Oltre il picco: analisi e previsioni dell’epidemia da SARS-CoV-2 in Toscana

Publication date: 10/04/2020 – E&P Code: repo.epiprev.it/1085
Authors: Michela Baccini1, Giulia Cereda1, Cecilia Viscardi1, Anna Gottard1, Fabrizia Mealli1

Abstract. L’Italia è stato il primo stato europeo raggiunto dall’epidemia da SARS-CoV-2 e rappresenta uno dei paesi attualmente più colpiti dal contagio. Seguendo l’esempio della Cina, ha attuato misure progressive di distanziamento sociale fino a un completo lockdown esteso a tutta la nazione.
Il reale processo di diffusione di una malattia infettiva è molto complesso e dipende da innumerevoli fattori, ma sotto alcune assunzioni la dinamica del processo può essere semplificata e riprodotta attraverso modelli matematici. In questo articolo utilizziamo un modello compartimentale di tipo SIRD, calibrato sui decessi osservati per descrivere l’andamento dell’epidemia da SARS-CoV-2 nella regione Toscana.
Questo modello è da noi utilizzato per stimare uno scenario controfattuale di evoluzione naturale del contagio in assenza di politiche di distanziamento sociale, per valutare l’efficacia delle misure di contenimento intraprese e per produrre previsioni a breve e medio-lungo termine utili al fine di pianificare azioni nell’immediato futuro.

Topic: COVID-19

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Cite as: Michela Baccini, Giulia Cereda, Cecilia Viscardi, Anna Gottard, Fabrizia Mealli (2020). Oltre il picco: analisi e previsioni dell’epidemia da SARS-CoV-2 in Toscana. E&P Repository repo.epiprev.it/1085

Info

Affiliations:
1 Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni, Università di Firenze
Florence Center for Data Science, Università di Firenze

Authors’ contributions: MB, GC, CV hanno sviluppato il modello e effettuato le analisi statistiche. MB ha supervisionato le analisi statistiche. FM ha coordinato il gruppo. AG ha elaborato i grafici. Tutti gli autori hanno contribuito alla discussione del modello e all’interpretazione dei risultati. MB, GC e CV hanno scritto la prima versione dell’articolo. Tutti gli autori hanno letto e approvato l’ultima versione dell’articolo.

Competing interests: nessuno

Funding disclosure:

Ethics committee approval: The study was based on publicly available aggregate data. No Ethics committee approval was necessary.

Copyright: Il detentore del copyright per questa pre-stampa è l’autore/finanziatore, che ha concesso a “E&P Repository” una licenza per rendere pubblica in forma permanente questo documento.

Terms of distribution: CC BY-NC-ND

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