Toscana gialla o arancione? Gli ultimi dati ci "condannerebbero", ma per la prossima settimana si profila il giallo

L’Istituto nazionale di fisica analizza i dati in tempo reale. Ma i parametri utilizzati dalla Cabina di regia potrebbero salvarci almeno per un'altra settimana

FIRENZE. A metà novembre fece infuriare Eugenio Giani. Di solito pacato, avvezzo a una certa flemma tipica di altri tempi, il presidente toscano sbottò: «Da uomo delle istituzioni accetto la sua decisione, ma questa volta a Speranza gliel’ho detto: quel meccanismo è ingiusto e va rivisto», tuonò in diretta Facebook poche ore dopo il sommo smacco, cioè il passaggio di colore decretato dal ministro della Salute per la Toscana, traghettata in meno di dieci giorni dal giallo al rosso, dalle misure soft a quelle strong nella scala delle restrizioni anti-contagio. Colpa, si sgolò Giani, del meccanismo di monitoraggio con cui l’Istituto superiore di sanità valuta l’andamento dell’epidemia, in ritardo sulla realtà di una settimana. Ecco, ciò che quasi due mesi fa ci aveva condannati, ora potrebbe salvarci.

Quel ritardo nella valutazione dei dati epidemiologici potrebbe essere provvidenziale. Almeno a stare alla simulazione del posizionamento delle regioni nei colori prodotta da CovidStat, un portale che traccia in tempo reale l’andamento dell’epidemia elaborato dall’Istituto nazionale di fisica nucleare che prende in esame l’indice di contagio Rt e molti dei parametri utilizzati dall’Istituto superiore di sanità per la classificazione del rischio. Ecco, a stare al calcolo prodotto dall’algoritmo messo in piedi dai fisici, la Toscana ieri era in zona arancione.

L’indice di replicazione del contagio sarebbe intorno a 1,02, sopra insomma la nuova soglia fissata dal governo per far scivolare una regione dallo scenario 2 e allo scenario di rischio 3, quello appunto compatibile con le restrizioni arancioni. Sì perché se prima per finire in quel colore bisognava registrare un Rt compreso fra 1,25 e 1,5, adesso basta superare l’1. E, con la stessa logica, per finire in rosso basta che oltrepassi 1,25 e non più 1,5. La zona gialla è assicurata invece fra 0,5 e 1, la nuova zona bianca, che dovrebbe venir introdotta col nuovo Dpcm, da 0 a 0,5. Non solo. CovidStat analizza anche l’ultimo parametro chiave inserito per la valutazione del rischio, e cioè l’incidenza dei positivi settimanali su 100mila abitanti. Sopra i 250 casi per 100mila abitanti si finisce in zona rossa, indipendentemente dall’Rt. Per questo la simulazione ci colloca il Veneto nonostante abbia un indice di contagio a 0,9. Chi si trova sotto i 50 casi settimanali su 100mila abitanti, e magari registra una bassa occupazione dei posti letto, invece, può restare in zona gialla anche con un Rt superiore a 1. La Toscana in questo momento però è a circa 70 contagi per 100 mila abitanti.

In questo momento, appunto. Perché il report che venerdì deciderà delle sue sorti esaminerà l’andamento dell’epidemia della settimana passata, quella fra il 4 e il 10 gennaio. Addirittura l’Rt preso a riferimento sarà quello del 29 dicembre. E a quella data, dicono i dati di CovidStat, con tutta probabilità, aveva un Rt ancora sotto 1. Almeno per il metodo di calcolo usato dall’Istituto superiore di sanità, addirittura in calo rispetto alla settimana precedente.

«Per la determinazione dell’Rt – dice Luca Lista, professore di Fisica sperimentale all’università Federico II di Napoli, ideatore di CovidStat – utilizziamo tutti i metodi conosciuti in letteratura scientifica, anche quello applicato dall’Iss. L’unica differenza è che loro prendono in considerazione solo i sintomatici, il metodo classico, invece, anche gli asintomatici. In realtà abbiamo scoperto, con una verifica retrospettiva, che farlo non produce un dato più accurato. Insomma, fra il metodo classico e il loro non ci sono variazioni significative. Anzi, fra poco usciremo con una pubblicazione su una rivista scientifica». Nato a marzo scorso, molto conosciuto dagli addetti ai lavori ma poco dal pubblico, il poirtale CoviStat è anche una sorta di sfida all’Iss, perché per la prima volta rivela plasticamente come tracciare l’epidemia in tempo reale sia possibile. 

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