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E adesso cosa succede? Futuri possibili per COVID-19, spiegati con simulazioni interattive 🔬 Ecco un approfondimento come si deve! Tempo di lettura: 30 min
E adesso cosa succede?
Futuri possibili per COVID-19, spiegati con simulazioni interattive
tempo di lettura/sperimentazione: 🕐 30 min  ·  di Marcel Salathé (epidemiologo) e Nicky Case (artista/programmatorə)

"L'unica cosa di cui avere paura è la paura stessa", disse Franklin D. Roosevelt. Era un consiglio stupido.

Certo, non stare a fare scorte di carta igienica (o di pasta NdT) - ma se i decisori politici hanno paura della paura stessa, minimizzeranno i veri pericoli per evitare il "panico di massa". Il problema non è la paura in sè, è come incanaliamo la nostra paura. La paura ci dà le energie per gestire i pericoli attuali e prepararci a quelli futuri.

Onestamente, noi (Marcel, epidemiologo e Nicky, artista/programmatorə) siamo preoccupati, e crediamo che lo sia anche tu! Ecco perché abbiamo incanalato la nostra paura nel fare queste simulazioni giocabili, in modo che tu possa incanalare la tua paura verso la comprensione.

Questa guida (originale pubblicato il 1 Maggio 2020. clicca questa nota!→1) vuole infonderti sia speranza sia paura. Per battere il COVID-19 in un modo che protegge anche la nostra salute mentale e finanziaria, abbiamo bisogna di ottimismo per fare dei piani e di pessimismo per avere un piano B. Come disse Gladys Bronwyn Stern: “L'ottimista inventa l'aereoplano e il pessimista il paracadute.”

Quindi, tenetevi forte: stiamo per attraversare una zona di turbolenza.

Gli Ultimi Mesi

I piloti d'aereo usano i simulatori di volo per imparare a non far schiantare gli aereoplani.

Gli epidemiologi usano simulatori di epidemia per imparare a non far schiantare l'umanità.

Quindi, facciamo un "simulatore di volo epidemiologico" davvero, davvero semplice! In questa simulazione, gli Infetti possono portare i Suscettibili a diventare a loro volta Infetti:

Si stima che, in media, all'inizio di una epidemia di COVID-19, il virus venga trasmesso da un a un ogni 4 giorni.2 (ricorda che c'è molta variabilità)

Se simuliamo questo "raddoppiare ogni 4 giorni" e nient'altro, su una popolazione che inizia con solo lo 0,001% di , cosa succede?

Clicca "Gioca" per "giocare" con la simulazione! Poi potrai rigiocarla con impostazioni diverse: (avvertenze tecniche: 3)

Questa è la curva di crescita esponenziale. Inizia piano, poi esplode. Da "Ah, è solo un'influenza" a "Ah bè, però le influenze non creano fosse comuni nelle città ricche".

Ma questa simulazione è sbagliata. La crescita esponenziale, grazie a dio, non può andare avanti per sempre. Una cosa che impedisce al virus di fermarsi è che gli altri abbiano già il virus:

Più ci sono, più velocemente i diventano , ma meno ci sono, più lentamente i diventano .

Come cambia la crescita di un'epidemia? Scopriamolo:

Questa è la curva di crescita logistica, "a forma di S". Inizia piano, esplode, poi torna a rallentare.

Ma questa simulazione è ancora sbagliata. Ci stiamo perdendo il fatto che le persone Infette ad un certo punto smettono di essere contagiosi, sia perché 1) guariscono 2) "guariscono" ma con danni ai polmoni o 3) muoiono.

Per semplicità, fingiamo che tutte le persone Infette diventino Guarite. (Ricorda però che, in realtà, alcuni sono morti.) I non possono essere infettati di nuovo e fingiamo - per ora! - che rimangano immuni a vita.

Si stima che, con il COVID-19, si rimanga Infetti per 10 giorni, in media.4 Ciò significa che alcune persone recuperano prima di 10 giorni, altre dopo. Ecco cosa vuol dire, nel caso di una simulazione che inizia con il 100% di :

Questo è il contrario della crescita esponenziale, la curva di decadimento esponenziale.

Ora, cosa succede se simuli la crescita logistica - quella a forma di S - tenendo in considerazione la guarigione?

Scopriamolo.

La curva rossa rappresenta i casi attivi,,
La curva grigia rappresenta i casi totali ), ed inizia proprio allo 0,001% :

E questo è il modo in cui quella famosa curva viene fuori! Non è una curva a campana, non è neanche una curva "log-normale". Non ha un nome. Ma l'hai vista millemila volte, pregando che si appiattisca.

Questo è il modello SIR,5
(Suscettibili Infetti "Recovered" ovvero guaRiti)
la seconda idea più importate dell'epidemiologia di base:

NOTA: le simulazioni usate per guidare le decisioni politiche sono molto, molto più sofisticate di questa! Ma il modello SIR è comunque adatto a spiegare i principi generali, anche se si perdono le sfumature.

Però aggiungiamola, un'altra sfumatura: un , prima di diventare , passa per la fase "Esposto", quella in cui ha il virus ma ancora non può ancora trasmetterlo - sei infetto, ma non contagioso. L' "Esposto" è infetto, o meglio contagiato, ma non ancora contagioso."

(Questa variante è chiamata modello SEIR6, dove la "E" sta per "Esposto". Nota che questa non è l'accezione comune del termine "esposto", per la quale puoi avere come non avere il virus. Secondo questa definizione tecnica, "Esposto" significa che sicuramente ce l'hai. La terminologia scientifica non è un granché.)

Per il COVID-19, si stima che una persona sia contagiata-ma-non-contagiosa in media per 3 giorni.7 Cosa succede se aggiungiamo anche questo alla simulazione?

La curva rossa+ rosa rappresenta i casi attivi (contagiosi + esposti ),
La curva grigia rappresenta i casi totali (attivi + guariti ):

Non cambia molto! A seconda di quanto a lungo si resta Esposti, cambia il rapporto tra e , e il momento in cui il numero dei casi attivi raggiunge il picco... ma l'altezza del picco ed il numero totale dei casi che si raggiunge alla fine rimangono gli stessi.

Perché è così? Per via della prima e più importante idea dell'epidemiologia di base:

Abbreviazione per "Numero di Riproduzione". E' il numero medio di persone che un infetta prima di guarire (o di morire).

