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COVID-19, DISTANZIAMENTO E DROPLET TRANSMISSION CON E SENZA MASCHERINA 

Pubblicato sul «Journal of the Royal Society Interface» lo studio del team internazionale di ricerca dell’Università di Padova, Udine, Vienna e Chalmers: si può quantificare il rischio di contagio in funzione della distanza interpersonale, temperatura, umidità e tipo di evento respiratorio considerato. Quando si parla senza mascherina le goccioline infette emesse possono raggiungere oltre un metro, fino a 3 metri per un colpo di tosse mentre starnutendo raggiungono i 7 metri, con le mascherine chirurgiche e FFP2 il rischio di contagio diventa praticamente trascurabile sia che si parli, che si tossisca o starnutisca.

COVID-19 distanziamento mascherina
Dinamica di gocce e aerosol, vettori della trasmissione virale

Il gruppo di ricerca del professor Francesco Picano del Dipartimento di Ingegneria Industriale dell’Università di Padova – costituito dai dottori Federico Dalla Barba e Jietuo Wang, in collaborazione con il professor Alfredo Soldati, il dottor Alessio Roccon della Technische Universität Wien e Università di Udine, e il prof. Gaetano Sardina della svedese Chalmers University of Technology) – sul «Journal of the Royal Society Interface» propone un modello di quantificazione del rischio di contagio da COVID-19 in funzione della distanza interpersonale, condizioni ambientali di temperatura e umidità e tipo di evento respiratorio considerato (parlare, tossire o starnutire) con o senza l’utilizzo di mascherine.

Le strategie per combattere il COVID – 19, oltre al fondamentale utilizzo del vaccino, si basano su lockdown più o meno totali, distanziamento interpersonale (1-2 metri, three/six-feet rule), sanificazione di superfici e mani o areazione degli ambienti. La puntuale revisione di queste modalità di profilassi è fondamentale per contenere la diffusione di questa e altre future pandemie simili. È bene ricordare che la scienza ha fatto sempre tesoro delle esperienze passate: negli anni successivi alla pandemia di influenza spagnola del 1918 la comunità scientifica studiò le strategie per evitare la propagazione dei virus tanto che nel 1934 in una ricerca dell’americano William Firth Wells furono definite le basi per lo studio della trasmissione aerea dei virus e del distanziamento sociale.

I virus, come il SARS-COV-2, passano da un individuo infetto a uno sano tramite la trasmissione di goccioline salivari emesse parlando, tossendo o starnutendo. Le goccioline in sospensione si possono depositare sulle superfici che diventano quindi il terreno di contagio una volta toccate dall’individuo sano. In questo caso si può contrastare la catena del contagio sanificando superfici e mani.

Più articolata è la questione della trasmissione aerea: le regole fin qui usate per evitare la propagazione sono state il distanziamento interpersonale, la capienza ridotta degli ambienti e le mascherine.  Wells, come si è detto, distinse la trasmissione aerea in droplet o airborne/aerosol.

L’emissione di goccioline salivari avviene tramite la formazione di uno spray di goccioline spinto dall’aria espirata: le gocce nel loro moto evaporano, si depositano o restano sospese. Quelle più grandi e pesanti cadono prima di evaporare mostrando un moto balistico (droplet), mentre le più piccole evaporano prima di cadere e tendono ad essere trasportate dal fluido (airborne).

Wells, utilizzando le conoscenze dell’epoca sulla dinamica delle goccioline e sull’evaporazione di spray, propose la cosiddetta evaporation-falling curve in cui quantificò i tempi necessari per l’evaporazione completa o la caduta a terra delle goccioline respiratorie in funzione della loro dimensione iniziale. Dal punto di vista pratico: la distanza di 1,8 metri (six-feet) è quella in cui le goccioline più grandi arrivano prima di cadere su terreno (droplet transmission), mentre quelle più piccole, una volta evaporate, diventano minuscoli residui di materiale non-volatile capaci di rimanere sospesi nell’aria ed essere infettivi a lungo in ambienti chiusi non ventilati (aerosol/droplet-nuclei).

