Sviluppata dalla Fondazione ISI di Torino, interattiva e aggiornata in tempo reale con i dati del contagio in Italia, mostra il rischio di essere esposti al coronavirus durante un evento a cui partecipano più persone, nelle diverse province del paese.
Il rischio viene calcolato sulla base di tre fattori, che l’utente può controllare sulla parte sinistra del sito: il numero di partecipanti all’evento (da 10 a 20000 persone), la stima della prevalenza di casi nella specifica provincia (rilevati dal sistema di sorveglianza in un intervallo che va dai 7 ai 10 giorni precedenti) e il fattore di sottostima delle infezioni (che introduce un fattore correttivo della reale prevalenza di infetti).
Come rilevano i ricercatori della Fondazione questa mappa non esprime la probabilità di contrarre l’infezione da virus SARS-CoV-2, ma solo di essere ad un evento dove almeno un altro individuo è virus SARS-CoV-2 positivo. Il rischio riportato qui è una stima, ovviamente basata su dati imperfetti e dipende dalle assunzioni sulla prevalenza dei casi reali.
Come viene calcolata la probabilità di contagio. Leggiamo nella metodologia: per rispondere a questa domanda è più facile stimare la probabilità del contrario: se andiamo allo stadio a vedere una partita di calcio, qual è la possibilità che nessuno dei 50,000 spettatori sia infetto?
Consideriamo ogni singolo spettatore. Se 1,000 dei circa 60 milioni di persone in Italia sono infette con il SARS-CoV2, la probabilità di non essere infetti può essere stimata come 59,999,000/60,000,000, ovvero una probabilità del 99.9983%. Una ottima prospettiva dal punto di vista di un solo individuo. In termini di scommesse parliamo di un evento favorevole 60,000 a 1.
Ora, qual è la probabilità che tutte le 50,000 persone non siano positive? Da un punto di vista di calcolo delle probabilità, ciò è analogo a vincere 50,000 scommesse contemporaneamente; nonostante ciascuna scommessa abbia una probabilità di vincita molto elevata, non è comunque semplice vincerle tutte. Questa probabilità si può calcolare moltiplicando quella di una singola vincita (0.999983…) per se stessa 50,000 volte. Quindi la probabilità di vincere tutte le scommesse diventa solo del 43%. In altre parole, la probabilità che almeno uno dei partecipanti risulti positivo al virus SARS-CoV-2 è pari al 57%. E’ bene specificare che questa stima contiene un alto numero di assunzioni. La prima che tutte le persone abbiano la stessa probabilità di infezione. La seconda è che la probabilità di avere SARS-CoV-2 per ogni individuo è indipendente dallo stato degli altri individui; questo non è vero per congiunti e appartenenti a nuclei familiari. Infine, noi usiamo una stima della prevalenza su base provinciale. Tuttavia, analisi più precise devono tenere in conto che la prevalenza ha una eterogeneità geografica che varia di comune in comune. Inoltre, considerando queste assunzioni, la probabilità che un certo numero di persone positive al virus partecipi ad un dato evento è descritta da una distribuzione ipergeometrica; l’uso di una distribuzione binomiale fornisce tuttavia un’approssimazione particolarmente buona, dal momento che il numero di partecipanti all’evento risulta molto più piccolo della popolazione totale.
La scelta di considerare il numero totale di nuovi casi osservato tra 7 e 10 giorni prima della data dell’evento è invece dettata dal periodo infettivo dei contagiati da SARS-CoV-2 (e dal possibile ritardo della loro identificazione). L’ultimo fattore, infine, tiene conto dell’alto numero di infezioni che non vengono intercettate dal sistema sanitario. Secondo un’indagine sierologica Istat, in Italia nel primo periodo pandemico è stato identificato meno di un caso su sei. Al momento non esiste una stima precisa.
L’iniziativa rientra in Covid-19 Event Risk Assessment Planning Tool un progetto internazionale in collaborazione con Georgia Tech e Northeastern University, che si sta allargando a diversi paesi
