{"id":3256,"date":"2022-01-10T13:05:26","date_gmt":"2022-01-10T16:05:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/covid-19\/?p=3256"},"modified":"2022-01-10T14:36:31","modified_gmt":"2022-01-10T17:36:31","slug":"covid-19-faz-sentido-calcular-um-unico-rt-para-o-brasil","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/covid-19\/covid-19-faz-sentido-calcular-um-unico-rt-para-o-brasil\/","title":{"rendered":"COVID-19: faz sentido calcular um \u00fanico Rt para o Brasil?"},"content":{"rendered":"\n

Sempre que era noticiado no jornal que \u201cO Imperial College de Londres recalculou a taxa R para o Brasil\u201d eu me perguntava: mas isso faz sentido?<\/strong> E isso me incomodava porque parecia que cada canto do Brasil estava num momento diferente da pandemia. Moro em Belo Horizonte e, quando Manaus estava colapsando, por aqui est\u00e1vamos em um momento mais tranquilo. Para mim n\u00e3o fazia sentido… Para responder a essa quest\u00e3o vamos analisar como ocorreu a dissemina\u00e7\u00e3o da COVID-19 pelo nosso pa\u00eds e fazer uma reflex\u00e3o sobre a taxa de transmiss\u00e3o do coronav\u00edrus no Brasil – o agora famoso R0 (ou seria Rt?). Vem com a gente pra entender isso a\u00ed!<\/em><\/p>\n\n\n\n

COMO A COVID-19 SE ESPALHOU PELO BRASIL?<\/span><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Marcia Castro \u00e9 uma dem\u00f3grafa brasileira, professora em Harvard, e publicou um artigo sobre a dissemina\u00e7\u00e3o da COVID-19 no Brasil. Para a pesquisadora, ao falarmos em n\u00famero total de casos e de mortes acabamos por esconder as grandes diferen\u00e7as entre os estados<\/span><\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Os gr\u00e1ficos abaixo, elaborados por pesquisadores da Fiocruz-MG, cobrem o per\u00edodo de abril a julho de 2020, conseguimos comparar a raz\u00e3o de transmiss\u00e3o (Rt) do v\u00edrus SARS-Cov-2 em diferentes cidades do Brasil<\/span><\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Vamos falar sobre essa a taxa daqui a pouco, mas aqui conseguimos observar como esse padr\u00e3o \u00e9 diferente entre cada um desses locais.<\/h6>\n\n\n\n
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O que poderia explicar essas diferen\u00e7as no padr\u00e3o de espalhamento da COVID-19? Para Marcia Castro, a falta de uma a\u00e7\u00e3o coordenada pelo governo federal, somada a problemas de notifica\u00e7\u00e3o e a a\u00e7\u00f5es locais descoordenadas (como o fechamento de cidades), podem ter contribu\u00eddo para isso. O que a professora observou em seu trabalho \u00e9 que, ao longo do tempo, houve um processo de interioriza\u00e7\u00e3o da doen\u00e7a. Esse processo se deu tanto nos estados quanto no pa\u00eds como um todo \u2013 e, tamb\u00e9m, \u00e9 o esperado em uma situa\u00e7\u00e3o de epidemia.<\/p>\n\n\n\n

Explico: A pandemia come\u00e7a em S\u00e3o Paulo, uma capital com grande movimenta\u00e7\u00e3o de pessoas que v\u00eam de fora do pa\u00eds, mas tamb\u00e9m acaba sendo um polo de dispers\u00e3o para outros estados. Assim a pandemia que chega numa metr\u00f3pole como SP, inicia seu movimento da capital para o interior do pr\u00f3prio estado, mas tamb\u00e9m para os demais estados brasileiros. Da capital, a COVID-19 se espalha para as regi\u00f5es metropolitanas e vai cada vez chegando mais ao interior. Com isso, o que se observa \u00e9 que,\u00a0ao longo do tempo, o n\u00famero de casos e mortes caem nas capitais \u00e0 medida que sobem no interior do pa\u00eds<\/span><\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

