Quando e come riaprire in sicurezza: su @NatureMedicine la nostra analisi degli scenari che attendono l’ #Italia. “Despite progress in clinical care for patients with #COVID19, population-wide interventions are still crucial to manage the pandemic”. 1/n nature.com/articles/s4159…
Sono considerati 35 diversi scenari corrispondenti a 7 piani vaccinali (zero-lente-medie-veloci, influenzate o meno dalla prevalenza) e 5 strategie di contenimento (forte-medio-basso-intermittente anticipativo-intermittente ritardato). 2/n
Per ogni scenario si prevedono nuovi casi, casi attivi, ricoveri, terapie intensive, morti, % di guariti, vaccinati e suscettibili, combinando un modello epidemiologico e un nuovo modello di letalità calibrato sui dati della seconda ondata. 3/n
A mano a mano che si vaccinano i soggetti più anziani, il modello previsionale aggiorna la letalità in funzione dell’età dei soggetti già vaccinati. 4/n
Quanto conta la velocità di vaccinazione? Quanto contano le misure di contenimento (zone rosse etc)? Questo grafico riporta i morti per le 5 strategie di contenimento in funzione della velocità di vaccinazione. 5/n
Cosa costa aprire tutto? Allentando il contenimento (R0 = 1.27) con vaccinazioni veloci sono prevedibili altri 50.000 morti che salgono a 90.000 morti con vaccinazioni lente. 6/n
La soluzione migliore (e attuabile)? Misure di contenimento intermittenti, però partendo con una chiusura: Close-Open ha stesso costo economico di Open-close e salva almeno 14.000 vite 7/n
La differenza tra strategia Open-Close e Close-Open è riassunta in questa figura. A parità di costi economici si salvano molte vite umane e posti letto in ospedale. Per i dettagli, vedi: arxiv.org/pdf/2104.05597…
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@fabriziobrighe1@MariuzzoAndrea "l’università italiana non ha un ruolo significativo nel panorama della ricerca mondiale“: così scrisse Perotti nel 2008 e ancora qualcuno ci crede. Peccato che, per sostenere la sua tesi, Perotti avesse distorto, omesso e disinterpretato i dati roars.it/online/univers…
@fabriziobrighe1@MariuzzoAndrea con una tecnica (che sembra cara a certi economisti) aveva evitato le misure più ovvie (risultati / spesa per es.) ed era andato a caccia di indicatori e classifiche che confermassero i suoi pregiudizi.
@fabriziobrighe1@MariuzzoAndrea I dati di base erano facilmente comprensibili. In quegli anni l'Italia era l'ottava potenza scientifica mondiale sia per articoli che per citazioni
Mettiamo in scala logaritmica le 4 curve di positivi, ricoveri, ter. intensive e decessi. È facile vedere che "corrono insieme", ovvero che nel breve-medio periodo si mantengono quasi parallele 2/n
Distanze costanti in scala logaritmica equivalgono a rapporti costanti: per esempio, da più di un mese il rapporto ricoverati/positivi si mantiene intorno al 6%. 3/n
Oltre a muoversi insieme, le curve hanno la tendenza "a tirare dritto": si spostano lentamente dalla linea retta a meno che non succeda qualcosa di grosso (vedi marzo-aprile dove invertono la pendenza grazie al lockdown) 4/n