[Forum SIS] replica ad Alleva e Zuliani
Mauro Gasparini
gasparini a calvino.polito.it
Gio 22 Ott 2020 12:12:28 CEST
grazie Fabrizia, è quello che volevo dire anche in risposta a Luca.
On 10/22/20 11:27 AM, Fabrizia Mealli wrote:
> Cari soci,
>
> solo per dire che condivido la replica di Mauro Gasparini. Forse non
> era nelle loro intenzioni ma confrontare "gli attuali 150000 tamponi
> giornalieri" sui sintomatici e sui contatti con un "campione
> probabilistico quindicinale" non ha molto senso e confonde le idee
> perche' si confondono obiettivi di tracciamento, screening e
> sorveglianza con quelli di indagine e analisi di sieroprevalenza.
>
> Cari saluti a tutti,
>
> Fabrizia
>
> Il giorno gio 22 ott 2020 alle ore 10:50 Luca LA ROCCA
> <luca.larocca a unimore.it <mailto:luca.larocca a unimore.it>> ha scritto:
>
>
> Buongiorno Mauro,
>
> non conosco personalmente ne' Alleva ne' Zuliani,
> ma conosco te e sono perplesso dalla tua lettura del loro articolo:
> dove Alleva e Zuliani chiedono di *sostituire* l'attuale monitoraggio?
>
> Te lo chiedo con l'unico obiettivo di fare chiarezza ed evitare
> fratture evitabili. Magari l'hanno scritto, ma io non l'ho letto
> e mi sembrerebbe una richiesta molto forte.
>
> E' vero che ogni risorsa spesa in un modo non puo' essere spesa
> in un altro, ma e' anche vero che nessuna strategia puo' avere
> una sola gamba e anche nell'emergenza occorre provare a perseguire
> obiettivi conoscitivi di ampio respiro (Bletchley Park docet).
>
> Dopo di che sono d'accordo con te (e probabilmente con molti altri
> su questa lista) che non tutti i problemi sono chiodi e di fronte a
> un bullone conviene cercare una chiave inglese... ci mancherebbe!
>
> Cordialmente,
> Luca
>
> Il 21/10/20 15:06, Mauro Gasparini ha scritto:
> > Cari soci e cari Alleva e Zuliani,
> >
> > ho scritto al Corriere una replica all'articolo di Alleva e Zuliani
> > citato in calce.
> > Poiché dubito che me la pubblichino, la spedisco anche a questa
> mailing
> > list i cui membri sono forse più interessati.
> >
> > Mauro Gasparini.
> >
> >
> -------------------------------------------------------------------------
> >
> > Caro direttore del Corriere della Sera,
> >
> > da biostatistico voglio esprimere opinioni molto diverse da quelle
> > dei colleghi Alleva e Zuliani contenute nella lettera del 17 Ottobre
> > 2020 al vostro giornale "La lotta al virus ha bisogno di dati",
> > di cui condivido solo il titolo
> > (vedasi il sito web
> >
> https://www.corriere.it/opinioni/20_ottobre_17/10-cultura-documentogcorriere-web-sezioni-a6863426-10b2-11eb-bf58-6564bb782bca.shtml
>
> >
> > )
> > I colleghi vorrebbero infatti sostituire all'attuale monitoraggio
> > intensivo di casi a rischio (cioé persone normali che per vari
> motivi
> > ritengono di essere stati a contatto con persone positive e
> richiedono
> > un tampone) un campionamento ripetuto nel tempo di screening di
> > popolazione con caratteristiche statistiche più convenzionali, cioé
> > campioni casuali dalla popolazione generale.
> > Tali campioni avrebbe vantaggi certi, come la correttezza statistica
> > (non sarebbero cioé affetti dalle distorsioni causate dalla selezione
> > di casi a rischio), la omogeneità (si potrebbe usare lo stesso
> tipo di
> > tampone per tutti) e la minore numerosità.
> >
> > Peccato che i colleghi che propongono tale metodo sembrano
> dimenticare
> > che siamo nel mezzo di un'epidemia globale e che è primario
> interesse
> > della società rallentare il contagio tramite operazioni di
> contenimento
> > e di identificazione dei focolai. E' quindi fondamentale
> esaminare in
> > primis i casi a rischio, utilizzando tutte le risorse disponibili.
> > Insomma, se vogliamo salvare delle vite sono meglio 150000 tamponi
> > mirati che 15 volte 10000 tamponi casuali.
> >
> > E' la metodologia statistica che si deve adeguare al tipo di dati
> che ha
> > di fronte e, tramite una opportuna modellistica dell'epidemia che
> molti
> > di noi statistici e data scientists sono in grado di fare e stanno
> > facendo, fare inferenza sulle quantità di interesse come R_t,
> incidenza
> > e prevalenza puntuali della malattia. In presenza di campionamento
> > distorto deve infati supplire la modellistica matematico-statistica.
> >
> > I colleghi Alleva e Zuliani invocano inoltre una "forza
> dell’obbligo di
> > risposta in virtù della rilevanza sanitaria", dimenticando che
> qualunque
> > rilevazione sanitaria, specialmente invasiva, nel nostro paese
> > democratico necessita di consenso informato. Non siamo mica in Cina!
> >
> > Infine, la critica di non avere raggiunto l'obiettivo dei 150000
> esami
> > sierologici nell'indagine Ministero della Salute-Istat è gratuita:
> > i colleghi sanno benissimo che nella situazione di smarrimento
> > ma, appunto, di democrazia ancora in vigore (grazie al cielo!),
> > in cui eravamo a Giugno tale tasso di risposte mancanti
> > fu del tutto fisiologico e, del resto, anticipato.
> > L'indagine ISTAT e la stima di prevalenza sierologica che fornì
> > rimangono a tutt'oggi una fonte di informazione importante
> > che ha guidato le scelte del governo, dei suoi consiglieri
> scientifici
> > e della società nel suo complesso.
> >
> > Mauro Gasparini
> > Ordinario di Statistica al Politecnico di Torino
> >
> >
> >
> > On 10/18/20 2:56 PM, Annalisa Cerquetti wrote:
> >> Cari tutti,
> >>
> >> visto oggi, giro il link
> >>
> >>
> https://www.corriere.it/opinioni/20_ottobre_17/10-cultura-documentogcorriere-web-sezioni-a6863426-10b2-11eb-bf58-6564bb782bca.shtml
>
> >>
> >>
> >> Annalisa
> >>
> >> _______________________________________________
> >> Sis mailing list
> >> Sis a stat.unipg.it <mailto:Sis a stat.unipg.it>
> >> http://www.stat.unipg.it/mailman/listinfo/sis
> >>
> >
> >
> _______________________________________________
> Sis mailing list
> Sis a stat.unipg.it <mailto:Sis a stat.unipg.it>
> http://www.stat.unipg.it/mailman/listinfo/sis
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> /Fabrizia Mealli, PhD
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> Professor of Statistics
> Department of Statistics, Computer Science, Applications "Giuseppe
> Parenti" - University of Florence
> http://local.disia.unifi.it/mealli/
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> Director of the Florence Center for Data Science
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