Coronavirus. Che cosa ci dicono davvero i dati sui contagi e come usarli

La pandemia di Covid-19 continua ad espandersi nel mondo e la situazione in Italia appare ancora lontana dal vedere profilarsi una via di uscita che consenta ai cittadini e alle loro famiglie di riprendere i contatti interpersonali diretti, agli imprenditori di riaprire le fabbriche, ai dipendenti e agli autonomi di tornare al lavoro interrotto e a studenti e docenti di ritrovarsi in aula. I medici, gli infermieri e il personale di assistenza socio-sanitaria attendono almeno una tregua, se non la fine dell’emergenza.

Tutto sembra dipendere dai numeri sul contagio e i suoi effetti che ci vengono forniti ogni giorno dal dipartimento della Protezione civile (Dpc). Ma cosa ci dicono realmente questi numeri? Quanto ci suggeriscono di veramente utile per la nostra salute e quella dei nostri cari e amici? E in che misura dobbiamo fidarci di queste cifre per iniziare ad immaginare una exit strategy? «La speranza non è il risultato di un’equazione matematica né l’esito di un’analisi statistica, ma i numeri, quando si riferiscono agli uomini, alla loro vita e alla loro morte, non sono irrilevanti per la speranza. Perché ci facciano domandare a un Altro ciò di cui essi non sono la risposta, abbiamo bisogno di capire il loro limite. Un limite che non è l’ultima parola sulla vita, la malattia e la morte. Solo la penultima», dice don Roberto Colombo, che ad analizzare i dati biomedici delle malattie rare ha dedicato larga parte della sua attività di ricercatore e accademico.

In queste settimane i giornali, le trasmissioni radiotelevisive e i siti web brulicano di numeri, tabelle e grafici sulla pandemia da coronavirus. I lettori e gli ascoltatori restano frastornati e dubbiosi di fronte a dati scientifici e medici non immediatamente evidenti oppure, almeno apparentemente, diversi o contraddittori da fonte a fonte di informazione. È solo una impressione o le cose stanno proprio così?

L’epidemia di Covid-19 ha fatto scoprire un vivace interesse degli italiani per la biologia dei virus, la clinica delle malattie infettive, i dispositivi di protezione individuale, i farmaci antivirali e per il trattamento delle complicanze respiratorie, e la produzione dei vaccini. Quando si è toccati nella propria carne da una minaccia per la salute e la vita, questa circostanza sollecita domande anche su questioni complesse e specialistiche, solitamente lasciate agli addetti ai lavori di ricerca e sanitari. “Tutto aiuta a capire come difenderci”, si sente dire. “Riuscire a capire” (davvero) e “imparare a difenderci” (seriamente) non sono però due esiti scontati di questa domanda e offerta di informazioni di scientifiche, mediche e tecnologiche.

La “sete di sapere” può essere positiva, sia sotto il profilo culturale che quello pratico, se innalza il livello di conoscenze (di buona qualità divulgativa) dei cittadini per quanto concerne le scienze della vita, la medicina e le biotecnologie. A patto, però, che si cerchi di evitare due difetti della comunicazione pubblica di un sapere della natura vivente e degli interventi dell’uomo su di essa che è di sua natura sistematico, organico.

Il primo limite è legato all’efficacia – nel tempo e nello spazio che sono a disposizione – della comunicazione di dati puntuali in una forma accessibile a tutti: il peso della dimensione analitica del sapere empirico è superiore a quello del sapere della filosofia, del diritto, delle arti e di altre discipline non sperimentali.

Il secondo limite è connesso all’interpretazione e/o applicazione “fai-da-te” dei dati da parte di chi è privo di una sufficiente familiarità con il metodo attraverso il quale sono stati ricavati e con il loro livello di completezza, precisione e accuratezza.

Il primo difetto – la mancanza di completezza – è ineliminabile da ogni informazione divulgativa di conoscenze scientifiche, cliniche e tecnologiche che solitamente riguardano fenomeni complessi (con numerosi fattori in gioco nella realtà, che interagiscono tra loro secondo relazioni di tipo causa-effetto anch’esse molteplici, di cui alcune note e altre non ancora conosciute). Spesso, basta omettere – per necessaria semplificazione divulgativa ed economia di tempo o spazio sui mass media – qualcuno di questi fattori e il quadro delle conoscenze che il cittadino riceve non gli consente di farsi un’idea corretta del fenomeno stesso, sfuggendogli alcuni elementi necessari per una sua comprensione realistica.

