La formula del latte è Vacca2O

Per il resto non so dove sia nata questa discussione sul sud che sarebbe immune al virus, però devo dire che non mi interessa per nulla (ci sono altre migliaia di regioni del pianeta che si dovrebbero analizzare singolarmente se si volesse trarre conclusioni generali sul Covid per questa via), e credo sarebbe meglio se proseguisse nel thread dove è partita, qualunque esso sia.

Nessuno ha parlato di immunità, ma di diversa correlazione in ogni regione, dei motivi di questo, e delle eventuali ragioni per cui alcune regioni non superano una certa % di serioprevalenza, nel caso di specie tutte al sud anche con virus ormai diffuso capillarmente ( Aggiungo solo, per inciso, che l'italia centrale è fatta di Lazio, Marche, Abruzzo, Toscana e Umbria. Linea ha messo l'abruzzo nel sud, erroneamente, mi pare ).
Le migliaia di ragioni son correttissime, ragione per la quale mi pareva assurdo appiattire tutte le regioni allo stesso modo applicando il coifficente di correlazione del nord al sud per vedere che cosa sarebbe accaduto. Ed è partita da li.

Detto questo non volevo intasare il thread con un argomenti offtopic e non risponderò ulteriormente. Volevo anche svincolarmi prima, ma il vecchio never mi stuzzicava :wink: , alché non risponderò a eventuali obbiezioni. Stavolta mi ritiro davvero. Continuate pure da un punto di vista matematicostatistico. E sorry.

Tonki ( Aggiungo solo, per inciso, che l'italia centrale è fatta di Lazio, Marche, Abruzzo, Toscana e Umbria. Linea ha messo l'abruzzo nel sud, erroneamente, mi pare ).

Ho adottato la ripartizione Istat che, come vedi nell'immagine allegata, inserisce l'Abruzzo nelle regioni del sud. Poi è ovvio che si tratta di una convenzione.

Tonki ha scritto: mi pareva assurdo appiattire tutte le regioni allo stesso modo applicando il coifficente di correlazione del nord al sud per vedere che cosa sarebbe accaduto. Ed è partita da li.

Ah allora è proprio partita qui. Avevo avuto l'impressione che la querelle venisse da un thread lontano e volesse stabilirsi qui. Comunque in questo caso non c'è nessuna querelle, per conto mio ho detto chiaramente che si tratta di un'analisi a posteriori e che le inferenze erano da considerarsi su una non meglio precisata "regione media" italiana.

***************

Qualche aggiornamento sul fronte dati giornalieri dell'ISS. Intanto segnalo questo grafico, già interessante in sè, che poi mi permette di introdurre un altro argomento fra poco:



In blu, con scala a sinistra, la serie dei casi attivi, in arancione e con scala a destra il numero di tamponi giornalieri, in media mobile a 21 giorni. Come si vede da metà settembre in poi le due curve sono andate a braccetto, con quella arancio del numero di tamponi in anticipo di alcuni giorni. Insomma fino a pochi giorni fa la curva del numero dei tamponi era un ottimo anticipatore di quella dei casi attivi, alla faccia di modelli SIR e diavolerie varie, a questo punto del tutto inutili: che senso ha trastullarsi con i sistemi dinamici quando basta che fai la media del numero dei tamponi e prevedi il futuro?

Poi il 18 dicembre, punto etichettato del grafico, c'è una repentina caduta della linea arancione, in concomitanza con una palese incongruenza nel numero di tamponi riportati dall'ISS . Infatti nei dati di quel giorno si ha un calo netto sia nel numero cumulativo dei test effettuati sia in quello dei nuovi casi testati. In altre parole abbiamo un numero di test negativo, cosa che evidentemente non può essere. Il problema sono i dati provenienti dal Piemonte, poichè come si legge (se avete occhiali abbastanza buoni per leggere le note del link):

La Regione Piemonte segnala che :
- il dato delle persone testate e dei tamponi processati con test molecolare è stato ricalcolato sulla base delle indicazioni ministeriali.
- il totale dei casi positivi è stato ricalcolato sulla base della definizione di caso come da circolare ministeriale.

In pratica hanno stornato circa 200k dal totale tamponi, 100k dai casi testati e 2k dal totale dei casi (quest'ultimo storno è poca roba e non vale la pena di preoccuparsene). Il risultato è il crollo della curva arancione, peccato perchè così perde la sua peculiare predittività, almeno nell'immediato.

