Sorveglianza integrata per l identificazione precoce dei rischi sanitari connessi ai cambiamenti climatici Caterina Rizzo, MD Istituto Superiore di Sanità
Rischio noto di diffusione di malattie infettive Patogeno Importazione/esportazione di patogeni Ospite Ambiente Vulnerabilità e suscettibilità Sovraffollamento Condizioni igienicosanitarie 1. Concentrazione di persone nel tempo e nello spazio:
Rischio noto di diffusione di malattie infettive 2. Rapido spostamento di persone
Servizio Sanitario Dati Sorveglianza Autorità Sanitaria Informazioni Azioni Controllo Decisioni
Scambio di informazioni Livello Periferico Medico Medico Medico Medico Medico Medico Livello Intermedio ASL Regione ASL Regione Livello Centrale Ministero Sanità Bollettino epidemiologico nazionale; Siti internet Livello Regionale/Internazionale OMS Weekly Epidemiological Record; Bollettino OMS Regione Europea; Siti internet
Sistemi routinari Pro: esaustivi (tutta la popolazione) stabili nel tempo Contro: poco accurati (sottonotifica, scarsa qualità dati) poco tempestivi
Sorveglianza: Nuovi Approcci Sorveglianza Integrata (coordinata tra attività di sorveglianza da diversi programmi di controllo) Sorveglianza per Sindrome (evitare ritardi, riferire ciò che vedi, evitare parole difficili, riempire i buchi ) Sorveglianza basata su eventi (aumentare la tempestività raccogliendo informazioni da fonti non sanitarie ad esempio media)
Decision 293/13/EC Lays rules on epidemiological surveillance, monitoring, early warning of, and combating serious cross border threats to health, including preparedness and response planning (PRP) related to those activities, in order to coordinate and complement national policies. (Art 1.1) All-hazard Coordination of national responses Promotion of MS PRP interoperability
All-Hazard approach Threats of biological origin; Threats of chemical origin; Threats of environmental origin; Threats of unknown origin; and Events which may constitute public health emergencies of international concern determined pursuant to the International Health Regulations (2005).
Integrazione dei sistemi Laboratory Reports Surveillance Systems Operational Support and Incident Response Systems Public Health Intelligence Systems
Sorveglianza epidemiologica Sorveglianza Sindromica (accessi ai Pronto Soccorso, sorveglianza speciale) Uso di Big Data Centro di coordinamento Sanità animale Epidemic Intelligence Dati di popolazione, GIS e modelli matematici di previsione Remote sensing Sorveglianza ambientale
Sorveglianza sindromica: caratteristiche Integrazione tra fonti di dati Casi di malattia segnalati direttamente da MMG e PLS Accessi ai pronto soccorso Consumo di Farmaci Tempestività Dimostrato da evidenze scientifiche che anticipa l allerta rispetto ai sistemi di sorveglianza basati sulla diagnosi Buchi informativi Spesso è l unica fonte informativa (Influnet)
Obiettivi di un sistema di sorveglianza sindromica potenziare la capacità di risposta rapida ad allarmi e ad eventi inattesi e di individuare i focolai di malattie trasmissibili. Attraverso: Identificazione di eventi inattesi consentire l allerta rapida per potenziali emergenze effettuare un rapido controllo dei casi identificare, investigare e controllare le epidemie comunicare efficacemente con i mezzi di informazione
Strumenti operativi Un efficace sistema per la sorveglianza e la risposta rapida ad eventi inattesi di natura infettiva deve realizzare interventi che: utilizzino i servizi, le reti di servizi e i flussi informativi già esistenti per il controllo delle malattie infettive; potenzino la sensibilità e la tempestività dei sistemi di sorveglianza esistenti; costituiscano il meno possibile un aggravio nelle azioni di sorveglianza e reporting da parte del personale addetto agli interventi diagnostici e terapeutici; siano semplici nella gestione delle informazioni, dei loro flussi e della loro valutazione; non sostituiscano e interferiscano il meno possibile con le attività normalmente svolte per la sorveglianza, la prevenzione e il controllo delle malattie infettive.
Definizione dell allerta Il sistema segnala un allerta statistica quando l incidenza osservata (limite inferiore dell IC99%) è superiore all incidenza attesa. Il modello evidenzia un allarme statistico quando si verifica un allerta statistica in almeno due giorni consecutivi per la stessa sindrome.
Settings Pronto Soccorso degli ospedali I medici del servizio di continuità assistenziale (guardia medica) e guardia turistica in carica durante i periodi estivi. I medici di medicina generale e pediatri di libera scelta (e loro eventuali sostituti).
Esperienza maturata dall ISS 1999 ad oggi Sorveglianza EXPO 2015 InfluNet 1 sindrome 2011 ad oggi 2006 Migranti 13 sindromi Olimpiadi Invernali Torino 13 sindromi Sorveglianza Sindromica Rimini 2012 2009 ad oggi 2007 ad oggi Sorveglianza Sindromica Campania 2008 Accessi PS Malattie Respiratorie Acute (ARI) 1 sindrome Accessi PS 12 sindromi
Componente basata su eventi (EBS) di un sistema di epidemic intelligence Insieme di procedure volte ad identificare, da fonti informative non-strutturate, segnali di una possibile emergenza sanitaria. OSINT = Open Source Intelligence (informazione pubblica). Fonti : generalmente siti internet (media, blog ), piattaforme di bio-sorveglianza (aggregatori e filtri).
Epidemic Intelligence l Epidemic intelligence (EI) comprende tutte le attività volte alla identificazione precoce di rischi in sanità pubblica, la loro validazione, valutazione ed investigazione finalizzate alla raccomandazione di misure di controllo.
