Claudio Gariazzo - INAIL

1. L’uso di BigData nell’epidemiologia
ambientale ed occupazionale.
Metodi e risultati del progetto
BEEP e prospettive del nuovo
progetto BIGEPI
Dott. Claudio Gariazzo
Roma, 20/10/2020
Claudio Gariazzo, Giovanni Viegi, Massimo Stafoggia,
Sara Maio
per conto dei Gruppi Collaborativo BEEP e BIGEPI
VIIIa giornata sulla Modellistica in ARIA(NET) – 26-27/1/2021

2. 09/02/2021 3
Background:
Una delle più grandi sfide dell’Epidemiologia Ambientale
è il collezionamento e il collegamento di grandi
quantità di dati di tipo geografico, ambientale e
sanitario, allo scopo di ottenere una informazione
integrata altrimenti non disponibile.
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3. 09/02/2021 4
Progetto Bigdata in Epidemiologia ambiEntale ed
occuPazionale (BEEP)
 Obiettivo principale: stimare gli effetti sulla salute di
inquinamento atmosferico, rumore e parametri meteorologici
sulla popolazione generale, con un focus su:
a) Rischi di ospedalizzazione e mortalità in Italia e nelle
principali aree metropolitane
b) Rischi di incidente sul lavoro in popolazioni di lavoratori
in relazione a fattori di rischio ambientali
c) Rischi di incidenti stradali in relazione ed eventi climatici
Progetto co-finanziato da : Bando BRiC 2016 finanziato dall’INAIL
Coinvolti circa 30 ricercatori
tra epidemiologi, modellisti
ambientali e collaboratori
vari
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4. 09/02/2021 5
Il progetto sfrutta la potenzialità e la connettività dei Big data relativi a :
• uso del territorio
• dati satellitari
• dati telefonia mobile
• stima dei modelli
• mortalità e ospedalizzazione
• incidenti sul lavoro
• incidenti stradali.
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5. Il progetto BEEP – Layout concettuale e scale spaziali
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5. LAYOUT CONCETTUALE DEL PROGETTO
RUMORE
INQUINAMENTO
ATMOSFERICO
EVENTI
CLIMATICI
ESTREMI
IMPATTI
SATELLITARI
TERRITORIALI
AMBIENTALI
MOBILITA’
POPOLAZIONE
DATI
Modelli
Deterministici
Modelli
Intelligenza
artificiale
OSPEDALIZZAZIONI
DECESSI
INCIDENTI
OCCUPAZIONALI
EFFETTI
DATI
RICOVERI
OSPEDALIERI
DECESSI
INCIDENTI
OCCUPAZIONALI
INCIDENTI
STRADALI
INCIDENTI
STRADALI
COORTI
POPOLAZIONE
ESPOSIZIONE
STIME
EFFETTO
Scale spaziali sempre più definite:
Nazionale Regionale Urbana
Sub-urbana
Milano
Bologna
Torino
Roma
Paler
mo
Bar
i
Pisa
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6. Stima dell’esposizione ambientale e climatica
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Meteo
Inquinanti
Modelli deterministici
Aerosol e Temp.
Osservazioni
Popolazione
Uso suolo
Rete stradale
Siti industriali
Indice di vegetazione
Elevazione terreno
Superfici impervie
Unità territoriali
Algoritmi di Machine Learning (ML)
PM
Temperatura
Modelli
intelligenza
artificiale
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7. Le esposizioni ambientali disponibili in BEEP

8. Stime particolato atmosferico PM10 e PM2.5da dati satellitari e metodi di IA
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0
10
20
30
40
50
60
Daily
PM
10
(mg/m
3
)
Observed Stage 4 Stage 3
Validazione misure/modello
Serie giornaliere a 1x1 km. Per PM10 serie disponibili dal 2006
10 fold cross-validation

9. Mappe nazionali di altri inquinanti gassosi
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NO2 O3
2013 2014 2015 2013 2014 2015
Overall
R2 0.5 0.5 0.6 0.7 0.7 0.8
RMSE 13.2 11.7 12.1 15.3 14.2 14.5
Intercept 0.2 0.8 0.6 -0.3 -0.8 -0.4
Slope 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
Serie giornaliere disponibili dal 2013-al 2015 a 1km di risoluzione
10 fold cross-validation
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10. Le esposizioni nelle aree metropolitane
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Torino Milano Bologna
Roma
Bari Palermo
• Ottenute con metodi di ML
• Serie giornaliere 2013-2015
• 200m risoluzione
• Disponibili anche per:
• PM10
• PM2.5
• Ozono
10 fold cross-validation

11. L’esposizione alla micro-scala metropolitana
caso studio di Roma – anno 2015
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• Realizzato con computer paralleli e modelli Lagrangiani a
particelle
• Serie orarie di PM10 e NO2 a 4m di risoluzione
Effetto degli edifici
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12. Stime temperatura basate su dati satellitari e metodi di IA
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Serie giornaliere a 1x1 km disponibili dal 2006 al 2015.
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13. Gli esiti sanitari e le stime di rischio

