante Omicron. Tale risultato emerge dall’analisi di un semplice modello matematico che descrive il numero di soggetti suscettibili, contagiati e guariti (un cosiddetto modello SIR, si veda il seguente paragrafo 2). Tali modelli si basano su forti semplificazioni e in questo contesto servono solo a tracciare stime a grandi linee. Per questo modello supponiamo che tutte le persone, a eccezione di una parte di coloro che hanno ricevuto tre dosi di vaccino, possano essere contagiate dalla variante Omicron e che il tasso Re si attesti fra 1,5 e 2. A grandi linee ci si aspetta che il numero di contagi continui a crescere, fino a quando non serà stato contagiato circa 1/3 o ½ delle persone in Svizzera. L’immunità derivante dal contagio eviterà, almeno inizialmente, ulteriori contagi di persone risultate positive recentemente. Pertanto, se la frequenza dei contatti rimarrà invariata, dopo il superamento di questo valore massimo ci si aspetta un passaggio a un calo dei contagi. Una volta scemata l’ondata, il 65-85% delle persone sarebbe immune dalla variante Omicron per via della terza vaccinazione o del contagio. Se nei prossimi giorni e nelle prossime settimane si ridurranno ulteriormente i contatti, tale percentuale sarà inferiore, in quanto la variante Omicron contagerà meno persone. Se, parallelamente, molte altre persone riceveranno la terza dose di vaccino, la percentuale di immunità dalla variante Omicron sarà maggiore.

Il picco massimo dei contagi è atteso nelle prossime 2 settimane. Ciò significa che il picco massimo di nuovi casi confermati su base giornaliera è atteso un po’ più tardi, tra 1-3 settimane circa. Questo se la dinamica osservata finora dall’inizio dell’anno non sarà cambiata o non cambierà nelle prossime settimane. All’apice dell’ondata epidemica da variante Omicron, in una sola settimana si contagerebbe il 10-30% della popolazione. Dopo altre 2-4 settimane il numero di contagi registrati (con un numero di casi non rilevati pari a 2-3 volte) scenderebbe di nuovo al di sotto dei 10 000 casi confermati al giorno. Riassumendo, l’apice dei contagi è atteso entro gennaio, mentre a febbraio, secondo queste stime semplificate, i contagi diminuiranno.

Se dopo questa ondata epidemica da variante Omicron ci sarà un nuovo aumento dei contatti, il valore R salirà di nuovo e potrà verificarsi un’ulteriore ondata tra le persone non ancora immuni alla variante Omicron. Qualora la velocità delle vaccinazioni non aumenti, si tratterà del 15-35% circa della popolazione, non contagiato dall’ondata epidemica in corso e non deciso a vaccinarsi (ulteriormente). Tuttavia non ci si aspetta questa seconda ondata epidemica se, con l’inizio della primavera, la stagionalità di SARS-CoV-2 manterrà il valore R al di sotto di 1.

Come accennato sopra, questa stima a grandi linee parte da una serie di supposizioni semplificate, discusse nel seguente paragrafo 2. È importante notare in particolare che la dinamica prevista dipende fortemente dal comportamento della popolazione. Se, di fronte all’elevata circolazione del virus, le persone avranno modificato il proprio comportamento e ridotto i contatti, ci si può attendere un rallentamento della dinamica di contagio e un picco di incidenza minore. Inoltre l’elevata incidenza causerà una crescente scarsità di test, cosicché nelle prossime settimane il numero di casi confermati si discosterà sempre più da quello dei contagi effettivi.

Queste riflessioni mostrano come la Svizzera debba prepararsi a una situazione in cui sarà contagiata simultaneamente una parte sostanziale della popolazione. Una situazione di questo tipo ha conseguenze immediate su tutti gli ambiti della vita pubblica, tra cui il sistema sanitario, i servizi pubblici, l’istruzione e l’economia privata.

Il carico sul sistema sanitario durante questa ondata da variante Omicron sarà causato dalla quantità di persone contagiate e dalla gravità del decorso della malattia. Per ora il numero totale di ospedalizzazioni in Svizzera non sta ancora aumentando. Dai dati dell’ospedale universitario di Ginevra emerge un incremento dei/delle pazienti ospedalizzati/e a causa della variante Omicron; il numero di pazienti ospedalizzati/e a causa della variante Delta è in calo. A seguito del fatto che la variante Omicron è diventata dominante anche tra i nuovi ricoveri in ospedale, prevediamo un aumento delle ospedalizzazioni in tutta la Svizzera nei prossimi giorni. Per la variante Omicron stimiamo che dovranno essere ospedalizzati circa 20-35 contagiati su 10 000. Tale dato si basa sull’ipotesi che la seconda vaccinazione protegga all’88% da un’ospedalizzazione in seguito al contagio da variante Omicron, che più del 50% delle persone non vaccinate abbiano già contratto il SARS-CoV-2 e che il rischio di ospedalizzazione in seguito al contagio da variante Omicron corrisponda al rischio in seguito al contagio con il virus originario (wild type) o sia inferiore del 33% al massimo[2],[3]. Stimiamo inoltre che circa 1 persona contagiata su 10 000 richiederà un ricovero in unità di terapia intensiva (UTI); questo valore si basa sulla probabilità di dover ricorrere a cure in UTI dei pazienti ospedalizzati per la variante Delta nell’estate 2021. Da questa stima, combinata con il modello SIR, emergerebbe che il numero massimo di persone da ospedalizzare in una sola settimana potrebbe salire a 2500-10 000 e che ci potrebbero essere tra 80 e 300 ricoveri in UTI. Se, tra le persone con due vaccinazioni, la protezione dall’ospedalizzazione dovesse essere del 95%, il numero di persone da ospedalizzare in una sola settimana si ridurrebbe a 1500-6000. Tutte queste stime si basano su supposizioni legate a grandi incertezze. Di conseguenza questi numeri vanno intesi come un ordine di grandezza approssimativo.

