COVID-19 Data Analysis

Tasso di Positività

Calcolo del Tasso di Positività.

Max Pierini, Sandra Mazzoli, Alessio Pamovio

Pubblicazioni:

Il Tasso di Positività PP (dall'inglese Percent Positive) è calcolato come nuovi test positivi sul totale dei nuovi test effettuati, è quindi una percentuale che indica quanti, tra i test (tamponi) effettuati giornalmente, sono risultati positivi rispetto al totale dei soggetti testati. Può essere considerato come un indice della trasmissione delle malattie infettive ed è estesamente usato per stimarne l'incidenza (quantità di nuovi casi in un determinato lasso di tempo). Se è maggiore della soglia di allarme, indica anche che il numero di test effettuati non è sufficiente ad individuare tutti i nuovi casi giornalieri ed è quindi necessario sottoporre più persone ai test. La "soglia di allarme" per PP (area rossa nel grafico) di COVID-19 è stata stabilita al 5% . L'Organizzazione Mondiale della Sanità ha, per esempio, raccomandato di rilassare gli interventi non farmacologici (lockdown, distanziamento sociale, ecc) per COVID-19 solo dopo che il PP sia stato osservato al di sotto della soglia di allarme per almeno due settimane.

Come gruppo di studio e analisi dei dati COVID-19, abbiamo ritenuto opportuno aggiungere una "soglia di allerta" al 3% (area gialla nel grafico): se il PP aumenta al di sopra del 3% mostrando un andamento in crescita si può supporre un prossimo verosimile scenario di allarme.

Questi indici aiutano nel definire il quadro della situazione epidemiologica, la sua verosimile prossima evoluzione e influenzano le decisioni politiche, sociali ed economiche.

Ad esempio, un $R_t$ sopra 1 unito ad un PP maggiore del 5%, sono fortemente indicativi di una grave situazione che necessita al più presto di interventi politici, sociali e medici. Al contrario un $R_t$ minore di 1 e un PP al di sotto della soglia di allerta mostrano una situazione in via di risoluzione.

N.B. abbiamo scelto di calcolare il PP usando i nuovi casi testati (soggetti mai testati prima) anziché i nuovi tamponi totali, comprendendo i tamponi totali anche i test ripetuti (controllo e follow-up) su pazienti già risultati positivi in precedenza

I dati grezzi sono

  • filtrati con Hampel filter, finestra gaussiana di 7 giorni, $\sigma=2$ per isolare gli outliers dal trend
  • smussati con media mobile, finestra gaussiana di 14 giorni, $\sigma=5$ per evidenziare il trend

Italia

PP grezzo PP filtrato PP smussato
data
2021-07-25 17:00:00 9.567901 9.567901 8.557704
2021-07-24 17:00:00 8.506131 8.506131 8.330489
2021-07-23 17:00:00 9.515792 9.515792 8.126249
2021-07-22 17:00:00 8.904894 8.904894 7.891221
2021-07-21 17:00:00 8.382538 8.382538 7.598391
2021-07-20 17:00:00 6.950712 6.950712 7.255024
2021-07-19 17:00:00 8.027585 8.027585 6.915529

Regioni

Abruzzo

PP grezzo PP filtrato PP smussato
data
2021-07-25 17:00:00 4.098361 3.840970 3.436567
2021-07-24 17:00:00 2.490602 2.490602 3.370055
2021-07-23 17:00:00 3.989704 3.989704 3.269535
2021-07-22 17:00:00 4.449307 4.449307 3.263045
2021-07-21 17:00:00 4.924242 4.924242 3.225947
2021-07-20 17:00:00 3.182461 3.182461 3.170714
2021-07-19 17:00:00 4.934211 1.098901 3.120967

Basilicata

PP grezzo PP filtrato PP smussato
data
2021-07-25 17:00:00 5.142857 5.142857 7.386683
2021-07-24 17:00:00 7.692308 10.629921 7.151534
2021-07-23 17:00:00 5.787781 5.787781 7.019151
2021-07-22 17:00:00 7.457627 7.457627 6.688616
2021-07-21 17:00:00 11.417323 11.417323 6.460744
2021-07-20 17:00:00 9.712230 9.712230 6.067106
2021-07-19 17:00:00 0.000000 0.000000 5.605638

Calabria

PP grezzo PP filtrato PP smussato
data
2021-07-25 17:00:00 5.357143 5.357143 3.884760
2021-07-24 17:00:00 7.024793 3.047521 3.801200
2021-07-23 17:00:00 6.083002 6.083002 3.773539
2021-07-22 17:00:00 3.381924 3.381924 3.633764
2021-07-21 17:00:00 4.034091 4.034091 3.526131
2021-07-20 17:00:00 1.674277 1.674277 3.396859
2021-07-19 17:00:00 6.113990 3.410405 3.217073

Campania