A modo di esempio, possiamo prendere un fenomeno di tipo fisico, più semplice rispetto ai sistemi biologici e medici. Se dico che l’accelerazione con la quale un cubo scivola lungo un piano inclinato di lunghezza fissa dipende dal peso del cubo e dalla inclinazione del piano, induco nell’ascoltatore non familiare con la dinamica newtoniana la percezione (errata) che qualunque oggetto cubico di uguale peso scenda lungo qualunque piano inclinato, di identica lunghezza e inclinazione, con la medesima accelerazione, indipendentemente dalle dimensioni del cubo e dal materiale di cui è costituita la superficie delle sue facce e quella del piano.

Qualora cercassi di sfruttare questa mia conoscenza inadeguata per prevedere la velocità con la quale una cassa cubica di cartone di 1 chilogrammo arriva alla fine di una discesa costituita da un asse di legno grezzo sulla base della velocità osservata nel caso di un blocco cubico di acciaio di 1 chilogrammo che scende lungo lo stesso asse inclinato, ma con la superficie levigata anziché grezza, la mia previsione sarebbe errata. Non ho, infatti, tenuto conto di un terzo fattore in gioco in questo sistema dinamico oltre a quelli della forma e del peso dell’oggetto e della lunghezza e inclinazione del piano: l’attrito esercitato dalla faccia del cubo sulla superficie del piano, che dipende dalla dimensione della faccia stessa e dalle caratteristiche del materiale di cui essa e il piano sono rivestiti.

Nel caso dei sistemi biologici, delle condizioni cliniche e dei quadri epidemiologici, il numero dei fattori che determinano lo svolgimento di un processo – come la manifestazione di una malattia contagiosa in un determinato soggetto e l’andamento di una epidemia in una data popolazione – sono molto più numerosi e legati tra loro da nessi causa-effetto che non nei semplici sistemi fisici come quello illustrato nell’esempio. Se non teniamo conto di tutti i principali fattori connessi al fenomeno, per una eccessiva semplificazione (di tipo eliminativo) nel corso della divulgazione, non avremo prodotto una rappresentazione realistica e utile per prevedere cosa potrà accadere in condizioni simili.

Il secondo difetto – quello connesso all’interpretazione e/o all’applicazione delle informazioni scientifiche, cliniche o epidemiologiche che riceviamo – nasce dalla considerazione (erronea) dei dati a prescindere dal metodo osservazionale o sperimentale attraverso il quale sono stati ottenuti, dalla analisi qualitativa e/o quantitativa cui sono stati sottoposti e dalla forma nella quale vengono presentati.

Anche in questo caso possiamo avvalerci di un esempio, quello del consumo di bevande alcoliche da parte di chi ha 15 o più anni (dati Oms per il 2016). Se ci viene comunicato che indagini di mercato rivelano che in Italia il consumo complessivo annuo è pari a circa 393 milioni di litri di alcol puro (25% in birra, 65% in vino e 10% in alcolici vari) mentre in Svizzera ammonta a circa 91 milioni di litri (32% in birra, 48% in vino e 20% in alcolici vari), restiamo immediatamente impressionati dall’enorme volume di alcol che finisce sulle tavole del nostro paese. Siamo così portati a ritenere che gli italiani siano dei bevitori più accaniti degli elvetici e che, a causa di questo, la nostra popolazione sia più esposta ai rischi per la salute legati al consumo di alcol.

A una prima riflessione, però, ci accorgiamo del differente numero degli ultraquindicenni in Italia e in Svizzera (più di 52 milioni i primi, circa 7 milioni i secondi) e riconsideriamo questi dati nella forma del rapporto pro capite (frazione di consumo): al numeratore i litri complessivi consumati e a denominatore gli abitanti con 15 e più anni. In questo modo scopriamo che gli italiani consumano in media 7,5 litri di alcol all’anno mentre gli elvetici di pari fascia di età 11,5 litri (oltre il 50% in più). A questo punto la nostra impressione si inverte e ci sembra che il rischio più elevato sia in Svizzera.