Nel tempo la comunità scientifica ha approfondito nuovamente la caratterizzazione degli spray respiratori, le distanze raggiunte dalle goccioline salivari e l’efficacia del distanziamento. È assodato che: le goccioline mostrano tempi di evaporazione molto più lunghi rispetto a quanto atteso dal modello del 1934 e che parte delle goccioline più grandi (airborne-droplet) sono trasportate dal getto d’aria emesso durante gli atti respiratori, raggiungendo distanze maggiori di quanto si pensasse.

La ricerca

Dallo studio pubblicato sul «Journal of the Royal Society Interface» emerge che senza mascherina le goccioline infette emesse quando si parla posso raggiungere la distanza di poco più d’un metro mentre starnutendo arrivano fino 7 metri in condizioni di elevata umidità. Tali distanze, stimate dal modello, mostrano un pieno accordo con le più recenti evidenze sperimentali. Dall’applicazione del modello per la stima del rischio di contagio si capisce che non esiste una distanza di sicurezza “universale” in quanto essa dipende dalle condizioni ambientali, dalla carica virale e dal tipo di evento respiratorio. Ad esempio, considerando un colpo di tosse (con media carica virale) si può avere un alto rischio di contagio entro i 2 metri in condizioni di umidità relativa media mentre diventano 3 con alta umidità relativa, sempre senza mascherina.

«La pandemia di COVID-19 ha evidenziato l’importanza di modellare accuratamente la trasmissione virale operata da goccioline salivari emesse da individui infetti durante eventi respiratori come parlare, tossire e starnutire. Le regole del distanziamento interpersonale usualmente utilizzate si basano principalmente sullo studio proposto da Wells nel 1934. Nel nostro lavoro – dice Francesco Picano – abbiamo revisionato tale teoria utilizzando le più recenti conoscenze sugli spray respiratori arrivando a definire un nuovo modello per quantificare il rischio di contagio respiratorio diretto. L’applicazione del modello fornisce una valutazione sistematica degli effetti del distanziamento e delle mascherine sul rischio d’infezione. I risultati indicano che il rischio è fortemente influenzato dalle condizioni ambientali come l’umidità, dalla carica virale e dal tipo di attività respiratoria, suggerendo l’inesistenza di una distanza di sicurezza “universale”. Di contro – sottolinea Picano – indossare le mascherine fornisce un’eccellente protezione, limitando efficacemente la trasmissione di agenti patogeni anche a brevi distanze interpersonali e in ogni condizione ambientale».

Francesco Picano, uno degli autori dello studio relativo a COVID-19, distanziamento e droplet transmission con e senza mascherina

La ricerca, utilizzando i più recenti dati sperimentali sulla riduzione dell’emissione di goccioline ad opera delle mascherine, ha testato il modello per quantificare come i dispositivi di protezione individuale abbattano il rischio di contagio: l’utilizzo della mascherina, chirurgica e ancor di più se FFP2, si dimostra essere un eccellente strumento di protezione abbattendo il rischio di contagio che diventa trascurabile già a brevi distanze (circa 1m), indipendentemente dalle condizioni ambientali o dall’evento respiratorio considerato.

«Sappiamo che il Virus richiede un vettore per essere trasmesso da una persona ad un’altra. Sappiamo anche che il vettore sono le goccioline di saliva emesse mentre respiriamo, parliamo starnutiamo, cantiamo. Le indicazioni mediche che stiamo seguendo sono basate su studi di fluidodinamica del 1940: Noi stiamo chiudendo le scuole, limitando le capienze dei locali, limitando le distanze tra le persone sulla base di studi del 1940. È importante – conclude Alfredo Soldati ordinario di fluidodinamica dell’Università di Udine e direttore dell’Institute of Fluid Mechanics and Heat Transfer della Technische Universität di Vienna – che ingegneri e fisici si cimentino nello studio di questi fenomeni insieme a biologi e virologi per fornire indicazioni precise che consentano di rilassare le norme quando si può e di rinforzarle quando si deve. Dall’inizio della pandemia la comunità internazionale si è messa al lavoro e ha prodotto in soli due anni un bagaglio di conoscenze basate su sofisticati esperimenti e accurate simulazioni sui moderni supercomputer. La gestione di questa pandemia richiede un continuo e razionale impegno da parte delle amministrazioni pubbliche, della comunità medica e di quella scientifica al fine di identificare misure sostenibili e accettabili dalla società. Il mio auspicio è che la comunità sanitaria che identifica le misure di sicurezza accolga volentieri i nostri suggerimenti e il nostro aiuto».

