Stiamo entrando, in Italia, ormai nella 4 settimana di lockdown. Questo a seguito del decreto del 9 marzo, nel quale l’intero territorio nazionale è stato dichiarato zona rossa.

Oltre al lockdown (inteso come chiusura di attività commerciali, ludico-ricreative e scolastiche), è stata definita anche una misura di restrizione al movimento fra comuni diversi.
Queste misure hanno ridotto enormemente la mobilità nella nostra nazione, ed i risultati sono stati evidenti e sostanziali, come mostrato molto bene, oggi, in un articolo dotato di mappe interattive di Repubblica (bravi!).

Gli Italiani (da Nord a Sud), sono stati disciplinati ed attenti, arrivando ad una riduzione di movimento dell’81% durante domenica 15 (i due giorni di maggiore riduzione sono stati il 15 ed il 22 di marzo, due domeniche), ed una riduzione media di circa il 64% durante i giorni lavorativi.

La curva di riduzione del movimento è stata progressiva con l’estendersi dei decreti, salvo stabilizzarsi negli ultimi giorni: dal 14 marzo la tendenza alla riduzione del movimento è stabile scendendo solo durante i week-end.

Dobbiamo a questo punto domandarci: Possiamo definire Quando potranno terminare le misure restrittive?

Sempre partendo dalle analisi già fatte e sui modelli realizzati per la progressione nella Regione Liguria, vediamo come i numeri sono evoluti:
Sappiamo molto di più sia sui tempi di incubazione, del COVID, che sulla durata del periodo infettivo, gli studi sul tema sono ora molti ed offrono indicazioni consistenti:
Ci sono 14 studi significativi che affrontano il tema del periodo di incubazione, e si osserva che il 95% delle osservazioni ricade tra i 2.1 giorni e gli 11 giorni, con una mediana a 5.2 giorni.

A 5,2 giorni di distanza vedremo quindi circa il 70% degli effetti, mentre a 7 giorni potremo rilevare il 96% degli effetti (ci rimarrà fuori solo una piccola coda di incubazioni lunghe): Oggi possiamo quindi affermare che stiamo vedendo nei numeri l’interezza degli effetti delle misure restrittive e per questo possiamo cominciare a proiettare delle nuove curve che ci diano indicazioni su come sta progredendo l’epidemia e formulare ipotesi sulla sua evoluzione.

Gli effetti sono stati molto significativi, e la tempestività delle misure porta a differenze enormi negli esiti. Interessante rilevare gli impatti della scelta di non includere la Provincia di Bergamo nella prima zona rossa: Come si può notare dalle progressioni la provincia di Lodi e quella di Bergamo avevano nei primi giorni una progressione molto simile:

Per quanto simili le due progressioni mostravano già una convergenza, con la progressione di Bergamo che appare più rapida. Ora, se andiamo a 7 giorni prima (per il ritardo introdotto dal periodo di incubazione) il 27 febbraio vediamo come era la situazione della riduzione di mobilità:

A Lodi gli spostamenti erano già molto ridotti: -34%, la metà della media attuale, mentre a Bergamo si rileva una riduzione ma non ancora consistente (Sarebbe arrivata al 34% in meno 1 settimana dopo, il 7 di marzo).
Questa differenza nei tempi di applicazione delle misure porta a risultati nella progressione e nel numero dei contagi molto diversi:

Questo ci porta a due considerazioni importanti: Anche ritardi minimi portano a progressi della curva molto importanti (come si è visto per Bergamo e come, temo, si vedrà per tante altre nazioni europee che pur avendo lo scenario italiano come riferimento, sono state meno reattive nel prendere misure) e anche spostamenti più contenuti, come nel caso della provincia di Lodi (-34% può significare, in astratto che 1 persona su 3 non si muovesse), possono portare a riduzioni sostanziali nel progresso dell’epidemia.

