10 de agosto de 2020

Coronavírus: curva de óbitos de Goiás segue curso menos grave que o previsto para atual isolamento

Pesquisadores da Universidade Federal de Goiás (UFG) avaliam que a curva de óbitos por coronavírus em Goiás está seguindo uma tendência menos crítica que o cenário mais grave previsto na última projeção do grupo, publicada no início de julho. Fatores como maior rastreamento de contatos em grandes cidades, uso de máscara e imunidade natural podem ter contribuído para isso. A projeção anterior dos cientistas, feita em maio, se cumpriu até meados de junho e depois se tornou defasada, sendo substituída por esta última, calculada com maior precisão.
 
O número acumulado de mortes por Covid-19 no Estado até o dia 20 de julho, data com maior consolidação e inclusão de óbitos notificados atrasados, ainda está dentro das possibilidades de todos os cenários previstos na última projeção. No entanto, a tendência apresentada na curva até esta data é de seguir os cenários verde e laranja, que preveem entre 3,5 mil e 8 mil mortes até o último dia de agosto, e não o pior cenário, o vermelho, com previsão de entre 7,9 mil e 11,7 mil óbitos no mesmo período.
 
A nota técnica dos pesquisadores que explica a última projeção apontava o cenário vermelho caso houvesse a manutenção da taxa de isolamento baixa, de cerca de 37%, o que de fato tem ocorrido. Na época em que a projeção foi apresentada em live do governador Ronaldo Caiado (DEM), no fim de junho, esse cenário mais grave teve repercussão por prever até 18 mil mortes atingidas no fim de setembro.
 
Já o cenário verde era previsto caso os municípios tivessem seguido o isolamento intermitente a cada 14 dias, o que começou a ocorrer, mas com pouca alteração da taxa de isolamento. O amarelo era um cenário que combinava as condições do verde com a execução do rastreamento de contato por parte do poder público, que é o isolamento dos contactantes de casos confirmados.
 
Fatores desconhecidos
 
O professor José Alexandre Felizola Diniz Filho, do Instituto de Ciências Biológicas (ICB) da UFG, explica que há outros efeitos que reduzem o R, indicador de quantas pessoas um contagiado infecta em média, além dos referenciais usados pelos pesquisadores para fazer a projeção. Na projeção da UFG são usados referenciais como a taxa de isolamento social medida por aparelhos móveis e inquéritos populacionais que indicam a porcentagem da população imunizada por já ter tido contato com o vírus.
 
“Quando você está no começo da pandemia, o que importa mais é a dinâmica das próprias transmissões, quantas pessoas ainda tem para contaminar. À medida que vai chegando nesta nova fase agora, de cinco a seis meses (de pandemia), mesmo com isolamento, o número de pessoas que já foi contaminado é muito alto”, avalia o pesquisador.
 
Segundo ele, nesta fase o modelo fica muito sensível ao número de suscetíveis, que é a quantidade de pessoas que estão circulando e que realmente podem se infectar. “Este número é muito difícil de a gente saber. Com estas descobertas novas todas sobre imunidade cruzada, este número está ficando muito instável”. Pesquisas têm sugerido que algumas pessoas têm um sistema imunológico mais resistente à Covid-19.
 
O biólogo Thiago Rangel, do ICB da UFG, que como Felizola, trabalhou na projeção, cita como exemplo de possibilidades de imunidade cruzada que estão sendo pesquisadas as pessoas que já tomaram determinado tipo de vacina, que já tiveram outro tipo de coronavírus e até dengue.
 
“Nós em Goiânia não sabemos, ninguém da UFG sabe, ninguém do Brasil sabe, ninguém no mundo sabe, qual que é a proporção da população que tem imunidade não detectável”, explica o pesquisador.
 
Outro fator extra que pode explicar a diferença da projeção, de acordo com Rangel, é o comportamento da população ao retornar ao trabalho e às atividades de lazer, como o uso constante de máscara e a diminuição de aglomerações. “O comportamento faz com que o mesmo nível de isolamento pré-pandemia e hoje signifique uma taxa de transmissão diferente.”
 
Ao ser questionado sobre o motivo de considerar o atual cenário semelhante ao verde, embora ele tenha sido calculado supondo uma taxa de isolamento maior, Rangel diz que estes outros fatores acabam substituindo os pressupostos de diminuição do R que usou no cálculo e não se cumpriram.
 
