Il sito Covid19-ITA sviluppato dalla collaborazione tra Dipartimento di Scienze Cliniche e Biologiche Università degli Studi di Torino #unito e Unit of Biostatistics, Epidemiology and Public Health at Padova University ci spiega come gestire l’incertezza dei dati #covid19.

“Una prima forma di incertezza, deriva dalla nostra limitata capacità di valutare l’affidabilità dei dati. Per esempio, il numero dei casi positivi non è necessariamente indicativo di un rischio di contagio più elevato, ma può dipendere da altri fattori come il numero di test diagnostici effettuati, soprattutto se tali test sono pochi.

In questo senso è utile conoscere quante persone vengono effettivamente testate, per valutare come varia il rapporto tra il numero di casi positivi e quello di casi negativi. Considerata infatti la necessità di fare due tamponi ciascuno per avere certezza della diagnosi, 1000 test effettuati significa che sono state testate un numero variabile tra 400-600 persone, ben diverso dal testare 1000 persone.”

Come aziende proiettate alla riapertura, è meglio farsi un quadro chiaro (oscuro) dei dati.