Abstract
Introduzione
Nelle prime fasi della pandemia di COVID-19, si è osservata un’ampia proporzione di trasmissioni asintomatiche del virus SARS-CoV-2. Le politiche di prevenzione hanno quindi ridotto il focus sui sintomi in favore del tentativo di testare il più ampio numero di persone possibili. A luglio 2020, è stato avviato lo studio longitudinale CHRIS COVID-19 nella Comunità Comprensoriale della Val Venosta (Alto Adige) dove, fino ad allora erano stati confermati solamente 16 casi su oltre 36.000 abitanti. Lo studio ha monitorato mensilmente l'andamento della pandemia per un anno.
Obiettivi
Abbiamo esaminato l’evoluzione temporale e la concorrenza di molteplici sintomi nel corso della pandemia in Val Venosta tra agosto 2020 e luglio 2021.
Metodi
Lo studio CHRIS COVID-19 si basa su un campione rappresentativo della popolazione generale adulta. Alla prima visita, tutti i partecipanti si sono sottoposti a un test PCR e a un test sierologico. I partecipanti con esito negativo sono stati invitati a ripetere un questionario di follow-up ogni 4 settimane fino a positività confermata, vaccinazione contro COVID-19 o al termine dello studio. Il questionario includeva domande sul rischio di COVID-19: anamnesi medica, 26 sintomi relativi a vari organi e sistemi, e contatti diretti con casi di infezione confermata. L'evoluzione mensile del numero di sintomi individuali auto-riportati è stata valutata tramite un modello misto ad inflazione di zeri e distribuzione binomiale negativa. L’andamento congiunto dei sintomi nel tempo è stato modellato mediante Cluster Analysis. La predittività dei singoli sintomi rispetto a infezione da SARS-CoV-2 auto-riportata è stata valutata tramite Random Forest.
Risultati
I 700 partecipanti (età media 50 anni; 52% donne) hanno compilato una mediana di 9 questionari ciascuno. Durante il follow-up il 15% ha riportato positività a COVID-19. L’analisi dinamica dei sintomi ha evidenziato picchi di frequenza a ottobre 2020 e febbraio 2021. Il criterio di Calinski-Harabatz ha individuato due cluster distinti di sintomi, suddivisi per frequenza: i sintomi del cluster a maggiore incidenza erano mal di testa, stanchezza, raffreddore, mal di gola e dolori articolari/muscolari. La frequenza di entrambi i cluster seguiva il trend di positività a SARS-CoV-2 auto-riportata, riflettendo le ondate pandemiche. L’analisi Random Forest confermava il profilo sintomatico tipico di COVID-19 già riportato in letteratura.
Conclusioni
In un’area inizialmente libera da COVID-19, in assenza di malattie infettive concorrenti, l’andamento temporale dei sintomi auto-riportati rifletteva l’andamento pandemico, in maniera più evidente per alcuni sintomi. Tramite l’implementazione di tecnologie dell’informazione adeguate tra assistiti e medicina del territorio, il monitoraggio sistematico dei sintomi potrebbe garantire una soluzione tempestiva ed efficace per il controllo e la mitigazione di eventi infettivi acuti.