Oficialmente, o Brasil acaba de ultrapassar a marca tr\u00e1gica de 300 mil mortos por covid-19 durante a pandemia. Mas registros hospitalares brasileiros apontam que o n\u00famero de pessoas que morreram em decorr\u00eancia de casos confirmados ou suspeitos da doen\u00e7a no pa\u00eds pode j\u00e1 ter passado de 410 mil.<\/p>\n
Essa estimativa aparece em duas an\u00e1lises distintas, uma liderada por Leonardo Bastos, estat\u00edstico e pesquisador em sa\u00fade p\u00fablica do Programa de Computa\u00e7\u00e3o Cient\u00edfica da Funda\u00e7\u00e3o Oswaldo Cruz (Fiocruz), e outra pelo engenheiro Miguel Buelta, professor titular da Escola Polit\u00e9cnica da Universidade de S\u00e3o Paulo (USP).<\/p>\n
Ambas se baseiam em dados oficiais de s\u00edndrome respirat\u00f3ria aguda grave (SRAG), um quadro de sa\u00fade caracterizado por sintomas como febre e falta de ar.<\/p>\n
A legisla\u00e7\u00e3o brasileira estabelece que todo paciente que \u00e9 internado no hospital com SRAG precisa obrigatoriamente ter seus dados notificados ao Minist\u00e9rio da Sa\u00fade por meio do Sistema de Informa\u00e7\u00e3o de Vigil\u00e2ncia Epidemiol\u00f3gica da Gripe (conhecido como Sivep-Gripe). Esse sistema \u00e9 utilizado h\u00e1 anos e permite saber quantos casos de infec\u00e7\u00f5es respirat\u00f3rias necessitaram de hospitaliza\u00e7\u00e3o e evolu\u00edram para \u00f3bito no pa\u00eds.<\/p>\n
No primeiro semestre de 2019, foram registrados 3.040 \u00f3bitos por s\u00edndrome respirat\u00f3ria aguda grave. No mesmo per\u00edodo em 2020, foram registrados 86.651. At\u00e9 o momento, de todas as pessoas com SRAG e resultado laboratorial para algum v\u00edrus na pandemia, mais de 99% acabaram diagnosticadas com covid.<\/p>\n
Esses dados s\u00e3o considerados bons indicadores por n\u00e3o sofrerem tanto com a escassez de testes ou resultados falsos positivos. Mas h\u00e1 alguns problemas, entre eles o atraso: pode levar bastante tempo at\u00e9 uma interna\u00e7\u00e3o ou uma morte ser contabilizada no sistema.<\/p>\n
Ent\u00e3o, como saber o n\u00famero atual mais pr\u00f3ximo da realidade? Como os pesquisadores chegaram \u00e0 estimativa de 410 mil ou 415 mil mortes por doen\u00e7a respirat\u00f3ria grave?<\/p>\n
Proje\u00e7\u00e3o do agora<\/strong> \u00c9 como se os dados dispon\u00edveis hoje no sistema oficial formassem um retrato desatualizado e cheio de buracos. Para preencher e atualizar essa imagem, \u00e9 preciso calcular, por exemplo, qual \u00e9 o tamanho desse atraso, de uma morte de fato \u00e0 entrada do registro dela no sistema, a fim de “prever” o que est\u00e1 acontecendo atualmente.<\/p>\n Bastos lidera an\u00e1lises de nowcasting numa parceria que envolve o Mave, grupo da Fiocruz de M\u00e9todos Anal\u00edticos em Vigil\u00e2ncia Epidemiol\u00f3gica, e o Observat\u00f3rio Covid-19 BR, grupo que re\u00fane cientistas de diversas institui\u00e7\u00f5es (como Fiocruz, USP, UFMA, UFSC, MIT e Harvard).<\/p>\n “(O nowcasting) corrige os atrasos do sistema de notifica\u00e7\u00e3o vigente, isto \u00e9, adianta-se as notifica\u00e7\u00f5es oficiais futuras pelo tempo m\u00e9dio entre a ocorr\u00eancia dos primeiros sintomas no paciente e a hospitaliza\u00e7\u00e3o, quando h\u00e1 o registro dos seus dados no sistema de vigil\u00e2ncia. Esse tempo abrange v\u00e1rias etapas: desde procurar um hospital, coletar o exame, o exame ser realizado e o resultado do teste positivo para covid-19 estar dispon\u00edvel para ser inclu\u00eddo no banco de dados. O tempo acumulado entre essas etapas do processo causa atrasos de v\u00e1rios dias entre o n\u00famero de casos confirmados no Sivep-Gripe (plataforma oficial de vigil\u00e2ncia epidemiol\u00f3gica) e os casos ainda n\u00e3o dispon\u00edveis no sistema, que s\u00e3o compensados somando aos casos j\u00e1 confirmados uma estimativa de casos que devem ser confirmados no futuro”, detalha o Observat\u00f3rio Covid-19 BR.<\/p>\n A dificuldade de monitorar em “tempo real” o que acontece durante epidemias \u00e9 global, e diversos cientistas ao redor do mundo tentam achar solu\u00e7\u00f5es para esse problema.