One, none, one hundred thousand or two, is better than one?

 

What color are we today? It is the question we ask the first person we see every morning. As in the children's game "witch commands color," we stopped asking ourselves the reason for the choice of color, almost resigned. We talked about 21 indicators, designed and built to decide what we can and cannot do. Too many, redundant, and based on too old data to provide a timely response in an emergency. We discovered what Rt was and that a few decimals of Rt are precious to remain "yellow" and not pass "orange." As if there was only one way to estimate Rt. As if fixing the generation time needed to estimate Rt at the estimated values ​​for Lombardy in February made some logical sense. Rt, like the North Star of Italian epidemiology. Perhaps the only thing that everyone knows how to calculate given there is EpiEstim in R that does it for us.

In our opinion, decisions are best made on observed and updated data. Remember that data heterogeneity is already considerable (public data are anything but "clean"). Then why make everything even more uncertain by estimating values ​​whose reliability we do not know?

Suppose our aim is to block an area when the pressure on the health system is potentially unsustainable. In that case, we must use indicators that take it into account and indicators that allow us to understand the infection's state. There are many ways to follow, but we have been taught that we must start from simple things and, if not sufficient, move towards more complex approaches.

So let's start from here: not just one indicator but two. For example, let's take the weekly incidence (on the population residing in a region) and the average employment of the weekly intensive care units compared to the number of beds. With these two indicators on a graph, establishing, as an example, the two thresholds (30% for intensive care and 250 infections per 100 thousand inhabitants) already used by the government or proposed by the CTS, we obtain what is shown in the graph: Marche, Friuli, Trentino and Veneto in the red zone, 5 regions in the orange zone and the rest yellow.

It must be said that the situation is complicated. For example, Calabria carries out less than 1500 swabs per week per thousand inhabitants, bringing up the country's rear. It seems that it does not carry out surveillance activities. Maybe two indicators based on observed data are not enough, but at least we know exactly why we are yellow today and orange tomorrow.

Uno, nessuno, centomila oppure two is megli che uan?

Di che colore siamo oggi? E’ la domanda che ogni mattina facciamo alla prima persona che vediamo. Come nel gioco “strega comanda colore” abbiamo smesso di chiederci il perché della scelta del colore, quasi rassegnati. Abbiamo parlato di 21 indicatori, pensati e costruiti per decidere su ciò che possiamo e non possiamo fare. Troppi, ridondanti e basati su dati sempre troppo datati per fornire una risposta tempestiva in caso di emergenza. Abbiamo scoperto cosa fosse Rt e che pochi decimali di Rt sono preziosi per rimanere “gialli” e non passare “arancioni”. Come se ci fosse solo un modo per stimare Rt, come se fissare il tempo di generazione, necessario alla stima di Rt, ai valori stimati per la Lombardia a febbraio avesse qualche senso logico. Rt, come stella polare dell’epidemiologia italiana; forse l’unica cosa che sanno calcolare tutti, visto che c’è EpiEstim in R che lo fa per noi. 

A nostro avviso, le decisioni è meglio prenderle sui dati osservati e aggiornati. Visto che la loro eterogeneità è già grande (i dati pubblici sono tutt’altro che “puliti”), perché rendere tutto ancor più incerto andando a stimare valori di cui non conosciamo l’affidabilità?

Se il nostro scopo è bloccare una zona quando la pressione sul sistema sanitario è potenzialmente insostenibile, dobbiamo utilizzare indicatori che ne tengano conto e indicatori che ci permettano di capire lo stato del contagio. Le strade da seguire possono essere molteplici, ma ci hanno insegnato che si debba partire da cose semplici e, se non sufficienti, muoversi verso approcci più complessi.

E allora cominciamo da qui: non un solo indicatore ma due. Ad esempio prendiamo l’incidenza settimanale (sulla popolazione residente in una regione) e l’occupazione media delle terapie intensive settimanale rapportata al numero di posti letto. Con questi due indicatori su di un grafico, stabilendo, come esempio, le due soglie (30% per le terapie intensive e 250 contagi per 100mila abitanti) già utilizzate dal governo o proposte dal CTS, si ottiene quanto riportato nel grafico: Marche, Friuli, Trentino e Veneto in zona rossa, 5 regioni in zona arancione e il resto giallo. 

Va  detto che la situazione è complessa, ad esempio la Calabria effettua meno di 1500 tamponi settimana per mille abitanti, fanalino di coda del paese, sembra che proprio non faccia attività di sorveglianza. Magari due indicatori basati su dati osservati non bastano, ma almeno sappiamo esattamente perché oggi siamo gialli e domani arancioni

Vccines and Communication

 

A brief note on how mass communication is often approaching very delicate issues, such as vaccines, in a very rough way.

Two essential definitions:

Incidence: the ratio between the number of new cases observed over a fixed time-window and the number of people in the reference group (or population).

