Изследване на влиянието на грипната инфекция върху смъртността във всички възрастови групи в Италия през зимните месеци за периода 2013/14–2016/17

Източник: https://doi.org/10.1016/j.ijid.2019.08.003 1201-9712/

Превод: Даниела Василева

Aldo Rosanoa,b,*, Antonino Bellaa, Francesco Gesualdoc, Anna Acamporad, Patrizio Pezzottia, Stefano Marchettie, Walter Ricciardif, Caterina Rizzoa,c
а National Institutes of Health, Viale Regina Elena, 299, 00198 Rome, Italy
b Italian National Agency for Regional Healthcare Services, Via Piemonte, 60, 00187 Rome, Italy
c Bambino Gesù Children’s Hospital, Piazza Sant’Onofrio, 4, 00165 Rome, Italy
d Institute of Public Health – Section of Hygiene, Università Cattolica del Sacro Cuore, Largo Francesco Vito, 1, 00168 Rome, Italy
e Italian National Institute of Statistics, Via Cesare Balbo, 16, 00184 Rome, Italy
f Department of Woman and Child Health and Public Health – Public Health Area, Fondazione Policlinico Universitario A. Gemelli IRCCS, Largo Francesco Vito

The Authors. Published by Elsevier Ltd on behalf of International Society for Infectious Diseases. This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).

Абстракт:

               Цели: През последните години Италия регистрира високи стойности на смъртност, особено сред хората в напреднала възраст през зимните месеци. Грипните епидемии са посочени като един от потенциалните детерминанти за тези завишени стойности. Целта на нашето проучване беше да се оцени приноса на грипните заболявания за завишената смъртност през зимниите сезони в периода между 2013/2014 и 2016/2017 в Италия.

Методи: Използвахме методите EuroMomo и FluMomo, за да оценим годишната тенденция на увеличаване на риск от смърт от грип по възрастови групи. Данните за населението бяха предоставени от Националния статистически институт, а данните за грипоподобни заболявания и потвърдени случаи на грип бяха предоставени от Националния здравен институт. Като индикатор за седмичната грипна активност (ГА) приехме индекса Голдщайн, който е продукт на процента пациентите, с налично грипоподобно заболяване (ILI) и процента на грип-позитивните лабораторни проби за дадена седмица.

Резултати: Изчислихме увеличения брой смъртни случаи на 7 027, 20 259, 15 801 и 24 981 съответно, които се дължат на грипните епидемии през 2013/14, 2014/15, 2015/16 и 2016/17, използвайки индекса на Голдщайн. Средната годишна смъртност на 100 000 варира от 11,6 до 41,2, като повечето от смъртните случаи, свързани с грипа, се регистрират сред възрастните хора. Въпреки това, при деца под 5 години също се съобщават случаи с грип, които могат да се дължат на превишена смъртност през сезоните 2014/15 и 2016/17 (съответно 1,05 / 100 000 и 1,54 / 100 000).

               Изводи: Над 68 000 смъртни случаи се дължат на грипните епидемии в периода на проучването. Наблюдаваният извънмерен брой смъртни случаи не е напълно неочакван, предвид големия брой хора в напреднала възраст Италия. В заключение, непредсказуемостта на грипния вирус представлява голямо предизвикателство за здравните специалисти и политиците. Независимо от това, ваксинирането остава най-ефективното средство за намаляване на тежестта на грипа, а усилията за увеличаване на обхвата на ваксинирането и въвеждането на нови стратегии за ваксиниране (като ваксиниране на здрави деца) трябва да прилагат за намаляване на честотата на грипа, на която се дължи на увеличената смъртност в Италия и в Европа през последните сезони.

Въведение: Сезонните епидемии от грип допринасят значително за световната годишна смъртност, особено сред хората на възраст над 65 години. Честотата на смъртните случаи, причинени от грипни заболявания, е силно променлива според страната и сезона (Iuliano et al., 2018). Фактори, влияещи на тази променливост, са ъвпадащи по време циркулиращи вируси и вирусите, включени в сезонната ваксина; температура на околната среда; брой ваксинирани и демографски показатели на населението (Например: броят на индивидите в напреднала възраст и/или на хората с хронични заболявания) (Vestergaard et al., 2017; Bonanni et al., 2015; Rizzo, 2015). През зимните сезони на 2014/15 и 2016/17 в Европа е отчетено увеличение на смъртността от всички причини (Mølbak et al., 2015; Vestergaard et al., 2017). И през двата сезона преобладаващият щам грипен вирус, циркулиращ в Европа е бил A/H3N2, щамът който най-често се свързва със смъртността от грип при възрастни хора (Vestergaard et al., 2017; ECDC / WHO, 2017; Rizzo et al., 2007). В Италия сезонът 2014/15 се характеризира с ко-циркулация на A/H1N1pdm09 (52%) и A / H3N2 (41%), докато през сезон 2016/17 преобладава вирусът A/H3N2 (93%) (NIH, 2018).

