COVID-19

In questo periodo di difficoltà, riteniamo importante collaborare, per quanto ci è possibile, al tema del Covid-19. Nel nostro piccolo, abbiamo tradotto in italiano un articolo che riteniamo molto interessante, pubblicato il 13 Aprile 2020 da Trisha Greenhalgh e Jeremy Howard.


L'articolo originale è disponibile qui: https://www.fast.ai/2020/04/13/masks-summary/ . Traduzione a cura di Riccardo Patriarca e Giulio Di Gravio.

Confuso sul fatto di indossare la mascherina? Certo, è complicato.

Ma non così complicato come alcuni sostengono. Abbiamo dato un'occhiata ai risultati scientifici in materia (vedi gli articoli Face Masks Against COVID-19: An Evidence Review- con 84 riferimenti! - e Face masks for the public during the covid-19 crisis). Ecco una sintesi dei diversi flussi di evidenze scientifiche, e un punto di vista su ciò che tutto questo significa.

L’epidemiologia della diffusione della malattia

Probabilmente avete visto i video delle tessere del domino e delle trappole per topi, dove un singolo oggetto fa partire un effetto a cascata con molti altri effetti. Più le tessere del domino (o le trappole per topi) sono vicine, più si genera il caos. Ogni malattia infettiva ha una velocità di trasmissione (numero di riproduzione di base, R0). Una malattia con un R0 di 1,0 implica che ogni persona infetta, in media, infetta un'altra persona. Una malattia il cui R0 è inferiore a 1.0 si estingue. Il ceppo di influenza che ha causato la pandemia del 1918 aveva un R0 di 1.8. L'R0 del virus che causa COVID-19 è stato stimato a 2.4 da alcuni ricercatori dell'Imperial College, anche se altre ricerche suggeriscono che potrebbe arrivare fino a 5.7. Ciò significa che senza misure di contenimento, COVID-19 si diffonderà ampiamente e velocemente. È importante notare che i pazienti affetti da COVID-19 sono più contagiosi nei primi giorni della malattia (To et al. 2020; Zou et al. 2020; Bai et al. 2020; Zhang et al. 2020; Doremalen et al. 2020; Wei 2020), durante i quali generalmente hanno pochi o nessun sintomo.

La fisica delle goccioline

Quando si parla, piccole micro-gocce vengono espulse dalla nostra bocca. Se si è contagiosi, queste gocce contengono anche particelle di virus. Solo le goccioline più grandi finiscono per sopravvivere più di 0,1 s prima di seccarsi e trasformarsi in nuclei di goccioline (Wells 1934; Duguid 1946; Morawska et al. 2009) che sono 3-5 volte più piccole della gocciolina originale, ma contengono ancora un po' di virus.

Ciò significa che è molto più facile bloccare le goccioline proprio quando escono dalla bocca, quando sono molto più grandi, rispetto a bloccarle quando si avvicinano al volto di una persona non infetta che si trova sul lato opposto. Ma questo non è quello che la maggior parte dei ricercatori sta osservando...

La scienza dei materiali delle mascherine

I dibattiti sull'efficacia delle mascherine spesso presuppongono che lo scopo della mascherina sia quello di proteggere chi la indossa, poiché questo è ciò che tutti i medici imparano tradizionalmente nelle scuole di medicina. Le mascherine in tessuto sono relativamente scarse (anche se non del tutto inefficaci) a questo proposito. Per una protezione al 100%, chi le indossa ha bisogno di un respiratore medico correttamente adattato (ad esempio un N95). Ma le mascherine di stoffa, indossate da una persona infetta, sono molto efficaci nel proteggere le persone che le circondano. Questo effetto è noto come il "controllo alla fonte". Ed è proprio il controllo alla fonte che conta nel dibattito sulla possibilità che tutti indossino le mascherine.

Se avete COVID-19 e tossite su qualcuno da 8 pollici di distanza (circa 20 cm), indossare una mascherina di cotone ridurrà la quantità di virus che trasmettete a quella persona di 36 volte, ed è ancora più efficace di una mascherina chirurgica. È curioso osservare come i ricercatori che hanno scoperto questo fenomeno hanno considerato "inefficace" una riduzione di 36 volte. Noi non siamo d'accordo. Significa che si trasmetterà solo 1/36 della quantità di virus che sarebbe stata trasmessa altrimenti, diminuendo la carica virale, che probabilmente porterà a una minore probabilità di infezione, e meno sintomi se infettati.