D'altronde non è il primo "sabotaggio" che la curva subisce in questi ultimi giorni. Era successo già il 3 dicembre, quando (cito dalle note) "per un mero errore di inserimento" la regione Campania aveva messo un "7" di troppo nel totale dei casi testati, che passavano così da 1.118.787 a ben 11.187.787, dato peraltro ripreso pari pari da "autorevoli" siti di informazione (Sky tg24) e corretto solo il giorno dopo. Poi il 5 dicembre ci pensava il Molise a mettere una cifra in più, sempre nel campo delle persone testate, trasformando le 89.725 in 897.250. E vabbè.

Io a differenza di Sky me ne ero accorto subito e non ho abboccato ai sabotaggi, però sta di fatto che questi riconteggi e errori di inserimento vari iniziano ad essere fastidiosamente frequenti, considerato anche il fatto che finora ce ne era stato solo uno, il 23 aprile, che incidentalmente era anche il primo giorno in cui veniva fornito il dato del numero di casi testati separatamente dal numero totale di tamponi, per cui un minimo di confusione era anche scusabile.

Altra considerazione su questi ultimi dati: da qualche tempo è disponibile il numero di nuovi ingressi interapia intensiva, ieri sono stati 165, con un totale di 2584 ricoveri, questi ultimi in lievissimo calo rispetto ai 2589 del giorno precedente. I decessi invece risultano 459. Ora, se gli ingressi sono 165 e il saldo dei degenti è negativo di 5, quant'è ver iddio ne devono essere usciti 170. Poniamo anche per ipotesi estrema che questi 170 siano usciti tutti in una cassa di legno, cosa che darebbe a chi entra in TI le stesse aspettative di vita di chi entra in camera ardente, qualcuno sa spiegare gli altri 289 (i due terzi del totale) chi sono e in quali circostanze sono venuti a mancare?

FranZeta ha scritto:
Altra considerazione su questi ultimi dati: da qualche tempo è disponibile il numero di nuovi ingressi interapia intensiva, ieri sono stati 165, con un totale di 2584 ricoveri, questi ultimi in lievissimo calo rispetto ai 2589 del giorno precedente. I decessi invece risultano 459. Ora, se gli ingressi sono 165 e il saldo dei degenti è negativo di 5, quant'è ver iddio ne devono essere usciti 170. Poniamo anche per ipotesi estrema che questi 170 siano usciti tutti in una cassa di legno, cosa che darebbe a chi entra in TI le stesse aspettative di vita di chi entra in camera ardente, qualcuno sa spiegare gli altri 289 (i due terzi del totale) chi sono e in quali circostanze sono venuti a mancare?

Ottima osservazione.
Leggo che la maggior parte dei malati non muore in terapia intensiva, come in effetti ci si aspetterebbe.

Articolo giustificazionista:
www.ilfattoquotidiano.it/2020/11/27/coro...nei-reparti/6018246/

Articolo critico:
www.huffingtonpost.it/entry/il-90-delle-...3507c5b62f31c1fea026

Aggiungo un dato che mi sembra opporsi ad una delle considerazioni che fa l'Huffington post, sulla morte in assenza di manifestazioni respiratorie.
Dalle caratteristiche dei pazienti deceduti in seguito a ricovero [1], si legge che "nel 90,6% delle persone decedute e di cui sono state analizzate le cartelle cliniche (N=5962) nella diagnosi di ricovero erano menzionate condizioni (per esempio polmonite, insufficienza respiratoria) o sintomi (per esempio, febbre, dispnea, tosse) compatibili con SARS-CoV-2. In 522 casi (9,4% ) la diagnosi di ricovero non era da correlarsi all’infezione" e che "l’insufficienza respiratoria è stata la complicanza più comunemente riportata nel campione di deceduti per cui sono state analizzate le cartelle cliniche (94,0%), seguita da danno renale acuto (23,8%), sovrainfezione (19,4%) e danno miocardico acuto (10,8%)".

Allo stesso tempo, c'è da notare che il 9,4% dei positivi è stato ricoverato in assenza di manifestazioni Covid, ma per infarto, scompenso, ictus, ecc. Non mi è chiarissimo se questa positività sia stata riscontrata all'ingresso o se c'è la possibilità che abbiano poi contratto l'infezione in ospedale.

[1] www.epicentro.iss.it/coronavirus/sars-cov-2-decessi-italia

Altra cosa:

"Ma se questo primato è dovuto, tra le altre cose, a una migliore alimentazione, non si capisce in che modo una condizione più salutare, che ci fa vivere di più, dovrebbe essere allo stesso tempo un fattore di fragilità di fronte alla minaccia del virus."