През последните години Италия регистрира пикове на нивата на смъртност, особено сред хората в напреднала възраст през зимния сезон. През зимните месеци на  2014/2015 г. е наблюдавана смъртност от 10,7 на 1000 жители (повече от 375 000 смъртни случая), което съответства на приблизително 54 000 смъртни случаи (+ 9,1%) в сравнение с 2014 г. (Signorelli и Odone, 2016) , представляващи най-високата отчетена смъртност след Втората световна война в Италия (ООН, 2019 г.). Въпреки че, гореописаните завишени нива на смъртност обезпокоиха изследователите, здравните власти и експертите по обществено здраве, да се определят нейните детерминанти остана предизвикателство (Signorelli и Odone, 2016).

Увеличената смъртност от грип в Италия през гореспоменатите сезони е изследвана в по-ранно мултинационално проучване (Vestergaard et al., 2017; Michelozzi et al., 2016; Cislaghi et al., 2016), в което се анализират данните за смъртността от огранична извадка от италианското население, както и в проучване, фокусирано върху един италиански регион (Fedeli et al., 2017).

 Настоящото изследване има за цел да проучи двата пика на смъртността, наблюдавани в Италия през 2015 и 2017 г., като използва следните данни: а) информацията за смъртността поради всякакви причини, получена от преброяване на населението в периода от 2013 до 2017 г .; б) данни за преживяемостта от сезонните грипоподобни заболявания за периода от 2013/14 до 2016/17 (седмица 42 до 17 седмица); в) данни за вирусните заболявания между 2013/14 г. и 2016/17 (седмица 42 до 17 седмица) и г) данни за температурата на околната среда за същите години. Крайната цел беше да се оцени причинената от грип смъртност и влиянието на вариациите на  температурата за увеличената честота на смъртността през горепосочените грипни сезони, използвайки мултипликативен регресионен Poisson модел (EuroMOMO, 2018a). Методи:

 Източници на данни:

 Смъртни случаи: Седмичния брой на смъртните случаи от всякакви причини по възрастови групи (0–4; 5–14; 15–64; 65–74; 75+), за периода 2013–2017 г., е осигурен от италианския Национален статистически институт (ISTAT) (ISTAT, 2018a). Обобщените седмични данните за смъртността са налични от 2013 г. до 2016 г. и като месечни обобщени данни за 2017 г. Следователно за 2017 г. седмичните смъртни случаи са оценени на базата на съотношението на седмичните смъртни случаи по възраст и пол спрямо средните стойности за същия период от предходните години (2013–2016).     

Население:

Суровите данни за броя на смъртните случаи сa съобщавани на  седмична база на смъртта, като са използвани данните за броя на италианското местно население от 01.01.2014 г. като ориентир. Броят на италианското население, разделен по възрастови групи в началото на всяка година е получен от ISTAT (ISTAT, 2019).

Грипна активност:

Данните за броя на грипоподобните заболявания (ILI) бяха предоставени от Националната контролна система за наблюдение на грипните заболявания (InfluNet), която съществува в Италия от грипния сезон през 1999/2000 г. InfluNet е мрежа от практикуващи лекари, представителни за всички италиански региони, базирани на доброволното участие на средно 973 общопрактикуващи лекари и семейни педиатри всяка година (средно 754 – 1 055), предоставящи здравни грижи на около 2% от общото население. InfluNet е посветен на мониторинга на честотата на ILI в периода между 42 до 17 седмица на всеки зимен сезон, за определяне на степента на сезонните епидемии и за събиране на информация за циркулиращите щамове (Perrotta et al., 2017; Gasparini et al., 2013).

Вирусологичните данни са получени от системата за наблюдение InfluNet. InfluNet е вирусологична система за наблюдение, която се използва от сезон 1999-2000 г., базирана на резултатите от гърлени смивове (NIH, 2019). ILI и вирусологичните данни са достъпни до ISO седмица и се докладват всяка седмица по време на грипния сезон от Националните здравни институти (NIH, 2019). Система за наблюдение и контрол е била планирана да представя италианското население по региони и по възрастови групи. Оценката за общия брой на случаите на ILI в Италия е получена чрез изчисление на седмичната честота на ILI, върху броя на населението под наблюдение и осъразмеряването им към броя на италианското население (около 60 милиона).        

Температура на околната среда:

            Данните за температурата бяха извлечени от базата данни на Националната океанна и атмосферна администрация (NOAA, 2019). Повече от сто италиански метеорологични станции допринасят за базата данни на NOAA, осигурявайки среднодневни, минимални и максимални температури. Като цяло италианските средни дневни, минимални и максимални температури са получени чрез изчисляване на средните дневни, минимални и максимални температури от всяка метеорологична станция, претеглени от населението на италианските провинции, където са разположени станциите за целия период на изследване (зимни сезони от 2013/14 до 2016/17). Средноседмичните температури, както и седмичните минимални и максимални температури са получени като се изчислява средната седмична дневна средна, минимална и максимална температура. Въз основа на тези общи седмични температури ние изчислихме очаквания седмичен минимум и максимална температура, използвайки общ линеен модел с годишно сезонно изменение, приложено към данните за целия период на изследване. Седмици с екстремни температури (ЕT) бяха определени като седмици със средна температура над средната максимална седмична температура или по-ниска от средната на минималните седмични температури. (Nielsen et al., 2018).

