16 settembre 2020
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Covid-19: il distanziamento sociale è utile solo se protratto nel tempo
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I modelli epidemiologici sviluppati per aiutare i governi a prendere decisioni nel momento della pandemia, pur nelle loro limitazioni di incertezza e variabilità, mostrano che è pericoloso eliminare troppo presto il distanziamento sociale, secondo uno studio pubblicato su Pnas. «Questa incertezza rappresenta una grande sfida per i responsabili politici, che devono considerare le conseguenze sociali ed economiche degli sconvolgenti interventi sulla salute pubblica, pur riconoscendo che il loro allentamento può portare rapidamente al riemergere di una malattia devastante» afferma Andrea Bertozzi, della University of California, Los Angeles, primo nome dello studio.
I ricercatori mostrano nel dettaglio tre modelli su scala regionale per la previsione e la valutazione del corso della pandemia: un modello di crescita esponenziale, un modello di processo di ramificazione autoalimentante e un modello compartimentale, che tiene conto di gruppi di popolazione suscettibili-esposti-infetti e resistenti. Gli esperti mostrano anche come questi modelli possono essere collegati tra loro e ai dati delle serie temporali per una particolare regione. Dall'analisi gli autori hanno visto che per tutti i modelli il numero di riproduzione R è molto variabile sia nel tempo che per posizione, e che tale variabilità è aggravata dalle misure di distanza. Inoltre, i dati sulla mortalità e i dati sui casi confermati hanno statistiche che variano in base all'ubicazione e al tempo, a seconda dei test e della contabilità accurata dei decessi dovuti alla malattia. Le differenze nei metodi di raccolta e nell'accuratezza dei dati di morbilità e mortalità possono poi portare a diversi risultati previsti nei modelli. Gli interventi non farmaceutici di sanità pubblica come il distanziamento sociale infine offrono un mezzo importante per ridurre il numero di riproduzioni del virus. Tuttavia, potrebbero non avere un impatto sostanziale sul numero totale di infezioni se non sono mantenuti nel tempo. I ricercatori concludono che questi modelli possono misurare e prevedere gli impatti del distanziamento sociale, ed evidenziano i pericoli sulla salute pubblica di un rilassamento precoce degli interventi non farmaceutici in assenza di un vaccino o di terapie antivirali.
Fonte: Doctor33
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L’importanza del distanziamento sociale
I ricercatori mostrano nel dettaglio tre modelli su scala regionale per la previsione e la valutazione del corso della pandemia: un modello di crescita esponenziale, un modello di processo di ramificazione autoalimentante e un modello compartimentale, che tiene conto di gruppi di popolazione suscettibili-esposti-infetti e resistenti. Gli esperti mostrano anche come questi modelli possono essere collegati tra loro e ai dati delle serie temporali per una particolare regione. Dall'analisi gli autori hanno visto che per tutti i modelli il numero di riproduzione R è molto variabile sia nel tempo che per posizione, e che tale variabilità è aggravata dalle misure di distanza. Inoltre, i dati sulla mortalità e i dati sui casi confermati hanno statistiche che variano in base all'ubicazione e al tempo, a seconda dei test e della contabilità accurata dei decessi dovuti alla malattia. Le differenze nei metodi di raccolta e nell'accuratezza dei dati di morbilità e mortalità possono poi portare a diversi risultati previsti nei modelli. Gli interventi non farmaceutici di sanità pubblica come il distanziamento sociale infine offrono un mezzo importante per ridurre il numero di riproduzioni del virus. Tuttavia, potrebbero non avere un impatto sostanziale sul numero totale di infezioni se non sono mantenuti nel tempo. I ricercatori concludono che questi modelli possono misurare e prevedere gli impatti del distanziamento sociale, ed evidenziano i pericoli sulla salute pubblica di un rilassamento precoce degli interventi non farmaceutici in assenza di un vaccino o di terapie antivirali.
Fonte: Doctor33
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