Covid-19, crescono i dubbi sui dati che impongono il lockdown

Il Covid-19 continua a condizionarci, ma crescono i dubbi sull’attendibilità dei dati che impongono il lockdown, nonostante il premier Mario Draghi si basi sull’andamento statistico per capire quando far ripartire le attività, respingendo l’idea di aprire tutto in tempi brevi.

Le statistiche sulla pandemia da Covid-19 sotto la lente d’ingrandimento

Tv, giornali e web mostrano un derby accanito tra chiusuristi e aperturisti che si scontrano anche in occasione del nuovo lockdown pasquale. La giustificazione dei primi si basa proprio sui dati e il partito delle chiusure, in cui spiccano Massimo Galli, Andrea Crisanti e altri fautori della prudenza, afferma che ci sono ancora troppi ricoverati e deceduti per sperare in una ripartenza veloce.

Di parere opposto gli aperturisti che sostengono la possibilità di riaprire molte attività in sicurezza, complice anche il clima più mite della stagione appena iniziata che potrebbe rallentare notevolmente il virus, sulla falsariga dell’anno scorso, ma con l’arma aggiuntiva di nuove terapie e l’avvio delle vaccinazioni.

I problemi della raccolta dati

Tra gli aperturisti, emerge ad esempio Corrado Ocone che non è un medico, si occupa infatti di filosofia e teoria politica, ma mette sotto la lente d’ingrandimento la questione dei dati scientifici da cui tutti noi dipendiamo. In pratica, Ocone pone una serie di questioni sul modo di raccoglierli ed è un dubbio sempre più diffuso tra molti cittadini comuni, frastornati dalla girandola giornaliera di cifre sull’andamento dell’epidemia da Sars-Cov-2:

• Verificare chi viene definito contagiato e su quali basi (considerando che può essere molto contagioso oppure no)
• Distinguere chi finisce in terapia intensiva solo per il Covid oppure per la compresenza di altre serie patologie
• Occorre sapere chi certifica la condizione dei malati
• Valutare se le intenzioni del certificatore sono influenzate da pregiudizi o interessi extrascientifici
• Rapportare i contagiati al numero dei controlli effettuati (considerando che, rispetto a un anno fa, i tamponi sono passati da una media di ventimila a quattrocentomila)
• Valutare infine il rapporto fra una determinata politica di contenimento e gli effetti sul virus (stabilendo l’efficacia del sistema a semaforo, comprese le zone rosse).

Ocone precisa che sia la filosofia, sia la scienza seria confermano che i dati oggettivi in assoluto non esistono, devono essere aggiornati e sono sempre interpretabili, a volte in senso opposto, anche usando dei metodi formalmente scientifici. Al politico tocca quindi la più difficile delle interpretazioni, perché deve provare a tenere insieme tutte le informazioni raccolte e poi decidere con la sua capacità di sintesi, il suo intuito e il buon senso, senza inchinarsi ai dati come se fossero infallibili.

La denuncia di Paolo Becchi sui dati relativi ai decessi

Paolo Becchi, filosofo, accademico e blogger, denuncia che i dati sui decessi legati a Covid-19 siano da prendere con le molle, considera gonfiata la cifra di 4-500 morti al giorno e, per dimostrarlo, parte dai deceduti complessivi a gennaio 2021, cioè 70.538, secondo l’Istat, con 12.527 vittime accertate causa Covid nello stesso mese.

Facendo riferimento al quadriennio precedente, 2015-19, quando il Sars-Cov-2 non c’era, si registra una media annuale di 68.324 morti per varia natura e, sottraendo 12.527 decessi da Covid ai 70.538 complessivi dello scorso gennaio, si ottiene 58.011, con un calo sorprendente di oltre diecimila vittime per altre patologie rispetto al quadriennio in questione.

La risposta all’interpretazione di Becchi

Numerosi esperti tendono a contestare quest’interpretazione, non perché i dati siano inventati, ma perché va tenuto conto che le misure restrittive da lockdown avrebbero ridotto di oltre il 30% le vittime da incidente stradale, mentre distanziamento e mascherine hanno impedito la comparsa dell’influenza stagionale, responsabile di circa ottomila decessi ogni anno.

L’Eurostat confronta inoltre i dati dei decessi nei Paesi europei del quadriennio 2015-19 con quelli del 2020 da cui emerge che in Italia, l’indice di mortalità è aumentato del 20,4% causa Covid, peggio della Francia al 13,2% e della Germania, ferma al 7%, ma meglio della Spagna che ha la maglia nera con una crescita del 23,6.

I dubbi non ancora risolti

Tuttavia, Paolo Becchi non contesta il grande numero di vittime del 2020, considerando la crescita esponenziale di morti che ha colpito soprattutto l’area lombarda tra Bergamo, Brescia, Cremona e il lodigiano, senza dimenticare la zona emiliana intorno a Piacenza. Becchi precisa infatti che il confronto non è tra il 2021 e il 2020, ma tra il 2021 e un estrapolazione statistica della mortalità tipica di marzo in Italia, basata su tutti gli anni passati e il loro trend medio.

Il dato italiano dell’indice di mortalità risulterebbe oggi, secondo Becchi, nella media stagionale tipica del mese di marzo, anzi un po’ al di sotto, a differenza di marzo, aprile novembre e dicembre 2020 che mostrano decessi molto più alti. Di conseguenza, pur calando le vittime da incidente o da influenza, non si capisce perché sarebbero diminuiti anche i morti per patologie cardio-vascolari, oncologiche, renali o di gravità simile, considerando che il sistema sanitario nazionale ha tagliato milioni di prestazioni diagnostiche non urgenti, per concentrarsi sulla pandemia da oltre un anno a questa parte, e molti pazienti, specie anziani, hanno rinviato a tempi migliori i loro controlli medici per paura di contagiarsi, con il rischio di non avere una diagnosi precoce di malattia.

Gli ulteriori problemi della gestione dati

Al di là di questo dibattito, che merita comunque un approfondimento, emergono altre questioni importanti nell’intervista del Giornale ad Alessio Farcomeni, professore ordinario di statistica all’università Tor Vergata, che ha sviluppato modelli di previsione sul Covid-19, compresi vaccini e varianti, e propone una strategia molto più organizzata per raccogliere e valutare i dati scientifici:

• Studiare le misure di apertura e contenimento del contagio a un livello più disaggregato, ad esempio provinciale
• Decidere sulla base di un sistema di raccolta dati standardizzato e unificato a livello nazionale
• Migliorare drasticamente i sistemi informativi, al momento, di scarsa qualità
• Fare molti più test di screening tramite il sequenziamento dei tamponi in gruppi
• Impiegare più persone nel tracciamento dei contatti, indispensabili per creare studi campionari di sorveglianza gestiti dall’Istat.

In altre parole, con il Covid-19, crescono i dubbi sui dati che impongono il lockdown, e serve al più presto un sistema decisionale mirato, grazie a un controllo più capillare e a strumenti informatici più precisi e aggiornabili in tempo reale, evitando di chiudere o aprire, sulla base di statistiche poco chiare che alimentano confusione e polemiche.