 Статистически анализ:

 Броят на причинените от грип смъртни случаи е изчислен с помощта на алгоритъма FluMOMO въз основа на седмичната грипна активност (IA) и ET (EuroMOMO, 2018b). За този анализ използвахме два показателя за IA: 1) честотата на ILI и 2) индекса на Голдщайн (ILI – процент от положителните проби) (Goldstein et al., 2011). Закъснелите до две седмици ефекти на обяснителните променливи бяха взети превид. В модела беше въведен обяснителен фактор, отразяващ отклонението на температурата на околната среда от средната максимална / минимална температура, за да се вземе предвид потенциалното влияние на температурата върху увеличената смъртност от грип, тъй като в много италиански региони се регистрират много ниски температури в зимния сезон (например януари 2017 г.). Признава се, че извънредно студеното време има потенциално въздействие върху увеличената смъртност от всички причини (Nielsen et al., 2011). Затова ние оценихме смъртността, причинена от грип сред  пациентите в напреднала възраст, коригирайки за екстремни температури (ET), дефинирани като седмици със средна температура над средната максимална температура или под средната. Студените периоди  имат неблагоприятен ефект през зимата, но през лятото са благоприятни, противоположно на прекалено топлите периоди. Следователно, ефектът на температурата е противоположен през зимата: висока -защитен и ниска-вреден.

 Методът е описан на друго място (Vestergaard et al., 2017). Накратко, ние приехме  регресионния модел на Поасон във времеви серии със свръх-дисперсия, където седмичният абсолютен брой смъртни случаи поради всички причини е променливата на резултата и IA и ET обяснителните променливи. В раздела с резултатите отчетохме резултати, включващи и двата модела с и без ET ефект. Коригирахме модела според годишната тенденция и сезонността. Сезонността е изразена като сбор от две синусоидни криви, съответно за период от една година и от 6 месеца (Nielsen et al., 2018). Тъй като доминиращият тип/подтип на циркулиращи грипни вируси варира в различните сезони, се използва отделен ефект от IA за всеки сезон (сезон: от 42-а седмица на предходната година до 17-а седмица на следващата година).

Анализите са извършени отделно за възрастовите групи 0–4, 5–14, 15–64 и 65+ години, както и за всички възрасти. Статистическият анализ е извършен с помощта на STATA версия 14 (StataCorp, 2014).

 Резултати

Смъртност в национален мащаб

 Общо 1,457,038 смъртни случаи са регистрирани в Италия през периода на изследването. Таблица 1 предоставя абсолютния брой смъртни случаи, причинени от всякакъв произход, обща смъртност (на 1000 жители), общата стандартизирана смъртност (на 1000 жители) и стандартизираната смъртност по възрастова група и сезон. Броят на смъртните случаи и смъртността от всички причини се увеличават с възрастта. Сезоните 2014/15 и 2016/17 показаха най-високи нива смъртност.

Таблица 1

Наблюдение на грипоподобните заболявания 

По време на проучването са описани средно 5,290 000 случаи на ILI (диапазон 4,542 000–6 299 000), което съответства на кумулативна средна честота от 9% (диапазон 8% – 11%). Най-високата честота се наблюдава при деца под 5 години (средно 23%, диапазон 21% – 26%) и при юноши (средно 15%, диапазон 12% – 18%). Сезонът 2014/15 показа най-големия брой случаи- общо 6 300 000 случаи. Най-ниският брой случаи е наблюдаван през сезон 2013/14 – 4,540 000 (Таблица 2).

Висока циркулация на A/H3N2 се наблюдава през всички сезони, включени в това проучване, макар и с различна пропорция за всеки сезон. През два сезона (2014/15 и 2015/16) се наблюдава ко-циркулация на A и B грипни вируси. По-специално, през сезон 2014/15, по-голямата част от циркулиращите вируси са А (84%) с ко-циркулация на A/H1N1pdm09 (52%) и A / H3N2 (41%). От друга страна, през сезон 2015/16, по-голямата част са вируси от В (57%); сред вирусите на A, най-често се изолира A/H3N2 подтип (56%), последван от A/H1N1pdm09 (35%). По принцип през всички сезони е имало несъответствие между циркулиращите вируси и щамовете, включени във ваксината (Таблица 3). Броят на случаите на ILI и броят на положителните и отрицателните проби по седмици са показани на Фигура 1.

Свързана с грип смъртност

Фигура 2 показва  кумулативната седмична смъртност на 100 000, които могат да бъдат причислени към ИА ефекта (със и без ET ефект), през зимните сезони 2013/14 до 2016/17, получени от FluMOMO модели. Наблюдавахме два пика, един за сезон 2014/15 и един за сезон 2016/17. Тези два сезона се характеризираха и с висока честота на ILI, особено висока за хора на възраст над 65 години (данните не са показани). Ефектът от температурата беше труден за определяне и по-изразен само през сезон 2016/17.