Prevalence: the ratio between the number of active cases in a given instant of time and the number of people in the reference group (or population)

How is the effectiveness of a vaccine measured? It is measured by the attributable risk. The attributable risk is estimated as (incidence in the placebo group - incidence in the vaccinated group) / (incidence in placebo).

Corriere della Sera (https://www.corriere.it/dataroom-milena-gabanelli/covid-vaccino-quante-probabilita-ci-sono-chi-guarito-ricontagiare-immune-immuni/f1fd386a-42c5-11eb-a388-78033ff67873-va.shtml) offers us an interesting analysis, many numbers, many comments, little statistics. At first glance,  it is to be trusted, especially since it is promoted by Milena Gabanelli. Still, there is something wrong. What's the point of comparing the vaccine's estimated efficacy (the attributable risk) with the number of reinfections (the incidence)? The answer is simple, it doesn't make any sense. It's like comparing pears with fried potatoes.

Even if you want to derive the attributable risk of reinfection, you have to be very careful.

 Indeed, incidence always refers to a specific interval of time. Remark that the 1.8% reinfections reported by the Corriere are not referred to the same interval of time of vaccine evaluation. The attributable risk calculation only makes sense as long as the incidences are calculated over the same time interval, with similar circulation and transmissibility of the virus (therefore in the same geographical area as a minimum). The incidence is not intrinsic to the virus but results from the interaction between it and the population.

The very question posed by the Corriere makes little sense.

A vaccine is evaluated in terms of risks (of adverse events), costs, and benefits. The Pfizer vaccine, which is approved, and the Moderna, which is being approved, are safe and effective vaccines. The benefits in health, social and economic terms are so much greater than the risks that it is useless to even discuss them. Only those who have prejudices, or delusions of conspiracy, can think the opposite. EMA and AIFA are independent bodies that evaluate benefits and risks and then make informed decisions based on scientific evidence.

The Sweden model has largely failed (https://doi.org/10.1093/ectj/utaa025). The way to return to normal is the vaccine. We have just undertaken it, it will take time, but we are sure that we will get out of it.

Vaccini e comunicazione

 

Una breve nota su come la comunicazione di massa stia affrontando in modo spesso approssimativo questioni molto delicate, come quella dei vaccini.

Due definizioni fondamentali.

Incidenza: rapporto fra il numero di nuovi casi osservati in un fissato periodo di tempo e il numero di persone nel gruppo (o popolazione) di riferimento. 

Prevalenza: rapporto fra il numero di casi attivi in un dato istante di tempo e il numero di persone nel gruppo (o popolazione) di riferimento

Come si misura l'efficacia di un vaccino? Si misura con il rischio attribuibile. Il rischio attribuibile si stima come (incidenza nel gruppo placebo - incidenza nel gruppo dei vaccinati)/(incidenza nel placebo). 

Il Corriere della Sera (https://www.corriere.it/dataroom-milena-gabanelli/covid-vaccino-quante-probabilita-ci-sono-chi-guarito-ricontagiarsi-immune-immuni/f1fd386a-42c5-11eb-a388-78033ff67873-va.shtml) ci propone un’analisi interessante, tanti numeri, molti commenti, poca statistica. A prima vista, soprattutto visto che a promuoverla a Milena Gabanelli, c’è da fidarsi. Eppure, c’è qualcosa che non va. Che senso ha confrontare 

l’efficacia stimata del vaccino (il rischio attribuibile) con il numero di reinfezioni (l’incidenza)? La risposta è semplice, non ha alcun senso. E’ come confrontare le pere con la patate fritte.

Anche volendo ricavare il rischio attribuibile di reinfezione, bisogna fare molta attenzione.

 Infatti, l'incidenza si riferisce sempre ad un intervallo di tempo, e quell'1.8% di reinfezioni che riporta il Corriere non è riferito allo stesso intervallo di tempo in cui è stato valutato il vaccino. Il calcolo del rischio attribuibile ha senso solo finché le incidenze sono riferite allo stesso intervallo di tempo, con analoga circolazione e trasmissibilità del virus (quindi nella stessa area geografica come minimo). L'incidenza non è intrinseca al virus, ma è frutto dell’interazione tra questo e la popolazione. 

La domanda stessa che si pone il Corriere ha poco senso.

Un vaccino si valuta in termini di rischi (di eventi avversi), costi, e benefici. Il vaccino Pfizer, approvato, e quello Moderna, in approvazione, sono vaccini sicuri ed efficaci. I benefici in termini sanitari, sociali ed economici sono talmente maggiori dei rischi, che è inutile anche discuterne. Solo chi ha pregiudizi, o manie di complottismo, può pensare il contrario. EMA e AIFA sono organi indipendenti che valutano benefici e rischi, per poi prendere decisioni consapevoli e basate su evidenze scientifiche.

Il modello Svezia ha ampiamente fallito (https://doi.org/10.1093/ectj/utaa025). La via per tornare alla normalità è il vaccino, l’abbiamo appena intrapresa, ci vorrà tempo, ma abbiamo la certezza che ne usciremo.