Thread by @alexvespi

Thread del fine settimana per i data enthusiasts Italiani.
Durante i giorni scorsi, con la crescita dei casi in Italia, ho visto molte discussioni su tassi di mortalità, analisi longitudinali etc. Molti numeri OK ma anche conclusioni tipo "tortura i dati e loro confesseranno"1/9

Prima cosa bisogna sempre leggere le definizioni, altrimenti si calcolano numeri a caso. Quindi per il Case Fatality Ratio (CFR) e l'Infection Fatality Ratio (IFR) suggerisco di andare a leggere l'ottima discussione OMS
who.int/news-room/comm… 2/9

È importante non confondere queste quantità con un proxy delle dimensioni dell'epidemia. Il CFR e l'IFR sono calcolati anche su malattie infettive che generano pochi casi nella popolazione. Esempio: IFR=50% malattia molto severa ma con incidenza di 20 infezioni all'anno 3/9

Le misure di CFR si possono spesso fare da dati pubblici ma hanno tanti problemi dal punto di vista statistico: Case definition, testing capacity&volume, test type, cattura dei casi, etc.(discussi nel documento OMS in modo chiaro). Tenere sempre presenti questi limiti 4/9

Invece per calcolare IFR, per definizione, si deve avere stima del numero vero di infezioni inclusi asintomatici, pauci sintomatici etc.(dati primari, sierologia o modeling.). Ad esempio per l'Italia vedere:
eurosurveillance.org/content/10.280…
5/9

Tutte e due le quantità sono difficili da calcolare per via di molti confounders. Quando poi si prova ad analizzare il loro comportamento longitudinale (variazioni nel tempo) le cose sono ancora più difficili. Ci sono montagne di lavori su questi problemi. 6/9

Per COVID molti gruppi hanno prodotto analisi primarie e meta-analisi dei lavori pubblicati. Molti paesi Europei hanno adesso stime di IFR dalla sierologia. Più volte ho indicato questo lavoro:
medrxiv.org/content/10.110…
7/9

Attenzione anche su tutte le analisi longitudinali di dati con campionamento disomogeneo nel tempo come proporzioni di asintomatici, ospedalizzazioni, flussi vs saldo nelle TI. Anche in questi casi cambi di definizione, ritardo nei dati, differenze tra reporting e date vere.8/9

Questo thread non vuole scoraggiare nessuno dal fare analisi...anzi. Data awareness è importante. Meglio ancora se interpretazioni e discussioni considerano le definizioni corrette e consapevolezza dei limiti delle analisi.
Happy plotting a tutti...9/9