statistiche Archivi - Autoimmunity Reactions

1. Abstract

Questo studio si propone di analizzare gli andamenti temporali dei decessi nelle fasce d’età 15–29, 30–49 e 50–64 anni in Italia, utilizzando esclusivamente dati ISTAT ufficiali relativi alla mortalità comunale mensile. L’indagine si focalizza sulla quantificazione statistica dei picchi di mortalità, evitando qualsiasi riferimento interpretativo alle cause sottostanti. Si esegue un’analisi degli scostamenti di mortalità rispetto al periodo prepandemico. Per identificare anomalie rispetto ai livelli attesi, è stata adottata la tecnica dello Z-score associata a soglie di allerta statistiche rappresentate dai valori ±1.5σ e ±2σ. L’obiettivo è fornire uno strumento oggettivo per la lettura dei dati, utile a fini descrittivi e di monitoraggio.

2. Nota metodologica sui limiti dei dati

I dataset utilizzati sono stati scaricati dal portale ISTAT e coprono il periodo 2015–2023. Nonostante la fonte sia ritenuta autorevole, sono state riscontrate alcune criticità:

Incoerenze nei formati dei file Excel, con variazioni nella struttura tra gli anni.
Presenza di celle vuote, doppioni e differente classificazione delle classi di età.
Discontinuità metodologica nella definizione delle fasce d’età prima del 2015.

Questi elementi hanno richiesto una pulizia e omogeneizzazione dei dati, introducendo inevitabilmente margini di incertezza. Per analogia, è come cercare di analizzare il battito cardiaco di una popolazione con strumenti medici non sempre tarati allo stesso modo nel tempo.

3. Metodologia

La metodologia adottata per effettuare l’analisi degli scostamenti di mortalità si articola nei seguenti passaggi:

Aggregazione mensile dei decessi per fascia d’età (15–29, 30–49, 50–64).
Costruzione di una baseline (2015–2019) come periodo di riferimento pre-pandemico.
Calcolo della media mensile e della deviazione standard (σ) per ogni mese.
Determinazione degli Z-score mensili dal 2020 al 2023 secondo la formula:

dove x è il numero di decessi mensili osservato, μ è la media del periodo di riferimento e σ la deviazione standard.
Applicazione delle soglie ±1.5σ (allerta) e ±2σ (allarme).

4. Discussione dei risultati

I risultati evidenziano quanto segue:

Fascia 15–29: diversi mesi, in particolare dal 2021 al 2023, mostrano picchi superiori a +2σ, indicando anomalie statisticamente significative. Questi picchi appaiono isolati ma ricorrenti, con particolare concentrazione nei mesi estivi e autunnali.
Fascia 30–49: si osservano fluttuazioni più estese, con diversi mesi che superano +1.5σ e in alcuni casi +2σ. Il trend suggerisce un’anomalia persistente post-2020, ma meno marcata rispetto alla fascia più giovane.
Fascia 50–64: gli scostamenti sono più contenuti. Tuttavia, anche qui si evidenziano episodi sopra +1.5σ, specialmente nei primi mesi del 2021 e 2022. I picchi sono meno pronunciati ma statisticamente rilevanti.

È importante notare che l’analisi è limitata all’osservazione degli scostamenti rispetto alla media storica. Nessuna inferenza causale è stata o può essere legittimamente derivata.

5. Importanza degli Z-score e delle soglie σ

Gli Z-score svolgono un ruolo simile a un sismografo statistico: non dicono perché si verifichi un terremoto, ma quantificano con precisione quanto l’evento si discosta dalla norma.

±1.5σ: indica una deviazione significativa ma compatibile con la variabilità naturale (allerta).
±2σ: segnala un’anomalia molto rara, che si verifica in meno del 5% dei casi sotto ipotesi di normalità (allarme).

L’uso di queste soglie consente di definire criteri oggettivi per rilevare variazioni anomale nel fenomeno della mortalità.

6. Conclusioni

L’analisi dei dati ISTAT dal 2015 al 2023 per le fasce d’età 15–29, 30–49 e 50–64 ha messo in luce ripetuti picchi di mortalità mensile statisticamente anomali, concentrati nel periodo post-2020. Le anomalie sono più evidenti nella fascia 15–29, con frequenti sforamenti oltre +2σ. Tali risultati, pur non suggerendo alcuna causa, costituiscono un fatto statistico documentato, utile per ulteriori approfondimenti interdisciplinari. La trasparenza nella metodologia e l’uso di indicatori robusti rafforzano l’attendibilità dell’osservazione.

