Análises comentadas

Última revisão em 20 de junho, 2020 (21:39, Horário de Brasília)

Nesta seção, exibimos pequenos artigos com leituras pertinentes de análises realizadas em conjunto pelos colaboradores do Observatório COVID-19 BR. Nosso objetivo aqui é trazer ao público geral análises cientificamente fundamentadas que contenham conceitos-chave e lições para o enfrentamento da pandemia de COVID-19 no Brasil.


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Esgotamento dos Leitos

Na ausência de medidas preventivas na cidade de São Paulo
Ícone que representa o leito de um hospital
Em quanto tempo 100% dos leitos de São Paulo estariam ocupados com COVID-19, sem distanciamento social?

No início da epidemia no município de São Paulo, a ocupação dos leitos com casos graves confirmados de COVID-19 era de 0.8% dos leitos totais (dados da base oficial de notificações SIVEP-GRIPE), e o número de casos graves da doença duplicava rapidamente (a cada 2,17 dias, valor estimado entre os dias 14 e 19 de março).

Usando estes dados, nosso modelo mostra que 100% dos leitos disponíveis em São Paulo seriam ocupados somente por pacientes de COVID-19 entre os dias 1 e 5 de abril(*) se nenhuma medida de controle de contágio tivesse sido tomada e o número de leitos se mantivesse constante (Fig. 1 e 2).

A simulação de leitos de UTI mostra resultados parecidos: sem nenhuma medida de controle, 100% dos leitos de UTI seriam ocupados somente com pacientes de COVID-19 entre os dias 29 de março e 1 de abril (Fig. 3 e 4).

(*) valores atualizados em 14/05/2020

Ícone que representa o contágio por proximidade
Os efeitos do distanciamento social

Nosso modelo representa um cenário hipotético do avanço da epidemia de COVID-19 no município de São Paulo que nos permite explorar o que aconteceria se medidas de distanciamento não tivessem sido tomadas e a propagação da doença não tivesse desacelerado.

Ao comparar os resultados do nosso modelo com a atual ocupação de leitos na cidade de São Paulo, podemos quantificar quantos leitos (e vidas!) foram salvos pelas as medidas de distanciamento social. A comparação é importante, por exemplo, para o gestor público ter as condições necessárias para tomar a melhor decisão em termos de administração e de política pública, em especial em um momento de extrema gravidade como é o atual.

Nosso modelo, apesar de hipotético, utiliza dados reais de número de leitos e de hospitalizados por faixa etária na cidade. Para representar o cenário sem medidas de distanciamento social, estimamos o tempo de duplicação da doença num período anterior a estas medidas em São Paulo (dias 14 a 19 de março, Fig. 1 e 2).

Figura 1
DESCRIÇÃO ACESSÍVEL

Previsão da porcentagem de leitos hospitalares ocupados por COVID-19 no município de São Paulo entre os dias 14/03 e 07/04 em um cenário sem distanciamento social. A linha e os pontos amarelos são os casos estimados pelo modelo, e os pontos pretos são os dadosobservados de casos graves hospitalizados entre os dias 14 e 19/03 (dados da base oficial de notificações SIVEP-GRIPE).

Figura 2
DESCRIÇÃO ACESSÍVEL

Versão em escala logarítmica da Fig 1. Previsão da porcentagem (em escala logarítmica) de leitos hospitalares ocupados por COVID-19 no município de São Paulo entre os dias 14/03 e 07/04 em um cenário sem distanciamento social. A linha e os pontos amarelos são os casos estimados pelo modelo, e os pontos pretos são os dados observados de casos graves hospitalizados entre os dias 14 e 19/03 (dados da base oficial de notificações SIVEP-GRIPE).

Ícone que representa um público de pessoas
A redução do isolamento social
  • É arriscado reduzir o isolamento social em municípios com mais de 50% dos leitos disponíveis?

Nosso modelo sugere que sim. Mesmo em cidades onde pacientes com COVID-19 ocupam atualmente uma porcentagem baixa dos leitos, a ocupação total de leitos pode ser atingida muito rapidamente sem medidas preventivas. Medidas preventivas, como o isolamento social, aumentam o tempo de duplicação da doença e, portanto, diminuem a velocidade de ocupação dos leitos de hospitais.

Iniciar as medidas preventivas somente quando 50% dos leitos estiverem ocupados pode ser muito tarde, já que o número de hospitalizados por COVID-19 aumenta exponencialmente, e os efeitos de medidas preventivas podem demorar para afetar o número de hospitalizações por COVID-19.

