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.
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
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).
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).
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).
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.
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
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.
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.
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.
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.
O número de óbitos divulgado pelo Ministério da Saúde em seus boletins epidemiológicos não refletem a atualidade de mortes por Covid-19. Para dar um panorama mais real da atualidade aplicamos uma técnica estatística que, através dos atrasos entre o óbito e a notificação, estima quantos óbitos já ocorreram mas ainda não constam no sistema de notificação. Essa estimativa é o que chamamos de nowcasting e nos dá uma visão mais realista da atualidade. Estimamos que no limite inferior temos mais 21 óbitos para cada 100 óbitos notificados e no limite superior estimamos que haja 41 óbitos não notificados para cada centena de óbitos já notificados. Ou seja, um aumento entre 21 e 41% no número de óbitos.
Para que um óbito causado por COVID-19 seja contabilizado nas estatísticas oficiais do Ministério da Saúde (MS), é necessário esperar o resultado do teste laboratorial. Normalmente, este teste é feito com material coletado quando a pessoa ainda estava viva (em geral por coleta de secreções) ou, raramente, após o óbito. Por isso, o número de óbitos diários divulgados pelo MS reflete, na verdade, somente o número de resultados de exames para SARS-Cov-2 que já foram concluídos para óbitos, e não os que realmente ocorreram na data de divulgação.
A Figura 1 mostra o número de óbitos por COVID em cada data, conforme anunciados em boletins de diferentes dias, pelo governo federal. Nesta figura vemos que muitos óbitos são anunciados vários dias depois de realmente terem ocorrido - basta notar como a curva cresce a cada data de boletim, o que significa que a cada novo boletim o número de óbitos aumenta mesmo em dias anteriores a essa data. Com esses dados, podemos estimar que a maioria do óbitos (61%) leva mais de dez dias para ser confirmado e notificado. Já a Figura 2 mostra que somente 3% dos óbitos são de notificados com até 1 dia de atraso. Se olharmos para outros intervalos de dias de atrasos para notificação de um óbito, vemos que a grande minoria dos óbitos são confirmados na data de ocorrência, uma porcentagem de aproximadamente de 0,17% e, poranto, estamos falando de um evento extremamente raro de ser observado no sistema de notificação. Já no caso da proporção de óbitos que são notificados com até 3 dias de atraso com relação a data de ocorrência, esse número aumenta para apenas 13% das notificações. Só se atinge uma maioria em percentagem de notificações, após o intervalo 15 dias de atraso entre a data de notificação e a data de ocorrência do óbito, quando atingimos 51,4% de notificações. Mais de um quarto dos óbitos são notificados apenas 1 mês depois de ocorrerem.
Número de óbitos por COVID por data no Brasil, reportados em boletins epidemiológicos do Ministério da Saúde. Cada linha mostra o número de óbitos reportados até o respectivo boletim. Mesmo boletins de datas muito posteriores incrementam o número de óbitos em datas anteriores. A curva cai para datas próximas do dia do boletim pois há poucos óbitos que são notificados e confirmados próximos de sua data de ocorrência - efeito de atraso de notificação. Nos boletins seguintes estas são as datas pras quais são acrescentados mais óbitos, em geral.
Distribuição de probabilidade acumulada de notificação, isto é, o eixo veritical indicada a fração de óbitos notificados com atrasos indicados no eixo horizontal. Os pontos indicados correpondem a 7, 14, 30 e 60 dias.
Infelizmente, este número é maior do que o número oficial divulgado a cada dia. O nowcasting estima um número de óbitos para o último boletim, que é entre 32.716 e 38.090 óbitos até a data deste boletim (5 de junho). No dia 5 de junho, havia 26.888 óbitos notificados, ou seja, um número menor. Isso significa que, para cada óbito registrado nos boletins deve haver 1,21 óbitos que ainda não constam como confirmados por COVID-19, no limite inferior da estimativa, e até 1,41 outros óbitos que não constam no limite superior da estimativa.
Os dados de número de óbitos por data de notificação, como feito pelo Ministério da Saúde, refletem a situação do passado e não a realidade atual. Para podermos fazer um gráfico do número de óbitos por data do óbito para datas recentes, precisamos considerar que no futuro ainda virá o resultado de exames de pessoas que já faleceram, fazendo com que os números de óbitos nas datas recentes aumentem. Para isso, supomos que a estatística de atrasos dos casos futuros é semelhante à dos últimos dias. Na Figura 3, mostramos o número de óbitos por dia do óbito, ou seja, com a correção de atrasos já incorporada. Por ser uma estimava há no método uma faixa (mais clara) de 95% de confiança para a estimativa (em vermelho). Em azul, temos o número de óbitos divulgados até o último boletim epidemiológico (5 de junho), isto é, sem correções de atraso.
O nowcasting é uma estimativa que é sensível a frequência com que os dados são disponibilizados. Fazemos a análise extraindo os dados dos boletins, mas nem todos os boletins informam óbitos por data. Além disso, houve dias em que não houve boletins. Essa intermitência afeta o nowcasting, fazendo pois períodos longos em que não há dados levam a uma subestimativa na técnica. Por isso, é possível que o número de óbitos que estimamos ainda seja menor do que o real.
Número de óbitos por COVID no Brasil acumulados e o nowcasting a cada data. Linha azul é o número de óbitos acumulados até cada data até o último boletim do MS do dia 05 de junho. A linha vermelha é o valor estimado de óbitos acumulados através da técnica de nowcasting e a faixa vermelha indica o intervalo de 95% de credibilidade da análise.
O método de nowcasting faz uma correção da atualidade, ou seja, estima como está o presente baseando-se naquilo que se sabe até agora sobre o passado recente. Cada óbito que ocorre tem duas datas que lhe podem ser atribuídas: (i) de ocorrência do óbito em si, e (ii) data de confirmação desse óbito devido à COVID-19 pelos órgãos responsáveis, no caso a data de divulgação do boletim. Com essa duas datas podemos verificar como se distribui o tempo entre um óbito ocorrer e ele ser incluído no sistema de notificação como um óbito confirmado por COVID-19. A partir dessa distribuição de atrasos, obtemos a probabilidade de notificação do óbito para cada dia de atraso, e estimamos quantos óbitos que já ocorreram mas ainda não constam como confirmados devido à COVID-19.