Ma il consumo rapportato all’intera popolazione (bevitori e astemi) risulta ancora ingannevole quando cerchiamo di metterlo in relazione con il rischio di sviluppare una patologia legata alla quantità ingerita di alcol: tale rischio, infatti, sussiste solo per chi beve alcolici e non per chi si astiene dal farlo. Al denominatore della frazione dobbiamo perciò sostituire il numero totale degli abitanti ultraquindicenni con quello dei coetanei bevitori. In questo modo osserviamo che il numero di litri di alcol annuo è di 12 per i bevitori italiani e di 14,2 per quelli svizzeri (solo il 18% in più).

Tuttavia, il confronto tra i due valori riferiti all’Italia e alla Svizzera può essere ancora irrealistico se non si considera il metodo e il protocollo di studio attraverso il quale è stato rilevato il dato posto a denominatore della frazione italiana ed elvetica. Come si è giunti a stimare il numero di bevitori abituali nei due stati? Attraverso una indagine (intervista, questionario) su un campione rappresentativo degli abitanti ultraquindicenni, oppure estraendo questo dato dalle anamnesi che i medici raccolgono nel corso delle visite effettuate? Nel primo caso – anche assumendo che il campionamento sia stato eseguito in modo statisticamente corretto – il numero di falsi negativi potrebbe essere rilevante a motivo della ritrosia di alcune persone ad ammettere di essere bevitori abituali. Nel secondo, oltre ai falsi negativi, il numero di bevitori individuati risulta sottostimata a motivo del fatto che non tutti i consumatori abituali di alcol si rivolgono ad un medico che ne possa raccogliere l’anamnesi del potus, ma verisimilmente solo quanti presentano una sintomatologia importante. Con queste ed altre incertezze legate alla metodologia della ricerca e alla raccolta dei dati, il divario tra il reale consumo pro capite di alcol dei bevitori italiani e svizzeri potrebbe ridursi oppure ampliarsi ulteriormente.

Infine, ma non meno importante, la risposta che ci aspettiamo di trarre dalla correlazione dei dati sul consumo di alcolici e la situazione sanitaria di un paese dipende dalla domanda che ci siamo posti. Ci interessa sapere quale è l’entità del rischio patologico di un bevitore in funzione della sua esposizione all’alcol, oppure conoscere il carico diagnostico e assistenziale cui è sottoposto il servizio sanitario di un territorio a motivo delle conseguenze dell’assunzione rilevante di alcol da parte di una percentuale della popolazione?

Nel primo caso, il confronto andrà fatto tra il numero di eventi patologici di cui è causa o concausa l’alcol che si manifestano tra i bevitori e quello che si osservane nei non bevitori (soggetti di controllo), a parità di altre condizioni come età, sesso, familiarità, etnia e fattori di rischio non alcol-dipendenti. Nel secondo caso, sarà il numero assoluto di consumatori abituali di alcolici di una nazione o regione a dover essere confrontato con le risorse sanitarie complessivamente a disposizione. È importante, però, notare che l’esito del decorso di una malattia per ogni singolo paziente dipende in misura considerevole dal livello di assistenza sanitaria generale e specialistica cui ha accesso. Quando il carico assistenziale diventa troppo elevato, la qualità della cura dei singoli pazienti ne risente negativamente e, di conseguenza, la probabilità di guarigione e l’aspettativa di vita. La “pressione” cui è sottoposta la sanità di un territorio non è questione che riguarda solo la società e lo Stato, ma si ripercuote anche sul singolo cittadino e sui suoi familiari nel momento in cui contraggono una malattia. In questo momento, la “pressione” della domanda assistenziale legata alla Covid-19 è molto elevata nelle regioni più colpite dall’epidemia, e l’obiettivo primario del sistema sanitario è quello di riportarla entro livelli compatibili con una cura appropriata per ciascun paziente, qualunque patologia egli presenti.

Quanto ci ha illustrato con questi esempi che cosa ci insegna a proposito dell’attuale situazione italiana legata al contagio da coronavirus?