Ícone que representa um hospital
Quantos leitos existem na cidade de São Paulo?

De acordo com o Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES) [Ref. 1], a cidade de São Paulo possui 4.205 leitos de UTI para adultos, dos quais 25% são SUS, e 27.847 leitos simples para adultos dos quais 52% são SUS. Esses leitos estão disponíveis para pacientes com diversos tipos de enfermidades. Até o momento, tem sido difícil saber com precisão quantos leitos estão disponíveis exclusivamente para acolherem pessoas acometidas de COVID-19 ou Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG).

Há informes oficiais que os gestores das redes hospitalares, tanto pública quanto privada, suspenderam os chamados procedimentos eletivos (não urgentes), re-alocaram doentes entre enfermarias, adequaram e ainda vêm adequando espaços físicos, dentro e fora dos hospitais, para aumentar a disponibilidade de leitos para os casos de COVID-19.

Fonte : Secretaria Municipal de São Paulo

Figura 3
DESCRIÇÃO ACESSÍVEL

Previsão da porcentagem de leitos de UTI ocupados por COVID-19 no município de São Paulo entre os dias 14/03 e 07/04 em um cenário sem distanciamento social. A linha e os pontos amarelos são os casos estimados pelo modelo.

Figura 4
DESCRIÇÃO ACESSÍVEL

Versão em escala logarítmica da Fig. 3. Previsão da porcentagem (em escala logarítmica) de leitos de UTI ocupados por COVID-19 no município de São Paulo entre os dias 14/03 e 07/04 em um cenário sem distanciamento social. A linha e os pontos amarelos são os casos estimados pelo modelo.

Qual é a situação atual de ocupação de leitos em São Paulo?

A situação atual de ocupação de leitos é difícil de estimar, devido ao atraso de notificação entre uma pessoa ser internada com sintomas de COVID-19 e obter o resultado do exame. Os dados utilizados na nossa simulação, por exemplo, mudaram após uma atualização da base de dados SIVEP-GRIPE feita no dia 14 de maio. Após o período de atraso de notificação, os números de casos oficiais positivos de COVID-19 em São Paulo aumentaram de 62 para 74 no dia 14/03, e de 259 para 364 no dia 19/03 (Ref. 4 e 5). O Observatório COVID-19 utiliza modelos estatísticos para corrigir este atraso, e assim, estimar a situação atual de ocupação de leitos. Para maiores informações, veja a página Leitos ocupados no Município em São Paulo.

Método

Usamos um modelo que simula os números de infectados, suscetíveis e hospitalizados por classe etária, de acordo com a distribuição etária da população do município de São Paulo. Consideramos como suscetíveis as pessoas que não foram infectadas pela doença.

Utilizamos número de hospitalizados (casos graves) por faixa etária da base oficial de notificações SIVEP-GRIPE entre os dias 14 e 19 de março (período anterior às medidas de quarentena, que entraram em vigor dia 24 de março (Ref. 1). Usamos um método de ajuste bayesiano para ajustar os valores dos parâmetros do modelo aos dados observados.

O tempo de duplicação que melhor se ajustou aos dados observados neste período foi de 2,17 ± 0,17 dias. Usamos este valor inicial de tempo de duplicação como estimativa inicial da taxa de propagação da doença e projetamos o número de hospitalizados para os dias subsequentes (20 de março a 13 de abril). A taxa de crescimento da doença, contudo, não é uma constante, e varia no modelo de acordo com o número de uscetíveis a cada tempo t.

Para a estimativa de número de infectados, utilizamos a distribuição etária de hospitalizados proposta na Ref. 2. A conversão de hospitalizados em pessoas que necessitam de leitos de UTI foi feita conforme a distribuição etária de pacientes hospitalizados que necessitam de UTI proposta na Ref. 3. Para estimar o número de hospitalizados a cada tempo t, levamos em conta a distribuição do tempo de hospitalização de pacientes com COVID-19, a qual é estimada a partir dos dados do SIVEP-GRIPE e possui média de aproximadamente 11 dias. Nós não consideramos possíveis mudanças no tempo de duplicação devido às medidas de distanciamento social, somente devido a diminuição de suscetíveis. A incerteza (95% C.L.) da estimativa do tempo inicial de duplicação é propagada ao modelo e domina as barras de erro dos valores estimados pelo modelo.