14. I dati sanitari - occupazionali
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Mortalità
• 5 regioni, 2006-2015
• Conte giornaliere di decessi per
causa, classi d’età, sesso e tipologia
di Comune
Ricoveri
• 20 regioni, 2001-2015
• Conteggi giornalieri di
ricoveri urgenti
Incidenti occupazionali
• 20 regioni, 2006-2015
• Infortuni definiti positivamente
da INAIL.
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15. 09/02/2021 16
I rischi di ospedalizzazione per patologie cardiovascolari – Scala nazionale
Disease
(ICD-9 code)
Lag
(days)
PM10 PM2.5
% IR 95% CI % IR 95% CI
Total cardiovascular diseases 0 0.45 0.32 0.57 0.65 0.46 0.84
(ICD-9: 390-459) 0-1 0.42 0.27 0.57 0.64 0.42 0.85
2-5 0.37 0.15 0.59 0.81 0.49 1.13
0-5 0.55 0.32 0.77 0.97 0.67 1.27
Cardiac diseases 0 0.55 0.38 0.71 0.77 0.53 1.01
(ICD-9: 390-429) 0-1 0.58 0.40 0.77 0.86 0.60 1.13
2-5 0.57 0.29 0.85 1.12 0.76 1.49
0-5 0.79 0.52 1.07 1.32 0.97 1.68
Ischemic heart diseases 0 0.62 0.13 1.11 0.88 0.15 1.61
(ICD-9: 410-414) 0-1 0.52 0.22 0.81 0.98 0.22 1.74
2-5 0.18 -0.26 0.63 0.60 0.06 1.14
0-5 0.43 0.01 0.85 0.84 0.29 1.39
Myocardial infarction 0 0.59 0.20 0.99 0.82 0.32 1.32
(ICD-9: 410) 0-1 0.62 0.17 1.07 0.90 0.29 1.50
2-5 0.00 -0.45 0.45 0.42 -0.18 1.03
0-5 0.28 -0.24 0.80 0.77 0.05 1.49
Arrhytmias 0 0.18 -0.26 0.62 0.09 -0.59 0.78
(ICD-9: 427) 0-1 0.23 -0.25 0.72 0.27 -0.45 0.99
2-5 0.27 -0.35 0.91 0.34 -0.42 1.11
0-5 0.30 -0.40 1.00 0.39 -0.52 1.30
Atrial fibrillation 0 0.78 0.07 1.49 0.96 -0.03 1.96
(ICD-9: 427.31) 0-1 0.79 -0.05 1.65 1.25 0.26 2.26
2-5 0.73 -0.13 1.60 1.07 -0.15 2.30
0-5 1.03 0.10 1.97 1.44 0.15 2.74
Heart failure 0 1.04 0.75 1.32 1.46 1.04 1.88
(ICD-9: 428) 0-1 1.15 0.82 1.48 1.74 1.23 2.24
2-5 1.32 0.96 1.69 2.16 1.69 2.63
0-5 1.70 1.28 2.13 2.66 2.09 3.23
Cerebrovascular diseases 0 0.22 -0.05 0.49 0.22 -0.13 0.57
(ICD-9: 430-438) 0-1 -0.05 -0.32 0.23 -0.07 -0.44 0.31
2-5 -0.07 -0.38 0.23 0.01 -0.41 0.43
0-5 -0.09 -0.44 0.25 -0.03 -0.49 0.44
Ischemic stroke 0 0.48 0.13 0.84 0.51 0.06 0.97
(ICD-9: 433-435) 0-1 0.26 -0.09 0.62 0.29 -0.19 0.76
2-5 0.33 -0.06 0.72 0.51 -0.01 1.04
0-5 0.40 -0.03 0.84 0.57 -0.02 1.15
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16. I rischi di ospedalizzazione per patologie respiratorie – Scala nazionale
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PM10
(2006-2015)
PM10
(2013-2015)
PM2.5
(2013-2015)
Disease Lag % Diff 95%CI % Diff 95%CI % Diff 95%CI
Total 0-1 0.75 0.56 0.93 0.39 0.16 0.61 0.55 0.15 0.96
Total 2-5 0.80 0.57 1.04 0.18 -0.09 0.45 0.62 0.20 1.05
Total 0-5 1.10 0.82 1.39 0.36 0.05 0.67 0.82 0.35 1.30
Asthma 0-1 0.88 0.12 1.65 0.49 -1.34 2.35 0.54 -2.47 3.63
Asthma 2-5 1.40 0.54 2.28 1.72 -1.53 5.07 2.09 -2.42 6.81
Asthma 0-5 1.64 0.64 2.65 1.90 -1.36 5.27 2.03 -2.66 6.94
COPD 0-1 0.78 0.34 1.23 0.47 -0.24 1.19 0.80 -0.10 1.71
COPD 2-5 1.01 0.59 1.44 0.71 -0.13 1.56 1.29 0.25 2.35
COPD 0-5 1.35 0.79 1.90 0.92 -0.13 1.98 1.60 0.37 2.86
LRTI 0-1 1.00 0.79 1.21 0.75 0.44 1.07 0.97 0.51 1.42
LRTI 2-5 1.07 0.71 1.43 0.19 -0.20 0.59 0.55 0.03 1.08
LRTI 0-5 1.54 1.15 1.94 0.57 0.11 1.03 1.00 0.33 1.67
URTI 0-1 0.24 -0.17 0.64 0.01 -1.10 1.14 0.05 -1.55 1.68
URTI 2-5 0.37 -0.17 0.91 0.17 -1.02 1.37 0.63 -1.18 2.48
URTI 0-5 0.43 -0.17 1.03 0.14 -1.12 1.42 0.51 -1.39 2.44
Chronic obstructive pulmonary disease (COPD)
Lower respiratory tract infections (LRTI)
Upper respiratory tract infections (URTI)
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17. I rischi di mortalità sulle 5 regioni analizzate
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RR di mortalità per cause-specifiche per incrementi di PM pari al Range Interquartile
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18. I rischi di mortalità per ondate di freddo e calore
studio sulle 5 regioni
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Effetti del freddo(RR per decrementi 25°-1° pct)