COVID-19, distanziamento e droplet transmission con e senza mascherina

Link alla pubblicazione: https://doi.org/10.1098/rsif.2021.0819

Titolo: “Modelling the direct virus exposure risk associated with respiratory events” – «Journal of the Royal Society Interface» – 2022; Autori: J. Wang, F. Dalla Barba, A. Roccon, G. Sardina, A. Soldati & F. Picano

 

Testo e foto dall’Ufficio Stampa Università degli Studi di Padova sullo studio relativo a COVID-19, distanziamento e droplet transmission con e senza mascherina.

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COVID-19: misure ‘soft’ possono evitare un secondo picco

Il benessere psicologico dei lavoratori durante il COVID-19: vulnerabilità e fattori protettivi

Uno studio frutto della collaborazione fra la Sapienza Università di Roma, le università di Trento, Bologna, Mannheim e dell’Università Pontificia Salesiana, ha valutato i costi psicologici del lockdown nei lavoratori in relazione ad alcuni fattori determinanti. I risultati dello studio, pubblicati sulla rivista Current Psychology, forniscono una base importante per l’ideazione e la realizzazione di interventi a supporto dei lavoratori nelle fasi successive della pandemia.

benessere psicologico dei lavoratori COVID-19
Il benessere psicologico dei lavoratori durante il COVID-19: vulnerabilità e fattori protettivi. Foto di MaximeUtopix

La pandemia da COVID-19 ha avuto un impatto importante su numerosi aspetti della vita delle persone, incluso il lavoro con risvolti determinanti anche sul benessere dei lavoratori. Tra i diversi fattori di disagio vi sono sicuramente lo spettro di una recessione economica, la paura di perdere il posto di lavoro, il cambiamento di abitudini consolidate insieme alla necessaria acquisizione di nuove per far fronte alla situazione emergenziale.

Tuttavia, le alterazioni del funzionamento psicologico riscontrate nei lavoratori non sono né inevitabili né sistematiche, essendo state riscontrate grandi differenze da individuo a individuo, anche tra persone che svolgono le stesse mansioni o appartengono al medesimo ambito professionale. Tutto ciò ha sollevato importanti interrogativi riguardo ai principali fattori di vulnerabilità e di protezione in azione durante questo periodo e, in ultima analisi, sui costi psicologici delle misure di contenimento.

Una nuova ricerca frutto della collaborazione fra la Sapienza di Roma, le università di Trento, Bologna, Mannheim e l’Università Pontificia Salesiana, ha preso in esame il ruolo di una ampia serie di fattori di vulnerabilità personali, di stress e di risorse sociali legati al lavoro, per valutare il benessere dei lavoratori durante l’epidemia da COVID-19. Lo studio si basa sulla teoria della conservazione delle risorse che presuppone la limitatezza delle risorse psicologiche – caratteristiche personali, ambientali e lavorative – alle quali le persone possono attingere per superare le avversità e gli eventi stressanti.

L’indagine, pubblicata sulla rivista Current Psychology. è stata condotta su un ampio campione di circa 600 lavoratori, intervistati nella prima fase di lockdown, dal 22 marzo al 6 aprile 2020, a cui è stato chiesto di rispondere a dei questionari per rilevare le loro caratteristiche psicologiche e il livello di adattamento personale e lavorativo.

