Uma ferramenta matemática que ajuda a investigar a subnotificação de casos de infecção por covid-19 foi um dos resultados do trabalho de um grupo que estuda a dinâmica de doenças infecciosas a partir de modelos matemáticos. O professor Vinicius Albani, do Departamento de Matemática da UFSC, foi um dos autores do artigo Covid-19 underreporting and its impact on vaccination strategies, publicado no BMC Infectious Diseases, periódico da Springer Nature, e recentemente pauta do portal internacional de divulgação científica Scidev.net.

O professor explica que o índice de soroprevalência é o que costuma ser utilizado para se investigar a proporção de casos de infecção em uma determinada região. Esse indicador, entretanto, depende da testagem massiva, política à qual muitos países não tiveram acesso. O objetivo do grupo, composto também pelos pesquisadores Jennifer Loria, Eduardo Massad e Jorge Zubelli, foi apresentar essa nova metodologia para estimar infecções subnotificadas com base em aproximações das taxas estáveis ​​de hospitalização e mortalidade.

“A gente propõe um modelo para descrever a dinâmica da covid-19 e da disseminação do vírus que fosse aderente aos dados, que conseguisse fazer boas previsões – pelo menos previsões de curto prazo – para saber quantos vão ser os números de casos, de mortes e de hospitalizações nos próximos dez dias, quinze dias, visando auxiliar o poder público”, conta. Para isso, a equipe utilizou dados públicos da pandemia para o cálculo das taxas diárias de internações e óbitos, procurando por períodos em que essas taxas apresentaram uma estabilização. Estes períodos, aponta o professor, em geral são aqueles em que há um alto volume de testes com baixos índices de resultado positivo.

Na prática, foram utilizados dados de Chicago e Nova York, cidades que estavam testando muito sua população. Esse era um fator importante para o desenvolvimento da ferramenta, pois era necessário que houvesse uma alta taxa de testagens e um volume pequeno de testes positivos para se fazer um corte numérico e compará-lo com as taxas de hospitalização e óbitos. As taxas observadas nos períodos em que houve estabilização eram consideradas como as taxas reais de mortalidade e de hospitalização associadas à covid-19, que depois eram usadas para fornecer estimativas de números de infecções para ouros períodos e regiões.

Segundo Albani, a metodologia funciona da seguinte forma: se a taxa de mortalidade considerada como real é de 1% e, num dado dia, a taxa de mortalidade observada é de 10%, então o número de infecções naquele dia deve ser 10 vezes maior do que o número reportado. A taxa de mortalidade diária é calculada como a razão entre o número de mortes num dado dia e o número de infecções reportadas 12 dias antes, em que 12 dias é o tempo médio entre uma pessoa começar a apresentar os sintomas da doença e vir a óbito. A taxa de hospitalização diária é calculada de forma similar.

A ferramenta foi testada usando dados da Cidade do México, da Dinamarca e da província de Buenos Aires. “Então, quando a gente comparava os nossos números, especialmente usando taxas de mortalidade, com os números de estudos de soroprevalência, a gente viu que nossos números eram muito parecidos”, reforça o pesquisador. Esse confronto dos resultados da ferramenta com os resultados de soroprevalência serve, também, como mais uma validação do instrumento proposto pelos pesquisadores.

Para os cálculos, a equipe utilizou médias móveis de sete dias sobre as novas infecções, hospitalizações e mortes. Entre outras coisas, o estudo também apontou que a infecção entre as populações estudadas pode ter chegado a 30%, um índice pelo menos seis vezes maior do que aquele apresentado nas notificações. De acordo com o professor, a vantagem de utilizar a ferramenta é porque ela é complementar aos estudos de soroprevalência, com o benefício de poder ser utilizada a qualquer momento. “Quando você tem uma ferramenta matemática que te permite ver a subnotificação você pode calcular a qualquer momento, desde que você tenha os dados. Você também pode pegar os números de um lugar e aplicar em outro”, indica.

O estudo, que foi realizado em 2020, também previu um impacto desses dados nas políticas de vacinação, considerando, hipoteticamente, que cidadãos que já tivessem imunidade contra o vírus poderiam ser vacinados depois dos grupos de prioridade.

 

Leia também:  Ser Voluntário