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Suddivisione casi testati in molecolari e antigenici #1066

Open maxdevblock opened 3 years ago

maxdevblock commented 3 years ago

Premessa

Presupponendo che

Proposta

Sarebbe molto utile suddividere i casi_testati in

Interesse pubblico

Considerando

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suddividere i casi_testati potrebbe aiutare a comprendere il motivo per cui la percentuale di positivi da test antigenico sia così esigua (minor sensibilità? minor numero di casi testati giornalieri con test antigenici?).


Sempre mille grazie per il Vostro servizio.

maxdevblock commented 3 years ago

Ecco un semplce esempio https://www.epidata.it/Italia/Test_positivi.html che mostra il motivo per cui conoscere in maggior dettaglio i casi giornalieri testati con i differenti test (e quindi i tassi di positività) sia importante al fine di stimare la significatività delle differenze di positivi giornalieri osservate a livello nazionale, regionale e provinciale

@umbros

Rabelaiss commented 3 years ago

mi accodo anche se ormai ho perso le speranze, comunque una precisazione i nuovi casi_testati non sono test eseguiti su soggetti mai risultati positivi in precedenza ma su soggetti mai testati in precedenza, ossia solo il primo tampone eseguito su una persona viene conteggiato nei casi testati indipendentemente dall'esito

maxdevblock commented 3 years ago

@Rabelaiss grazie.

Non credo sia corretto che i casi_testati sono su soggetti mai testati in precedenza, perché se leggi cosa diceva @umbros qui

https://github.com/pcm-dpc/COVID-19/issues/864#issuecomment-710067361

ne deriva che i casi testati possono aver fatto più di un tampone. Quindi, i nuovi casi testati giornalieri (differenziale dei casi testati totali) sono i soggetti testati giornalmente, che possono essere già stati testati in precendenza (più di un tampone, come dice @umbros) ma non essendo mai risultati positivi vengono ritenuti "nuovi casi testati" e in caso di positività saranno aggiunti ai nuovi_positivi e non più inseriti nei nuovi casi testati successivamente. Almeno, questa mi sembra l'interpretazione più corretta.

Rabelaiss commented 3 years ago

È alto il rischio di confondersi :D ma hai mal interpretato le sue parole, partiamo dalla definizione presente qui

casi_testati = Totale dei soggetti sottoposti al test

che può essere riformulata in

casi_testati = persone sottoposte ad almeno un test

come vedi nulla viene detto sull'esito del test. Ciò significa che solo il primo test viene conteggiato nei casi testati indipendentemente dall'esito del test. Quindi se in precedenza sono stato sottoposto ad almeno un test tutti con risultato negativo e oggi faccio un test con risultato positivo non verrò conteggiato nei casi testati in quanto il mio primo test risulta già conteggiato nei casi testati.

Tornando al commento di umbros, se leggi con attenzione vedrai che nemmeno lui parla di esito del test.

maxdevblock commented 3 years ago

@Rabelaiss

Se fosse così il dato casi_testati sarebbe davvero poco utile dal punto di vista epidemiologico.

In più, facendo la percentuale di casi testati totali per regione sulla popolazione residente (dati ISTAT) ne deriverebbe che

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In Lazio e Molise è stato testato il 50% circa di tutta la popolazione residente, il che mi pare piuttosto improbabile...

maxdevblock commented 3 years ago

Quindi @Rabelaiss, a meno che non intervenga @umbros a chiarire definitivamente questo punto, se

Ci scommettiamo una birra o un sushi? Se perdo te lo faccio arrivare con deliveroo ahahah :-D

Rabelaiss commented 3 years ago

Improbabile o no questa è la realtà. Nella tua definizione di casi testati te hai aggiunto un requisito in più non presente nella definizione ufficiale, ossia che per essere conteggiato nei casi testati un tampone debba essere positivo, ossia

casi_testati = Totale dei soggetti sottoposti al test con esito positivo

ma questa non è la definizione di casi testati, bensì una definizione che ti sei inventato te. Non c'è scritto da nessuna parte che un caso testato debba essere un tampone positivo.

