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Uno studio del PoliMi evidenzia l’impatto delle scelte individuali sulle dinamiche epidemiche
Redazione InnovationCity Le simulazioni su Torino, Milano e Palermo rivelano che il comportamento individuale incide sull’intensità e sui tempi di diffusione delle epidemie urbane.
Anche una piccola parte di cittadini che non segue le misure sanitarie può amplificare la diffusione di un’epidemia e farla correre più rapidamente nelle grandi città. È quanto mostra una ricerca del Politecnico di Milano, pubblicata sulla rivista Proceedings of the Royal Society A della Royal Society di Londra. Lo studio, firmato da Fabio Mazza, Marco Brambilla, Carlo Piccardi e Francesco Pierri del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria (DEIB), analizza come la presenza di individui che non rispettano le raccomandazioni di salute pubblica influenzi l’andamento dei contagi in ambiente urbano.
Utilizzando reti di contatto basate su dati reali e un modello matematico che distingue tra cittadini “aderenti” e “non aderenti” alle misure sanitarie, i ricercatori hanno simulato la diffusione di un’epidemia in tre città italiane: Torino, Milano e Palermo.
Le simulazioni mostrano che anche una piccola quota di persone non aderenti può aumentare in modo sostanziale il picco dei contagi e anticiparne il momento, mettendo sotto stress le strutture sanitarie. L’effetto è particolarmente evidente quando la trasmissibilità della malattia è moderata. Inoltre, quando le persone che ignorano le regole di prevenzione sono concentrate in determinate aree, si formano veri e propri “hotspot” locali, che rendono più difficile contenere l’epidemia.
“Abbiamo osservato che, sebbene a livello globale l’epidemia segua dinamiche simili tra le città considerate” spiega Francesco Pierri, ricercatore del Data Science Lab del Politecnico di Milano e coordinatore dello studio, "la distribuzione geografica dei comportamenti non aderenti può modificare sensibilmente le traiettorie locali dei contagi, generando differenze marcate tra quartieri diversi della città.
Il lavoro sottolinea la necessità di monitorare la distribuzione dei comportamenti di prevenzione e di adattare le strategie sanitarie alle caratteristiche dei singoli contesti urbani, per rendere più efficaci gli interventi di salute pubblica.
In questo articolo abbiamo parlato di: Dati Reali, Dinamiche Urbane, Epidemiologia Computazionale, Modellazione Epidemica, Modello Matematico, Reti di Contatto, Ricerca Scientifica,
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