Il carico sui servizi pubblici, sull’istruzione e sull’economia privata deriva dal numero di persone contemporaneamente assenti dal lavoro o dalla formazione per malattia, isolamento o quarantena. Sulla base degli scenari epidemiologici e di varie supposizioni in merito al numero di collaboratori colpiti, alla loro possibilità di lavorare da casa e alla capacità di supplenza degli altri collaboratori, il KOF[4] ha calcolato in maniera approssimativa le possibili conseguenze per la catena di creazione di valore svizzera. Per semplificare, si è partiti dall’assunto che l’effetto della riduzione di un’unità di lavoro sia indipendente dal livello delle assenze dal lavoro totali. Gli scenari pandemici ottimistici e pessimistici sono stati combinati con supposizioni sulla durata dell’isolamento e della quarantena delle persone coinvolte. In totale, da questa prospettiva basata sulla sola offerta, la potenziale riduzione della creazione di valore dovuta al presunto calo delle ore di lavoro prestate si aggira sugli 1,5-3,5 miliardi di franchi. In caso di riduzione del periodo di quarantena da 7 a 0 giorni e del periodo di isolamento da 10 a 5 giorni, la perdita in termini di creazione di valore si riduce di 700 milioni, scendendo a 1,4 miliardi di franchi. La riduzione dei periodi di isolamento ha un peso maggiore rispetto all’ulteriore riduzione del periodo di quarantena in quanto il numero di persone in quarantena è basso rispetto a quello delle persone in isolamento. Nel calcolo, il rapporto tra quarantene e isolamenti è molto più basso di prima anche per via della riduzione del numero di persone per cui viene verificata la necessità di una quarantena. Se si riduce da 10 a 5 giorni solo la durata dell’isolamento, la perdita in termini di creazione di valore diminuisce di 600 milioni, scendendo a 1,1 miliardi di franchi.

Un’ottimizzazione delle misure TTIQ (test, tracciamento dei contatti, isolamento e quarantena) permette di migliorare il rapporto costi-benefici di questa strategia. Tale ottimizzazione è opportuna per tre motivi. In primo luogo, alcuni studi preliminari indicano che il periodo di incubazione della variante Omicron potrebbe essere inferiore a quello della variante Delta [5],[6],[7]; si veda il seguente paragrafo 4; inoltre nei vaccinati la contagiosità cala più rapidamente che nelle persone non vaccinate[8]. Ciò significa che, in una situazione in cui la maggioranza della popolazione è vaccinata e la variante Omicron è dominante, la durata dell’isolamento e della quarantena può essere ridotta. In secondo luogo è opportuno adeguare i parametri di isolamento e quarantena anche alla luce dell’incidenza attualmente molto elevata. Con un’incidenza molto elevata il rapporto costi-benefici dell’isolamento e della quarantena diminuisce, come descritto nel paragrafo 4; inoltre, con un’incidenza così elevata, ci vuole meno tempo perché le persone, dopo un contagio confermato o presunto, non siano molto probabilmente più contagiose che il resto della popolazione. In terzo luogo una semplice stima mostra che, con l’elevata incidenza attuale, soprattutto la quarantena evita solo una piccola parte dei contagi. Secondo questa semplice stima, al momento il tracciamento dei contatti e la quarantena riducono il tasso di riproduzione di meno del 5%. La limitazione della quarantena alle persone che vivono nello stesso nucleo familiare di una persona contagiata focalizzerebbe la quarantena sugli individui con la probabilità più alta di contagiarsi. I test e l’uso sistematico della mascherina alla fine di una quarantena o di un isolamento abbreviati possono contribuire a ridurre il rischio di diffusione dell’infezione. L’eventuale riduzione di isolamento e quarantena o l’abolizione della quarantena in alcune situazioni contribuirà tendenzialmente a far aumentare i contagi. Pertanto, congiuntamente all’eventuale adeguamento delle condizioni di isolamento e quarantena, è opportuno fare altri sforzi per ridurre la velocità con cui aumentano i contagi in Svizzera. Un fattore decisivo consiste nell’isolamento più tempestivo possibile del maggior numero possibile di persone contagiate, ovvero nella massima offerta dei test e nell’interruzione immediata dei contatti con altre persone da parte di chi presenta sintomi. Inoltre l’isolamento dovrebbe continuare a essere mantenuto almeno fino a quando non si è verificato un netto miglioramento dei sintomi (assenza di febbre, assenza di tosse forte ecc.).