Perché abbiamo bisogno di ricercare informazioni sul WEB? Per cogliere eventi insoliti non catturati dai canali ufficiali (sorveglianze routinarie, speciali e sindromiche) Sorveglianza basata su: eventi vs indicatori
Sorveglianza basata su eventi OBIETTIVO Produrre informazioni tempestive e verificate PROCESSO (lineare ed interattivo) Screening (articoli, rapporti ufficiali, voci) Filtro e Analisi Verifica Fonti Fonti media dirette (giornali e altre fonti di notizie locali, nazionali, internazionali, specializzate) Fonti media indirette (aggregatori)
Come possiamo «pescare» le notizie?
Procedure di ricerca Non standardizzate Sensibili (che trovano la maggior parte delle risorse cercate) Specifiche (che trovano solo le risorse che servono) Finalizzate a cercare: Casi o eventi segnalati tramite mass o social media
Quali fonti web? Giornali online Blog Social media
Fonti WEB per la sorveglianza basata su eventi Non forniscono dati di sorveglianza sulle malattie ma riportano eventi Possono provenire da fonti non sanitarie (ad esempio media) ma talvolta da siti sanitari ufficiali Tendono a dare informazioni tempestive ma spesso incomplete Se non provengono da fonti ufficiali vanno validate per evitare falsi allarmi
Epidemic intelligence molti usi: Malattie emergenti e ri-emergenti per identificare potenziali rischi per la popolazione Viaggi per dare informazioni tempestive ai viaggiatori Preparazione alle emergenze e risposta Minacce a lungo termine vs breve termine
Un esempio
West Nile virus: ciclo di trasmissione Il ciclo principale: zanzare uccelli zanzare durante la stagione estiva Ospiti accidentali Serbatoio (ospiti amplificatori) Fonte: CDC Atlanta ISS - CNESPS Epidemiology of Infectious Disease Unit
Altre possibili modalità di trasmissione Trasfusioni di sangue Trapianto di organi Incidenti di laboratorio Transplacentare Latte materno ISS - CNESPS Epidemiology of Infectious Disease Unit
West Nile virus: patogenesi Puntura di zanzara infetta il virus si replica nei cheratinociti e nelle cellule del sistema immunitario (cellule di langherans e dentritiche) ~80% asintomatici Migrazione delle cellule infette e diffusione ai linfonodi drenanti Disseminazione agli organi periferici ~20% forme febbrili Accesso al SNC (neuroinvasività) <1% SNC Adattato da Petersen et al. JAMA. 2013;310(3):308-315 ISS - CNESPS Epidemiology of Infectious Disease Unit
Sorveglianza speciale: Flusso dei dati ISS - CNESPS Epidemiology of Infectious Disease Unit
Diffusione dei casi umani di infezione da West Nile in Italia, 2008-2015 2015 2009 2014 2013 2010 2012 2011 2008 ISS - CNESPS Epidemiology of Infectious Disease Unit
Sorveglianza di casi umani di WNND: sistema di segnalazione via web Accedono al Sistema anche il CNS ed il CNT per identificare tempestivamente nuove aree affette (province di residenza/domicilio dei casi confermati) e mettere in pratica le attività di controllo sulle donazioni di sangue ed organo necessarie ISS - CNESPS Epidemiology of Infectious Disease Unit
Sorveglianza integrata per il controllo Identificata l area affetta sono necessarie azioni per la riduzione del rischio di trasmissione: - sia con azioni mirate contro il vettore - che misure precauzionali per prevenire la trasmissione attraverso la trasfusione di sangue ed emocomponenti e con trapianti di organi e tessuti infetti. Provvedimenti del Centro Nazionale Sangue Provvedimenti del Centro Nazionale dei Trapianti ISS - CNESPS Epidemiology of Infectious Disease Unit
Caratteristiche dei sistemi di sorveglianza entomologica nelle province italiane, 2014 La Regione Emilia-Romagna ha sperimentato e validato un approccio basato sulla sorveglianza entomologica ed ornitologica, che ha permesso di individuare le aree con circolazione virale e di anticipare mediamente di tre settimane la comparsa di casi umani di malattia. Pertanto, dalla stagione 2015, Piemonte, Lombardia, Emilia-Romagna, Veneto e Friuli Venezia Giulia hanno deciso di avviare un Piano per il rafforzamento della sorveglianza entomologica ed ornitologica per avviare misure nei confronti delle donazioni di sangue ed emocomponenti, organi e tessuti. Sorv Entomologica Sistema di griglie a maglie regolari (20 km 11 km) Sorv Entomologica Aree umide, allevamenti equini, alta concentrazione avifauna selvatica e contiguità con aree affette Sorv Entomologica NO Non risposto al questionario
Il valore aggiunto della sorveglianza basata su eventi
Il futuro Identificazione delle aree a rischio per la trasmissione della malattia di West Nile all uomo in Italia attraverso la creazione di una dashboard che integri: Sorveglianza umana Sorveglianza entomologica Sorveglianza veterinaria Sorveglianza ambientale Sorveglianza basata su eventi Immagini satellitari Example of Land Use Map generated within the ADF project with a precursor of the Rheticus system, over the municipality of Conversano (Apulia Region, Italy) for year 2014, obtained updating Invaso Capaccio (an artificial basin from a dam, at 7km from the city of Foggia, Italy) from 03-05-2015 to 31-08-2015. The modification of the blue water covered area can be easily followed. Prototype examples of mapping and analysis of a water body. Left: the yellow border represent the maximum extension of the water area (05-08-2015) and the green borders illustrate its extension in some of following scene. The inner one corresponds to the scene of the 17-07-2015 a land cover map CLC-like, made available by local authorities, dated 2009.
Grazie per la vostra attenzione caterina.rizzo@iss.it