(foto: Scott Graham/Unsplash)

Ormai l’approccio a semaforo scelto per regolare le restrizioni anti-Covid-19 nelle regioni italiane è diventato chiaro a tutti in termini di attuazione. Non è altrettanto chiaro, invece, il meccanismo con cui si stabilisce se una regione debba essere gialla, arancione o rossa. Da un lato c’è l’arrivo solo da pochissime ore dei dati utilizzati per prendere le decisioni (con qualche criticità), dall’altro alcune regioni hanno cambiato colore ad appena quattro giorni dal via. Inoltre l’algoritmo, l’automatismo, resta ancora in gran parte sconosciuto durante questa emergenza coronavirus.

Quello che sappiamo, come raccontato qui, è che secondo l’attuale impianto normativo abbiamo un insieme di ben 21 parametri decisivi per stabilire il livello di rischio di ciascuna regione. Si è parlato in particolare di una matrice del rischio, che in qualche modo combinerebbe i 21 indicatori in una valutazione unica, dalla quale poi discenderebbe la decisione finale, che ufficialmente viene presa “sulla base dei dati elaborati dalla Cabina di regia che comprende Istituto superiore di sanità, Comitato tecnico scientifico e ministero della Salute.

Già in partenza, però, sono emerse ipotesi di potenziali taroccature dei dati da parte di alcune regioni. Sappiamo anche con certezza che molti dati sui contagi da coronavirus sono in ritardo rispetto al progredire dell’epidemia. E pure che alcune regioni nemmeno riescono a trasmetterli in modo completo. Una domanda allora sorge: è davvero necessario un sistema così complesso? Non esistono dei parametri più semplici, meno numerosi e più intuitivi e comunicabili che consentano di regolare gli automatismi senza generare questa articolazione operativa?

Uno sguardo al resto d’Europa

Se in questa fase della pandemia la grande maggioranza dei paesi è concorde nell’applicare importanti limitazioni per tentare di arginare il contagio, il sistema differenziato su scala regionale e a tre livelli pare essere di fatto un’esclusiva italiana. Francia, Germania, Paesi bassi, Repubblica ceca, Danimarca, Irlanda e Grecia, tanto per citare alcuni stati, hanno di fatto imposto lockdown nazionali più o meno rigidi, regolando i singoli provvedimenti ma estendendoli a tutto il territorio nazionale.

Tra le eccezioni figura invece il Portogallo, che dal 4 novembre ha attivato una serie di misure restrittive che valgono in 121 municipalità, corrispondenti a poco più di due terzi dell’intera popolazione. Secondo quanto si legge dal sito del governo, il criterio di scelta delle municipalità da mettere in zona rossa (mentre tutto il resto rimane, per così dire, in zona gialla) è stato basato su soli due parametri, di cui uno quantitativo e uno qualitativo. Il primo è il numero di casi registrati ogni 100mila abitanti, e il secondo è banalmente la prossimità geografica con un’area ad alta incidenza di casi.

Ci batte invece in numero di livelli di restrizione la Scozia, che ne ha implementati ben cinque, numerati da zero a quattro. In questo caso però pare non esserci un metodo univoco e quantitativo per l’assegnazione dei livelli, ma la decisione fa capo alle singole autorità sanitarie locali, su “base collaborativa” con il governo centrale.

Naturalmente in tutti i paesi i dati della sorveglianza epidemiologica su Covid-19 fanno da guida alle decisioni governative, ma in nessun caso risulta esserci al momento un automatismo tra i parametri quantitativi e le chiusure.

Uno sguardo alla letteratura scientifica

Partiamo dall’Organizzazione mondiale della sanità: secondo quanto comunicato già in primavera, erano stati individuati un insieme di sei parametri (piuttosto generici) per stabilire quando togliere o reinserire un lockdown su un certo territorio. In particolare, si tratta di tenere sotto controllo l’indice di trasmissione Rt, l’abilità di eseguire il contact tracing, la possibilità di isolare e trattare i pazienti infetti, la probabilità di avere focolai in situazioni specifiche come ospedali, scuole e case di cura, il monitoraggio e il controllo dei casi di importazione e l’aderenza della popolazione alle norme anti-contagio.

Molto più rigida e quantitativa è invece la conclusione di uno studio scientifico pubblicato a giugno sulla rivista Frontiers in Public Health e che si è guadagnato grande visibilità. All’interno di un modello matematico e di computazione estremamente complesso, gli scienziati hanno stabilito che per ottimizzare l’attivazione e la rimozione delle misure di lockdown molto dipende da appena due parametri: il solito indice di trasmissione Rt e poi il cosiddetto recovery rate (tasso di guarigione), ossia il rapporto tra persone guarite e nuovi casi di positività. Soprattutto in una strategia on-off, in cui le misure di contenimento vengano adottate o rimosse in blocco, l’esito dell’epidemia valutato da simulazioni numeriche si è visto essere definito dalla regolazione fine di queste due quantità.

Molto significativi nello stesso studio, oltre alla conferma della soglia critica del 30% per le terapie intensive, il valore di soglia di questi parametri. Si parla di 0,64 per il recovery rate, e di appena 0,30 per Rt. Ciò significa che, grossomodo, per non essere in lockdown dovrebbe essere infettata solo una nuova persona ogni tre individui infetti, e in Italia è accaduto solo in alcune regioni durante i mesi estivi, mentre ora siamo ovunque sopra quota 1.

Che succede con i parametri semplificati sull’Italia?

Con la premessa che in alcune regioni occorre tener conto del mancato conferimento per tempo di tutti i dati, si può provare a visualizzare la distribuzione geografica dei parametri semplificati. Se per esempio si applicasse il metodo portoghese al nostro paese, otterremmo in sostanza la mappa che Wired elabora quotidianamente su scala provinciale settimanale.

Ecco invece come apparirebbe la mappa dell’indice di trasmissione Rt con valori aggiornati alla settimana 26 ottobre-1 novembre.

E se usassimo solo questi due parametri per decidere le regioni da chiudere?

E qui la mappa del recovery rate (rapporto guariti/nuovi positivi) applicata agli ultimi sette giorni, dal 2 al 9 novembre.

recovery-regione

Infine, una media ponderata di Rt e recovery rate in modo che abbiano lo stesso peso nel determinare il valore finale (poi normalizzato in una scala da 0 a 1).

E se usassimo solo questi due parametri per decidere le regioni da chiudere?

La colorazione delle regioni non coincide perfettamente con le attuali suddivisioni delle regioni in gialle, arancioni e rosse, ma mostra comunque parecchie analogie. Soprattutto se si tiene conto dell’inserimento  appena annunciato in zona arancione di Liguria, Umbria, Toscana e Abruzzo. Non c’è invece corrispondenza con la Basilicata, che potrebbe però avere problemi di incompletezza dei dati.

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