I risultati hanno portato alla luce sia vulnerabilità critiche, sia fattori protettivi chiave. Tra le prime, la percezione di insicurezza lavorativa e di precarietà appaiono associate a un peggiore adattamento emotivo, soprattutto per chi possedeva un contratto a tempo determinato. Tra gli elementi protettivi, emergono invece la positività, la stabilità emotiva e la coscienziosità. Tra le singole vulnerabilità e risorse sono state inoltre evidenziate interessanti interazioni: la positività, ad esempio, è risultato un fattore di protezione chiave, in grado di diminuire la percezione dello stress causato dalle vulnerabilità. Così come i sentimenti di frustrazione, rabbia o paura determinati dall’avvento del lockdown sono risultati attenuati in chi possedeva aspettative più positive sul futuro.

“Un elemento di particolare interesse, fra tutti quelli presi in esame, è la possibilità di lavorare da casa – spiega Guido Alessandri della Sapienza, primo nome dello studio. “Chi possedeva un contratto di lavoro a tempo indeterminato, o possedeva comunque una percezione solida della propria posizione lavorativa, ha accolto positivamente questa nuova possibilità. Al contrario per chi avvertiva un forte senso di precarietà e insicurezza lavorativa, è risultata invece molto stressante”.

Infine, gli effetti negativi dello stress economico dovuto alla pandemia sono risultati ridotti grazie ad alcune caratteristiche personali come la dedizione, o dalla natura del rapporto di lavoro come il tipo di contratto in essere o la centralità riconosciuta al lavoro svolto.

I risultati ottenuti consentono di definire con chiarezza la rete di risorse e di vulnerabilità più rilevanti per le diverse tipologie di lavoratori, anche nell’ottica di ideare e realizzare interventi a supporto dei lavoratori nelle fasi successive a questo complicato periodo. Letti nel loro insieme, i fattori determinanti permettono infatti di desumere il profilo dei lavoratori più vulnerabili allo stress indotto dal lockdown, che rischiano di pagare alla lunga un costo maggiore degli altri, perché privi delle risorse necessarie per farvi fronte.

Riferimenti:

Determinants of workers’ well-being during the COVID-19 outbreak: An exploratory study – Guido Alessandri, Lorenzo Filosa, Sabine Sonnentag, Giuseppe Crea, Laura Borgnogni, Lorenzo Avanzi, Luigi Cinque, Elisabetta Crocetti – Current Psychology. 2021 DOI: https://doi.org/10.1007/s12144-021-02408-w

Testo e foto dal Settore Ufficio stampa e comunicazione Sapienza Università di Roma

Infodemia e pandemia, fenomeni a confronto 
Un team di esperti di Data Science ed epidemiologi computazionali, coordinati da Walter Quattrociocchi, dell’Università Sapienza di Roma, ha pubblicato sulla rivista Cell uno studio volto a individuare differenze e interconnessioni tra il fenomeno pandemico e quello infodemico.

infodemia pandemia social distance
Infodemia e pandemia, fenomeni a confronto. Foto di congerdesign

In che modo affrontare la massiccia diffusione di informazione sulla pandemia in atto? E come misurare il loro effetto sulla gestione del fenomeno pandemico? Queste sono le principali domande a cui tenta di rispondere, in un nuovo studio pubblicato sulla rivista Cell, un team di esperti composto da epidemiologi computazionali, rappresentanti dell’OMS e dei Centers for Disease Control and Prevention (CDC) americani, cinesi e africani, coordinati da Walter Quattrociocchi del Dipartimento di Informatica della Sapienza di Roma. I ricercatori hanno cercato di porre in relazione i due fenomeni, quello pandemico e quello infodemico, portando alla luce le differenze essenziali ma anche le forti interconnessioni tra i due e la possibilità che si influenzino vicendevolmente.

Uno dei primi punti che lo studio sottolinea è la differenza che sussiste tra i due fenomeni: il processo di diffusione del virus, al contrario delle informazioni, non gode della caratteristica dell’opzionalità. È infatti impossibile decidere di accettare, o non accettare, la presenza del virus mentre ogni utente ha la possibilità di accogliere un’informazione piuttosto che un’altra, rigettando quelle che non sono di suo gradimento.