La matematica dietro la trasmissione

La modellazione matematica del nostro team, supportata da altre ricerche (Yan et al. 2019), suggerisce che se la maggior parte delle persone indossasse una mascherina in pubblico, la velocità di trasmissione ("R efficace") possa andare al di sotto di 1.0, di fatto fermando la diffusione della malattia. La mascherina non deve bloccare ogni singola particella virale, ma più particelle blocca, più bassa è la R efficace. Quanto sia efficace l'uso della mascherina dipende da tre cose illustrate nel diagramma: quanto bene la mascherina blocca il virus ("efficacia": asse orizzontale), quale proporzione della popolazione indossi le mascherine ("aderenza": asse verticale) e la velocità di trasmissione della malattia (R0: le linee nere sul grafico). L'area blu del grafico indica un R0 inferiore a 1.0, che è ciò che dobbiamo ottenere per sconfiggere questa malattia. Se la mascherina blocca il 100% delle particelle (all'estrema destra del grafico), anche bassi tassi di aderenza (ossia poche persone indossano una mascherina) portano al contenimento della malattia. Anche se le mascherine bloccano una percentuale molto più bassa di particelle virali, la malattia potrebbe comunque essere contenuta - ma solo se la maggior parte (o tutte le persone) indossassero una mascherina.

La politica dell’indossare le mascherine

Come si fa a far indossare le mascherine a tutti o alla maggior parte delle persone? Beh, si potrebbe educarli e cercare di persuaderli, ma un approccio più efficace è quello di esigere che indossino una mascherina, sia in ambienti specifici come i trasporti pubblici o i negozi di alimentari o anche in ogni momento fuori dalla propria abitazione. Le ricerche sulla vaccinazione (Bradford e Mandich 2015) dimostrano che le giurisdizioni che fissano un limite più alto per le esenzioni dai vaccini hanno tassi di vaccinazione più elevati. Lo stesso approccio attualmente sta per essere utilizzato per aumentare la conformità con l’indossare le mascherine, e i primi risultati (Leffler et al. 2020) suggeriscono che queste leggi sono efficaci per aumentare la conformità e rallentare o fermare del tutto la diffusione di COVID-19.

Esperimenti con le mascherine: artificiali e naturali

In un esperimento artificiale, un ricercatore assegna i partecipanti dell’esperimento (di solito a caso - da qui il termine "studio controllato randomizzato" o RCT) a indossare o non indossare una mascherina (il gruppo di controllo). Non sono stati effettuati RCT sull’indossare una mascherina in pubblico durante COVID-19. Gli RCT sull’indossare la mascherina per prevenire altre malattie (come l'influenza o la tubercolosi) tendono a mostrare un piccolo effetto che in molti studi è stato addirittura non significativo statisticamente. Nella maggior parte di questi studi, le persone assegnate al gruppo che avrebbe dovuto indossare la mascherina non sempre la indossavano.

In esperimento naturale, si studia qualcosa che sta realmente accadendo - per esempio quando un paese introduce una politica di indossare la mascherina. La Corea del Sud, ad esempio, ha avuto una rapida diffusione della malattia nella comunità che ha percorso la stessa traiettoria dell’Italia nelle settimane iniziali. Poi, a fine febbraio 2020, il governo ha fornito regolarmente le mascherine a tutti i cittadini. Da quel momento, tutto è cambiato. Mentre cresceva il numero dei morti in Italia, in Corea del Sud ha iniziato a diminuire. In figura il numero di casi attivi della Corea del Sud (rosso), e quello dell'Italia (blu); guardate da vicino cosa è successo all'inizio di marzo, quando l'impatto della distribuzione delle mascherine ha fatto sentire i suoi effetti (per l’analisi in Sud Corea si ringrazia Hyokon Zhiang e Reshama Shaik per la visualizzazione).

Confronto sui casi di COVID-19 tra Sud Corea e Italia

Gli esperimenti naturali sono scientificamente imperfetti, perché non esiste un gruppo di controllo diretto, quindi non possiamo essere sicuri che un qualsiasi cambiamento sia dovuto alle mascherine. In alcuni paesi che hanno introdotto l'uso delle mascherine, altre misure come il rigoroso allontanamento sociale, la chiusura delle scuole e la cancellazione di eventi pubblici sono avvenute più o meno nello stesso periodo. Anche in questi casi, possiamo trovare confronti rilevanti. Ad esempio, gli stati europei confinanti di Austria e Repubblica Ceca hanno introdotto requisiti di distanza sociale nella stessa data, ma la Repubblica Ceca ha anche introdotto l'obbligo di indossare la mascherina. Il tasso di casi austriaci ha continuato la sua traiettoria ascendente, mentre l’andamento in Repubblica Ceca si è appiattito. Solo poche settimane dopo l'Austria ha introdotto anche le leggi sulle mascherine e i due stati sono tornati su traiettorie simili. È importante notare che in ogni paese e in ogni periodo in cui l'uso della mascherina è stato incoraggiato dalle leggi, o in cui le mascherine sono state fornite ai cittadini, il tasso di casi e di decessi è diminuito.

