Abstract

La tubercolosi (TB) è stata una delle principali cause di morte nei paesi industrializzati fino alla metà del XX° secolo. Il crollo della mortalità da TB è spesso attribuito al vaccino BCG, introdotto nel 1921 e diffuso sistematicamente dal secondo dopoguerra. Tuttavia, l’analisi storica delle curve di mortalità in Italia, Francia e Regno Unito mostra che il declino era già ben avviato molto tempo prima dell’introduzione del vaccino. L’assenza di una discontinuità epidemiologica osservabile e l’elevata variabilità nei risultati clinici relativi all’efficacia del BCG mettono in discussione il suo contributo reale. Al contrario, interventi igienico-sanitari e il trattamento in sanatori appaiono avere avuto un ruolo più sostanziale nel contenimento della malattia.

1. Introduzione

Nel corso dell’Ottocento e della prima metà del Novecento, la tubercolosi rappresentò una delle principali cause di morte nei paesi europei. L’introduzione del vaccino BCG (Bacillo di Calmette e Guérin) nel 1921, e la sua diffusione sistematica a partire dagli anni Cinquanta, hanno consolidato nella letteratura l’idea che esso abbia contribuito in modo decisivo alla riduzione della malattia.

Questo articolo propone un’analisi storico-epidemiologica comparata dei tassi di mortalità da TB in Italia, Francia e Regno Unito tra il 1880 e il 1980, con l’obiettivo di chiarire il reale peso del vaccino rispetto ad altri fattori strutturali e sanitari.

2. Metodi

Lo studio si basa su una ricostruzione grafica e tabellare della mortalità da tubercolosi in Italia, Francia e Regno Unito (per 100.000 abitanti), utilizzando fonti storiche e istituzionali:

Our World in Data
WHO – archivi storici
ISTAT, INSEE, UK Office for National Statistics
Studi storici (McKeown, Szreter, Coker, Comstock)

Le curve vengono confrontate con due momenti chiave:

1921: introduzione del vaccino BCG
1950: avvio della vaccinazione sistematica

3. Risultati

I dati mostrano che:

Tra il 1880 e il 1920, la mortalità da TB scende da oltre 300–400 a circa 150–180 decessi per 100.000 abitanti.
Dal 1920 al 1980, il calo prosegue fino a livelli <10/100.000.
Non si riscontrano discontinuità evidenti attorno al 1921 né al 1950.

Tabella 1 mostra in dettaglio i tassi stimati per ciascun paese:

Anno	Regno Unito	Francia	Italia
1880	~380	~340	~330
1900	~300	~240	~230
1920	~180	~180	~170
1940	~100	~100	~120
1960	~30	~35	~40
1980	~8	~12	~14

**Fig.1** Mortalità da tubercolosi (per 100.000 abitanti) in Italia, Francia e Regno Unito (1880–1980)

4. Discussione

4.1 Il declino pre-vaccinale

Il declino della TB inizia ben prima dell’introduzione del vaccino. Le principali cause:

miglioramenti igienici urbani,
riduzione della densità abitativa,
aumento dell’apporto nutrizionale,
isolamento dei casi infetti nei sanatori.

4.2 Il ruolo reale del BCG

Diversi studi clinici e metanalisi hanno evidenziato una notevole eterogeneità dell’efficacia del vaccino BCG, con valori che variano dallo 0% all’80% a seconda del contesto geografico, ambientale e metodologico.
Colditz et al. (1994), in una metanalisi su 26 studi, riportano un’efficacia media del 50%, con risultati che spaziano da efficacia nulla (es. India meridionale, Georgia e Alabama negli Stati Uniti) a valori >75% in Europa settentrionale (Colditz et al., 1994).
Anche Comstock (1994) sottolinea che questa variabilità è attribuibile a fattori quali:

la presenza di micobatteri ambientali non tubercolari,
la latitudine (con protezione più alta a latitudini elevate),
la diversità genetica dei ceppi vaccinali,
e l’età alla somministrazione (Comstock, 1994).