Nel corso di una epidemia, a mano a mano che il numero degli immuni aumenta e si fanno degli interventi, il valore di R cambia.

R0 (si pronuncia R-con-zero) è il valore di R all'inizio di una epidemia, prima che ci sia immunità o che si facciano interventi specifici. R0 si avvicina di più a riflettere la "potenza" del virus in sè, ma cambia comunque da un luogo all'altro. Per esempio, R0 è più alto nelle città che nelle aree rurali.

(La maggior parte degli articoli di giornale - ed anche alcuni articoli di ricerca! - confonde R con R0. Di nuovo, la terminologia scientifica non è granché)

Per "l'" influenza stagionale, R0 è circa 1,288. Questo significa che all'inizio di un'epidemia di influenza, ogni infetta in media 1,28 altre persone. (Se ti suona strano che non sia un numero intero, ricorda che la mamma "media" ha 2,4 bambini. Ciò non significa che ci siano "mezzi bambini" che scorrazzano [su una gamba sola, NdT].)

Si stima che, per il COVID-19, R0 sia circa 2,29 benché uno studio non ancora portato a termine stima che fosse 5,7 a Wuhan.10

Nelle nostre simulazioni - all'inizio e in media - un contagia qualcun altro ogni 4 giorni, su un periodo di 10 giorni. "4 giorni" sta in "10 giorni" due volte e mezzo. Questo significa che - all'inizio e in media - ogni ne infetta altri 2,5. Quindi, R0 = 2,5. (attenzione:11)

Gioca con questa calcolatrice di R0, in modo da vedere come R0 dipende dal tempo di guarigione e dal tempo di nuova infezione:

Ma ricorda, meno ci sono, più lentamente i diventano .. Il numero di riproduzione netto (o effettivo) R dipende non solo dal numero di riproduzione di base (R0), ma anche su qaunte persone non sono più Suscettibili. (Per esempio, perché guariscono e guadagnano una immunità naturale.)

Quando abbastanza persone sono immuni, si arriva ad avere R < 1 e il virus è contenuto! Questo si chiama immunità di gregge. Per l'influenza, l'immunità di gregge si raggiunge tramite un vaccino. Cercare di ottenere una "immunità di gregge naturale" lasciando che la gente si infetti è una idea pessima. (Ma non per le ragioni che forse hai in mente! Spiegheremo più avanti.)

Ora, giochiamo di nuovo con il modello SEIR, ma mostriamo R0, R nel tempo e la soglia dell'immunità di gregge:

NOTA: I casi totali non si fermano all'immunità di gregge ma vanno oltre!! E attraversano la soglia esattamente nel momento del picco. (Questo succede comunque tu cambi le impostazione - prova pure!)

Questo perché quando i non- superano la soglia dell'immunità di gregge, R < 1. E quando R < 1, i nuovi casi smettono di crescere: un picco.

Se c'è una sola lezione che da portare a casa da questa guida, eccola - è un diagramma estremamente complesso, quindi prenditi pure il tempo che ti serve per metabolizzarlo per bene:

Questo significa: NON è necessario intercettare tutti i contagi, e neanche "quasi tutti" i contagi, per contenere il COVID-19!

E' un paradosso. Il COVID-19 è estremamente contagioso, ma per fermarlo dobbiamo "solo" impedire almeno il 60% dei contagi. 60%?! Se fossimo a scuola sarebbe al più una sufficienza scarsa. Ma se R0 è 2,5, tagliarlo del 61% ci dà R = 0,975, per cui R < 1, e il virus è contenuto! (formula esatta:12)

(Se pensi che R0 od altri numeri nelle nostre simulazioni siano troppo alti o troppo bassi, va bene, stai mettendo alla prova le nostre assuzioni! Alla fine di questa guida troverai una "Modalità Sandbox" dove puoi inserire i tuoi numeri e simulare quello che succede.)

Ogni intervento contro il COVID-19 di cui hai sentito parlare - lavarsi le mani, distanziamento fisico/sociale, lockdown, autoisolamento, tracciamento di contatti e quarantena, mascherine e perfino l'"immunità di gregge" - sono tutti volti a fare la stessa cosa:

Arrivare a R < 1.

Quindi ora, usiamo il nostro "simulatore di volo epidemiologico" per cercare di capire questa cosa: Come possiamo avere R < 1 in una modo che siano protette anche la nostra salute mentale e le nostre finanze?

Tenetevi forte per un atterraggio di emergenza...

I Prossimi Mesi

...sarebbero potuti andare peggio. Ecco un universo parallelo che abbiamo evitato:

Scenario 0: Non Fare Assolutamente Niente

Delle persone che contraggono il COVID-19, circa 1 su 20 ha bisogno di essere ricoverata in un reparto di terapia intensiva.13 In un Paese ricco come gli Stati Uniti, c'è 1 posto in terapia intensiva ogni 3400 people.14. Di conseguenza, gli USA sono in grado di gestire una situazione in cui un massimo di 20 persone ogni 3400 - ossia lo 0,6% della popolazione - sono infette contemporaneamente.

Anche più che triplicando tale capacità, portandola al 2%, ecco cosa sarebbe successo se non avessimo fatto assolutamente niente:

Molto male.

Ecco cosa rileva il report dell' Imperial College del 16 marzo: non facendo nulla, i posti in terapia intensiva si esauricono, con oltre l'80% della popolazione che si ammala. (ricorda: il numero totale dei casi supera la soglia dell'immunità di gregge)

Se anche fosse che solo lo 0,5% di chi contrae il virus muore - un'assunzione ottimistica, nello scenario in cui non ci sono più posti in terapia intensiva disponibili - per un Paese grande come gli USA, con 300 milioni di abitanti, lo 0,5% dell' 80% di 300 milioni avrebbe significato pur sempre 1,2 milioni di morti... SE non avessimo fatto niente.

(Su molti giornali & social media è stato riportato che "l'80% della popolazione verrà contagiato" senza aggiungere "SE NON FACCIAMO NIENTE". La paura è stata incanalata nei click, non nella comprensione dei fatti. Sigh.)

Scenario 1: Appiattire La Curva / Immunità Di Gregge

Il piano "Appiattire la Curva" è stato caldeggiato da ogni singola organizzazione per la salute pubblica, mentre il piano originale del Regno Unito, quello dell'"Immunità Di Gregge" è stato universalmente fischiato. Ma si trattava dello stesso piano. Il Regno Unito l'ha semplicemente comunicato in modo inefficace.15

Entrambi i piani, tuttavia, presentavano un problema letteralmente fatale.