Per ridurre il numero di persone contemporaneamente contagiate e malate in Svizzera è opportuno ridurre ulteriormente i contatti per i quali il rischio di trasmissione è elevato. Si tratta soprattutto dei contatti in ambienti interni senza mascherina e delle situazioni che vedono riunirsi numerose persone. Il rallentamento e l’attenuazione dell’ondata epidemica riducono i picchi di carico sul sistema sanitario e su altri ambiti della vita pubblica ed economica nonché sull’istruzione. Allo stesso tempo, permettono a più persone di vaccinarsi prima di essere contagiate dalla variante Omicron.

Le vaccinazioni riducono il carico della malattia nel tempo, in quanto le persone vaccinate, almeno nel breve termine, possiedono una certa protezione dal contagio da variante Omicron. Con la terza dose o la prima e seconda dose nel caso dei bambini più piccoli e dei maggiori di 12 anni che non si sono ancora fatti vaccinare, è possibile raggiungere una protezione dal contagio da variante Omicron del 30-70% nei 2-4 mesi successivi[9],[10],[11].

Dati dettagliati

1. Situazione epidemiologica

Situazione generale

Negli ultimi mesi, il quadro epidemiologico è stato dominato dalla variante Delta. Il 26 novembre 2021, l’Organizzazione mondiale della sanità (OMS) ha definito preoccupante la nuova variante Omicron. In Svizzera, questa variante è stata rilevata per la prima volta in un campione del 22.11.2021 e si è diffusa molto rapidamente a dicembre 2021, tanto da causare ora la maggioranza delle nuove infezioni. Dalla settimana 51 del 2021 stiamo assistendo a un aumento del numero di casi e il valore R è ora significativamente superiore a 1 in tutte le grandi regioni.

Se la frequenza dei contatti rimane invariata, l’incremento della variante Omicron farà aumentare i numeri assoluti dei casi a un ritmo sempre più serrato. Al momento il numero di casi sta aumentando del 50% circa a settimana.

Dinamica

Secondo le stime, da fine ottobre a inizio dicembre 2021 il valore R si è attestato significativamente al di sopra di 1. Dopo essere sceso per breve tempo sotto a 1 a metà dicembre 2021, dalla fine di dicembre 2021 si è nuovamente attestato significativamente sopra a 1.

La media mobile a 7 giorni del tasso di riproduzione in Svizzera è 1,43 (intervallo di confidenza del 95%, IC: 1,34-1,52); tale dato riflette la situazione dei contagi nel periodo dal 25.12 al 31.12.2021[12].

Le stime del tasso di riproduzione effettivo Re su base giornaliera per la Svizzera sono:

  • 1,37 (95% IC: 1,29-1,45) sulla base dei casi confermati al 31.12.2021.
  • 0,99 (95% IC: 0,88-1,11) sulla base delle ospedalizzazioni al 25.12.2021.

A titolo di confronto, il calcolo del tasso Re basato sui casi confermati è stimato, per lo stesso giorno, a 1,52 (95% IC: 1,41-1,62).

  • 0,73 (95% IC: 0,47-1,03) sulla base dei decessi al 19.12.2021.

A titolo di confronto, il calcolo del tasso Re basato sulle ospedalizzazioni è stimato, per lo stesso giorno, a 0,97 (95% IC: 0,86-1,09). Il calcolo del tasso Re basato sui casi confermati è stimato, per lo stesso giorno, a 1,24 (95% IC: 1,15-1,33).

A causa dei ritardi nelle segnalazioni e delle oscillazioni dei dati, i valori stimati potrebbero essere rettificati successivamente. In particolare, nelle ultime settimane dagli ospedali sono pervenute segnalazioni incomplete. Per questo motivo è molto probabile le cifre vengano riviste al rialzo. Precisiamo che i valori Re rispecchiano l’evento infettivo con un certo ritardo, poiché trascorre del tempo tra il contagio e l’esito del test o l’eventuale decesso. Per i valori Re basati sul numero di casi questo ritardo è di almeno 10 giorni, mentre per i decessi arriva fino a 23 giorni.

Parallelamente determiniamo i tassi di variazione di casi confermati, ospedalizzazioni e decessi negli ultimi 14 giorni[13]. I casi confermati hanno registrato un aumento del 51% (IC: da 75% a 29%) a settimana. Le ospedalizzazioni sono rimaste stabili con un tasso del -1% (IC: da 11% a -11%) a settimana e i decessi sono diminuiti, con una variazione del -23% (IC: da -2% a -40%) a settimana. Questi dati rispecchiano la situazione dei contagi di diverse settimane fa.

Nella nostra dashboard è possibile seguire lo sviluppo del numero di casi, ospedalizzazioni e decessi stratificato per età[14]. Il numero di casi sta aumentando significativamente in tutte le fasce d’età. Nella fascia d’età da 20 a 29 anni le ospedalizzazioni sono notevolmente aumentate, mentre sono rimaste stabili nelle altre fasce d’età. Come il mese scorso, tuttavia, il numero di ospedalizzazioni potrebbe essere sottostimato[15].

Numeri assoluti

Il numero cumulativo di casi confermati negli ultimi 14 giorni è di 3161 ogni 100 000 abitanti. Il tasso di positività dei test è del 32,5% (situazione al 07.01.2022, ultimo giorno per il quale si attendono ancora solo poche segnalazioni tardive).

Il numero di pazienti COVID-19 ricoverati nelle unità di terapia intensiva si è attestato su un valore compreso tra 269 e 326 negli ultimi 14 giorni (variazione pari al -7% (IC: da -2% a -12%) a settimana).

