A taxa de mortalidade por covid-19 no Reino Unido reduziu-se após as restrições iniciais à circulação de pessoas, decretadas no primeiro semestre de 2020, e voltou a elevar-se mais para o final do ano, com a emergência de novas variantes do vírus. No ano seguinte, cedeu novamente e permaneceu baixa conforme a vacinação avançava.
No segundo ano da epidemia, a quantidade de pessoas suscetíveis a uma nova infecção, porque o seu sistema imune foi perdendo capacidade de defesa e porque o coronavírus variou, tornou-se significativa. Cerca de oito em cada dez infecções, em média, não foram reportadas ao sistema de saúde, subnotificação que foi maior no início, devido à restrição da quantidade de testes, e menor em julho de 2020 e em abril de 2021.
Cada infectado transmitiu o patógeno em média para mais de duas pessoas — ritmo que acelera a propagação da epidemia — em quatro períodos: no início da crise sanitária, de agosto a outubro de 2020, no primeiro bimestre de 2021e de junho a agosto de 2021.
Gustavo Athayde, do Insper, e Airlane Alencar, da USP, desenvolveram um modelo capaz de acompanhar com relativo sucesso o comportamento complexo da pandemia provocada pelo Sars-Cov-2. Testaram a formulação com os dados do Reino Unido no período de abril de 2020 a setembro de 2021 — em janeiro desse segundo ano da epidemia, o país europeu registrou seu pico de óbitos, mais de 1.700 mortes num dia.
O desafio de Gustavo e Airlane, em relação à abordagem padrão da epidemiologia, foi incorporar a dinâmica da covid-19, cuja trajetória se sujeita a variações drásticas na circulação de pessoas, alterações no poder de matar e de alastrar-se do vírus, chances crescentes de reinfecção ao longo do tempo e ao avanço e especificidades das vacinas.
A proposta da dupla de pesquisadores permite que os parâmetros e as variáveis do modelo epidemiológico clássico conhecido com SIRD (acrônimo em inglês para suscetíveis, infectados, removidos e mortos) se modifiquem com o tempo. Os choques dos diversos incidentes — aperto e afrouxamento da circulação, vacinação, novas variantes virais, vulnerabilidade à reinfecção — vão sendo incorporados no modelo.
Submetido à realidade fática do Reino Unido, o modelo se mostrou compatível com a descrição da trajetória da epidemia de coronavírus e evidenciou a eficácia seja das medidas de distanciamento social, seja da vacinação. Pelo fato de a imprecisão da abordagem aumentar à medida que se aproxima o tempo presente, ela, no entanto, não possui bom potencial para prever o comportamento futuro da pandemia.
Leia o estudo:
Forecasting Covid-19 in the United Kingdom: A dynamic SIRD model
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