Innanzitutto, diamo uno sguardo alle due maniere principali di "appiattire la curva": il lavaggio delle mani & il distanziamento fisico.

Nei Paesi ad alto reddito, lavarsi le mani più spesso diminuisce l'incidenza di influenze & raffreddori del ~25%16, mentre il lockdown imposto al livello dell'intera città di Londra ha ridotto i contatti ravvicinati del ~70%17. Quindi, assumiamo che lavarsi spesso le mani possa ridurre R al più del 25%, e che il distanziamento sociale possa abbassarlo al più del 70%:

Gioca con questa calcolatrice per vedere come la percentuale di non-, il lavarsi le mani e il distanziamento sociale riducono R: (questa calcolatrice mostra i loro effetti relativi, per cui sembra che incrementare il valore di un parametro decrementi quello degli altri.18)

Ora, simuliamo cosa accadrebbe ad un'epidemia di COVID-19 se, a partire da Marzo 2020, avessimo aumentato la frequenza con cui ci laviamo le mani ma imponendo un distanziamento sociale in forma leggera - in questo modo, R si abbassa ma rimane superiore a 1:

Tre cose da tenere a mente:

  1. In questo modo, il numero totale di casi diminuisce! Anche se R non diventa < 1, ridurlo salva delle vite, riducendo il 'surplus' rispetto all'immunità di gregge. Molte persone credono che "Appiattire La Curva" rallenti i contagi senza ridurne il numero totale. Questo è impossibile in ogni modello epidemiologico, anche il più banale. Ma dal momento che la stampa ha riportato il fatto che "oltre l'80% verrà contagiato" come inevitabile, la gente si è messa in testa che il numero totale dei casi sarà lo stesso in qualsiasi caso. Sigh.
  1. Grazie all'azione sopra descritta, il numero di casi attivi raggiunge il picco prima del raggiungimento dell'immunità di gregge. Difatti, in questa simulazione, il numero totale di casi arriva ad essere soltanto leggermente al di sopra della soglia dell'immunità di gregge - il piano del Regno Unito! A tal punto, con R < 1, si possono lasciar perdere tutti gli interventi straordinari, l'epidemia di COVID-19 è contenuta! Ma c'è un problema...
  1. Finiscono comunque i posti in terapia intensiva. Per diversi mesi. (e ricorda, li abbiamo già triplicati per queste simulazioni)

Era questo l'altro risultato del report dell'Imperial College del 16 Marzo, che ha convinto il Regno Unito ad abbandonare il suo piano iniziale. Ogni tentativo di mitigazione (ridurre R, ma lasciare che resti > 1) è destinato al fallimento. L'unica soluzione è la soppressione (ridurre R in modo che sia < 1).

Cioé, non ci si può limitare ad "appiattire" la curva, la curva va schiacciata. Per esempio, tramite un...

Scenario 2: Diversi Mesi Di Lockdown

Vediamo cosa succede se schiacciamo la curva con un lockdown di 5 mesi, riducendo il numero degli a quasi zero per poi finalmente - finalmente - ritornare alla vita normale:

Oh.

E' la "seconda ondata" di cui tutti parlano. Appena interrompiamo il lockdown, torniamo ad una situazione in cui R > 1. Quindi, un singolo residuo (o importato) è in grado di causare un picco di contagi quasi altrettanto drammatico come quello che avremmo ottenuto se avessimo fatto quanto previsto nello Scenario 0: Assolutamente Niente.

Un lockdown non è una cura, è solo un nuovo inizio.

E quindi? Andiamo avanti di lockdown in lockdown?

Scenario 3: Lockdown Intermittente

Questa soluzione è stata suggerita prima dal report dell'Imperial College del 16 marzo, poi nuovamente da un paper di Harvard.19

Ecco una simulazione: (Dopo aver osservato lo "scenario preregistrato", puoi provare a simulare un tuo programma di lockdown spostando gli slider durante la simulazione! Ricorda che puoi mettere in pausa & riprenderla, oltre che cambiarne la velocità)

In questo modo si riuscirebbe a non superare la capacità dei reparti di terapia intensiva! Ed è molto meglio di un lockdown di 18 mesi che va avanti finché non è disponibile un vaccino. Basta semplicemente... chiudere tutto per qualche mese, riaprire per qualche altro mese, e così via finché il vaccino non è disponibile. (E, se il vaccino non si trova, continuare finché non si raggiunge l'immmunità di gregge... nel 2022.)

Ma attenzione: sarebbe bello poter semplicemente tracciare una linea per rappresentare la capacità dei reparti di terapia intensiva, ma ci sono anche molti fattori importanti che non possiamo simulare qui. Per esempio:

Salute Mentale: La soluitudine è uno dei più importanti fattori di rischio legati a depressione, ansia e suicidi, ed è correlata alla morte precoce quando fumare 15 sigarette al giorno.20

Solidità finanziaria: "E l'economia?" suona come quel che direbbe qualcuno che mette il denaro davanti alle vite umane, ma "l'economia" non riguarda solo il mercato azionario: riguarda la possibilità per le persone di procurare vitto e alloggio per i loro cari, di investire nel futuro dei loro figli, di godersi l'arte, il cibo, i videogiochi - quelle cose che rendono la vita degna di essere vissuta. E oltretutto, la povertà stessa ha un impatto tremendo sulla salute sia mentale che fisica.

Non sto dicendo che dovremmo rifiutare nuovi lockdown! Più avanti, guarderemo ai lockdown "circuit breaker". Ma anche quelli non sono l'ideale.

Ma un attimo... Taiwan e la Corea del Sud non hanno già contenuto il COVID-19? Per 4 mesi interi, senza lockdown di lunga durata?

Come?

Scenario 4: Testare, Tracciare, Isolare

"Certo, *avremmo potuto* comportarci come Taiwan & la Corea del Sud hanno fatto all'inizio, ma ora è troppo tardi. Ci siamo persi la partenza."

Ma appunto! “Un lockdown non è una cura, è solo un nuovo inizio”... e un nuovo inizio è ciò di cui abbiamo bisogno.

