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Escrito por Neo Mondo | 13 de maio de 2020
O cálculo foi feito considerando-se os dados reais de crescimento do número de casos ao longo do último mês, que indicam uma taxa de contágio de 1,49 para o estado e de 1,44 para a cidade de São Paulo. Ou seja, no final de abril, cada 100 paulistas infectados transmitiam o novo coronavírus para quase 150 pessoas, em média (ao longo de um período de cerca de 7,5 dias após se contaminar, de acordo com a modelagem utilizada).
“Essas projeções têm grande chance de estarem subestimadas, pois o nível de isolamento vem caindo desde o início de abril (ver figura) e, entre 5 e 9 de maio, não ultrapassou 50%, o que provocará o aumento da taxa de contágio. Isso se refletirá daqui a 15 ou 20 dias no número de novos casos, depois sobre o número de óbitos. Mas, mesmo que se mantenha o nível de contágio estimado até 10 de maio, os valores projetados indicam que ainda este mês o sistema público de saúde da Região Metropolitana de São Paulo [RMSP] atingirá o limite, pois o nível de ocupação de leitos de UTI [Unidade de Terapia Intensiva] já está acima de 80%. Se o isolamento não for ampliado urgentemente, o estado terá de adotar medidas mais drásticas de contenção, como ocorreu na Itália, ou a situação se tornará insustentável”, afirma o matemático Renato Pedrosa, professor do Instituto de Geociências da Unicamp e coordenador do Programa Especial Indicadores de Ciência, Tecnologia e Inovação da FAPESP.
Figura – Nível de isolamento social em São Paulo (%) com linhas de tendência, estado e capital, 21/03 a 09/05.
As estimativas foram feitas com um modelo desenvolvido por Pedrosa e descrito em artigo disponível na plataforma medRxiv em versão preprint (ainda não revisada por pares). O modelo permite estimar a dinâmica de transmissío da COVID-19 em diferentes locais, levando em conta variáveis climáticas (temperatura e umidade absoluta), a densidade populacional e a linha do tempo da instalaçío da doença (data em que o país ou a região atingiu a marca de 100 casos).
Para desenvolver o modelo, Pedrosa usou dados de 50 estados norte-americanos e de outros 110 países, incluindo o Brasil. Foram selecionados países para os quais havia informação suficiente disponível para calcular a taxa de crescimento exponencial no período em que o centésimo caso da doença foi registrado. As informaçõs meteorológicas foram obtidas em uma base de dados da Administração Nacional Oceânica e Atmosférica (NOAA, na sigla em inglês), instituição que integra o Departamento de Comércio dos Estados Unidos. Já os dados referentes à expansão da COVID-19 até o dia 10 de abril vieram de duas fontes: o Centro de Ciências de Sistemas e Engenharia da Johns Hopkins University (Estados Unidos) e o Centro Europeu de Controle e Prevenção de Doenças, com sede na Suécia.
“Estudos iniciais sugeriam que o novo coronavírus teria mais dificuldade para se disseminar em países com clima quente e úmido. Mas, segundo este modelo, o efeito das variáveis climáticas na taxa inicial de expansão da doença não foi significativo ao se incluírem as variáveis de densidade populacional e/ou a data de início da doença [100º caso]. Isso confirmou a experiência do Brasil e de outros países que estavam em período de verão, com clima quente e úmido, e sofreram expansão severa da COVID-19”, conta Pedrosa.
“A data do centésimo caso apareceu de forma interessante. Quanto mais tarde esse evento ocorreu em um determinado local, menor foi a taxa inicial de expansão da COVID-19. Uma possível explicação para esse achado é que, nos locais onde o vírus tardou a chegar, a população foi ganhando consciência sobre a necessidade de adotar medidas de proteção, como lavar as mãos, usar álcool em gel, evitar apertos de mão e aglomerações. E isso diminuiu a velocidade de transmissão mesmo nos estágios iniciais”, avalia.
Segundo Pedrosa, uma vez descontado esse efeito, a densidade populacional das diferentes regiões analisadas – medida pelo número de habitantes por quilômetro quadrado – passou a ser a variável mais relevante para estimar a taxa de expansão livre da COVID-19, ou seja, sem nenhum efeito de atenuação de diversas origens, e como seria o contágio nessa situação. Quanto mais densamente povoada a região, maior seria a taxa de contágio livre, algo esperado conceitualmente, mas, segundo Pedrosa, aplicado pela primeira vez na análise da taxa de contágio da COVID-19.
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