O futuro da pandemia e as previses matemticas 2c5m33

Por Artur C. Fassoni

Introduo

Resultados de simulaes de um modelo matemtico elaborado por um grupo de pesquisadores do Imperial College tm sido apresentados em diversas reportagens e posts nas redes sociais. No estudo foi utilizado um modelo bastante detalhado para simular diferentes cenrios de tentativa de controle da pandemia. As previses sinalizam que a situao muito complicada. A humanidade tem um grande desafio pela frente, a ser percorrido numa longa jornada. Como disse a premi da Alemanha, Angela Merkel, este o maior desafio da Alemanha (e do mundo) desde a Segunda Guerra.

Para conhecer o estudo, liderado pelo pesquisador Neil Ferguson, que infelizmente foi infectado por Covid-19, clique aqui.

Muitas reportagens tm repercutido o estudo focando principalmente no nmero de mortes estimadas pelo modelo, no caso de nenhuma medida ser tomada: 510 mil no Reino Unido e 2,2 milhes nos EUA. Veja neste link uma reportagem sobre isso.

Para outros nmeros assustadores e um resumo dos resultados do artigo, veja estes dois threads do twitter (aqui e aqui).

Neste texto no possvel discutir as hipteses e construo do modelo, mas trata-se de um dos principais grupos de epidemiologistas do Reino Unido. Alm disso, o modelo baseado em verses anteriores de 2006 e 2008, utilizadas para planejamento do controle de influenza no Reino Unido e EUA.

Os resultados previstos pelo modelo apontam para consequncias to dramticas que levaram a uma virada na abordagem de enfrentamento por diversos pases. Uma reportagem no Washington Post conta em detalhes como os resultados levaram o primeiro ministro ingls e governo Trump a mudarem suas estratgias de controle e tomarem medidas drsticas. Voc pode ler aqui.

Contudo, outras consequncias dos resultados do estudo no tm sido muito compreendidas em sua profundidade, ou mesmo comentadas nas reportagens e anlises, especialmente no Brasil. Todos j entenderam que o desafio ser grande, mas os resultados das simulaes sugerem que ele pode exigir um longo tempo de interveno. sobre isto que gostaria de refletir.

Entendendo os resultados do modelo do Imperial College e contemplando a gravidade da situao

Ento, vamos l. Na figura abaixo (reproduo da Figura 3 do artigo) esto os resultados que gostaria de ressaltar.




As curvas descrevem o nmero de infectados que necessitam de leitos de hospital, (eixo vertical) em funo do tempo (eixo horizontal). A curva preta descreve a evoluo da pandemia caso nenhuma medida seja tomada. O resultado que a epidemia cresce muito rpido, at atingir um pico de infectados 30 vezes maior que a capacidade dos hospitais: teramos o caos, com muitos mortos, sobrecarga nos hospitais, etc; situao muito pior do que ocorre na Itlia.

Esta simulao est ajustada ao contexto do Reino Unido, mas os autores fizeram tambm uma simulao referente aos Estados Unidos, e ela bem semelhante (veja no apndice do artigo). Para pases como o Brasil poderia ser at pior, dada a capacidade dos hospitais e a situao socioeconmica inferior.

As outras curvas na figura so referentes ao que acontece quando so adotadas estratgias de controle. O perodo destacado em azul no grfico corresponde durao destas medidas (at setembro de 2020, conforme se v na figura).

A curva laranja corresponde estratgia de mitigao e a curva verde corresponde estratgia de supresso. Enquanto as medidas estiverem ativas, a curva dos infectados achatada, como se tem dito em todos os lugares. A estratgia de supresso (verde) mais intensa e efetiva do que a de mitigao (laranja), pois inclui fechamento de escolas e universidades e visa suprimir totalmente a transmisso, enquanto a mitigao pode ser entendida, simploriamente, como diminuir a epidemia at um nvel istrvel, prximo da capacidade dos hospitais, indicada pela linha vermelha.

A maioria das anlises tem se concentrado inicialmente nas consequncias catastrficas do pico da curva preta (sem providncias), ressaltando a necessidade de aplicao das medidas que esto mudando completamente nosso estilo de vida nos ltimos dias.

Uma importante questo que no tem sido entendida em sua profundidade a dinmica da epidemia aps o encerramento das medidas de controle, sejam intensas ou moderadas. As simulaes do grupo de Londres indicam que aproximadamente um ms e meio depois que as medidas se encerram (curvas saem da rea azul na figura em setembro de 2020), a epidemia volta (em outubro de 2020), com fora quase igual representada pela curva preta.

A razo para este resultado que, depois de controlar a epidemia por meio das medidas que tm sido tomadas, acaba-se com as infeces mas ainda se tem uma populao muito grande de indivduos suscetveis, desprotegidos. Assim, se restar ou surgir um nico novo infectado apenas, provavelmente assintomtico, e ele circular por algum tempo, e se a maior parte da populao ainda estiver suscetvel e sem a imunizao natural, comea tudo de novo.

Veja o pico das curvas verde e laranja, que ocorrem algum tempo depois de o controle acabar (fora da rea azul). Na curva verde o pico maior pois mais indivduos estaro suscetveis, enquanto na laranja, como alguns j aram pelo processo de infeco e imunizao, o nmero de suscetveis no reincio da epidemia menor.

Desde o fim de semana de 15 de maro, o Reino Unido e EUA modificaram suas estratgias de controle, ando para a supresso, que tem sido adotada tambm em outros pases. Contudo, o longo tempo necessrio para supresso, os efeitos econmicos, e a possibilidade de a epidemia voltar, tm que nos levar discusso sobre as estratgias posteriores, a serem tomadas num futuro prximo ou distante, a depender da evoluo dos casos. Assim, necessrio discutir outras concluses e consequncias indiretas, que podemos tomar a partir do modelo, a partir da pergunta "quando o controle (supresso) poder diminuir ou mudar">Covid-19: as incertezas e a surpreendente interveno de Deus