A dimensão da tragédia brasileira

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Por GIL VICENTE REIS DE FIGUEIREDO*

O que vimos acontecer nos últimos cinco meses foi uma explosão de irresponsabilidades nos mais diversos âmbitos, sobretudo na condução política, ideológica, sanitária e econômica da crise por parte do governo federal

Introdução

Em abril deste ano publiquei no site A Terra é Redonda um artigo intitulado Medidas de restrição, em que apresentei cenários para a pandemia da COVID-19 no Brasil, usando em boa parte, como referência, o trabalho de um grupo de pesquisadores do Imperial College[i] (Londres), publicado poucos dias antes; mostrei que, de acordo com esse estudo, uma condução cuidadosa da crise limitaria o número de óbitos no nosso País a cerca de 40.000.

O que vimos acontecer nos últimos cinco meses, contudo, foi uma explosão de irresponsabilidades nos mais diversos âmbitos, sobretudo na condução política, ideológica, sanitária e econômica da crise por parte do governo federal. Hoje, ainda longe de um desfecho trágico da pandemia em terras brasileiras, a perda de vidas já ultrapassa 127.000.

Apontamos três medidas básicas que poderiam ter evitado esse caminho: sustentação, até definição em contrário, das medidas de restrição de contatos sociais então adotadas; transferência de recursos,ágil e suficiente,para os setores mais fragilizados da sociedade brasileira – desempregados, trabalhadores informais, micro-pequeno-médios empresários sem capital de giro capaz de enfrentar a gravidade da situação, dentre outros; e uma abordagem que, do ponto de vista da saúde, considerasse o conhecimento divulgado pela comunidade científica e suas organizações, sem contrainformações capazes de produzir efeito boomerang, e fosse o polo organizador de uma política coordenada de testagem maciça, de rastreamento e monitoramento dos contaminados, e do debate de modelos técnicos que permitissem definir, mais adiante,com que protocolos e em qual sequência temporal-geográfica suspender progressivamente o confinamento.

O que se viu acontecer foi precisamente o contrário, em quase todos os aspectos. A pressão pelo fim do confinamento foi constante, incentivada de forma criminosa a partir da cúpula do governo federal, por meio de seguidas declarações desqualificando o impacto da doença, afirmando – falsamente – a existência de drogas curativas e, assim, desincentivando a continuidade do isolamento; o repasse da necessária ajuda financeira, por seu turno, foi ineficiente e demorado, exigindo longas filas que se constituíram em novos riscos de contaminação; e, por fim, orientações sanitárias e científicas foram ignoradas.

Ainda mais preocupante é a constatação de que, decorrido quase meio ano, não foi aqui construída uma rede eficaz de testagem ede acompanhamento de casos que permita controlar efetivamente a pandemia e garantir um retorno relativamente seguro à ‘nova normalidade’. A publicação “Coronavirus (COVID-19) Testing-Statisticsand Research – Our World in Data”[ii]testemunha essa lamentável realidade: de acordo com as informações constantes do Quadro 1 abaixo“só foram incluídos países para os quais há dados, o que corresponde a 66% da população mundial” – em outras palavras, o Brasil fica, junto com o terço restante,fora da correspondente base estatística confiável, relegado ao branco do “No data”.

Quadro 1 – Percentual de casos confirmados no total de testes de COVID-19 aplicados Fonte: https://ourworldindata.org/coronavirus

Para além do registro da falta de informações sobre os percentuais em questão, o diagnóstico que se segue (mesma fonte) avalia os países que vêm demonstrado melhor e pior capacidade de testagem, mundialmente:

“Os dados da Eslováquia, Tailândia, Nova Zelândia, Coréia do Sul e Alemanha mostram que esses países monitoraram a pandemia bem, desde o início, e a controlaram rapidamente, após o surto inicial, e foram capazes de reduzir o número de casos” […] “Os dados do Brasil, México, Estados Unidos, Panamá, Índia, Paquistão, África do Sul e Nigéria mostram que aí se realizam poucos testes, em comparação com a dimensão dos respectivos surtos. Adicionalmente, esses países informam, lamentavelmente, que ainda há uma grande quantidade de casos novos, diariamente”.

