CoVstat report – 18 novembre

Con questo articolo, inizia una nuova rubrica settimanale dedicata al nostro modello previsionale, per fare alcune considerazioni sulla base dei dati e verificare l’esattezza dei nostri calcoli in modo trasparente.

Mentre scriviamo, osserviamo che l’epidemia continua a rallentare e il picco si sta avvicinando. In realtà, però, può essere fuorviante parlare di un solo picco, come avevamo fatto nella prima ondata. Il nostro “vecchio” modello era infatti basato sull’approccio SIR (suscettibili – infetti – guariti) con una variante introdotta per tenere conto delle misure di distanziamento e quindi misurava soltanto l’andamento delle infezioni, con il relativo picco degli infetti attivi.

Nei grafici allegati vengono mostrate varie curve, derivanti dal nuovo modello matematico (ribattezzato SIHCRD), in cui proviamo a prevedere anche le curve di ospedalizzazioni, ricoveri in terapia intensiva e decessi. Ciò è importante sia perché, oggi in maniera fortunatamente molto più significativa rispetto a qualche mese fa, la quantità di casi gravi è inferiore rispetto al totale delle infezioni, ma anche perché queste curve sono sfasata nel tempo. Di conseguenza, una presentazione puramente sincrona come quella dei bollettini quotidiani rischia di far perdere di vista la complessità dell’evoluzione del fenomeno epidemico.

In questa prima settimana, l’andamento dei dati reali è stato sostanzialmente sovrapponibile a quello del modello iniziale, per cui non è stato necessario modificarne i parametri (il cosiddetto fit). La curva previsionale mostra un intervallo di oscillazione, dovuto ai diversi valori assegnabili al parametro gamma, come abbiamo indicato in precedenza.

Passando all’analisi delle diverse curve, troviamo che:

  • il picco dei nuovi casi giornalieri (grafico blu) potrebbe essersi già verificato o potrebbe verificarsi tra qualche giorno. Da notare che il modello matematico (banda blu) non è in accordo con i dati relativi ai contagi giornalieri (punti blu), ma ciò è voluto, poiché nel modello abbiamo provato a includere i positivi che sfuggono al tampone. Dalla nostra assunzione sul parametro gamma (tempo medio di recupero degli asintomatici), i casi reali secondo risultano essere circa 2-4 volte di più rispetto ai positivi al tampone;
  • il picco dei ricoverati in malattie infettive è atteso per fine mese. I dati degli ultimi giorni indicano una decisa frenata, dunque è probabile che nei prossimi giorni dovremo rivedere le nostre previsioni al ribasso;
  • stesso discorso per i ricoverati in terapia intensiva, che dovrebbero toccare il massimo tra fine novembre e inizio dicembre. Anche qui c’è una decisa frenata. Qualcuno ha detto che la frenata dipende dall’aumento della mortalità, dovuta a sovraccarico ospedaliero. Guardando i dati, però, non sembra proprio che le cose stiano così, come vediamo nel prossimo punto;
  • i decessi giornalieri degli ultimi 2 giorni si posizionano esattamente sulla curva. Nel nostro modello non assumiamo una mortalità maggiore causata da sovraccarico ospedaliero. Dunque, se ci fosse un aumento della mortalità, i dati dovrebbero schizzare verso l’alto e non dovrebbero seguire la banda nera, cosa che non accade. I dati relativi ai decessi giornalieri sono altamente fluttuanti, per cui è importante seguirne l’andamento settimanale e non concentrarsi sui numeri quotidiani.

Altrettanto poco fondata sembra l’ossessione dei media italiani sui nuovi casi giornalieri, che formano il dato meno significativo di tutti, sia perché è direttamente collegato al numero di test effettuati, sia perché, come ormai mostrano diverse ricerche scientifiche, il numero di contagi reali è fortemente sottostimato. Sarebbe invece più interessante concentrarsi su alcuni numeri oggettivi, specie nel raffronto con altre nazioni. Per esempio, dal primo settembre l’Italia ha registrato 152 morti per milione di abitanti, mentre in Germania siamo a quota 38 morti per milione di abitanti, quattro volte in meno. In Svezia, per fare un raffronto con una situazione che viene presentata al collasso, siamo a 34,8.

Altro dato: in Italia abbiamo 6.500 posti in terapia intensiva, in Germania sono 30.000. Dovremmo interrogarci su queste discrepanze e sui fattori che sono alla radice di una condizione così fragile, nella quale il sistema sanitario rischia il collasso per eventi che altrove vengono assorbiti con molta maggiore tranquillità.

Info Autore
Data Scientist , Apheris AI
Dottorato in Fisica presso il Gran Sasso Science Institute a l’Aquila, ho lavorato come ricercatore in Astrofisica presso il Deutsches Elektronen-Synchrotron (DESY) a Zeuthen, in Germania. Appassionato di Data Science e Machine Learning, ho partecipato a varie competizioni online su questi temi. Originario del Molise (Campobasso), attualmente vivo a Zeuthen e lavoro come Data Scientist presso Apheris AI a Berlino, dove mi occupo dello sviluppo di algoritmi di Machine Learning decentralizzato.
Data Analyst, Boraso
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Laureato in Data Analytics presso l’Università Cattolica del Sacro Cuore, attualmente Data Analyst in un’importante agenzia di web marketing. Promotore della data literacy attraverso la fondazione dell’Associazione Data Network. Lavora e vive a Milano, ma la sua casa è la Sardegna.
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PhD Student, Università degli Studi Milano Bicocca. Molisano. Sin da giovane ho la passione per il coding e per la rete. La mia ricerca si focalizza sulla statistica spaziale utilizzando big data non strutturati e dati web. Ho partecipato a progetti di ricerca internazionali in cui abbiamo provato a risolvere problemi complessi. Ho fondato l’associazione Data Network per la diffusione della data literacy.
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Dottorato in Fisica presso il Gran Sasso Science Institute a l’Aquila, ho lavorato come ricercatore in Astrofisica presso il Deutsches Elektronen-Synchrotron (DESY) a Zeuthen, in Germania. Appassionato di Data Science e Machine Learning, ho partecipato a varie competizioni online su questi temi. Originario del Molise (Campobasso), attualmente vivo a Zeuthen e lavoro come Data Scientist presso Apheris AI a Berlino, dove mi occupo dello sviluppo di algoritmi di Machine Learning decentralizzato.
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