In realtà, da ciò che ci diceva la prof.ssa di geriatria, l'Italia è il paese più vecchio al mondo dopo il Giappone, ma ha un grado di disabilità superiore ad altri paesi europei con simile percentuale di anziani, tipo la Francia.
Viviamo di più, ma siamo più malandati.

@neveragainhc

Non parto prevenuto nel confrontare i due articoli, anche perchè sono due quotidiani che schifo equanimemente, però fra le due possibili spiegazioni, cioè quella dell'Huffington che recita:

La realtà è un’altra: il record di morti è in relazione con quella percentuale di decessi in terapia intensiva inchiodata al 10 per cento dall’inizio della pandemia. Il suo film ha per protagonista un paziente ricoverato in un reparto ordinario che, nel giro di 48 ore, vira da una condizione di stabilità a un’insufficienza respiratoria grave. C’è un camice bianco che si adopera attorno al suo letto, in attesa di trovare un posto libero in rianimazione. Talvolta il paziente non ce la fa ad arrivarci. O perché manca il posto o, piuttosto, perché manca il personale. Se è iperteso, obeso, diabetico o cardiopatico, le 48 ore di tempo diventano 24, o piuttosto 12. O si vola o si muore.

...e quella del Fatto che in sostanza dice che i decessi avvengono per lo più in reparto o a domicilio perchè i pazienti sono inidonei a terapie invasive come la ventilazione assistita, beh scelgo decisamente questa seconda. Non si hanno notizie di diffusa saturazione delle terapie intensive, che giustificherebbero quanto sostenuto dall'Huffington, inoltre il nuovo rapporto Istat (di cui parlo qui ) certifica che la fascia d'età mediana dei decessi si è ulteriormente alzata: da 80-84 e 75-79 anni rispettivamente per femmine e maschi della prima ondata, alle attuali 85-89 e 80-84 anni.

Soluzione del quesito posto qui .

"Se la sperimentazione è stata fatta su 10000 individui (numero a caso ma plausibile) e non ha rilevato l'evento avverso X, vuol dire che tale evento avverso ha probabilità di verificarsi minore di 1/10000."

Cosa rispondereste?

(Suggerimento: ribaltiamo la questione, supponiamo che l'evento avverso X si verifichi mediamente in un caso su 10000, qual è la probabilità che sia effettivamente rilevato nella fase di trial?)

Come già anticipato a @medicialbe l'affermazione fra virgolette è falsa, anche se sembrerebbe molto ragionevole. Infatti, ribaltando la questione, se l'evento avverso X capita in media a una persona su 10000, un trial svolto proprio su 10000 persone ha solo il 63% di probabilità di rilevare un caso di evento avverso X. La percentuale non dipende dal numero scelto arbitrariamente (10000), ma è sempre la stessa purchè si tratti di un numero abbastanza grande (e conseguentemente di una probabilità di evento avverso abbastanza piccola). Si tratta infatti di un'applicazione della legge degli eventi rari *.

Già questo 63% non è un granchè in quanto a rassicurazione, ma le cose peggiorano se consideriamo il fatto che di possibili eventi avversi non ne esiste solo uno. Se invece del solo evento X mettiamo nel conto altri possibili eventi Y, Z, ..., diciamo sempre tutti con probabilità di verificarsi in un caso su 10000 (e non correlati fra loro), le probabilità che il nostro trial li rilevi tutti scendono drammaticamente al crescere del numero di possibili eventi: crollano rispettivamente al 40%, al 10% e all'1% considerando 2, 5 o 10 diversi possibili eventi.

Insomma è quasi certo che se un farmaco ha una decina possibili eventi avversi gravi un trial non riuscirà ad evidenziarli tutti, nelle condizioni ipotizzate sopra.

*Dalla distribuzione di Poisson:

P(n) = λ^n e^-λ / n!

con n=0 e λ=1  si ricava la probabilità che il test non rilevi l'evento raro, e cioè:

P(0) = 1/e ≈ 0.37 ==> 37%

Di conseguenza la probabilità che il test rilevi l'evento è 100%-37%=63%. Curiosità: il 37% è anche la probabilità che il test rilevi uno e un solo evento, infatti si ha che pure P(1)=1/e. Questa rappresenta dunque la probabilità che il test si accorga dell'evento avverso stimandone correttamente la frequenza, perciò nella maggior parte dei casi (i due terzi) o il test non rileva l'evento avverso o non fornisce una stima corretta della sua probabilità.