Proprio i diversi bias comportamentali, ovvero pregiudizi sviluppati sulla base dell’interpretazione delle informazioni in possesso, sono stati l’altro elemento cardine all’interno dello studio. Conoscere le dinamiche che mettiamo in atto quando processiamo informazioni è, infatti, fondamentale per una comunicazione efficace che consenta anche una gestione migliore della pandemia. Il primo comportamento preso in esame è il confirmation bias, ovvero la tendenza a cercare informazioni che confermino le nostre convinzioni e, allo stesso tempo, ignorare quelle che possano in qualche modo contrastarle. Questo tipo di atteggiamento si ripropone, a livello comunitario, anche in un secondo tipo di bias, l’echo chamber: termine con cui si intende la creazione di comunità omofile, gruppi di individui che si associano a partire dalla condivisione di una comune narrativa (verità), che trova così modo di rinforzarsi reciprocamente.

Entrambi i pregiudizi sono caratterizzati quindi dalla polarizzazione, ovvero dalla tendenza spesso determinata dall’atteggiamento dei media nel veicolare le informazioni legate alla pandemia. Occorrerebbe quindi partire da qui per cercare di far fronte al fenomeno infodemico, che, come posto in evidenza dallo studio, ha effetti diretti sulla gestione della pandemia.

“Non bisogna sottovalutare l’impiego e le potenzialità offerte dalla Data Science – commenta Walter Quattorciocchi. “Questa, applicata ai contesti sociali, potrebbe essere utilizzata per cogliere meglio, ed eventualmente anche prevedere, l’evoluzione dell’opinione pubblica e gli effetti della stessa tanto sulla società quanto sulle politiche per la gestione della pandemia”.

 

Riferimenti:

Infodemics: A new challenge for public health – Sylvie C. Briand, Matteo Cinelli. Tim Nguyen, Akhona Tshangela, Lei Zhou, Walter Quattrociocchi – Cell 2021 DOI:https://doi.org/10.1016/j.cell.2021.10.031

 

Testo e foto dal Settore Ufficio stampa e comunicazione Sapienza Università di Roma

PREVISIONE DELLA MORTALITÀ IN TERAPIA INTENSIVA COVID-19

Sviluppato uno strumento, attraverso l’approccio di Machine Learning che utilizza l’algoritmo Super Learner, capace di identificare i ricoverati per COVID-19 più a rischio di eventi fatali

terapia intensiva mortalità COVID COVID-19
Paolo Navalesi

Il recente studio pubblicato dalla rivista «Journal of Anesthesia, Analgesia and Critical Care» dal titolo “COVID-19 ICU mortality prediction: a machine learning approach using SuperLearner algorithm”, coordinato dal prof. Paolo Navalesi, direttore della COVID-19 VENETO ICU Network, e dal prof. Dario Gregori, Direttore dell’Unità di Biostatistica Epidemiologia e Sanità Pubblica del Dipartimento di Scienze Cardio-Toraco-Vascolari e Sanità Pubblica dell’Università di Padova, oltre a sollevare importanti riflessioni sull’indagine dei fattori predittivi di mortalità in terapia intensiva in pazienti affetti da COVID-19, apre lo sguardo sull’importanza di nuove tecniche di analisi di dati clinici tramite Machine Learning una delle nuove frontiere di formazione per medici e operatori sanitari.

terapia intensiva mortalità COVID COVID-19
Dario Gregori

Il Machine Learning (ML o apprendimento automatico) è uno dei principali rami dell’intelligenza artificiale ed è una tecnologia fondamentale per la gestione e la comprensione dell’enorme quantità di dati, sanitari e non, che produciamo quotidianamente. L’uso del ML in medicina permette l’identificazione più rapida e precisa dei meccanismi che sono alla base di una malattia o della sua degenerazione, ma anche per definire una terapia in base alle caratteristiche personali del paziente.

La ricerca, che mette in luce l’età avanzata dei pazienti come uno dei predittori di maggiore mortalità per COVID in Terapia Intensiva, è il risultato di uno sforzo congiunto tra una rete di anestesisti, rianimatori e biostatistici.  Lo studio è stato coordinato dal prof. Paolo Navalesi, direttore della COVID-19 VENETO ICU Network, e dal prof. Dario Gregori, Direttore dell’Unità di Biostatistica Epidemiologia e Sanità Pubblica del Dipartimento di Scienze Cardio-Toraco-Vascolari e Sanità Pubblica dell’Università di Padova.

