"Giusto chiudere bar, ristoranti e palestre: sono tra i principali luoghi di contagio per il Covid-19"

Lo afferma uno studio pubblicato su Nature: "La riduzione delle presenze in questi luoghi potrebbe contribuire a un calo significativo delle infezioni previste". I ricercatori sottolineano anche come le differenze socioeconomiche influenzano non poco le possibilità di contrarre il coronavirus

Foto Ansa, Tino Romano

La chiusura anticipata, o spesso totale, di bar è ristoranti, è una delle misure più comuni prese dai governi per contrastare la diffusione del coronavirus nella società. Al di là delle gravi ripercussioni economiche, molti contestano il provvedimento affermando che le probabilità di contagio in questi luoghi non sono poi così alte.

Lo studio

Uno studio della Stanford University e della Northwestern University, pubblicato sulla rivista Nature, afferma però il contrario, e inserisce queste strutture, insieme alle palestre, tra quelli più a rischio per il coronavirus. I ricercatori hanno analizzato tutta una serie di informazioni demografiche, epidemiologiche e reddituali di diversi quartieri statunitensi di città come Chicago, New York e San Francisco per ricavare statistiche relative alle possibilità di contagio, rilevando anche disparità nel rischio di infezione in base allo stato socioeconomico degli utenti. "La riapertura di luoghi come ristoranti, centri fitness, caffè e hotel comporta un rischio più elevato di trasmissione di SARS-CoV-2. La riduzione dell'occupazione in questi luoghi potrebbe contribuire a un calo significativo delle infezioni previste", ha affermato Jure Leskovec della Stanford University.

Mappatura dei movimenti

Il team ha utilizzato i dati raccolti tra il 1 marzo e il 2 maggio 2020 grazie ai telefoni cellulari, per mappare i movimenti di 98 milioni di persone provenienti da diversi quartieri. "Abbiamo costruito un modello informatico per analizzare il modo in cui persone di diversa estrazione demografica e di quartieri differenti visitino vari tipi di luoghi più o meno affollati. Sulla base di tutto ciò, abbiamo potuto prevedere la probabilità di nuove infezioni in un dato momento, luogo o tempo", ha spiegato l'autore dello studio. L'analisi considera dati demografici, stime epidemiologiche e informazioni anonime sulla posizione dei cellulari e sembra confermare che la maggior parte delle trasmissioni di Covid-19 avvengano in luoghi molto affollati, come ristoranti a servizio completo, centri fitness, bar e caffè, dove le persone rimangono in spazi ristretti per archi di tempo considerevoli.

Il modello

I dati dettagliati sulla mobilita' hanno permesso la modellazione del numero di infezioni verificate a livello orario in circa 553mila località distinte e raggruppate in 20 categorie, chiamate 'punti di interesse', che le persone tendevano a visitare regolarmente, come appunto bar, ristoranti e palestre. Secondo i risultati nell'area metropolitana di Chicago il 10 percento dei punti di interesse sarebbe collegato all'85 percento delle nuove infezioni registrate. David Grusky, della Stanford's School of Humanities and Sciences e coautore dell'articolo, ha aggiunto che in passato si riteneva che le disuguaglianze relative ai tassi di infezione dipendessero dalla possibilità di accesso all'assistenza sanitaria, ma i modelli di mobilità potrebbero superare questo limite e aiutare gli scienziati a comprendere meglio le ragioni di tali squilibri.

Strategie di riapertura

"Abbiamo la responsabilità di pensare a una strategia di riapertura che possa ridurre le disparità che le pratiche correnti stanno alimentando. Il nostro modello dimostra che le politiche di permanenza in casa hanno rallentato il tasso di infezione", ha affermato Leskovec. I ricercatori sottolineano che è impossibile conoscere il luogo e il momento esatto in cui una persona contagiosa trasmetterà l'infezione ad altri individui, ma il loro modello, affermano, consente di utilizzare equazioni matematiche per superare alcuni dei limiti esistenti, risolvendo variabili e perfezionando il sistema fino a renderlo in grado di determinare il tasso di emissione del virus in ogni città considerata.

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