Chiara Nava Uno studio, condotto dagli esperti della Stanford University e della Northwestern University, pubblicato sulla rivista Nature, ha svelato che i ristoranti, i bar e le palestre sono i luoghi in cui il rischio di contagio da Covid risulta più elevato. Gli esperti hanno analizzato la mobilità e informazioni demografiche, epidemiologiche e reddituali di vari quartieri degli Stati Uniti per ottenere statistiche relative alla possibilità di contagio.
Rischio contagio: lo studio
“La riapertura di luoghi come ristoranti, centri fitness, caffè e hotel comporta un rischio più elevato di trasmissione di SARS-CoV-2. La riduzione dell’occupazione in questi luoghi potrebbe contribuire a un calo significativo delle infezioni previste” ha commentato Jure Leskovec della Stanford University. Il team ha usato i dati raccolti tra l’1 marzo e il 2 maggio 2020 grazie ai telefoni cellulari, per riuscire a mappare tutti i movimenti di 98 milioni di persone provenienti da vari quartieri statunitensi. “Abbiamo costruito un modello informatico per analizzare il modo in cui persone di diversa estrazione demografica e di quartieri differenti visitino vari tipi di luoghi più o meno affollati. Sulla base di tutto ciò, abbiamo potuto prevedere la probabilità di nuove infezioni in un dato momento, luogo o tempo” ha spiegato l’autore della ricerca, che considera dati demografici, stime epidemiologiche e informazioni anonime sulla posizione dei cellulari. La ricerca ha confermato che il rischio maggiore di contagio è nei luoghi molto affollati, come ristoranti, palestre e bar.
“Combinando questi dati con un modello di trasmissione del virus abbiamo identificato le potenziali sedi e le popolazioni ad alto rischio. Le nostre simulazioni hanno previsto con precisione il conteggio giornaliero confermato dei casi in dieci delle più grandi aree metropolitane, tra cui Chicago, New York e San Francisco” ha spiegato l’esperto. I dati sulla mobilità hanno consentito di conoscere il numero di infezioni in 553mila località divise in 20 categorie. “Secondo i nostri risultati nell’area metropolitana di Chicago il 10 percento dei punti di interesse potrebbe essere collegato all’85 percento delle nuove infezioni registrate. Le fasce di popolazione con redditi più bassi, inoltre, non avendo avuto modo di ridurre drasticamente la mobilità, risultano a maggior rischio di contrarre l’infezione, anche perché tendevano a visitare luoghi più affollati” ha spiegato l’autore. David Grusky, della Stanford’s School of Humanities and Sciences, ha spiegato che questa capacità predittiva è molto utile in quanto fornisce informazioni utili sui fattori alla base dei tassi di infezione diversi, che sembrano essere collegati anche alla provenienza etnica e alle condizioni reddituali.
Il modello matematico
“Abbiamo la responsabilità di pensare a una strategia di riapertura che possa ridurre le disparità che le pratiche correnti stanno alimentando. Il nostro modello dimostra che le politiche di permanenza in casa hanno rallentato il tasso di infezione” ha spiegato Leskovec. I ricercatori hanno spiegato che è impossibile capire il luogo e il momento esatto in cui una persona trasmette l’infezione agli altri, ma il modello permette di usare equazioni matematiche per andare oltre alcuni limiti esistenti e riuscire a determinare il tasso di emissione del virus nelle varie città. In una seconda fase sono stati verificati i risultati e il modello è stato combinato con i dati demografici raccolti da un database di 57mila gruppi di censimento.
I ricercatori stanno lavorando per ridimensionare il modello in uno strumento più semplice per essere usato dai politici e dai funzionari della sanità pubblica. “Abbiamo anche previsto l’impatto di diverse strategie di approccio, ad esempio, limitare l’occupazione di una sede al 20 percento della capacità massima potrebbe ridurre le nuove infezioni di oltre l’80 percento, ma allo stesso tempo porterebbe a un calo del solo 42 percento del numero complessivo di visite presso il locale” ha concluso Serina Yongchen Chang.
