Siamo alle prese con una infodemia dilagante che non ha precedenti. Siamo bombardati da grafici, dati e previsioni da tutti i lati. Di fatto valgono le stesse conclusioni di cui abbiamo già avuto modo di discutere in precedenza (leggi Tutti allenatori, tutti epidemiologi). Tutte queste previsioni, elaborazioni, tutte questi modelli matematici, tutte queste elucubrazioni mentali (chiamatele pure “pippe mentali”) vanno prese cum grano salis. Una gran bella dose di sale (e pure bello grosso).
In molti si sono cimentati nella ricerca della curva che meglio approssimi i dati reali (curve fitting). In molti continuano a farlo. Pare una rivisitazione della “ricerca del Santo Graal“. Onore e gloria a chi saprà trovare con esattezza la data del Grande Picco! Il punto è che i dati a disposizione sono spesso “sporchi” e pertanto non consentono di fare previsioni accurate. Ciononostante…
Su questo argomento, oltre a quanto già precedentemente scritto su infigures, rimando alla lettura dell’ottimo articolo dal titolo “Perché non faccio grafici sulla pandemia” a cura del matematico Maurizio Codogno su Il Post. Buona lettura.
Anzitutto please stay calm! O per utilizzare il celeberrimo slogan britannico del ’39: keep calm and carry on. Mantenete la calma e andate avanti
Siamo nei giorni in cui il Coronavirus ha varcato la muraglia cinese e vengono segnalati i primi casi di contagio fuori dal continente asiatico. Sono anche i giorni in cui in rete viaggia parecchia disinformazione e allarmismo. Informazioni spesso inaccurate e a volte totalmente sbagliate. Alcuni esempi:
Il fatto che sia un virus creato in laboratorio
L’audio di un fantomatico italiano in Cina che ci segnala cose che altri non dicono
Militari intorno a Wuhan pronti a sparare
Numeri inverosimili sul contagio (es. 9000 morti)
Vaccino già disponibile
Bere candeggina come cura
L’invito a non frequentare negozi e ristoranti cinesi
Giorni in cui si susseguono episodi di discriminazione nei confronti non solo di turisti asiatici ma anche cinesi residenti in Italia. E in generale di tutti quelli con fattezze orientali visto che non sappiamo neanche distinguere un cinese da un giapponese o un coreano.
E proprio in questi giorni in risposta a questi casi di razzismo, su twitter spopola l’hashtag
#JeNeSuisPasUnVirus
Anzitutto un chiarimento doveroso sui numeri del contagio (Fonte: Epicentro il portale dell’epidemiologia per la sanità pubblica):
Facciamo ora un po’ di chiarezza sulla terminologia:
Sporadicità: si ha quando i casi di malattia si manifestano in modo isolato senza alcun rapporto con gli altri casi;
Endemia: quando la malattia è costantemente presente nella popolazione residente in una determinata area geografica, manifestandosi con un numero di casi più o meno elevato ma complessivamente abbastanza costante;
Epidemia: quando la malattia , in genere infettiva, colpisce in modo spesso rapidissimo una collettività di individui, con una ben delimitata diffusione nello spazio e nel tempo; inoltre va ricordato che il concetto di epidemia non fa riferimento ad un numero minimo di casi, ma semplicemente ad un eccesso rispetto ai casi “attesi”;
Pandemia: quando la diffusione epidemica va oltre i confini di un paese e dilaga attraverso i continenti in maniera incontrollata.
E poi viene l’“infodemia” che proprio la stessa Organizzazione Mondiale della Sanità definisce come epidemia informativa! Bene questa del coronavirus ben lungi -al momento- dall’essere una pandemia è sicuramente una infodemia!
Oggi parliamo di epidemie ma da un punto di vista prettamente numerico. Prendiamo in esame l’epidemiologia: la disciplina che studia -attraverso la statistica- la distribuzione di una malattia e i fattori che ne influenzano la distribuzione. La matematica applicata ha fornito una grande contributo all’epidemiologia sviluppando modelli di diffusione virale per studiare e prevedere gli effetti di un possibile scoppio epidemico. Questi modelli vengono attualmente utilizzati dagli esperti nazionali (sì, ce ne sono!) e internazionali per arginare la diffusione del virus. L’idea alla base di questi modelli è quella di suddividere la popolazione in diverse classi: coloro che sono sensibili alla malattia (S), coloro che sono infetti (I) e coloro che hanno recuperato e sono immuni (R). Esistono vari modelli che differiscono tra loro a seconda delle classi prese in considerazione:
SIR (il modello base): Suscettibili, infetti, resistenti
Come si vede nell’immagine oltre alle classi di appartenenza (riquadri colorati) il modello descrive anche i tassi con cui gli individui passano da una classe all’altra nell’unità temporale presa in considerazione. In altre parole le probabilità di cambio di classe. Tutti questi tassi (essendo probabilità) sono numeri compresi tra 0 e 1; dove 0 indica l’impossibilità di passaggio mentre 1 indica la certezza del passaggio. Numeri intermedi indicano probabilità che variano tra lo zero e il 100%.
In particolare il modello SEIR qui descritto modella i flussi in 4 gruppi distinti: suscettibili (S),esposti (E), infetti (I) e resistenti (R). Ciascuna di queste variabili rappresenta il numero di individui presenti in questi gruppi. I parametri controllano i flussi da un gruppo all’altro:
BETA (β): tasso di passaggio da Suscettibili a Esposti
SIGMA (σ): tasso di passaggio da Esposti a Infetti
GAMMA (γ): tasso di passaggio da Infetti a Resistenti
Questo modello ha due parametri aggiuntivi: uno è la mortalità di base (MU μ) che non è influenzata dallo stato della malattia, mentre l’altro è la vaccinazione (NU ν). La vaccinazione muove gli individui direttamente dallo stato suscettibile a quello di resistente, senza passare per gli stati esposti o infetti [checché gli antivaccinisti ne dicano]. Inoltre il modello SEIR differisce dal modello base SIR per l’aggiunta di un periodo di latenza. Ovvero la presenza individui esposti (E) che hanno avuto un contatto con una persona infetta ma che non non sono loro stessi infetti.
Con questo strumento è possibile fare delle simulazioni per studiare il diffondersi dell’infezione nel corso del tempo. Chiaramente il corretto settaggio dei parametri viene effettuato dagli esperti sulla base della conoscenza dell’agente patogeno e delle statistiche raccolte a livello mondiale. Lo scopo di aver condiviso questo strumento è quello di prendere familiarità con il concetto di modello matematico: ovvero un sistema di equazioni che permette di descrivere il mondo (in questo caso un’infezione) attraverso i numeri. In cifre. In figures per l’appunto!
