Coronavirus: smog, densità e anzianità tra indici di rischio per il Piemonte

PIEMONTE – Inquinamento atmosferico da Pm10, temperatura invernale, mobilità, densità e anzianità della popolazione, densità di strutture ospedaliere e densità abitativa. Sono queste le nette correlazioni tra l’impatto della pandemia da coronavirus in Italia e la sua diversa diffusione nelle regioni dello Stivale. Lo ha stabilito uno studio realizzato dall’Università di Catania – per la precisione da un team dei dipartimenti dell’Ateneo etneo di Economia e impresa, Ingegneria elettrica, Fisica e astronomia, Medicina clinica sperimentale, Matematica e informatica, Ingegneria civile e architettura – attraverso dati Istat, dell’Istituto superiore della sanità e altre agenzie europee.

“Il nostro indice di rischio epidemico mostra forti correlazioni con i dati ufficiali disponibili dell’epidemia Covid-19 in Italia e spiega in particolare perché regioni come Lombardia, Emilia-Romagna, Piemonte e Veneto stiano soffrendo molto di più rispetto al Centro-Sud“, spiegano dall’università. “D’altra parte queste sono anche le stesse regioni che solitamente subiscono il maggiore impatto (in termini di casi gravi e decessi) anche per le influenze stagionali, come rivelano i dati dell’Iss. Riteniamo quindi che non sia un caso che la pandemia di Covid-19 si sia diffusa più rapidamente proprio in quelle regioni con un più alto rischio epidemico come Lombardia, Emilia-Romagna, Piemonte e Veneto“.

Secondo lo studio “in Italia, a causa di una fortissima percentuale di asintomatici o sintomatici lievi” ci potrebbero essere al momento da uno a dieci milioni di persone che sono venute in contatto col virus e un “impatto positivo è venuto dal lockdown“. Per i ricercatori, inoltre i dati “lasciano ben sperare per il centro-sud, dove molto probabilmente l’impatto di questa pandemia e di possibili altre ondate future sarà sempre più lieve in termini di casi gravi e decessi a causa del minor rischio epidemico legato ai fattori strutturali trovati“.

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