Assessing COVID-19 healthcare system costs and vaccine effects: a dynamic system approach

The aim of this thesis is assessing the health costs and vaccine effects for the COVID-19 pandemic by a dynamic system approach. In particular, we focused on the study of deaths, intensive care unit (ICU) occupancy and hospital occupancy during Italy's second wave by investigating their causal relationships with the time series of new positive subjects. A second goal was the reconstruction of the time profile of new positives in the first wave: this estimation problem is motivated by the severe underreporting that occurred because of health and bureaucratic unpreparedness to manage a sudden epidemic outbreak. Finally, we studied the evolution of lethality in Italy and United Kingdom, an analysis that helps assessing both the aggressiveness of the alpha variant and the life saving role of vaccines. To reach these goals, we have used the following methods: linear least squares, Markov chain models, time series modeling by linear difference equations, and regularisation techniques for inverse problems.

Lo scopo di questa tesi è valutare i costi sanitari e gli effetti del vaccino per la pandemia COVID-19 con un approccio tramite sistemi dinamici. In particolare, ci siamo concentrati sullo studio dei decessi, dell'occupazione in terapia intensiva (ICU) e dell'occupazione negli ospedali durante la seconda ondata in Italia, investigando le loro relazioni causali con la serie temporale dei nuovi soggetti positivi. Un secondo obiettivo era la ricostruzione del profilo temporale dei nuovi positivi nella prima ondata: questo problema di stima è motivato dal grave underreporting che si è verificato a causa dell'impreparazione sanitaria e burocratica a gestire un improvviso scoppio di un’epidemia. Infine, abbiamo studiato l'evoluzione della letalità in Italia e nel Regno Unito, un'analisi che aiuta a valutare sia l'aggressività della variante alfa sia il ruolo salvavita dei vaccini. Per raggiungere questi obiettivi, abbiamo utilizzato i seguenti metodi: minimi quadrati lineari, modelli a catena di Markov, modellizzazione di serie temporali mediante equazioni lineari alle differenze e tecniche di regolarizzazione per problemi inversi.