
Prima di parlare di neutropenia febbrile, dobbiamo definire esattamente cosa si intende per “febbre” e per “neutropenia”. Una volta chiariti…
Allo stato attuale le proiezioni di dati abbondano per via della diffusione del virus COVID-19. Gli esperti ci presentano continuamente cifre e modelli. Ma sappiamo da dove vengono estrapolati? In questo articolo definiamo il modello epidemiologico e vediamo quali sono i suoi limiti.
In questo periodo i numeri e i dati statistici dominano i mezzi di comunicazione. Morti, guariti, contagiati e simili parametri ci informano tutti i giorni sulla delicata situazione del COVID-19 nel nostro Paese. Un modello epidemiologico è ciò che ci aiuta a capire meglio cosa ci si prospetta nel futuro, anche se non sempre è esatto.
Chiunque si sia interessato a questo argomento prima che diventasse di fama mondiale, ricorderà che alcuni studi tendevano a tranquillizzarci con frasi del tipo: “si calcola che il numero dei contagi nel nostro Paese non supererà le 10 persone.”
Quando il virus era circoscritto a Wuhan e dintorni, le proiezioni erano molto più ottimiste e nessuno è stato capace di prevedere ciò che nei mesi successivi sarebbe successo.
Dobbiamo tenere a mente un aspetto: non stiamo parlando di manipolazione mediatica. Gli scienziati e i ricercatori fanno affidamento su schemi attualmente a disposizione per fare previsioni, ma minime variazioni possono sconvolgere in maniera drastica i risultati delineati.
In questo articolo vogliamo spiegarvi cos’è un modello epidemiologico e quali le sue variabili, per poter così capire il margine di errore umano e prendere “con le pinze” le previsioni discusse dai media.
Il modello matematico di epidemie consiste nell’uso di strumenti matematici per spiegare e prevedere il comportamento di agenti infettivi. Si tratta di solito di modelli deterministici, ovvero che presuppongono che chiunque possa contrarre la malattia casualmente. Possiamo parlare di due salde ipotesi principali sulle quali costruire due modelli:
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Uno dei modelli più facili per esemplificare questo concetto è il modello SIR. Si tratta di uno dei modelli epidemiologici più utilizzati proprio per la sua semplicità e per la compartimentazione dei dati. I parametri sono semplici:
La popolazione totale sarebbe dunque la somma di S, I ed R. Utilizzando questi 3 compartimenti, mediante complesse equazioni, è possibile prevedere la fluttuazione da un compartimento a un altro nel corso del tempo. Sembra facile, vero?…Ma allora perché è così difficile fare una previsione affidabile?
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Stiamo per presentarvi uno studio di MedrXiv (Yale) condotto da uno staff di ricercatori il 28 gennaio scorso in merito alla diffusione del virus. Proprio loro puntano i riflettori sui limiti del modello matematico:
Oltre a tutte queste complicazioni, se ne possono aggiungere altre. Ad esempio, il numero di persone rimosse (R) previste nel modello SIR come guarite potrebbe in effetti non esserlo. I casi di ricontagio documentato e di persone asintomatiche portatrici sane complicano di gran lunga le previsioni. Per questo motivo è fondamentale una diagnosi precoce.
Ci auguriamo che in questo spazio sia stata dimostrata l’immensa complessità dell’elaborazione di un modello epidemiologico efficace. I mezzi di comunicazione e i ricercatori stanno cercando di offrire le migliori informazioni possibili, ma dobbiamo prendere le future cifre che ci daranno per quello che sono: previsioni.
Nel bene e nel male, potrebbero sbagliarsi. Tuttavia una cosa è certa: con i giusti mezzi e con lo stato di isolamento domiciliare la diffusione del virus, prima o poi, subirà una battuta di arresto.