Monitoraggio ricerche online predice nuove ondate epidemiche di Covid-19. Studio IOR-UniBologna

Bologna, 15 giugno 2020 – Al picco di incremento di ricerche sul web per semplici parole chiave come “febbre” e “tosse” corrisponderebbe un proporzionale aumento del numero di nuovi ricoveri in terapia intensiva, dopo circa una settimana, e del numero di nuovi decessi, dopo circa due settimane dal picco delle ricerche.

A tale risultato è giunto un gruppo di ricercatori dell’Istituto Ortopedico Rizzoli e dell’Università di Bologna in uno studio pubblicato a fine maggio sulla rivista internazionale Internal and Emergency Medicine, firmato dal responsabile della Medicina e Reumatologia del Rizzoli prof. Riccardo Meliconi e dalla direttrice scientifica prof.ssa Maria Paola Landini con il ricercatore in Reumatologia Francesco Ursini e il medico in formazione specialistica Jacopo Ciaffi.

“In un recente lavoro, condotto utilizzando una metodologia simile unitamente all’analisi del flusso di pazienti in pronto soccorso ottenuto da immagini satellitari, un gruppo di ricercatori dell’Harvard University ha ipotizzato che il Covid-19 fosse presente a Wuhan già ad agosto 2019. Tali dati confermano quanto da noi precedentemente osservato circa l’utilità del monitoraggio dei volumi di ricerca sul web come potenziale strumento di sorveglianza per anticipare eventuali nuovi focolai epidemici – commentano i ricercatori – Il nostro studio dimostra tra l’altro che, pur non essendo le parole chiave utilizzate specifiche per la malattia, il trend di aumento nelle ricerche durante l’emergenza Covid-19 è stato quantitativamente e qualitativamente differente rispetto, ad esempio, all’epidemia di influenza dello scorso anno”.

“Stiamo continuando a monitorare l’andamento di tali parametri, che al momento mostrano un ritorno alla normalità dei volumi di ricerca da fine marzo. Sviluppare questa metodologia e implementarla in progetti integrati di sorveglianza unitamente ad altri big data, ottenibili sfruttando le enormi potenzialità del web, può rappresentare un efficace strumento di previsione di nuovi casi gravi di Covid-19 per adottare tempestive misure di risposta”, concludono i ricercatori.

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