Il 24 marzo, un titolo del Financial Times ha affermato che "il Coronavirus potrebbe aver infettato metà della popolazione del Regno Unito", suggerendo che molte persone nella regione potrebbero aver già recuperato e sviluppato una certa immunità a COVID-19.
Ma è davvero vero?
L'articolo di notizie si è concentrato su un nuovo studio dell'Università di Oxford, che non è stato rivisto alla pari o pubblicato su una rivista scientifica. Gli autori dello studio hanno raccolto i dati disponibili sui decessi legati al romanzo coronavirus, chiamato SARS-CoV-2, riportati sia nel Regno Unito che in Italia, e hanno usato questi numeri per modellare come il virus avrebbe potuto diffondersi finora nel Regno Unito.
In uno scenario ipotetico, gli autori hanno stimato che la trasmissione virale è iniziata 38 giorni prima della prima morte registrata nel Regno Unito, avvenuta il 5 marzo. Hanno scoperto che, data questa data di inizio, il 68% della popolazione sarebbe stata contagiata entro il 19 marzo Questa statistica ha fatto notizia sul Financial Times e, successivamente, punti vendita come lo Standard serale, il Daily Mail e il Sole, secondo Wired UK
Ma questa narrazione matematica si basa su diverse ipotesi chiave che non sono supportate da dati del mondo reale, gli esperti hanno detto a Wired.
Per iniziare, gli autori scrivono che il loro approccio globale "si basa sul presupposto che solo una percentuale molto piccola della popolazione è a rischio di malattie ospedaliere". Nel loro modello più estremo, gli autori stimano che solo lo 0,1% della popolazione, o uno su 1.000 persone, richiederà il ricovero in ospedale.
"Possiamo già vedere solo guardando l'Italia ... che questa cifra è già stata superata", ha detto a Wired UK Tim Colbourn, un epidemiologo presso l'Istituto per la salute globale dell'University College di Londra, nella sola regione della Lombardia, più di una persona su 1.000 sono stati ricoverati in ospedale e quel numero continua a crescere ogni giorno, secondo Wired UK.
Diversi scienziati hanno pubblicato ulteriori critiche allo studio attraverso lo Science Media Center, un ufficio stampa indipendente con sede nel Regno Unito che lavora con ricercatori, giornalisti e responsabili politici per diffondere informazioni scientifiche accurate.
"Il lavoro modella una delle domande più importanti - fino a che punto l'infezione si è davvero diffusa - in totale assenza di dati diretti", ha scritto James Wood, capo del Dipartimento di Medicina Veterinaria dell'Università di Cambridge, che ricerca la dinamica dell'infezione e controllo delle malattie. Mentre il documento pone una domanda importante, le ipotesi alla base del modello lasciano le conclusioni degli autori "aperte alla grossolana interpretazione da parte di altri", ha detto Wood.
"Per quanto posso dire, il modello ... presume che tutti coloro che sono infetti, siano essi asintomatici, leggermente malati o gravemente malati, siano ugualmente contagiosi per gli altri", ha scritto Paul Hunter, professore di medicina all'Università dell'East Anglia il sito di Science Media Center. "Questo è quasi certamente falso." I dati suggeriscono che le persone asintomatiche e lievemente sintomatiche possano effettivamente alimentare la rapida diffusione di COVID-19.
Inoltre, il modello presuppone che la popolazione del Regno Unito diventerà "completamente mista" nel tempo, il che significa che ogni individuo ha le stesse possibilità di imbattersi in un altro all'interno della regione, ha scritto Hunter. "Non abbiamo tutte le stesse possibilità casuali di incontrare qualsiasi altra persona nel Regno Unito, infetta o meno", ha detto. Senza un certo riconoscimento della struttura dei social network nel Regno Unito .; il rischio relativo di imbattersi in una persona lievemente sintomatica o asintomatica; e il rischio di infezione grave legata a diversi dati demografici, il modello semplificato "non dovrebbe ricevere molta credibilità", ha detto Hunter.
In confronto, un recente studio dell'Imperial College di Londra ha incluso numeri da diversi villaggi italiani in cui ogni residente ha ricevuto un test diagnostico e potrebbe fornire parametri di riferimento più realistici per l'estensione dell'infezione altrove, secondo l'autore principale Niall Ferguson al comitato scientifico e tecnologico, secondo Wired Regno Unito "Questi dati indicano tutti che non siamo assolutamente vicini allo scenario in termini di entità dell'infezione", ha affermato Ferguson.
Nonostante i suoi difetti, il documento di Oxford ha messo in evidenza un punto importante, su cui tutti gli esperti di Science Media Center e coloro che hanno parlato con Wired UK hanno concordato:
Il Regno Unito deve determinare quante persone sono già state esposte alla SARS-CoV-2 per dare forma alla politica di sanità pubblica in futuro. Questa impresa può essere realizzata con test sierologici diffusi (esami del sangue), che rivelerebbero chi ha anticorpi contro il nuovo coronavirus che circolano nel sangue. Il Regno Unito ha ordinato 3,5 milioni di test anticorpali e ora deve convalidare i kit prima di venderli al pubblico, come riportato in precedenza da Wired U.K.
"Come affermano gli autori, un adeguato test verrà dalle indagini sierologiche - che ci diranno quante persone sono state esposte", ha scritto Mark Woolhouse, professore di epidemiologia delle malattie infettive all'Università di Edimburgo sullo Science Media Center. Se i dati raccolti attraverso i test sierologici supportano il modello di Oxford, avrebbero "enormi implicazioni", ha aggiunto Woolhouse. Ad esempio, la scoperta suggerirebbe che molte persone nel Regno Unito ora hanno l'immunità contro COVID-19, il che contribuirebbe a spezzare le catene della trasmissione virale a coloro che sono ancora vulnerabili. Questo fenomeno è noto come immunità da gregge.
"Implicherebbe che il motivo principale per cui il picco delle epidemie di COVID-19 è l'accumulo dell'immunità della mandria", ha scritto. "Sebbene ciò non cambierebbe la politica attuale nel Regno Unito, che è focalizzata sulla riduzione dell'impatto a breve termine dell'epidemia sul, cambierebbe enormemente le nostre aspettative a lungo termine rendendo una seconda ondata significativamente meno probabile e aumentando la possibilità che il pubblico la minaccia per la salute di COVID-19 diminuirà in tutto il mondo nei prossimi mesi ".
