Sin dai primi giorni della pandemia legata al COVID-19, ho sempre pensato che analizzare l’evoluzione dei contagi e dei decessi avrebbe avuto una certa utilitá, se e solo se fosse stata approcciata con una visione di ampio respiro, non cercando IL fattore determinante, ma analizzando piú fattori (https://www.emigrantrailer.com/category/beyond-the-races/).
Inoltre, ho sempre pensato (e anche discusso) del fatto che un’analisi basata esculsivamente sulle percentuali e sul confronto tra le percentuali, non é la strada migliore e piú trasparente nel divulgare una corretta informazione. In questo contesto di crisi, era e resta fondamentale riportare sempre e comunque i numeri assoluti, in aggiunta alle percentuali.
Con queste premesse, ho continuato ad andare un pó piú nel dettaglio delle mie analisi e quella che vi propongo é relativa ad una situazione che definirei “ideale” per eseguire uno studio di base del problema: cosa é successo negli ultimi mesi, tra i vari continenti, in quelle nazioni che geograficamente sono un’isola? Questo tipo di situazione geografica (isola), con una porzione di terra circondata completamente dalle acque, rappresenta un naturale esempio di limitazione frequente con i territori circostanti.
Ho preso in esame in esame le seguenti grandi isole (Figura 1): Gran Bretagna, Irlanda, Cipro, Islanda, Filippine, Giappone, Indonesia, Singapore, Nuova Zelanda, Australia, Cuba, e Madagascar.
Per ognuna di esse, ho messo a confronto i dati di COVID-19 sul totale dei contagiati e sul totale dei decessi rispetto a quei fattori di base che le contraddistinguono: localizzazione politica, localizzazione geografica, popolazione, densitá abitativa, numero di grandi cittá, numero degli aeroporti, etá (intesa come percentuale degli over 65 presenti), fumatori abituali, obesi, consumo di alcolici, emissioni di PM2.5 (particolato ultrafine) e clima (temperatura, umiditá e ore di sole).
Prima di addentrarmi nelle singole correlazioni devo spiegare come ho valutato il rating delle diverse in relazione ai dati legati al COVID-19 per ognuna di esse. Per far ció ho utilizzato tre valori che secondo me indicano la gravitá di una situazione: il numero di decessi, la percentuale dei decessi rispetto al numero dei contagiati, e la percentuale di decessi rispetto alla popolazione nazionale. In tabella (Tabella 1) ci sono altre due colonne che fanno riferimento al numero dei contagiati (cases), ma che reputo relativamente importanti per stabilire la criticitá. Per esempio una nazione puó avere un elevatissimo numero di contagiati rispetto ad un’altra solo perché magari i controlli sono piú rigorosi, non necessariamente perché lí ci siano condizioni piú sfavorevoli.
La base di dati di partenza é quella pubblicata il primo maggio 2020 dal World Health Organization (https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/situation-reports/20200501-covid-19-sitrep.pdf?sfvrsn=742f4a18_4).
Per ciascuno di essi ho attribuito una classificazione cromatica per facilitarne la comprensione come spiegato in articoli precedenti (https://www.emigrantrailer.com/2020/03/22/corona-virus-covid-19-summary-tables-to-understand-the-situation-in-different-nations-and-italian-regions/
Il risultato é che la Gran Bretagna e la Repubblica di Irlanda sono quelle che presentano una maggiore criticitá. A seguire ci sono tutte le altre con situazione (al momento) estremamente meno critiche.
Quindi questa classificazione rappresenta la base di partenza per il proseguimento dell’analisi, attraverso dei grafici in cui ho mantenuto invariata la colorazione cromatica della criticitá: Gran Bretagna (rosso-molto negativa); Irlanda (arancio-negativa); Filippine, Indonesia e Cipro (verde-positiva, non critica); Cuba, Giappone, Islanda, Nuova Zelanda, Australia, Singapore e Madagascar (blu-molto positiva, non critica).
Nei grafici a seguire la criticitá maggiore é al fondo dell’asse delle ordinate.
