“La diffusione del COVID19 – spiegano gli autori della pubblicazione – ha reso necessarie da parte di governi e autorità sanitarie pubbliche lo studio di interventi che possano limitare le nuove infezioni e contenere il numero di casi critici e di decessi. La maggior parte di queste misure si basa sul rispetto di poche semplici regole, che riducono al minimo i contatti sociali tra le persone”. “Il nostro studio ha mostrato che l’adesione degli individui alle prescrizioni e in particolare la riduzione dell’attività sociale potrebbe non essere efficace se non attuata in modo omogeneo da tutti i gruppi sociali, specialmente da quelli caratterizzati da intensi contatti. Infatti, se coloro che hanno molti contatti li riducono proporzionalmente di meno rispetto a quelli che ne hanno pochi, l’effetto della politica di contenimento potrebbe addirittura ritorcersi contro: la malattia richiederebbe più tempo per estinguersi, fino al punto di diventare endemica. In poche parole, a meno che si riesca a indurre tutti ad agire in modo conforme, in particolare le persone con più contatti, le misure messe in atto possono persino essere controproducenti”.
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Politiche contenimento Covid: ricercatori senesi sviluppano modello
Il gruppo di ricerca è coordinato dal professor Paolo Pin, docente del dipartimento di Economia politica e statistica dell'Universitá di Siena
Di Redazione | 14 Settembre 2020 alle 11:39
Uno studio dell’Università di Siena, recentemente pubblicato dalla rivista scientifica Plos One, dimostra l’influenza del tessuto sociale e l’importanza del rispetto omogeneo delle prescrizioni contro la diffusione del COVID19.
Il gruppo di ricerca coordinato dal professor Paolo Pin, docente del dipartimento di Economia politica e statistica dell’Ateneo, partendo dall’analisi delle politiche di contenimento messe in campo, ha dimostrato, sulla base di un modello matematico coadiuvato da un sondaggio internazionale dello scorso aprile, che se anche una piccola parte della popolazione non rispetta le regole comportamentali contro la diffusione del virus, o le rispetta in misura proporzionalmente ridotta rispetto agli altri, le misure di contenimento possono essere inefficaci o addirittura controproducenti.
I ricercatori hanno arricchito il modello base dell’epidemiologia SIS, che misura il fattore di propagazione della malattia, con l’analisi degli aspetti sociali, i network e i il numero di contatti tra le persone. Hanno utilizzato per il loro modello i “big data”, i numerosissimi dati che noi quotidianamente generiamo con le nostre attività on line o con l’uso del telefono cellulare su mobilità e spostamenti.
Lo studio: “Covid19: unless one gets everyone to act, policies may be ineffective or even backfire” Alessio Muscillo, Paolo Pin, Tiziano Razzolini.
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