Mais grave ainda é o fato de que o Brasil está entre os oito países do mundo que têm maior incidência mundial de casos por 1.000 habitantes[iii] e que, dentre esses, é o de menor capacidade de testagem para o novo coronavírus – conforme se vê no Quadro 2 e Gráfico 1, adiante.

Quadro 2 – Casos e testes por 1.000 habitantes nos oito países com maior incidência de COVID-19 Fonte:https://www.worldometers.info/coronavirus/[iv]Elaboração do autor * EUA = Estados Unidos da América

Gráfico 1
Brasil: o que menos testa entre os oito países com mais casos de COVID-19 no mundo

Fonte: https://www.worldometers.info/coronavirus/ Elaboração do autor

A correlação entre alta testagem e baixa mortalidade é grande, com terríveis consequências: dentre os oito países citados, Bahrain, o que mais testa, tem hoje 72 óbitos por milhão de habitantes, enquanto que no Brasil, o que menos testa, o número de mortes é de 593 por milhão de habitantes.

1 – Evolução comparativa da pandemia: Brasil, França, Alemanha, Itália e EUA

Como resultado do imenso descaso aqui havido, aliado à desqualificação de princípios elementares a serem cumpridos na atual crise sanitária, como o referente ao uso de máscara, frequentemente violado pelo próprio Presidente, o Brasil vive um cenário anunciado de angustiante caos e incerteza.Todos sabem que a pandemia da COVID-19 tem causado enorme impacto no planeta – entretanto, uma comparação entre alguns países da Europa, EUA e Brasil mostra, a esse respeito, diferenças essenciais.

1.1 Curvas comparativas de óbitos

O Gráfico 2adiante revela que, no Brasil, a pandemia tem tido um comportamento bastante atípico:houve aqui uma escalada constante do número de óbitos acumulados,ao longo dos últimos quatro meses, sem redução da inclinação da curva, diferentemente do que aconteceu na imensa maioria dos demais países, como a França, a Alemanha, a Itália e os EUA, onde, após cerca de 1,5 a 2 meses, iniciou-se um processo de arrefecimento progressivo dadoença.

Gráfico 2

Fonte: https://ourworldindata.org/coronavirus Elaboração do autor[v]

Essa realidade fica ainda mais clara quando se consulta a média móvel de 7 dias dos novos óbitos (Gráfico 3).

Nos EUA e nos países da Europa analisados, o platô que precede a queda de óbitos é curto, durando menos de 15 dias, enquanto que, no Brasil, há uma estabilização na faixa de 4 a 5 óbitos por milhão (entre 800 e 1000 pessoas, diariamente) por um período que se aproxima de 120 dias, o que ocasionou perda adicional em torno de 100.000 vidas, em relação ao que teria ocorrido caso a doença tivesse sido controlada de forma semelhante ao que se passou na maioria dos demais países do mundo.

Gráfico 3

Fonte: https://ourworldindata.org/coronavirus Elaboração do autor

1. 2 Resposta à pandemia

Há outros indicadores que podem ser analisados para avaliar a adequação das respostas dos vários países à pandemia. Um desses é o conjunto de projeções indicado no estudo pioneiro de pesquisadores do Imperial College que, levando em conta um conjunto significativo de fatores, apresentou em março deste ano, país por país, uma avaliação de dimensões e cenários de perdas futuras de vidas decorrentes do novo coronavírus, dentre os quais o da ‘supressão precoce’, considerado o menos pior possível[vi]. Hoje, passados quase seis meses, comparamos, no Quadro 3, as projeções daquele estudo com o que de fato aconteceu.

