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CoViSTAT19

CoViSTAT19, Analisi statistiche sulla diffusione del virus COVID-19

Un gruppo di ricercatori dell’Università di Palermo ha messo a punto un modello statistico che permette di quantificare le variazioni del tasso di crescita delle curve dei contagi da covid-19.

Il team di ricerca è costituito dai proff. Andrea Consiglio, Vito Muggeo, dai dott.ri Gianluca Sottile, Vincenzo Giuseppe Genova, Giorgio Bertolazzi del dSEAS dell’Università degli Studi di Palermo e dal prof Mariano Porcu dell’Università di Cagliari.

L’analisi è stata condotta utilizzando le serie giornaliere del numero complessivo dei contagiati. Sebbene tale numero sottostimi l’ammontare reale degli infetti, in quanto si basa sul numero di tamponi effettuati (non tenendo conto dei soggetti asintomatici e di chi non sia stato sottoposto a screening) , viene considerato dalla maggior parte degli epidemiologi il dato più affidabile soprattutto rispetto ai dati proveniente dal numero dei decessi che dipendono dalla corretta attribuzione delle cause di morte. Per la stima del modello si è fatto uso delle serie di dati ufficiali fornite dalla Protezione Civile.

Questo modello ha fornito risultati sulle analisi condotte per la Sicilia, la Sardegna, per la macro regione Sud Italia e per l’intero territorio nazionale. Le stime e i grafici sono effettuati su base giornaliera e l’analisi è condotta a partire dal 24/02/2020.

Di seguito il sito CoViSTAT19 dove vengono riportati i grafici e le tabelle: ANALISI DATI E PREVISIONI SU COVID-19

I ricercatori affermano che le misure di distanziamento sociale hanno come obbiettivo la riduzione del tasso di crescita dei contagi, in modo da permettere alle strutture sanitarie la cura degli infetti senza saturare i posti disponibili per terapie intensive e semi-intensive.

I cambiamenti di regime evidenziati nei grafici dimostrano l’efficacia e l’importanza delle misure di contenimento. Non seguire le direttive significa mettere a rischio la vita di tutti.  Una riduzione del tasso di crescita determina una riduzione del numero dei contagiati per unità di tempo (giorno).

I risultati possono essere interpretati anche in termini di “tempi di raddoppio” ,ovvero il numero medio di giorni impiegati per ottenere il doppio dei contagi. Nelle tabelle presentate dai ricercatori sono riportati i tempi di raddoppio per i diversi cambi di regime. “Più alto è il tempo di raddoppio e minore sarà la pressione a cui sono sottoposte le strutture sanitarie nella cura dei contagiati, riducendo così il rischio di saturazione dei reparti coinvolti e delle unità di terapia intensiva” affermano.

Infine, viene riportato l’indicatore R_0 (Tasso Netto di Riproduzione) . R_0 esprime il numero medio di persone contagiate da una singola persona infetta durante il suo periodo di infettività. Gli effetti delle misure di distanziamento sociale si possono osservare nella riduzione sistematica di R_0.

Riguardo Giulia Smecca

Giulia Smecca
Nata a Catania. Studentessa fuori sede di Scienze e Tecniche Psicologiche presso l'Università degli Studi di Palermo.

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