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Maruotti (LUMSA): “Affidarsi al solo indice Rt è rischioso, in gioco c’è la vita delle persone”

© Sputnik . Ilya PitalevMedico in un reparto Covid
Medico in un reparto Covid - Sputnik Italia, 1920, 02.02.2021
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L’errore nel calcolo in Lombardia di Rt, che descrive il tasso di contagiosità del coronavirus Sars-CoV-2 dopo l'applicazione delle misure anti Covid, ha messo in questione la necessità di utilizzare questo indice in futuro.

Secondo l’indagine statistica dell’Università LUMSA, Rt, da cui dipendono le decisioni del governo, è inattendibile e da solo non è sufficiente. Serve una raccolta dei dati più coordinata tramite un sistema informativo unico.

Perché l’indice di contagio Rt non è affidabile? Come si arriva al calcolo corretto? E cosa si può fare per rendere autorevole il dato? Per parlarne Sputnik Italia ha raggiunto il Prof. Antonello Maruotti, Ordinario di Statistica dell'Università LUMSA e co-fondatore dello StatGroup-19 - il gruppo di ricerca sul Covid 19 costituito da diversi accademici statistici italiani.

© Foto : Antonello MaruottiAntonello Maruotti
Maruotti (LUMSA): “Affidarsi al solo indice Rt è rischioso, in gioco c’è la vita delle persone” - Sputnik Italia, 1920, 02.02.2021
Antonello Maruotti
— Professore, cosa Le ha spinto di condurre questa importantissima indagine? E com'è nato il vostro gruppo di ricerca?

Il gruppo StatGroup-19 è nato in una forma del tutto spontanea e di dovere civico. Al crescere dell’attenzione e preoccupazione da parte dell’opinione pubblica sulla questione COVID-19, insieme ai colleghi Fabio Divino (Università del Molise), Alessio Farcomeni (Università Tor Vergata di Roma), Giovanna Jona Lasinio (Università di Roma La Sapienza), Gianfranco Lovison (Università di Palermo) abbiamo deciso di mettere a disposizione della comunità scientifica le nostre competenze. Il tutto per contribuire ad arrivare ad una lettura più chiara delle principali variabili dell’epidemia e con l’obiettivo di offrire informazioni utili ai decisori. La nostra attività è con spirito totalmente collaborativo, aperto a critiche e suggerimenti ma soprattutto alle interazioni scientifiche con altri gruppi.

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In questi mesi abbiamo pubblicato un modello di previsione dell’occupazione dei posti letto in terapia intensiva a livello Regionale, un altro lavoro con un modello di previsione dei contagi e dei decessi, i cui risultati sono disponibili sulla nostra App, verrà presto pubblicato. Ci siamo recentemente dedicati allo studio dell’indice Rt e di come esso viene stimato in Italia, per capire meglio come funziona il sistema a colori e quanto le restrizioni che vengono imposte siano adeguate alla situazione attuale dell'epidemia.

— Lei sostiene che l’indice di contagio Rt, che è visto dal governo come il punto di riferimento, “va buttato”. Su quali informazioni si basa questa Sua considerazione? Perché i dati sui nuovi casi non sono attendibili?

— Rt, che ricordiamo essere una quantità non osservata né osservabile, viene stimato attraverso un modello complesso, alla base del quale ci sono delle assunzioni molto stringenti. La violazione di queste assunzioni porta a stime di Rt completamente inattendibili o, nel migliore dei casi, molto incerte. I limiti del modello utilizzato per la stima di Rt sono noti, ma sembra che chi lo ha eletto a indice principale per definire i livelli di rischio non ne sia a conoscenza. Ad esempio, per avere una stima realistica di Rt è fondamentale definire correttamente il cosiddetto tempo di generazione, che purtroppo anch'esso è difficile da osservare e viene spesso stimato.

Ebbene, in Italia, il tempo di generazione lo abbiamo stimato su 90 (!!!) coppie valori in Lombardia a febbraio. Lo abbiamo stimato male, non lo abbiamo più aggiornato (eppure l’epidemia si è evoluta) e lo abbiamo anche applicato a tutte le Regioni italiane, molto eterogenee tra loro, in modo indiscriminato. Questo è solo uno dei problemi legati alla stima di Rt.

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Ne abbiamo identificati anche altri, che rendono davvero rischioso affidarsi al Rt per definire i livelli di rischio. Rt è un indice importantissimo per avere una tendenza dell’epidemia, ma nulla più. In Italia, ne stiamo facendo un uso improprio, tanto più che le stime ottenute sono inaffidabili e spesso slegate dai dati osservati.

L’ingresso dei test rapidi nel conteggio dei tamponi effettuati ogni giorno ha contribuito ad abbassare di molto la percentuale di positivi su tamponi, uno degli indicatori su cui tra l’altro si basa il monitoraggio settimanale. Ma quanto è affidabile questo indice? Alcune Regioni (Sicilia, Liguria, Marche, Abruzzo, Umbria, Basilicata, Molise e Valle d’Aosta) non riportano il numero di positivi ai test rapidi, il Veneto ha fornito un dato a conguaglio (1.498 casi positivi). Tutto questo complica di molto il monitoraggio. L’assenza di un sistema informativo unico, con criteri di inserimento dati ben definito, è un vulnus che ci portiamo dietro dall’inizio della pandemia.

— Potrebbe fare un esempio concreto che conferma che basare le decisioni su Rt, anche per come viene stimato, non ha alcun senso e a volte potrebbe essere anche pericoloso?