I numeri del contagio che quotidianamente sono rilasciati dalle fonti governative provengono dai dati raccolti e analizzati dal Dpc e dall’Istituto superiore di sanità (Iss). Il loro pregio è evidente: fornire una “fotografia” della situazione che, per quanto possa risultare sfuocata o a bassa risoluzione, ci dà almeno un’idea di quale sia il quadro che si stia evolvendo. Per cogliere i limiti di questi numeri e quelli dell’uso che ne possiamo fare per trarre inferenze sull’andamento della Covid-19 nel nostro paese, dobbiamo tenere presente:

1. cosa essi rappresentano della realtà clinica ed epidemiologica (i numeri sono una rappresentazione quantitativa degli aspetti della realtà);
2. in che modo sono stati ottenuti i dati e come il processo della loro acquisizione ed elaborazione influisce sulla confidenza che possiamo riporre in essi (“misurare” qualcosa non è indipendente dallo strumento di misura e da come si esegue e si verifica la misura);
3. che cosa ci aspettiamo di estrarre, in termini di conoscenza descrittiva e/o ipotesi predittiva, da questi dati (le cifre “parlano” correttamente solo se vengono interrogate correttamente).

I principali dati che vengono forniti sono il numero dei “casi totali” di Covid-19 dall’inizio dell’epidemia sino ad oggi, il numero delle “persone attualmente positive” al test del tampone rinofaringeo per l’identificazione del Rna virale e quello dei “nuovi positivi” rispetto al giorno precedente, e il numero di pazienti “deceduti” e “guariti” clinicamente sinora e nelle ultime 24 ore. Il numero totale dei “positivi” viene stratificato in quanti si trovano in “isolamento domiciliare”, sono “ricoverati con sintomi” e sono “in terapia intensiva”. A questi dati si aggiunge quello sul numero di tamponi eseguiti (dato poco utile, in quanto comprende indistintamente sia i tamponi di prima diagnosi, sia quelli ripetuti sullo stesso soggetto – solitamente due – per verificare la sua negativizzazione dopo il periodo di isolamento e cura).

I numeri che più attirano l’attenzione dei cittadini sono

• quello dei nuovi positivi al coronavirus rispetto al giorno precedente, cifra che viene interpretata dai non addetti ai lavori come se rappresentasse un preciso indice quantitativo del livello di persistente diffusione del contagio nella popolazione;
• quello dei guariti, valore che viene assunto da molti come una stima attendibile dell’esito positivo del decorso della malattia a fronte dell’elevato numero dei contagiati;
• quello dei deceduti nelle ultime 24 ore, numero letto emotivamente come un indicatore del grado di pericolosità individuale (rischio personale) del contagio in corso nonostante il miglioramento dell’organizzazione dell’assistenza sanitaria e il contenimento del quadro epidemiologico complessivo.

I dati che la conferenza stampa quotidiana presenta si prestano – in una prima lettura, superficiale – a facili entusiasmi e repentine depressioni (la frequenza giornaliera, peraltro, tradisce la fluttuazione statistica legata all’acquisizione dei dati che non è omogenea nei diversi giorni e risente del processo della loro raccolta e trasmissione agli organi regionali e centrali competenti; sarebbe preferibile, come alcuni epidemiologi hanno proposto, presentare i dati cumulativi ogni 3-4 giorni). Due aspetti devono anzitutto essere considerati attentamente per non naufragare sullo scoglio dell’illusione o su quello della delusione.

Un ulteriore elemento di confusione nell’interpretazione dei numeri forniti dal Dpc e dall’Iss deriva dal fatto che questi dati sono in realtà “aggregati di dati” provenienti da tutto il territorio nazionale, mentre l’andamento dei contagi è diverso da una zona all’altra, in dipendenza della data di innesco dei focolai epidemici e di quella dell’attivazione delle misure di contenimento.

Anzitutto, partiamo dal numero dei “nuovi positivi” al test del tampone. Questo numero non equivale a quello dei nuovi contagiati, avvenuti nelle ultime 24 ore, ma registra solo in quanti soggetti tra quelli testati è stata identificata la presenza del Rna virale. Se fossero stati eseguiti più tamponi il numero dei positivi salirebbe e se ne fosse stato eseguito un numero minore, il numero dei positivi scenderebbe. Anche ricorrendo alla percentuale di positivi sui tamponi effettivamente eseguiti a scopo di nuova diagnosi (escludendo cioè quelli confermativi e quelli per verificare la negativizzazione dei guariti clinicamente), non otterremmo un indice valido dei nuovi contagi, in quanto il campione selezionato non è statisticamente rappresentativo della popolazione esposta, ma risulta condizionato nel campionamento dal quadro sintomatologico dei testati o dal sospetto diagnostico legato ai contatti che gli asintomatici hanno avuto con soggetti positivi al coronavirus.

