Ansträngningar för att begränsa spridningen av Covid-19-pandemin är nu högsta prioritet för regeringar över hela världen. När de fattar dessa livräddande beslut, Det är särskilt viktigt för beslutsfattare att exakt förutsäga hur spridningen av viruset kommer att förändras över tiden. Genom forskning publicerad i EPJ Plus, Ignazio Ciufolini vid universitetet i Salento, och Antonio Paolozzi vid Sapienza University of Rome, identifiera en tydlig matematisk trend i utvecklingen av dagliga nya fall och dödstal i Kina, och använd samma kurva för att förutsäga hur en liknande avmattning kommer att utvecklas i Italien.

Genom att anpassa sina strategier med förutsägelser gjorda av kurvan, Politiker skulle kunna vara bättre rustade för att utarbeta vetenskapligt robusta planer och tidsplaner för sina inneslutningsåtgärder. Ciufolini och Paolozzi baserade sitt tillvägagångssätt kring en funktion som vanligtvis används i statistik för att spåra förändringar i de totala värdena för specifika kvantiteter över tid. Efter att ha finjusterat parametrarna som definierar formen på deras kurva, de fann att det nära överensstämde med utvecklingen av dagliga nya fall och dödsfall i officiella data från Kina, där Covid-19 nu till stor del har hållits tillbaka.

Forskarna använde sedan samma tillvägagångssätt för att förutsäga utvecklingen av de två värdena i Italien, genom att anpassa den inledande delen av deras kurva till de officiella data som finns tillgängliga från och med den 29 mars. Detta gjorde det möjligt för dem att göra välgrundade förutsägelser om när antalet dagliga nya fall och dödsfall kommer att toppa, och sedan börja falla avsevärt. Vidare, duon stärkte tillförlitligheten av dessa förutsägelser genom att införliva deras matematik i Monte Carlo datorsimuleringar, som de sprang 150 gånger.

Ciufolini och Paolozzi erkänner att deras tillvägagångssätt inte kan ta hänsyn till verkliga faktorer som antalet dagliga nasofarynxprover, social distansering, eller det faktum att det verkliga antalet fall sannolikt är mycket högre än de som rapporterats. De förbättrar nu sin algoritms förutsägelser genom att överväga hur antalet individer som testats med svabbar nu är mycket högre i Italien än i början av infektionen. Om de nödvändiga försiktighetsåtgärderna vidtas av regeringar, och kurvparametrar skräddarsydda för specifika nationer, de hoppas att det kan bli en viktig del av monumentala globala ansträngningar för att minska de mänskliga kostnaderna för den globala pandemin.