Fontes: Estudo do Imperial College. Páginas oficiais[vii]

Esses números, resumidos no Gráfico 4, são contundentes: na Alemanha o número de mortes não chegou à metade das projeções feitas, enquanto que, no Brasil,que apresentou os números mais negativos dentre os cinco países, foi quase três vezes maior.

Gráfico 4


 

2 – A COVID-19 no Brasil

Embora o viés político-ideológico-sanitário seja um importante parâmetro para a compreensão das discrepâncias apontadas em relação a outros países, deve-se assinalar que não é o único, posto que a dimensão continental do Brasil levou – como também ocorreu nos EUA – à existência de diferentes trajetórias da COVID-19 nos diversos estados e municípios, com intensidades e temporalidades distintas.

2.1 A evolução do número de óbitos

Na segunda quinzena de março de 2020 a cidade de São Paulo tornou-se o epicentro inicial da pandemia no Brasil, trazida por viajantes que retornavam da Europa. Daí a doença se espalhou rapidamente para o Rio de Janeiro, onde a partir de maio houve ainda maior aceleração.

Gráfico 5

Fontes (Gráficos 5, 6, 7, 8 e 9): https://covid.saude.gov.br/

Do eixo São Paulo – Rio de Janeiro a COVID-19 avançou, de meados de abril em diante, para o Amazonas e, na sequência, para o Pará e restante da região norte (Gráfico 6), onde o impacto foi imenso, pelas precárias condições dos sistemas de saúde locais e, adicionalmente, pela parca distribuição dos recursos sanitários existentes, em geral concentrados nas capitais.

Gráfico 6

A região seguinte a ser atingida foi o Nordeste, especialmente após o fim de abril /início de maio, e as principais portas de entrada foram o Ceará e Pernambuco.

 Gráfico 7

No Centro-Oeste (e no Gráfico 8 incluímos também Minas Gerais e Bahia, onde a doença teve trajetória semelhante) a pandemia instalou-se efetivamente de junho em diante. À exceção de Mato Grosso, em que há redução da taxa de óbitos, a COVID-19 não está ainda, nesses estados, em claro declínio.

Gráfico 8

A última região a ser atingida foi a Sul (Gráfico 9); a pior fase aparentemente ocorreu em agosto.

Gráfico 9

Os Gráficos 5, 6, 7, 8 e 9 estão na mesma escala, o que permite observar que a pandemia, além de ter se intensificado nas diversas regiões em tempos distintos, atingiu de forma diferenciadamente grave o Norte e o Nordeste do País,

2.2 Evolução do número de casos

Enquanto as novas curvas de óbitos, no Brasil e no mundo, esboçam indícios de retração global da COVID-19, o Gráfico 10 (de novos casos[viii]) apresenta tendências contraditórias, em especial em países – como a França, dentre outros – onde o número de óbitos diários já foi fortemente reduzido, e nos quais a recente elevação do número de casos poderia parecer – preocupantemente – o início de uma ‘segunda onda’.

Gráfico 10

Entretanto, não tem sido verificado novo aumento no número de mortes. Algumas hipóteses explicativas têm sido aventadas, dentre as quais: a mudança de perfil etário das novas contaminações, que hoje se concentram em faixas de idade mais baixas, em particular como consequência da maior circulação de jovens e turistas no verão europeu; a maior testagem de casos assintomáticos;e evidências de que a COVID-19 gera um grau importante de imunidade – embora ainda não totalmente compreendido – nos locais anteriormente mais atingidos.

Seria ainda temerário antecipar o que os próximos meses reservam, em específico para o Brasil. As considerações que se seguem, portanto, devem ser vistas apenas como simples e meras projeções do que parece ser um curso declinante da doença que, apesar da irresponsabilidade dos nossos dirigentes, segue sua própria dinâmica.

2.3 Modelos e projeções – que NÃO são previsões

Nos últimos meses têm sido publicados muitos trabalhos científicos sobre a COVID-19, e, em particular, vêm sendo revisitados diversos modelos epidemiológicos e respectivas projeções.

