In un’analisi pubblicata martedì, John Ioannidis di Stanford – condirettore del Meta-Research Innovation Center dell’università e professore di medicina, scienza dei dati biomedici, statistica, epidemiologia e salute della popolazione – suggerisce che la risposta alla pandemia di coronavirus potrebbe essere “un fiasco in divenire” perché stiamo prendendo decisioni sismiche basate su dati “assolutamente inaffidabili”. I dati in nostro possesso, spiega Ioannidis, indicano che probabilmente stiamo reagendo in modo eccessivo.
“L’attuale malattia di coronavirus, Covid-19, è stata definita una pandemia che si verifica una volta per secolo. Ma potrebbe anche essere un fiasco colossale dal punto di vista dei dati”, scrive Ioannidis in un articolo pubblicato da STAT martedì.
“Molti paesi hanno adottato misure draconiane. Se la pandemia dovesse dissiparsi – da sola o grazie a queste misure – il distanziamento sociale e le chiusure sociali estreme possono essere sopportabili a breve termine”, scrive lo statistico. “Per quanto tempo, tuttavia, se la pandemia dovesse continuare a diffondersi in tutto il mondo senza sosta, possono essere mantenute misure come queste? I politici come possono essere certi di aver scelto la strada migliore? ”
I dati che abbiamo finora sono terribilmente insufficienti, sostiene lo specialista della meta-ricerca, e indicano che le misure estreme adottate da molti paesi possono comportare conseguenze catastrofiche. Avendo effettuato test limitati, probabilmente non siamo a conoscenza della “stragrande maggioranza di contagi” da COVID-19, afferma Ioannidis, rendendo i tassi di mortalità riportati dall’Organizzazione mondiale della sanità “insignificanti”.
“I pazienti che sono stati testati per SARS-CoV-2 sono sproporzionatamente quelli con sintomi gravi“, spiega Ioannidis. Con test limitati, sostiene il professore, il “bias di selezione” può solo peggiorare in futuro.
Ioannidis si concentra quindi sull’unica “situazione” in cui “è stata testata un’intera popolazione chiusa”: i passeggeri in quarantena della nave da crociera Diamond Princess. Mentre il tasso di mortalità era dell’1,0%, sottolinea, la popolazione era in gran parte anziana, quella più a rischio. Proiettato sulla struttura per età della popolazione americana, il tasso di mortalità è più simile allo 0,125%, con un intervallo dallo 0,025% allo 0,625% in base alla dimensione del campione:
“Proiettando il tasso di mortalità di Diamond Princess sulla struttura per età della popolazione americana, il tasso di mortalità tra le persone infette da Covid-19 sarebbe dello 0,125%. Ma poiché questa stima si basa su dati estremamente sottili – c’erano solo sette decessi tra i 700 passeggeri e l’equipaggio infetti – il tasso di mortalità reale poteva allungarsi da cinque volte inferiore (0,025%) a cinque volte superiore (0,625%). È anche possibile che alcuni passeggeri infetti possano morire in un secondo momento e che i turisti possano avere frequenze diverse di malattie croniche – un fattore di rischio per gli esiti peggiori dell’infezione da SARS-CoV-2 – rispetto alla popolazione generale. Aggiungendo queste ulteriori fonti di incertezza, le stime per il rapporto di mortalità nella popolazione generale degli Stati Uniti variano dallo 0,05% all’1%“.
“Quella vasta gamma influisce notevolmente sulla gravità della pandemia e su cosa dovrebbe essere fatto in proposito”, sottolinea Ioannidis. “Un tasso di mortalità dello 0,05% è inferiore a quello dell’influenza stagionale. Se questo fosse un dato attendibile, bloccare il mondo con conseguenze sociali e finanziarie potenzialmente enormi può essere totalmente irrazionale. È come se un elefante fosse attaccato da un gatto domestico. Frustrato e nel tentativo di evitare il gatto, l’elefante salta accidentalmente da una scogliera e muore. “
Per coloro che sostengono che l’alto tasso di mortalità tra gli anziani indica che il tasso di mortalità non può essere inferiore allo 0,05%, il professore osserva che “anche alcuni cosiddetti coronavirus di tipo lieve o comune, noti da decenni, possono avere un tasso di mortalità fino all’8% quando infettano gli anziani nelle case di cura”.
Fonte: dailywire.com
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