Errori dell’Oms

Sono statistici, please don’t panic. Ai primi di maggio, l’Oms ha pubblicato la propria stima delle morti durante il biennio 2020-2021 “in eccesso” rispetto a quelle attese ogni anno in base alla media del 2015-2019. Erano 14,9 milioni (CI 13,3-16,6 milioni) rispetto ai 6 milioni di morti di covid dichiarate dai paesi membri.

Dal confronto tra la stima e le morti registrate all’anagrafe – dove esiste ed è aggiornato – gli statistici derivano le vittime causate non solo dal Sars-Cov2, ma dagli effetti della pandemia sulla sanità. E noi deriviamo le vittime risparmiate dalle misure decise o meno dai politici.

Tanto per fare un esempio:

Sono cifre “scottanti”, e quelle dell’Oms sembravano diplomatiche. Erano inferiori ai 18 milioni (CI 17,1–19, 6) pubblicati in marzo dal Lancet e ai 22,1 milioni (CI 15-25,3) a fine maggio dall’Economist. Avevano protestato i soliti governi noti pe dichiarazioni di fantasia, ma anche parecchi esperti.

Le morti attese in Germania e in Svezia sembravano poche e le morti in eccesso troppe. Nel modello c’era qualcosa che non andava: “Real shitty math.” Non bisogna estrapolare con una spline! (In italiano si dice splain come in inglese o splin’ come in francese?) Gli statistici dell’Oms, scrive Richard Van Noorden, ammettono l’errore. E hanno trovato

• un secondo problema, ancora più preoccupante: i loro dati per le morti registrate in Germania non coincidevano con i dati grezzi degli uffici statistici tedeschi. Non solo nel 2020 e 2021, ma anche nel periodo 2015-2019.

Li avevano “normalizzati” (scaled) come quelli dei paesi che sotto-dichiarano, mandano dati contraddittori o per un po’ non ne mandano. Non è il caso della Germania, le estrapolazioni sarebbero state sbagliate anche se la loro matematica profumava di gelsomino. E avevano trattato allo stesso modo i dati svedesi.

Colpisce che in tutte le stime, l’Australia dalle frontiere chiuse, dai lockdown ripetuti e severi e dai sussidi alle persone versati subito, è il paese che ha ridotto di più la mortalità per qualunque causa nel 2020-2021, con un calo del Pil addirittura inferiore a quello della Cina.

Che ci siano errori anche in certi modelli econo-epidemiologici?

Errore mio: continuo a usare CI, confidence interval, mentre Andrew Gelman dice che bisogna usare UI, uncertainty interval, eppure sono convinta che ha ragione…

O’s digest lampo

Due paper interessanti in open access su Nature. Il secondo mi lascia un po’ perplessa: stando agli autori, suggerisce una cura per la smemoratezza di noi persone di una certa età, anche se parlano di topolini dalla vita brevissima.

• Il genoma dell’avena diploide, tetraploide ed esaploide, che esagerata!, e “contenuti associati” nella colonna di destra” – da far girare nelle Ong contro la fame;

• un recettore del sistema immunitario (e il suo gene CCR5 che si attiva in ritardo) consentirebbe a certi neuroni dei topi di collegare per 12-24 ore il ricordo di “eventi” attuali a quelli del passato. Con l’età il gene si attiverebbe subito, tapperebbe il recettore sui neuroni, i topi non collegherebbero più i ricordi e noi nemmeno. Ma con un farmaco che inibisce il gene…

Se è così, come mai diciamo/pensiamo “non ci son più le stagioni di una volta”, “i giovani d’oggi, noi ai nostri tempi” ecc.? Il gene CCR5 fa un sacco di cose di concerto con altri geni (pleiotropismo), l’idea di inibirne l’attività non mi pare geniale.