Il numero di decessi quotidiani confermati in laboratorio negli ultimi 14 giorni è compreso tra 6 e 22.

Varianti

Una sintesi è disponibile all’indirizzo https://sciencetaskforce.ch/en/overview-and-evolution-of-the-situation-3-january-2022/

2. Stima della dinamica dell’ondata epidemica da variante Omicron con un modello SIR

Semplici modelli matematici possono aiutare a delineare il possibile andamento dell’epidemia nei prossimi due mesi in Svizzera. Sorgono una serie di domande su cui basare le decisioni e in base a cui prepararsi al futuro a medio termine: per quanto tempo continueranno ad aumentare i contagi da SARS-CoV-2? Quante persone saranno contagiate contemporaneamente? Dopo il raggiungimento di un picco, i contagi diminuiranno? E, in caso affermativo, perché e in quanto tempo? Quante persone si ammaleranno di COVID-19? Quante dovranno essere ospedalizzate, quante avranno bisogno di terapia intensiva e quante decederanno? In questo paragrafo presentiamo un semplice modello per descrivere la dinamica dei contagi. Il carico della malattia che ne risulta verrà poi discusso nel paragrafo successivo.

Utilizziamo un semplice modello matematico che descrive il numero di soggetti suscettibili, contagiati e guariti. Questo tipo di modelli è denominato SIR (da “susceptible”, “infected”, “recovered” o “removed”[16]). Con il contagio i soggetti suscettibili diventano contagiati; la frequenza dei contagi aumenta quindi all’aumentare dei soggetti suscettibili e contagiati. Con la guarigione i soggetti contagiati diventano guariti; la guarigione avviene dopo un periodo di tempo caratteristico, corrispondente alla durata dell’infezione.

Questo modello si avvale quindi di una serie di supposizioni fortemente semplificative. Di seguito alcune importanti supposizioni:

  • Il numero di contagi dipende solo dal numero di soggetti suscettibili e contagiati; non vengono quindi considerate eventuali variazioni del numero di contatti e non viene considerato nemmeno l’ulteriore avanzamento della campagna vaccinale.
  • Le persone sono o completamente suscettibili o completamente immuni al contagio da variante Omicron. Supponiamo che tutte le persone senza tre dosi di vaccino siano suscettibili e che sia suscettibile anche una parte delle persone con tre dosi. Non vengono così considerate le differenze in termini di suscettibilità tra le persone con due dosi di vaccino, le persone guarite e le persone senza vaccinazione o guarigione.
  • Un contagio da variante Omicron conferisce un’immunità completa dal futuro contagio dalla stessa variante nel periodo preso in considerazione.
  • È rilevante solo la variante Omicron, mentre le altri varianti (soprattutto la Delta) non hanno alcun peso nel periodo preso in considerazione.

È importante notare che la portata e la durata previste per l’ondata da variante Omicron dipendono in larga parte dal comportamento della popolazione e che i casi confermati forniscono un quadro sempre meno preciso della dinamica dei contagi. Se, di fronte all’elevata circolazione del virus, le persone avranno modificato il proprio comportamento e ridotto i contatti, ci si può attendere un rallentamento della dinamica di contagio e un picco di incidenza minore. Inoltre l’elevata incidenza causerà una crescente scarsità di test, cosicché nelle prossime settimane il numero di casi confermati si discosterà sempre più da quello dei contagi effettivi.

Questo modello non va quindi inteso come previsione dettagliata del probabile andamento. Serve esclusivamente a stimare a grandi linee per quanto tempo continueranno ad aumentare i contagi in Svizzera, quante persone saranno contagiate contemporaneamente all’apice dell’ondata epidemica e a che velocità potrebbero calare i contagi dopo il raggiungimento del picco. Il codice di programmazione su cui si basa questa modellizzazione è disponibile nell’allegato.

I risultati di questo modello dipendono da una serie di parametri su cui permane un certo grado di incertezza. Pertanto calcoliamo i risultati rilevanti di questo modello per un’intera fascia di diversi parametri, in modo da ottenere un ventaglio di risultati plausibili. Concretamente prendiamo in considerazione il seguente insieme di parametri:
– tasso di riproduzione della variante Omicron all’inizio di gennaio 2022: 1,5 a 2,0.

– tempo di generazione della variante Omicron: 3 giorni, 4 giorni.

– percentuale di contagi effettivamente riscontrati: 33%, 50%.

– percentuale della popolazione suscettibile al contagio da variante Omicron: 70%, 80%, 90%. Il limite inferiore rappresenta uno scenario in cui le persone con tre dosi di vaccino sono quasi completamente immuni dal contagio da variante Omicron. Il limite superiore rappresenta invece uno scenario in cui circa due terzi delle persone con tre dosi non sono immuni dal contagio da variante Omicron.