Inoltre, tra il momento del contagio e la positivizzazione del contagiato trascorre del tempo: la “fotografia” dell’andamento del contagio che fornirebbe anche un dato statisticamente significativo sulla crescita, stazionarietà o decrescita dei positivi (ottenibile solo con un campionamento rappresentativo della popolazione) non è quella attuale, ma di alcuni giorni prima.

Anche il numero dei pazienti dichiarati “clinicamente guariti” non rappresenta un indice realistico dell’andamento dell’epidemia, in quanto – se rapportato al numero complessivo di coloro che si sono ammalati – è espressione della quota di esiti favorevoli del decorso della Covid-19 nella popolazione italiana, mentre il numero dei decessi ne rappresenta quella infausta. L’epidemia continua a diffondersi, rallenta o si contrae non in funzione del numero dei guariti o dei morti, anche se la numerosità dei malati (e di coloro che, pur clinicamente guariti, restano ancora contagiosi per un periodo di tempo) non completamente isolati può contribuire alla diffusione del contagio.

Intercorre un periodo di tempo anche lungo tra il contagio da coronavirus, la manifestazione della Covid-19, l’aggravamento del quadro clinico e il decesso. Per questo, l’andamento giornaliero del numero delle morti di pazienti risultati positivi al SARS-Cov-2 non consente di monitorare “in diretta” l’andamento dell’epidemia, ma solo di rappresentare indirettamente e “in differita” un indice dei contagi che si sono manifestati clinicamente nelle settimane passate, una quota dei quali ha avuto esito infausto.

Virologi ed epidemiologi concordano quasi unanimemente nel ritenere che il tasso di letalità apparente della Covid-19 in Lombardia (al 5 aprile: 8.905 decessi su 50.455 casi, pari al 17,6%) rappresenti una sovrastima rispetto alla media dei valori rilevati nel resto del mondo (inferiore al 5%) dovuta principalmente al rilevamento incompleto dei casi di Covid-19 nella regione, un quota dei quali (forse oltre 100.000) non sono stati censiti in quanto asintomatici o con sintomatologia non grave, tale da non richiedere un monitoraggio clinico stretto e l’esecuzione del tampone.

Ma vi è anche chi sottolinea, nella spiegazione di questa discrepanza tra la letalità in Lombardia e in altre zone d’Italia e quella riscontrata all’estero, la frazione elevata di anziani tra i contagiati (l’età media degli infettati in Italia è di circa 65 anni, mentre in Germania è circa 45 anni), l’elevato numero di residenze sanitarie per anziani, la maggiore frequenza di contatto fisico nelle interazioni sociali, e la coabitazione di anziani e giovani nella tipologia italiana di famiglia allargata. Ma non manca neppure chi attribuisce una quota di questi “decessi extra” alla carenza di posti in terapia intensiva rispetto alla domanda.

Su quali numeri dobbiamo fare più affidamento per capire se la situazione sta migliorando e possiamo vedere avvicinarsi l’uscita dal tunnel dell’epidemia?

Tra quelli che ci rende quotidianamente disponibili il Dpc e l’Iss, l’attenzione dovrebbe concentrarsi anzitutto sul numero complessivo dei monitorati clinicamente attualmente ancora positivi (al 5 aprile: 91.246) e sulla loro stratificazione in base alla collocazione: quelli in isolamento domiciliare (58.320), i sintomatici degenti in reparti non di terapia intensiva (28.949) e i ricoverati in terapia intensiva (3.977).

La diminuzione dei nuovi ingressi di pazienti nei Covid Hospital e nelle divisioni Covid degli ospedali rappresenta una stima attendibile della riduzione della “pressione” dell’epidemia sulla rete ospedaliera regionale e nazionale e, indirettamente, suggerisce l’avvenuto contenimento della diffusione del contagio entro valori che segnano l’abbandono del ramo esponenziale e preparano il raggiungimento del ramo logaritmico della curva logistica.

Stiamo attraversando il punto di flesso della curva a “S” descritta dall’equazione differenziale sviluppata dal matematico e statistico belga Pierre François Verhulst (1804‒1849)? Sembrerebbe di sì, ma non è per nulla facile predire con ragionevole sicurezza se abbiamo già abbandonato il punto “t*” e si è inserita la marcia logaritmica.