Há diversas abordagens, como a que apresenta a pandemia como objeto complexo, com base numa proposta de modelagem heurística orientada por planos de ocorrência e interfaces hierárquicas[ix]; ou a que utiliza sistemas de equações diferenciais lineares[x]; ou a que acompanha a evolução da doença buscando aproximar os valores de determinado tipo de funções aos dados observados. Nesta última linha, Se Yoon Lee propôs recentemente[xi]o uso de curvas logísticas generalizadas[xii] (Richards growth curve model[xiii]). A aplicação deste último método à COVID-19, no caso brasileiro, resulta nos gráficos constantes do ANEXO (elaboração do autor).

3 – Conclusão

É importante reafirmar, finalmente, que não se pode supor e muito menos acreditar que as projeções aqui indicadas venham a se confirmar de forma automática, o que seria um gravíssimo erro, posto que dependem – enquanto não houver vacina – da continuidade e do aprofundamento das medidas e cuidados que precisam e devem ser tomados.

Em particular, é fundamental: que seja continuado o distanciamento social, sem aglomerações como as que vêm sendo vistas recentemente no Brasil; que o uso de todos os equipamentos de proteção individual seja cada vez mais amplamente disseminado e incentivado pelos poderes públicos; e que, acima de tudo, se estruture no nosso País, no mais curto espaço de tempo possível, um programa abrangente e eficiente de testagem de casos, de localização de contatos, de isolamento e de acompanhamento dos doentes.

Sem que haja uma firme consciência coletiva de que todas essas providências são essenciais e necessárias, a pandemia da COVID-19 não irá recuar apenas para referendar alguns modelos matemáticos.

Anexo

Indicamos abaixo projeções – em lilás – para o comportamento da pandemia da COVID-19, considerados os parâmetros que melhor adequam curvas logísticas generalizadas aos dados oficiais (https://covid.saude.gov.br/) disponíveis até 4 de setembro de 2020, por estado brasileiro. Em cada gráfico, a curva laranja representa as médias móveis (casos) de 7 dias e a curva preta as médias móveis de 14 dias.

Insistimos, mais uma vez: ‘projeções’ não podem e não devem ser confundidas com ‘previsões’, por vários motivos, dentre os quais: 1) as informações disponíveis podem não ser confiáveis (notificação incorreta); 2) e, sobretudo, o futuro pode não refletir o passado, em especial porque o comportamento da população e um conjunto de outros parâmetros pode não vir a corresponder ao histórico anterior.

*Gil Vicente Reis de Figueiredo é professor aposentado do Departamento de Matemática da UFSCar.

 

Notas


[i]The Global Impact of COVID-19 and Strategies for Mitigation and Suppression. 26 de março de 2020. Patrick GT Walker*, Charles Whittaker*, Oliver Watson, Marc Baguelin, Kylie E C Ainslie, Sangeeta Bhatia, Samir Bhatt, AdhirathaBoonyasiri, Olivia Boyd, Lorenzo Cattarino, Zulma Cucunubá, Gina Cuomo-Dannenburg, Amy Dighe, Christl A Donnelly, Ilaria Dorigatti, Sabine van Elsland, Rich FitzJohn, Seth Flaxman, Han Fu, Katy Gaythorpe, Lily Geidelberg, Nicholas Grassly, Will Green, Arran Hamlet, Katharina Hauck, David Haw, Sarah Hayes, Wes Hinsley, Natsuko Imai, David Jorgensen, Edward Knock, Daniel Laydon, Swapnil Mishra, Gemma Nedjati-Gilani,  Lucy C Okell,  Steven Riley, Hayley Thompson, Juliette Unwin, Robert Verity, Michaela Vollmer, Caroline Walters, Hao Wei Wang, Yuanrong Wang, Peter Winskill, Xiaoyue Xi, Neil M Ferguson, Azra C Ghani, Imperial College COVIE-19 Response Team. Disponível em: https://www.imperial.ac.uk/mrc-global-infectious-disease-analysis/news–wuhan-coronavirus/?fbclid=IwAR0GeexFNu6ezOVclPBVW5x3Z3yOn5N1X6siDO5P7ezUOm_UwOUu31RBoAY Acesso em 27 de março de 2020.