«È importante sottolineare come la consapevolezza della necessità di far rete stia diventando il nuovo modus operandi per far fronte anche alle sfide delle emergenze epidemiologiche – spiega il professor Paolo Navalesi, direttore della COVID-19 VENETO ICU Network -. Nemmeno le Unità di terapia intensiva sono più un’isola all’interno degli ospedali. Mai come in questi mesi la loro funzione e operatività è stata al centro dell’attenzione pubblica. Le 25 Unità Operative del Veneto lavorano già in rete per raccogliere i dati di ogni ricoverato. Per questo studio abbiamo chiesto il coinvolgimento dei colleghi di Milano e aggiungere la visione di una realtà extra regionale ma ugualmente impegnata sul fronte del COVID. Ma soprattutto, la rete che ci ha visto coinvolti in modo innovativo e che ci permette di avere una importante chiave di lettura, è quella creata all’interno del nostro Ateneo tra l’istituto di Anestesia e Rianimazione e l’Unità di Biostatistica del prof. Gregori».

Il lavoro mirava a sviluppare uno strumento, attraverso un approccio di Machine Learning, capace di identificare i ricoverati per COVID-19 più a rischio di eventi fatali. La relazione studiata, quindi, è stata quella tra le caratteristiche dei pazienti e i casi di mortalità, prendendo in esame età, genere, punteggio di valutazione dell’insufficienza d’organo, necessità di ventilazione meccanica invasiva, ventilazione meccanica non invasiva, ossigenazione extracorporea a membrana, emofiltrazione venoso-venosa continua, tracheostomia, re-intubazione, posizione prona durante la degenza in terapia intensiva; e riammissione in terapia intensiva. Questi erano i dati a disposizione e processabili in un momento di emergenza e di grandissimo carico di lavoro nelle 25 terapie intensive del Veneto

Si è basato sui dati di 1616 pazienti ricoverati nelle terapie intensive della COVID-19 VENETO ICU Network e dell’IRCCS Ca’ Granda Ospedale Maggiore Policlinico di Milano dal 28 febbraio 2020 al 4 aprile 2021.

I modelli hanno evidenziato l’età come il parametro predittivo più importante sulla mortalità di questi pazienti.

Dall’inizio della pandemia, lo sviluppo di modelli predittivi ha suscitato grande interesse a causa della mancanza iniziale di conoscenze su diagnosi, trattamento e prognosi sull’argomento. Vale la pena notare che sono stati proposti diversi strumenti per la previsione della mortalità dei pazienti COVID-19; tuttavia, è difficile confrontare le loro prestazioni perché ogni modello è stato sviluppato in pazienti con caratteristiche diverse, utilizzando diversi insiemi di variabili e utilizzando tecniche diverse per lo sviluppo del modello stesso.

«Queste tecniche sono lo strumento metodologico alla base della person-centered clinical research (ricerca clinica basata sulla persona) e della medicina personalizzata, fondata sull’analisi dei dati clinici, integrati con algoritmi e con i big data a disposizione – sottolinea il Professor Dario Gregori, Direttore dell’Unità di Biostatistica Epidemiologia e Sanità Pubblica del Dipartimento di Scienze Cardio-Toraco-Vascolari e Sanità Pubblica dell’Università di Padova -. Le variabili cliniche indagate rappresentano solo un piccolo numero di parametri potenzialmente rilevanti e in grado di influenzare gli esiti dei pazienti critici. Inoltre, diversi pazienti avevano registri incompleti, a causa dall’enorme carico di lavoro per i medici di terapia intensiva durante la pandemia di COVID-19. Ciò nonostante, i risultati di questa ricerca rappresentano l’ennesima dimostrazione della grandissima importanza della collaborazione tra biostatistici e medici per meglio capire le dinamiche dell’andamento di ogni malattia”