По време на периода на проучването са оценени 136 686 ILI-свързани смъртни случаи, използвайки пълния модел (IA + ET ефект). Средногодишната стойност на смъртността надвишаваща средностатистическата (MR) варира от 40,6 до 70,2 на 100 000. Общият брой на смъртните случаи, дължащи се на ILI, през сезон 2014/15 е 41,066, 65,6% по-голям в сравнение с предходния сезон. През сезон 2016/17, броят на смъртните случаи, дължащи се на ILI, е 43 336, с 57,9% повече от предходния сезон.

Използвайки индекса на Голдщайн, общият брой на смъртни случаи, дължащи се на грип през 4-сезонен период на проучване, е 68 068. Средногодишната честота на смъртност (MR) варира от 11,6 до 41,2 на 100 000. Повечето от свързаните с грипа смъртни случаи  са сред възрастни индивиди (>65 години) (Таблица 3). През сезоните 2014/15 и 2016/17 сезонната смъртност от грип е била по-висока в сравнение с 2013/14 и 2015/16. Общият брой на смъртните случаи, причинени от грип през сезон 2014/15, е 20259, три пъти по-висок в сравнение с предходния сезон; и повечето от смъртните случаи, причинени от грип, са сред индивиди на възраст над 65 години (96.1%, N = 19 475). Подобен модел се наблюдава през сезон 2016/17, когато броят на смъртните случаи, свързани с грипно заболяване, е 24 981, 58,1% по-висок в сравнение с сезон 2015/16 и 23,3% по-висок в сравнение със сезон 2014/15.

 Въпреки че повечето от смъртните случаи, дължащи се на грип, се отчитат при хора на възраст над 65 години, по-младите възрастови групи също показват малък ръст. Всъщност, през сезон 2014/15, честотата на смъртни случаи, свързани с грипа във възрастовите групи 0–4 и 15–64 г. също е била по-висока от предходните сезони. От друга страна, през сезон 2016/17, смъртността от грип е по-ниска в сравнение с предходния сезон във всички възрастови групи, с изключение на възрастовата група 0–4, в която смъртността беше най-висока в периода на проучване, както и за възрастовата група над 65г.

Сравнение на оценките на AI, използващи индекса на ILI и индекс Голдщайн, е представено в таблица 4. Моделите са сходни, но през сезоните 2014/15 и 2016/17 разликите между процентите на ILI и Goldstein са по-големи, както и за възрастовия клас 65 +.

Свързана с температурата смъртност

Екстремните температури (минимални или максимални) са регистрирани през 43% от седмиците (топло: 27%, студено: 16%), със средна екстремно висока температура от 0,7° (0,1–2,3) над средната седмична максимална температура и екстремно ниска температура -0.7° (-0,3 до -2,6) под средната седмична максимална температура.

Общият брой на смъртните случаи, дължащи се на екстремната температура на околната среда през периода на проучване, е 8 820, вариращ от 939 през зимата 2014/15 до 5190 през зимата 2016/17, съответстващ на 3,6 средно МР (1,5 до 8,6, данни не показани) на 100 000.

Дискусия

С настоящото проучване се представя значимо увеличената смъртност, причинена от грипни заболявания в Италия през зимните сезони 2014/15 и 2016/17, която е независима от измерените средноседмичните екстремни температурни колебания. Нашите резултати показват, че през тези два сезона в Италия се наблюдава висок дял на смъртните случаи сред възрастните хора (96,1% и 77,7% съответно). Въпреки това, високите проценти се наблюдават и при деца на възраст 0–4 години (съответно 1,05 и 1,54 / 100 000).

Моделът на увеличена смъртност, дължаща се на грипни заболявания в Италия, е сравним с този, наблюдаван в Европа, получен от мрежата EuroMOMO (Nielsen et al., 2018). Мрежата EuroMOMO отчита през сезоните 2014/15 и 2016/17 по-голям брой  смъртни случаи поради всички причини за всички възрасти в сравнение с предходния сезон: 28,58 / 100 000 през 2014/15 и 25,65 / 100 000 през 2016/17. През същите сезони е отчетена най-високата смъртност поради всички причини сред хората на възраст над 65 години. Според предишни проучвания, проведени на европейско ниво, смъртността поради всички причини се дължи основно на сезонните вариации в IА (Nielsen et al., 2018).

Ние оценихме свързаната с грип смъртност, използвайки два индикатора на грипната активност. При използване на ILI като IA, смъртността може да бъде надценена. Използвайки индекса на Голдщайн като IА, динамиката на трансмисия е по-добре представена и надценяването поради смърт от други патогени е ограничено (Nielsen et al., 2018). И двата показателя показват сходен модел, но оценката на смъртността, свързана с грипа въз основа на индекса на Голдщайн, изглежда е най-надеждната. Ние предпочетохме ILI като показател за IA главно за да бъдат възможни сравнения с предходни проучвания, възприели същия подход.

