Um novo estudo, assinado pelo economista Samy Dama e pelo matemático e estatístico Alexandre Simas, contesta os números previstos de mortes pelo novo coronavírus no Brasil. Segundo o documento, eles podem ser diferentes dos apresentados. O estudo, encomendado pela Easynvest, tem como coautores José Gallucci, Bruno Filardi e Rodrigo Rodriguez.
A ideia defendida pelos autores é que os métodos utilizados para realizar estimativas dos óbitos podem ter aumentado o valor final, em números absolutos. Um exemplo citado é o do Imperial College, em que os critérios de cálculo não levaram em conta os casos subnotificados da infecção.
Durante a apresentação do estudo, que será atualizado semanalmente, Dana explicou que os modelos existentes "foram acusados no mundo inteiro de superdimensionar o número de mortes, mesmo nos cenários mais otimistas. Por isso, acreditamos que nosso modelo é mais correto".
Por fim, o economista explica o motivo da criação de seu modelo. Segundo ele, o objetivo não é rivalizar com os já existentes, mas ajudar diversas frentes a saber o que fazer. "Não somos contra a quarentena, nem estamos dizendo que ela não faz diferença. É só para as pessoas entenderem que é um trabalho científico", completa.
Taxa de letalidade
De acordo com Dana e Simas, caso sejam considerados os possíveis casos subnotificados, a taxa de letalidade da doença muda drasticamente. Como exemplo, eles citaram um caso em que há 100 indivíduos infectados. Se houver uma morte neste grupo, haverá uma taxa de mortalidade estimada de 2%. Entretanto, caso houver 19 casos não detectados para cada infectado, esta taxa cai para 0,01%.
Além disso, o novo modelo tem como objetivo corrigir problemas apontados pelos autores em análises anteriores, como a aplicação de dados estatísticos europeus para prever os impactos da pandemia no Brasil.
O primeiro critério a ser analisado, e que deveria ser alterado no caso do Brasil, é o de faixa etária. Em relação à Europa, nosso país possui uma parcela muito maior de jovens. Além disso, o número de leitos em UTIs – em relação ao número de infectados – no Brasil é de 28,2 para cada 100 mil habitantes; enquanto na Itália, esse número é de 12,5 pela mesmo quantidade de moradores.
Com isso, esses dois critérios fazem com que a taxa de letalidade brasileira seja menor que em diversos países da Europa, de acordo com o novo estudo. Em outras palavras, o modelo de Dana e Simas aponta que a proporção de mortos no Brasil não representa a realidade, ou seja, foi superestimada.
"Não temos o número real de pessoas infectadas. Esse modelo que foi construído abre mão desse dado e usa outras premissas para tentar estimar o número de óbitos e a relação de ocupação de leitos de UTI usando dados confiáveis", disse Rodrigo Rodriguez, um dos coautores do estudo. E completa: "Sobre o vírus, usamos premissas universais como taxa de infecção, tempo previsto de sintomas, que é mais ou menos igual em todos os lugares".
Como o modelo funciona
Os autores utilizaram como base o número de mortos, em vez do de infectados, o que seria um dado mais confiável e certeiro para se trabalhar. Para chegarem aos números, eles aplicaram uma técnica de simulação chamada Hamiltonian Monte Carlo (HMC), que considera dados mais flexíveis, devido às diferenças regionais brasileiras.
Para eles, essa é a melhor alternativa, já que há muita variação da distribuição de recursos, como leitos, por exemplo. Por isso, é mais assertivo aplicar a técnica por região: "Não acredito que tem que ser feito um só modelo para o Brasil. Íamos fazer por estado, mas alguns não têm dados", afirma Dana.
Conclusões
Com a aplicação do novo modelo, os pesquisadores chegaram a algumas conclusões. De acordo com eles, se o país mantiver as medidas de isolamento, o pico de mortes pode ocorrer entre 27 de abril e 3 de maio.
Aplicando o HMC em São Paulo, o modelo mostra que um percentual significativo da cidade já pode estar imunizada. Além disso, eles apontam que, somente no estado de São Paulo, o número de mortes pode ser de 8.557.
Via: InvestNews
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