A SINISTRA:le mappe di calore tracciano il cambiamento di appartenenza ai cluster dei quindici paesi più gravemente colpiti rispetto al numero di casi di COVID-19. L'appartenenza al cluster rappresenta la gravità del COVID-19 rispetto al resto del mondo. I cluster vengono ordinati con 1 come il peggiore in qualsiasi momento. I colori più scuri e più chiari corrispondono a etichette di cluster numerate più piccole e più grandi e rappresentano cluster peggiori e meno colpiti, rispettivamente. A DESTRA:come l'immagine a sinistra ma per i decessi. Credito:Nick James e Max Menzies
Matematici con sede in Australia e Cina hanno sviluppato un metodo per analizzare la grande quantità di dati accumulati durante la pandemia di COVID-19. La tecnica, descritto nel giornale Caos , può identificare i paesi anomali, quelli che hanno più successo del previsto nel rispondere alla pandemia e quelli che sono particolarmente infruttuosi.
I dati provengono da Our World in Data, un progetto del Global Change Data Lab, un ente di beneficenza registrato in Inghilterra e Galles. Questa organizzazione ha raccolto informazioni dal Centro europeo per la prevenzione e il controllo delle malattie per il conteggio cumulativo giornaliero dei casi e dei decessi per 208 paesi in un periodo di 122 giorni dal 31 dicembre, 2019, al 30 aprile, 2020. I ricercatori hanno analizzato i dati con una variazione di una tecnica statistica nota come analisi cluster.
In questo approccio, i punti dati sono raggruppati in base alla somiglianza. I paesi formano cluster man mano che i singoli focolai diventano più simili.
Per tutto gennaio, gli investigatori hanno trovato solo due cluster:la Cina in un cluster, e tutti gli altri 207 paesi nell'altro. Man mano che il virus si diffondeva, altri paesi sono entrati nel cluster cinese. L'Italia è stata la prima ad aderire, seguiti dagli USA, Spagna, Francia, Germania, Iran e Regno Unito
Entro metà marzo, conta dei casi per i paesi di tutto il mondo raggruppati in 16 cluster. Entro aprile, un raggruppamento simile è stato osservato nei conteggi dei decessi. A metà marzo, La Cina è uscita dal peggior gruppo di morti, mentre gli Stati Uniti, Spagna, Italia, Francia e Regno Unito si sono trasferiti in esso.
Gli investigatori hanno riscontrato una notevole rottura nella struttura dei cluster per i casi tra il 1 marzo e il 2 marzo. Questa data è significativa, perché numerosi paesi hanno segnalato i loro primi casi di COVID-19 in quel momento, per lo più provenienti dall'Iran e dall'Italia.
Un'altra interruzione nella struttura dei cluster si verifica tra il 18 e il 19 marzo per i decessi, una differenza di 17 giorni da quella dei casi. Questo offset suggerisce un ritardo di 17 giorni per i decessi dietro i casi e concorda con i dati medici.
Una volta che gli investigatori hanno identificato lo sfasamento di 17 giorni tra casi e decessi, sono stati in grado di confrontare il numero di casi e decessi dei paesi nello stesso momento. Questo ha rivelato paesi con risultati anomali.
"Le anomalie possono significare un numero sproporzionatamente alto o basso di decessi rispetto al numero di casi, ", ha detto il co-autore Nick James.
L'Iran e l'Italia avevano entrambi tassi di mortalità anormalmente alti all'inizio della pandemia, mentre Singapore era anormalmente basso, come la Corea del Sud, Qatar e Australia.
"Abbiamo anche notato una sorta di effetto massa critica nella progressione dei casi verso i decessi, ", ha detto il co-autore Max Menzies. "Il conteggio dei decessi in Spagna al 28 marzo era più del doppio rispetto al conteggio dei casi appena 16 giorni prima. Questa è una sorprendente esplosione di COVID-19. Si applica anche agli Stati Uniti. La sua drammatica elevazione nel conteggio dei decessi è arrivata dopo che il conteggio dei casi ha raggiunto una massa critica all'inizio di marzo".
