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Ci sono dibattiti in corso su chi ha gestito meglio la pandemia di Covid-19: test o blocco?

Con così tante persone confinate nelle loro case, le passioni sono alle stelle e sono in corso dibattiti su chi abbia gestito meglio la pandemia di Covid-19. Tanto che sembra che confrontare e contrastare i paesi e le loro traiettorie sia diventato una sorta di passatempo globale.

Quasi tutti i paesi sviluppati (e altri) hanno sottoposto le loro popolazioni a severi blocchi e hanno enfatizzato il distanziamento sociale come pallottola d'argento contro la diffusione del virus. La Svezia, tuttavia, è stata recentemente rimproverata per non aver bloccato la sua popolazione come ogni altro paese, in particolare altri paesi nordici con cui viene confrontata e contrastata. 

Il problema è che è abbastanza difficile confrontare le prestazioni di due paesi selezionati a caso. Ad esempio, a tutti i livelli la Norvegia sembra fare molto meglio della Svezia. Detto questo, si possono sempre trovare un sacco di altri paesi che stanno andando molto peggio nonostante siano stati bloccati per un po' di tempo.

Va notato che la Svezia ha preso alcune decisioni discutibili, indipendentemente dal distanziamento sociale. Esso non è riuscito a intensificare i test con casi in aumento intorno al 20 marzo, e solo chiuse le sue case di cura per le visite ai primi di aprile.

Ma i blocchi non funzionano chiaramente? 

Molte persone hanno ancora sostenuto che i blocchi funzionano chiaramente perché l'epidemia è rallentata poco dopo la loro imposizione. Tuttavia, è importante prestare attenzione quando si deduce che i blocchi sono stati responsabili del declino. Potrebbe esserci una correlazione tra i due, ma come tutti dovrebbero sapere, correlazione non significa necessariamente causalità e potrebbero esserci altre variabili che intervengono. È fondamentale non saltare alle conclusioni troppo in fretta. Mentre molte persone credono, e molti modelli epidemiologici presumono, che le epidemie incontrollate crescano esponenzialmente fino a quando più della metà della popolazione non viene infettata, le prove per Covid-19 suggeriscono sempre più il contrario. 

Diversi lavori di ricerca (es qui e qui) ha sostenuto che le dinamiche della pandemia di Covid-19 sono ben descritte da funzioni esponenziali solo nella fase iniziale, dopodiché le cosiddette funzioni di legge di potenza si adattano molto meglio. UN studio dettagliato del focolaio nei comuni lombardi inizialmente colpiti suggerisce anche che in ogni comune è iniziato lentamente, poi è diventato brevemente esponenziale e poi rallentato, tutto ciò prima di qualsiasi intervento significativo.

Per aiutarti a capire meglio cosa significa il gergo matematico di cui sopra e perché è così importante, considera due semplici funzioni, y=2^X e y=x². La prima funzione è esponenziale e la seconda è una legge di potenza. Vedrai meglio la differenza cruciale tra loro se vengono tracciati insieme.

Se queste funzioni descrivessero un'epidemia, l'asse x indicherebbe cicli di trasmissione. All'inizio c'è una persona infetta in entrambi i casi. Quindi, fino alla quinta ronda, le funzioni sembrano crescere a una velocità quasi simile, ma in seguito divergono drammaticamente.

Quando i ricercatori parlano di un'epidemia che cresce prima in modo esponenziale e poi secondo una legge di potenza, intendono che la crescita dell'epidemia assomiglia alla funzione ibrida (prima, y=2^X e y=x² dopo il giro 5) di seguito. La sua crescita chiaramente rallenta molto dopo il quinto round.

Perché un'epidemia potrebbe crescere in modo esponenziale, prima, e poi rallentare da sola? Qui è importante ricordare che le società reali sono complesse. Invece di interagire con persone a caso di tanto in tanto, le persone tendono a formare gruppi (o cluster, nella terminologia scientifica) e vivono in aree locali all'interno delle quali le interazioni sono molto più intense che al di fuori di esse. Con ovvie implicazioni per la trasmissione dell'infezione.

Ciò che probabilmente cambia nella fase iniziale dell'epidemia è che i cosiddetti eventi superspreader sono molto più probabili. Tali eventi, in cui singole persone infette hanno diffuso il virus a decine, centinaia o addirittura migliaia di persone, hanno chiaramente svolto un ruolo enorme nel Covid-19. È sufficiente citare il Shincheonji Chiesa di Gesù in Corea del Sud, il tragico raduno dei cattolici francesi a Mulhouse e il primi ospedali lombardi colpiti dal coronavirus. In questi eventi, le persone infette hanno l'opportunità di diffondere il virus ben oltre i loro gruppi di interazioni.

Dopo la fase iniziale, quando tutti si rendono conto che l'epidemia è nella comunità e gli eventi significativi vengono annullati, l'infezione può isolarsi sempre più all'interno di cluster, prima crescere più lentamente e poi iniziare a diminuire. Il disponibile dati accenna sempre più a questo processo in atto. In Italia, i casi sembrano aver raggiunto il picco il giorno in cui è stato annunciato il blocco nazionale. Negli Stati Uniti, sembra che abbiano raggiunto il picco il 20 marzo.  