E \u00e9 isso que o gr\u00e1fico abaixo mostra pra gente.<\/h6>\n\n\n\n
\"Texto:<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Observe que a invers\u00e3o ocorreu a partir da semana epidemiol\u00f3gica 19 (entre os 03-09\/05\/20) e que, devido ao processo de interioriza\u00e7\u00e3o, as cidades do interior tiveram mais tempo para se preparar para a chegada da pandemia do que as capitais – assim como, por exemplo, o Brasil teve mais tempo do que pa\u00edses Europeus<\/span>.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

 Vale ressaltar ainda, que essa n\u00e3o \u00e9 a \u00fanica forma de dispers\u00e3o do v\u00edrus, ele n\u00e3o chega uma \u00fanica vez e se espalha. A entrada do v\u00edrus numa popula\u00e7\u00e3o pode ocorrer em v\u00e1rios momentos. No Amazonas, por exemplo, a variante Gama do novo coronav\u00edrus circulou por um bom tempo no interior do estado e foi constantemente reintroduzida em Manaus. A capital do AM, por sua vez, foi respons\u00e1vel pelo movimento contr\u00e1rio.  <\/p>\n\n\n\n

R0: COMO A GENTE MEDE O QUE EST\u00c1 ACONTECENDO COM A PANDEMIA?<\/span> <\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Tendo entendido que a dissemina\u00e7\u00e3o se deu de forma diferente entre cidades e estados, podemos falar no R0.<\/p>\n\n\n\n

O n\u00famero m\u00e9dio de pessoas que uma pessoa contaminada infecta<\/span><\/strong> \u00e9 chamado de R0 (lemos R-zero) ou de raz\u00e3o b\u00e1sica de reprodu\u00e7\u00e3o de um v\u00edrus. <\/p>\n\n\n\n

De uma forma mais t\u00e9cnica, essa defini\u00e7\u00e3o poderia ser \u201co n\u00famero de casos que se espera que ocorra em m\u00e9dia em uma popula\u00e7\u00e3o homog\u00eanea como resultado da infec\u00e7\u00e3o por um \u00fanico indiv\u00edduo, quando a popula\u00e7\u00e3o \u00e9 suscet\u00edvel no in\u00edcio de uma epidemia, antes que a imunidade generalizada comece a se desenvolver e antes que qualquer tentativa de imuniza\u00e7\u00e3o tenha sido feita<\/em>\u201d. Um ponto central, importante de ser ressaltado aqui, \u00e9 a necessidade de que haja contato entre as pessoas dessa popula\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Por exemplo, se uma pessoa contaminada transmite, em m\u00e9dia, a infec\u00e7\u00e3o para outras 3 pessoas (e assim por diante), temos um R0 com valor de 3. <\/h6>\n\n\n\n
\"Texto:<\/a><\/figure>\n\n\n\n

\u00c9 importante conhecermos o R0 de diferentes infec\u00e7\u00f5es virais para estabelecermos as estrat\u00e9gias de combate \u00e0 infec\u00e7\u00e3o. Na imagem acima, observamos os valores estimados de R0 para diferentes doen\u00e7as causadas por v\u00edrus. Ah! Veja bem, quando falamos do R0, nos referimos ao potencial de dissemina\u00e7\u00e3o do v\u00edrus; e isso n\u00e3o est\u00e1 diretamente ligado \u00e0 letalidade ou \u00e0 gravidade da doen\u00e7a causada<\/span><\/strong>!<\/span> Estima-se que o SARS-CoV-2 tenha um R0 de aproximadamente 2,6. <\/p>\n\n\n\n

E quais fatores influenciam nesse valor? <\/h5>\n\n\n\n

– O tamanho da popula\u00e7\u00e3o e o contato entre os indiv\u00edduos<\/p>\n\n\n\n

– Quantos indiv\u00edduos s\u00e3o suscept\u00edveis \u00e0 contamina\u00e7\u00e3o pelo v\u00edrus<\/p>\n\n\n\n

– Capacidade de infec\u00e7\u00e3o do microrganismo <\/p>\n\n\n\n

– Tempo durante o qual um indiv\u00edduo permanece transmitindo a doen\u00e7a<\/p>\n\n\n\n