Un’ulteriore conferma proviene da Trunz, Fine e Dye (2006), che mostrano un’efficacia più consistente per le forme pediatriche gravi (es. meningite tubercolare), ma solo in contesti ad alta incidenza e in popolazioni non precedentemente esposte (Trunz et al., 2006).
In sintesi, la presunta efficacia protettiva del BCG è altamente contestuale e non generalizzabile, soprattutto nei paesi industrializzati dove la tubercolosi era già in forte declino.

L’apparente efficacia protettiva del vaccino BCG per alcune forme di tubercolosi (come la meningite tubercolare infantile o la TB miliarica) potrebbe essere almeno in parte dovuta a fattori confondenti o a meccanismi non ancora compresi, piuttosto che a un effetto diretto e universale del vaccino.

Analizziamo alcuni aspetti che minerebbero l’ipotesi dell’efficacia protettiva del vaccino BCG:

4.2.1. Effetto protettivo apparente vs. causale

Molti studi che documentano un’efficacia del BCG contro forme gravi della TB non sono studi randomizzati controllati su larga scala, ma:

studi osservazionali o coorte ospedalieri,
soggetti a bias di selezione,
spesso privi di controllo per fattori socioeconomici, nutrizione, esposizione ambientale, co-infezioni, ecc.

👉 Questi fattori possono produrre un falso effetto protettivo attribuito al vaccino.

4.2.2. Ruolo del sistema immunitario innato e di stimoli ambientali

Alcune ipotesi sostengono che:

l’esposizione precoce a micobatteri ambientali non patogeni (MAI),
o infezioni intercorrenti virali o batteriche, potrebbero “allenare” il sistema immunitario e proteggerlo indirettamente contro la disseminazione sistemica del Mycobacterium tuberculosis, riducendo il rischio di forme gravi nei bambini – indipendentemente dalla vaccinazione.

4.3 Bias metodologici nelle metanalisi

Numerosi bias compromettono la validità degli studi:

Diversità nei ceppi vaccinali
Popolazioni non rappresentative
Studi non randomizzati e brevi follow-up
Variabilità geografica: efficacia nulla in India, Georgia, Alabama

Esempi:

WHO trial in India (1979): nessuna differenza significativa tra vaccinati e non. “Tuberculosis Prevention Trial, Madras, India: Trial of BCG Vaccine in South India for Tuberculosis Prevention” https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/7005086/
Colditz et al. (1994): metanalisi eterogenea e discutibile.
https://doi.org/10.1001/jama.1994.03510330076038

4.4 Il ruolo degli antibiotici

Dalla streptomicina (1944) in poi, i farmaci anti-TB contribuiscono a una forte accelerazione del calo di mortalità. Tuttavia, anche questi arrivano quando il declino era già largamente avviato da decenni. L’effetto dei farmaci è stato reale, ma limitato rispetto all’impatto cumulativo delle misure strutturali e sociali precedenti.

4.5 Sanatori e rivoluzione igienica

I sanatori, istituiti a partire dalla fine dell’Ottocento, applicavano misure di isolamento, igiene ambientale, dieta controllata e riposo. Parallelamente, la rivoluzione igienica urbana migliorava la qualità dell’aria, dell’acqua e dell’edilizia. Questi interventi risultano fortemente associati al declino della TB, come mostrato nella tabella seguente.

Ecco una panoramica dettagliata, basata su dati e studi storici, sugli effetti dell’apertura e della chiusura dei sanatori nella lotta contro la tubercolosi:

4.5.1 Effetti dell’apertura dei sanatori

Riduzione della mortalità locale
Studi economici sui tempi 1900–1917 (USA, Danimarca) evidenziano che l’apertura di un sanatorio statale viene associata a una riduzione di circa 4–6% della mortalità da TB polmonare nelle aree interessate (nber.org, scirp.org).
Miglioramento della prognosi individuale
Un’analisi sul periodo pre-chemioterapia mostra che la sopravvivenza a 10 anni nei pazienti ricoverati nei sanatori era del 69% (vs 38% fuori sanatorio) (nber.org, medrxiv.org).
Promozione dell’isolamento e dell’igiene
I sanatori favorivano ambienti puliti, isolamento dei casi e educazione sanitaria, contribuendo a interrompere la trasmissione collettiva (en.wikipedia.org, scirp.org).