През 2014/15 г. сред групата пациенти на възраст над 65 години, данните на европейските групи (EuroMOMO Network, 2015) показват повишен процент на смъртност, причинен от грип – 147,41 / 100 000 смъртни случая,при ILI използван като  показател за IA. Използвайки същия модел за Италия, изчислихме честота 292,8 случая/100 000 (CI 95% 279,7–306,0 / 100 000), напълно съпоставима с процента, отчетен в ЕС. Сезон 2014/15 в Европа, както и в Италия, се характеризира с ко-циркулация на грипни вируси A/H3N2 и грип A/H1N1pdm09, но щамът на вируса A / H3N2 е по-често описван в сравнение със сезон 2013/14 (Mølbak et съч., 2015).

Подобен модел е отчетен при пациенти в напреднала възраст в ЕС през сезон 2016/17, като смъртността от грип е 129,9/100 000 (Vestergaard et al., 2017). Според  проучвания, проведени в Италия (използвайки индекса на Голдщайн) честотата на смъртност е 143,43/100 000 (CI 95% 130,09–152,72)- малко по-висока в сравнение с честотата, измерена в ЕС.

Налични са оскъдни данни за оценки на смъртността, причинена от грипни заболявания за отделни държави през разглеждания период на изследване. Все пак са публикувани някои проучвания, които описват завишените нива на смъртност, причинена от грип в страните от ЕС. По-конкретно, Италия показва по-висока смъртност от грип, в сравнение с Дания във всички възрасти, като най-високите нива се отчитат при хората в напреднала възраст, но ниски за възрастовата група 0–4 години, където Дания отчита по-високи проценти в сравнение с Италия през всички сезони, с изключение на сезон 2014/2015 (0,52/100 000 срещу 1,05/100 000) (Nielsen et al., 2018). В Швеция сезон 2016/17 се характеризира с преобладаващата циркулация на A / H3N2. През този сезон отчетената смъртност от грипни заболявания при хора в напреднала възраст е по-висока в сравнение с другите възрастови групи и е най-високата стойност, в сравнение с предишния A(H3N2) (Агенция за обществено здраве на Швеция, 2017). Във Великобритания прогнозите за годишния брой на смъртните случаи поради грипни заболявания, варира от 4 до 14 000 годишно, със средно около 8 000 годишно (Public Health England, 2014). През 2014/15 г. се съобщава за увеличени честота на смъртност, свързана с грип, използващ метода FluMomo за Обединеното кралство (Pebody et al., 2018). Данните Обединеното кралство показват по отношение на абсолютната численост, по-високи нива на смъртност в сравнение с италианските данни при всички възрасти и по-специално при хора в напреднала възраст (26 542 срещу 19 475 съответно).

Вероятни хипотези относно детерминантите на наблюдаванaта увеличена смъртност от грипни заболявания в Италия, особено при възрастното население (т.е. 65+), са: i) метеорологични фактори (ниски и високи температури), ii) сезонни грипни циркулиращи вирусни щамове, и iii ) амплитудата на рисковото население (часттаот населието в напреднала възраст).

 Отклонението от очакваната температура може да има голямо влияние върху смъртността (Allen и Sheridan, 2018). В началото на 2017 г. бяха регистрирани много ниски температури в различни европейски страни. Затова решихме да коригираме нашите данни за свързаната с грип смъртност при екстремни температури. Установихме, че влиянието на екстремните температури върху смъртността в Италия е доста ограничено, с изключение на сезон 2016/17. Въпреки това вероятно има влияние на екстремно ниските температури, регистрирана през 2016/17 г., върху по-голямата част от смъртността, която се дължи на грип, което се  потвърждава и от други наблюдения, регистрирани в Европа (Nielsen et al., 2019). Независимо от това, това е първото проучване, отчитащо влиянието на температурите върху смъртността в Италия, и ние признаваме, че тази асоциация трябва да бъде допълнително проучена, също така и да се  анализира този фактор на субнационално ниво.

 Както и в други европейски страни, увеличената смъртност, наблюдавана в Италия през сезоните 2014/15 и 2016/17, може да бъде свързана с циркулацията на грипния вирус A/H3N2, за който се знае, че е свързан с по-висока смъртност при възрастни хора (Nielsen et al., 2019). A/H3N2 щамът беше преобладаващ през 2016/17, в несъответствие между циркулиращия A/H3N2 вирус и вируса, включен в състава на ваксината, което може да доведе до ниска ефективност на ваксината (Rizzo et al., 2016). Това се потвърждава от case control проучвание, проведен при възрастното население на ниво ЕС (Kissling et al., 2016; Valenciano et al., 2016), което показва умерена до ниска ефективност на ваксината срещу грип както в първичната помощ, така и в болничните условия, особено за компонента A/H3N2 на ваксината.