Devemos ressaltar que, como toda estimava, há uma margem de erro, que depende da qualidade do dado disponível. Os dados que temos para o Brasil são agregados e irregulares, pois nem todo dia o boletim foi divulgado ou mesmo nem sempre o boletim divulgou as datas de óbito. As análises poderiam ser ainda melhores se o Ministério da Saúde disponibilizasse os microdados dos óbitos confirmados em nível nacional sobre a epidemia, como a base SIVEP - Gripe, com atualizações frequentes ou até mesmo diárias. Nestes microdados constam as datas de cada caso , com as quais poderíamos estimar o atraso em cada etapa de investigação de um óbito.
É importante ressaltar que o método só corrige atrasos de notificação, isto é, corrige somente o fato de existirem óbitos ainda causados por COVID-19 que ainda não foram confirmados mas o serão em algum momento. As estimativas que apresentamos aqui não corrigem subnotificação de mortes, i.e., óbitos devido a COVID-19 que não foram detectados, e que portanto podem nunca serem conhecidos. É possível que essa subnotificação aconteça por diversos fatores, um deles é que os testes não têm sensibilidade de 100%, e podem ter resultados que são falsos-negativos.
Para efeito de validação do método, criamos um nowcasting retroativo com a primeira metade dos boletins lançados até hoje (os 12 primeiros dos 25 boletins). Apenas com a informação contida nos 12 primeiros boletins epidemiológicos, estimamos com o método de nowcasting o valor esperado e o intervalo de confiança até o dia 14 de abril. Este seria o dia até o qual seria possível fazer a estimativa, se voltássemos ao dia 14 de abril e usássemos os boletins disponíveis então. Na Figura 3, comparamos esse nowcasting do dia 14 de abril (linha e intervalo vermelhos) com a curva de óbitos divulgados até o dia 14 de abril (linha azul). Também mostramos com a curva acumulada dos óbitos divulgados até o último boletim em 8 de maio (linha laranja). A curva laranja se situa dentro do intervalo previsto pelo nowcasting do dia 14 de abril. Ou seja, a estimativa feita com dados de até 14 de abril previu um máximo de 3510 óbitos até este dia. Após 13 boletins, o número acumulado oficial foi de 2838, o que é bem pŕoximo do estimado e está na margem de erro da estimativa. Veja também que a maior parte da curva laranja passa pelo limite superior da faixa vermelha, que é a margem de erro. Isso indica que a correção foi muito otimista, e que o número real de óbitos em várias datas quase a ultrapassou.
A linha azul representa os óbitos por COVID anunciados nos boletins, acumulados até o dia 14 de abril. A linha laranja representa os óbitos por COVID acumulados até o dia 14 de abril, apresentados no boletim de 08 de maio. A linha vermelha representa a média e a faixa vermelha mais clara representa o intervalo de confiança do nowcasting feito com dados até dia 14 de abril.
Os dados compilados dos boletins do Ministério da Saúde e os códigos das análises estão disponíveis em nosso repositório público (dados aqui e códigos aqui). As análises de nowcasting que apresentamos foram feitas em R usando o pacote NobBS ([1]).
Sim, todas as projeções que fizemos, assim como comparações com o que aconteceu em outros países, mostram que muitas vidas foram salvas devido à redução da taxa de contágio e preservação da capacidade de atendimento hospitalar. Uma das formas de se acompanhar o avanço da epidemia é através do número de reprodução, o que nós da comunidade científica chamamos de R. Esse índice representa o número médio de novos infectados que uma pessoa infectada produz. Na cidade de São Paulo, o número de reprodução da epidemia (R) caiu gradativamente a partir do momento em que se iniciaram as medidas de distanciamento social. A queda observada do R poderia ser explicada pela redução da fração de pessoas suscetíveis (herd immunity, em português, imunidade coletiva). Não foi o caso, pois uma proporção muito pequena da população está infectada, e não há ainda uma vacina para a doença. Assim, o distanciamento social é a explicação mais plausível para a queda na taxa de transmissão do vírus da COVID-19.
Ao reduzir a transmissão, o distanciamento social achata a curva epidêmica, o que leva a um período prolongado de um número alto mas estável de novos casos a cada dia. Nesse momento é preciso manter o distanciamento até que se tenha segurança de que a expansão da epidemia foi de fato contida. A cidade de São Paulo ilustra bem essa situação, pois nas últimas semanas nos aproximamos de uma estabilização dos novos casos (embora ainda em grande número), mas com sinais intermitentes de aumento de casos em alguns dias. Acompanhamos essa progressão com cálculo do número de reprodução (R), do tempo de duplicação e da curva epidêmica. Esses índices mostram que estamos em uma situação melhor do que no início da epidemia, mas limítrofe. O valor de R no município de São Paulo ainda oscila em torno de 1. Neste momento, o simples abrandamento de medidas é muito perigoso, porque pode devolver a curva epidêmica a um estágio de crescimento rápido, possivelmente levando ao colapso do sistema hospitalar e, consequentemente, a um número muito grande de mortes.
Pode-se questionar se as mortes evitadas pelo distanciamento social não iriam ocorrer da mesma forma em uma eventual reabertura. A resposta é não. A ideia de que o número de casos é o mesmo com a curva achatada ou não está errada e não se conforma com o que a ciência epidemiológica diz. Há, de fato, um número menor de casos ao se instituírem medidas de distanciamento social. Estas também proporcionam um tempo maior para que se prepare um eventual abrandamento que leve à dita reabertura da economia. Tal preparação necessita de planejamento e avaliação cuidadosa que, neste momento, ainda não parecem existir na maior parte do país. O distanciamento social deve ser mantido, e eventualmente intensificado, até que haja recursos e segurança para substituí-lo por outras medidas. Isso é fundamental para não pôr a perder todo o esforço feito até agora.
