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Quei modelli tutti sbagliati sulla crescita del Covid

Tra gli effetti collaterali del coronavirus ce n’è certamente uno: una vera e propria “epidemia”di modelli matematici per spiegare ogni aspetto della pandemia
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Tra gli effetti collaterali del coronavirus ce n’è certamente uno: una vera e propria “epidemia”di modelli matematici per spiegare ogni aspetto della pandemia. Molti dei loro redattori non sono arrivati sulle pagine delle riviste scientifiche, molti altri sì. E non sempre sono stati utili come ci si aspettava, prospettando stime rivelatesi, poi, del tutto infondate. L’analisi di Donato Greco, ex direttore del Centro Nazionale di Epidemiologia, Sorveglianza e Promozione della Salute (Cnesp) e la direzione editoriale del Ben all’Istituto Superiore di Sanità (Iss) ed ex direttore generale della Prevenzione Sanitaria al Ministero della Salute, è chiara: i modelli prodotti sul Covid non sono stati capaci di offrire informazioni davvero utili alla battaglia contro la diffusione del virus.

Tra gli esperti che si sono cimentati in studi, a far da padrone è sicuramente il gruppo dell’Imperial College di Londra, capitanato dal professor Neil Ferguson, i cui modelli sono stati sempre tra i più ascoltati da politici di tutto il mondo e, di conseguenza, tra i più impattanti sulla società alle prese con la pandemia. E uno di questi modelli ha riguardato anche l’Italia: uno studio trasmesso informalmente al Consiglio Superiore di Sanità a fine febbraio tramite Paolo Vineis, vice presidente del Consiglio e suo unico Epidemiologo. «Il modello – scrive Greco su QuotidianoSanità – prevedeva nel nostro Paese oltre mezzo milione di morti per Covid-19 se non fosse preso alcun provvedimento e “soltanto” 283mila decessi applicando, come di fatto è stato fatto, il più rigido Lockdown. Lo stesso modello stimava, in presenza di lockdown, fino a 30mila decessi in una settimana di picco con altrettanti ricoveri in terapia intensiva. Fortunatamente – continua Greco – questi numeri non sono stati raggiunti. Di fatto siamo a circa un decimo delle stime dell’Imperial».

Stime analoghe erano state fatte per Regno Unito e Usa, per le quali erano state predette, nello scenario migliore, cifre dieci volte superiori a quelle reali.

«Per il nostro paese le assunzioni su cui si è basato il modello Imperial si sono rivelate inesatte in parecchi punti – spiega Greco -, i più eclatanti dei quali sono stati l’assunzione che i bambini trasmettessero l’infezione come gli adulti e la non considerazione della grandissima differenza di pattern epidemiologico tra Lombardia, altro Nord ed il resto dell’Italia. Tre epidemie diverse con incidenza e mortalità totalmente differente».Il modello Ferguson è stato, nelle ultime settimane, oggetto di critica da parte dei colleghi svedesi, ma anche da parte di fisici, matematici e medici di elevata credibilità scientifica. Non solo per gli scenari previsti, ma anche per il software usato per costruire tali modelli. Certo, ammette Greco, produrre modelli predittivi all’inizio di una epidemia, quando i parametri sono ancora incerti è molto coraggioso. E siccome l’incertezza è una caratteristica tuttora attuale della pandemia, ciò costituisce un ulteriore motivo «per considerare i risultati dei modelli indicazioni preliminari e non indicazioni strategiche».

Ma c’è un ma. «Il track record dei modelli di Ferguson negli ultimi dieci anni non lo onora – sostiene Greco -. Dai 150 mila morti previsti per la malattia del piede e della bocca dei bovini (Foot and Mounth Disease) ai 200 realmente avvenuti nel 2002 in Inghilterra, nello stesso anno, nello stesso Paese Ferguson aveva allertato il governo sull’arrivo di 50mila decessi per “mucca Pazza” Bse, con 177 avvenuti realmente. Non migliori le previsioni per l’epidemia di influenza aviaria del 2005, ove i modelli Imperial prevedevano fino a 150 mila morti nel solo Regno unito a fronte di 282 registrati nel Mondo. Non dissimile la pandemia di influenza Suina del 2009: la ministra della salute britannica dell’epoca, nell’agosto di quell’anno, annunciò la mobilitazione dell’esercito per la preparazione di fosse comuni capaci di ospitare i 65mila cadaveri: i morti veri furono 457».

È vero anche che «i modelli matematici non predicono numeri assoluti – spiega Greco -, ma offrono scenari modulati su assunzioni: dal peggiore al meno peggio. Inevitabilmente ed inesorabilmente i politici adorano gli scenari peggiori: fare scelte iperprecauzionali li protegge da inevitabili critiche postume. Inoltre, in tutto il mondo, il tema salute diventa il tema politico dominante perché riguarda tutti i cittadini, il senso di comunità del singolo non arriva a concepire un equilibrio tra salute e disastro sociale ed economico: il singolo guarda alla sua salute, ben dopo vengono considerazioni economiche e sociali e sono ben poche le società in cui il singolo apprezza il concetto di benessere della comunità composto sia della propria salute, ma anche del benessere sociale ed economico».

Ma questo delicato equilibrio non compare nei modelli. E meglio, sostiene Greco, ha fatto l’Iss, con gli scenari che hanno diretto le scelte della fase 2: «certo stavolta i modellisti hanno avuto il grande vantaggio di operare nella fase calante dell’epidemia, quando, molti parametri epidemiologici, incerti a febbraio, sono diventati evidenti. Ma anche in questo caso i margini di incertezza sono ampi ed appare azzardata l’applicazione pari pari dei suggerimenti del modello alle scelte strategiche. In particolare – sottolinea – la mancanza di un range di scenari che tenesse ben in conto i diversi pattern epidemiologici del Paese e l’indicazione dettagliata di scelte operative per specifici settori: i modelli suggeriscono, offrono scenari, non possono dettagliare decisioni strategiche che spettano ad altri».

Per prevenire le malattie la sorveglianza, la ricerca, l’esperienza delle precedenti epidemie, la sistematica raccolta di dati ed esperienze «costruiscono un baule informativo che la persona interpreta per determinare le scelte che ritiene opportuna». La cosiddetta “intelligence”, alla quale contribuiscono anche i modelli matematici. Molti sono stati i contributi di esperti, virologi, immunologi, laboratoristi, clinici direttori sanitari e tanti altri nelle scorse settimane: «purtroppo nei curricula di tanti speakers, oggi opinion leaders, non appare esperienza di epidemiologia di campo. Quanti di questi scienziati milanesi o romani, si sono cimentati con epidemie vere nel loro passato? Certo l’“Intelligence” include l’incertezza – conclude Greco -, i rischi, gli effetti collaterali, quindi l’assunzione di responsabilità pesanti. Per questo quanto più ricca sia l’Intelligence meglio sono le scelte appropriate, se l’intelligence è scarsa resta tutto lo spazio ai freddi dati dei modelli matematici».

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