Calcoliamo i risultati per tutte le combinazioni di questi parametri. Ci sono un totale di 24 combinazioni (2*2*2*3). In questo modo possiamo farci un’idea del ventaglio di risultati plausibili. Concretamente, attraverso queste 24 combinazioni di parametri, constatiamo:

  • che il numero di contagi aumenta continuamente fino a quando un ulteriore 1/3-1/2 della popolazione non diventa immune dalla variante Omicron in seguito al contagio o alla vaccinazione di richiamo (questo numero non fa riferimento ai test positivi, bensì al numero di persone effettivamente contagiate).
  • che, con questo picco, in una settimana si contagia il 10-30% circa della popolazione; poiché la contagiosità dura circa 5-7 giorni dal contagio, ciò significa anche che il 10-30% della popolazione è contemporaneamente contagiosa (questo numero non fa riferimento ai test positivi, bensì al numero di persone effettivamente contagiate).
  • che questo picco di casi verrà raggiunto tra 1-3 settimane circa.
  • che, dopo il raggiungimento del picco, il numero di infezioni cala e, dopo altre 2-4 settimane, il numero di casi positivi confermati scende al di sotto di 10 000 – ammesso che la cifra di casi non rilevati sia pari a 2-3 come in altri momenti della pandemia. In totale quindi il 65-85% della popolazione svizzera sarà immune dalla variante Omicron.

Questo semplice modello indica quindi il rischio di un forte carico sul sistema sanitario, sull’infrastruttura pubblica, sul sistema dell’istruzione e sull’economia privata per via di un elevato numero di contagi, malattie e ospedalizzazioni in un lasso di tempo ristretto.

3. Stima del potenziale carico della malattia

La stima sopra descritta della dinamica dell’ondata epidemica da variante Omicron permette di valutare il possibile carico della malattia nel periodo in questione. Il numero totale e la gravità delle malattie da COVID-19 previste dipende dal numero di persone contagiate dalla variante Omicron, dal tipo di persone contagiate (con particolare riferimento all’età e all’immunità pregressa in seguito a vaccinazioni e guarigione) e dalla gravità del decorso della malattia da variante Omicron rispetto a quella da variante Delta. Questi parametri sono tutti oggetto di grandi incertezze. Congiuntamente ai dati svizzeri ed esteri, il semplice modello descritto nel paragrafo 2 permette tuttavia di formulare delle stime sul possibile carico della malattia.

Sulla base della probabilità che una persona non vaccinata contagiata necessiti di cure ospedaliere[17] , del numero di persone attualmente vaccinate per fascia d’età[18] e dell’ipotesi che almeno il 50% delle persone non vaccinate sia guarito (ad es. [19] per ottobre 2021 e gli ulteriori contagi a partire da ottobre 2021) è possibile stimare a grandi linee che, nell’ondata da variante Omicron, 20-35 persone su 10 000 contagi abbiano bisogno di cure ospedaliere. In questo caso si presuppone che la vaccinazione offra una protezione dal decorso grave pari all’88-95%. Si presuppone inoltre che le persone non vaccinate affette da variante Omicron abbiano una probabilità di ricovero ospedaliero simile (ed eventualmente una probabilità ridotta fino al 33%) rispetto ai contagi con i ceppi del 2020. 

Con il modello SIR ciò significa che, all’apice dell’ondata da variante Omicron, in una settimana hanno bisogno di cure ospedaliere 1500-10 000 persone. Dati di CH-SUR suggeriscono che circa 1 persona contagiata su 10 000 ha bisogno di cure in unità di terapia intensiva. Ciò significa che, all’apice dell’ondata da variante Omicron, in una settimana si prevedono circa 80-300 ricoveri in unità di terapia intensiva (se tali unità saranno disponibili al momento di tali ricoveri).

Queste stime mostrano dunque una grande incertezza per quanto riguarda il carico della malattia atteso nei prossimi due mesi, con il rischio di un netto superamento delle disponibilità. Ciò emerge sia nell’ambito delle cure intensive che nel sistema sanitario al di fuori delle unità di terapia intensiva.

Il rischio di sovraccarico del sistema sanitario è presente anche al di fuori delle unità di terapia intensiva. Finora in Svizzera sono state ospedalizzate circa 40 000 persone con COVID-19[20]; la densità massima di ospedalizzazioni è stata raggiunta alla fine di ottobre 2020 quando, nell’arco di una settimana, sono state ospedalizzate quasi 1800 persone. Come citato sopra, prevediamo che, all’apice dell’ondata da variante Omicron, in una settimana abbiano bisogno di cure ospedaliere tra le 1500 e le 10 000 persone. Se il numero effettivo di ospedalizzazioni si collocherà nella parte alta del range previsto, può verificarsi un carico che supera i picchi finora osservati.

4. Possibile adeguamento delle misure TTIQ (test, tracciamento dei contatti, isolamento e quarantena)

Nella situazione attuale, con un’elevata incidenza della variante Omicron, è opportuno adeguare i parametri TTIQ. Tale adeguamento è appena eseguito dal CDC ([21], con spiegazioni[22]) e dall’ECDC[23]. Il CDC ha ridotto la durata dell’isolamento e della quarantena. L’ECDC propone di prendere in considerazione una riduzione dell’isolamento e della quarantena nei periodi con un’incidenza elevata. Queste raccomandazioni si riferiscono alle persone senza sintomi da COVID-19. Le motivazioni di tali cambiamenti sono l’elevata incidenza di SARS-CoV-2 in Europa e negli Stati Uniti e le probabili differenze tra le caratteristiche delle varianti Omicron e Delta. Di seguito presenteremo brevemente alcune riflessioni sui possibili adeguamenti in Svizzera. Tali riflessioni si basano anche su analisi svolte precedentemente su questo argomento[24],[25].