Per capire come Taiwan & la Corea del Sud siano riuscite a tenere sotto controllo il COVID-19, bisogna capire quali siano le tempistiche esatte di un'infezione da COVID-1921:

Se i contagiati si autoisolano solo quando già sanno di essere malati (cioè, al percepire i sintomi), il virus può comunque diffondersi:

Difatti, il 44% di tutti i contagi è così: pre-sintomatico! 22

Ma se troviamo e mettiamo in quarantena le persone che sono state recentemente a stretto contatto con un caso sintomatico... fermiamo la diffusione del virus, standogli un passo avanti!

Si chiama contact tracing (tracciamento dei contatti). Si tratta di un'idea non recente, usata su una scala senza precedenti per contenere l'Ebola23, ed è una parte essenziale di come Taiwan & la Corea del Sud stiano controllando il COVID-19!

(Ci permette anche di utilizzare il limitato numero di test che abbiamo a disposizione in modo più efficiente, in modo tale da trovare presintomatici senza bisogno di testare un numero enorme di persone.)

Tradizionalmente, il tracciamento dei contatti avviene attraverso interviste faccia a faccia, che però da sole sono troppo lente per la finestra di ~48 ore del COVID-19. Ecco perché gli addetti al contact tracing hanno bisogno di aiuto, e di essere supportati - NON sostituiti - dalle app di contact tracing.

(Questa idea di usare un'app nella lotta al COVID-19 non viene dai "nerd": è stati inizialmente proposta da un team di epidemiologi di Oxford.)

Un attimo, app che tengono traccia delle persone con cui sei stato in contatto?... Non significa rinunciare alla privacy, arrendersi al Grande Fratello?

Niente affatto! DP-3T, un team di epidemiologi & crittografi (compreso uno di noi, Marcel Salathé) sta già realizzando un'app di contact tracing - il cui codice è pubblicamente accessibile - che non rivela alcuna informazione sulla tua identità, sulla tua posizione, sui contatti che hai avuto e neanche sul numero di contatti che hai avuto.

Ecco come funziona:

(Qui trovi il fumetto completo. Dettagli su "pranking"/falsi positivi/ecc. nella nota a pié di pagina:24)

Assieme ad altri gruppi del genere, come TCN Protocol25 e MIT PACT26, il team ha ispirato Apple & Google a predisporre i sistemi operativi Android e iOS per un contact tracing a tutela della privacy.27 (Non ti fidi di Google/Apple? Fai bene! Il bello di questo sistema è che non c'é bisogno che tu ti fidi!) Presto l'organizzazione per la salute pubblica del tuo Paese potrebbe chiederti di scaricare un'app. Se tutela la tua privacy rendendo il suo codice pubblicamente accessibile, ti invitiamo a farlo!

Ma come si fa con chi non ha uno smartphone? E con le maniglie delle porte? E con i "veri" casi asintomatici? Le app di contact tracing non possono tener traccia di tutti i contagi... e va bene così! Non c'é bisogno di intercettare tutti i contagi, il 60%+ è sufficiente per arrivare a R < 1.

(Nota-sproloquio sulla confusione tra presintomatici e "veri" asintomatici. I "veri" asintomatici sono rari:28)

Isolare i casi sintomatici ridurrebbe R fino al 40%, e mettere i loro contatti pre/asintomatici in quarantena lo ridurrebbe fino al 50%29:

Sommando i contatti presintomatici a quelli asintomatici (45% + 5%) otteniamo il 50% di R!

Quindi, anche senza mettere in quarantena il 100% dei contatti, possiamo arrivare a R < 1 senza un lockdown! Molto meglio per la nostra salute mentale e finanziaria. (Per quel che riguarda i costi cui vanno incontro coloro che si autoisolano o vengono messi in quarantena, è compito dei governi supportarli - pagamento dei test, salvaguardia dei posti di lavori, congedo pagato con sussidi, ecc. Anche così, i costi sono molto più bassi di quelli di un lockdown intermittente.)

Quindi, teniamo R < 1 finché non è pronto un vaccino, che trasforma i suscettibili in immuni : l'immunità di gregge, ottenuta come si deve:

(Nota: questa calcolatrice fa finta che l'efficacia dei vaccini sia del 100%. Tieni presente però che in realtà bisogna compensare [il fatto che non è così, NdT] vaccinando oltre la soglia dell'"immunità di gregge" per arrivare effettivamente all'immunità di gregge)

Bene, abbiamo parlato abbastanza. Ecco una simulazione di:

  1. Un lockdown di qualche mese, finché sostenibile...
  2. Il passaggio a "Testare, Tracciare, Isolare" finché sostenibile...
  3. La vaccinazione di un numero sufficiente di persone, il che implica...
  4. La vittoria.

Allora è così che si fa un atterraggio di emergenza su questo aereo.

Ecco come battiamo il COVID-19.

...

Ma che si fa se le cose vanno male comunque? Le cose sono già andate tremendamente male. Abbiamo paura, e questo è positivo! La paura ci dà le energie per creare piani B.

Il pessimista inventa il paracadute.

Scenario 4+: Mascherine Per Tutti, Estate, Circuit Breaker

Cosa succederebbe se R0 fosse molto più alto di quel che pensavamo e gli interventi di cui sopra, anche con una forma leggera di distanziamento, non fossero ancora abbastanza per arrivare a R < 1?

Ricorda, anche se non si arriva ad R < 1, ridurre R significa comunque ridurre il surplus di casi totali, salvando vite. Ma in ogni caso, R < 1 è l'ideale, quindi ecco qualche altro modo per ridurre R:

Mascherine Per Tutti:

"Aspetta," potresti chiederti, "Mi pareva che le mascherine non impedissero di ammalarsi...!?"

Hai ragione. Le mascherine non impediscono che tu ti ammali30... impediscono che tu faccia ammalare gli altri.

Tanto per metterci un numero: le mascherine chirurgiche, se indossate dalla persona infetta, riducono la presenza dei virus del raffreddore e dell'influenza negli aerosol del 70%.31 Ridurre le trasmissioni del 70% avrebbe un impatto paragonabile a quello di un lockdown!

Tuttavia, non sappiamo per certo quale sia l'impatto delle mascherine sul COVID-19 nello specifico. Quando si fa scienza, un risultato andrebbe pubblicato solo se sicuro al 95%. (...in teoria.32) Le mascherine, al 1 Maggio 2020, sono "sicure a meno del 95%".

