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Indirizzi operativi per la sorveglianza clinica e ambientale della legionellosi nelle strutture sanitarie e assistenziali della Regione Puglia
La prima epidemia di legionellosi, verificatasi nel luglio del 1976 durante l'American Legion
Annua/ Convention a Philadelphia, fece registrare oltre 200 casi con 34 decessi. Solo un anno più tardi,
nei laboratori dei Centers far Disease Contrai and Prevention (CDC) dì Atlanta , fu isolato e identificato
il microrganismo che, in memoria della prima epidemia, fu chiamato Legionella pneumophila. la
sorgente dell' infezione fu individuata nell' impianto di aria condizionata presente nell'hotel.
La scoperta suscitò un grande interesse, tale da incoraggiare alcuni studiosi ad effettuare
indagini sierologiche retrospettive su campioni di siero provenienti da soggetti affetti da polmonite di
origine sconosciuta. Fu possibile in tal modo risalire ad altri episodi epidemici, quali gli eventi accaduti
nel 1965 tra i pazienti dell'Ospedale Psichiatrico St. Elisabeth di Washington e nel 1968 tra coloro che
lavoravano nel Servizio di Sanità Pubblica di Pontiac (in Michigan). In seguito, si verificarono altre
epidemie che hanno contribuito ad approfondire le conoscenze scientifiche non solo sull'etiologia,
patogenesi, diagnosi e terapia della legionellosi, ma anche sulle caratteristiche biochimiche,
morfologiche e immunologiche dell'agente patogeno, compreso il suo habitat natura le.
In Italia, il primo focolaio epidemico risale al 1978 sul Lago di Garda ed interessò 10 soggetti.
Da allora le segnalazioni di casi, sia sporadici sia epidemici , sono diventate sempre più frequ enti, anche
se è difficile stabilire se questo incremento sia dovuto ad un reale aumento dell' incidenza, al
perfezionam ento delle tecniche diagnostiche o ad una maggiore att enzione alla diagnosi e
segnalazione dei casi.
Nel Sud Italia, la Puglia è tra le regioni con il maggior numero di casi di legionellosi notificati
[Notiziar io ISS 2017]. I fattori che rendono diff icile il controllo e la gestione del probl ema sono la
disomogeneità nelle procedure di campionamento, le difformità negli intervent i di bonif ica, la scarsa
esperienza nella gestione del rischio associato alle diverse concentrazioni di Legionella rilevate nelle
reti idriche.
L'entità del problema, per la sua complessità , richiede sempre piu un'accurata attenzione a
causa delle pesanti conseguenze legali e di immagine che possono coinvolgere sia le strutture sanitarie
sia quelle turistico-ricettive, pertanto la Giunta regionale ha approvato nel 2012 il documento Indirizzi
per l'Adozione di un Sistema per la sorveglianza e il controllo delle infezioni da Legionella in Puglia, con
il quale ha istituito un sistema di rete regionale formato da due livelli organizzativi: uno centrale e
l'altro periferico [D.G.R. n. 2261/2012] .
Il livello organizzativo centrale è rappresentato da un apposito Nucleo di Riferimento Regionale
che definisce percorsi comun i e codificati nell'ambito delle attività di prevenzione e controllo della
malattia ed esercita funzioni chiave per la governance del sistema . Il mandato strategico è quello di
assumere l'impegno di "regolare" la rete, attraverso un ruolo di att ivazione, sviluppo e manutenzione
di procedure codificate tra i componenti della rete stessa.
Il livello organizzativo periferico , costituito dal Nucleo Operativo Territo riale presso ogni
Azienda Sanitaria Locale, è incaricato delle attività in materia di prevenzione e controllo della
legionellosi e rappresenta, a livello aziendale, il momento d'incontro e condivisione tra il Dipartimento
di Prevenzione, la Direzione Sanitaria, i reparti di ricovero, i laborato ri di analisi aziendali, oltre che di
coordinamento e collaborazione con l'Agenzia Regionale per la Prevenzione e la Protezione
dell'Ambiente (ARPA) provinciale.
I punti deboli di ogni strategia di controllo della legionellosi sono riportabili alla mancanza di
una chiara correlazione dose-effetto e di una soglia limi te ben definita , ancora oggi associate
all'impossibilità di bonificare il sistema idrico in maniera definitiva.
Per ridurre il rischio e il numero dei casi di malattia , il presente documento si propone di
pianificare un iter omogeneo di procedure da applicare per il controllo e la prevenzione della
legionellosi, ponendosi nella linea della prevenzione primaria piuttosto che in quella dell'intervento al verificarsi dei casi. - Il presente documento è rivolto a tutte le strutture sanitarie e assistenziali della Regione Puglia
e fornisce indicazioni su:
1. metodi più appropriati per lo screening e la diagnosi della legionellosi;
2. modalità di campionamento per la ricerca di Legionella negli impianti idrici e aeraulici;
3. sistemi efficaci per la sorveglianza e il controllo delle reti idriche;
4. procedure e mezzi per la bonifica e la ridu zione del rischio;
5. attività di comunicaz ione e formazione degli operatori sanitari e degli addetti al controllo;
6. responsabilità medico-legali connesse al verificarsi di casi di malattia associati alle strutture coinvolte
Human Control Performance in Telemanipulation Experiences
Human Control Performance in Telemanipulation Experience
Movimento e controllo nella telerobotica: feedback e feedforward
Movimento e controllo nella telerobotica: feedback e feedforwar
La situazione igienica del litorale Jonico-Salentino. Nota II. Aspetti batteriologici e virologici in sabbie di mare
La situazione igienica del litorale Jonico-Salentino. Nota I. Aspetti microbiologici delle acque costiere
Anomaly detection in plant growth in a controlled environment using 3D scanning techniques and deep learning
This paper presents a comparison of different methodologies for monitoring the plants growth in a greenhouse. A 2D measurement based on Computer Vision algorithms and 3D shape measurements techniques (Structured light, LIDAR and photogrammetry) are compared. From the joined 2D and 3D data, an analysis was performed considering health plant indicators. The methodologies are compared among each other. The acquired data are then fed into Deep Learning algorithms in order to detect anomalies in plant growth. The final aim is to give an assessment on the image acquisition methodologies, selecting the most suitable to be used to create the Deep Learning model inputs saving time and resources