Ainda não, pois não há nenhuma região ou cidade afetadas no Brasil que já mostrem claro declínio do número de casos, por um período seguro. Ao contrário, em muitos locais o distanciamento deve ser intensificado, a exemplo do lockdown recomendado para o Rio de Janeiro pela FIOCRUZ¹. As políticas regionais e municipais devem ser adaptadas a cada realidade, pois o valor (e a dinâmica) de R pode variar entre regiões, estados e municípios, assim como a capacidade de expansão do sistema de saúde. Nas maiores cidades, deve-se também ter certeza que a queda diária de novos casos e óbitos aconteça em todas as regiões da cidade, pois a incidência de COVID-19 e sua letalidade não são homogêneas na população, podendo variar segundo condições sociais e econômicas dentro da cidade.
Devemos, também, ter claro o fato de que só uma vacina eficaz e de amplo acesso a toda população pode fazer com que deixemos de ter a ameaça atual pelo novo coronavírus. Até que essa vacina esteja acessível, teremos que conviver com o vírus e nos proteger individual e coletivamente. E o distanciamento social continuará como uma medida importante de proteção, mesmo quando for possível abrandá-lo.
¹ “Posicionamento da Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz) – 06/05/2020. A evolução da Covid-19 no estado do Rio de Janeiro: desafios no enfrentamento da crise sanitária e humanitária relacionada à pandemia.”
Sabemos que o distanciamento social extremo não pode durar indefinidamente em nenhum lugar. Em algum momento, medidas de abrandamento terão que ser tomadas. O importante neste momento é estabelecer as condições e a forma de se fazer isto.
Devemos estar numa situação epidêmica que corresponda a um claro decréscimo diário do número de novos casos. O valor de R deve estar claramente bem abaixo do número 1 por pelo menos 15 dias para que se possa pensar em medidas menos restritivas de distanciamento. Além disso, o número total de internados deve estar claramente abaixo da capacidade máxima dos hospitais de receberem novas pessoas infectadas, sem tendência de aumento. Deste modo, os hospitais serão capazes de atender aos novos casos que a flexibilização ao distanciamento social causará.
Estratégias adotadas em outras partes do mundo passam por, entre outras alternativas, um grande número de testes diagnósticos de COVID-19. Esses testes têm diversas funções que podem ser resumidas em duas grandes classes: monitoramento e controle. O monitoramento permite avaliar o estado da população em relação à epidemia e, junto com os indicadores discutidos acima, serve de instrumento para decisões sobre maior ou menor distanciamento. Já as estratégias de controle colocam desafios ainda por vencer. É necessário determinar quem será testado e o que fazer se alguém tiver um diagnóstico positivo. Uma possibilidade é passar a testar ativamente grupos e regiões de risco além de traçar contatos de pessoas infecciosas. Ainda é preciso estimar o número de testes necessário para a efetividade desta estratégia, mas já sabemos que esse número de testes será muito maior que o número de testes que tem sido feito atualmente. Também devemos estudar a possibilidade de colocar em quarentena pessoas com sintomas leves, que não necessitem de hospitalização.
Em resumo, mesmo que com data indeterminada, o abrandamento das medidas de isolamento deve ocorrer em algum momento e para isso as ações necessárias devem contemplar três eixos:
Abrandamento gradual e planejado: a repentina interrupção do distanciamento teria consequências graves. Essa é uma previsão robusta dos modelos, que indica que teríamos um grande pico epidêmico em algumas semanas, levando, infelizmente, ao colapso hospitalar e a muitas mortes. Isto posto, é preciso adotar um abrandamento gradual que venha acompanhado de medidas que garantam que não voltemos a uma fase de crescimento exponencial. Para tanto será preciso mobilizar investimento massivo para (1) adquirir ou fabricar testes diagnósticos; (2) suprir laboratórios com equipamentos adequados para um maior número de testes; (3) contratar profissionais qualificados para testagem e rastreamento de cadeias de transmissão; (4) aumentar a capacidade hospitalar, sobretudo nas regiões de menores índices de desenvolvimento socioeconômico; e (5) mitigar as consequências econômicas.
Transparência: os governos devem deixar claro quais são os critérios que guiam as suas decisões e fazê-lo de modo que estes critérios sejam compreendidos amplamente. Deve também ter diretrizes claras sobre o que pode ou não ser feito durante cada fase de transição. Estas diretrizes devem ser facilmente compreensíveis por toda a população.
Monitoramento: como já discutido anteriormente, o abrandamento das medidas de distanciamento social deve ser baseado em um maciço acompanhamento da situação, com a possibilidade de criar alertas e recomendar, se necessário, algum retorno a medidas mais restritivas.
Apesar de o vírus potencialmente infectar qualquer pessoa, seu impacto depende, fundamentalmente, de fatores socioeconômicos. Sabemos, por exemplo, que no município de São Paulo, a taxa de letalidade por COVID-19 é maior nas áreas de menor renda média, como é para várias outras doenças. A própria incidência tem um componente socioeconômico, uma vez que o distanciamento social é praticado de forma diferente entre aqueles que têm a possibilidade de trabalhar em casa e aqueles que não, entre aqueles que irão passar um tempo em suas casas de campo e aqueles que moram em muitos em casas pequenas, ou entre aqueles que têm posses que lhes garantam o sustento e aqueles que ficam completamente sem renda quando em distanciamento social.
Para que possamos lutar contra a epidemia, o país precisa de políticas sociais que não abandonem aqueles mais atingidos pelas necessárias medidas de contenção. Se estas políticas sociais não forem implementadas, a própria estratégia de combate ao novo coronavírus corre risco de fracassar.
Não sabemos o que nos espera no prazo de alguns anos, mas podemos olhar para a história e refletir sobre ela. Algumas doenças foram combatidas com grande sucesso.
