Tre T. All’inizio di Covid-19 c’era un mantra legato alla necessità di eseguire tamponi, tracciare i contatti ed affrontare la situazione sul fronte terapeutico: Test, Tracking, Treat.
Poi, col tempo e sotto l’impetuoso crescere dei casi nelle diverse ondate, è stato sempre più difficile identificare e seguire le persone che avevano avuto l’infezione. E non solo per carenze organizzative o impossibilità di inseguire ogni persona contagiata da Sars-CoV-2, ma anche per l’oggettiva presenza di tanti soggetti del tutto asintomatici, specie con l’avanzare delle vaccinazioni.
Proprio la stima degli asintomatici, quindi, è diventata progressivamente una vera e propria sfida per provare a dare un contorno epidemiologico più preciso alle dimensioni dell’infezione da Covid. Ed è evidente che la scienza dei numeri si sia trovata di fronte ad una revisione dei modelli adottati per valutare il reale impatto della pandemia. Pur considerando le oggettive differenze dei vari sistemi sanitari impegnati sul pianeta, infatti, arrivare a cifre quanto più possibili vicine alla realtà oggettiva si è sempre rivelata un’impresa.
Insomma: si è sviluppata una vera e propria caccia a modelli matematici che siano in grado di rispondere alla domanda chiave della pandemia: quante sono davvero le persone che hanno contratto l’infezione da Sars-CoV-2?
E’ su questo fronte che dalle pagine di Plos One arriva una potenziale soluzione “a posteriori”, grazie al lavoro di un gruppo di ricercatori del Los Alamos National Laboratory, che hanno provato a ragionare guardandosi indietro.
In pratica, invece che inseguire i potenziali asintomatici attuali, gli esperti d’oltre Oceano hanno provato a creare sistemi matematici in grado di recepire, attraverso i dati disponibili, l’effettivo impatto della pandemia su una determinata popolazione.
Si tratta di una speculazione di grande interesse, considerando che una metanalisi basata su quasi 100 diversi studi pubblicata su Jama Network Open e condotta dagli esperti dell’Università di Pechino qualche tempo fa ha stimato che in più di quattro casi su dieci l’infezione da Sars-CoV-2 potrebbe decorrere senza dare alcun segno.
Lo studio americano si basa su un modello statistico che impiega le probabilità come ulteriore strumento di calcolo per comprendere anche l’incertezza che regna in un determinato approccio statistico, legata in questo caso proprio alla presenza degli asintomatici, per non sottovalutare il reale tasso di infezione.
Grazie a questo sistema di calcolo, definito bayesiano, si può stimare a posteriori la velocità di trasmissione e quindi anche la componente rappresentata dalle informazioni relative ai casi Covid non evidenziati clinicamente e con il tampone che indica la positività a Sars-CoV-2.
Insomma, per la scienza in cerca di modelli, questa nuova strada potrebbe rivelarsi fruttuosa, viste le simulazioni presentate nel lavoro relative a otto diversi Stati (Usa compresi) tra America del Nord e America Latina. Rimane il problema della stima, che si spera sempre più precisa, a posteriori. Ma anche questo tassello statistico potrà aiutarci, al termine di una pandemia che speriamo tutti prossimo, a rappresentare numericamente cosa ha comportato Sars-CoV-2 per la popolazione del pianeta.