7. Riferimenti alle immagini

**Figura 1 – Scostamenti standardizzati – Fascia 15–29 anni**
Z-score mensili per i decessi nella fascia 15–29 anni. Le linee tratteggiate rappresentano i livelli ±1.5σ e ±2σ calcolati sulla media mensile del periodo 2015–2019. I picchi che superano +2σ indicano scostamenti anomali statisticamente rilevanti.

**Figura 2 – Scostamenti standardizzati – Fascia 30–49 anni**
Z-score dei decessi mensili nella fascia 30–49 anni. Anche in questo gruppo si evidenziano mesi con valori sopra +1.5σ, segnalando possibili eventi atipici. L’intensità degli scostamenti è più contenuta rispetto alla fascia 15–29.

**Figura 3 – Scostamenti standardizzati – Fascia 50–64 anni**
*Grafico degli scostamenti normalizzati mensili nella fascia 50–64 anni. I picchi di anomalia sono più rari, ma comunque osservabili nel biennio 2021–2022, soprattutto nei mesi invernali.*

**Figura 4 – Decessi mensili fascia 15–29 anni (2015–2023)**
Serie temporale dei decessi mensili nella fascia 15–29 anni. I mesi che presentano uno Z-score maggiore di +2σ sono evidenziati graficamente, mostrando una sequenza di picchi concentrati prevalentemente negli anni successivi al 2020.

ISTAT – Decessi e cause di morte

Tavola decessi comunali per comune di residenza, mese di decesso, sesso e classi di età | gennaio 2011 – marzo 2025 – (Dati utilizzati per questo studio)

Video-intervista di Radio Roma con con S. Albertini e R. Masselli. L’eccesso di mortalità c’è ma non si vede … O meglio c’è qualcuno che non vuole vederlo … In questa puntata vengono discussi e analizzati i dati che sono purtroppo inequivocabili. Nell’analisi dell’Ing. Stefano Albertini molti grafici interessanti che confermano anche quanto descritto in questo studio.

Autore testo, data mixing e data mining: Davide Suraci
Pubblicato il 18 Giugno 2025 su: Autoimmunity Reactions

Nel dibattito contemporaneo sulla salute pubblica e sul ruolo delle vaccinazioni, vale la pena guardarsi indietro e riscoprire figure che, con coraggio e rigore, hanno saputo sfidare il pensiero dominante. Uno di questi è il Dottor Carlo Ruata, medico, docente e igienista italiano del XIX secolo, che con metodo e spirito critico ha lasciato un’eredità intellettuale di straordinaria attualità. In un’epoca in cui la vaccinazione antivaiolosa era già imposta per legge e sostenuta con forza dallo Stato, Ruata decise di fare ciò che ogni scienziato dovrebbe: mettere alla prova i dogmi con i dati.

1. 🕰 Il contesto storico: vaiolo e salute pubblica nell’Italia post-unitaria

Tra il 1887 e il 1900 l’Italia affrontò un periodo di grandi trasformazioni, anche in ambito sanitario. Il vaiolo, da secoli tra le malattie più temute, era ancora presente in maniera endemica in molte regioni. Tuttavia, in quel quindicennio si osservò un declino drastico dei decessi per vaiolo, fenomeno che si è spesso attribuito automaticamente al successo della vaccinazione.

In quegli anni si diffondeva anche una nuova visione della salute pubblica: lo Stato cominciava a prendere sul serio il ruolo delle infrastrutture igieniche e delle pratiche preventive, mentre si affermava l’importanza dell’educazione sanitaria. Tuttavia, la narrazione ufficiale si concentrava su un solo protagonista: il vaccino antivaioloso.

2. 📊 I dati di Ruata: quando la realtà non segue la teoria

Carlo Ruata si dedicò alla raccolta sistematica di dati sulle malattie infettive in Italia, sfruttando una rete di medici e archivi sanitari locali. I suoi risultati, pubblicati in diversi scritti e tabelle, mettevano in luce una verità scomoda: le regioni con la più alta copertura vaccinale continuavano a registrare un numero elevato di casi di vaiolo.

In particolare, il Centro-Sud e le isole mostrano tassi di vaccinazione superiori al 90-95%, ma al contempo presentano un’incidenza di vaiolo ben più alta rispetto al Nord. Al contrario, regioni del Centro-Nord e città come Torino, Bologna e Milano, pur con coperture più basse, registravano tassi di morbilità vicini allo zero.