Ad ogni modo, le epidemie sono come il poker. Scommetti solo se sei sicuro al 95% e perderai tutto quel che è in gioco. Come nota un recente articolo sul British Medical Journal, 33 nelle situazioni di incertezza dobbiamo fare analisi costi/benefici. Per esempio:

Costi: Se mascherine fai-da-te di stoffa (che hanno i ~2/3 dell'efficacia di quelle chirurgiche 34), bassissimi. Nel caso di mascherine chirurgiche, più alti ma comunque abbastanza contenuti.

Benefici: Anche ci fosse una probabilità del 50-50 che le maschere chirurgiche riducano la trasmissione dello 0% o del 70%, il "valore atteso" medio sarebbe comunque del 35%, lo stesso di un mezzo lockdown! Supponiamo dunque che le mascherine chirurgiche riducano R fino al 35%, al ribasso per la nostra incertezza. (Anche in questo caso, è possibile modificare le nostre assunzioni spostando gli slider su e giù)

(altri argomenti a favore/contro le mascherine:35)

"Sono difficili da indossare correttamente." E' difficile anche lavarsi le mani secondo le Linee Guida dell'OMS - seriamente, "Step 3) palmo destro sopra il dorso sinistro"?! - ma questo non ci impedisce di raccomandare di lavarsi le mani, perché farlo in modo imperfetto è comunque meglio di niente.

"Farà sì che le persone stiano meno attente a lavarsi le mani e al distanziamento sociale." Certo, infatti le cinture di sicurezza fanno sì che la gente ignori i cartelli stradali, e il filo interdentale fa sì che la gente mangi rocce. Seriamente, noi sosterremmo il contrario: le mascherine ci ricordano in modo tangibile e costante di stare attenti - e in Asia orientale, sono anche un simbolo di solidarietà!

Da sole, le mascherine non ci faranno arrivare ad R < 1. Ma se il lavarsi le mani e il "Testare, Tracciare, Isolare" ci portassero solo ad R = 1,10, avere anche solo 1/3 delle persone che indossano le mascherine ribalterebbe la situazione: R < 1, virus contenuto!

Estate:

Ok, non è un "intervento" sotto il nostro controllo, ma aiuterà! Alcune testate giornalistiche riportano che l'estate non avrà conseguenze sul COVID-19. Hanno ragione a metà: l'estate non porterà R ad essere < 1, ma ridurrà R.

Per il COVID-19, ogni 1° Celsius (1,8° Fahrenheit) extra fa scendere R del 1,2%.36 La differenza estate-inverno a New York è di 26°C (47°F),37 quindi l'estate farà scendere R del ~31%.

Da sola, l'estate non porterà R ad essere < 1, ma se abbiamo risorse limitate, in estate possiamo "alleggerire" certe misure, così da poterle riprendere ad applicare su larga scala in inverno.

Un "Circuit Breaker" Il Lockdown:

E se tutto questo non fosse ancora abbastanza per arrivare a R < 1... potremmo riproporre il lockdown.

Ma non dovremmo andare avanti countinuando a chiudere per 2 mesi, riaprire per 1 e via discorrendo! Avendo ridotto R, avremmo bisogno di solo un paio di altri lockdown "circuit breaker" nell'attesa di un vaccino. (Di recente, Singapore ha dovuto fare così, "nonostante" avesse controllato il COVID-19 per 4 mesi. Non si tratta di un fallimento: è un passo necessario per il successo.)

Ecco una simulazione di uno scenario "pigro":

  1. Lockdown, poi
  2. Moderata dose di igiene & "Testare, Tracciare, Isolare", con una dose ridotta di "Mascherine Per Tutti", poi...
  3. Ulteriore lockdown "circuit breaker" nell'attesa di un vaccino.

Questo senza stare nemmeno a menzionare tutte le altre misure che potremmo prendere, per ridurre ulteriormente R:

. . .

Speriamo che questi piani ti restituiscano la speranza.

Anche in uno scenario pessimistico, è possibile sconfiggere il COVID-19, proteggendo la nostra salute mentale e la nostra stabilità economica. Usiamo il lockdown come "tasto di reset", teniamo R < 1 tramite isolamento dei casi + contract tracing a tutela della privacy + mascherine quantomeno di stoffa per tutti... e la vita può tornare più o meno normale!

Certo, magari avrai le mani secche. Ma potrai organizzare un appuntamento in fumetteria! Potrai uscire con gli amici per guardare le ultime novità di Hollywood. Potrai guardare la gente in biblioteca, rallegrandoti del fatto che la gente è contenta del semplice essere vivi.

Anche nella peggiore delle ipotesi... la vita continua.

Adesso facciamo dei piani per qualche scenario ancora peggiore. Atterraggio in acqua, prendete il giubbotto di salvataggio e seguite il sentiero luminoso fino alle uscite di emergenza:

I Prossimi Anni

Prendi il COVID-19 e guarisci. Oppure ti vaccini contro il COVID-19. In ogni caso, ora sei immune...

...per quanto tempo?

Ma per il COVID-19 negli umani, al 1 Maggio 2020, "quanto tempo" è la grande incognita.

[^SARS immunity]: “Anticorpi SARS-specifici sono rimasti per una media di 2 anni [...] Quindi i pazienti SARS potrebbero essere suscettibili ad una reinfezione ≥3 anni dopo la prima esposizione.” Wu LP, Wang NC, Chang YH, et al. "Purtroppo" non sapremo mai quanto sarebbe durata l'immunità alla SARS perché si è estinta troppo velocemente.

[^cold immunity]: “Non abbiamo trovato differenze significative tra la probabilità di risultare positivi almeno una volta e la probabilità di una ricomparsa per i beta-coronavirus HKU1 e OC43 34 settimane dopo la prima infezione.” Marta Galanti & Jeffrey Shaman (PDF)

Per queste simulazioni, facciamo finta che duri 1 anno. Questa è una simulazione che inizia con il 100% di che decadono esponenzialmente in suscettibili, non più immuni dopo in media 1 anno, con variabilità:

Il ritorno del decadimento esponenziale!

Questo è il Modello SEIRS. L'ultima "S" sta per Suscettibile, di nuovo.

Ora, simuliamo una epidemia di COVID-19 nel corso 10 anni, con zero interventi... se l'immunità dura solo un anno:

Nelle simulazioni precedenti, avevamo solo un picco che arrivava a superare la capacità dei reparti di terapia intensiva. Ora ne abbiamo svariati ed i casi portano continuamente le unità di terapia intensiva (che, ricordati, sono stati triplicati per queste simulazioni) alla saturazione.