La riduzione di isolamento e quarantena o, in alcune situazioni, la loro abolizione contribuirà tendenzialmente all’aumento dei contagi, sebbene l’obiettivo sia quello di contenere quanto più possibile tale aumento. Come illustrato sopra, in Svizzera l’elevato numero contemporaneo di persone contagiate e malate derivante da un rapido tasso di contagio rappresenta un rischio sostanziale. Pertanto, congiuntamente all’eventuale alleggerimento delle condizioni di isolamento e quarantena, è opportuno fare altri sforzi per ridurre la velocità con cui aumentano i contagi in Svizzera. Di seguito discuteremo delle opzioni relative alle misure TTIQ.

Una motivazione a favore dell’eventuale adeguamento delle misure TTIQ è l’attuale incidenza elevata di SARS-CoV-2 in Svizzera. All’aumentare dell’incidenza, il rapporto costi-benefici delle misure TTIQ diminuisce. I benefici delle misure TTIQ possono essere interpretati come la percentuale evitabile delle ulteriori trasmissioni, ottenuta tramite l’isolamento delle persone contagiate e l’imposizione della quarantena ai loro contatti potenzialmente contagiati. Quando l’incidenza cresce, la percentuale di ulteriori trasmissioni evitate rimane costante fino al momento in cui, per via dell’elevata incidenza, diminuisce la velocità e la copertura del sistema di tracciamento di test e contatti. A partire da quel momento, all’aumentare dell’incidenza, i benefici delle misure TTIQ diminuiscono. D’altro canto, all’aumentare dell’incidenza aumentano anche i costi delle misure TTIQ, che derivano dal numero di persone in isolamento o quarantena, il quale aumenta di pari passo con l’incidenza. In caso di incidenza molto elevata, come quella prevista in Svizzera nelle prossime settimane, un numero considerevole di persone in isolamento e quarantena può provocare gravi disagi al sistema sanitario, all’infrastruttura pubblica e all’economia. L’alleggerimento delle condizioni di isolamento e quarantena può ridurre questi ingenti costi.

Quando l’incidenza è molto elevata occorre anche meno tempo affinché le persone, dopo un contagio confermato o presunto, non siano molto probabilmente più contagiose rispetto al resto della popolazione. L’obiettivo delle misure TTIQ è che rimangano in casa le persone che hanno un’elevata probabilità di essere contagiose. Si tratta delle persone per cui è stato constatato un contagio o che sono state a stretto contatto con una persona contagiata. All’aumentare del tempo trascorso da un contagio confermato o presunto, la probabilità che una persona sia ancora contagiosa diminuisce. Questo perché con il tempo diminuisce la concentrazione di virus nell’organismo e la loro escrezione. Ad esempio la probabilità che una persona sia ancora contagiosa a 8 giorni dall’inizio dei sintomi è del 10% circa [26]. In una situazione con un’incidenza bassa è indicato continuare a tenere in isolamento quella persona, fino a quando la probabilità che sia ancora contagiosa non sia scesa ben al di sotto del 10%. In una situazione in cui il 10% circa dell’intera popolazione è contagioso, non c’è motivo di continuare a tenere in isolamento quella persona, che non rappresenta una fonte di rischio di contagio maggiore rispetto alle altre persone. Come illustrato sopra, nelle prossime settimane ci aspettiamo situazioni in cui più del 10% delle persone in Svizzera sarà contemporaneamente contagiato e contagioso (e, per via dell’elevata cifra di casi non rilevati, una gran parte di queste persone non sarà in isolamento). In situazioni di questo genere è quindi opportuno ridurre la durata dell’isolamento e della quarantena.

Un’ulteriore motivazione a favore dell’adeguamento delle misure TTIQ è rappresentata dalla possibilità che ci siano differenze nella velocità di decorso dell’infezione tra le varianti Omicron e Delta, nonché dalla riduzione più rapida della carica virale nelle persone vaccinate. La durata ottimale dell’isolamento e della quarantena dipende dalla velocità con cui, dopo un contagio confermato o probabile, si riduce la probabilità di trasmissione a un’altra persona (ad es. [27]). Vari studi indicano che il tempo che intercorre tra il contagio e i sintomi, il cosiddetto periodo di incubazione, della variante Omicron potrebbe essere più breve di quello della variante Delta5-7. Un periodo di incubazione più corto permetterebbe di ridurre la durata della quarantena senza aumentare il rischio di liberare dalla quarantena persone ancora contagiose. L’analisi di dati provenienti dagli Stati Uniti mostra che, nelle persone vaccinate, la carica virale (e quindi la possibilità di contagiare altre persone) raggiunge valori minimi circa due giorni prima che nelle persone non vaccinate (([28]; si tratta di dati relativi a una situazione dominata dalla variante Delta). Ciò è un ulteriore fattore che permette di ridurre la durata dell’isolamento e della quarantena, in modo specifico per le persone vaccinate o guarite oppure per tutti (in una popolazione con sieroprevalenza elevata).

Al momento, con l’attuale incidenza molto elevata, l’efficienza del tracciamento dei contatti e della quarantena è bassa. L’efficienza del tracciamento dei contatti e della quarantena può essere stimata sulla base della riduzione del tasso di riproduzione ottenuta. Un esempio molto semplificato mostra che al momento tale riduzione è bassa.