— L’inattendibilità e la grande incertezza nelle stima di Rt è evidente guardando la Figura 8 del report fornito dall’ISS: il Molise, ad esempio, ha un intervallo di credibilità che va da Rt=0.5 a Rt=2.5, cioè da una situazione sicura ad una disastrosa; insomma, regna l’incertezza più assoluta intorno alla stima di Rt. Il Molise è stato spesso sulle prime pagine dei giornali, accumunato alla Lombardia anche durante nella prima ondata, come regione a forte rischio. Non è mai stato così, affidarsi ad un solo indice è sempre pericoloso.

— E come commenterebbe il famoso “caso Lombardia” che ha fatto tanto scalpore?

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— La visione d’insieme non segnalava la Lombardia in zona rossa. L’Rt li ha condannati.

Sia chiaro, non è un problema di algoritmo, pubblico e disponibile a tutti. La Lombardia avrebbe potuto stimare Rt autonomamente.

La verità è nelle e-mail tra Lombardia e ISS. Di certo, questa situazione ha minato la fiducia dei cittadini, che non sanno più se la situazione sia grave o meno. Ci vorrebbe maggiore attenzione, da parte di tutti, visto che in gioco c’è la vita delle persone.

Ripeto, è l’uso che si fa di Rt ad essere sbagliato.

​— Comunque, a Suo avviso, chi dovrebbe sentirsi responsabile per questa distorsione della realtà: le regioni, la Protezione civile, l’ISS?

— La Protezione Civile ha fatto, e continua a fare, un gran lavoro mettendo a disposizione di tutti i dati aggregati che descrivono l’epidemia. Noi tutti, ricercatori indipendenti, abbiamo solo questi dati a disposizione, che sono la base di tutte le nostre ricerche e analisi.

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L’eterogeneità tra le regioni nelle politiche di screening e di gestione dell’epidemia, in generale, introdotte nel tempo, non semplifica di certo l’analisi dei dati.

Tuttavia, è l’assenza di un sistema informativo, con una procedura di raccolta dati ben definita e uguale per tutte le regioni ed un adeguato controllo della qualità dei dati, il vero problema. Dati di bassa qualità portano a stime di bassa qualità, incerte e, purtroppo, fuorvianti. Per questo è ancor più importante avere accesso ai dati dell’ISS, ma è un percorso ad ostacoli al momento.

— E cosa pensa invece del Dossier dell’intelligence, secondo il quale i contagi sarebbero sottostimati del 50%?

— Non sono affatto sorpreso. C'è sempre una quota di casi asintomatici che sfugge alla rilevazione ufficiale. Durante la prima ondata, con i colleghi Irene Rocchetti, Dankmar Böhning e Heinz Holling, abbiamo studiato il fenomeno dei casi non identificati in vari Paesi europei. Siamo arrivati alla conclusione che i casi osservati potessero essere solo un quarto o un quinto del numero reale.

C’è da dire che nella prima ondata facevamo pochi tamponi e solo ai sintomatici, visto che eravamo in reale emergenza. Quindi, i casi osservati erano una piccola porzione del totale. La situazione è ora molto diversa. Seppur non altissimo, confrontato con altri Paesi europei, il numero di tamponi effettuati giornalmente ci consente di individuare molti più casi che durante la prima ondata. Ogni volta che si riduce il numero di tamponi effettuati, aumenta la quota di casi, per lo più asintomatici, che sfugge allo screening. Bisogna, quindi, non abbassare la guardia e continuare a testare più persone possibile, ogni giorno, per i prossimi mesi.

— La pubblicazione di dati trasparenti e completi sul Covid è fondamentale per capire come si evolve il fenomeno e quali azioni intraprendere per contrastarlo, soprattutto adesso, dopo un anno di restrizioni. A Suo avviso, quale potrebbe essere la soluzione? Cosa si può fare per rendere autorevole il dato?

— Con la Società Italiana di Statistica e con #datibenecomune, stiamo portando avanti una vera e propria battaglia culturale per dati accessibili e di qualità. Le faccio solo alcuni esempi per cui questo è un punto cruciale, soprattutto in questo momento.

  • Riprodurre le basi quantitative delle decisioni istituzionali. Questo è emerso in tutta evidenza per ciò che riguarda la recente suddivisione del Paese in tre zone. Devono essere trasparenti le modalità con cui vengono definiti e costruiti indicatori e i criteri per determinare le decisioni finali. È fondamentale che i dati disaggregati con cui questi indicatori vengono alimentati siano resi disponibili. Solo così la comunità scientifica può essere messa in grado di valutare le metodologie usate.
  • Valutare ex-post, in modo quantitativo e rigoroso, gli effetti delle decisioni. Un esempio di fondamentale importanza in questo ambito è la scelta della chiusura o meno delle scuole. Molti ricercatori stanno tentando di dare una valutazione rigorosa dell'effetto “scuola”, tuttavia le numerose ricerche scientifiche sul tema non forniscono ancora conclusioni condivise, essendo tutte basate sull'analisi dati aggregati.
  • Comprendere aspetti ancora oscuri del fenomeno. Il mondo scientifico italiano è ricco di competenze che potrebbero utilmente investigare aspetti importanti del fenomeno sulla base dei dati disaggregati, in collaborazione con le Istituzioni e le Agenzie coinvolte nella gestione della crisi epidemiologica.
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