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This site was created to collect and present scientific articles, news and data related to the COVID-19 pandemic emergency by a group of professors and researchers of the University of Catania.

Il nostro primo articolo - Our first paper

A novel methodology for epidemic risk assessment of COVID-19 outbreak

Nature Scientific Reports 11, Article number: 5304 (2021)

See also the recent talk at the Paris Sony Lab by A. Pluchino

Sintesi - Abstract

In questo studio proponiamo una nuova metodologia basata sui dati per valutare il rischio epidemico a priori di un'area geografica e per identificare le aree ad alto rischio all'interno di un paese. Il nostro indice di rischio è valutato in funzione di tre diversi componenti: il pericolo della malattia (hazard), l'esposizione dell'area (exposure) e la sua vulnerabilità (vulnerability). Come applicazione, discutiamo il caso dell'epidemia di COVID-19 in Italia. Ciascuna delle venti regioni italiane viene caratterizzata utilizzando i dati storici disponibili su inquinamento atmosferico, mobilità, temperatura invernale, concentrazione abitativa, densità di assistenza sanitaria, dimensioni della popolazione ed età. Il rischio epidemico è più elevato in alcune regioni del Nord rispetto all'Italia centrale e meridionale. Il nostro indice di rischio epidemico mostra forti correlazioni con i dati ufficiali disponibili sul numero di individui infetti, pazienti in terapia intensiva e pazienti deceduti e può spiegare perché regioni come la Lombardia, l'Emilia-Romagna, il Piemonte e il Veneto soffrono molto di altre. Sebbene l'epidemia del COVID-19 sia iniziata sia al Nord (Lombardia e Veneto) che nell'Italia centrale (Lazio) quasi contemporaneamente, quando i primi infetti sono stati ufficialmente certificati all'inizio del 2020, la malattia si è diffusa più rapidamente e con conseguenze più gravi proprio in quelle regioni con rischio epidemico più elevato. La nostra proposta può essere estesa e testata su altri dati epidemici, come quelli sull'influenza stagionale. Infine si discute anche un modello di policy connesso con la nostra metodologia, che puo' aiutare i decisori politici a prendere decisioni informate.

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We propose a novel data-driven framework for assessing the a-priori epidemic risk of a geographical area and for identifying high-risk areas within a country. Our risk index is evaluated as a function of three different components: the hazard of the disease, the exposure of the area and the vulnerability of its inhabitants. As an application, we discuss the case of COVID-19 outbreak in Italy. We characterize each of the twenty Italian regions by using available historical data on air pollution, human mobility, winter temperature, housing concentration, health care density, population size and age. We find that the epidemic risk is higher in some of the Northern regions with respect to Central and Southern Italy. The corresponding risk index shows correlations with the available official data on the number of infected individuals, patients in intensive care and deceased patients, and can help explaining why regions such as Lombardia, Emilia-Romagna, Piemonte and Veneto have suffered much more than the rest of the country. Although the COVID-19 outbreak started in both North (Lombardia and Veneto) and Central Italy (Lazio) almost at the same time, when the first cases were officially certified at the beginning of 2020, the disease has spread faster and with heavier consequences in regions with higher epidemic risk. Our framework can be extended and tested on other epidemic data, such as those on seasonal flu, and applied to other countries. We also present a policy model connected with our methodology, which helps policy-makers to take informed decisions.

Interviste e articoli vari

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