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Lo studio ha analizzato la distribuzione dei flussi di popolazione da Wuhan, in Cina, durante le prime fasi dell'epidemia Covid-19 nel gennaio scorso. Come ormai ben sappiamo i movimenti di popolazione su larga scala possono contribuire a focolai localizzati di una malattia, causando epidemie diffuse. Tuttavia, il monitoraggio dei flussi di popolazione, ad esempio nel periodo dei viaggi di massa in Cina in vista del recente capodanno cinese poteva rivelarsi impegnativo.
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Il team di Nicholas Christakis della Yale University, in collaborazione con Jianmin Jia della Chinese University of Hong Kong a Shenzhen, ha studiato una mole di dati anonimi dei cellulari analizzando i movimenti di oltre 11 milioni di persone che hanno trascorso almeno 2 ore a Wuhan tra il 1 e il 24 gennaio, quando è stata imposta la quarantena. I ricercatori hanno collegato questi dati ai tassi di Covid-19 fino al 19 febbraio ottenuti da 296 prefetture in 31 province e regioni in tutta la Cina.
Gli autori spiegano che le restrizioni adottate a un certo punto in Cina sono state molto efficaci nel ridurre sostanzialmente i movimenti, con flussi di popolazione in calo del 52% dal 22 al 23 gennaio e un ulteriore -94% il 24 gennaio. Inoltre la distribuzione dei flussi della popolazione permetterebbe di prevedere con precisione la frequenza e le posizioni geografiche dei casi di Covid-19 in Cina fino a due settimane prima e di identificare potenziali città ad alto rischio di trasmissione in una fase precoce dell'epidemia.
Gli autori suggeriscono che il modello descritto nello studio potrebbe essere utilizzato per valutare il rischio di trasmissione nel tempo in diverse località in futuro.
I risultati potrebbero aiutare anche i decisori politici di altri Paesi, che hanno a disposizione dati sui telefoni cellulari, «a effettuare valutazioni dei rischi rapide e accurate e a pianificare l'assegnazione di risorse limitate durante le epidemie», concludono gli autori.
Ultimo aggiornamento: Mercoledì 29 Aprile 2020, 19:15
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