A varíola, por exemplo, foi erradicada e outras enfermidades, que antes eram causa de muitas mortes, foram rebaixadas a níveis residuais. A História também mostra que certas doenças afetaram durante muito tempo os nossos hábitos. A cólera foi um grande flagelo no século XIX - e ainda o é em países pobres - e do seu combate nasceram as noções de higiene que modificaram os nossos hábitos, nossas casas e cidades. Do mesmo modo, a proteção contra a AIDS mudou a forma como nos relacionamos sexual e afetivamente. Qual legado deixará a COVID-19? Ainda não sabemos. Será contida por uma vacina e nos livraremos dela? Por quanto tempo deveremos modificar nossos comportamentos para evitar mortes e o colapso do sistema de saúde? Enquanto as respostas para essas perguntas não ficarem claras, é preciso planejar cuidadosamente cada passo.
Assinam esta carta os membros do Observatório Covid-19 BR no dia 8 de maio de 2020, em ordem alfabética:
Ana Paula Aprígio Assis (IB-USP), Andrea Sánchez-Tapia (JBRJ), Andrei Michel Sontag (IFT-UNESP), Carine Emer (CEMAVE), Carlos Tautz (PPGH-UFF), Caroline Franco (IFT-UNESP), Cecilia Siliansky de Andreazzi (IOC, FIOCRUZ), Débora Y. C. Brandt (UC Berkeley, EUA), Diogo Melo (IB-USP), Érika Marques de Santana (IB-USP), Flávia M. D. Marquitti (IFGW e IB - Unicamp), Flora Souza Bacelar (IF-UFBA e INCT-INTREE), Gabriela R. Araujo (UZH, Suiça), Gustavo Burin (IB-USP), Irina Birskis Barros (UC Merced, EUA), Irina Lerner (CCM-USP), Kate P. Maia (IB-USP), Laura Segovia Tercic (Labjor-Unicamp), Leandro G. Cosmo (IB-USP), Leonardo Souto Ferreira (IFT-UNESP), Lucas Medeiros (MIT, EUA), Marcelo Gasparian Gosling, Marco Antonio S. Pinheiro (IFT-UNESP), Marília Palumbo Gaiarsa (UC Riverside, EUA), Marina C. Côrtes (IB-UNESP), Marina C. Rillo (U. Oldenburg, Alemanha), Mathias M. Pires (IB-Unicamp), Pamela Cristina Santana (IB-USP), Paula Lemos da Costa (University of Chicago, EUA), Paulo Inácio K. L. Prado (IB-USP), Paulo R. Guimarães Jr (IB-USP), Rafael Badain (CCM-USP), Rafael L. P. da Silva (IFT-UNESP), Renato Mendes Coutinho (UFABC), Roberto André Kraenkel (IFT-UNESP), Sara R. Mortara (JBRJ), Silas Poloni Lyra (IFT-UNESP), Tatiana P. Portella Zenker (IB-USP), Vítor Sudbrack (IFT-UNESP) e Wesley Dáttilo (INECOL, México).
O governo do Estado de São Paulo anunciou um plano de flexibilização do distanciamento social ora em vigor. Chamado de Plano São Paulo, ele vale a partir de 1 de junho de 2020. O Observatório COVID-19 BR analisa aqui o que pode representar este plano no contexto da pandemia de COVID-19 no Estado de São Paulo.
O plano está estruturado em fases, que vão desde a atual, de distanciamento social (fase 1), até uma fase de liberação da maioria das atividades (fase 4). Ademais, diferentes regiões do Estado podem estar em fases distintas, o que permite considerar parcialmente tanto as diferentes dinâmicas da epidemia quanto os recursos em termos de sistema de saúde, que são heterogeneamente distribuídos. Por fim, menciona o uso de indicadores para direcionar a tomada de decisões. Essa estrutura está alinhada com o que se tem visto em diversos países que estão em processo de abrandamento do distanciamento social, o que consideramos positivo.
O decreto publicado no diário oficial de 29/5/2020 (também acessível aqui) define os indicadores a serem usados para determinar a fase em que uma determinada região se enquadra. Os indicadores de evolução da epidemia medem a variação do número de casos, internações e óbitos em intervalos de 7 dias. No entanto, estes indicadores causam viva apreensão. Os critérios relacionados a esses indicadores permitem, por exemplo, que haja abrandamento das medidas atuais mesmo com a epidemia em expansão. Como argumentamos abaixo, é temerário qualquer relaxamento de intervenções sem que a epidemia esteja em fase decrescente. Consequentemente, deveria ser condição para passagem à fase 2 que todos os indicadores de evolução da epidemia, como apresentados no decreto que institui o plano, tenham valores abaixo de 1.
Preocupa, ademais, a falta de explicitação sobre se haverá correção para atrasos de notificação no cálculo dos indicadores que definirão as fases da epidemia. Está claro que serão utilizados dados dos boletins epidemiológicos do Estado. No entanto, o plano não esclarece como o intervalo de tempo entre os eventos (número de casos, internações e óbitos) e seus registros nas bases de dados e boletins será levado em conta. Se o cálculo for feito usando como referência a data de notificação, ao invés da data dos primeiros sintomas (ou de internação, ou de óbito), os indicadores podem ser muito distorcidos pela entrada de dados de semanas anteriores na semana atual. Para evitar esta distorção, usa-se normalmente, como referência, a data de primeiros sintomas. Usar esta como referência, no entanto, leva a uma queda consistente de número de casos na última semana, por conta do atraso de notificação, o que pode ser corrigido usando técnicas estatísticas usualmente chamadas de nowcasting. Esta correção para o atraso na notificação dos números de casos, óbitos e internações é essencial para que os indicadores façam sentido. No site do Observatório COVID-19 BR há uma discussão sobre este aspecto, bem como referências e análises dos dados com estes procedimentos.
As medidas de abrandamento do distanciamento social trazem o risco potencial de um aumento do número de casos, pois quanto maior o número de contatos, mais contágios são possíveis. Assim, todo abrandamento deve ser pensado em termos de substituição de medidas. O Plano São Paulo dá a entender que essas seriam medidas de vigilância por meio de testagem, isolamento dos positivos e de rastreamento seguido de quarentena dos contatos. Essa é uma estratégia seguida em boa parte dos países que têm tido sucesso no combate ao COVID-19. Há, porém, diferenças fundamentais em relação a estes países. Entre elas destacamos: (i) o momento de abertura; (ii) o plano de contenção da epidemia após a flexibilização e (iii) o envolvimento dos órgãos do sistema público de saúde na vigilância e rastreio de casos.