  • Attualmente due persone infette contagiano altre tre persone circa (supponendo che il tasso di riproduzione sia 1,5).
  • Di queste due persone contagiate, al momento una circa viene riconosciuta come tale (supponendo che la cifra di casi non rilevati sia due).
  • Per questa persona contagiata, al momento vengono identificati e messi in quarantena circa 0,5 contatti (sulla base dell’attuale numero totale di persone in isolamento e quarantena, [29]).
  • Un’importante questione riguarda la percentuale di persone in quarantena che risulta poi essere contagiata. Non siamo in possesso di cifre relative a tutta la Svizzera. I dati di singoli cantoni indicano che questa percentuale potrebbe aggirarsi intorno al 20%[30],[31].
  • Questo significherebbe che, degli 0,5 contatti in quarantena, 0,1 circa sono effettivamente contagiati.

In questo semplice esempio, attraverso il tracciamento dei contatti e la quarantena il numero di persone contagiate in grado di trasmettere l’infezione viene ridotto da 3 a circa 2,9. Una riduzione del 3% circa. Se ci sono ritardi e i contatti contagiati possono contagiare altri prima dell’imposizione della quarantena, la riduzione dei contagi ottenuta con il tracciamento dei contatti e la quarantena è ancora più esigua.  È importante notare che questa stima fornisce solo un quadro approssimativo dell’ordine di grandezza dei benefici della quarantena, ma mostra che probabilmente al momento questi benefici sono ridotti. In una situazione con un’incidenza bassa, in cui è possibile individuare rapidamente un numero piuttosto elevato di contatti, i benefici del tracciamento dei contatti e della quarantena sono potenzialmente molto più elevati. 

Queste riflessioni indicano quali siano le possibilità di adeguamento delle misure TTIQ. Per migliorare il rapporto costi-benefici delle misure TTIQ è possibile considerare quanto segue.

  • L’importante è che una parte più ampia possibile delle persone contagiate si isoli, impedendo così la trasmissione dell’infezione. Per le prossime settimane si prevede una crescente scarsità di test. In questa situazione, in caso di sintomi o test autodiagnostici positivi, è importante anche l’autoisolamento delle persone fino a quando l’eventuale contagio non potrà essere chiarito tramite un test di laboratorio.
  • Le motivazioni sopra discusse suggeriscono che si possa ridurre la durata dell’isolamento. Per ridurre il rischio di contagi in seguito all’interruzione precoce dell’isolamento sono indicati test e uso sistematico della mascherina per un certo periodo dopo il termine dell’isolamento. Inoltre l’isolamento dovrebbe continuare a essere mantenuto almeno fino a quando non si è verificato un netto miglioramento dei sintomi (assenza di febbre, assenza di tosse forte ecc.).
  • Come discusso anche sopra, al momento l’efficienza del tracciamento dei contatti e della quarantena è molto bassa, mentre i costi sono elevati. L’efficienza della quarantena può essere aumentata concentrandosi sui contatti che hanno la probabilità più significativa di essere stati contagiati. Si tratta in genere delle persone che vivono nello stesso nucleo familiare.
  • In generale è anche opportuno ridurre la durata della quarantena. Per ridurre il rischio di contagi in seguito all’interruzione precoce della quarantena sono indicati test e uso sistematico della mascherina.

Eventuali variazioni dei parametri TTIQ possono però avere conseguenze involontarie e svantaggiose nella lotta alla pandemia. Sembra ad esempio plausibile che i costi e l’organizzazione legati a un isolamento e a una quarantena di dieci giorni spingano le persone a comportarsi con prudenza per evitare contagi o contatti stretti con persone potenzialmente contagiate. Analogamente, eventuali alleggerimenti delle condizioni di isolamento e quarantena potrebbero rendere le persone meno prudenti e quindi far aumentare il numero di contagi. È inoltre importante valutare se chi si occupa del tracciamento dei contatti non abbia altre importanti funzioni che non vanno compromesse. Non siamo in possesso di osservazioni relative a queste eventuali conseguenze, le quali perciò non confluiscono nelle nostre riflessioni.

Anhang

Programmcode

library(deSolve)

sir.model <- function(t, parms, vars) {

  with(as.list(c(parms,vars)),{

    dS <-  - beta * S * I

    dI <- beta * S * I  - r*I

    dR <- r* I

    list(c(dS, dI, dR))

  })

}

# Common parameters

S_tot <- 8600   # CH pop (/1000)

I_current <- 30 # Confirmed cases today (/1000)

# Parameter combinations

frac_susc           <- seq(0.7,0.9,by= 0.1) # Assumption for fraction susceptible

fraction_I_detected <- 1/seq(2,3,by = 1)    # Assumption for factor due to underreporting

R0                  <- seq(1.5,2,by= 0.5)   # Basic reproductive number given the current contact structure

gen                   <- c(1/4,1/3)           # One over generation time

# Time vector for integration (10 points/day)

times  <- seq(0, 150, length=1501)

i   <- 1

tab <- NULL

for (fs in frac_susc) {

    for (fi in fraction_I_detected) {

        for (r0 in R0) {

          for (gi in gen) {

            cat(sprintf("\n# Parameter combination %d:\n - Fraction susceptible = %.2f\n - Fraction I detected = %.2f\n - R0 = %.2f\n - Generation time = %.2f days\n\n",