R = 1, la malattia è endemica.

Fortunatamente, dato che l'estate riduce R, la situazione migliorerà:

Oh.

In maniera abbastanza controintuitiva, l'estate rende i picchi peggiori e regolari! Questo perché l'estate riduce il numero dei nuovi , che di conseguenza riduce quello dei nuovi immuni. Questo significa che l'immunità precipita in estate, creando grandi picchi regolari in inverno.

Fortunatamente, la soluzione è abbastanza diretta - basta vaccinare le persone ogni autunno/inverno, come facciamo per l'influenza:

(Dopo aver eseguito la simulazione, prova a simulare le tue campagne di vaccinazione! Ricorda che puoi interrompere/riavviare la simulazione in qualsiasi momento)

Ma ecco la domanda più terrificante:

Che succederebbe se non ci fosse un vaccino per anni? Oppure mai?

Siamo chiari: questo è improbabile. Molti epidemiologi si aspettano un vaccino tra 1 o 2 anni. E' vero che non esiste un vaccino per nessun altro coronavirus ma questo perché la SARS è stata debellata velocemente e "il" raffreddore comune non è mai valso l'investimento.

Comunque, i ricercatori che si occupano di malattie infettive hanno espresso qualche preoccupazione: E se non riuscissimo a produrne abbastanza?40 E se il vaccino, sviluppato in tutta fretta, non fosse sicuro?41

Anche nel terribile scenario "nessun-vaccino", abbiamo ancora 3 vie di uscita. Dalla più alla meno terribile:

1) Fare interventi intermittenti o leggeri per mantenere R < 1, in modo da raggiungere l'"immunità di gregge naturale". (Attenzione: questo causerà molte morti e polmoni danneggiati. E non funzionerà se l'immunità non è duratura.)

2) Fare interventi per mantenere R < 1 per sempre. Il contact tracing e l'uso mascherine diventera la nuova normalità nel mondo post COVID-19, come i test HIV e l'uso dei preservativi sono diventati normali nel mondo post-HIV.

3) Fare interventi per mantenere R < 1 finchè non sviluppiamo trattamenti che riducono di molto la probabilità che sia necessario ricorrere alla terapia intensiva per il COVID-19. (Cosa che dovremmo fare comunque!) Ridurre l'uso delle terapie intensive di 10 volte è come incrementare il numero di terapie intensive di 10 volte:

Ecco una simulazione in cui l'immunità non è duratura, non c'é alcun vaccino e neanche alcun intervento - si pensa solo ad aumentare lentamente la capacità dei reparti di terapia intensiva per sopravvivere ai picchi che si riproporranno nel lungo termine:

Anche nel peggiore peggiore scenario... la vita continua.

. . .

Forse vorresti mettere alla prova le nostre assunzioni e provare valori diversi di R0 o provare a simulare la tua combinazione di piani di intervento!

Ecco una Modalità Sandbox (opzionale), con tutto a disposizione. (scorri per vedere tutte le opzioni) Simula e divertiti con quello che ti pare:

Questo semplice "simulatore di volo epidemiologico" ci ha insegnato così tanto. Ci ha permesso di rispondere alle domande dei mesi passati, dei prossimi mesi e prossimi anni.

Quindi, finalmente, torniamo a...

Adesso

L'aereo è affondato. Siamo corsi sulle scialuppe di salvataggio. E' ora di raggiungere la terraferma.

Alcune squadre di epidemiologi e politici (di sinstra, di destra, e trasversali) hanno raggiunto un consenso su come sconfiggere il COVID-19, proteggendo allo stesso tempo le nostre vite e le nostre libertà.

Questa è l'idea generale, con dei piani B (su cui c'è meno consenso):

Quindi cosa significa questo per TE, ora?

Per tutti: Rispetta il lockdown in modo che possiamo uscire dalla fase 1 il prima possibile. Continua a lavarti le mani. Fatti una mascherina. Scarica un'app di contact tracing (che sia rispettosa della privacy) quando saranno disponibili il mese prossimo. Mantieniti in forma, sia fisicamente che psicologicamente! E scrivi ai tuoi rappresentanti politici, "alza il culo e..."

Per i politici: Fai delle leggi che supportino la gente che che deve autoisolarsi o stare in quarantena. Assumi più addetti al contact tracing, supportati da app di contact tracing che tutelino la privacy. Stanzia i fondi necessari per cose che dovremmo produrre in quantità maggiori più, per esempio...

Per i produttori: Produci più test. Produci più ventilatori. Produci più dispositivi di protezione personale per gli ospedali. Più test. Più mascherine. Più app. Produci antivirali, trattementi profilattici ed altri trattamenti diversi dai vaccini. Lavora sui vaccini. Produci test. Più test. Ancora test. Costruisci speranza.

Non minimizzare la paura per suscitare speranza. La nostra paura dovrebbe allearsi con la speranza, come gli inventori di aereoplani con gli inventori di paracaduti. Prepararsi a futuri terribili è il modo per creare un futuro pieno di speranze.

L'unica cosa di cui aver paura è l'idea che la paura sia l'unica cosa di cui aver paura.


  1. Queste note conteranno fonti, link o commenti aggiuntivi. Tipo questo!

    Questa guida è stata resa pubblica il 1 Maggio, 2020. Molti dettagli diventeranno obsoleti, ma siamo fiduciosi che questa guida coprirà il 95% dei possibili scenari futuri, e che l'epidemiologia di base rimarrà sempre utile.↩︎

  2. “L'intervallo [seriale] medio è stato di 3,96 giorni (IC 95% 3,53-4,39 giorni)”. Du Z, Xu X, Wu Y, Wang L, Cowling BJ, Ancel Meyers L (Attenzione: gli articoli pubblicati in anteprima non vanno considerati una versione finale)↩︎

  3. Ricorda: tutte queste simulazioni sono ipersemplificate a scopo didattico.

    Esempio di semplificazione: Quando dici al simulatore "Infetta 1 nuova persona ogni X giorni", quello che il simulatore fa è aumentare il numero di infetti di 1/X ogni giorno. La stessa cosa vale per impostazioni che vedremo nelle prossime simulazioni - "Guarisci ogni X giorni" vuol dire in realtà "riduci il numero di infettati di 1/X ogni giorno".