Para que um plano de abrandamento tenha sucesso, é preciso que algumas condições sejam cumpridas. Primeiro, é necessário que o número de casos novos diários esteja em queda sustentada por pelo menos duas semanas. Este critério está fortemente ligado a que o número reprodutivo efetivo R(t) se mantenha consistentemente menor do que 1 por duas semanas. Em segundo lugar, é preciso que o número de casos novos por dia seja pequeno. O quão pequeno dependerá da capacidade instalada de leitos hospitalares e do seu programa de testagem e vigilância de comunicantes de cada cidade. Para que este possa ser executado eficientemente é preciso que seja possível encontrar as pessoas que possam ter sido infectadas para cada caso confirmado. Quanto mais novos casos por dia, mais difícil será rastrear contatos, fazer os testes e implementar as medidas de isolamento e quarentena necessárias. Finalmente, é necessário que as estratégias de testagem e vigilância possam ser implantadas concomitantemente, ou preferencialmente antes, das mudanças nas regras de distanciamento social.
Infelizmente esse conjunto de condições não são satisfeitas em todas as regiões do Estado de São Paulo. Dado que o plano prevê a gradual abertura de atividades econômicas mesmo com a epidemia em crescimento, o governo assume um risco não calculado de retomada de um processo epidêmico acelerado.
O plano de vigilância e rastreio não está, neste momento, bem definido. Manifestamos nosso estranhamento pela falta de menção à atenção básica de saúde, ao papel dos agentes comunitários e à toda rede de saúde do SUS. Este último é a única estrutura com capilaridade suficiente para dar apoio tanto às ações de vigilância em saúde quanto às de rastreamento, sobretudo para populações em condições socioeconômicas desfavoráveis. Esta capilaridade é um fator muito importante para que o plano de testagem seja um instrumento de mitigação eficiente.
O número reprodutivo, R(t), calculado pelo Observatório COVID-19 BR, é próximo de 1,2 para a Grande São Paulo, o que levaria a uma duplicação do número de casos em aproximadamente duas semanas. Este fato, por si só, mostra que não é razoável passar à chamada fase 2 do plano nesta região. O município de São Paulo, por sua vez, tem R(t) muito próximo de 1,0 já há algumas semanas mas o número de confirmações de COVID-19 estacionou em torno de 200 casos novos a cada dia. Já os novos casos diários de Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG) estão em torno de 650, enquanto a taxa de ocupação de hospitais se mantém alta. Este fato mostra que a epidemia não está sob controle no município, apesar das medidas de distanciamento. Concluímos que é prematuro um relaxamento destas medidas neste momento, pois há o risco de retomada do crescimento do número de casos na cidade a partir de um patamar já elevado. Consideramos importante que se criem as condições mencionadas acima para que um próximo passo possa ser dado.
Não poderíamos deixar de mencionar que o Plano São Paulo precisa ser adaptado às enormes desigualdades sociais locais para que as medidas de isolamento de casos suspeitos leves possam ser cumpridas. Criar a possibilidade de isolamento pode ser um fator determinante do sucesso do plano, e é necessário e urgente que pessoas que tenham dificuldades reais para se isolar tenham o apoio necessário, inclusive econômico, para fazê-lo.
Apontamos que há aspectos positivos no Plano São Paulo, bem como aspectos negativos, sobretudo ligados à antecipação das medidas de abrandamento do distanciamento social, ao uso de indicadores inadequados e às sérias lacunas que pairam sobre a estratégia de vigilância em saúde, testagem e rastreamento. Salta aos olhos que não foram apresentados estudos técnicos mais completos, que permitiriam uma avaliação independente do plano, o que daria suporte científico e técnico a respeito das medidas em vista de serem adotadas. Neste ponto é interessante olharmos para uma perspectiva internacional. Países que têm tido sucesso na contenção da epidemia após um período de distanciamento social apresentaram seus planos – com critérios claros, incluindo os pré-requisitos mencionados acima – bem antes do fim do distanciamento. Alguns publicam diariamente uma avaliação da dinâmica da epidemia e frisam a necessidade de vigilância e prudência.
No mês de março, o Estado de São Paulo optou por medidas de distanciamento social brandas. O custo disto é que elas devem perdurar por um período razoavelmente longo. O abrandamento dessas medidas no momento atual, sem os devidos pré-requisitos para tal, incorre em elevado risco para a população.
Em termos econômicos, o Brasil se destaca como um dos países mais afetados pela pandemia. Como indicador de impacto econômico, usamos aqui o Composite Leading Indicator (CLI), da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento (OCDE). O CLI foi criado para antecipar variações e identificar tendências de atividade econômica, sendo atualizado mensalmente (com mais frequência que outros indicadores como o PIB, em geral trimestral). Para medir o impacto da pandemia na economia dos países, calculamos o percentual de perda em CLI entre janeiro e abril de 2020 (quanto maior o percentual, mais o país foi afetado). O Brasil teve uma queda de 8.15 pontos percentuais, enquanto a queda dos países do BRICS foi de 5.5 pontos em média (desconsiderando, para comparação, o Brasil e a África do Sul, por falta de dados). A média de perda dos demais países analisados pela OCDE foi de 4.6 pontos, também menor que a do Brasil.
Dividindo as perdas econômicas entre as de antes e depois do início da pandemia nos países, o Brasil mantém a tendência de ficar entre os países mais afetados, como mostra o gráfico abaixo. Considerando o impacto pré-pandemia, apenas a Índia (1.81 pontos) perdeu mais que o Brasil (1.57). No impacto pós-pandemia o Brasil (6.3 pontos) só fica atrás da Turquia (19.5), China (12.7) e Portugal (6.4). A manifestação dessas tendências na contração do PIB brasileiro no primeiro trimestre de 2020 e suas relações com a pandemia foram analisadas em detalhes numa nota recente do Centro de Estudos de Conjuntura e Política Econômica (CECON).
