Coronavirus, il bollettino del 20 marzo spiegato

47021 casi positivi al Coronavirus, di cui 5129 guariti e 4032 decessi. E ancora, 689 i nuovi guariti e 627  nuove vittime. I numeri comunicati oggi, venerdì 20 marzo, dal capo della Protezione Civile, Angelo Borrelli, nel corso del punto stampa giornaliero alle 18 con il bollettino dell‘emergenza Covid-19 nel nostro Paese raccontano di una crescita che non accenna a fermarsi.

“Quelli di oggi? Sono dati difficili da spiegare. Credo dovremo aspettare qualche giorno per capire che cosa vogliano dire”. Giovanni Bocchi ha 33 anni e un dottorato di ricerca in fisica nucleare. È uno dei titolari dell'azienda Kiwi Data Science, azienda che si occupa di consulenza statistica, intelligenza artificiale e Big Data prevalentemente in ambito manifatturiero e farmaceutico. Bocchi in particolare gestisce la divisione di statistica e intelligenza artificiale e ha costruito un modello matematico per rappresentare e commentare sulle sue pagine LinkedIn e Facebook i dati del bollettino della Protezione Civile relativo ai contagi, ai decessi e alle guarigioni da Covid-19: “bisogna attendere – spiega Bocchi – perché questa crescita è difficile da spiegare. Forse, come hanno detto diversi esperti, bisogna investigare i dati con dettaglio regionale”.

Positivi o negativi che siano, sempre più persone iniziano a mettere in discussione i dati della protezione civil: dicono che non sono attendibili, che sono scritti sulla sabbia…

Non sono d’accordo. In linea di principio i dati che riceviamo ogni giorno dovrebbero essere statisticamente attendibili. L’alto numero di tamponi eseguiti ed il loro confronto con i contagiati giornalieri non evidenzia una forte correlazione tale da invalidare il dato. Tuttavia, come già accennavo nei giorni scorsi, la difficile interpretazione degli ultimi valori misurati suggerisce una disomogeneità regionale che può dipendere dal raggiungimento del limite di alcuni sistemi sanitari.

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Perché questa disomogeneità?

È colpa dei possibili infetti asintomatici (anche detti contagiati fantasma), o del numero limitato di posti in terapia intensiva, che porta a pensare che ci possano essere variabili più o meno influenzate da eventuali bias esterni. Detto ciò, analizzando dinamiche complesse e soprattutto utilizzando modelli previsionali bisogna sempre prestare attenzione, verificare e soprattutto essere consapevoli delle ipotesi su cui poggiano tali analisi come ad esempio l’omogeneità di dati.

Un esempio?

Se prendiamo per esempio il calcolo della letalità (rapporto tra decessi ed il totale di infetti) il risultato ottenuto poggia sull’ipotesi che buona parte dei contagiati venga rilevata dai tamponi eseguiti ogni giorno. Come detto in precedenza, la presenza di persone asintomatiche per le quali non viene eseguito il tampone e che di fatto contribuiscono alla diffusione del virus, andrebbe ad aumentare considerevolmente il denominatore dando un significato completamente diverso ad una letalità di circa l’8% che oggi misuriamo.

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