Покритието на ваксината при възрастни хора и през двата сезона е близо 50% (Bonanni et al., 2018). В Италия годишната грипна ваксинация е насочена към лица на възраст 65 години или повече и за лица с висок риск на възраст над 6 месеца (включително бременни жени, лица с хронични състояния и др.). През последните 10 години покритието на ваксината срещу грип прогресивно намалява до 2015 г., особено при тези на възраст 65+ години (68% през 2005/06 г. до 49% през сезон 2014/15), което е доста под минималната цел на СЗО (75%) (Министерство на здравеопазването, 2018). Едно проучване, отчитащо увеличена смъртност през 2015 г. в италианския град Болоня, показа, че възрастните индивиди, неваксинирани срещу грип, имат повишен риск от обща и специфична смъртност в сравнение с ваксинираните (Francia et al., 2018).

По отношение на данните за рисковото население, в Италия има 6,7 милиона души на възраст 75+ (повече от 10% от населението), които представляват голяма група от вулнерабилни субекти, сред които годишната смъртност е естествено висока, около 4% (ISTAT, 2018b). При тази популация голяма промяна в абсолютния брой на смъртните случаи причинява малки колебания в смъртността. Увеличените нива на смъртност представляват сериозен проблем за общественото здраве, който може да бъде предотвратен при съчетаване на редовна ваксинация с мерки за лична защита (ECDC, 2019).

Това проучване има няколко ограничения. Системата за наблюдение на грипа в Италия се основава на доброволно участващи общопрактикуващи лекари, съобщаващи случаи на ILI, като те не са избрани на базата на случайни критерии. Друго важно ограничение в системата за наблюдение е свързано с вирусологичното наблюдение, тъй като вземането на проби може да бъде повлияно от това, че повече проби се взимат в болнични условия, и следователно може да надцени дела на положителните проби в популацията. Тези ограничения могат да доведат до предубеденост поради подбора на субектите под наблюдение.

Освен това проучването се основава на данни за смъртността от преброяването, докато предишните публикувани проучвания (Nielsen et al., 2019) се основават на извадкови данни и се ограничават до регионални данни. Предложеният модел  използва данни за седмична смъртност, които обикновено са достъпни в реално време в много страни и следователно може да бъде ценен инструмент за наблюдение на сезонното въздействие на грипа.

Изследването трябва да бъде валидирано, като се използват специфични данни за смъртността, които обаче не бяха налични за цялото проучване месечен цикъл. Освен това би било полезно да се проучат и регионалните модели, но такива не бяха налични в разглеждания период.

 За да се оцени дали комбинацията грипната активност и смъртност, варираща от промяна на температурата, към модела трябва да се добави термин за взаимодействието между грипна активност и температурата. Приетият статистически модел не включва взаимодействието между температури и IA. Тази „ригидност“ на модела може да се счита за ограничение и трябва да бъде преодоляна при бъдещи приложения.

И накрая, моделът на влиянието на температурата върху смъртността трябва да бъде допълнително проучен, за да може да се получи валидна оценка на въздействието на този ефект, напр. тестване на различни cut off стойности за дефиниране на екстремни температури.

Оценката на смъртността в Италия през зимнените сезоните 2014/15 и 2016/17 потвърди хипотезата, че грипът вероятно е имал основен принос за наблюдаваната увеличена смъртност, особено при възрастни хора. Рутинното използване на методи като FluMoMo може да помогне за бързата оценка на въздействието на грипа върху общата смъртност, която варира значително според възрастовата група и вида на циркулиращите вируси. В заключение, непредсказуемостта на циркулиращите щамове на грипния вирус продължава да бъде голямо предизвикателство за здравните специалисти и политиците. Независимо от това, ваксинацията остава най-ефективното средство за намаляване на тежестта от грип, с въздействие върху грипната смъртност. Освен това, противогрипната ваксина, чрез намаляване на усложненията от грипни заболявания, може косвено да намали заболеваемостта и смъртността от всички причини при възрастни хора (Trucchi et al., 2015). Защитен ефект върху възрастното население може да се постигне и чрез намаляване на циркулацията на грипните вируси чрез ваксинационни стратегии, насочени към здрави деца, които представляват значителен резервоар на вируса (Pebody et al., 2015; Grijalva et al., 2010; King et al., 2005; King et al., 2010).

Сътрудници

AR проектира и съставиха проучването, анализира данните и участва в изготвянето на доклада. AB участва в писането на ръкописи и анализира данните на ILI InfluNet. AA и FG допринесоха при подготовката на таблици, писането на ръкописи и редактирането. PP прегледа критично предварителните резултати и коментира ръкопис. SM предостави данните за смъртността и прегледа статистическия раздел. WR контролира изследването и участва в дискусията. CR предостави данните за изследването, изготви и редактира ръкописа.

Декларация за конфликт на интереси

Авторите нямат конфликт на интереси за деклариране.

Финансиране

Това изследване не е получавало субсидия от финансиращи агенции в публичния, търговския или нестопанския сектор.

Етично одобрение

Не се изисква етично одобрение.

Използвана литература:

Allen MJ, Sheridan SC. Mortality risks during extreme temperature events (ETEs) using a distributed lag non-linear model. Int J Biometeorol 2018;62:57, doi: http://dx.doi.org/10.1007/s00484-015-1117-4.