Impacto no CLI dos países mais afetados pela epidemia: comparação entre o impacto total e o impacto antes da epidemia.
Este mau desempenho econômico do Brasil acontece ao mesmo tempo em que o país implementa medidas de isolamento social mais brandas que em outros países. Diversos indicadores mostram esta tendência. Por exemplo, o país teve comparativamente uma menor redução em poluição automotiva, indicando que menos pessoas ficaram em casa no início da epidemia, como mostra o gráfico da Figura 2.
Para medir a redução de poluição, tomamos como base o início da epidemia em cada país (a partir da 5ª morte) e calculamos a média de redução de poluição por uma semana (usando janeiro de 2020 como referência de valores esperados). A barra de países similares (Similar Countries) representa a média dos valores de países mais similares ao Brasil em múltiplas variáveis socioeconômicas (relacionadas com PIB, saúde e demografia). Os países considerados são Argentina, Irã, Colômbia, Costa Rica, Panamá, Chile, Uruguai, Cuba, Equador e Arábia Saudita.
Tendências parecidas são obtidas analisando as reduções no índice de mobilidade do Google (que usa dados de GPS de celulares com sistema Android para medir a mobilidade dos usuários de forma anônima). O gráfico da Figura 3 mostras os percentuais médios de redução de mobilidade no Brasil e nos demais agrupamentos de países.
Redução da poluição automotiva no início da epidemia.
Redução da mobilidade no início da epidemia.
Considerando as ações tomadas pelo Brasil e as comparando com as de outros países, as tendências se mantêm. Para medir a intensidade das políticas de contenção dos países, usamos o índice de rigorosidade de ações da Oxford (COVID-19 Government Response Tracker). Este índice de rigorosidade analisa as políticas de contenção adotadas pelos governos dos países (como fechamento de escolas, quarentena, etc.), gerando valores mais altos para países com políticas mais fortes. O gráfico da Figura 4 mostra as comparações deste índice para o Brasil (índice de rigorosidade 70.97) e demais agrupamentos de países (BRICS: 78.39, países similares: 74.91, mundo: 74.76).
Portanto, claramente o Brasil adotou medidas de contingência mais brandas que os outros países nas diversas comparações acima. E esta falta de ação se traduz numa maior taxa de mortes por COVID-19 como consequência da resposta inadequada. O gráfico da Figura 5 mostra como a taxa de crescimento de mortes no país é mais alta que nas demais regiões em comparação.
Rigorosidade de políticas no início da epidemia.
Taxa de crescimento de mortes após a resposta.
Todos estes dados sugerem que o argumento do governo brasileiro não se sustenta. Não há uma associação direta entre implementação de medidas de isolamento social e impacto econômico. Isto pode ser visto no gráfico da Figura 6, fazendo a relação entre impacto econômico e as taxas de mobilidade da população.
O gráfico da Figura 6 mostra que independente do nível de isolamento dos países, a tendência de redução do CLI é praticamente constante. Se analisarmos agora o nível de isolamento e seu impacto em termos de mortes, uma tendência de redução clara aparece no gráfico da Figura 7.
Portanto, como os especialistas têm afirmado desde o início, medidas de isolamento social salvam vidas. O governo brasileiro adotou uma estratégia inadequada e uma retórica não corroborada pela realidade dos dados. Esta estratégia está amplificando os danos econômicos e humanitários no país. Ações mais efetivas precisam ser implementadas urgentemente. Caso contrário, a população continuará sofrendo as consequências das políticas inadequadas por muitos anos.
Estimando o efeito do isolamento social na economia através do CLI.
Estimando o efeito do isolamento social pela taxa de crescimento diária de mortes.
Este texto e suas análises from produzidos em uma colaboração entre os projetos Ciência de Dados por uma Causa, Observatório Covid-19 BR, e o Centro de Estudos de Conjuntura e Política Econômica (CECON).
Na análise da mortalidade por COVID-19 segundo raça/cor, observa-se que pretos e pardos apresentam risco de morte 69% e 44% maior que os brancos, respectivamente, enquanto os indivíduos amarelos apresentam um menor risco de óbito (27% menor, comparados aos brancos).
Número de óbitos por COVID-19 (suspeitos e confirmados) entre residentes
do município de São Paulo, taxa de mortalidade bruta e ajustada* por idade
e risco relativo, segundo raça/cor, 2020.
Fonte - PROAIM (dados atualizados até 13/05/2020)
*Ajustada pela população brasileira, 2010.
As diferenças entre os grupos persistem quando a análise é estratificada em dois grupos etários: menores de 60 e maiores ou igual a 60 anos. Todavia, nota-se que elas são bem mais acentuadas entre os menores de 60 anos, nos quais a mortalidade entre os pretos é duas vezes maior que entre os brancos; pardos têm mortalidade 68% maior que os brancos. A população amarela apresenta menor risco 53% menor de morrer por COVID-19 comparados aos brancos.
Número de óbitos por COVID-19 (suspeitos e confirmados) entre residentes do município
de São Paulo com menos de 60 anos, taxa de mortalidade bruta e ajustada por idade
(população brasileira) e risco relativo, segundo raça/cor, 2020.
Fonte - PROAIM (dados atualizados até 13/05/2020)
*Ajustada pela população brasileira, 2010.
Na população de pessoas com 60 anos ou mais as desigualdades são bem evidentes. Pretos (risco de óbito 57% maior) e pardos (risco de óbito 37% maior) apresentam maior mortalidade por COVID-19 do que os brancos. A população amarela é a que apresenta a menor taxa de mortalidade pela doença e o risco de óbito é 19% menor do que o observado entre os brancos.
Número de óbitos por COVID-19 (suspeitos e confirmados) entre residentes do município
de São Paulo com 60 anos de idade ou mais, taxa de mortalidade bruta e ajustada por
idade (população brasileira) e risco relativo, segundo raça/cor, 2020.
Fonte - PROAIM (dados atualizados até 13/05/2020)
*Ajustada pela população brasileira, 2010.