                        i, fs, fi, r0, 1/gi))

            i <- i+1

            # Initial state at the start of the simulation (/1000)

                 S0 <- S_tot * fs         # Susceptible population

                 I0 <- I_current/fi       # True number of infected

                 RR0 <- S_tot - S0 - I0   # Number removed

                 xstart <- c(S=S0, I=I0, R = RR0)

                 # Parameters for SIR model (beta and r)

                 parms  <- c(beta = gi*r0/S0, r = gi)

                 # Solve model

                 out <- as.data.frame(rk4(xstart, times, sir.model, parms))

                 outNewInf         <- (gi*r0/S0)*out$S*out$I   # Number of new infections (from SIR model, Beta*S*I)

                 peak_newInf       <- max(outNewInf)              # Maximum number of new infections

                 peak_newInf_index <- which(outNewInf == peak_newInf)

                 peak_newInfDay      <- sum(outNewInf[(peak_newInf_index-5):(peak_newInf_index+4)])/10      # Maximum daily number of new infections

                 peak_newInfWeek     <- sum(outNewInf[(peak_newInf_index-35):(peak_newInf_index+34)])/10  # Maximum weekly number of new infections

                 time_peak_incidence <- out$time[peak_newInf_index]                                       # Time when the maximum is reached

                    time_cases_10000    <- min(out$time[outNewInf <= 10/fi])                                # Time when number of daily cases are < 10000 again

                 tab <- rbind(tab, c(fs,fi,r0,gi,

                                     peak_newInfDay, peak_newInfWeek, time_peak_incidence, time_cases_10000,

                                     peak_newInfWeek/S_tot, (sum(outNewInf)*0.1)/S_tot, (sum(outNewInf)*0.1+RR0)/S_tot))

               }

      }

     }

}

colnames(tab) <- c("frac_susc", "frac_I_detected", "R0", "1/genTime",

                   "IncidenceMaxDay", "IncidenceMaxWeek", "t_IncMax", "t_Cases_smaller_10000",

                   "percNewInfInWeekAtPeak", "percInfectedFromToday", "percOmikronImmuneAfterWave")

print(round(tab,digits=2))

Quellen:

[1] https://ibz-shiny.ethz.ch/covidDashboard/

[2] https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.12.24.21268382v2.full.pdf

[3] https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.12.30.21268560v1.full.pdf

[4] https://kof.ethz.ch

[5] Centers for Disease Control and Prevention. Investigation of a SARS-CoV-2-B.1.1.1.529 (Omicron) Variant Cluster—Nebraska- November-December 2021. MMWR Early Release. Vol. 70. December 28, 2021.

[6] Brandel LT, MacDonald E, Veneti L, Ravio T, Lange H, Naseer U, et al. Outbreak caused by SARS-CoV-2 Omicron variant in Norway, November to December 2021.Euro Surveill.2021;26(50):pii=2101147 https://doi.org/10.2807/1560-7917.ES.2021.26.50.2101147external icon

[7] Lee JJ, Choe YJ, Jeong H, Kim M, Kim S, Yoo H, et al. Importation and transmission of SARS-CoV-2 B1.1.529 (Omicron) variant of concern in Korea, November 2021. J Korean Med Sci. 2021 Dec 27;36(50):e346 https://doi.org/10.3346/jkms.2021.36.e346 eISSN 1598-6357·pISSN 1011-8934

[8] https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMc2102507

[9] https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.12.20.21267966v2

[10] https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.12.30.21268565v1

[11] https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2022.01.07.22268919v1

[12] https://ibz-shiny.ethz.ch/covid-19-re-international/

[13] https://ibz-shiny.ethz.ch/covidDashboard/trends

[14] https://ibz-shiny.ethz.ch/covidDashboard/, Dashboard Time Series

[15] https://sciencetaskforce.ch/en/scientific-update-of-07-december-2021/

[16] Anderson, R. M. and May, R. M. 1991. Infectious Diseases of Humans. Oxford. Oxford University Press

[17] https://sciencetaskforce.ch/en/scientific-update-of-20-july-2021/

[18] https://www.covid19.admin.ch/en/vaccination/persons

[19] https://www.vd.ch/fileadmin/user_upload/accueil/images/2021_novembre_actus/Proportion_des_Vaudois_ayant_une_immunit%C3%A9_contre_le_Covid-19.jpg

[20] https://www.covid19.admin.ch/en/epidemiologic/hosp?rel=abs&time=total&sum=cumulative

[21] https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/your-health/quarantine-isolation.html

[22] https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/if-you-are-sick/quarantine-isolation-background.html

[23] https://www.ecdc.europa.eu/en/covid-19/prevention-and-control/quarantine-and-isolation

[24] https://sciencetaskforce.ch/en/policy-brief/considerations-regarding-the-duration-of-quarantine-for-people-with-possible-exposure-to-sars-cov-2-infection/

[25] https://sciencetaskforce.ch/en/policy-brief/assessment-of-different-strategies-of-quarantine/

[26] https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.12.23.21268326v1.full.pdf

[27] https://elifesciences.org/articles/63704

[28] https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMc2102507

[29] https://www.covid19.admin.ch/en/overview

[30] https://corona.so.ch/bevoelkerung/daten/kennzahlen-contact-tracing/

[31] https://www.gl.ch/public/upload/assets/39375/Sentinella%20Bericht%20KW51.pdf?fp=1