Data shows that the restrictions on people’s mobility have avoided at least 200,000 hospital admissions. This is one of the conclusions of “Spread and dynamics of the COVID-19 epidemic in Italy: Effects of emergency containment measures”, research that sets forth the first spatially explicit model to describe Coronavirus spread scenarios. Marino Gatto, Professor of Ecology from the Politecnico di Milano and first author of the research, tells Alumni about it

The paper “Spread and dynamics of the COVID-19 epidemic in Italy: Effects of emergency containment measures”, by Professor Marino Gatto in collaboration with a group of Italian scientists from the Politecnico di Milano (Lorenzo MariStefano MiccoliRenato Casagrandi), Ca’ Foscari University in Venice, the University of Zürich, EPFL in Lausanne and the University of Padova, has been published in PNAS.

The research sets forth an original spatially explicit model, able to describe with great accuracy the “force of infection” of Coronavirus: that is, how many susceptible individuals become infected within a unit of time, taking into consideration local mobility and interconnection between Italian provinces. The researchers employed a SEIR-type model (Susceptible–Exposed–Infected–Recovered) to estimate the parameters, commonly used to describe how infections spread. However, they also included mobility, expressed in a network of 107 connected provinces, as well as the critical contribution of mildly symptomatic and asymptomatic individuals towards spreading the disease. These two features give the model a highly predictive value.

An important feature highlighted by the model consists in estimated quantities which cannot be measured directly: in particular the number of undiagnosed infected individuals. The data available at the time of publication, dated 25 March, made it possible to estimate that on this date, about 700 thousand Italians were infected.

According to the model, the number of infected individuals is estimated to be about 10 times higher than the number of diagnosed individuals. This highlights the importance of lockdown measures and the use of protective equipment (such as face masks, which protect others when individuals are unaware they have been infected). Furthermore, it highlights that herd immunity (assuming this is possible) is still a long way off, and could only be achieved if the virus infected over 75% of the population, with serious losses in terms of human life and with catastrophic effects on the country’s health and economic systems. An effective and prompt intensive tracing policy with isolation of infected individuals would also play a part in minimizing the need to further restrict mobility.

Professor Gatto describes the model in this video-lesson organized by the Parisian chapter of the Politecnico di Milano Alumni, as part of the Alumni Digital Talk cycle of events.

VERSIONE ITALIANA

I dati dimostrano che le restrizioni alla mobilità hanno evitato il ricovero ospedaliero di almeno 200.000 persone. È una delle conclusioni di “Spread and dynamics of the COVID-19 epidemic in Italy: Effects of emergency containment measures”, studio che propone il primo modello spazialmente esplicito per descrivere gli scenari di diffusione del Coronavirus. Marino Gatto, professore di Ecologia del Politecnico di Milano e primo autore dello studio, lo racconta agli Alumni

È stato pubblicato su PNAS l’articolo “Spread and dynamics of the COVID-19 epidemic in Italy: Effects of emergency containment measures”, realizzato dal prof. Marino Gatto in collaborazione con un gruppo di scienziati italiani di Politecnico di Milano (Lorenzo MariStefano MiccoliRenato Casagrandi), Università Ca’ Foscari Venezia, Università di Zurigo, EPFL di Losanna e Università di Padova.

Lo studio propone un modello originale spazialmente esplicito, in grado di descrivere con grande accuratezza la “forza di infezione” del Coronavirus: cioè quanti suscettibili si infettano in una unità di tempo, tenendo conto della mobilità sul territorio e della interconnessione tra le province italiane. I ricercatori hanno stimato i parametri nei termini di un modello di tipo SEIR (Susceptible–Exposed–Infected–Recovered) tipicamente usato per descrivere il modo in cui si propagano le infezioni. Hanno però incluso la mobilità, espressa in un network di 107 province connesse, e il contributo critico della capacità di paucisintomatici e asintomatici nella diffusione della malattia. A questi due elementi si deve l’alto valore predittivo del modello.

Un elemento importante messo in luce da questo modello è la stima di quantità che non vengono misurate direttamente: in particolare il numero dei contagiati non diagnosticati. I dati disponibili al momento della pubblicazione, datati al 25 marzo, permettevano di stimate che, a quella data, fossero stati contagiati circa 700 mila italiani.

Secondo il modello, il numero dei contagiati è stimato essere circa 10 volte superiore rispetto al numero dei diagnosticati. Questo evidenzia l’importanza sia delle misure di lockdown sia dell’utilizzo dei dispositivi di protezione (come le mascherine, che proteggono gli altri nel caso in cui l’individuo sia infetto senza saperlo). Inoltre, si mette in evidenza come siamo ancora molto lontani da una immunità di gregge (ammesso che sia possibile), che si raggiungerebbe, eventualmente, solo nel caso in cui il virus contagiasse oltre il 75% della popolazione, con gravi perdite in termini di vite umane e con effetti catastrofici sul sistema sanitario e economico del Paese. Un fattore in grado di minimizzare la necessità di bloccare ulteriormente la mobilità sarebbe una efficace e tempestiva politica di tracciamento a tappeto e isolamento dei contagiati.

Il prof. Gatto descrive il modello in questa video-lezione organizzata dal chapter parigino di Alumni Politecnico di Milano, nell’ambito del ciclo di eventi Alumni Digital Talk.

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