Estudo estima números da COVID-19 com base em internações respiratórias

Questão de Fato
8 mai 2020
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espirro em câmera lenta

 

O Brasil tem hoje (05/05/2020), de acordo com os dados oficiais, 108 mil infectados e 7.367 mortos vítimas do novo coronavírus. Um estudo das universidades federais de Minas Gerais (UFMG) e de Ouro Preto (UFOP) indica, no entanto, que esses números podem ser 7,7 maiores, ou seja, 831 mil e 57 mil, respectivamente. A estimativa foi feita no âmbito do Centro de Desenvolvimento e Planejamento Regional (Cedeplar), da Faculdade de Ciências Econômicas da UFMG.

O trabalho utilizou dados de internações hospitalares causadas por síndromes respiratórias agudas semelhantes à COVID-19, de 2012 a 2019, no Brasil, e comparou com o quadro em 2020. “Coletamos dados de internações nos últimos oito anos", conta o pesquisador Américo Tristão Bernardes, do Departamento de Física da UFOP. "Cada ano tem suas peculiaridades, mas é possível verificar comportamentos anômalos. Foi o que fizemos".

Para cada mês desses oito últimos anos, os pesquisadores calcularam uma curva de tendência. Não é um modelo explicativo que relaciona variáveis, mas uma função matemática que, com base em dados anteriores, torna possível ter uma ideia do que virá a seguir. “O mês de janeiro de 2020, por exemplo, se comportou como esperado”, explica Bernardes. “Já fevereiro apresentou uma ligeira alta. Quer dizer, apareceram mais casos de internação do que seriam esperados. Uma parte já era diagnosticada como COVID-19, mas outra não tinha diagnóstico”.

Em março, o estudo detectou um número muito grande de casos não identificados. “Assim, o que fizemos foi presumir que a diferença entre o esperado e o não identificado deveria ser de casos de Covid-19”, diz Bernardes. “Ou seja, a diferença entre o que seria esperado para os primeiros meses deste ano, sem a pandemia, e o que se observa efetivamente no sistema de saúde brasileiro gera a estimativa de que há 7,7 vezes mais casos de infecção pelo Sars-CoV-2 do que mostram os relatórios oficiais”.

Segundo Bernardes, os resultados do estudo deixam claro que há subnotificação, pois o índice de testagem para o novo coronavírus é extremamente baixo no Brasil. Até a primeira semana de maio, o número de testes feitos no país para verificação de infecção era muito baixo. “Eram cerca de 300 testes por milhão de habitantes”, diz. “Para comparação, em Israel, o total de testes por milhão de habitantes era de 27 mil, quase cem vezes maior. O Brasil aumentou na última semana a testagem, mas ainda é muito baixa. Em Minas Gerais existe uma fila de mais de 80 mil testes a serem feitos. Pessoas que tinham sintomas e que deveriam ter sido testadas, e não o foram”.

Em seu trabalho, os pesquisadores citam um estudo realizado no Reino Unido que menciona um índice alto de subnotificação no Brasil. “Ele foi feito para muitos países, usando os dados de cada um deles”, explica Bernardes. “Os cientistas ingleses estabeleceram uma porcentagem padrão de número de mortes por COVID-19".

Isto é, tendo quantos estão infectados e quantos estão morrendo, eles estabeleceram uma proporção que levou em conta atrasos eventuais entre mortes e notificações. “Baseados nesse padrão e tendo o número de óbitos, puderam calcular quantos infectados deveria haver no pais. Naquele momento, o estudo afirmava, com base nos dados existentes, que a subnotificação no Brasil deveria estar por volta de 90% no final de março. Ou seja, para cada caso comprovado, haveria outros nove não testados”.

Os pesquisadores também utilizaram uma metodologia que foi aplicada nos Estados Unidos para avaliar a subnotificação. “Nesse caso, fizemos uma comparação simples entre as internações por síndrome respiratória aguda e os números de infecção por coronavírus, conforme reportado pelo Centro de Controle e Prevenção de Doenças americano”, conta Bernardes “Essa razão é de 8 por 1. Assim, se levarmos em conta número análogo, 8 por 1, e aplicarmos aos casos de internação, também obteríamos o que havíamos previsto para as infecções não testadas”.

De acordo com os pesquisadores, como no momento, no Brasil, não há surto atípico causado por outros vírus, respiratório como o influenza e o H1N1, por exemplo, o estudo os autoriza a afirmar que um aumento imprevisto nos casos de hospitalização por síndrome respiratória aguda se deve ao contágio do coronavírus. Eles calcularam a relação entre casos atípicos de hospitalizações e os casos confirmados de COVID-19 de março, relatados pelo Ministério da Saúde, e concluíram que esse número oficial deve ser multiplicado por 7,7 para se chegar à quantidade real de pacientes infectados com necessidade hospitalização.

Segundo Bernardes, o objetivo do trabalho é subsidiar modelos de simulação matemática sobre o crescimento da pandemia no Brasil, com estimativas que aproximem os números usados nessas projeções da realidade epidêmica. “Assim, nosso estudo traz um alerta importante para os gestores públicos”, diz. “Se a realidade é muito diferente do que vem sendo mostrado, isso significa que haverá uma pressão muito maior nos sistemas de saúde”.

Além disso, diz, o trabalho deles é consistente com o que está se vendo na prática, com uma taxa de mortalidade muito alta, da ordem de quase 7%. “Esse índice só se explica se levarmos em conta que o número de infectados é irreal (maior do que mostram os dados oficiais)”, explica. “Isso não considerando que muitas mortes acontecem sem que se saiba se a pessoas estava ou não infectada”.

Segundo o cientista político Dalson Britto Figueiredo Filho, do Departamento de Ciência Política, da Universidade Federal de Pernambuco, os autores do estudo combinaram regressão e séries temporais, técnicas amplamente empregadas em análise de dados. “Em seu trabalho, eles também reportam a equação utilizada para identificar o comportamento dos dados e fazer a previsão”, explica.  

Figueiredo diz que, por qualquer parâmetro estatístico que se adotar, o número de casos de síndromes respiratórias agudas em 2020 pode ser considerado um outlier (atípico), principalmente em março. “Além disso, uma figura publicada no trabalho pelos pesquisadores possibilita visualizar a estranheza dos dados atuais”, diz. “A discrepância entre o valor esperado e o valor observado é imensa. Assim, devemos suspeitar de que algum mecanismo novo está atuando como processo gerador da distribuição dos casos [no período analisado]”. Na falta de candidato melhor, o “mecanismo novo” provavelmente é a COVID-19.

Evanildo da Silveira é jornalista

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