Un dettaglio ancor più inquietante emergeva dalle sue osservazioni sociali: le classi più agiate, che spesso evitavano la vaccinazione, non risultavano colpite dalla malattia. Questo indicava che le condizioni igienico-abitative, l’accesso a spazi meno promiscui e la possibilità di isolamento fossero fattori molto più rilevanti.

Quella qui sotto è la tabella statistica indicante l’andamento delle malattie infettive in Italia nell’intervallo di tempo compreso fra il 1887 e il 1900 dal Dottor Carlo Ruata. I dati sono stati da lui minuziosamente raccolti ed elaborati per dimostrare come, in assenza di vaccinazioni, tali malattie abbiano avuto un declino. Le cause di questo fenomeno, sosteneva il Dottor Carlo Ruata, erano da ricercarsi nelle misure politiche, economiche e sociali di salute pubblica adottate in quegli anni dai governi in carica.

Nel grafico sottostante, estratto direttamente dalla tabella di dati elaborati dal Dottor Carlo Ruata qui sopra riportata, è possibile osservare l’andamento delle più diffuse malattie infettive in Italia nel periodo compreso fra il 1887 e il 1900. Si può osservare che, per tutte, si è verificato un declino lento ma costante in totale assenza di vaccinazioni. Per quanto riguarda il vaiolo, la vaccinazione relativa divenne obbligatoria nel Regno d’Italia con la legge sanitaria del 22 dicembre 1888, nota come legge Crispi-Pagliani . Questa legge imponeva la vaccinazione contro il vaiolo per tutti i nuovi nati, rappresentando la prima vaccinazione obbligatoria a livello nazionale in Italia.

Dal grafico sottostante (linea nera – vaiolo) si può osservare come il declino di questa malattia infettiva avvenne in misura molto marcata per effetto delle misure igienico – sanitarie adottate (anche se in maniera disforme sul territorio nazionale) attraverso le politiche di risanamento delle grandi città e delle bonifiche agrarie.

Il declino del vaiolo è stato attribuito arbitrariamente in tempi moderni alla vaccinazione antivaiolosa sostenuta da Edward Jenner e, in Italia, da Luigi Sacco. Allo stato attuale non esistono dimostrazioni, statistiche, né studi storici che abbiano mai sostenuto il ruolo della vaccinazione antivaiolosa nell’eradicazione della malattia, dovuta principalmente alla cattivissima gestione epidemiologica e alla scarsissima conoscenza delle misure fondamentali di igiene pubblica. Misure che consentirono l’abbattimento dei casi anche in Italia grazie a medici illuminati come il Dottor Professor Carlo Ruata e il Dottor Antonino Ranfaldi. Essi istituirono (testimonianze documentatissime!) la pratica dell’isolamento dei soggetti infetti e della diffusione di pratiche igienico-sanitarie a scopo preventivo e risanativo veramente rivoluzionarie (clicca sul grafico per ingrandirlo).

3. 🧑‍⚕️ Un medico controcorrente: tra dati, scienza e libertà

Carlo Ruata non era un “antivaccinista” nel senso moderno del termine. Era un medico, un accademico, un igienista impegnato. Ma soprattutto era un uomo di scienza: chiedeva evidenze, trasparenza, verificabilità.

La sua opposizione alla vaccinazione obbligatoria non era ideologica, ma scientifica ed etica. Riteneva che nessuna pratica sanitaria potesse essere imposta senza una comprovata efficacia e senza un dibattito pubblico informato. La vaccinazione antivaiolosa, secondo i dati che aveva analizzato, non rispondeva a questi requisiti.

Ruata parlava di una “medicina dogmatica”, in cui lo Stato, in nome della scienza, imponeva obblighi sanitari senza considerare la pluralità delle evidenze e delle esperienze. Una critica quanto mai attuale.

4.🚰 Se non il vaccino, allora cosa ha fermato il vaiolo?

Secondo Ruata, il declino del vaiolo era da attribuire a cause strutturali e culturali, non alla vaccinazione. Egli puntava il dito su ciò che oggi riconosciamo come determinanti sociali della salute:

Miglioramento dell’accesso all’acqua potabile.
Diffusione dei sistemi fognari.
Bonifica di zone paludose.
Maggiore consapevolezza igienica nelle scuole e nelle famiglie.
Migliore capacità di isolamento dei malati.

La Legge Crispi-Pagliani del 1888 fu fondamentale nel codificare un nuovo modello di salute pubblica. Le amministrazioni comunali furono obbligate a dotarsi di regolamenti sanitari, di strumenti di segnalazione delle malattie e a migliorare la vivibilità urbana. Le grandi città del Nord adottarono rapidamente queste misure, e i risultati non tardarono ad arrivare.

