La ricerca ha sviluppato un modello matematico, sulla base dei dati raccolti durante il lockdown nazionale, dove l’Italia è descritta come una rete di 20 regioni. I ricercatori hanno studiato le azioni che ciascuna delle regioni potrebbe mettere in campo per controllare la diffusione della pandemia e i flussi di persone che viaggiano tra di esse.
In particolare, viene mostrato che strategie di lockdown a livello regionale, anche per brevi periodi di tempo, possono essere particolarmente efficaci per evitare, o contenere, nuovi picchi epidemici riducendo gli enormi costi economici di un lockdown nazionale.
Il lockdown di una regione dovrebbe essere attivato, secondo lo studio, quando il numero di malati COVID ospedalizzati in terapia intensiva supera un livello di guardia indicato dal modello, e revocato quando esso ritorna sotto quel livello.
Lo studio mostra inoltre l’efficacia a livello regionale delle misure di lockdown intraprese dal governo nazionale tra marzo e giugno 2020 rivelando l’esistenza di una correlazione tra il tasso di mortalità da COVID-19 e i livelli di saturazione dei sistemi sanitari regionali. Il modello e la metodologia sviluppati possono essere facilmente adattati anche ad altri contesti nazionali ed internazionali e a diversi livelli (province, regioni, macro aree o nazioni).
Lo studio intitolato “A network model of Italy shows that intermittent regional strategies can alleviate the COVID-19 epidemic” è stato sviluppato dal gruppo di ricerca SINCRO (Sistemi Nonlineari, Controllo di Reti e Processi) dell’Università di Napoli Federico II e coordinato da Mario di Bernardo, docente di Automatica presso il Dipartimento di Ingegneria Elettrica e delle Tecnologie dell’Informazione e Coordinatore del Dottorato di Ricerca in Modeling and Engineering Risk and Complexity della Scuola Superiore Meridionale in collaborazione con i docenti Pietro De Lellis e Francesco Lo Iudice della Federico II, Davide Liuzza, ENEA, Giovanni Russo dell’Università di Salerno e Fabio della Rossa del Politecnico di Milano.
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