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5 Mar, 4 tweets, 1 min read
Nuovi dati Istat sulla mortalità. Nel 2020 si sono registrati 100.526 decessi in più rispetto alla media 2015-2019, una crescita del 15,6%. Isolando marzo-dicembre l'eccesso è di 108.178 decessi (+21%). I decessi Covid-19 fino al 31/12 sono stati 75.891.
I dati a livello regionale. Si vede bene la differenza geografica e di forza tra prima e seconda ondata.
Qui i dati dell'eccesso di mortalità per fasce di età decennali.
Molto probabilmente le ultime due settimane di dicembre non sono ancora consolidate. Potrebbe mancare parte dei decessi avvenuti fuori dal comune di residenza, i più lenti a essere registrati.

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3 Feb
Nuovi dati Istat sulla mortalità. Tra gennaio e novembre ci sono stati 79.446 decessi in più della media 2015-19 (+13,5%). Isolando il periodo tra marzo e novembre i decessi in più sono 88.943 (+19.3%). Gli ultimi giorni di novembre sono ancora provvisori.
Guardando alla seconda ondata, a ottobre ci sono 7.867 decessi in eccesso, mentre a novembre 25.925. La variazione percentuale di novembre è anche peggio di marzo: 50,4% vs 48,2%. I decessi in eccesso a novembre sono meno rispetto a marzo, ma anche la media 2015-19 era minore.
I decessi accertati per Covid-19 non spiegano tutto l'eccesso di mortalità, come a marzo e aprile. È probabile che ci siamo di nuovo persi un tot di decessi, ma potremo dirlo con certezza solo quando usciranno i dati per causa di morte (nel 2022).
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31 Jan
Casi tra lunedì e domenica

- questa settimana: 86.272
- scorsa settimana: 85.564
- due settimane fa: 102.558
- tre settimane fa: 120.667
- quattro settimane fa: 107.775

Variazione rispetto alla media delle ultime 4 settimane
- casi: -17%
- tamponi molecolari: -2% (totali +51%)
La crescita dei casi è fittizia e dovuta agli arretrati in Veneto. Nel complesso questa settimana è uguale alla precedente.
I decessi sono in calo questa settimana.

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23 Jan
@EasyInve @OpencovidM La tesi dell'articolo è che ci sarebbero delle persone guarite che però sono contate nel calcolo di Rt a causa del campo non compilato di "inizio sintomi".

Ma questo non torna con il funzionamento di Rt.
@EasyInve @OpencovidM Il calcolo di Rt è basato sui casi sintomatici per data di inizio sintomi. Per essere considerati sintomatici serve una data di inizio sintomi. Se quindi quella non c'è, come dice il Corriere, in automatico si viene esclusi dal calcolo.
@EasyInve @OpencovidM Gli unici che vengono esclusi sono gli asintomatici e coloro che erano guariti clinicamente già quando gli è stato fatto il tampone.
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22 Jan
Se poi chiarissero quale sarebbe l'errore sarebbe meglio. Perché fino a due giorni fa la regione non parlava di errori, ma solo di dati vecchi.
La spiegazione di oggi di Fontana è una cosa delirante. Non ha alcun senso e non parla di errori.
La Lombardia non è poi nuova a fare cose strane con i dati. Ogni tanto muovono i casi spostandone decine/centinaia a giorni prima, altre volte ne spariscono a migliaia.

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22 Jan
Grafico della distribuzione dei casi per data di prelievo e con ritardi di notifica. Si vede come il 25/12, il 26/12, il 31/12 e il 6/01 siano stati delle sorte di domeniche (si fanno pochi tamponi e quindi si trovano pochi positivi).
Nei giorni dopo le festività ci sono delle giornate con molti casi, ma è probabile che fossero ritardi di diagnosi. Queste unite ai ritardi di notifica hanno probabilmente dato l'idea di una crescita dei casi non del tutto reale.
Motivo per cui i dati diffusi giornalmente (per data di notifica) vanno sempre trattati con una certa cautela e non usati per rilanciate teorie su "terze ondate" o calcoli di Rt.
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15 Jan
Thread sul perché la Lombardia è in zona rossa, visto che c'è molta confusione sull'argomento.

Nei prossimi tweet vediamo l'analisi del rischio, l'incidenza e Rt e li combiniamo per determinare la zona.

(Qui la spiegazione completa del monitoraggio).
youtrend.it/2021/01/14/com…
L'analisi del rischio è basata su 21 indicatori, 16 dei quali obbligatori. Ci sono due algoritmi che restituiscono la probabilità di diffusione e l'impatto che questa avrà su ospedali e soggetti a rischio. Questi due si combinano e si ottiene il rischio.
Questo è il primo algoritmo. Rispondiamo alle domande.

Domanda 1: Sì
Domanda 2: Sì (indicatori 3.1 in peggioramento, 3.4 in miglioramento, Rt>1 e aumento focolai)
Domande 3: No.

--> Probabilità moderata Image
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