4.5.2 Effetti della chiusura dei sanatori

Spostamento verso una medicina basata sui farmaci
Dopo l’introduzione degli antibiotici (streptomicina nel 1944, isoniazide, PAS), i sanatori persero rilevanza e iniziarono a chiudere o trasformarsi (bmcinfectdis.biomedcentral.com).
Riduzione della capacità ospedaliera e ricoveri più brevi
Studi su popolazioni indigene canadesi mostrano che, anche con l’avvento degli antibiotici, i ricoveri in sanatorio continuarono e aumentarono nel numero di nuovi accessi, ma con durate più brevi (bmcinfectdis.biomedcentral.com).
Declino della TB sostenuto da terapia medica e politiche pubbliche
La chiusura graduale dei sanatori rifletteva la sostituzione delle cure isolate con terapie farmacologiche efficaci e assistenza territoriale. Il declino della TB proseguì nonostante la diminuzione dell’uso dei sanatori (nber.org).

Tabella riassuntiva

Fase	Effetto sull’epidemia TB
Apertura (1900–1930)	– Riduzione del 4–6% della mortalità locale – Sopravvivenza a 10 anni: 69% vs 38% – Promozione igiene/isolamento
Chiusura (post-1944)	– Passaggio a cure farmacologiche – Ricoveri più brevi ma più numerosi – Declino TB sostenuto da antibiotici e sanità pubblica

L’apertura dei sanatori ha avuto un effetto positivo e misurabile sull’abbattimento della mortalità da tubercolosi, grazie a isolamento e migliore gestione clinica.
La chiusura dei sanatori, favorita dall’introduzione di farmaci efficaci, non ha rallentato il declino della TB, grazie al cambio di paradigma verso una medicina antibiotica e a politiche di sanità pubblica diffuse.

In sintesi, i sanatori sono stati cruciali nel passaggio storico tra un approccio di isolamento e uno terapeutico, con un impatto concreto sui tassi di mortalità nel tempo.

Tabella 2 – Riduzione stimata della mortalità da TB attribuibile a interventi non farmacologici

Periodo	Paesi	Intervento principale	Riduzione stimata (%)	Fonti
1880–1920	UK, Francia, Italia	Sanatori, isolamento, educazione sanitaria	~45%	McKeown (1976), Szreter (1988)
1920–1940	UK, Francia	Riforme igieniche urbane, igiene domestica	~35%	Szreter (1988), WHO archival data
1940–1960	Italia, UK	Modernizzazione abitativa, chiusura progressiva dei sanatori	~15%	Coker (2001), OWID

Questi dati confermano che il declino della TB è spiegabile in larga parte da politiche pubbliche ambientali e sociali, più che da interventi medico-vaccinali.

**Fig. 2** Confronto stimato dell’efficacia di diversi interventi nella riduzione della mortalità da tubercolosi (1880-1980). I dati, basati su letteratura storico-epidemiologica, suggeriscono che le riforme igieniche, il trattamento nei sanatori e l’introduzione degli antibiotici abbiano avuto un impatto significativamente maggiore rispetto alla vaccinazione BCG, il cui contributo risulta incerto e variabile.

5. Conclusioni

L’analisi storico-epidemiologica mostra che la riduzione della mortalità da tubercolosi in Europa occidentale precede l’introduzione del vaccino BCG e prosegue senza variazioni significative dopo la sua adozione.
Il BCG non ha inciso significativamente sulla curva epidemiologica nei paesi industrializzati.

Al contrario, interventi strutturali – sanatori, igiene urbana, riforme abitative – sono responsabili del grosso del declino, come confermato da evidenze storiche e quantitative.