L’Unità di Biostatistica ha sviluppato tre diversi modelli predittivi, con le tecniche di ML. Ciascun modello includeva diversi set di variabili cliniche. I tre modelli hanno mostrato prestazioni predittive simili: l’età era il predittore principale per tutti i modelli considerati. Gli strumenti impiegati hanno dimostrato diversi punti di forza, tra cui il fatto che sono stati sviluppati su un’ampia coorte multicentrica di pazienti ammessi alle unità di terapia intensiva di due delle regioni italiane più colpite dalla pandemia di COVID-19

Link alla ricerca: https://janesthanalgcritcare.biomedcentral.com/articles/10.1186/s44158-021-00002-x

Titolo: «Access COVID-19 ICU mortality prediction: a machine learning approach using Super Learner algorithm» – «Journal of Anesthesia, Analgesia and Critical Care» – 2021

Autori: Giulia Lorenzoni1†, Nicolò Sella2†, Annalisa Boscolo3, Danila Azzolina1, Patrizia Bartolotta1, Laura Pasin3, Tommaso Pettenuzzo3, Alessandro De Cassai3, Fabio Baratto4, Fabio Toffoletto5, Silvia De Rosa6, Giorgio Fullin7, Mario Peta8, Paolo Rosi9, Enrico Polati10, Alberto Zanella11,12, Giacomo Grasselli11,12, Antonio Pesenti11,12, Paolo Navalesi 2,3*, Dario Gregori1 per la Rete ICU VENETO

1 Unità di Biostatistica, Epidemiologia    e Sanità Pubblica, Dipartimento di Scienze Cardiache, Toraciche, Vascolari e Sanità Pubblica, Università di Padova, Padova, Italia.

2 Dipartimento di Medicina (DIMED), Policlinico Universitario di Padova, Padova, Italia.3Istitutodi Anestesia e Terapia Intensiva, Università di Padova Ospedale, Padova, Italia.

4 Unità di Anestesia e Terapia Intensiva, Ospedali Riuniti Padova Sud, Schiavonia, Italia.

e Unità di Terapia Intensiva, Ospedale di San Donà di Piave e Jesolo, San Donà di Piave, Italia.

6 Unità di Anestesia e Critica, Ospedale San Bortolo, Vicenza, Italia.

7 Unità di Anestesia e Cure Intensive, Ospedale Dell’Angelo, AULSS 3 Serenissima, Mestre, Italia.

8 Unità di Anestesia e Terapia Intensiva, Ospedale Ca’ Foncello, AULSS 2 Marca Trevigiana, Treviso, Italia.

9 Servizi Medici di Emergenza, Dipartimento Regionale, AULSS  3, Venezia, Italia.

10 Unità di Anestesia e Terapia Intensiva B, Dipartimento di Chirurgia, Odontoiatria, Ginecologia e Pediatria, Università degli Studi di Verona, AOUI- Azienda Ospedaliero-Universitaria Integrata, Verona, Italia.

11 Anestesia e Critical Care, Dipartimento di Fisiopatologia e Trapianti, Università del Milan,Milano,  Italia.

12 Dipartimento di Anestesia, Terapia Intensiva e Medicina d’Urgenza, Fondazione IRCCS Ca’ Granda-Ospedale Maggiore Policlinico, Milano, Italia

Foto di Mohamed Hassan

Testo e foto dall’Ufficio Stampa Università di Padova.

IL NUOVO MONDO POST-COVID DALLA FINANZA AL CALCIO

DA EDIZIONI CA’ FOSCARI INSTANT-BOOK FIRMATO DA 53 ECONOMISTI

Investire sulla resilienza per affrontare crisi future tra i messaggi chiave del volume che analizza esperienze e scenari internazionali

economia post-COVID instant-book Edizioni Ca' Foscari
La copertina dell’instant-book A New World post COVID-19. Lessons for Business, the Finance Industry and Policy Makers, edited by Monica Billio and Simone Varotto, Edizioni Ca’ Foscari. Un team di 53 studiosi di economia sul mondo post-COVID

VENEZIA – Gli spettri del protezionismo o dell’austerity, il delicato ruolo della Banca centrale europea, l’incertezza dei mercati attenti alla curva epidemica, la prudenza nel ritorno al turismo. Ma anche l’immobiliare orientato verso case più grandi in cui lavorare, le criptovalute per diversificare, investimenti sulla scia del Green Deal e il calcio che si dovrà reinventare.