PARAGRAFO N°1: Localizzazione politica e geografica
La situazione piú critica é nelle due isole britanniche in Europa, che nella fattispecie si trovano al di sopra del 45°N parallelo (vedi link al fondo dell’articolo). Non si puó peró semplificare il discorso dicendo che “le nazioni al di sopra del 45°N hanno maggiore criticitá” (letta in queste settimane) perché per esempio ci rientra anche l’Islanda, che ha una situazione relativamente sotto controllo. Invece, sembrerebbe essere piú solida l’affermazione che le isole (e vale solo per le isole!) al di sotto del 10°S parallelo stanno vivendo una situazione di minore criticitá. Sto parlando di Madagascar, Nuova Zelanda e Australia. Inoltre le isole asiatiche sono quelle che hanno registrato i primi casi tra fine Gennaio e inizio Febbraio, ma che hanno saputo contenere meglio (almeno sulla base dei dati ufficiali) la pandemia.
PARAGRAFO N°2: Popolazione, densitá abitativa, numero di grandi cittá, numero degli aeroporti
Intuitivamente verrebbe da dire che maggiore é la popolazione e piú é elevata la densitá abitativa ed il numero di cittá metropolitane (piú di 100000 abitanti), maggiore é la criticitá. Se combiniamo tutti e tre i fattori, in qualche modo questa correlazione é veritiera per la Gran Bretagna, ma non si applica per esempio ad Indonesia, Giappone e Filippine. Al tempo stesso, la Repubblica di Irlanda avrebbe numeri tali da farla stare leggermente ad di sopra l’Islanda in termini di criticitá. E invece non é cosí in quanto la differenza tra le due isole é notevole per al situazione legata a COVID-19.
Altri dati di rilievo che supportano una mancata diretta correlazione sono quelli che arrivano da Singapore (che presenta la piú alta densitá abitativa) e dal Madagascar (che ha piú di 25 mIlioni di abitanti). La prima é una delle nazioni che ha avuto casi di COVID-19 giá a Febbraio, ed é anche uno di quelle che nelle ultime settimane ha mostrato un notevole aumento di casi. Peró resta tra quelle con un numero estremamente basso di decessi (15). La seconda é una delle isole piú popolose al mondo, eppure nonostante i primi casi da metá Marzo, ha numero di contagiati bassissimo ed addirittura zero decessi.
Comunque, se non fosse per Singapore, Giappone e Irlanda, la correlazione con la densitá abitativa sarebbe molto migliore (vedi Figura 3).
Una simile correlazione é quella con le grandi cittá metropolitane (Figura 4): piú é alto il numero assoluto in una nazione, maggiore é la criticitá. Come per gli altri fattori analizzati ci sono delle eccezioni evidenti: Irlanda, Indonesia, Filippine e Giappone.
Analizzando poi delle isole, ho reputato importante visionare il numero di aeroporti internazionali presenti (Figura 5), per capire se e quanto nei periodi di minore monitoraggio (Gennaio e Febbraio), la mobilitá da e verso le isole avesse giocato un ruolo rilevante. Anche questo fattore sembra essere estremamente importante per la Gran Bretagna, mentre invece non spiega nuovamente la situazione piú tranquilla per Indonesia e Giappone. Fatta eccezione per Australia ed Filippine, tutte le altre avrebbero avuto in teoria dei numeri tali da poter facilitare l’isolamento e quindi il contagio. Quello che non torna é nuovamente la situazione in Irlanda.
Su una scala da 0 a 1, si potrebbe riassumere l’incidenza di questi fattori come segue: popolazione = 0.58; densitá abitativa = 0.75; numero di cittá metropolitane=0.58; numero di aeroporti=0.5. Tutti mediamente importanti, ma nessuno realmente predominante.
PARAGRAFO N°3: Numero di over 65, numero di fumatori, numero di obesi, consumo di alcolici e di specifici alimenti (riso e pesce)
Sull’incidenza del virus sulle persone piú anziane si é detto e scritto molto in questi mesi. Sicuramente il virus ha colpito in maniera grave questa categoria, purché giá affetta da altre patologie. Infatti non sono stati rari i casi di ultraottantenni perfettamente guariti. Guardando alla struttura della popolazione delle isole prese in esame (Figura 6), il Giappone é la nazione sicuramente piú anziana. Peró sappiamo bene che il Giappone non ha una criticitá tanto elevata quanto invece la Gran Bretagna che ha piú di 3 volte un numero inferiore di over 65. Analogo discorso per Indonesia e Filippine che sulla base del numero degli over 65 dovrebbero presentare una maggiore criticitá: non é proprio cosí.
