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Coronavirus: "Ecco perché i modelli matematici non hanno funzionato"

Secondo Carlo Signorelli, docente di Igiene all'Università Vita-Salute San Raffaele di Milano, il problema sta nel fatto che in Italia non si conoscono quanti sono i casi reali

Molte delle previsioni sull'andamento dell'epidemia coronavirus si sono rivelate fallimentari. Ad esempio la recente proiezione dell'Ihme, organizzazione Usa che fornisce i dati alla Casa Bianca, calcolava al 19 maggio, 'zero decessi' in Italia, mentre ce n'erano ancora 162, e al 4 agosto 20.300 morti, mentre questa quota, purtroppo, è già stata ampiamente superata. Ma perché i modelli matematici non hanno funzionato? Per Carlo Signorelli, docente di Igiene all'Università Vita-Salute San Raffaele di Milano, il problema è che in Italia non si sa quanti siano i casi reali.

Perché i modelli matematici non hanno funzionato

Secondo il professor Signorelli, all'origine del fallimento delle stime ci sarebbe quindi il problema della mancanza di dati oggettivi su cui basarle. D'accordo con questa tesi anche l'epidemiologo Donato Greco, oggi consulente dell’Oms, che a questo elemento aggiunge il fatto che "i modelli devono avere 'memoria storica'" e non valgono "da soli, senza un'intelligence intorno".

"Oggi è il fatidico 8 giugno - afferma il virologo Guido Silvestri, docente all'Università Emory di Atlanta -. Quello che, se non stavamo attenti, avremmo avuto 151mila malati in terapia intensiva. Invece sono 286. E dopo 34 e 20 giorni dalle 'aperture' di maggio, non c'è alcun segno di quel ritorno della pandemia che certi esperti davano per scontato. Quest'ultimo punto è importante e deve essere ricordato con chiarezza". In definitiva, i modelli matematici sull'andamento dell'emergenza sono risultati inadeguati.

"Il fallimento dei modelli dipende dal fatto che non sappiamo quanti sono realmente i casi in Italia - spiega Signorelli all'Adnkronos Salute - perché più della metà sono stati asintomatici e probabilmente il 90% non è neanche passato al sistema, ha fatto la malattia e non se ne è accorto". Inoltre "le notifiche riguardano una parte molto ridotta di tutti i casi reali, tra un decimo e un ventesimo. Dunque, le stime dei modelli vengono costruite su una base che, in questo caso, non solo ha una sottostima dei casi reali, ma anche una sottostima variabile da regione a regione, da provincia a provincia perché influenzata dal numero di test". Per questo "le previsioni sbagliano in eccesso o in difetto a seconda dei dati considerati", che nel nostro caso non sono affatto univoci.

"Seguire le previsioni (sbagliate) senza una strategia è stato un errore"

"Un modello matematico - ammonisce Greco - preso da solo e addirittura, com'è accaduto in Italia, utilizzato per suggerire strategie, da come si devono comportare i parrucchieri alle istruzioni per gli esercizi commerciali, è una fesseria. Il modello matematico serve se intorno c'è una 'intelligence', cioè se l'epidemiologo, l'esperto di sanità pubblica, che usano strumenti diversi, si siedono insieme intorno a un tavolo per lavorare sull'epidemiologia descrittiva, passando poi a quella analitica". Dunque, "l'errore ulteriore lo hanno fatto i tecnici e i politici che hanno sposato immediatamente, passivamente e asetticamente i suggerimenti dei modelli matematici senza che fosse stata fatta 'intelligence' intorno".

L'elemento più importante degli ultimi mesi, a Milano e in Lombardia (come nel resto d'Italia) è il calo del numero dei ricoveri in terapia intensiva: 107 al 7 giugno. Il numero dei pazienti in questo reparto è davvero indicativo e di riferimento, perché non risente del numero di tamponi effettuati ed è un’indicazione della gravità della situazione. Un eventuale aumento dei ricoveri in terapia intensiva potrebbe essere sì un campanello d’allarme nei prossimi mesi.

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