Effetti del caldo (RR per incrementi 75°-99° pct)
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19. I rischi su incidenti sul lavoro per temperature estreme
scala Nazionale
09/02/2021 20
Effetti del freddo (RR per decrementi 25°-1° pct)
Effetti del caldo (RR per incrementi 75°-99° pct)
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20. Impatto delle diverse stime di esposizione nella stima degli effetti
cronici sulla salute
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Area di studio: porzione 12x12 km2
di Roma
FARM – 1km FARM+ML – 200m PMSS – (4-200m)
Stime di esposizione- NO2
Incremento di rischio per
mortalità naturale per
incrementi di range
interquartile di esposizione a
NO2 stimata con diversi
approcci modellistici.
Rischi confrontabili per
incrementi di IQR ma diversi
per incrementi fissi (10 mg/m3)
Esiti sanitari valutati sulla coorte di
longitudinale di Roma :
• Coorte amministrativa (2001-2015)
• 1.2M di soggetti di cui 482k (38%)
nell’area di studio
• Geo-localizzazione
• Esiti sanitari conosciuti per soggetto
• Info demografiche per soggetto
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21. I lavori pubblicati su riviste peer-review
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22. Il progetto BIGEPI
• Continuazione del progetto BEEP. Porterà approfondimenti sul tema ambiente e salute
• Partendo dalle esposizioni disponibili in BEEP (PM10, PM2.5, NO2 e O3) verranno elaborate:
• MORTALITA’ NAZIONALE: Valutare gli effetti acuti degli inquinanti atmosferici e della temperatura dell’aria sulla
mortalità causa-specifica giornaliera per tutti i comuni del territorio nazionale
• EFFETTI ACUTI NEI SIN: Valutare gli effetti acuti degli inquinanti atmosferici sulla mortalità e
sull'ospedalizzazione causa-specifica giornaliera per tutti i comuni presenti nei SIN o direttamente influenzati
dalla presenza di importanti impianti industriali
• EFFETTI CRONICI - INTEGRAZIONE COORTI: Valutare gli effetti cronici degli inquinanti atmosferici e della
temperatura dell’aria sulla mortalità causa-specifica (non-accidentale, cardiovascolare, respiratoria) e
sull’incidenza di patologie ischemiche e cerebrovascolari nei 6 studi longitudinali di Roma, Torino, Siracusa,
Bologna, Taranto e Brindisi.
• INDAGINI EPI ANALITICHE MALATTIE RESPIRATORIE: valutare gli effetti acuti e cronici degli inquinanti
atmosferici, della temperatura dell’aria e dei fattori di rischio individuali sulla morbosità e su specifici indicatori
di patologia respiratoria nell’ambito d'indagini epidemiologiche analitiche.
• EFFETTI CRONICI- STORIA OCCUPAZIONALE DA DATI INPS: Indagare i possibili rischi di malattia (eventi
coronarici acuti, ictus e broncopneumopatia cronica ostruttiva) e di mortalità (cause tumorali, cardiovascolari e
respiratorie) associati all’esposizione occupazionale e/o ambientale sulla coorte di Roma, mediante integrazione
di dati sulla storia occupazionale derivata da archivi INPS.
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23. Considerazioni Finali
• Il progetto BEEP rappresenta uno dei più approfonditi ed accurati studi di
epidemiologia ambientale ed occupazionale svolti in Italia
• L’utilizzo di BigData ha permesso di produrre serie storiche di stima di
esposizione ambientale su scala Nazionale, Metropolitana e sub-urbana
altrimenti non disponibili
• L’accoppiamento di stime di esposizione ambientale con esiti sanitari ed
occupazionali ha permesso la elaborazione di stime di rischio e analisi di
curve dose-risposta non solo nel contesto urbano ma anche nei comuni
rurali e sub urbani italiani.
• I dati e stime di effetto elaborati nel progetto BEEP saranno di grande supporto
per ulteriori approfondimenti epidemiologici e per supportare politiche di
prevenzione e mitigazione degli effetti sulla salute e sulla sicurezza del lavoro.
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24. 09/02/2021 25
Grazie per l’attenzione