Veniamo ora alla Liguria, noi liguri, come sempre, siamo stati rispettosi ed attenti, ed abbiamo avuto riduzioni di mobilità in linea con quanto accaduto nel Nord Italia:

Ed oggi, dove vediamo già l’effetto di tutte le misure, anche valutando opportunamente la distribuzione dei tempi di incubazione, vediamo una riduzione significativa della curva, avvenuta in due momenti differenti:

Il 10 marzo, come riportato anche nell’articolo precedente, considerando che non avremmo ancora visto un impatto significativo delle misure per il ritardo causato dal tempo di incubazione della malattia, avevo fatto una previsione dell’andamento, andando ad interpolare la curva, che è risultata coerente fino al 15 marzo momento nel quale, progressivamente, abbiamo assistito ad una riduzione della crescita (la riduzione di mobilità è avvenuta con l’entrata in vigore del decreto del 12 marzo).

Il 19 marzo ho interpolato nuovamente la progressione con i dati aggiorni, ed è risultata coerente nuovamente fino al 22 di marzo, assistendo anche qui ad una leggera flessione, questa meno motivata dagli ulteriori decreti restrittivi che, come si nota, non hanno variato sostanzialmente la mobilità.

E’ possibile, e penso che sia anche di valore per tutti, sulla base di queste minori incidenze, calcolare quanti decessi in meno abbiamo avuto in una regione particolarmente fragile per questo fenomeno epidemico, vista l’età media più elevata d’Italia:

Questa proiezione, è naturalmente solo stimata ed è stata calcolata andando a proiettare il reale numero di infezioni senza attuare alcuna misura restrittiva, e applicandogli il tasso di letalità per caso (Case fatality ratio o CFR) giornaliero osservato.

Quindi l’impatto socio economico che stiamo vedendo e vivendo ogni giorno, solo in Liguria, ha risparmiato più di 700 vite! senza calcolare il maggiore stress che il sistema sanitario avrebbe avuto e che avrebbe potuto causare più vittime, non solo legate alle patologie portate dal virus.

Andando però a calcolare questa proiezione, si nota come lo stress del sistema stia portando a sottostimare gradualmente sempre di più i casi reali.
Questo lo si può notare da diversi indicatori, il primo è proprio il CFR che sappiamo essere stato in Cina intorno a 4%, o in Corea, addirittura sotto l’1%.
Questo parametro si ottiene dividendo il numero di decessi per il numero di casi scoperti (e testati).
L’andamento di questo parametro, nel corso dei giorni, in Liguria è stato questo:

Quest’analisi ci mostra come l’andamento di questo parametro è stato progressivamente in aumento (a parte gli aggiustamenti iniziali), fino ad arrivare ad una letalità del 12,7%, valore altissimo anche adeguando demograficamente la letalità sulle osservazioni precedenti (andando quindi ad aumentarla per la maggiore età media Ligure).
Per correlare questo parametro possiamo vedere come la percentuale di tamponi positivi sia salita in maniera analoga e correlata:

Quindi, nello stesso periodo, siamo passati da rilevare un 15% di positivi (e conseguentemente la letalità era del 4%) ad un 35% di positivi (Con la letalità al 12,7%).

Se ne ricava quindi che il numero di casi che abbiamo in realtà in Liguria è molto più grande ed anche molto più grande di quanto stimato sfruttando l’analisi dei dati Cinesi o Coreani. Pur avendo aumentato il numero di test effettuati, questi non sono cresciuti in proporzione alla progressione del contagio e rilevano quindi solo una piccola parte degli infetti reali, tagliando probabilmente fuori la grande parte dei sintomatici e paucisintomatici (coloro che manifestano sintomi molto lievi).

Per poter concretamente, quindi, dire quanto tempo ci vorrà per poter uscire da questa situazione, dobbiamo effettuare stime e misurazioni più correte e coerenti sul numero reale di infettati.

Vedremo domani di valutare queste stime partendo da parametri più solidi e capire come le proiezioni, nei diversi casi, ci aiutano a valutare gli orizzonti.

Sorgenti e fonti consultate
La mappa della nostra era glaciale: così il coronavirus ha congelato l’Italia – La Repubblica Online.
Real estimates of mortality following COVID-19 infection (2020)
https://github.com/pcm-dpc/COVID-19