Confronto sui casi di COVID-19 tra Repubblica Ceca e Austria

La scienza comportamentale dell’indossare la mascherina

Alcuni hanno sostenuto che obbligare (o incoraggiare fortemente) le persone a indossare le mascherine incoraggerà comportamenti a rischio (Brosseau et al. 2020) (ad esempio, uscire di più, lavarsi le mani meno), con un risultato netto negativo, come osservato in alcune prove sperimentali. Argomenti simili sono stati avanzati in precedenza per le strategie di prevenzione dell'HIV (Cassell et al. 2006; Rojas Castro, Delabre e Molina 2019) e per le leggi sui caschi da moto (Ouellet 2011). Tuttavia, la ricerca nel mondo reale su questi argomenti ha rilevato che, anche se alcuni individui hanno risposto con comportamenti a rischio, a livello di popolazione si è registrato un miglioramento generale della sicurezza e del benessere (Peng et al. 2017; Houston e Richardson 2007).

L'economia dell’indossare la mascherina

Le analisi economiche valutano quanto costi fornire mascherine rispetto a quanto valore (sia finanziario sia non finanziario) potrebbe essere creato - e, potenzialmente, perso. Tali studi economici (Abaluck et al. 2020) indicano che ogni mascherina indossata da una persona (che non costa quasi nulla) potrebbe generare benefici economici di migliaia di dollari e salvare molte vite.

L'antropologia dell’indossare la mascherina

L'uso della mascherina in pubblico è stato normalizzato in molti Paesi asiatici, in parte per motivi individuali (per proteggere dall'inquinamento) e in parte per motivi collettivi (a seguito delle recenti epidemie di MERS e SARS).

La mia mascherina protegge te, la tua protegge me.

Tuttavia, nella maggior parte di questi paesi la norma è stata quella di indossare la mascherina solo se si hanno dei sintomi; è solo nelle ultime settimane, con l’aumentare della consapevolezza della diffusione asintomatica, che indossare la mascherina indipendentemente dai sintomi è diventato comune.

Conclusione

Sebbene non tutte le prove scientifiche supportino l'uso delle mascherine, la maggior parte di esse punta nella stessa direzione. La nostra valutazione di queste prove ci porta a una chiara conclusione: tenete per voi le vostre goccioline - indossate una mascherina.

Potete realizzarne una a casa, con una maglietta, un fazzoletto, o un tovagliolo di carta, o anche solo avvolgendo una sciarpa o una bandana intorno al viso. L'ideale sarebbe usare un tessuto a trama fitta attraverso cui si possa anche respirare. I ricercatori consigliano di includere uno strato di tovagliolo di carta come filtro usa e getta; è sufficiente farlo scorrere tra due strati di tessuto. Non vi è alcuna prova che la mascherina debba essere realizzata con una particolare competenza o cura per essere efficace per il controllo alla fonte. È possibile mandare una mascherina di stoffa in lavanderia e riutilizzarla, proprio come si riutilizza una t-shirt.

Se si scopre che stai incubando COVID-19, le persone a cui tieni ti saranno grate se hai indossato una mascherina.

Epilogo: l'esempio di Jeremy sul “controllo alla fonte”

Ecco un piccolo esempio del “controllo alla fonte” da parte di Jeremy!