– Taxa de remo\u00e7\u00e3o da infec\u00e7\u00e3o (por cura ou morte de indiv\u00edduos infectados)<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 importante ressaltar que o valor calculado depende da acur\u00e1cia dos dados e do modelo epidemiol\u00f3gico utilizados. Dados ruins ou modelos pouco acurados podem distorcer muito os resultados. Desde o in\u00edcio de dezembro (10\/12\/20), quando o Minist\u00e9rio da Sa\u00fade foi hackeado, estamos sofrendo com um apag\u00e3o de dados que est\u00e1 influenciando an\u00e1lises e estimativas sobre a pandemia no Brasil. O Observat\u00f3rio COVID-19 BR, por exemplo, deixa avisado no site: “Devido ao apag\u00e3o de dados do Minist\u00e9rio da Sa\u00fade, estamos impossibilitados de atualizar nossas estimativas. Esperamos que o Minist\u00e9rio da Sa\u00fade reestabele\u00e7a os sistemas de informa\u00e7\u00f5es afetados e assim possa manter a divulga\u00e7\u00e3o e transpar\u00eancia de dados em Sa\u00fade no pa\u00eds.<\/em>“<\/p>\n\n\n\n

Devemos sempre nos lembrar que: modelos n\u00e3o s\u00e3o exatos, eles s\u00e3o estimativas que nos orientam<\/span><\/strong> e devemos ter cuidado para que eles n\u00e3o sejam grosseiramente errados.<\/p>\n\n\n\n

MAS E O TAL Rt? N\u00c3O \u00c9 A MESMA COISA? <\/span><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

O n\u00famero zero em R0 significa que o valor \u00e9 calculado considerando que h\u00e1 imunidade zero na popula\u00e7\u00e3o \u2013 o que foi o caso do SARS-Cov-2 no in\u00edcio da pandemia. Mas esse valor n\u00e3o \u00e9 adequado, quando queremos analisar a taxa de dissemina\u00e7\u00e3o do v\u00edrus ao longo do tempo. <\/p>\n\n\n\n

Apesar de parecido, para esses casos utilizamos o Rt ou Re<\/span><\/u><\/strong> (n\u00famero efetivo de reprodu\u00e7\u00e3o; R0 no tempo; velocidade de cont\u00e1gio no tempo), que varia ao longo do tempo<\/span><\/u><\/strong> e depende dos valores do momento em que foi medido, sendo, tamb\u00e9m, impactado pelo aumento da imunidade ap\u00f3s infec\u00e7\u00e3o ou vacina\u00e7\u00e3o, bem como pelo comportamento das pessoas (distanciamento social, uso de m\u00e1scaras, por exemplo).<\/p>\n\n\n\n

Assim, a varia\u00e7\u00e3o do Rt ao longo do tempo nos ajuda a tomar decis\u00f5es sobre pol\u00edticas p\u00fablicas<\/span><\/u><\/strong> durante a pandemia em curso. Isso acontece porque se o Rt \u00e9 maior do que 1<\/span><\/u><\/strong> (Rt>1) isso indica que a pandemia est\u00e1 em expans\u00e3o<\/span><\/strong>; e se o Rt \u00e9 menor do que 1<\/span><\/u><\/strong> (Rt<1), a pandemia est\u00e1 em um momento de regress\u00e3o<\/span><\/strong>, ou seja, a quantidade de pessoas contaminadas est\u00e1 diminuindo, podendo levar ao controle da doen\u00e7a.<\/p>\n\n\n\n

COMPARANDO OS VALORES DO Rt DE MANAUS E BELO HORIZONTE <\/span><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Tendo estabelecido as defini\u00e7\u00f5es dos conceitos, procurei duas cidades que imaginei terem um perfil diferente de transmiss\u00e3o do SARS-Cov-2. Escolhi Belo Horizonte (MG) por ser onde moro e Manaus (AM) devido ao colapso que aconteceu na cidade no final de 2020\/in\u00edcio de 2021; al\u00e9m do fato de as duas cidades ficarem muito distantes entre si, havendo um baixo fluxo entre os seus habitantes. Lembrando que o objetivo aqui n\u00e3o \u00e9 analisar as causas da melhora ou piora de indicadores.Aqui vemos os gr\u00e1ficos com valores de Rt das duas cidades de mar\u00e7o de 2020 a dezembro de 2021, destacando no quadro em amarelo o per\u00edodo entre novembro de 2020 e janeiro de 2021. Apesar de a escala do gr\u00e1fico n\u00e3o ser a mesma e dificultar a compara\u00e7\u00e3o, conseguimos observar que as curvas mostram comportamentos diferentes da pandemia nas duas cidades.<\/p>\n\n\n\n

