Grafici regionali Covid19

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COVID 19 – Grafici regionali del 2 giugno 2020

Qua sotto vengono presentati quotidianamente un grafico riassuntivo sulla situazione delle regioni in termini di nuovi contagi e sei grafici per ogni regione. La fonte è la Protezione Civile, su informazioni del Ministero della Sanità. Noi facciamo qualche semplice elaborazione e produciamo i grafici. Sotto i grafici c’è una breve guida alla lettura e interpretazione (clicca qui per vederla)

La “media mobile”. Poiché la rilevazione dei dati a livello regionale è soggetta a problematiche e “sbalzi” variabili (il cosiddetto rumore dei dati), per cogliere meglio la tendenza è opportuno mediare più osservazioni giornaliere. Per questo ogni dato riportato nei grafici è la media dell’osservazione di quel giorno e delle osservazioni dei tre giorni precedenti.

Come leggere i grafici.

Il primo grafico riassuntivo “incrocia” il numero di nuovi casi accertati (per 100mila residenti) con la stima dell’St (si veda spiegazione del grafico 1 regionale qua sotto). Le linee rosse riflettono il valore aggregato nazionale, più una regione è in alto a destra, più è a rischio di ripresa dei contagi (=relativamente molti casi e indice di contagiosità alto), più è in basso a destra e più è relativamente una situazione tranquilla (pochi casi e poca contagiosità).

In ciascun grafico regionale, partendo da in alto a sinistra, in senso orario:

Grafico 1 (in alto a sx) – Una rozza imitazione del famoso Rt, ossia l’indice di contagio. Poiché gli studi identificano in circa 7 giorni il tempo per la nuova generazione di contagiati, un rapporto tra i nuovi casi in un dato giorno e quelli di 7 giorni prima vorrebbe approssimare l’indice di contagio, che in realtà viene calcolato su dati più disaggregati e più localizzati. Inoltre, il fatto che la “sottostima” dei casi tenda a decrescere nel tempo fa sì che questo indice sia un po’ più alto di quello vero. Però può essere utile per intuire la tendenza nella contagiosità della malattia, soprattutto a partire dalla fase 2 in poi.

Grafico 2 (in alto a dx) - Dal 19 aprile viene fornito anche il dato sul numero di persone diverse testate. Quindi per ogni giorno si riesce a calcolare qual è il rapporto tra “nuovi casi accertati” e il numero di “nuove persone testate”. Se il campione delle persone testate fosse casuale, questo indicatore rappresenterebbe direttamente il livello dell’epidemia. Non essendo il campione casuale, quindi le persone testate sono quelle con sintomi o che sono state a contatto con positivi, questa “inferenza” è problematica, ma in ogni caso è uno degli indicatori migliori disponibili a tutti.

Grafico 3 (fila in mezzo a sx) – Totale ospedalizzati per Covid 19. Questo grafico è uno dei “termometri” più importanti per capire l’evoluzione dell’epidemia. Il grafico conta il numero totale di ricoverati per Covid19 in quella data. E’ una misura importante della pressione sul settore sanitario della regione.  Rispetto al contagio effettivo, considerando che il periodo di incubazione può arrivare a 14 giorni e lo sviluppo di sintomi gravi che richiedano prima il tampone poi l’ospedalizzazione richiede in media altri 7-10 giorni, si può considerare questa dinamica ritardata di 3-4 settimane rispetto all’effettiva situazione dell’epidemia.

Grafico 4 (fila in mezzo a dx) – Totale ricoverati in terapia intensiva per Covid19. Questo è un altro indicatore essenziale per capire il livello raggiunto dall’epidemia. Poiché in terapia intensiva i posti sono limitati e vengono utilizzati solo nei casi più gravi, oltretutto in “concorrenza” con altre patologie, è presumibile che non vengano utilizzati se non indispensabile. Per questo è un indicatore più reattivo rispetto alle ospedalizzazioni. Lo sfasamento è simile o leggermente superiore a quello delle ospedalizzazioni, quindi sempre un “ritardo” di 3-4 settimane rispetto al’effettiva situazione dell’epidemia

Grafico 5 (in basso a dx) – Numero di casi accertati per giorno. Questo è il dato più sottostimato (si veda spiegazione sotto, come minimo ci sono 10 casi reali per ogni caso accertato) e più suscettibile di variazioni legate a cambiamenti nella strategia dei test a tampone. Poiché il numero di tamponi quotidiani generalmente aumenta (quindi riducendo la sottostima), è verosimile che un calo in questo dato rifletta un vero rallentamento dell’epidemia. poiché tra il vero contagio e i sintomi passano tra i 5 e i 14 giorni, considerando che il tampone viene effettuato quando i sintomi si aggravano e trascorrono altri 2-3 giorni prima che l’esito venga confermato e comunicato, questo dato ha un ritardo di 10-16 giorni rispetto allo stato effettivo dell’epidemia in quel giorno.

Grafico 6 (in basso a sx) – Decessi per giorno per Covid19. L’esito più nefasto dell’epidemia, l’analisi delle dinamiche è quindi fondamentale. Importante considerare che in media è il dato più ritardato rispetto al contagio effettivo (anche più di 4 settimane). E’ ormai certo che sia un dato sottostimato rispetto all’effettiva mortalità da Covid19, non si sa esattamente di quanto, ma il livello di sottostima è costante o forse anche decrescente, per cui un declino in questa curva è il segnale più preciso, anche se ritardato di quasi un mese, rispetto al rallentamento dell’epidemia. Gli studi epidemiologici più avanzati concordano nel ritenere la mortalità da Covid19 tra l’1 e il 2% dei casi, gli studi più attendibili dicono 1,37%. Questo vuol dire che moltiplicando per 73 il numero di decessi si ha una stima dell’effettivo numero di casi. Per fare un esempio, al 9 aprile i decessi totali in Italia erano 18279, il che corrisponderebbe a circa 1,3 milioni di contagi, una probabile sottostima visto che anche i decessi sono sottostimati, mentre i casi realmente accertati sono erano circa 140mila. Insomma un rapporto di 10:1 tra casi veri e casi accertati è molto verosimile, probabilmente anche superiore. E’ importante che prima o poi si sappia (con un’indagine epidemiologica campionario) il numero reale di casi, perché se si dimostrerà che chi ha avuto il virus sviluppa un’immunità, sarà più facile capire il rischio di nuove epidemie.

 

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