Covid19: il lockdown con la riduzione della mobilità ha funzionato
Il KDD-Lab, laboratorio congiunto tra Cnr e Università di Pisa, insieme con WINDTRE, l’Istituto Superiore di Sanità, la Fondazione Bruno Kessler e altri centri di ricerca italiani ed internazionali, ha analizzato la relazione tra la mobilità dei cittadini e la diffusione del COVID-19, nel periodo da Gennaio a Maggio 2020, in tutte le regioni italiane. In particolare, il team di scienziati ha confrontato la riduzione dei flussi di mobilità, stimati da dati telefonici anonimizzati, e l’evoluzione dell’Rt, il numero medio di infezioni generate da un individuo infetto, stimato retrospettivamente.
“Questo studio, condotto nell’ambito delle attività della task force COVID-19 “data-driven” del Ministro per l’Innovazione Tecnologica e la Digitalizzazione – dice Dino Pedreschi dell’Università di Pisa – dimostra l’importanza dei big data sulla mobilità umana per affinare la nostra comprensione della dinamica delle epidemie”.
“L’analisi di questi dati – aggiunge Fosca Giannotti dell’Istituto di Scienza e Tecnologia dell’ Informazione – consente di ragionare sull’efficacia delle scelte politiche circa gli interventi di contenimento, aiutando le autorità sanitarie regionali e centrali a monitorare l’epidemia man mano che la situazione evolverà, nei prossimi mesi”.
Dai dati, emerge una relazione molto forte tra la diminuzione dei flussi di mobilità tra le regioni italiane e l’Rt tra l’11 e il 16 marzo, quando il Paese ha iniziato il confinamento. Durante questa settimana, la curve di mobilità e quella del contagio si sono sovrapposte. Alla fine di questa settimana, il Paese ha raggiunto un nuovo regime di mobilità “stabile”, circa al 40% del livello di pre-confinamento.
In un’ulteriore analisi, il gruppo di ricercatori ha osservato una correlazione tra il numero di giorni al di sopra della soglia epidemica prima della riduzione della mobilità e il numero totale di infezioni SARS-CoV-2 confermate per 100.000 abitanti, mostrando quindi indirettamente l’efficacia del lockdown e degli altri interventi nel contenimento dell’epidemia.
Ad esempio, la riduzione della mobilità in Lombardia è iniziata circa 32 giorni dopo il primo giorno in cui Rt >1 , portando al maggior numero di casi positivi per abitante in Italia. Allo stesso modo, per altre regioni gravemente colpite dal virus, come la Liguria, l’Emilia-Romagna e il Piemonte, la riduzione della mobilità è iniziata, rispettivamente, circa 32 e 38 giorni dopo il primo giorno in cui Rt >1.
Le regioni centro-occidentali del nord, si trovano al di sopra della linea di regressione tratteggiata, nella parte in alto a destra del grafico. Le regioni sotto questa linea, nella parte in basso a destra del grafico, sono state più efficaci delle regioni sopra la linea nel contenere il contagio, nonostante il ritardo nel blocco di 30 giorni o più, come Veneto, Lazio e Toscana. Questo fatto può essere spiegato da diversi fattori, tra cui l’efficacia della sorveglianza epidemica, l’intensità della strategia di test e tracciamento adottata, la capacità di contenimento dei focolai e anche il numero assoluto di casi nel momento in cui Rt >1 salta sopra 1.
Nel grafico a dispersione, l’asse orizzontale descrive il numero di giorni tra la prima volta Rt >1 e l’inizio del confinamento. L’asse verticale descrive l’incidenza cumulativa di infezioni SARS-CoV-2 confermate per 100k abitanti. La dimensione dei cerchi è proporzionale al numero totale di casi positivi nel periodo.