\"Texto:<\/a><\/figure>\n\n\n\n
Vamos agora, colocar os gr\u00e1ficos sobrepostos (mas apenas o recorte do per\u00edodo em destaque). Observe que enquanto a cidade de Belo Horizonte (azul) apresenta uma queda quase cont\u00ednua dos valores de Rt, em Manaus observamos uma curva que aumenta antes de diminuir.<\/h6>\n\n\n\n
\"Texto:<\/a><\/figure>\n\n\n\n

E ENFIM, FAZ SENTIDO CALCULAR UM Rt \u00daNICO PARA O BRASIL?<\/span><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Conseguimos ver que em cidades diferentes a propaga\u00e7\u00e3o da pandemia se d\u00e1 de formas tamb\u00e9m diferentes. Com isso entendemos que quanto mais ampliamos o foco da an\u00e1lise, mais estamos agrupando cidades com comportamentos distintos nos valores de Rt. Assim, an\u00e1lises de cidades s\u00e3o mais precisas que an\u00e1lises que comparam estados; e quando consideramos um pa\u00eds grande como o Brasil vemos valores que n\u00e3o retratam os detalhes e as diverg\u00eancias<\/span>.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Quando comentei no Twitter sobre este tema<\/a>, recebi o contato do Rafael Lopes \u2013 que faz doutorado em f\u00edsica, \u00e9 pesquisador na \u00e1rea de din\u00e2mica epidemiol\u00f3gica e, tamb\u00e9m, membro do Observat\u00f3rio COVID-19 BR.<\/p>\n\n\n\n

Lopes ressalta que \u201ccalcular valores de Rt para um pa\u00eds grande como o Brasil \u00e9 errado por defini\u00e7\u00e3o, uma vez que o Rt \u00e9 uma raz\u00e3o entre os casos de hoje e os casos anteriores numa dada comunidade, supondo-se, assim, que todos os indiv\u00edduos da comunidade est\u00e3o em contato uns com os outros. Pessoas em Manaus n\u00e3o est\u00e3o em contato com pessoas de Porto Alegre, por exemplo. Logo, calcular um R \u00fanico para o Brasil coloca essa suposi\u00e7\u00e3o [pessoas de diferentes cidades em contato] como verdadeira, mas ela \u00e9 claramente falsa<\/em>\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Como vemos abaixo, o Rt da COVID-19 no Brasil vem sendo calculado ao longo de toda a pandemia pelo Imperial College de Londres. Mas por qual motivo isso vem sendo feito? <\/h6>\n\n\n\n
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Calcular o Rt agregado pode \u00fatil pois nos permite fazer uma an\u00e1lise geral da situa\u00e7\u00e3o do pa\u00eds e uma compara\u00e7\u00e3o a n\u00edvel global. Mas essa abordagem, apesar de funcionar bem para pa\u00edses pequenos (como os da Europa, por exemplo) \u00e9, tamb\u00e9m, criticada para pa\u00edses grandes (como o Brasil e os Estados Unidos) pelos motivos que j\u00e1 levantamos no texto.<\/p>\n\n\n\n

Por fim, \u00e9 importante lembrar que ao fazermos isso acabamos perdendo detalhes da pandemia e, portanto, esse valor n\u00e3o deve ser utilizado como \u00fanica base para pol\u00edticas p\u00fablicas nacionais. Para essas situa\u00e7\u00f5es, por\u00e9m, devem ser consideradas as especificidades locais antes de tudo!<\/p>\n\n\n\n

REFER\u00caNCIAS<\/span><\/strong><\/h2>\n\n\n\n