6. Bibliografia

Trunz, B. B., Fine, P. E. M., & Dye, C. (2006). Effect of BCG vaccination on childhood tuberculous meningitis and miliary tuberculosis worldwide: a meta-analysis. The Lancet, 367(9517), 1173–1180. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(06)68507-3
Comstock, G. W. (1994). Field trials of tuberculosis vaccines: How could we have done better? Controlled Clinical Trials, 15(4), 247–276. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/0197245694900426
Bull World Health Organ. Trial of BCG vaccines in south India for tuberculosis prevention: first report. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC2395884/
Colditz, G. A., Brewer, T. F., et al. (1994). Efficacy of BCG vaccine in the prevention of tuberculosis: meta-analysis. JAMA, 271(9), 698–702. https://doi.org/10.1001/jama.1994.03510330076038
WHO (2018). BCG vaccine: WHO position paper – February 2018. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29609965/
McKeown, T. (1976). The Role of Medicine: Dream, Mirage or Nemesis? Oxford: Blackwell. https://www.nuffieldtrust.org.uk/research/the-role-of-medicine-dream-mirage-or-nemesis
Szreter, S. (1988). The importance of social intervention in Britain’s mortality decline c.1850–1914. Social History of Medicine, 1(1), 1–38. https://www.cambridge.org/core/books/abs/health-and-wealth/importance-of-social-intervention-in-britains-mortality-decline-c18501914-a-reinterpretation-of-the-role-of-public-health/6148EBF9168F45F729D647F28D5EF4CD
Coker, R. (2001). From chaos to coercion: detention and the control of tuberculosis. St. Martin’s Press. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC1119235/
Reported Tuberculosis in the United States, 2023. https://www.cdc.gov/tb-surveillance-report-2023/tables/table-1.html

Autore testo, data mixing e data mining: Davide Suraci
Pubblicato il 4 Luglio 2025 su: Autoimmunity Reactions

1. Abstract

Questo studio si propone di analizzare gli andamenti temporali dei decessi nelle fasce d’età 15–29, 30–49 e 50–64 anni in Italia, utilizzando esclusivamente dati ISTAT ufficiali relativi alla mortalità comunale mensile. L’indagine si focalizza sulla quantificazione statistica dei picchi di mortalità, evitando qualsiasi riferimento interpretativo alle cause sottostanti. Si esegue un’analisi degli scostamenti di mortalità rispetto al periodo prepandemico. Per identificare anomalie rispetto ai livelli attesi, è stata adottata la tecnica dello Z-score associata a soglie di allerta statistiche rappresentate dai valori ±1.5σ e ±2σ. L’obiettivo è fornire uno strumento oggettivo per la lettura dei dati, utile a fini descrittivi e di monitoraggio.

2. Nota metodologica sui limiti dei dati

I dataset utilizzati sono stati scaricati dal portale ISTAT e coprono il periodo 2015–2023. Nonostante la fonte sia ritenuta autorevole, sono state riscontrate alcune criticità:

Incoerenze nei formati dei file Excel, con variazioni nella struttura tra gli anni.
Presenza di celle vuote, doppioni e differente classificazione delle classi di età.
Discontinuità metodologica nella definizione delle fasce d’età prima del 2015.

Questi elementi hanno richiesto una pulizia e omogeneizzazione dei dati, introducendo inevitabilmente margini di incertezza. Per analogia, è come cercare di analizzare il battito cardiaco di una popolazione con strumenti medici non sempre tarati allo stesso modo nel tempo.

3. Metodologia

La metodologia adottata per effettuare l’analisi degli scostamenti di mortalità si articola nei seguenti passaggi:

Aggregazione mensile dei decessi per fascia d’età (15–29, 30–49, 50–64).
Costruzione di una baseline (2015–2019) come periodo di riferimento pre-pandemico.
Calcolo della media mensile e della deviazione standard (σ) per ogni mese.
Determinazione degli Z-score mensili dal 2020 al 2023 secondo la formula:

dove x è il numero di decessi mensili osservato, μ è la media del periodo di riferimento e σ la deviazione standard.
Applicazione delle soglie ±1.5σ (allerta) e ±2σ (allarme).

