{"id":2983,"date":"2020-05-02T10:02:00","date_gmt":"2020-05-02T13:02:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/meiodecultura\/?p=2983"},"modified":"2020-05-02T00:58:46","modified_gmt":"2020-05-02T03:58:46","slug":"achatar-a-curva-parte-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.blogs.unicamp.br\/meiodecultura\/2020\/05\/02\/achatar-a-curva-parte-2\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 essa curva que a gente tem que achatar? \u2013 parte 2"},"content":{"rendered":"\n

No \u00faltimo post<\/a> falamos sobre como analisar e obter muitas informa\u00e7\u00f5es de um gr\u00e1fico. Agora vamos dar mais um passo para entender de vez o que \u00e9 essa curva que a gente tem que achatar e o que resulta disso.<\/p>\n\n\n\n

Para come\u00e7ar, vamos observar o que podemos entender de um gr\u00e1fico que mostra o curso de uma doen\u00e7a levando em conta o n\u00famero de casos e o tempo. <\/p>\n\n\n\n

Observe que o gr\u00e1fico abaixo come\u00e7a em uma curva que sobe at\u00e9 um n\u00edvel m\u00e1ximo (que \u00e9 o pico) e depois come\u00e7a a diminuir<\/strong>. O pico est\u00e1 representado pelo ponto amarelo no topo do gr\u00e1fico, achou!?<\/em> Mas, se observamos mais atentamente, observamos que a inclina\u00e7\u00e3o dessa curva varia ao longo do tempo. Vemos isso analisando as retas que tra\u00e7amos ao longo da curva! Quanto mais inclinada (mais vertical) mais r\u00e1pido o curso da doen\u00e7a. Quando menos inclinada (mais horizontal), mais lento o curso da doen\u00e7a.<\/p>\n\n\n\n

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Sabendo disso, fica mais f\u00e1cil entender a vari\u00e1vel R.<\/strong> Ela indica quantas pessoas s\u00e3o contaminadas a partir de cada indiv\u00edduo contaminado. <\/p>\n\n\n\n

Temos estimado para o Brasil (em 01\/05\/20) um R entre 2 e 3. Isso significa que, para cada caso confirmado, espera-se que ocorram mais 2-3 novos casos. <\/strong>Podemos falar que quanto menor o R, mais suave (menos inclinada) \u00e9 a curva de crescimento de casos<\/strong>. Quando o R=1<\/strong>, a curva fica plana, uma linha horizontal, porque n\u00e3o h\u00e1 aumento ou diminui\u00e7\u00e3o de casos (\u00e9 a linha amarela). E, para que a curva comece a diminuir, o valor de R deve ser negativo<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

\u00c9 a partir dessa ideia do valor que R que vem a express\u00e3o \u201cVAMOS ACHATAR A CURVA!\u201d. Vamos falar disso aqui embaixo, usando como base o gr\u00e1fico que ilustra a nossa s\u00e9rie\u2013 e que parece o morro do P\u00e3o de A\u00e7\u00facar no Rio de Janeiro<\/s>!<\/p>\n\n\n\n

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Em ROSA<\/strong> temos uma curva qualitativa <\/em>de n\u00famero de casos por tempo. Como voc\u00ea deve ter visto, a COVID tem muitos sintomas graves que podem levar os infectados a dependerem de hospitaliza\u00e7\u00e3o. Em alguns casos, inclusive, os pacientes precisam ser internados em UTIs. A quantidade de leitos \u00e9 limitada e mal distribu\u00edda pelo pa\u00eds. Mesmo dentro dos estados, esses leitos podem estar concentrados em uma determinada cidade ou regi\u00e3o. Esse limite imposto pelo n\u00famero de leitos \u00e9 o que estou chamando aqui de \u201ccapacidade m\u00e1xima do sistema de sa\u00fade<\/em><\/strong>\u201d. A partir do momento em que essa capacidade \u00e9 atingida, pessoas deixam de ser atendidas e a chance de morte aumenta muito (lembra o que aconteceu na It\u00e1lia?)<\/em>. Olhe no gr\u00e1fico acima como uma parte dos casos fica acima dessa capacidade limite… <\/em>esses casos representam as pessoas que n\u00e3o ter\u00e3o nem mesmo a chance de tentarem um leito, j\u00e1 que n\u00e3o haver\u00e1 nenhum dispon\u00edvel.<\/p>\n\n\n\n

Agora podemos falar da curva AZUL<\/strong>. Nela vemos uma situa\u00e7\u00e3o em que medidas de conten\u00e7\u00e3o da contamina\u00e7\u00e3o foram tomadas, reduzindo o valor de R<\/strong>. Observe como o aumento de casos foi menor e espalhado por um per\u00edodo de tempo maior. Com isso, observamos que o n\u00famero de novos casos foi suportado pelo sistema de sa\u00fade at\u00e9 iniciar seu decl\u00ednio. Veja que o ponto m\u00e1ximo do gr\u00e1fico (o pico) ficou bem mais embaixo.<\/p>\n\n\n\n