Un team di 53 economisti ha esplorato esperienze del passato e scenari di possibile ripresa in vari campi dell’economia, del business e della finanza, realizzando in poche settimane il primo libro sul mondo post-COVIDedito da Edizioni Ca’ Foscari e scaricabile gratuitamente online.

Uno dei capitoli firmati da ricercatori cafoscarini riguarda il nesso tra pandemia, clima e finanza pubblica. Secondo gli studiosi, non sarebbe lungimirante uno sforzo per tornare alla situazione pre-epidemica, ma piuttosto andrebbero favorite politiche che puntino sulla resilienza socio-economica in vista di future pandemie o crisi di simile portata, allineandole a iniziative europee come il Green Deal. Sarebbero scelte egualmente costose rispetto a politiche di più corto respiro, ma metterebbero l’Europa nelle condizioni di affrontare meglio futuri shock, concludono gli autori Stefano Battiston, Monica Billio e Irene Monasterolo, i quali hanno condotto queste analisi nell’ambito di un progetto in collaborazione con la Banca Mondiale che ha riguardato finora paesi in via di sviluppo e proseguirà nei prossimi mesi.

Il volume, curato da Monica Billio, direttrice del Dipartimento di Economia dell’Università Ca’ Foscari Venezia, e da Simone Varotto, professore associato alla Henley Business School della University of Reading, inaugura una collana su Innovation in Business, Economics & Finance, diretta da Carlo Bagnoli, professore di Innovazione Strategica a Ca’ Foscari.

“Le pandemie sono eventi dirompenti che hanno conseguenze profonde per la società e l’economia – afferma Simone Varotto, cafoscarino oggi docente a Reading e curatore del libro – il volume intende presentare un’analisi degli impatti economici del COVID-19 e le probabili conseguenze future. Abbiamo chiesto agli studiosi che hanno contribuito di scrivere per lettori non esperti, in modo da diffondere un messaggio che vada oltre l’accademia e gli economisti, per raggiungere i decisori e la società”.

“I contenuti del libro derivano dalle più recenti ricerche e forniscono una quantità di spunti per ulteriori approfondimenti e riflessioni – aggiunge Monica Billio, professoressa a Ca’ Foscari – Questo rende la pubblicazione uno strumento ideale anche per gli studenti di economia e finanza che vogliano capire meglio come la pandemia influenzi le loro discipline”.

E il calcio? Il tema, tanto caro agli appassionati inglesi come agli italiani, ha implicazioni economiche che non vanno sottovalutate. Secondo J. James Reade e Carl Singleton della University of Reading il futuro dipenderà dalle scelte di proprietari e manager dei principali club: punteranno su diversità e inclusione o continueranno a dominare gli interessi finanziari? L’analisi tocca anche il vantaggio, eroso dalle porte chiuse, del giocare “in casa”. Inoltre, paventa un possibile contagio, ma questa volta finanziario, in caso di bancarotta di club molto dipendenti dagli incassi dei biglietti: la maggior parte dei loro debiti sono detenuti da altre società sottoforma di pagamenti dilazionati dei trasferimenti di giocatori. Vie d’uscita? Secondo i ricercatori diversificare su un asset in crescita come il calcio femminile e tagliare spese improduttive come le provvigioni degli agenti sarebbero tra le migliori politiche per garantire un futuro all’industria del pallone.

Link al libro:  http://doi.org/10.30687/978-88-6969-442-4

A New World Post COVID-19 

Lessons for Business, the Finance Industry and Policy Makers

 

Testo e immagine dall’Ufficio Comunicazione e Promozione di Ateneo Università Ca’ Foscari Venezia sull’instant-book Edizioni Ca’ Foscari, realizzato da 53 studiosi di economia sul mondo post-COVID.