L’espressione ormai divenuta popolare di “picco” è fuorviante, perché la fase quasi-lineare della curva viene mantenuta per un certo periodo di tempo prima che si inizi ad osservare un decremento del numero di contagiati: più che alla vetta aguzza di una montagna, si dovrebbe fare riferimento ad un colle dalla curva molto dolce. Superato il punto di flesso della curva, il numero dei contagiati continua ancora ad aumentare, ma più lentamente (è quello che ci mostrano i dati del Dpc e dell’Iss in questi giorni), cioè con incrementi del numero di pazienti Covid-19 che diventano più piccoli con il passare dei giorni. Alla fine del periodo di osservazione (siamo ancora lontani da questo giorno) il numero dei contagiati non crescerà più e la diffusione della Covid-19 potrà considerarsi in via di esaurimento.

Quali sono le condizioni per la transizione dal ramo esponenziale a quello logaritmico della curva logistica per giungere successivamente all’azzeramento o quasi dei nuovi casi di contagio? Essenzialmente due. Una si verifica nel caso, più teorico che realistico, in cui la popolazione esposta si satura progressivamente così che tutti o la maggior parte dei soggetti sono stati contagiati e si è diffusa una copertura da immunità acquisita (la cosiddetta herd immunity, “immunità di gregge”). È evidente che il fare affidamento su questo solo “processo naturale” comporta un costo socialmente inaccettabile in termini di sofferenza e di morti.

L’altra condizione, con maggiore probabilità, si raggiunge quando le misure di contenimento messe in atto (isolamento sociale, dispositivi di protezione individuale e, in futuro, anche la profilassi vaccinale) si sono mostrate efficienti e vengono prolungate nel tempo.

Possiamo dunque sperare che ci venga restituita presto la libertà di muoverci da casa, di tornare ai luoghi di lavoro o di studio, di incontrare i nostri amici e di gustare quello che di bello e buono la vita ci offre?

La speranza, nel suo fondamento, non si appoggia ai numeri né si alimenta di dati scientifici, clinici o epidemiologici. Ma non è neppure estranea ad essi. La speranza è una certezza realistica, ragionevole e morale. Non è una utopia, che fa a meno di confrontarsi con la realtà concreta dell’esistenza, fatta di persone e anche di virus, di salute e anche di malattia, di bellezza e di orrore, di vita e di morte.

La speranza non è una utopia. L’utopia (anche quella salutista, cioè cancellare la malattia) è illudersi che il mondo possa essere come lo vogliamo noi: così anticipa la delusione. La speranza non corrisponde neppure a una elevata probabilità. Confidare nella sola probabilità (anche quella di uscire presto e bene da un pericolo come l’epidemia) affida ad una misura e a un calcolo anche ciò che non può essere misurato e calcolato, e dunque non è pienamente ragionevole. La categoria suprema della ragione è la possibilità che possa accadere l’imprevedibile (cioè lasciare spazio all’intervento di altro o di Dio). Negare l’accadibilità dell’imprevedibile è il vertice dell’autoreferenzialità dell’uomo, la tomba della sua speranza. E chi uccide la speranza, uccide l’uomo.

I dati sulla Covid-19 che raccogliamo, analizziamo, presentiamo e discutiamo non possono essere censuranti, perché sarebbe chiudere gli occhi di fronte alla realtà. In questo momento della vicenda epidemica del nostro paese ci suggeriscono che siamo nel mezzo del guado di un torrente impetuoso. L’acqua è ancora alta e siamo immersi fino al collo, ma la forza della corrente sta diminuendo e le nostre gambe e braccia ancora reggono bene, perché non ci manca l’aiuto di un volto amico. Questa è la nostra unica speranza: la certezza che Qualcuno ci tende la mano per farci arrivare all’altra sponda, dove riprenderemo il cammino interrotto dal torrente insidioso della pandemia.

San Tommaso ci ricorda che «l’oggetto della speranza è un bene futuro, arduo e possibile da raggiungere. Ma una cosa è per noi possibile in due modi: primo, [conquistandola] direttamente da noi stessi; secondo, [ottenendola] per mezzo di altri, come spiega Aristotele. In quanto dunque speriamo qualcosa come raggiungibile da noi mediante l’aiuto di Dio, la nostra speranza si adegua a Dio stesso, sul cui aiuto essa si fonda» (Summa theologiae II-II, q. 17, a. 1).

Siamo nelle mani di Dio. E in quali mani migliori potremmo essere?

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