[ii]Acessível na página https://ourworldindata.org/coronavirus, que tem o selo da Universidade de Oxford e é referência para trabalhos de pesquisa sobre a COVID-19.

[iii] Dentre os 156 países do mundo que têm população superior a um milhão de habitantes.

[iv]Essa é página de referência das publicações da USP-Ribeirão Preto postadas emhttps://ciis.fmrp.usp.br/covid19/analise-brasil-e-mundo-testes/, no que se refere à capacidade de testagem para COVID-19. Acesso em 8 de setembro de 2020.

[v]O Gráfico 2 foi elaborado da seguinte forma: o registro de óbitos acumulados foi anotado, para cada um dos países, a partir do dia em que ocorreu a quinta morte – essa data corresponde ao ‘dia 1’ de cada qual. Assim, são comparadas fases semelhantes (temporalmente) da epidemia nos vários países.

[vi]Nesse cenário supõe-se que adequadas medidas de distanciamento social são tomadas antes que o número de óbitos atinja 2 por milhão, ao longo da semana imediatamente anterior.

[vii] As fontes para os dados apresentados acima são os valores constantes do estudo do Imperial College, de um lado, e, de  outro, as seguintes páginas oficiais (acesso em 9 de setembro de 2015), respectivamente, no que se refere à quantidade atual de óbitos: https://covid.saude.gov.br/; https://www.zeit.de/zustimmung?url=https%3A%2F%2Fwww.zeit.de%2Fwissen%2Fgesundheit%2Fcoronavirus-echtzeit-karte-deutschland-landkreise-infektionen-ausbreitung; https://coronavirus.1point3acres.com/en; https://www.gouvernement.fr/info-coronavirus/carte-et-donnees; e http://www.salute.gov.it/nuovocoronavirus

[viii] A fonte utilizada é, como anteriormente, a página https://ourworldindata.org/coronavirus

[ix]Modelagem da pandemia Covid-19 como objeto complexo (notas samajianas) Naomar de Almeida Filho, em http://orcid.org/0000-0002-4435-755XInstituto de Estudos Avançados, Universidade de São Paulo, São Paulo, Brasil. 2020 (26 jun)

[x]Qual a estimativa de leitos de UTI para o atendimento de pacientes adultos no pico da pandemia de COVID-19 em Porto Alegre? Estudo com modelo matemático SEIHDR, Cristiano Lima Hackmann, Carlos Schonerwald, Jair Ferreira e Maurício GuidiSaueressig, UFRGS, Brasil. 2020 (09 jul)

[xi] Estimation of COVID-19 spread curves integrating global data and borrowing information, Se Yoon Lee, Bowen Lei, Bani Mallick, University of Texas,emhttps://journals.plos.org/plosone/article/authors?id=10.1371/journal.pone.0236860, PLOS ONE. 2020 (29 july)

[xii] Trata-se de uma função do tempo, a quatro parâmetros: F (t; ϴ1, ϴ2, ϴ3, ε) = ϴ1.[1+ε.exp {-ϴ2 .(t-ϴ3 )}]^(-1/ε); a proposta de modelação, no caso específico da pandemia da COVID-19, é encontrar, numa determinada data (no caso, 04 de setembro de 2020) os valores dos parâmetros que, para sucessivos valores de t, em todas as datas anteriores,  mais se adequem aos dados empiricamente observados.

[xiii] Richards F. A flexible growth function for empirical use, Journal of experimental Botany. 1959; 10(2): 614-616.