Bonanni P, Boccalini S, Zanobini P, Dakka N, Lorini C, Santomauro F, et al. The appropriateness of the use of influenza vaccines: recommendations from the latest seasons in Italy. Hum Vaccines Immunother 2018;14(3):699–705, doi: http://dx.doi.org/10.1080/21645515.2017.1388480.

Bonanni P, Ferro A, Guerra R. Vaccine coverage in Italy and assessment of the 2012– 2014 National Immunization Prevention Plan. Epidemiol Prev 2015;39:146–58.

Cislaghi C, Costa G, Rosano A. A mass murder or mere statistical data? The 2015 surplus of death. Epidemiol Prev 2016;40:9–11.

EuroMOMO Network. Excess mortality in Europe in the winter season 2014/15, in particular amongst the elderly. The EuroMOMO Network. 2015. . . [Accessed 15 February 2019] http://www.euromomo.eu/methods/pdf/winter_season_sum- mary_2015.pdf.

EuroMOMO. The FluMOMO model. Copenhagen: The EuroMOMO Network; 2018 Available from: http://www.euromomo.eu/methods/flumomo.html. [Accessed 15 February 2018a]. EuroMOMO. Weekly mortality as deviations from the baseline (Z-score) for the past 41/2 years in the data-providing EuroMOMO partners, in four age groups.

The EuroMOMO Network; 2018. . . [Accessed 2 May 2018b] http://www.euromomo. eu/outputs/zscore_country_total.html. European Centre for Disease Prevention and Control (ECDC). Protect yourself against flu: Learn more about preventive measures. 2019. . . [Accessed 15 February 2019]

https://ecdc.europa.eu/en/seasonal-influenza/prevention-and- control/preventive-measures. European Centre for Disease Prevention and Control (ECDC)/World Health Organization Regional Office for Europe (WHO/Europe). Flu News Europe. Joint ECDC-WHO/Europe weekly influenza update. Week 5, 2017. 2017. . . [Accessed 2 May 2018]

http://flunewseurope.org. Fedeli U, Capodaglio G, Schievano E, Ferroni E, Corti MC. Excess mortality in 2015: a time series and cause-of-death analysis in Northern Italy. Aging Clin Exp Res 2017;29:1291–4.

 Francia F, Pandolfi P, Odone A, Signorelli C. Excess mortality in Italy: should we care about low influenza vaccine uptake?. Scand J Public Health 2018;46:170–4.

 Gasparini R, Bonanni P, Amicizia D, et al. Influenza epidemiology in Italy two years after the 2009–2010 pandemic: need to improve vaccination coverage. Hum Vaccines Immunother 2013;9:561–7, doi:http://dx.doi.org/10.4161/hv.23235.

Goldstein E, Cobey S, Takahashi S, Miller JC, Lipsitch M. Predicting the epidemic size of influenza A/H1N1, A/H3N2 and B: a statistical method. PLoS Med 2011;8: e1001051.

 Grijalva CG, Zhu Y, Simonsen L, Mitchel E, Griffin MR. The population impact of a large school-based influenza vaccination campaign. PLoS One 2010;5:e15097, doi:http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0015097.

ISTAT. Demographic monthly bulletin. 2018. . . [Accessed 1 March 2018a] http:// demo.istat.it/. ISTAT. Indicatori demografici. (Italian National Cause of Death Register) Stime per l’anno 2015. . [Accessed 9 February 2018b).

http://www.istat.it/it/archivio/180494. ISTAT. Demografia in cifre. 2019. . . [Accessed 20 February 2019]

http://www.demo. istat.it.

 Iuliano AD, Roguski KM, Chang HH, Muscatello DJ, Palekar R, Tempia S. Estimates of global seasonal influenza-associated respiratory mortality: a modelling study. Lancet 2018;391:1285–300, doi:http://dx.doi.org/10.1016/S0140-6736(17) 33293-2 PMID: 29248255.

King Jr JC, Cummings GE, Stoddard J, Readmond BX, Magder LS, Stong M, et al. School Mist Study Group A pilot study of the effectiveness of a school-based influenza vaccination program. Pediatrics 2005;116:e868–73, doi:http://dx.doi.org/ 10.1542/peds.2005-1301.

King JC, Lichenstein R, Cummings GE, Magder LS. Impact of influenza vaccination of schoolchildren on medical outcomes among all residents of Maryland. Vaccine 2010;28(49):7737–42, doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.vaccine.2010.09.06.

Kissling E, Nunes B, Robertson C, et al. I-MOVE multicentre case–control study 2010/ 11 to 2014/15: Is there within-season waning of influenza type/subtype vaccine effectiveness with increasing time since vaccination?. Euro Surveill 2016;21, doi:http://dx.doi.org/10.2807/1560-7917.

Michelozzi P, De Donato F, Scortichini M, et al. On the increase in mortality in Italy in 2015: analysis of seasonal mortality in the 32 municipalities included in the Surveillance system of daily mortality. Epidemiol Prev 2016;40:22–8. Ministry of Health. Trend vaccinazione antinfluenzale in Italia: confronti stagioni 2000-2001/2016-2017. 2018. . . [Accessed 1 May 2018] http://www.salute.gov.it/ imgs/C_17_tavole_19_allegati_iitemAllegati_0_fileAllegati_itemFile_3_file.pdf.

