Uno strumento di previsione estremamente accurato creato dai matematici della Case Western Reserve University e dell'Università di Akron viene utilizzato dai funzionari sanitari della contea di Cuyahoga per misurare la diffusione del virus che causa il COVID-19 nell'Ohio nord-orientale.

"Le nostre previsioni sul numero di nuove infezioni giornaliere sono abbastanza accurate per le prossime due o tre settimane, e sono stati per alcuni mesi, " ha detto Daniela Calvetti, il professore di matematica James Wood Williamson, Matematica applicata e statistica alla Case Western Reserve. "Questo livello di accuratezza è stato in grado di aiutare le istituzioni a pianificare l'aumento - e ultimamente la recessione - nei casi invece di reagire ad essi non appena si verificano".

Calvetti è uno scienziato dei dati tra un gruppo informale di ricercatori delle due istituzioni che hanno sviluppato il modello. Le loro prime scoperte sono state rese pubbliche per la prima volta a metà giugno in una conferenza stampa con il Board of Health della contea di Cuyahoga, che continua a utilizzare i dati per le sue previsioni, ha detto il membro del gruppo Johnie Rose, un altro scienziato della Case Western Reserve che ha lavorato con il Board of Health per diversi anni su altri progetti di dati.

Per adesso, il gruppo fornisce previsioni periodiche al Board of Health e ad altre istituzioni come ospedali, ma Calvetti e Rose hanno detto che alla fine hanno intenzione di pubblicarli online per la visualizzazione pubblica. Calvetti ha pubblicato sul proprio sito alcune slide che illustrano la ricerca.

"Le persone sono affamate di questi numeri in questo momento per informare le loro decisioni sul personale negli ospedali o in altri servizi critici, " disse Rosa, un medico ed epidemiologo di medicina preventiva e sanità pubblica del Centro per l'integrazione della salute comunitaria presso la Case Western Reserve School of Medicine.

"Ma il pubblico in generale potrebbe voler vedere queste informazioni per aiutare a prendere decisioni e per illustrare il tempo reale, l'importanza nella vita reale del distanziamento sociale o dell'uso di maschere o della limitazione dei viaggi per rallentare la diffusione del virus, " Egli ha detto.

Gli scienziati dei dati collaborano

Il gruppo ha iniziato a collaborare su una serie di progetti di ricerca COVID-19 all'inizio di aprile, subito dopo la conferma di una pandemia scienziati e altri dispersi in varie località di soggiorno a casa, ha detto Calvetti.

La carta, pubblicato sulla rivista Frontiere in Fisica , dettaglia le teorie e i calcoli matematici alla base del modello.

Tra gli autori c'erano Calvetti, Rose ed Erkki Somersalo, un professore di matematica alla Case Western Reserve; e Alex Hoover, un assistente professore di matematica applicata presso l'Università di Akron.

Il documento ha delineato un modello che ha tenuto conto della trasmissione del virus da parte di individui infetti ma asintomatici, nonché modelli di pendolarismo per approfondire le differenze nella diffusione del virus negli ambienti rurali e urbani.

Il loro modello utilizza i dati del censimento della popolazione e della mobilità (non le informazioni personali) per modellare il traffico dei pendolari, e "le dinamiche geografiche del contagio mostrano un ruolo delle principali autostrade dalle città più grandi alle aree suburbane e rurali circostanti, " ha detto Calvetti.

Hoover ha detto che quando la regione si è chiusa, iniziò a pensare a come le aree metropolitane fossero collegate dalle autostrade e come funzionassero come una rete per diffondere la malattia.

"Anche se gran parte della nostra attività è stata chiusa, lavoratori essenziali stavano ancora andando a lavorare, e se vivono in una contea e lavorano in un'altra, allora c'era ancora la possibilità di diffondere ulteriormente la malattia, " Egli ha detto, aggiungendo che il modello mostrava che "la malattia ha colpito duramente le contee urbane dense all'inizio, prima di seguire le autostrade verso le contee rurali più piccole".

Qual è il prossimo?

R0, o R-nulla, è un numero che le organizzazioni sanitarie utilizzano per prevedere se un'epidemia si diffonderà. In poche parole, R0 è il numero medio di persone in una popolazione che non è stata infettata che contrarrà una nuova malattia da una singola persona infetta.

Così, se R0 è maggiore di 1, l'infezione probabilmente continuerà a diffondersi, e se è minore di 1, l'epidemia probabilmente si ritirerà.

Calvetti e Rose hanno entrambi citato un numero Ro inferiore a 1 nella contea di Cuyahoga come predittore che il numero di infezioni continuerà a diminuire. Ma quella previsione non dovrebbe essere letta come un permesso per rilassarsi, ha detto Cavetti.

"Fino a quando non ci sarà un vaccino, il compiacimento non ha posto da nessuna parte, indipendentemente dalla densità della popolazione o dalle proiezioni, " ha detto. "Perché, se le persone si muovono, così fa il virus, e una volta che raggiunge (di nuovo) aree densamente popolate può causare un secondo focolaio".