I blocchi potrebbero persino essere controproducenti

Un'idea più speculativa ma ancora plausibile è che i blocchi potrebbero, infatti, non solo coincidere con il rallentamento del Covid-19 senza causarlo, ma in realtà creare più danni di quanti ne prevengano.

Molte persone credono che se un certo distanziamento sociale (come la chiusura di bar o l'annullamento di eventi) è auspicabile, un distanziamento sociale estremo come i blocchi che tengono la maggior parte delle persone a casa per la maggior parte del tempo deve essere ancora più vantaggioso. Tuttavia, questo potenzialmente ignora due fatti importanti sul Covid-19 e sulle malattie virali in generale.

Innanzitutto, è abbondantemente chiaro che il Covid-19 si diffonde in modo preponderante in spazi chiusi, spesso scarsamente ventilati e attraverso contatti stretti. In secondo luogo, nei panni di Robin Hanson argomentato in modo convincente, ci sono molte prove che la gravità della malattia virale dipende dalla dose virale ricevuta. Ciò significa che se le famiglie sono costrette a stare a casa insieme tutto il tempo, ciò può creare condizioni perfette per la diffusione del virus e soprattutto causare gravi malattie.

Il dati da Google sugli effettivi modelli di distanziamento sociale in diversi paesi colpiti da Covid-19 mostra che Italia, Spagna e Francia hanno avuto il distanziamento sociale di gran lunga più estremo e il Regno Unito stava iniziando a raggiungerli dopo il blocco. Tuttavia, questi quattro paesi hanno alcuni dei più alti tassi di mortalità al mondo per popolazione e casi rilevati.    

I test potrebbero spiegare meglio le cose?

Un modo migliore per cercare di dare un senso al nesso di causalità è cercare di identificare un gruppo di paesi che hanno qualcosa di importante in comune. La cosa più importante in qualsiasi epidemia è ridurre al minimo i decessi, e c'è un gruppo di paesi che sembra avere molti meno decessi per dimensione della popolazione e per infezioni identificate rispetto ad altri. Questi paesi includono Islanda, Germania, Corea del Sud, Taiwan, Austria e Norvegia. Puoi vedere quanto sono bassi i loro tassi di mortalità rispetto ad altri paesi con molti casi qui (vedi la colonna “tassi di mortalità”).

Cosa fa sì che quei paesi riescano a ridurre le morti? Si sarebbe davvero sorpresi di apprendere che nessuno di questi paesi è, o era, in totale isolamento. La Corea del Sud non ha nemmeno chiuso bar e ristoranti. Ciò dimostra che le misure estreme di allontanamento sociale non sono necessariamente la migliore spiegazione.

La vera risposta potrebbe risiedere in gran parte in come molti test quei paesi hanno fatto rispetto ad altri. I test possono ridurre i tassi di mortalità fornendo preziose informazioni ai soccorritori della sanità pubblica e aiutando a isolare e mettere in quarantena coloro che portano il virus prima che lo diffondano a gruppi vulnerabili come gli anziani.

L'Islanda è la campionessa assoluta nei test. Ha già condotto 28.992 test, ovvero più di 8% dell'intera popolazione. Ha anche il tasso di mortalità per caso più basso al mondo da Covid-19 a 0,38%. L'Islanda non è un'anomalia, e usare l'Islanda come esempio non è raccogliere le ciliegie. Ricercatori Sinha, Sengupta e Ghosal ha mostrato che i tassi di mortalità nei paesi per Covid-19 sono significativamente correlati con l'intensità dei test. Tuttavia, non hanno tenuto conto del potenziale impatto dei blocchi e di altre rigorose misure di allontanamento sociale.

Test e risultati per regione

Oltre ai dati nazionali, si possono anche esaminare i dati regionali dove sono disponibili e vedere se il rapporto test/mortalità è ancora valido. Italia ha pubblicato statistiche regionali dettagliate su Covid-19 a partire dal 24 febbraio. Se tracciamo i test per casi confermati in ciascuna regione con decessi segnalati per milione di abitanti, otteniamo la seguente immagine:

Il grafico ci mostra sorprendentemente che la regione più colpita d'Italia non è la Lombardia, ma è proprio la poco conosciuta Valle d'Aosta. Vediamo anche che esiste una chiara relazione negativa tra l'intensità dei test e i tassi di mortalità. Infatti, il primo sembra spiegare più della metà della variazione del secondo, e il coefficiente di regressione è statisticamente significativo (il p-value è 0,0003).

Per concludere, ci vorrà molto tempo e un'attenta ricerca per capire perché alcuni paesi e regioni hanno attraversato la pandemia di Covid-19 molto meno danneggiati di altri. Detto questo, una cosa sembra essere sempre più chiara. Quando la polvere si sarà calmata, sarà chiaro che i test saranno un fattore significativo e che l'importanza del distanziamento sociale sarà ridotta. 

Autore ospite: Daniel Gorbatenko

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