    Le due cose (quello che "dici" al simulatore e quello che "fa") non sono esattamente equivalenti, ma ci vanno vicino. A scopo didattico, è meno astruso che impostare direttamente le velocità di trasmissione e guarigione.↩︎

  4. “La durata della fase contagiosa [...] ha avuto un valore mediano di 9,5 giorni.” Hu, Z., Song, C., Xu, C. et al Sì, sappiamo che la "mediana" non è la stessa cosa della media. Ma, semplificando a scopo didattico, ci si avvicina.↩︎

  5. Per una spiegazione più tecnica del modello SIR, vedi the Institute for Disease Modeling e Wikipedia↩︎

  6. Per spiegazioni più tecniche del modello SEIR, vedi the Institute for Disease Modeling e Wikipedia↩︎

  7. “Assumendo una distribuzione del periodo di incubazione media di 5,2 giorni ricavata da uno studio dei primi casi di COVID-19, deduciamo che la fase contagiosa ha inizio 2,3 giorni (IC 95% 0,8-3,0 giorni) prima dell'inizio dei sintomi” (traduzione: Se i sintomi iniziano al giorno 5, la fase contagiosa inizia 2 giorni prima, ovvero al giorno 3) He, X., Lau, E.H.Y., Wu, P. et al.↩︎

  8. “Il valore mediano di R per l'influenza stagionale è stato di 1,28 (IQR: 1,19-1,37)” Biggerstaff, M., Cauchemez, S., Reed, C. et al.↩︎

  9. “Stimiamo che il numero di riproduzione di base R0 di 2019-nCoV sia intorno a 2,2 (intervallo di credibilità al 90%: 1,4-3,8)” Riou J, Althaus CL.↩︎

  10. “abbiamo calcolato un valore mediano di R0 pari a 5,7 (IC 95% 3,8-8,9)” Sanche S, Lin YT, Xu C, Romero-Severson E, Hengartner N, Ke R.↩︎

  11. Questo fingendo che si sia ugualmente contagiosi per tutta la durata della fase contagiosa. Di nuovo una semplificazione a scopo didattico.↩︎

  12. Ricorda che R = R0 * il rapporto di contagi ancora permessi. Ricorda anche che il rapporto di contagi permessi = 1 - rapporto di contagi impediti.

    Quindi, per arrivare a R < 1, serve che R0 * ContagiPermessi < 1.

    Quindi, che ContagiPermessi < 1/R0

    Quindi, che 1 - ContagiImpediti < 1/R0

    Qunidi, che ContagiImpediti > 1 - 1/R0

    Quindi, è necessario impedire più di 1 - 1/R0 contagi per arrivare a R < 1 e contenere il virus!↩︎

  13. "Percentuale di casi di COVID-19 negli Stati Uniti dal 12 Febbraio al 16 Marzo 2020 che hanno richiesto ricovero in terapia intensiva, per fasce di età". Tra il 4,9% e il 11,5% di tutti i casi di COVID-19 hanno richiesto il ricovero in terapia intensiva. Scegliendo, ottimisticamente, il limite inferiore, si tratta del 5%, cioè 1 su 20. Si noti che questo totale è specifico della struttura demografica degli USA, e sarà dunque più alto in Paesi dove l'età media è più alta e più basso in Paesi dove è più bassa.↩︎

  14. “Numero di letti in terapia intensiva = 96 596”. Secondo the Society of Critical Care Medicine il numero degli abitanti degli USA era 328 200 000 nel 2019. 96 596 su 328 200 000 = circa 1 su 3400.↩︎

  15. “Dice che il vero obiettivo è lo stesso che si pongono gli altri Paesi: appiattire la curva scaglionando l'insorgenza dei contagi. Di conseguenza, la nazione potrebbe raggiungere l'immunità di gregge; è un effetto collaterale, non un fine. [...] Il piano d'azione attuale del governo in materia di coronavirus, disponibile online, non menziona affatto l'immunità di gregge.”

    Da un articolo del The Atlantic di Ed Yong↩︎

  16. “tutti e otto gli studi pertinenti riportano che lavarsi le mani riduce il rischio di malattie respiratorie, con una riduzione del rischio che varia tra il 6% e il 44% [valore aggregato 24% (IC 95% 6-40%)].” Per semplicità, in queste simulazioni abbiamo arrotondato per eccesso il valore aggregato al 25%. Rabie, T. and Curtis, V. Nota: come indicato da questa meta-analisi, la qualità degli studi sul lavarsi le mani è (almeno per quel che riguarda i Paesi ad alto reddito) pessima.↩︎

  17. “Abbiamo osservato una riduzione del 73% nel numero medio di contatti quotidiani per partecipante. Questo sarebbe sufficiente per portare R0 da un valore di 2,6 prima del lockdown a 0,62 (0,37 - 0,89) durante il lockdown”. Per semplicità, in queste simulazioni abbiamo arrotondato per difetto al 70%. Jarvis and Zandvoort et al↩︎

  18. Questa distorsione non ci sarebbe se R fosse proiettato su una scala logaritmica... ma in tal caso ci sarebbe da spiegare cosa sia una scala logaritmica.↩︎

  19. “In assenza di altri interventi, un modo per valutare il successo del distanziamento sociale è vedere se la capacità dei reparti di terapia intensiva viene superata. Per evitare che questo accada, potrebbe essere necessario un distanziamento sociale prolungato o intermittente fino al 2022.” Kissler and Tedijanto et al↩︎

  20. Vedi la Figura 6 di Holt-Lunstad & Smith 2010. Certo, è importante tenere a mente che quella che viene riportata è soltanto una correlazione. Ma a meno di voler voler sperimentare condannando persone a caso alla soluitudine vita natural durante, non si può che rifarsi all'evidenza osservativa.↩︎

  21. media di 3 giorni prima della fase contagiosa: “Ipotizzando, in base ai dati di un altro studio relativo ai primi casi di COVID-19, una distribuzione del periodo di incubazione in media di 5,2 giorni, abbiamo dedotto che la fase contagiosa inizia già 2,3 giorni (IC 95% 0,8-3,0 giorni) prima dell'insorgenza dei sintomi.” (tradotto: Assumendo che i sintomi si manifestino al giorno 5, la fase contagiosa ha inizio 2 giorni prima = la fase contagiosa inizia al giorno 3) He, X., Lau, E.H.Y., Wu, P. et al.