A análise segundo renda foi baseada nos 96 distritos administrativos do município de São Paulo, que foram classificados quanto à porcentagem da população com renda inferior a ¼ do salário mínimo e posteriormente divididos em quintis. Comparado ao quintil mais rico, todos os demais quintis apresentam um risco aumentado de óbitos, em um gradiente crescente; a população que reside nos distritos mais pobres (Bom Retiro, Brasilândia, Cidade Ademar, Cidade Tiradentes, Grajaú, Guaianases, Iguatemi, Itaim Paulista, Jaraguá, Jardim ngela, Lajeado, Marsilac, Parelheiros, Parque do Carmo, Pedreira, Perus, são Rafael, Vila Curuçá e Vila Jacuí) apresenta um risco de óbito por COVID-19 54% maior do que o registrado nos distritos mais ricos.
Número de óbitos por COVID-19 (suspeitos e confirmados) entre residentes do
município de São Paulo, taxa de mortalidade bruta e ajustada* por idade e
risco relativo, segundo renda, 2020.
Fonte - PROAIM (dados atualizados até 13/05/2020)
*Ajustada pela população brasileira, 2010.
Na análise segundo categorias de renda, também nota-se que as desigualdades são maiores na população com menos de 60 anos; neste grupo, a mortalidade por COVID-19 é mais que duas vezes maior na população do quintil mais pobre do que na do mais rico.
Número de óbitos por COVID-19 (suspeitos e confirmados) entre residentes do município
de São Paulo com menos de 60 anos, taxa de mortalidade bruta e ajustada por idade
(população brasileira) e risco relativo, segundo renda, 2020.
Fonte - PROAIM (dados atualizados até 13/05/2020)
*Ajustada pela população brasileira, 2010.
Entre os indivíduos com 60 anos ou mais, também observa-se um gradiente de aumento da mortalidade por COVID-19 à medida que aumenta a pobreza. O risco de óbito por COVID-19 é 36% maior no quintil de menor renda, comparado ao quintil mais rico.
Número de óbitos por COVID-19 (suspeitos e confirmados) entre residentes do município de
São Paulo com 60 anos ou mais, taxa de mortalidade bruta e ajustada por idade (população
brasileira) e risco relativo, segundo renda, 2020.
Fonte - PROAIM (dados atualizados até 13/05/2020)
*Ajustada pela população brasileira, 2010.
A densidade domiciliar é um indicador de condições de aglomeração na moradia, que é obtido pela divisão do número de habitantes pelo número de domicílios permanentes de uma determinada área, permitindo desta forma, obter o número médio de habitantes/domicílio. Nota-se que a mortalidade por COVID-19 aumenta significativamente à medida que aumenta o número médio de habitantes/domicílio. Nos distritos onde a média de moradores/domicílio é maior que 3,07 a mortalidade por COVID-19 é 94% maior do que a observada nos distritos com média de moradores/domicílio menor que 2,71.
Número de óbitos por COVID-19 (suspeitos e confirmados) entre
residentes do município de São Paulo, taxa de mortalidade bruta
e ajustada* por idade e risco relativo, segundo quintis de densidade
domiciliar, 2020.
Fonte - PROAIM (dados atualizados até 13/05/2020)
*Ajustada pela população brasileira, 2010.
Na análise segundo densidade domiciliar, também nota-se que as desigualdades são maiores na população com menos de 60 anos; neste grupo, a mortalidade por COVID-19 é quase quatro vezes maior na população com maior densidade domiciliar (Belém, Brasilândia, Cachoeirinha, Cidade Dutra, Grajaú, Iguatemi, Itaim Paulista, Itaquera, Jaçanã, Jaraguá, Jardim Helena, Lajeado, Marsilac, Parelheiros, Perus, São Miguel, São Rafael e Tremembé), comparado ao grupo com os menores valores (Alto de Pinheiros, Barra Funda, Bela Vista, Campo Belo, Consolação, Itaim Bibi, Jardim Paulista, Lapa, Liberdade, Moema, Perdizes, Pinheiros, República, Santa Cecília, Santo Amaro, Saúde, Sé, Tatuapé, Vila Leopoldina e Vila Mariana).
Número de óbitos por COVID-19 (suspeitos e confirmados) entre residentes do
município de São Paulo com menos de 60 anos, taxa de mortalidade bruta e
ajustada* por idade e risco relativo, segundo quintis de densidade domiciliar,
2020.
Fonte - PROAIM (dados atualizados até 13/05/2020)
*Ajustada pela população brasileira, 2010.
Na população com 60 anos ou mais, a mortalidade por COVID-19 também é maior nos bairros com maior número de moradores por domicílio, sendo 62% maior entre os residentes em distritos com maior densidade domiciliar (Belém, Brasilândia, Cachoeirinha, Cidade Dutra, Grajaú, Iguatemi, Itaim Paulista, Itaquera, Jaçanã, Jaraguá, Jardim Helena, Lajeado, Marsilac, Parelheiros, Perus, São Miguel, São Rafael e Tremembé), comparado ao grupo de distritos onde a média de moradores por domicílio é menor que 2,71.
Número de óbitos por COVID-19 (suspeitos e confirmados) entre residentes do
município de São Paulo com 60 anos ou mais, taxa de mortalidade bruta e
ajustada por idade e risco relativo, segundo quintis de densidade domiciliar,
2020.
Fonte - PROAIM (dados atualizados até 13/05/2020)
*Ajustada pela população brasileira, 2010.
A transmissão de COVID-19 pode ocorrer por pacientes que não apresentam sintomas, e esse parece ser um fator importante na disseminação da doença
Não apresentar sintomas não garante que um indivíduo não é transmissor.
Existe uma diferença importante entre indivíduos: (1) pré-sintomáticos, que não apresentam sintomas no momento, transmitem a doença, e vão apresentar sintomas no futuro; e (2) assintomáticos, que nunca vão apresentar sintomas, e podem ou não transmitir pouco a doença.
Não está claro que assintomáticos transmitem menos a doença que pré-sintomáticos.
O uso de máscaras e distanciamento social de pessoas sem sintomas continua sendo recomendado e é importante para o controle da epidemia.
