Thread by @OpencovidM

Un thread sull'impatto sulla stima di Rt dei ritardi di notifica dei casi COVID-19 positivi sintomatici.

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Premessa

Volendo commentare la stima di Rt prodotta da ISS-FBK bisogna sempre quantomeno ricordare che:

- è riferita al passato, e quindi l’indice stimato si riferisce alla situazione di almeno una decina di giorni prima rispetto alla data di pubblicazione del report

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- è ottenuta attraverso un robusto modello bayesiano, e quindi va sempre letta all’interno degli intervalli di credibilità indicati

medrxiv.org/content/10.110…
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- è generalmente una sottostima, perché nonostante il modello bayesiano sia robousto la stima è ottenuta a partire da dati almeno parzialmente non consolidati.
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In ogni report ISS ricorda che «i dati raccolti sono in continua fase di consolidamento» e «il numero casi che si
osserva nei giorni più recenti, deve essere interpretato come provvisorio».
Nella pratica cosa significa e qual è l'impatto di questo ritardato consolidamento?
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Nei report ISS per lungo tempo è stato ricordato che «il valore di Rt può essere attualmente stimato correttamente solo con un ritardo di X giorni». All'inizio si escludevano gli ultimi 14 giorni e oggi gli ultimi giorni esclusi sono soltanto 6.
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Questo grafico mostra il ritardato consolidamento dei dati sui casi sintomatici. Le varie curve, che rappresentano il numero di casi sintomatici in media mobile, sono diverse a seconda del giorno di estrazione dei dati dalla Dashboard ISS.

datawrapper.de/_/sXerI/

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Come si legge il grafico?
La curva più scura è la più recente, ed è quella da considerarsi più attendibile: ad esempio i casi sintomatici al 30 settembre non erano 665 come si sarebbe detto usando i dati del 6/10, ma sono risultati essere 919 il 13/10.
datawrapper.de/_/sXerI/

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Questo grafico mostra l'impatto del mancato consolidamento sulla stima di Rt. Come si può vedere, la stima effettuata sulla base di dati non consolidati risulta a conti fatti essere una sottostima: tanto più forte è il mancato consolidamento, tanto più forte è la sottostima.

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Le varie curve, rappresentano la stima di Rt_mediano e l'intervallo di credibilità al 95% in funzione dell'utilizzo di dati sempre più consolidati.

datawrapper.de/_/NRFru/

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Ad esempio il grafico mostra come Rt_mediano al 30 settembre sembrava essere a 1.02 utilizzando i dati del 6/10, ma a conti fatti il 13/10 è risultato essere *almeno* 1.16.

datawrapper.de/_/NRFru/

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Warning: Le stime di Rt_sono ottenute utilizzando Rt_Estimation (basato sul pacchetto EpiEstim di Cori et al.) a partire dai dati della Dashboard ISS e quindi possono essere diverse rispetto alle stime ufficiali di ISS se non altro per due motivi:

vienne.shinyapps.io/rt_estimation/

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1) Non sono pubblicamente noti il numero e la distribuzione dei casi importati, che andrebbero opportunamente considerati.

2) Non è nota la distribuzione del Serial Interval utilizzata da ISS-FBK per la stima di Rt, fondamentale per ottenere buone stime di Rt.

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I dati sui casi sintomatici in Italia, e molti altri, sono disponibili soltanto grazie a @ondatait che ospita tutti frutti dello scraping in questo repository GitHub:

github.com/ondata/covid19…

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