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Pandemie e impatto socioeconomico: il giusto compromesso

Uno studio congiunto dell’Istituto di Analisi dei Sistemi ed Informatica del Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR-IASI) e del Dipartimento di Biotecnologie e Bioscienze dell’Università di Milano-Bicocca ha mostrato come ottimizzare, mediante l’uso di modelli matematici, le misure di contenimento di pandemie bilanciando costi sanitari ed economici.

Ricercatori dell’Istituto di Analisi dei Sistemi ed Informatica “A. Ruberti” di Roma del Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR-IASI) e del Dipartimento di Biotecnologie e Bioscienze dell’Università di Milano-Bicocca hanno sviluppato una tecnica per ottimizzare le politiche di restrizione e riapertura in modo da ridurre al minimo sia le perdite umane legate alla diffusione di pandemie sia l’impatto socioeconomico delle misure restrittive.

I risultati della Ricerca Optimal design of lock-down and reopening policies for early-stage epidemics through SIR-D models” sono stati pubblicati su Annual Reviews in Control, la Rivista della Federazione Internazionale del Controllo Automatico (FIAC).

L’approccio adottato è il modello compartimentale di tipo SIR-D (Susceptible-Infective-Recovered-Dead) in cui la popolazione è suddivisa, ad ogni istante temporale, in 4 classi:
1. Suscettibili: individui che possono contrarre la malattia;
2. Infetti: individui che sono stati contagiati e che possono contagiare;
3. Guariti;
4. Morti.

Si tratta di un modello matematico “che fornisce un soddisfacente compromesso tra accuratezza e semplicità nella rappresentazione della dinamica epidemica ed è in grado di spiegare le caratteristiche di base di una pandemia, in particolare nelle sue fasi iniziali – ha spiegato Alessandro Borri, ricercatore presso il CNR-IASI e co-autore dello studio – Le decisioni ottimali sono prese in termini di tempistica ed entità (persone sottoposte alle misure) ottimali di chiusura e riapertura, tenendo conto di un vincolo sul numero massimo di pazienti, al fine di prevenire il collasso del sistema sanitario. La tecnica è applicata in uno scenario di simulazione realistico basato sui dati dell’evoluzione di Covid-19 in Italia”.

L’analisi svolta, sottolineano i ricercatori, conferma la necessità, in situazioni di pandemie come quella di Covid-19, di attuare tempestivamente misure rigorose, ponendo in isolamento la maggioranza della popolazione all’inizio dell’epidemia, limitando così la perdita di vite umane. In particolare, considerando l’intervallo di possibilità tra due scenari epidemici estremi si calcola che un lockdown di entità inferiore all’85% della popolazione non impedisce la diffusione del contagio.

Numero di individui deceduti per COVID-19 (viola) e colpiti economicamente dalle restrizioni (rosso) negli scenari epidemici migliore (bassa infettività e letalità) e peggiore (alta infettività e letalità) utilizzando diverse strategie di lockdown e riapertura.

Inoltre – osservano gli autori – la tempistica e l’entità della riapertura possono essere modulate in base alla crescente consapevolezza del rischio di trasmissione del virus, e mediante l’attuazione di alcune misure precauzionali (mascherina, distanziamento sociale, ecc.), che abbassano il tasso di infettività relativa nel corso della pandemia”.

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