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    Covid: dai bar alle palestre, i luoghi in cui il rischio di contagio è più alto

    Di Antonio Scali
    Pubblicato il 10 Nov. 2020 alle 17:07 Aggiornato il 10 Nov. 2020 alle 17:09

    Il mondo fa i conti con la seconda ondata del Coronavirus e con numeri ancor più preoccupanti rispetto alla scorsa primavera, tanto che molti Stati sono costretti ad affrontare un nuovo lockdown. Se la curva dei contagi continua a crescere in maniera esponenziale, gli studiosi spesso fanno fatica a capire quale sia l’origine della diffusione del virus, e quindi a prendere le dovute contromisure.

    Un nuovo studio aiuta a far chiarezza. Ristoranti, bar, caffè e spazi affollati rientrano tra i luoghi in cui il rischio di contagio risulta più elevato. Un’ulteriore conferma, dunque, che arriva da uno studio pubblicato sulla rivista Nature, condotto dagli esperti della Stanford University e della Northwestern University, che hanno analizzato la mobilità e una serie di informazioni demografiche, epidemiologiche e reddituali di diversi quartieri statunitensi per ricavare statistiche relative alle possibilità di contagio, evidenziando anche le disparità nel rischio di infezione in base allo stato socioeconomico degli utenti.

    “La riapertura di luoghi come ristoranti, centri fitness, caffè e hotel – commenta Jure Leskovec della Stanford University – 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”. 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 locali statunitensi. “Abbiamo costruito un modello informatico – continua l’autore – 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”.

    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. “Combinando questi dati con un modello di trasmissione del virus – spiega l’esperto – abbiamo identificato le potenziali sedi e le popolazioni ad alto rischio. Le nostre simulazioni hanno previsto con precisione il conteggio giornaliero confermato dei casi in dieci delle più grandi aree metropolitane, tra cui Chicago, New York e San Francisco”. I dati dettagliati sulla mobilità 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.

    “Secondo i nostri risultati – riporta lo scienziato – nell’area metropolitana di Chicago il 10 per cento dei punti di interesse potrebbe essere collegato all’85 per cento delle nuove infezioni registrate. Le fasce di popolazione con redditi più bassi, inoltre, non avendo avuto modo di ridurre drasticamente la mobilità, risultano a maggior rischio di contrarre l’infezione, anche perché tendevano a visitare luoghi più affollati”. Gli autori affermano che ad esempio i negozi di alimentari frequentati dalle fasce meno abbienti tendevano ad essere mediamente più rischiosi dal punto di vista della possibilità di assembramenti.

    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 modello 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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