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Endemia

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L'endemia (dal greco ἐν "nel" e δῆμος "popolo") o malattia endemica è uno stato morboso o un agente infettivo che è costantemente presente in una popolazione o in una determinata area geografica senza immissioni esterne.[1] Nel caso di una malattia endemica, sia laprevalenza che l'incidenza della malattia nella popolazione o regione colpita sono più alte e per un periodo di tempo più lungo rispetto ad altre popolazioni o regioni. In una malattia endemicaprevalenza eincidenza tipicamente possono fluttuare leggermente. Le fluttuazioni dipendono tipicamente dalle variazioni nel numero di soggetti suscettibili o dalla stagionalità. Possono anche presentarsi limitati nel tempo e nello spazio focolai epidemici. L'attributo "endemico", oltre che in ambitoepidemiologico, può essere utilizzato in altri ambiti; ad esempio in zoologia e botanica, sono endemiche le specie tipiche ed esclusive di un determinato territorio.

Esempi di malattie endemiche sono lamalaria in alcuni paesi tropicali o caldi dell'America,Sud-est asiatico e Africa[2], lamalattia di Chagas[3], laDengue, lafebbre gialla.

Classificazione

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Il grado di malattia endemica è classificato in base all'intensità della trasmissione:

  • Ipoendemico: significa che la trasmissione della malattia è minima e i suoi effetti non sono importanti
  • Mesoendemico: significa che la malattia si è stabilita in piccole comunità. L'intensità della trasmissione è variabile, a seconda delle circostanze locali.
  • Iperendemico: significa che l'intensità della trasmissione della malattia nell'area di riferimento è persistente ma temporanea. L'immunità è insufficiente per prevenire gli effetti della malattia.
  • Oloendemico : significa che la malattia ha un alto grado di intensità. La sua trasmissione è perenne, con ampia distribuzione geografica; in genere per effetto di una risposta immunitaria diversa nelle diverse fasce di età.

Equilibrio endemico

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Lo stesso argomento in dettaglio:Modelli matematici in epidemiologia.

Lo stato endemico di unamalattia infettiva in una determinata regione è caratterizzato dal fatto che il numero di casi della malattia nella popolazione locale è pressoché costante. Epidemiologicamente quindi si ha quando il prodotto delnumero di riproduzione di baseR0 e della quota percentuale di soggetti suscettibiliS è uguale o più correttamente è circa uguale ad uno: R0×S1{\displaystyle \ {R_{0}}\times {S}\simeq {1}} . Quando tutta la popolazione è suscettibile si ha una endemia con le malattie per cui il numero di riproduzione di base è uguale ad 1 : R0=1{\displaystyle \ {R_{0}}={1}}.[4]

Nei modelli matematici l’endemia è una malattia che permane su tempi lunghi (anche se con livelli di diffusione variabili) e che necessita nel modello di considerare di nascita e di morte.[5] Generalmente, per rendere l’analisi più semplice, si suppone che nascite e morti siano in equilibrio, in modo da mantenere costante la popolazione totale N e che i nati entrino tutti direttamente nella classe S dei suscettibili. I modelli deterministici sono in grado di simulare la presenza di onde epidemiche: in certi regimi, consistenti con i dati statistici, le soluzioni esibiscono oscillazioni attorno ad un opportuno equilibrio endemico. Tali fluttuazioni o ricorrenze periodiche della malattia sono effettivamente presenti nelle situazioni reali. La maggioranza dei modelli mostra ondate epidemiche smorzate, dove anche se le oscillazioni periodiche permangono, l’ampiezza di tali oscillazioni diminuisce al crescere del tempo, tendendo asintoticamente ad unpunto di equilibrio. Quando tendono a zero si parla di equilibrio in assenza di malattia, altrimenti si parla di equilibrio endemico, dove la malattia non è totalmente debellata e rimane nella popolazione .[6]

L'equilibrio endemico asintoticamente stabile si raggiunge nei modelli descrittivi di malattie con R0>1{\displaystyle \ {R_{0}}>{1}} e dove l'immunità acquisita dopo l'infezione o dopo la vaccinazione è temporanea.

Considerando β il tasso di infezione γ il tasso di rimozione o quello di perdita dell'immunità , con N la popolazione globaleI=(1γ/β)N{\displaystyle I_{\infty }=(1-\gamma /\beta )N} rappresenta la popolazione endemica, cioè il numero di persone che restano contagiate a cui tende il modello.

Modello SIR endemico

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Ipotizzando che la popolazione totale resti praticamente costante nel tempo, con iltasso di natalità uguale al tasso di mortalità e che tutti i nuovi nati siano suscettibili, il modello SIR (S=sintomatici, I=infetti, R=rimossi) endemico raggiunge i punti di equilibrio realizzando la condizione[7]:

dSdt=dIdt=dRdt=0{\displaystyle {dS \over dt}={dI \over dt}={dR \over dt}=0}

Il punto di equilibrio in assenza di malattia (am) diventa:

(Sam,Iam,Ram)=(1,0,0){\displaystyle (S_{am},I_{am},R_{am})=(1,0,0)}

Il punto di equilibrio endemico (ee), essendoμ{\displaystyle \mu } iltasso di mortalità,R0{\displaystyle R_{0}} ilnumero di riproduzione di base eβ{\displaystyle \beta } il tasso di trasmissione, diventa[8]:

(See,Iee,Ree)=(1R0,μβ(R01),11R0μβ(R01)){\displaystyle (S_{ee},I_{ee},R_{ee})=({\frac {1}{R_{0}}},{\frac {\mu }{\beta }}(R_{0}-1),1-{\frac {1}{R_{0}}}-{\frac {\mu }{\beta }}(R_{0}-1))}

Note

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  1. ^Malattia epidemica, endemica, sporadica, suquadernodiepidemiologia.it.URL consultato il 29 dicembre 2021.
  2. ^(EN)World malaria report 2021, suwho.int.URL consultato il 30 dicembre 2021.
  3. ^(EN)Chagas disease, suwho.int.URL consultato il 30 dicembre 2021.
  4. ^ Herbert W. Hethcote e David W. Tudor,Integral equation models for endemic infectious diseases, inJournal of Mathematical Biology, vol. 9, n. 1, 1980-03, pp. 37-47,DOI:10.1007/bf00276034.URL consultato il 29 dicembre 2021.
  5. ^(EN) Joe Hilton e Matt J. Keeling,Incorporating household structure and demography into models of endemic disease, inJournal of The Royal Society Interface, vol. 16, n. 157, 2019-08, p. 20190317,DOI:10.1098/rsif.2019.0317.URL consultato il 29 dicembre 2021.
  6. ^ Fred Brauer, Carlos Castillo-Chavez e Zhilan Feng,Endemic Disease Models, inMathematical Models in Epidemiology, vol. 69, 25 giugno 2019, pp. 63-116,DOI:10.1007/978-1-4939-9828-9_3.URL consultato il 29 dicembre 2021.
  7. ^Modelling Epidemics: Deterministic compartmental epidemiological models in homogeneous populations , Andrea Doeschl-Wil (PDF), sujvanderw.une.edu.au.
  8. ^ Fred Brauer, Carlos Castillo-Chavez e Zhilan Feng,Endemic Disease Models, inMathematical Models in Epidemiology, vol. 69, 25 giugno 2019, pp. 63-116,DOI:10.1007/978-1-4939-9828-9_3.URL consultato il 30 dicembre 2021.

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