Tamponi, la Lombardia alle spalle anche di Emilia e Umbria. Una scelta d'opportunismo?

Stando ai dati forniti ogni giorno da Regione Lombardia, attualmente sono stati fatti 466.287 tamponi. A fronte della popolazione lombarda, che supera di poco i dieci milioni, significa meno di 100 tamponi al giorno ogni centomila abitanti, come sottolineano i colleghi di PrimaSaronno.

Tamponi, la Lombardia non è tra le migliori. «Siamo la Regione che fa più tamponi». Una frase, una rassicurazione, sentita innumerevoli volte durante questi due mesi di lotta al Coronavirus da parte dei vertici di Regione Lombardia. Un’affermazione però vera solo parzialmente, come dimostrano i dati raccolti e diffusi dalla Fondazione Gimbe, perché il dato assoluto (effettivamente il più alto in Italia) non può essere valutato senza considerare la popolazione residente. E così, la Lombardia con 466mila tamponi totali e oltre 10 milioni di abitanti scende rapidamente dal podio delle Regioni più virtuose.

I dati della Fondazione Gimbe. Ad oggi, i tamponi effettuati in Regione Lombardia variano dai seimila ai quasi quindicimila giornalieri. Questi numeri però non corrispondono ai nuovi casi testati, visto che comprendono anche i cosiddetti “tamponi di controllo” eseguiti al termine del periodo di quarantena dei pazienti dimessi. Prendendo ad esempio la giornata di mercoledì 6 maggio, in cui sono stati comunicati 14.516 tamponi, i nuovi testati sono stati 7.713, di cui 764 positivi. La Fondazione ha quindi analizzato i dati di tutte le Regioni degli ultimi quattordici giorni, rilevando anche che circa un terzo dei tamponi sono “di controllo” e che «il numero di tamponi per 100.000 abitanti/die è molto esiguo rispetto alla massiccia attività di testing necessaria nella fase 2». Un problema, perché con pochi tamponi tra la popolazione diminuisce la capacità di individuare i portatori del virus e isolare i loro contatti, allungando così i tempi della lotta al contagio. Cosa che durante la fase 2 con il parziale ritorno alla libertà rischia di portare a un nuovo lockdown.

La classifica delle Regioni. La Fondazione ha quindi raggruppato le Regioni in base al numero di tamponi totali effettuati giornalmente ogni centomila abitanti. Ecco la classifica che ne è risultata:

Media nazionale: 88 tamponi per 100.000 abitanti/die.

• Classe 1 (>250): nessuna regione.
• Classe 2 (130-250): Provincia autonoma di Trento, Valle D’Aosta, Provincia autonoma di Bolzano, Veneto, Friuli-Venezia Giulia.
• Classe 3 (100-129): Piemonte, Emilia-Romagna, Umbria, Liguria.
• Classe 4 (60-99): Lombardia, Marche, Basilicata, Toscana, Molise, Abruzzo, Lazio.
• Classe 5 (<60): Sardegna, Calabria, Campania, Sicilia, Puglia.

Secondo la Fondazione, «i dati confermano la resistenza di alcune Regioni a estendere massivamente il numero di tamponi, in contrasto con raccomandazioni internazionali, evidenze scientifiche e disponibilità di reagenti. Infatti l’Organizzazione Mondiale della Sanità incoraggia l’estensione dei tamponi e l’analisi della Fondazione Hume ha dimostrato una correlazione inversa tra tamponi e mortalità: ovvero "più tamponi, meno morti"». Inoltre, continuano, «150 docenti sostenitori della riapertura in sicurezza hanno lanciato un appello in 11 punti: "Più tamponi per salvare la fase 2", e il commissario Arcuri ha confermato che sono già stati distribuiti 3,7 milioni di tamponi alle Regioni, che nelle prossime settimane ne riceveranno altri 5 milioni già acquisiti».

I dubbi del Presidente della Fondazione. Se i reagenti ci sono e la necessità pure, perché così pochi tamponi? «Alla luce di questi dati, la Fondazione Gimbe - conclude il presidente Nino Cartabellotta - da un lato richiama tutte le Regioni a implementare l’estensione mirata dei tamponi diagnostici, dall’altro chiede al Ministero della Salute di inserire tra gli indicatori di monitoraggio della fase 2 uno standard minimo di almeno 250 tamponi diagnostici al giorno per 100.000 abitanti. Il Governo, infatti, oltre a favorire le strategie di testing deve neutralizzare comportamenti opportunistici delle Regioni finalizzati a ridurre la diagnosi di un numero troppo elevato di nuovi casi che, in base agli algoritmi attuali, aumenterebbe il rischio di nuovi lockdown».