Mølbak K, Espenhain L, Nielsen J. Excess mortality among the elderly in European countries, December 2014 to February 2015. Euro Surveill 2015;20(11), doi: http://dx.doi.org/10.2807/1560-7917.ES2015.20.11.21065 pii = 21065.

 National Institutes of Health (NIH). Influnet: Sorveglianza Virologica. 2018. . . [Accessed 19 December 2018] http://old.iss.it/fluv/index.php?lang=1&tipo=5. National Institutes of Health (NIH). FluNews – Italia Rapporto della sorveglianza integrata dell’influenza. 2019. . . [Accessed 19 March 2019] https://www. epicentro.iss.it/influenza/flunews.

National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). Temperature data. 2019. . . [Accessed 2 February 2019] https://www.nodc.noaa.gov/General/ temperature.html. Nielsen J, Krause TG, Mølbak K. Influenza-associated mortality determined from all-cause mortality, Denmark 2010/11-2016/17: The FluMOMO model. Influenza Other Respir Viruses 2018;12:591–604.

 Nielsen J, Mazick A, Glismann S, Mølbak K. Excess mortality related to seasonal influenza and extreme temperatures in Denmark, 1994-2010. BMC Infect Dis 2011;11:350, doi:http://dx.doi.org/10.1186/1471-2334-11-350.

 Nielsen J, Vestergaard LS, Richter L, et al. European all-cause excess and influenza-attributable mortality in the 2017/18 season: should the burden of influenza B be reconsidered?. Clin Microbiol Infect 2019;, doi:http://dx.doi.org/10.1016/j. cmi.2019.02.011 [Available online 18 February].

 Pebody RG, Green HK, Andrews N, et al. Uptake and impact of vaccinating school age children against influenza during a season with circulation of drifted influenza A and B strains, England, 2014/15. Euro Surveill 2015;20(39), doi:http://dx.doi. org/10.2807/1560-7917.ES.2015.20.39.30029.

Pebody RG, Green HK, Warburton F, Sinnathamby M, Ellis J, Mølbak K, et al. Significant spike in excess mortality in England in winter 2014/15 – influenza the likely culprit. Epidemiol Infect 2018;146:1106–13, doi:http://dx.doi.org/ 10.1017/S0950268818001152.

Perrotta D, Bella A, Rizzo C, Paolotti D. Participatory online surveillance as a supplementary tool to sentinel doctors for influenza-like illness surveillance in Italy. PLoS One 2017;12(1):e0169801, doi:http://dx.doi.org/10.1371/journal. pone.0169801.

Public Health Agency of Sweden. Influenza season 2016-2017. Public Health Agency of Sweden; 2017. Public Health England. Public Health England and the NHS prepare for unpredictable flu season. 6 October. 2014. . . [Accessed 2 February 2019] https://www.gov.uk/government/news/public-health-england-and-the-nhs- prepare-for-unpredictable-flu-season.

Rizzo C, Bella A, Alfonsi V, et al. Influenza vaccine effectiveness in Italy: age, subtype-specific and vaccine type estimates 2014/15 season. Vaccine 2016;34:3102–8.

 Rizzo C, Bella A, Viboud C, et al. Trends for influenza-related deaths during pandemic and epidemic seasons, Italy, 1969–2001. Emerg Infect Dis 2007;13:694.

Rizzo C. Efficacia sul campo dei vaccini antinfluenzali in Italia nella stagione 2014– 2015 (Influenza vaccine effectiveness during 2014–2015 influenza season in Italy). 48th Conference of the Italian Society of Public Health. Milan, Italy.

Signorelli C, Odone A. Dramatic 2015 excess mortality in Italy: a 9.1% increase that needs to be explained. Scand J Public Health 2016;44:549–50. StataCorp. Stata statistical software: release 14. College Station, TX: StataCorp LP; 2014.

 Trucchi C, Paganino C, Orsi A, De Florentiis F, Ansaldi F. Influenza vaccination in the elderly: why are the overall benefits still hotly debated?. J Prev Med Hyg 2015;56:E37–43. United Nations (UN). World population prospects. 2019. . [Accessed 15 May 2019] https://population.un.org/wpp/.

Valenciano M, Kissling E, Reuss A, et al. Vaccine effectiveness in preventing laboratory-confirmed influenza in primary care patients in a season of co-circulation of influenza A (H1N1) pdm09, B and drifted A (H3N2), I-MOVE Multicentre Case–Control Study, Europe 2014/15. Euro Surveill 2016;21:30139, doi:http://dx.doi.org/10.2807/1560-7917.ES.2016.21.7.30139.

Vestergaard LS, Nielsen J, Krause TG, et al. Excess all-cause and influenza-attributable mortality in Europe, December 2016 to February 2017. Euro Surveill 2017;22:14, doi:http://dx.doi.org/10.2807/1560-7917.ES.2017.22. 14.30506.