<\/p>\n Os c\u00e1lculos atuais sobre a pandemia no Brasil liderados por Bastos foram feitos a partir da adapta\u00e7\u00e3o de um modelo estat\u00edstico proposto em 2019 por ele e mais oito pesquisadores.<\/p>\n Para apontar um retrato atual mais preciso da pandemia, essa modelagem estat\u00edstica (hier\u00e1rquica bayesiana) corrige os atrasos dos dados incorporando nos c\u00e1lculos, por exemplo, a partir do conhecimento pr\u00e9vio da ci\u00eancia sobre o que costuma acontecer durante o espalhamento de doen\u00e7as como gripe. Mais detalhes no artigo dispon\u00edvel neste link aqui.<\/p>\n Para chegar at\u00e9 o n\u00famero de 415 mil mortes por SRAG, Bastos explica \u00e0 BBC News Brasil que s\u00e3o analisados primeiro os dados da semana atual e da anterior, a fim de identificar quantos casos e \u00f3bitos tiveram uma semana de atraso.<\/p>\n “Assim, aprendemos a respeito do atraso e usamos isso para ‘prever’\/corrigir a semana atual e as \u00faltimas 15 semanas. O total de 415 mil mortes por SRAG \u00e9 a soma dos casos observados acumulados at\u00e9 15 semanas atr\u00e1s com as estimativas mais recentes corrigidas.”<\/p>\n Em sua an\u00e1lise, Miguel Buelta, professor da USP, aponta um n\u00famero parecido.<\/p>\n Ele explica em seu perfil no Twitter que analisou os dados de \u00f3bitos por covid e SRAG at\u00e9 14 de mar\u00e7o e calculou a subnotifica\u00e7\u00e3o dos \u00faltimos 60 dias a partir dos dados atrasados que foram entrando no sistema no per\u00edodo. “Fiz o c\u00e1lculo para 14\/01\/2021. Subnotifica\u00e7\u00e3o = 37% naquela data. Se este valor fosse mantido at\u00e9 hoje, no lugar dos 300 mil \u00f3bitos, poder\u00edamos ter hoje 410 mil.”<\/p>\n Mas Buelta acredita que o valor pode ser ainda maior. “A situa\u00e7\u00e3o atual \u00e9 muito mais emergencial. \u00c9 uma trag\u00e9dia. Vamos todos lutar contra isso. Isolamento social e ajuda emergencial. Fora disso n\u00e3o h\u00e1 solu\u00e7\u00e3o.” Mais detalhes sobre o modelo estat\u00edstico usado por ele aqui neste link.<\/p>\n 1,7 milh\u00e3o de internados<\/strong> Ao se debru\u00e7ar sobre os dados, ele aponta ainda uma tend\u00eancia de piora na ocupa\u00e7\u00e3o de hospitais no Distrito Federal e em nove Estados: Rond\u00f4nia, S\u00e3o Paulo, Rio de Janeiro, Goi\u00e1s, Rio Grande do Norte, Esp\u00edrito Santo, Maranh\u00e3o, Cear\u00e1 e Minas Gerais.<\/p>\n Todos eles t\u00eam mais de 20 hospitaliza\u00e7\u00f5es por 100 mil habitantes. Em Rond\u00f4nia, essa taxa chega a 49, por exemplo.<\/p>\n Por outro lado, Rio Grande do Sul e Santa Catarina parecem ter conseguido conter a tend\u00eancia de alta das hospitaliza\u00e7\u00f5es. Isso, no entanto, pode significar tanto que a situa\u00e7\u00e3o melhorou quanto que n\u00e3o tem mais como o n\u00famero piorar dada a superlota\u00e7\u00e3o dos hospitais. De todo modo, ambos os Estados ainda est\u00e3o em um patamar bastante elevado, acima de 20 hospitalizados por 100 mil habitantes.<\/p>\n “Hospitaliza\u00e7\u00f5es e \u00f3bitos s\u00f3 v\u00e3o reduzir quando uma boa parcela das popula\u00e7\u00f5es priorit\u00e1rias, segundo o Programa Nacional de Imuniza\u00e7\u00e3o, forem imunizadas. Antes disso, sem uma redu\u00e7\u00e3o efetiva da transmiss\u00e3o, veremos onda depois de onda”, afirma Bastos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Oficialmente, o Brasil acaba de ultrapassar a marca tr\u00e1gica de 300 mil mortos por covid-19 durante a pandemia. 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\nBem, os cientistas fazem o que se chama de nowcasting, que grosso modo \u00e9 uma proje\u00e7\u00e3o n\u00e3o do futuro (forecasting), mas do agora. Isso se faz ainda mais necess\u00e1rio durante a pandemia por causa dessa demora da entrada dos registros de hospitaliza\u00e7\u00f5es e mortes no sistema digitalizado.<\/p>\n
\nNa an\u00e1lise liderada por Bastos, da Fiocruz, estima-se que o Brasil tenha registrado mais de 1,7 milh\u00e3o de interna\u00e7\u00f5es durante a pandemia de coronav\u00edrus por causa de doen\u00e7as respirat\u00f3rias graves. Na pandemia de H1N1, em 2009, o total foi de 202 mil hospitaliza\u00e7\u00f5es.<\/p>\n