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Stochastic sampling effects favor manual over digital contact tracing
 

Stochastic sampling effects favor manual over digital contact tracing

Marco Mancastroppa e Raffaella Burioni (Università di Parma), Claudio Castellano (ISC CNR, Roma) e Alessandro Vezzani (IMEM CNR, Parma)

Nature Communications, volume 12, Article number: 1919, 2021

https://www.nature.com/articles/s41467-021-22082-7

Il tracciamento e l'isolamento degli infetti asintomatici risulta fondamentale nelle strategie per il contenimento della diffusione del Covid-19. Le procedure di contact tracing seguono due strade: il contact tracing manuale, basato su interviste fatte dal personale sanitario per la ricostruzione delle catene di contagio, e il tracing digitale, che sfrutta app installate sugli smartphone. Sulla carta, il tracciamento digitale permette di superare molti problemi della procedura manuale, tra cui i ritardi nelle operazioni di isolamento, la difficoltà di ricordare i contatti e il costo elevato. Tuttavia il problema non è così semplice perché le due procedure campionano in maniera diversa i contatti. Nel lavoro si mostra che, a causa della differenza intrinseca nel modo in cui le due strategie campionano la popolazione, anche ipotizzando una diffusione elevata dell'app, la procedura manuale risulta più efficace. La differenza è molto chiara in presenza di individui infetti asintomatici con molti contatti, cioè "superspreader": questi con la procedura manuale sono facilmente tracciabili in quanto qualcuno dei tanti contatti si ricorderà dell'incontro e permetterà l'identificazione; con il contact tracing digitale, invece, se il superspreader non utilizza l'app, non sarà comunque possibile tracciarlo. Questo risultato permetterà di valutare in dettaglio punti di forza e di debolezza delle due strategie, e apre la strada all'identificazione di strategie ibride ottimali di contact tracing.