Estimating Infectious Disease Importation Risk during the 2026 FIFA World Cup

Sintesi Tecnica: Stima del Rischio di Importazione di Malattie Infettive durante la FIFA World Cup 2026

Definizione del Problema
La FIFA World Cup 2026, prevista per l'11 giugno – 19 luglio 2026, ospiterà 48 nazioni qualificate in 11 città statunitensi, rappresentando il più grande torneo della storia con un numero stimato di 1–5 milioni di visitatori internazionali. Tali raduni di massa creano le condizioni per l'accelerazione dell'importazione di malattie infettive da popolazioni sorgente eterogenee. Gli attuali framework per la stima di questo rischio si basano spesso su volumi aggregati di passeggeri che oscurano l'eterogeneità spaziale e dei paesi di origine, si concentrano su singole malattie o non riescono a tenere conto dei picchi di viaggio specifici per l'evento. Gli autori identificano la necessità di un approccio trasparente, riproducibile e basato sui dati per stimare il rischio di importazione in anticipo, al fine di supportare la preparazione e la priorità della sorveglianza sanitaria.

Metodologia
Lo studio sviluppa un framework generale di importazione di tipo Poisson applicato a cinque malattie (dengue, influenza, malaria, morbillo e pertosse) in 11 sedi ospitanti negli Stati Uniti. Il framework integra molteplici dataset pubblicamente disponibili: i dati mensili sugli arrivi I-94 della US Customs and Border Protection (COR), i dati sui percorsi aeroportuali T-100 del Bureau of Transportation Statistics (BTS), le proiezioni di viaggio del National Travel and Tourism Office (NTTO) e i dati di sorveglianza delle malattie dell'OMS.

Il nucleo della metodologia prevede tre modelli annidati di crescente risoluzione:

1. Modello di Base (Modello 1): Utilizza i dati ordinari di arrivi di giugno 2024 senza aggiustamenti per la Coppa del Mondo (WC). Questo stabilisce un riferimento di limite inferiore per il rischio turistico ordinario.
2. Modello Adeguato alla WC (Modello 2): Scala i volumi di viaggio sulle proiezioni di giugno 2026 utilizzando le previsioni NTTO e i fattori di crescita ($\phi_c$). Applica un fattore di crescita specifico di 1,174 per le nazioni qualificate alla WC e di 1,077 per le altre per catturare l'incremento complessivo dei viaggi.
3. Modello Guidato dal Calendario (Modello 3): Decompone il viaggio in uno "flusso di tifosi della WC" e uno "flusso di sfondo". Il flusso dei tifosi è instradato verso città specifiche in base alle assegnazioni delle partite (utilizzando i calendari ufficiali della FIFA), mentre il flusso di sfondo segue i modelli di percorrenza abituali derivati dai dati BTS T-100.

Calcolo del Rischio di Importazione
Il numero atteso di viaggiatori infetti ($\lambda_{c,v,d}$) che arrivano da un paese $c$ alla città $v$ per la malattia $d$ è modellato come:
$$\lambda_{c,v,d} = N_{c,v} \cdot I_{c,d} \cdot p_d$$
Dove:

• $N_{c,v}$ è il numero di viaggiatori previsto.
• $I_{c,d}$ è l'incidenza della malattia a livello nazionale, adeguata per la sottostima ($\rho_d \cdot C_{c,d}/P_c$).
• $p_d$ è la probabilità di viaggiare mentre si è infetti.

L'intensità totale di importazione ($\Lambda_{v,d}$) è la somma dei contributi da tutti i paesi di origine. La probabilità di almeno un'importazione è calcolata come $P(\ge 1) = 1 - e^{-\Lambda_{v,d}}$.