    media di 4 giorni prima di contagiare qualcun altro: “L'intervallo [seriale] medio è di 3,96 giorni (IC 95% 3,53-4,39 giorni)” Du Z, Xu X, Wu Y, Wang L, Cowling BJ, Ancel Meyers L

    media di 5 giorni prima di accorgersi dei sintomi: “Si stima che la mediana del periodo di incubazione sia di 5,1 giorni (IC 95% 4,5-5,8 giorni)” Lauer SA, Grantz KH, Bi Q, et al↩︎

  22. “Stimiamo che il 44% (intervallo di confidenza 95%, 25-69%) dei casi secondari sia stato infettato durante la fase presintomatica dei casi di riferimento” He, X., Lau, E.H.Y., Wu, P. et al↩︎

  23. “Il contact tracing è stato decisivo in Liberia ed ha rappresentato uno dei più grandi sforzi nella storia in materia di tracciamento dei contatti durante un'epidemia.” Swanson KC, Altare C, Wesseh CS, et al.↩︎

  24. Per prevenire il "pranking" (persone che dichiarano, mentendo, di essere infette), il Protocollo DP-3T richiede che l'ospedale ti dia uno One-Time Passcode che ti permette di caricare i tuoi messaggi.

    I falsi positivi sono un problema sia nel contact tracing manuale che in quello digitale. Ci sono comunque 2 modi di ridurre i falsi positivi: 1) Notificare Mario solo se ha ricevuto, ad esempio, almeno 30 min di messaggi, non uno solo di sfuggita. 2) Se l'applicazione pensa davvero che Mario è stato esposto, può indirizzarlo ad un contact tracer manuale per una successiva intervista approfondita faccia a faccia.

    Per altri problemi di banda, integrità del codice sorgente, e altri aspetti legati alla sicurezza, dai un'occhiata agli open-source DP-3T whitepapers!↩︎

  25. Temporary Contact Numbers, un protocollo di contact tracing a tutela della privacy↩︎

  26. PACT: Private Automated Contact Tracing↩︎

  27. Apple e Google in collaborazione per la tecnologia di contact tracing per il COVID-19. Nota che non sono loro stessi a realizzare le app, stanno soltanto creando l'infrastruttura che andrà a supportarle.↩︎

  28. Molti notiziari - e a dire il vero anche molti articoli scientifici - non hanno fatto distinzioni tra "casi che non mostravano sintomi al momento del test" (presintomatici) e "casi che non hanno mai mostrato sintomi" (veri asintomatici). L'unico modo per distinguerli è di seguirli nel tempo.

    Che è quello che è stato fatto in questo studio. (Disclaimer: "gli articoli pubblicati in anteprima non vanno considerati una versione finale.") In un call center in Corea del Sud che presentava un focolaio di COVID-19, "solo 4 (1,9%) sono rimasti asintomatici per tutti e 14 i giorni di quarantena, e nessuno dei loro contatti familiari ha contratto infezioni secondarie."

    Questo significa che i "veri asintomatici" sono rari, e che prendere il virus da un vero asintomatico potrebbe essere più raro ancora!↩︎

  29. Dallo stesso studio di Oxford che per primo ha raccomandato l'utilizzo di app nella lotta al COVID-19: Luca Ferretti & Chris Wymant et al Vedi Figura 2. Assumendo R0 = 2,0, hanno osservato che:↩︎

  30. “Nessuna di queste mascherine chirurgiche ha dato prova di fare da filtro e adattarsi al volto in maniera idonea per essere considerata un dispositivo di protezione respiratorio.” Tara Oberg & Lisa M. Brosseau↩︎

  31. “La riduzione complessiva di 3,4 volte [riduzione del 70%] nel numero delle copie [del virus] presenti nell'aerosol che abbiamo osservato, combinata con una eliminazione quasi completa di spruzzi di droplets di maggiori dimensioni dimostrate da Johnson et al., suggeriscono che le mascherine chirurgiche portate da persone infette potrebbero avere un impatto signficativo dal punto di vista clinico nella trasmissione [della malattia].” Milton DK, Fabian MP, Cowling BJ, Grantham ML, McDevitt JJ↩︎

  32. Qualunque vero scienziato stia leggendo questa ultima frase sta probabilmente piangendo dal ridere, in questo momento. Vedi: p-hacking, la crisi della replicazione)↩︎

  33. “È tempo di applicare il principio di precauzione” Trisha Greenhalgh et al [PDF]↩︎

  34. Davies, A., Thompson, K., Giri, K., Kafatos, G., Walker, J., & Bennett, A Vedi Tabella 1: una maglietta 100% cotone ha all'incirca i 2/3 della capacità di filtraggio di una mascherina chirurgica, per i due aerosol batterici testati.↩︎

  35. "Dobbiamo tenere da parte le mascherine per gli ospedali." Assolutamente d'accordo. Ma qui si tratta più di potenziare la produzione di mascherine che di razionarle. Nel frattempo, possiamo costruirci le mascherine di stoffa.↩︎

  36. “Un aumento della temperatura di un grado Celsius [...] abbassa R dello 0,0225” e “Il valore medio di R in queste 100 città è 1,83”. 0,0225 ÷ 1,83 = ~1,2%. Wang, Jingyuan and Tang, Ke and Feng, Kai and Lv, Weifeng↩︎

  37. Nel 2019, a Central Park, nel mese più caldo (luglio) la temperatura era di 79,6°F, nel più freddo (Gennaio) di 32,5°F. La differenza è di 47,1°F, cioè ~26°C. PDF from Weather.gov↩︎

  38. “Una volta che una persona sconfigge il virus, le particelle virali tendono a permanere un po' di tempo. Queste non possono causare infezioni, ma possono far risultare un test ancora positivo.” da STAT News by Andrew Joseph↩︎

  39. Da Bao et al. Avvertenza: Questo articolo è una prestampa e non è stato certificato da esperti (ancora). Inoltre, per enfatizzare: hanno solo testato la re-infezione 28 giorni dopo.↩︎

  40. “Se arriverà un vaccino per il coronavirus, riuscirà il mondo a produrne abbastanza?” by Roxanne Khamsi, su Nature↩︎

  41. “Non affrettatevi a sviluppare medicine e vaccini per il COVID-19 senza garanzie di sicurezza sufficienti” by Shibo Jiang, su Nature↩︎

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