“O cenário verde se torna ainda menos realista e o cenário verde, que é o (revezamento) 14 por 14, acaba se tornando uma melhor expressão da realidade por outros motivos que não exatamente o motivo pelo qual foi planejado”, explica. Já Felizola aponta o reforço de outras estratégias, como o uso da telemedicina para fazer monitoramento de casos.
 
 
90% das mortes notificadas em 15 dias
 
Para comparar a realidade com o projetado das mortes por coronavírus em Goiás, a reportagem utilizou dados consolidados de óbitos que ocorreram até o dia 20 de julho, já que a notificação de mortes por Covid-19 tem apresentado atraso de cerca de 15 dias. No dia 20 do mês passado havia 1.433 óbitos em Goiás, mas o divulgado na época era de 1.106, 327 a menos.
 
O biólogo Thiago Rangel tem feito um acompanhamento do atraso nas notificações de mortes no sistema de estatísticas do Ministério da Saúde. De acordo com o levantamento dele, os óbitos de um dia têm demorado em média 15 dias para ser integralizados em 90%. Reportagem do POPULAR já mostrou esta defasagem que acaba provocando duas curvas de óbito, uma baseada no dia de divulgação, mais instável e com degraus, e outra baseada no dia de óbito em si, mas estável com velocidade de aumento mais constante.
 
De acordo com o pesquisador, a porcentagem média de óbitos divulgados com atraso tem se mantido a mesma, mas os números inteiros de mortos inseridos no sistema com atraso têm aumentado. “Antigamente, em cinco dias a gente ficava sabendo de cerca de 40% dos óbitos, mas 40% dos óbitos às vezes eram um ou dois. Agora, 40% dos óbitos que acontecem em um dia significa 10, 20 ou 30.”
 
Esta defasagem, que era bem menor no início da pandemia, cria uma impressão que as projeções dos pesquisadores estão mais divergentes do cenário realizado do que realmente são. As projeções feitas na nota técnica 3, em maio, por exemplo, se cumpriram integralmente até 16 de junho, segundo a curva de óbitos consolidados. No entanto, pelos números divulgados na época, ela passou a divergir da curva projetada 11 dias antes, no dia 5 de junho.
 
 
Opositores atacam projeção antiga
 
Movimentos contrários ao distanciamento social no combate ao coronavírus usaram dados da projeção feita pelos professores no mês de maio para dizer que as medidas de isolamento e fechamento de atividades econômicas foram desnecessárias. Publicação no Jornal da Cidade Online, partidário do presidente Jair Bolsonaro, diz que os pesquisadores erraram previsão em 200% e que o povo paga a conta.
 
No entanto, a publicação usa como referência o cenário vermelho da nota técnica 3, que seria de tendência de diminuição do distanciamento social. O que se viu na verdade foi o cumprimento do cenário verde até meados de junho, que tinha como pressuposto a manutenção da taxa de isolamento em cerca de 37%, que é o que vem ocorrendo.
 
Além disso, a projeção feita na época foi recalculada na segunda quinzena de junho, utilizando novas informações de inquérito populacional. “As projeções são revistas em função do aparecimento ou descoberta de novas informações”, explica o biólogo Thiago Rangel, que é um dos pesquisadores responsáveis pelo trabalho.
 
Segundo ele, os professores responsáveis pelas projeções têm estudado bastante a literatura internacional para saber novas informações que possam ser usadas para “recalibrar” o modelo de projeção para fornecer previsões mais fidedignas.
 
Dinâmica
 
Em artigo em seu blog “Ciência, Universidade e Outras Ideias”, o professor José Alexandre Felizola Diniz Filho, do ICB da UFG, que também ajudou a fazer as projeções de Covid-19 em Goiás, defende que a ciência trabalha com cenários, projeções e pressupostos, e que não existem “bolas de cristal”. Ainda no texto, ele demonstra preocupação em como a “ciência em tempo real” durante a pandemia, com mudanças rápidas e novas descobertas, podem ser interpretadas de forma equivocada.
 
“Muitas pessoas não entendem o funcionamento da ciência e acham que o conhecimento apresentado em um dado momento é ‘definitivo’, estes novos conhecimentos acontecendo rapidamente podem criar uma sensação de que ‘os cientistas não sabem…’. Ao mesmo tempo, mesmo sem grandes implicações epistemológicas, às vezes os gestores podem querer respostas mais ‘precisas’ ou mais ‘corretas’ do que um conhecimento em consolidação é capaz de gerar”, diz o pesquisador em trecho do artigo.
Fonte: O Popular