Dall’altra parte si puó notare come Cipro, Madagascar, Singapore e Islanda siano paesi decisamenti “giovani”, che si allinea al livello di criticitá non troppo elevato.
L’analisi del numero assoluto e delle percentuali di fumatori abituali indica una migliore correlazione (Figura 7). É un risultato non sorprendente dal momento che il virus colpisce le vie respiratorie, ovviamente piú esposte a situazioni critiche in caso di abitudine al fumo.
Analizzando la stima del numero di obesi (Figura 8), vien fuori che la correlazione diretta non é poi tanto sballata, ad eccezione di Irlanda, Indonesia, Giappone e Australia.
É invece leggermente inferiore la correlazione per quanto riguarda il consumo di alcolici (Figura 9). Si puó peró osservare che, a meno di Australia e Irlanda, sia la Gran Bretagna che la Repubblica di Irlanda sono effettivamente le nazioni con il consumo piú elevato. Allo stesso tempo Madascar e Singapore sono quelle con dei consumi bassissimi. Interessante é anche il dato relativo all’Indonesia. Risulta infatti essere quella con il consumo inferiore e quest aspetto potrebbe mitigare il fatto che, essendo la nazione piú popolosa, presenta un alto numero di over 65, obesi e fumatori.
Molto interessante é la successiva figura legata al consumo di riso e pesce (Figura 10). Mi sono infatti chiesto come mai le nazioni asiatiche, pur avendo un numero elevato di casi nelle primissime settimane, hanno avuto un aumento graduale ma non drammatico e soprattutto perché la mortalitá é rimasta relativamente molto bassa. Ho pensato che analizzare le abitudini alimentari potesse aiutare a capire e rispondere a queste domande. Al tempo stesso mi sono chiesto come mai l’Islanda, con caratteristiche abbastanza simili all’Irlanda, non avesse mai avuto livelli di letalitá comparabili (pur avendo molti casi documentati).
Ebbene, da questa analisi, vien fuori che non é del tutto errata una correlazione indiretta con il consumo di riso e pesce: le nazioni con un elevato consumo annuale di riso e pesce hanno una minore criticitá. Indonesia e Filippine, con una popolazione molto numerosa, avendo i consumi maggiori, sembrano mitigare la criticitá. Simultaneamente, i bassi consumi di Cipro spiegherebbero anche il posizionamento attuale della stessa nazione in questo ranking. Tornano anche in questo caso le alte criticitá di Gran Bretagna e Irlanda.
Questa informazione puó essere utile a comprendere le dinamiche del virus, la sua evoluzione ed eventualmente quali aspetti fisiologici possono essere di aiuto a contrastare la sua letalitá.
Su una scala da 0 a 1, si potrebbe riassumere l’incidenza di questi fattori come segue: etá over 65 = 0.58; fumo=0.67; obesitá = 0.67; alcolici=0.67; riso e pesce = 0.83.
PARAGRAFO N°4: Emissioni di PM2.5 (particolato ultrafine) e clima (temperatura, umiditá e ore di sole)
La figura 11 riporta le medie annuali del particolato ultrafine (PM2.5). Come si puó notare non c’é nessuna evidente correlazione, e per chi mastica l’argomento non é sicuramente una sorpresa. Irlanda e Gran Bretagna si posizionano a metá classifica con i loro valori medi annuali (sarebbe lo stesso guardando le medie stagionali), mentre Madagascar e Singapore hanno valori molto alti di PM, eppure 0 e 15 morti. Allo stesso tempo Cuba e Cipro dovrebbero avere criticitá maggiori delle altre isole europee. Insomma, al di lá di quello che é stato raccontato in Italia sulla base di studi preliminari (locali e non validati da nessun ente o comunitá scientifica), non sembra proprio essere determinante il contributo del PM. È comunque un argomento a cui dedicheró, nelle prossime settimane, uno spazio specifico per spiegare alcuni “falsi miti” che, in questi anni, giornalisti e politici italiani hanno generato con titoloni sensazionalistici, senza una base concreta di dati.
