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«Il lockdown non riduce le vittime da Covid». Lo sostiene Simon N Wood, professore matemico dell'Università di Edimburgo, in uno studio articolato che ha appena pubblicato. «Lavoro come professore di statistica. La statistica riguarda l'interpretazione onesta dei dati. Non è sempre un argomento popolare: l'interpretazione onesta dei dati è difficile e molto meno attraente di un'interpretazione meno onesta», dice nella sua prefazione. Poi Wood inizia la sua analisi.
«Di seguito è riportato il decorso temporale delle infezioni fatali da Covid-19 stimato in base ai decessi ospedalieri giornalieri in Inghilterra (cerchi grigi), insieme alle corrispondenti stime R (scala logaritmica, quindi R <1 quando log (R) <0). Si noti che le infezioni stimate sono già in declino e R <1 prima del lockdown: la tempistica del “blocco” sembra coincidere approssimativamente con il momento in cui si registra l'aumento massimo delle morti giornaliere».
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Il metodo è descritto «in questo articolo in stampa in Biometrics, che mostra anche che l'approccio di Flaxman (2020, Nature 584, 257-261) fornisce risultati simili.
Anche se la vita persa a causa del Covid-19 «è l'unica perdita di vite che conta, il costo per anno di vita risparmiato da questi interventi non farmaceutici (NPI) sembra essere un ordine di grandezza superiore alla soglia per il finanziamento degli interventi farmaceutici».
Quindi «studi come nel mio articolo Biometics o di Flaxman sulle restrizioni - ma anche l'analisi del Rapporto 41 dell'Imperial - tutti implicano che R <1 è in declino prima dei lockdown. Questa non è una prova, ma è fortemente suggestiva».
Qualcosa che la crisi del Covid-19 ha messo in mostra «è il fatto che gli statistici non sono riusciti a comunicare adeguatamente quanto sia fondamentale il campionamento per una corretta misurazione dei tassi di infezione».
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Il Mattino