Nella issue #864 che hai citato prima presento una spiegazione chiara e dettagliata del perché con i dati a disposizione non è possibile determinare la reale % di positività al tampone, quello che possiamo fare è calcolare un intervallo in cui tale % si trova, l'hai letta?

Se dovesse succedere che i casi testati superino la popolazione ciò non confermerebbe la tua teoria, ma piuttosto sarebbe l'evidenza di errori presenti nel conteggio del dato.

Andando a guardare i dati si trovano dei giorni in cui i casi giornalieri erano maggiori dei casi testati, ma secondo la tua definizione ciò non sarebbe possibile

Veneto
25/12 5010 CASI, 3999 CT

Friuli Venezia Giulia
12/12 884 CASI, 732 CT

Umbria
21/12 41 CASI, 40 CT

Puglia
22/5 27 CASI, 0 CT

Basilicata
19/7  3 CASI, 0 CT

P.A. Bolzano
28/5  2 CASI, 0 CT
19/1  436 CASI, 317 CT
26/1  559 CASI, 355 CT
4/2   747 CASI, 734 CT
6/2   802 CASI, 786 CT
9/2   721 CASI, 316 CT
10/2  789 CASI, 683 CT
16/2  564 CASI, 363 CT
23/2  374 CASI, 328 CT
2/3   236 CASI, 235 CT

P.A. Trento
18/5  13 CASI, 0 CT
22/10 153 CASI, 3 CT
15/1  362 CASI, 300 CT
29/1  307 CASI, 234 CT
3/2   261 CASI, 225 CT
25/2  406 CASI, 355 CT

Per la scommessa birra grazie ;)

maxdevblock commented 3 years ago

Queste discrepanze potrebbero risultare da riconteggi di casi precedenti e correzione errori di casi precedentemente non comunicati come positivi (è sucesso diverse volte).

Non sono l'unico a interpretare i casi testati in questo modo, anche Fondazione Gimbe interpreta i casi_testati come tamponi diagnostici (e non come singole persone che non hanno mai fatto test) e i tamponi come tamponi totali (diagnostici e di controllo).

http://www.sanita24.ilsole24ore.com/art/aziende-e-regioni/2020-05-07/coronavirus-cartabellotta-gimbe-regioni-sotto-soglia-tamponi-ministero-fissi-standard-almeno-250-giorno-100mila-abitanti-100846.php?uuid=ADreTwO

https://coronavirus.gimbe.org/emergenza-coronavirus-italia.it-IT.html cito """ Le colonne azzurre (descritte dai numeri sull’asse di destra) si riferiscono al numero assoluto delle persone testate, ovvero dei tamponi eseguiti su un soggetto non ancora diagnosticato come positivo al Sars-CoV-2, escludendo invece tutti i tamponi eseguiti su soggetti già diagnosticati come positivi al virus che servono, invece, per verificarne la guarigione). La linea rossa (descritta dai valori percentuali sull’asse di sinistra) indica, in termini percentuali, quanti soggetti giorno per giorno risultano positivi sul totale delle persone testate. Un aumento del rapporto positivi/persone testate (linea rossa) indica un sovraccarico nel sistema di tracciamento e isolamento dei focolai. """

Cmq è veramente poco chiaro e mi sembra assurdo che nessuno di DPC e/o Ministero sia intervenuto a chiarire in dettaglio la questione...

PS: vada per la birra :)

AndreaPlanetGroup commented 3 years ago

Direi che questo post della regione Lombardia possa togliere ogni dubbio: image

maxdevblock commented 3 years ago

@AndreaPlanetGroup hai link diretto al post facebook o al link cui si fa riferimento?

AndreaPlanetGroup commented 3 years ago

Ho chiesto all'autore, spero mi risponda a breve. Ho cercato anche sulla pagina FB di Regione Lombardia, si parla in molti post dell'argomento, ma sono migliaia di messaggi. Appena lo trovo lo condivido.

maxdevblock commented 3 years ago

@AndreaPlanetGroup Ok grazie.