Molto diverso é il discorso della temperatura ambiente (Figura 12) e dell’umiditá (Figura 13), calcolata come media degli ultimi tre mesi facendo riferimento alle cittá di queste nazioni che hanno presentato il maggior numero di casi e decessi da COVID-19.
Dal grafico della temperatura si puó osservare come la maggiore criticitá sia in corrispondenza di quelle nazioni che hanno avuto temperature medie inferiori ai 10°C. Tutte le altre con temperature medie elevate hanno una situazione sotto controllo. Ci sono ovviamente delle eccezioni, che peró possono essere spiegate se si combina il dato della temperatura con quello dell’umiditá media. Una di queste é l´Islanda. Le sue temperature medie sono sempre state molto basse (intorno a 0°C), ma la sua umiditá non é mai scesa al di sotto della soglia di 70%.
Analizzando queste nazioni (e tante altre non riportate in questa analisi), le situazioni piú critiche si sono quasi sempre presentate con temperature inferiori ai 10°C e simultaneamente un’umiditá media tra 60% e 70%. Si puó anche notare che le stesse Filippine, pur avendo una temperatura molto elevata e simile all’Indonesia, hanno una criticitá leggeremente superiore. E le due isole differiscono proprio per i valori di umiditá (Figura 13). L’osservazione é facilmente trasponibile all’interno stesso di una grande nazione, e si puó verificare che la correlazione rimane. Nelle prossime settimane, proveró a semplificare l’analisi su questo aspetto, focalizzando su situazioni regionali e locali.
L’ultima analisi riguarda le ore di esposizione solare, anch’esse prese rispettivamente per le principali cittá delle nazioni qui analizzate. Emerge anche in questo caso una discreta correlazione indiretta con le isole dove l’esposizione annuale solare é maggiore. Le eccezioni riguardano tre / quattro nazioni delle dodici analizzate.
Su una scala da 0 a 1, si potrebbe riassumere l’incidenza di questi fattori come segue: emissioni PM2.5= 0.42; temperatura=0.75; umiditá = 0.58; esposizione solare=0.67.
CONCLUSIONI
Concludo con una tabella riassuntiva per tutti fattori analizzati, riportando la tipologia di correlazione (diretta o indiretta) con la criticitá della situazione e il relativo fattore di incidenza (su una scala da 0 a 1).
Ovviamente sono a disposizione per spiegazioni piú dettagliate e per eventuali contradditori, qualora qualche dato di questa analisi fosse poco chiaro.
Anche se preliminari, spero che queste informazioni possano essere di aiuto a specialisti e ricercatori che stanno cercando dei rimedi per ridurre la pericolositá e mortalitá di questo virus. Al di lá delle singole gestioni della pandemia a livello nazionale (che ovviamente hanno un peso enorme e non quantificabile), le differenze ambientali e alimentari non possono essere trascurate. Inoltre bisogna smetterla di cercare IL fattore determinante: é abbastanza palese che abbiamo il contributo di diversi fattori, con incidenza sicuramente diversa. E infine, da ricercatore, non é accettabile sentire parlare ancora di “sfiga” per giustificare situazioni particolarmente critiche in alcune aree geografiche.
Andrea De Filippo
_____________________________________________
Link a tutti i dati in formato tabellare:
_______________________________________________________________________________
Altri link alle fonti principali (ho confrontato i dati da piú fonti per avere una maggiore consistenza sui dati):
Paragrafo N°2:
https://www.who.int/countries/en/
https://www.who.int/gho/countries/en/#C
https://worldpopulationreview.com/countries/
https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_international_airports_by_country
Paragrafo N°3:
https://www.who.int/countries/en/
https://www.who.int/gho/ncd/risk_factors/overweight/en/
https://www.who.int/gho/ncd/risk_factors/overweight_obesity/obesity_adults/en/
https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_alcohol_consumption_per_capita
https://worldpopulationreview.com/countries/smoking-rates-by-country/
https://ourworldindata.org/smoking
https://www.helgilibrary.com/indicators
Paragrafo N°4:
Ambient (outdoor) air pollution (who.int)
https://www.timeanddate.com/weather/
https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_cities_by_sunshine_duration
