La ripartenza

In Italia la ripartenza dei contagi appare ormai statisticamente evidente. Il risultato lo riportiamo con un aggiornamento quotidiano in questa pagina web.

Si evidenzia una discrepanza che supera di dieci volte la fascia di errore corrispondente ad una deviazione standard, diventando quindi statisticamente significativa. Questo aumento si osserva sistematicamente in molte delle regioni italiane, in maniera più marcata al Nord.

Rispetto a luglio dell’anno scorso, la ripartenza sembra essere più rapida, e parte da circa 1000 contagi al giorno, mentre l’anno scorso era ripartita da circa 100 nuovi positivi giornalieri.

Per il momento, il nostro metodo non permette di prevedere come evolverà la ripartenza.

Va sottolineato che ad un aumento dei contagi potrebbe non seguire un aumento altrettanto importante di ricoverati e di decessi grazie alla maggiore protezione offerta dai vaccini, come osservato nel Regno Unito ed in Israele.

Il metodo utilizzato

In due precedenti post nel nostro blog ([1], [2]) avevamo descritto gli indicatori messi a punto per avere informazioni sulla ripartenza dell’infezione, in particolare a causa del rischio dovuto alla variante delta (“indiana”).

Nel secondo articolo, in particolare, avevamo descritto come si calcolano i residui, che usiamo come indicatore di una possibile ripartenza, e come si interpreta il grafico dell’andamento nel tempo dei residui, riportato qui sotto:

Nel grafico erano evidenti due effetti ancora da correggere, per i quali abbiamo introdotto una nuova procedura che qui descriviamo:

  • resta evidente una modulazione settimanale dovuta al calo del numero di tamponi e conseguentemente di casi che vengono normalmente riportati in occasione dei fine settimana;
  • al diminuire del numero dei casi, la banda di oscillazione dei residui sembra smorzarsi, sintomo di una possibile sottostima delle incertezze.

Per tenere conto di questi effetti, abbiamo applicato due correzioni:

  • per rimuovere la modulazione settimanale, abbiamo utilizzato due possibili approcci, entrambi riportati sul nostro sito:
    1. al posto del numero dei casi giornalieri, abbiamo utilizzato la media mobile a sette giorni, che elimina la modulazione settimanale, fornendo però una risposta meno rapida a fronte di un possibile aumento;
    2. come alternativa, abbiamo introdotto sette fattori correttivi, uno per ciascun giorno della settimana, determinati in maniera tale che, mediati su tutti i giorni usati per calcolare l’interpolazione del nostro modello, il numero di contagi, corretto per questi fattori, risulti costante per tutti e sette giorni della settimana.
  • lo smorzamento della banda di oscillazione è dovuto all’assunzione iniziale che le incertezze derivassero da una distribuzione di Poisson, quindi che ad un numero di conteggi n corrispondesse un’incertezza proporzionale a √n, che avevamo però corretto riscalando queste incertezze per un fattore fisso. Questa non è necessariamente la stima più accurata delle incertezze, per cui abbiamo introdotto un modello più realistico del loro andamento come somma in quadratura di un termine poissoniano, √n, e di una incertezza proporzionale al numero dei conteggi, il cui fattore di proporzionalità abbiamo stimato dai dati stessi pari al 10% del numero di conteggi.

Con queste correzioni, il grafico dei residui è quello che appare all’inizio di questo post, dove non è più presente la modulazione settimanale, e viene aumentata notevolmente la sensibilità con un numero relativamente basso di positivi, come avviene negli ultimi giorni.

Il risultato degli ultimi giorni evidenzia una discrepanza che supera di dieci volte la fascia di errore corrispondente ad una deviazione standard, diventando quindi significativamente discrepante rispetto al modello di discesa che abbiamo interpolato. Questo aumento si osserva sistematicamente in molte delle regioni italiane, in particolare al Nord.

Rt e l’inferenza bayesiana, questa sconosciuta

Molti di quelli che avranno provato a capire cos’è e come si calcola Rt probabilmente si saranno fermati ad un certo punto perché l’argomento diventa troppo tecnico.

Anche i fisici dell’INFN, quando hanno cominciato a studiare l’argomento hanno trovato diverse questioni ostiche che hanno meritato giornate di studio della letteratura che non era familiare a chi si occupa per mestiere di nuclei e di particelle elementari e non di virus.

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Contagi: evoluzione delle regioni

Per seguire l’evoluzione del numero dei contagi, pubblichiamo ogni giorno un grafico riassuntivo che mostra la situazione di ciascuna regione italiana. Il numero di nuovi positivi negli ultimi 7 giorni per 100.000 abitanti è riportato sull’asse orizzontale mentre il tasso di contagio Rt è riportato sull’asse verticale; il numero di terapie intensive per ogni 100.000 abitanti, infine, è riportato come dimensione del cerchio azzurro. Le barre blu mostrano l’errore sulla stima di Rt.

Quando Rt>1, il numero dei contagi è in aumento, mentre, se  Rt<1, il numero dei contagi è in diminuzione. Sono anche riportate le soglie pari a 1, 1,25 e 1,50 che portano al passaggio di una regione in zona gialla, arancione e rossa.

Fig. 1: tasso di contagio Rt versus numero di casi positivi negli ultimi 7 giorni per ogni 100.000 abitanti. Il grafico è interattivo. È possibile evidenziare ciascuna regione facendo click o doppio-click sulla legenda a destra.

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Indice di contagio di Rt per le province italiane

Nel nostro sito riportiamo e aggiorniamo quotidianamente, insieme a tutti gli altri grafici, l’andamento del tasso di contagio, Rt, stimato con i principali metodi disponibili in letteratura.

Oltre a questi metodi, abbiamo sviluppato un metodo particolarmente semplice e rapido da calcolare basato sulla stima del tasso di crescita del numero degli infetti che è legato al tasso di contagio Rt da una semplice espressione. In questa espressione, si tiene conto della distribuzione dei ritardi tra quando una persone infetta si contagia e quanto, a sua volta, contagia un’altra persona. Questa curva è stata calcolata dall’Istituto Superiore di Sanità. Un tasso di crescita nullo corrisponde a Rt pari ad uno. Un tasso di crescita positivo o negativo corrisponde, rispettivamente, ad Rt maggiore o minore di uno. Per un maggior approfondimento, consultare la pagina del sito CovidStat su Rt.

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