Covid: in Toscana 18 contagiati ogni 10 mila residenti

Il territorio regionale spicca per una certa omogeneità tra le province, con un’unica eccezione: Massa Carrara a quota 41 (con 194.273 contagiati). A Lucca 387.642 (25‰), Firenze 1.011.644 (20‰), Pistoia 292.798 (16‰), Pisa 418.151 (15‰), Grosseto 220.635 (14‰), Prato 259.181 14‰), Siena 266.961 (14‰), Arezzo 341.657 (12‰), Livorno 334.079 (11‰),


Non è la Lombardia, ma la Valle d’Aosta la regione italiana con il più alto tasso di contagiati da coronavirus in base al numero dei residenti. Ha 70 contagiati ogni 10 mila abitanti. Dopo la Lombardia, a quota 56, spicca il Trentino-Alto Adige a quota 45, terzo posto. Sono questi i risultati di un’analisi compiuta dall’Ufficio comunicazione dell’Unsic, associazione datoriale, sulla penetrazione del Covid-19 nelle regioni e nelle province italiane in percentuale al numero dei residenti. Un lavoro che permette di far emergere alcuni elementi utili che possono contribuire alle analisi sulla diffusione del virus nel nostro Paese. In Toscana, ad eccezione di Massa Carrara (quota 41), Arezzo, Grosseto, Pisa, Pistoia, Prato e Siena viaggiano tra quota 12 e 15, con Lucca e Firenze un po’ più in alto e Livorno più in basso. Rispetto a Bergamo e Brescia, rispettivamente al quarto e quinto posto di questa speciale classifica dei contagi rapportati al numero dei residenti, è Cremona la provincia dove il virus ha colpito la maggior parte degli abitanti, seguita da Piacenza e Lodi. Nelle altre tre posizioni non c’è la Lombardia, ma Aosta (sesta), Reggio Emilia (settima) e Pesaro-Urbino (ottava). Quindi Mantova e Parma. Rispetto al dato regionale, il virus sta colpendo duro anche a Imperia e Massa Carrara (diciassettesimo e diciottesimo posto), mentre a guidare il centrosud è Pescara (trentanovesima), con Enna “anomalia” siciliana al cinquantesimo posto. In Sardegna Sassari stacca nettamente le altre province. Dati che forse alimentano le ipotesi che oltre al peso indubbio della mobilità e dell’aggregazione, possa influire anche un collegamento tra il virus e le condizioni climatiche e ambientali – osservano dall’Unsic.

Il coronavirus ha attraversato enormi distanze, raggiungendo Milano da Wuhan, ma è arrivato con molta meno violenza e intensità nel Centro-Sud nonostante gli intensi flussi di movimento tra persone che legano le diverse parti della penisola. Per offrire un contributo alla spiegazione il puzzle e stimolare ulteriore ricerca in questa direzione il working paper in progress di Leonardo Becchetti (Univ. Tor Vergata), Gianluigi Conzo (Univ. Tor Vergata), Pierluigi Conzo (Univ. Torino & Collegio Carlo Alberto) e Francesco Salustri (Oxford Univ.) usa dati giornalieri provinciali su contagi e decessi analizzando il ruolo di quattro fattori principali (lockdown, inquinamento, anzianità, clima e frequenza locale di incontri tra persone) sulla diversa diffusione della COVID-19 tra le regioni italiane. I risultati del lavoro suggeriscono che la COVID-19 abbia trovato terreno fertile in presenza di bassa qualità dell’aria (intensità di polveri sottili) e mancato distanziamento sociale prima delle decisioni di lockdown, che incidono significativamente sulla riduzione del numero dei casi. Gli effetti dell’epidemia sono purtroppo maggiori anche nelle provincie a maggiore presenza di microimprese e imprese artigiane, presumibilmente per la maggiore resistenza delle stesse ad interrompere l’attività vista la maggiore fragilità e il maggior rischio di conseguenze negative in caso di blocco dell’attività economica. La variabile cattura di fatto anche le aree a maggiore attività economica e percentuale di attività manifatturiera più difficile da convertire in smart work. Il dato sulle microimprese, drammatico e oggettivo, non vuole avere nessuna connotazione negativa. Gli artigiani e i piccoli imprenditori che lottano per difendere la propria impresa sono eroi come i medici e gli infermieri e, in quanto tali, necessitano di altrettanta tutela. Il lavoro verifica infine se la presenza di stranieri cinesi residenti nella provincia abbia avuto qualche impatto nella diffusione del contagio, non trovando alcun riscontro empirico a questa ipotesi. I dati mostrano in particolare che l’esposizione passata prolungata nel tempo alle polveri sottili incide significativamente sul numero di decessi e di contagi registrati. Questo risultato è coerente quello trovato da altri ricercatori di Harvard sull’effetto della COVID-19 negli Stati Uniti e con quanto rilevato in numerosi lavori della letteratura medica di cui la ricerca tiene conto, che indicano una significativa correlazione tra esposizione alle polveri sottili e ospedalizzazioni di emergenza per polmoniti in tempi non sospetti (prima dell’epidemia COVID-19). Per provincie collocate ai due estremi (per le Pm2.5, quelle lombarde e della Sardegna) questa differenza arriva a circa 1200 casi e 600 morti in un mese, considerando la popolazione media, raddoppiando all’incirca il rischio di mortalità tra le due aree (sotto ragionevoli ipotesi sul numero totale dei contagiati e sul tasso di letalità del virus). Ulteriori analisi saranno necessarie per trovare conferma che tutte queste evidenze indichino la presenza di nessi causali inequivocabili. Se interpretiamo i risultati come tali, e li mettiamo assieme ai tanti contributi sulla nocività delle polveri sottili, le implicazioni di policy sono evidenti. Il 94% delle polveri sottili dipende da fattori sotto il nostro controllo: più della metà (il 57% circa) dal riscaldamento domestico, e per il restante 37% da trasporti, energia e produzione agricola e industriale. È urgente dunque ripartire mettendo al centro l’idea di “benessere resiliente”. Le nuove tecnologie possono aiutarci a realizzare investimenti capaci di coniugare sviluppo economico, lavoro, ambiente, salute, conciliazione tra lavoro e vita di relazioni.

Redazione Nove da Firenze