Nel frattempo, altre malattie infettive (per le quali non esistevano vaccini) mostrarono un calo simile o addirittura più marcato rispetto al vaiolo. Questo includeva la scarlattina, la difterite, la febbre tifoide, la pertosse, la malaria. Se la vaccinazione antivaiolosa fosse stata il fattore decisivo, perché anche queste patologie si erano ridotte drasticamente?

5. 📢 La posizione di Ruata sulla vaccinazione antivaiolosa

1. Contrario all’obbligo vaccinale

Ruata non era contrario alla scienza, ma al dogma: sosteneva che la vaccinazione non doveva essere imposta, soprattutto in assenza di prove chiare della sua efficacia e sicurezza.
Considerava l’obbligo una violazione della libertà individuale e della dignità della professione medica, che doveva basarsi sull’evidenza e non sull’autorità.

2. Critico verso l’efficacia reale del vaccino

Osservava che i casi di vaiolo colpivano soprattutto popolazioni già vaccinate, e che le statistiche ufficiali venivano spesso presentate in modo fuorviante o parziale.
Notava che le epidemie più violente scoppiavano in contesti ad alta copertura vaccinale, mentre le classi sociali elevate, spesso non vaccinate, ne erano quasi esenti.

3. Attento osservatore dei dati, senza preconcetti

Ruata era un scienziato empirico: credeva nell’osservazione dei fatti, nei numeri, nella verifica.
Le sue conclusioni si fondavano su documentazione concreta, raccolta attraverso una rete di medici locali e registri anagrafici.

6. 🧠 Una lezione per il presente: scienza, dubbio e responsabilità

Oggi, alla luce delle riflessioni di Carlo Ruata, possiamo porci una domanda fondamentale: quanto spazio resta al dubbio scientifico in una società che tende a medicalizzare ogni rischio?

La vicenda del vaiolo, così come Ruata ce l’ha raccontata, non è solo una pagina di storia sanitaria, ma un monito sulla necessità di non confondere autorità con verità. La scienza non è un sistema dogmatico, ma un processo in continua revisione. Le ipotesi vanno messe alla prova, i dati analizzati, le politiche valutate alla luce dei risultati, non delle intenzioni.

Ruata ci ha lasciato un esempio di rigore, indipendenza intellettuale e onestà scientifica. Il suo lavoro invita chiunque si occupi di salute pubblica, politica sanitaria o comunicazione scientifica a non dare mai nulla per scontato, a distinguere tra narrazione e realtà, tra convinzione e evidenza.

Perché la vera medicina non è quella che rassicura, ma quella che osserva, misura, ascolta e corregge.

6. 📝 Conclusioni

Il caso di Carlo Ruata e del declino del vaiolo rappresenta un’opportunità per ripensare il rapporto tra scienza, politica e società. La storia ci insegna che i grandi cambiamenti in ambito sanitario non sono mai frutto di una sola causa, ma dell’interazione tra più fattori: sociali, ambientali, organizzativi, culturali.

La riduzione del vaiolo tra il 1887 e il 1900 appare oggi come l’effetto sinergico di pratiche igienico-sanitarie migliorate, di interventi normativi illuminati e di una crescente consapevolezza pubblica. La vaccinazione, pur presente, non sembra aver avuto il ruolo determinante che la storiografia ufficiale le ha spesso attribuito.

Ruata ci invita a un approccio più sobrio, più analitico, più critico verso le semplificazioni. In un mondo dove la scienza viene spesso invocata per giustificare decisioni politiche, il suo lavoro ci ricorda che la vera autorità scientifica non si impone: si dimostra, si discute, si verifica.

In definitiva, Ruata ci lascia un’eredità che va oltre la questione del vaiolo. È un richiamo alla libertà di ricerca, al rispetto dei dati, e al coraggio di dissentire quando la verità richiede più domande che risposte facili.

📚 Fonti e approfondimenti

Testo e contestualizzazione storica: Davide Suraci – Basati su fonti medico-sanitarie e storiche.

Dati originali estratti dal volume Vaccinazione Sua storia e suoi effetti -1912: Carlo Ruata.

Elaborazione grafica, testuale, data mining e data mixing: Davide Suraci, 1 Maggio 2025.

Tag: statistiche

🔺Analisi degli Scostamenti di Mortalità nelle Fasce d’Età 15–29, 30–49 e 50–64: Studio Osservazionale Basato sui Dati ISTAT (2015–2023)