4. Discussione dei risultati

I risultati evidenziano quanto segue:

Fascia 15–29: diversi mesi, in particolare dal 2021 al 2023, mostrano picchi superiori a +2σ, indicando anomalie statisticamente significative. Questi picchi appaiono isolati ma ricorrenti, con particolare concentrazione nei mesi estivi e autunnali.
Fascia 30–49: si osservano fluttuazioni più estese, con diversi mesi che superano +1.5σ e in alcuni casi +2σ. Il trend suggerisce un’anomalia persistente post-2020, ma meno marcata rispetto alla fascia più giovane.
Fascia 50–64: gli scostamenti sono più contenuti. Tuttavia, anche qui si evidenziano episodi sopra +1.5σ, specialmente nei primi mesi del 2021 e 2022. I picchi sono meno pronunciati ma statisticamente rilevanti.

È importante notare che l’analisi è limitata all’osservazione degli scostamenti rispetto alla media storica. Nessuna inferenza causale è stata o può essere legittimamente derivata.

5. Importanza degli Z-score e delle soglie σ

Gli Z-score svolgono un ruolo simile a un sismografo statistico: non dicono perché si verifichi un terremoto, ma quantificano con precisione quanto l’evento si discosta dalla norma.

±1.5σ: indica una deviazione significativa ma compatibile con la variabilità naturale (allerta).
±2σ: segnala un’anomalia molto rara, che si verifica in meno del 5% dei casi sotto ipotesi di normalità (allarme).

L’uso di queste soglie consente di definire criteri oggettivi per rilevare variazioni anomale nel fenomeno della mortalità.

6. Conclusioni

L’analisi dei dati ISTAT dal 2015 al 2023 per le fasce d’età 15–29, 30–49 e 50–64 ha messo in luce ripetuti picchi di mortalità mensile statisticamente anomali, concentrati nel periodo post-2020. Le anomalie sono più evidenti nella fascia 15–29, con frequenti sforamenti oltre +2σ. Tali risultati, pur non suggerendo alcuna causa, costituiscono un fatto statistico documentato, utile per ulteriori approfondimenti interdisciplinari. La trasparenza nella metodologia e l’uso di indicatori robusti rafforzano l’attendibilità dell’osservazione.

7. Riferimenti alle immagini

**Figura 1 – Scostamenti standardizzati – Fascia 15–29 anni**
Z-score mensili per i decessi nella fascia 15–29 anni. Le linee tratteggiate rappresentano i livelli ±1.5σ e ±2σ calcolati sulla media mensile del periodo 2015–2019. I picchi che superano +2σ indicano scostamenti anomali statisticamente rilevanti.

**Figura 2 – Scostamenti standardizzati – Fascia 30–49 anni**
Z-score dei decessi mensili nella fascia 30–49 anni. Anche in questo gruppo si evidenziano mesi con valori sopra +1.5σ, segnalando possibili eventi atipici. L’intensità degli scostamenti è più contenuta rispetto alla fascia 15–29.

**Figura 3 – Scostamenti standardizzati – Fascia 50–64 anni**
*Grafico degli scostamenti normalizzati mensili nella fascia 50–64 anni. I picchi di anomalia sono più rari, ma comunque osservabili nel biennio 2021–2022, soprattutto nei mesi invernali.*

**Figura 4 – Decessi mensili fascia 15–29 anni (2015–2023)**
Serie temporale dei decessi mensili nella fascia 15–29 anni. I mesi che presentano uno Z-score maggiore di +2σ sono evidenziati graficamente, mostrando una sequenza di picchi concentrati prevalentemente negli anni successivi al 2020.

ISTAT – Decessi e cause di morte

Tavola decessi comunali per comune di residenza, mese di decesso, sesso e classi di età | gennaio 2011 – marzo 2025 – (Dati utilizzati per questo studio)

Video-intervista di Radio Roma con con S. Albertini e R. Masselli. L’eccesso di mortalità c’è ma non si vede … O meglio c’è qualcuno che non vuole vederlo … In questa puntata vengono discussi e analizzati i dati che sono purtroppo inequivocabili. Nell’analisi dell’Ing. Stefano Albertini molti grafici interessanti che confermano anche quanto descritto in questo studio.

Autore testo, data mixing e data mining: Davide Suraci
Pubblicato il 18 Giugno 2025 su: Autoimmunity Reactions

Tag: ISTAT

🏥📚 Declino della mortalità da tubercolosi in Europa occidentale (1880–1980): analisi storico-epidemiologica del presunto impatto del vaccino BCG