Propagazione dell'Incertezza
Per affrontare l'incertezza relativa ai fattori di sottostima ($\rho_d$) e alle probabilità di viaggiare mentre si è infetti ($p_d$), gli autori utilizzano la propagazione dell'incertezza tramite il metodo Monte Carlo. Estraggono 5.000 campioni indipendenti da distribuzioni uniformi calibrate su intervalli di letteratura per questi parametri. I risultati sono riportati come mediane con intervalli di incertezza al 95% (2,5ª–97,5ª percentile).

Risultati Chiave

• Profilo di Rischio delle Malattie: La dengue rappresenta il rischio di importazione più elevato per la maggior parte delle città sede sotto il modello guidato dal calendario, con una mediana di importazioni attese ($\Lambda$) superiore a 10 solo dal Brasile in città ad alto rischio come New York, Los Angeles e Miami. Atlanta è una nota eccezione in cui il rischio di malaria supera quello della dengue a causa del viaggio diretto da nazioni dell'Africa occidentale e centrale. L'influenza si posiziona al secondo posto nella maggior parte delle città, spinta dal picco dell'inverno dell'emisfero australe che coincide con il torneo. La pertosse mostra una diffusione geografica ampia ma porta con sé l'incertezza relativa più vasta. Il morbillo mostra costantemente il rischio più basso a causa dei gravi sintomi prodromici che inibiscono il viaggio.
• Driver di Origine: L'America Latina (Brasile, Colombia, Venezuela) domina il rischio di dengue e influenza. L'Africa occidentale e centrale guida il rischio di malaria. Le nazioni europee guidano il rischio di pertosse e morbillo. Il Brasile è identificato come la singola nazione di origine a più alto rischio complessivo.
• Composizione dello Stream di Viaggio: Il turismo di sfondo (viaggi che avvengono indipendentemente dall'evento) costituisce la quota dominante del rischio totale di importazione. L'incremento dei tifosi della Coppa del Mondo contribuisce per circa l'8,3% degli arrivi previsti per le nazioni qualificate.
• Robustezza del Modello: La classifica delle città (New York, Los Angeles, Miami, Houston come le più a rischio) rimane robusta attraverso tutti e tre i livelli del modello. Il passaggio dal modello di base al modello adeguato alla WC produce un aumento del rischio quasi uniforme di circa il 17%, mentre il modello guidato dal calendario introduce una divergenza specifica per città senza alterare la gerarchia generale.

Significato e Rivendicazioni
Il documento sostiene di fornire un framework di importazione di tipo Poisson generale e riproducibile, costruito interamente su dati pubblici. I suoi principali contributi sono:

1. Trasparenza e Riproducibilità: A differenza dei modelli proprietari che si basano su dati commerciali di prenotazione, questo framework utilizza solo dataset pubblici, consentendo a qualsiasi team di sanità pubblica di implementare, aggiornare e adattare l'analisi.
2. Attribuzione Granulare: La gerarchia dei tre modelli permette di isolare chiaramente l'effetto dell'ondata di viaggi della Coppa del Mondo e il valore aggiunto dell'instradamento dei tifosi basato sul calendario.
3. Utilità Pratica: Il framework funge da baseline trasparente complementare ai sistemi proprietari. Può funzionare come uno strumento di sorveglianza costante per la pressione di importazione ordinaria presso i gateway internazionali statunitensi, indipendentemente da specifici raduni di massa.
4. Comunicazione del Rischio: L'uso degli intervalli di incertezza Monte Carlo consente ai decisori di distinguere i risultati robusti (es. rischio dengue) dalle stime che richiedono cautela (es. pertosse, che è presentata come un limite superiore conservativo).

Gli autori concludono che la preparazione sanitaria non dovrebbe concentrarsi esclusivamente sui tifosi della Coppa del Mondo, ma deve trattare l'intera popolazione di visitatori internazionali di giugno come il gruppo di esposizione primario, poiché il turismo di sfondo guida la maggior parte del rischio di importazione. Il framework è progettato per essere estendibile ad altre malattie (es. chikungunya, parotite), città ed eventi di massa.