{"id":922826,"date":"2020-04-24T15:33:39","date_gmt":"2020-04-24T13:33:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.varesenews.it\/?p=922826"},"modified":"2020-04-24T15:33:39","modified_gmt":"2020-04-24T13:33:39","slug":"covid-19-un-ricercatore-del-jrc-ispra-modello-previsione-sulle-terapie-intensive","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/staging.varesenews.it\/2020\/04\/covid-19-un-ricercatore-del-jrc-ispra-modello-previsione-sulle-terapie-intensive\/922826\/","title":{"rendered":"Covid-19, da un ricercatore del Jrc di Ispra il modello di previsione sulle terapie intensive"},"content":{"rendered":"<p>Il ricercatore del <strong>Centro Comune di Ricerca di Ispra<\/strong> (JRC) <strong>Stefano Verzillo \u00e8 in isolamento a Milano <\/strong>e dall&#8217;appartamento che condivide con la moglie e i tre figli ha sviluppato un modello che fornisce previsioni giornaliere affidabili sulla <strong>domanda aggiuntiva di letti nelle unit\u00e0 di terapia intensiva<\/strong> in Lombardia a causa dell&#8217;epidemia di Covid-19.<\/p>\n<p>Ora il dato di occupazione dei posti letto di terapia intensiva \u00e8 in netta diminuzione ma durante la fase acuta dell&#8217;emergenza \u00e8 stato quello pi\u00f9 cruciale nella lotta al virus a causa della scarsit\u00e0 di posti disponibili e il numero sempre crescente di malati da curare. Per questo le previsioni sulla crescita di richiesta di posti letto sono state fondamentali per concentrare gli sforzi della macchina sanitaria.<\/p>\n<p>&#8220;Il 1\u00b0 marzo il nostro modello prevedeva che gli ospedali della provincia di Brescia avrebbero avuto bisogno di circa 150 posti letto in terapia intensiva entro la fine del mese per curare i pazienti affetti da Covid-19 &#8211; <strong>racconta ora Stefano Verzillo<\/strong> -. L&#8217;8 marzo abbiamo comunicato queste informazioni all&#8217;autorit\u00e0 sanitaria locale, che ha attivato le operazioni per organizzare i letti supplementari in terapia intensiva, e i letti aggiuntivi sono stati messi a disposizione intorno al 20 marzo&#8221;.<\/p>\n<p>Originario di Milano, Stefano lavora come <strong>ricercatore economista presso il Centro di Competenza del JRC<\/strong> sulla valutazione microeconomica ma dall&#8217;inizio dell&#8217;emergenza si \u00e8 messo al lavoro sui dati sanitari: \u00abHo iniziato a lavorare su questo tema alla fine di febbraio &#8211; subito dopo che i primi casi positivi sono stati rilevati in Lombardia, a Lodi e Codogno. Il lavoro \u00e8 nato da una richiesta piuttosto urgente ricevuta dagli &#8220;Spedali Civili di Brescia&#8221; per sostenerli nella ricerca di un metodo per ottenere previsioni quotidiane affidabili sull&#8217;aumento previsto della domanda di posti letto per le unit\u00e0 di terapia intensiva &#8211; racconta il ricercatore -. Il loro bisogno era estremamente preciso e pertinente: volevano sapere quanti ulteriori letti, ventilatori, infermieri e medici per le loro unit\u00e0 di terapia intensiva sarebbero stati necessari all&#8217;ospedale nelle due settimane successive per poter ammettere tutti i pazienti Covid-19\u00bb.<\/p>\n<h2>Il modello nato in sinergia con la Bicocca di Milano<\/h2>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>\u00abHo sviluppato il modello in collaborazione con due professori,\u00a0<strong>Pietro Giorgio Lovaglio<\/strong> e <strong>Paolo Berta<\/strong> del Dipartimento di Statistica dell&#8217;Universit\u00e0 Bicocca di Milano, e a <strong>Paolo Paruolo<\/strong> del JRC &#8211; illustra Verzillo -. Siamo partiti dai dati pubblicamente disponibili forniti quotidianamente dalla Protezione Civile sugli ingressi ospedalieri e sulla disponibilit\u00e0 e l&#8217;utilizzo delle unit\u00e0 di terapia intensiva. Quindi abbiamo implementato un modello previsionale basato su insiemi di serie temporali ben consolidati (ad esempio modelli di correzione degli errori vettoriali) per il numero di pazienti ospedalizzati con sintomi e di pazienti in terapia intensiva. Queste sono le uniche due serie di dati che potevamo considerare davvero affidabili in quanto sono fornite dagli ospedali in base ai loro registri di ammissione\u00bb.<\/p>\n<p><strong>Da questo lavoro \u00e8 nato il modello che ha previsto la richiesta di nuovi posti di terapia intensiva<\/strong>: \u00abIl modello fornisce previsioni a breve termine tempestive e affidabili sulla capacit\u00e0 di cui necessitano le unit\u00e0 di terapia intensiva, a partire dal campione delle prime due settimane di dati. Ad esempio, nel caso di Brescia, siamo stati in grado di prevedere un aumento della domanda di posti letto in terapia intensiva nella provincia fino a 150 posti. Ci\u00f2 ha fornito un&#8217;utile indicazione per le autorit\u00e0 locali che sono poi state in grado di agire. Verso la fine di marzo, ci siamo resi conto che le previsioni che stavamo fornendo erano state molto utili per gli ospedali di fronte all&#8217;emergenza. Ora abbiamo testato il modello anche sulla Spagna e abbiamo visto che funziona per la previsione della domanda di letti in terapia intensiva anche in altri Paesi\u00bb.<\/p>\n<p>Il modello costruito grazie al ricercatore del Jrc \u00e8 un caso nel quale competenze abitualmente utilizzate per fare una altro tipo di lavoro sono state applicate\u00a0per affrontare questa sfida molto concreta e rilevante.<\/p>\n<p>\u00abIl mio lavoro di ricerca presso il JRC &#8211; <strong>racconta Stefano Verzillo<\/strong> &#8211; supporta la fase di valutazione dell&#8217;impatto delle politiche dell&#8217;UE. Utilizziamo i dati esistenti \u2013 ad esempio i dati amministrativi degli Stati membri \u2013 per fare questo lavoro. Questi dati ci consentono di analizzare l&#8217;impatto causale delle politiche dell&#8217;UE sui singoli individui e sulle imprese e quindi di informare i responsabili politici su ci\u00f2 che funziona e per chi. Forniamo anche consigli sulla progettazione della valutazione, l&#8217;applicazione di metodi di valutazione dell&#8217;impatto controfattuale e la raccolta dei dati\u00bb.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Elaborato in sinergia con i professori Lovaglio e Berta della Bicocca di Milano. 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