References

  • Abaluck, Jason, Judith A. Chevalier, Nicholas A. Christakis, Howard Paul Forman, Edward H. Kaplan, Albert Ko, and Sten H. Vermund. 2020. “The Case for Universal Cloth Mask Adoption and Policies to Increase Supply of Medical Masks for Health Workers.” SSRN Scholarly Paper ID 3567438. Rochester, NY: Social Science Research Network. https://papers.ssrn.com/abstract=3567438.
  • Bai, Yan, Lingsheng Yao, Tao Wei, Fei Tian, Dong-Yan Jin, Lijuan Chen, and Meiyun Wang. 2020. “Presumed Asymptomatic Carrier Transmission of Covid-19.” Jama.
  • Bradford, W David, and Anne Mandich. 2015. “Some State Vaccination Laws Contribute to Greater Exemption Rates and Disease Outbreaks in the United States.” Health Affairs 34 (8): 1383–90.
  • Brosseau, Lisa M., ScD, Margaret Sietsema, PhD Apr 01, and 2020. 2020. “COMMENTARY: Masks-for-All for COVID-19 Not Based on Sound Data.” CIDRAP. https://www.cidrap.umn.edu/news-perspective/2020/04/commentary-masks-all-covid-19-not-based-sound-data.
  • Cassell, Michael M, Daniel T Halperin, James D Shelton, and David Stanton. 2006. “Risk Compensation: The Achilles’ Heel of Innovations in Hiv Prevention?” Bmj 332 (7541): 605–7.
  • Doremalen, Neeltje van, Trenton Bushmaker, Dylan H. Morris, Myndi G. Holbrook, Amandine Gamble, Brandi N. Williamson, Azaibi Tamin, et al. 2020. “Aerosol and Surface Stability of SARS-CoV-2 as Compared with SARS-CoV-1.” New England Journal of Medicine 0 (0): null. https://doi.org/10.1056/NEJMc2004973.
  • Duguid, JP. 1946. “The Size and the Duration of Air-Carriage of Respiratory Droplets and Droplet-Nuclei.” Epidemiology & Infection 44 (6): 471–79.
  • Houston, David J, and Lilliard E Richardson. 2007. “Risk Compensation or Risk Reduction? Seatbelts, State Laws, and Traffic Fatalities.” Social Science Quarterly 88 (4): 913–36.
  • Leffler, Christopher, Edsel Ing, Craig A. McKeown, Dennis Pratt, and Andrzej Grzybowski. 2020. “Country-Wide Mortality from the Novel Coronavirus (COVID-19) Pandemic and Notes Regarding Mask Usage by the Public.”
  • Morawska, LJGR, GR Johnson, ZD Ristovski, Megan Hargreaves, K Mengersen, Steve Corbett, Christopher Yu Hang Chao, Yuguo Li, and David Katoshevski. 2009. “Size Distribution and Sites of Origin of Droplets Expelled from the Human Respiratory Tract During Expiratory Activities.” Journal of Aerosol Science 40 (3): 256–69.
  • Ouellet, James V. 2011. “Helmet Use and Risk Compensation in Motorcycle Accidents.” Traffic Injury Prevention 12 (1): 71–81.
  • Peng, Yinan, Namita Vaidya, Ramona Finnie, Jeffrey Reynolds, Cristian Dumitru, Gibril Njie, Randy Elder, et al. 2017. “Universal Motorcycle Helmet Laws to Reduce Injuries: A Community Guide Systematic Review.” American Journal of Preventive Medicine 52 (6): 820–32.
  • Rojas Castro, Daniela, Rosemary M Delabre, and Jean-Michel Molina. 2019. “Give Prep a Chance: Moving on from the ‘Risk Compensation’ Concept.” Journal of the International AIDS Society 22: e25351.
  • To, Kelvin Kai-Wang, Owen Tak-Yin Tsang, Wai-Shing Leung, Anthony Raymond Tam, Tak-Chiu Wu, David Christopher Lung, Cyril Chik-Yan Yip, et al. 2020. “Temporal profiles of viral load in posterior oropharyngeal saliva samples and serum antibody responses during infection by SARS-CoV-2: an observational cohort study.” Lancet Infect. Dis. 0 (0). https://doi.org/10.1016/S1473-3099(20)30196-1.
  • Wei, Wycliffe E. 2020. “Presymptomatic Transmission of SARS-CoV-2 — Singapore, January 23–March 16, 2020.” MMWR. Morbidity and Mortality Weekly Report 69. https://doi.org/10.15585/mmwr.mm6914e1.
  • Wells, WF. 1934. “On Air-Borne Infection: Study Ii. Droplets and Droplet Nuclei.” American Journal of Epidemiology 20 (3): 611–18.
  • Yan, Jing, Suvajyoti Guha, Prasanna Hariharan, and Matthew Myers. 2019. “Modeling the Effectiveness of Respiratory Protective Devices in Reducing Influenza Outbreak.” Risk Analysis 39 (3): 647–61. https://doi.org/10.1111/risa.13181.
  • Zhang, Juanjuan, Maria Litvinova, Wei Wang, Yan Wang, Xiaowei Deng, Xinghui Chen, Mei Li, et al. 2020. “Evolving Epidemiology and Transmission Dynamics of Coronavirus Disease 2019 Outside Hubei Province, China: A Descriptive and Modelling Study.” The Lancet Infectious Diseases 0 (0). https://doi.org/10.1016/S1473-3099(20)30230-9.
  • Zou, Lirong, Feng Ruan, Mingxing Huang, Lijun Liang, Huitao Huang, Zhongsi Hong, Jianxiang Yu, et al. 2020. “SARS-CoV-2 Viral Load in Upper Respiratory Specimens of Infected Patients.” New England Journal of Medicine 382 (12): 1177–9. https://doi.org/10.1056/NEJMc2001737.
Tradotto dall'articolo pubblicato il 13 Aprile 2020 da Trisha Greenhalgh e Jeremy Howard. L'articolo originale è disponibile qui: https://www.fast.ai/2020/04/13/masks-summary/. Traduzione a cura di Riccardo Patriarca e Giulio Di Gravio.