UNO STUDIO COLLABORATIVO DI 33 OSPEDALI ITALIANI SU 3.894 PAZIENTI COVID-19 HA PERMESSO DI INDIVIDUARE I FATTORI CRUCIALI PER LA VALUTAZIONE DEL RISCHIO DI MORTE NEI PAZIENTI RICOVERATI IN OSPEDALE. IL CONTRIBUTO DELLE TECNOLOGIE DI “MACHINE LEARNING”
Per un paziente ricoverato in ospedale a causa del COVID-19, i principali indicatori di un maggiore rischio di mortalità sono stati l’età avanzata, il decadimento della funzione renale e l’elevato livello di infiammazione nel sangue.
Sono i risultati di un ampio studio guidato dal Dipartimento di Epidemiologia e Prevenzione dell’I.R.C.C.S. Neuromed di Pozzilli (IS), in collaborazione con la Clinica Mediterranea Cardiocentro di Napoli, l’Università di Pisa e altri 33 centri clinici italiani distribuiti lungo tutto il Paese, che hanno costituito la Collaborazione CORIST (COvid-19 RISk and Treatments).(Lista degli ospedali acclusa). La ricerca, pubblicata sulla rivista internazionale Nutrition, Metabolism and Cardiovascular Disease ha preso in esame 3.894 pazienti COVID-19 ricoverati in ospedali del territorio italiano dal 19 febbraio al 23 maggio u.s.
“Lo scopo principale del nostro studio – dice Augusto Di Castelnuovo epidemiologo del Dipartimento di Epidemiologia e Prevenzione del Neuromed, attualmente presso Mediterranea Cardiocentro di Napoli – è stato quello di individuare i principali fattori di rischio di morte nei pazienti Covid-19, in modo da fornire migliori strumenti per identificare i pazienti a più alto rischio verso i quali predisporre particolari attenzioni e interventi terapeutici più mirati”.
Ogni paziente ha una sua storia: la situazione sanitaria precedente, i farmaci che assumeva prima dell’infezione, la gravità dei sintomi con i quali si presenta in ospedale. Elementi che possono influire sull’esito della malattia da COVID-19 in modo complesso. Per questo motivo, i ricercatori del Neuromed hanno analizzato tutte queste informazioni, raccolte da tutta Italia, non solo con i tradizionali metodi statistici, ma anche attraverso tecnologie di “Machine Learning” (apprendimento automatico), una branca dell’Intelligenza Artificiale nella quale i computer “apprendono” dai dati disponibili e propongono modelli di predizione del rischio.
“Proprio grazie al “Machine Learning” – dice Alessandro Gialluisi – ricercatore del Dipartimento di Epidemiologia e Prevenzione del Neuromed – è stato possibile considerare in maniera innovativa la complessità degli effetti e delle interazioni tra fattori, che non sempre si possono individuare tramite le classiche analisi statistiche”.
I risultati ottenuti identificano nell’età avanzata il fattore di rischio principale, ma riducono il peso delle patologie pregresse (soprattutto cardiovascolari,) che nelle prime fasi della pandemia erano state indicate come possibili indicatori di un rischio maggiore, ma che in realtà sono a loro volta fortemente dipendenti dall’età stessa.
La ricerca sui fattori di rischio, condotta dalle ricercatrici Neuromed Simona Costanzo e Marialaura Bonaccio, ha evidenziato poi il ruolo della proteina C reattiva, un valido indicatore di infiammazione presente nel sangue. Più alto è lo stato infiammatorio del paziente all’ingresso in ospedale, maggiore sarà il suo rischio di morte durante il ricovero. Infine una riduzione della funzionalità renale è anch’essa progressivamente correlata con un aumento di rischio.
“Il medico che prende in cura un paziente COVID-19 – commenta Licia Iacoviello professore ordinario di Sanità Pubblica all’Università dell’Insubria e direttore del Dipartimento di Epidemiologia e prevenzione del Neuromed – necessita di strumenti di valutazione rapidi ed efficaci, che permettano di identificare chi sarà più a rischio di aggravarsi o di morire, rispetto agli altri. Con questo nostro progetto, che continuerà nei prossimi mesi a indagare i dati raccolti, ci auspichiamo di fornire un valido contributo allo sviluppo di linee guida per il trattamento del paziente COVID-19”.
Giovanni de Gaetano, Presidente di Neuromed, sottolinea che “un interesse particolare dello studio CORIST è che è stato effettuato nella vita reale del nostro Sistema Sanitario Nazionale, in real life, come si dice oggi, facendo confluire nei risultati la ricchezza delle diverse esperienze di centri clinici grandi e piccoli, dalla Lombardia alla Sicilia, una ricerca davvero “corale”, come ben indica l’acronimo scelto dai responsabili”
Ospedali partecipanti al Progetto CORIST
- Centro Cardiologico Monzino IRCCS, Milano.
- Humanitas Clinical and Research Hospital IRCCS, Rozzano-Milano.
- IRCCS Policlinico San Donato, San Donato Milanese (MI).
- ASST Milano Nord – Ospedale Edoardo Bassini. Cinisello Balsamo (MI).
- Fondazione IRCCS Policlinico San Matteo, Pavia.
- Ospedale di Circolo e Fondazione Macchi di Varese. Varese.
- Ospedale San Gerardo, ASST Monza. Monza.
- Ospedale di Cremona, Cremona.
- Ospedale Maggiore della Carità. Novara.
- Azienda Ospedaliera Universitaria di Padova. Padova.
- Azienda Ospedaliero – Universitaria di Modena. Modena.
- Ospedale Morgagni-Pierantoni Forlì.
- Ospedale di Ravenna. AUSL della Romagna. Ravenna.
- Azienda ospedaliero-universitaria Careggi. Firenze.
- Azienda Ospedaliero-Universitaria Pisana. Pisa.
- Azienda Sanitaria Locale (AUSL) di Pescara, Pescara.
- Ospedale Clinicizzato SS. Annunziata. Chieti.
- Istituto nazionale per le malattie infettive Lazzaro Spallanzani, IRCCS. Roma.
- Fondazione Policlinico Universitario A. Gemelli IRCCS, Roma.
- Columbus Clinic Center. Roma.
- Fondazione I.R.C.C.S “Casa Sollievo della Sofferenza”, San Giovanni Rotondo, Foggia.
- IRCCS Neuromed, Pozzilli (IS).
- Azienda Ospedaliera Universitaria “Federico II”. Napoli.
- Ospedale del Mare, ASL NA1. Napoli.
- PO S. Maria di Loreto Nuovo -ASL Napoli 1 Centro. Napoli.
- Azienda Ospedaliera dei Colli, Ospedale Cotugno, Napoli.
- Ospedale di Boscotrecase – ASL Napoli 3. Napoli.
- EE Ospedale Regionale F. Miulli, Acquaviva delle Fonti (BA).
- P.O. San Giuseppe Moscati, Taranto.
- Azienda Ospedaliero Universitaria Mater Domini. Catanzaro.
- P.O. “San Marco”, AOU Policlinico-Vittorio Emanuele. Catania.
- Azienda Ospedaliera Universitaria. Policlinico-Vittorio Emanuele. Catania.
- Azienda Universitaria Policlinico Paolo Giaccone. Palermo.
- Ospedale Santissima Trinità, Cagliari.
