{"id":1943,"date":"2021-03-15T16:25:42","date_gmt":"2021-03-15T15:25:42","guid":{"rendered":"https:\/\/xmau.com\/wp\/ilpost\/?p=1943"},"modified":"2021-03-15T17:53:00","modified_gmt":"2021-03-15T16:53:00","slug":"il-crollo-dellaspettativa-di-vita","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/xmau.com\/ilpost\/2021\/03\/15\/il-crollo-dellaspettativa-di-vita\/","title":{"rendered":"Il crollo dell’aspettativa di vita"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a>\"\"<\/a>
\nNon so se la scorsa settimana avete visto i titoli dei giornali sul crollo dell’aspettativa di vita nel 2020: qui sopra vedete quelli di Repubblica<\/a> e Corriere<\/a>. Questi dati, ancora preliminari, sono tratti dal BES 2020, il rapporto annuale sul benessere equo e sostenibile in Italia che trovate sul sito Istat<\/a>. Tralasciamo il titolo errato del Corriere – il calo da 83,6 a 82 anni non \u00e8 quello dell’Italia ma del solo Nord, dove la scorsa primavera il Covid ha colpito pi\u00f9 duramente – e cerchiamo di capire cosa significa questo numeretto che appare negli articoli: l’aspettativa di vita alla nascita.<\/p>\n

In statistica ci sono vari numeri che si possono associare a una popolazione, ciascuno dei quali ha un suo significato preciso. Per esempio, la media di un insieme di numeri \u00e8 semplicemente il valore che si ottiene sommandoli tutti e dividendo per quanti essi sono, mentre la mediana \u00e8 il valore per il quale met\u00e0 dei numeri \u00e8 superiore ad esso e met\u00e0 inferiore. A seconda di quello che vogliamo misurare sceglieremo uno o l’altro. Per calcolare l’aspettativa di vita (a partire da una certa et\u00e0: in questo caso la calcoliamo alla nascita, ma per esempio quando si calcola il montante pensionistico lo si fa a partire dall’et\u00e0 in cui si va in pensione) si parte dall’ipotesi che il tasso di mortalit\u00e0 entro un anno dipenda solo dall’et\u00e0 che si ha, e non vari con il tempo. Detto in altre parole, se io ora ho 20 anni so quanti dei miei coetanei sono morti l’anno scorso, ma devo per esempio immaginare che tra trent’anni la percentuale di cinquantenni che morir\u00e0 nell’anno successivo sar\u00e0 la stessa dei cinquantenni che sono morti l’anno passato. Fatta quest’assunzione (e alcune minori sulla linearit\u00e0 delle morti durante l’anno) i conti si fanno in fretta. Si parte da una popolazione fittizia di 100000 neonati; si calcola quanti sono ancora in vita dopo 1, 2, 3, … anni; e infine si calcola l’et\u00e0 media con tutti i valori trovati. <\/p>\n

\"\"<\/a> Se siete stati attenti, tra le assunzioni che ho fatto c’\u00e8 quella che afferma che la mortalit\u00e0 non vari col tempo. Naturalmente ci\u00f2 non \u00e8 vero, ed \u00e8 per questo che l’aspettativa di vita cambia con gli anni. In passato, per esempio, la mortalit\u00e0 infantile era molto pi\u00f9 alta, e questo impattava pesantemente sull’aspettativa di vita. Per fare un esempio, su Wikipedia in inglese possiamo leggere<\/a> che nel XIII secolo l’aspettativa di vita alla nascita per un britannico era di 30 anni. Per\u00f2 se quel britannico (maschio) fosse riuscito a raggiungere i 21 anni, la sua aspettativa sarebbe cresciuta<\/b> a 43 anni, arrivandolo a farlo vivere in media fino a 64 anni. Poi nel secolo successivo sarebbe calata di quasi vent’anni a causa della peste bubbonica… In scala molto minore possiamo vedere qualcosa nei dati ISTAT (presi a partire da qui<\/a> che mostra una serie pi\u00f9 lunga) relativi al 2003, quando ci fu un’ondata di caldo estivo che fece morire molti anziani. Come vedete dalla figura, ci fu un abbassamento dell’aspettativa di vita nel 2003 seguito da un notevole balzo nel 2004, perch\u00e9 in quell’anno le morti ritornarono nella media. In pratica, se noi avessimo guardato le statistiche solo negli anni pari avremmo notato un progressivo crescere dell’aspettativa di vita, dovuto alle migliori cure, senza nessuna particolarit\u00e0.<\/p>\n

Detto in altri termini, la misurazione dell’aspettativa di vita \u00e8 molto sensibile alle fluttuazioni di un singolo anno. \u00c8 solo naturale che in un anno con un 15% di morti in pi\u00f9<\/a> rispetto alla media dei cinque anni precedenti si veda un brusco suo calo; se poi prendiamo le province pi\u00f9 colpite, come qualche mese fa Stefano Mazzuco aveva fatto su scienzainrete<\/a>, troviamo cinque anni e mezzo di taglio a Cremona e quattro anni e mezzo a Bergamo. E va ancora bene – si fa per dire, naturalmente – che la prima ondata di Covid abbia colpito soprattutto gli anziani; altrimenti ci sarebbe stato un arretramento ancora peggiore, perch\u00e9 le morti da giovani hanno un peso molto maggiore sulla media, facendo calare per un numero maggiore di anni il numero di persone vive su cui si calcoler\u00e0 la media. <\/p>\n

Cosa succeder\u00e0 per\u00f2 nel 2022, se riusciremo davvero ad arrivare all’immunit\u00e0 di gregge e quindi tagliare le morti per Covid? Che ritorneranno i valori simil-2019, se non addirittura leggermente migliori perch\u00e9 molte persone con patologie pregresse saranno purtroppo morte nei due anni precedenti e quindi non entreranno nei conti. E allora che faremo? Grideremo al miracolo per il balzo dell’aspettativa di vita? In definitiva, non solo non \u00e8 cos\u00ec bello fermarsi alle nude statistiche senza pensare che dietro di esse ci sono persone morte per la pandemia; ma \u00e8 ancora meno bello farlo senza avere un’idea chiara di quello che si sta facendo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Ci racconta qualcosa, ma non moltissimo<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"activitypub_content_warning":"","activitypub_content_visibility":"","activitypub_max_image_attachments":4,"activitypub_interaction_policy_quote":"anyone","activitypub_status":"","footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2},"jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-1943","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-uncategorized"],"jetpack_publicize_connections":[],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/phh2yP-vl","jetpack-related-posts":[{"id":535,"url":"https:\/\/xmau.com\/ilpost\/2015\/03\/13\/gini-e-il-suo-coefficiente\/","url_meta":{"origin":1943,"position":0},"title":"Gini e il suo coefficiente","author":".mau.","date":"13\/03\/2015","format":false,"excerpt":"Oggi sono cinquant'anni dalla morte di Corrado Gini, statistico italiano noto soprattutto per il suo coefficiente. 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