Voc\u00ea provavelmente deve ter ouvido que o pico seria em mar\u00e7o, depois no in\u00edcio de abril, a\u00ed falaram que seria no final de abril, em maio, em junho… Por que isso acontece?<\/em> Vamos entender, agora, por que o pico da COVID est\u00e1 sendo estimado cada vez mais para frente<\/strong>… <\/p>\n\n\n\n

Como falamos ali em cima, R \u00e9 uma vari\u00e1vel e ela \u00e9 impactada diretamente pelas medidas de preven\u00e7\u00e3o que est\u00e3o sendo tomadas (quarentena, lock down<\/em>, uso de m\u00e1scaras….). Quanto mais efetivas as medidas de prote\u00e7\u00e3o e maior a ades\u00e3o pela popula\u00e7\u00e3o, menor o R. Quanto menor o R, mais a curva \u00e9 achatada. Quanto mais achatada a curva, mais o pico \u00e9 postergado<\/em> <\/strong>(deslocado para frente no tempo). Ficou complicado? Olha essa figura aqui embaixo que vai ficar mais claro! <\/p>\n\n\n\n

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Isso mostra que, quanto mais afastada a nova data do pico, mais as medidas de distanciamento social est\u00e3o funcionando<\/strong> e menos sobrecarregado fica o sistema de sa\u00fade<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

Ent\u00e3o, s\u00f3 para falar mais uma vez: O objetivo dessa estrat\u00e9gia (achatar a curva) \u00e9 permitir que as pessoas sintom\u00e1ticas de COVID que necessitem ser internadas tenham leitos hospitalares dispon\u00edveis. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

No site especial sobre a COVID no Our World in Data<\/a> temos acesso a v\u00e1rios gr\u00e1ficos interativos, nos quais podemos selecionar os pa\u00edses que queremos comparar. <\/p>\n\n\n\n

Separei dois gr\u00e1ficos que relacionam mortalidade por COVID e tempo, ambos atualizados at\u00e9 o dia 01\/05\/2020. A sele\u00e7\u00e3o dos pa\u00edses foi feita com o objetivo de obter diferentes padr\u00f5es de curva para que possamos aplicar os conceitos que trabalhamos nesses dois posts. Vamos trabalhar agora com uma an\u00e1lise quantitativa<\/strong> – e com dados reais!<\/p>\n\n\n\n

O primeiro gr\u00e1fico<\/strong> nos mostra dados que permitem avaliar se estamos atingindo o pico da curva <\/em>com base no n\u00famero de mortes por dia<\/strong> em cada pa\u00eds. Selecionei o Brasil e o Equador porque eles apresentam comportamentos bem interessantes. Coment\u00e1rios de interpreta\u00e7\u00e3o est\u00e3o nas bordas dos gr\u00e1ficos.<\/p>\n\n\n\n

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Este segundo gr\u00e1fico<\/strong> nos mostra o n\u00famero total de mortes por pa\u00eds<\/strong>. Ou seja, diariamente s\u00e3o acrescentadas, ao montante anterior, as novas mortes ocorridas naquele dia<\/em>. Para esse gr\u00e1fico selecionei os Estados Unidos, a Espanha, o Brasil e a China \u2013 todos com comportamentos bem distintos. Como no outro gr\u00e1fico, os coment\u00e1rios est\u00e3o nas laterais. Mas quero chamar aten\u00e7\u00e3o para as letrinhas de A a E que coloquei nos gr\u00e1ficos. Se observarem com aten\u00e7\u00e3o, bem clarinho no fundo, conseguimos observar o desenho das curvas de acordo com a velocidade de aumento no n\u00famero de mortes (as letrinhas indicam essas curvas) – \u00e9 bem interessante!<\/p>\n\n\n\n

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Espero que voc\u00ea tenha gostado dessa postagem e que eu tenha conseguido mostrar como analisar esses gr\u00e1ficos pode n\u00e3o ser t\u00e3o dif\u00edcil como pode parecer, al\u00e9m de ser bem interessante e nos fornecer muita informa\u00e7\u00e3o! <\/p>\n\n\n\n

Se voc\u00ea ainda ficou com alguma d\u00favida ou tem algum gr\u00e1fico que quer que a gente d\u00ea uma olhadinha, entre em contato em alguma rede social!<\/em><\/p>\n\n\n\n

At\u00e9 a pr\u00f3xima! =)<\/p>\n\n\n\n

Aproveite e nos siga no Twitter<\/strong><\/a>, no Instagram<\/a> <\/strong>e no Facebook<\/strong><\/a>!<\/p>\n\n\n\n

Para mais informa\u00e7\u00f5es, al\u00e9m das dicas passadas<\/a>, d\u00ea uma olhadinha nesses sites tamb\u00e9m!<\/p>\n\n\n\n

*Doen\u00e7a Causada Pelo Novo Coronav\u00edrus (COVID-19): mais perguntas do que respostas, no site da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical<\/a>. <\/p>\n\n\n\n

*Site especial sobre a COVID-19, no Our World in Data<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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