Dubbi e risposte su Green Pass, tamponi e curva epidemiologica

Diciamolo chiaramente, sono ancora molti gli aspetti poco chiari ed i dubbi che riguardano la pandemia da Covid ed altri temi correlati.

In questo articolo cerchiamo di dare una risposta chiara soprattutto su due aspetti, rapporto tra Green Pass e tamponi, e curva epidemiologica.

Dubbi e risposte su Green Pass, tamponi e curva epidemiologica

Si sta ampiamente dibattendo se prevedere l’obbligo di Green Pass per accedere a locali come cinematografi, teatri, ed altri ancora.

Abbiamo già considerato, in altra occasione, le problematiche di tipo legale e costituzionale, che tale previsione normativa comporterebbe.

Ma dal punto di vista scientifico, avrebbe senso?

A tale riguardo, ci preme soprattutto evidenziare quanto segue.

Alcune indicazioni contenute nel Green Pass corrispondono a fatti incontrovertibili.

Se si sia stati sottoposti a vaccinazione o se si sia guariti dal Covid.

Ma questo documento contiene anche l’indicazione di eventuali tamponi, risultati negativi, cui ci si sia sottoposti entro un determinato lasso temporale.

Tuttavia questo non equivale a dire che non si sia stati contagiati

Vediamo perché.

Uno strumento come il tampone presenta il problema della possibilità di falsi negativi.

In altri termini, un tampone potrebbe anche dare indicazione negativa sul fatto di essere stati contagiati.

Ma perché succede questo?

Intanto, un tampone ben eseguito dipende dalla capacità di chi lo pratica.

Se non ben eseguito potrebbe sfuggire del materiale che, se raccolto, indicherebbe un eventuale contagio da Covid.

Inoltre occorre tener conto del periodo di incubazione.

Il Covid presenta un periodo medio di incubazione attorno ai cinque giorni.

Se, quindi, il tampone viene eseguito ad una troppo breve distanza temporale dal contagio, l’organismo potrebbe non aver ancora sviluppato quella risposta, che consente di prendere atto dell’infezione.

Conseguenze sul Green Pass

Includere nel Green Pass anche l’indicazione di eventuali tamponi, rischia quindi di considerare come accesso senza rischio una situazione che tale non è, se non in termini puramente probabilistici.

Proprio in considerazione del rischio di falso negativo, che il tampone presenta, per i motivi sopra spiegati.

Curva epidemiologica

Taluni si sorprendono che la curva dei contagi in genere parta bassa, per poi impennarsi improvvisamente.

Questo dipende dalle caratteristiche del contagio.

Prima il virus o nuove varianti hanno una minor capacità di espandersi tramite il contagio e seguono un modello simile, graficamente, ad una retta. Pertanto assistiamo ad una crescita costante del numero di nuovi contagi.

Poi, invece, la capacità di infettare un maggior numero di persone si incrementa, e la curva dei nuovi contagi tende a seguire il modello esponenziale.

Queste curve possono essere rappresentate da equazioni, grazie alle quali possiamo calcolare, per ogni unità temporale, quale dovrebbe essere il nuovo numero di contagi.

Ovviamente questo non significa che, nella realtà, la curva effettiva sarà esattamente uguale a quella teorica, calcolabile matematicamente.

Ma tenderà comunque a seguire lo stesso tipo di andamento.

Linea retta e curva esponenziale

Per comprendere per quale motivo i contagi inizino a preoccupare quando la relativa curva passa da un modello lineare ad uno esponenziale, possiamo fare due calcoli.

Abbiamo bisogno di alcuni dati.

Partiamo dal numero di contagi inziali, e indichiamo con y il numero di contagi per ogni unità temporale.

Invece con x indichiamo le unità temporali, ad esempio su base settimanale, ormai trascorse dalla fase di contagio iniziale.

Consideriamo quindi una ipotesi di linea retta.

Nella sua forma più semplice, la relativa equazione potrebbe essere la seguente: y=ax.

Questa equazione significa che il numero di nuovi contagi approssima un risultato, che si ottiene moltiplicando il numero di settimane trascorse dall’inizio  per una costante a, che possiamo porre uguale al numero iniziale di contagi.

Ipotizziamo che tale costante sia pari a 10

Calcoliamo, quindi, i valori di y, ossia il numero di nuovi contagi, partendo da un numero inziale di contagi, la prima settimana, pari ad esempio a 10.

Avremo quindi la prima settimana: y=10X1, da cui otteniamo 10.

E così di seguito. Ad esempio la decima settimana avremo: y=10X10, da cui otteniamo 100.

Invece la formula della curva esponenziale è la seguente: y=a ^ x.

Significa che per calcolare y, occorre elevare un determinato numero, posto pari al numero iniziale di contagi, ad un esponente, corrispondente al numero di settimane trascorse.

Sempre ponendo il numero iniziale pari a 10, quindi la prima settimana avremo:

y=10^1, da cui otteniamo 10.

Ma la decima settimana, avremo: y=10^10, da cui otteniamo 10.000.000.000.

Come notiamo, una curva effettivamente esponenziale avrebbe un comportamento tale da incrementare all’inverosimile il risultato, sia pur partendo da un dato inizialmente contenuto.

Ovviamente l’andamento reale della curva dei nuovi contagi non è completamente assimilabile a quello di una curva esponenziale.

Diciamo che, però, in certa misura tende a somigliarle, e quindi ecco perché si ha paura di un andamento tendenzialmente esponenziale.

Proprio perché i nuovi contagi tendono a crescere molto di più, che con un andamento di tipo lineare.

Ovviamente non è solo il numero di nuovi contagi, quello cui guardare.

Una particolare attenzione richiede anche la curva dei ricoveri ospedalieri e delle terapie intensive e subintensive.

Per concludere su eventuali dubbi e risposte su Green Pass, tamponi e curva epidemiologica, c’è da dire Infatti, anche in presenza di un elevato numero di contagi, un numero limitato di ospedalizzazioni e, in particolare, di accessi alla terapie intensive e subintensive, unitamente ad un numero limitato di decessi, assumerebbe un significato decisamente meno grave.

A cura di Gian Piero Turletti, autore di “Magic Box” e “PLT

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