Uma entrevista recente com representantes da OMS deu a entender que a transmissão de COVID-19 por indivíduos sem sintomas é rara. Essa interpretação se deve a uma confusão relativa ao termo assintomático. Existem dois tipos de pessoas infectadas e sem sintomas de COVID-19: (1) pessoas sem sintomas hoje, mas que vão apresentar sintomas no futuro, chamadas aqui de pré-sintomáticas, (2) pessoas infectadas, sem sintomas hoje, e que nunca vão apresentar sintomas, chamadas aqui de assintomáticas. Já está bem estabelecido que indivíduos pré-sintomáticos podem ter cargas virais altas e são potenciais transmissores da COVID-19 [1,2]. Não está bem estabelecido que indivíduos assintomáticos não transmitem a doença; existem evidências nos dois sentidos [3,4]. Por um lado, alterações pulmonares [5] e carga viral [6] sugerem que mesmo indivíduos assintomáticos sofrem com a doença e podem ser transmissores. Contudo, estabelecer se um caso foi devido à transmissão a partir de indivíduo assintomático é extremamente difícil, por conta de limitações nas técnicas de testagem e da dificuldade em se rastrear contágios. Pacientes também podem ter sintomas leves ou outros sintomas atípicos, como acidentes vasculares, que nem sempre são corretamente atribuídos à COVID-19. Apesar disso, reunindo diversas linhas de evidência, existem estimativas de que até 40% das transmissões podem ser atribuídas a indivíduos sem sintomas [7]. Com isso, fica claro que, neste momento, o uso de máscaras e distanciamento social de indivíduos sem sintomas é um elemento fundamental do controle da epidemia de COVID-19 [8].
Na Figura 1 mostramos a distribuição etária do número acumulado de hospitalizados com COVID-19 no município de São Paulo em dois períodos: (i) de fim de fevereiro (*) até o dia 19 de março e (ii) de fim de fevereiro até 6 de abril, segundo dados da base do SIVEP-GRIPE [Ref 1]. Essa distribuição não é constante no tempo: até o dia 19 de março, a maior parte das pessoas que foram hospitalizadas tinham mais de 60 anos (56%), no entanto, em 6 de abril esse número caiu para menos da metade (49%). Até o dia 19 de março e até o dia 6 de abril, 162 e 2039 pessoas abaixo de 60 anos foram internadas por COVID-19 no município de São Paulo, respectivamente [Ref 1]. Os números absolutos de hospitalizados por faixa etária são mostrados ao lado das barras no gráfico.
(*) Data do primeiro caso hospitalizado por COVID-19
Distribuição etária dos casos de COVID-19 hospitalizados no município de São Paulo entre fim de
fevereiro e 19 de março e
entre fim de fevereiro e 06 de abril de 2020. Dados extraídos de [Ref 1].
Apesar de a taxa de mortalidade por COVID-19 ser mais alta para pessoas mais idosas [Ref 2], a Figura 1 mostra que pacientes com COVID-19 que não são idosos contribuem em grande parte no esgotamento de leitos em São Paulo, já que cerca de metade dos pacientes hospitalizados por COVID-19 têm menos de 60 anos. Isso se deve ao fato de a taxa de hospitalização por faixa etária não ser igual a de mortalidade [Ref 2] e ao fato da população de São Paulo ser relativamente jovem (em maior parte abaixo de 60 anos).
De acordo com a simulação que fizemos de ocupação de leitos em São Paulo, sabemos que os leitos se esgotariam no início de abril se a taxa de contágio anterior a implementação de medidas como o distanciamento social fosse mantida. Usamos então os resultados dessa simulação para melhor observar o efeito da hospitalização de não idosos no esgotamento de leitos: da curva exponencial do número de hospitalizados no tempo, retiramos todos as pessoas acima de 60 anos e deixamos somente hospitalizados abaixo dessa faixa etária no gráfico. Isso é mostrado na Figura 2.
Previsão de pacientes hospitalizados por COVID-19 no Município de São Paulo na faixa etária abaixo de 60 anos em um cenário sem distanciamento social, entre os dias 14/03 e 07/04. A linha verde representa os números estimados pela simulação, os pontos pretos são os dados observados de casos hospitalizados por COVID-19 entre os dias 14 e 19/03 [Ref 1] e a linha tracejada representa o número de leitos simples da cidade de São Paulo (de acordo com o Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES) consultado em abril).
Essa figura nos mostra que mesmo em um cenário hipotético (no qual idosos não precisassem ser hospitalizados), 100% dos leitos da cidade de São Paulo seriam ocupados somente por pessoas abaixo de 60 anos com COVID-19 entre os dias 3 e 7 de abril, caso a taxa de contágio permanecesse similar a dos dados do período anterior ao distanciamento social em São Paulo. Neste cenário de alta taxa de contágio, o esgotamento de leitos por pacientes abaixo de 60 anos ocorreria somente alguns dias após a data de esgotamento de leitos prevista quando todas as faixas etárias são incluídas no número total de hospitalizados, o qual mostramos aqui.
Apesar de a taxa de mortalidade ser mais alta para idosos [Ref 2], destacamos que num cenário de esgotamento de leitos hospitalares, as taxas de mortalidade por COVID-19 e outras doenças irão crescer, em todas as faixas etárias. As únicas estratégias eficazes disponíveis até hoje para evitar esse cenário de sobrecarga do sistema de saúde são o distanciamento social, detecção de casos, testagem, rastreamento e isolamento e quarentena dos contatos, além das medidas de higiene, uso de máscara e etiqueta respiratória.
Na Figura 1, usamos os números de pacientes hospitalizados por faixa etária no município de São Paulo disponíveis na base do SIVEP-GRIPE e atualizados em 14 de Maio. Para a Figura 2, usamos a simulação descrita nessa análise e retiramos pessoas acima de 60 anos somente do número de hospitalizações, não das redes de contato e propagação da doença. Isto é, não simulamos o caso de isolamento destas ou qualquer tipo de isolamento vertical. O cenário da Figura 2 é somente uma ilustração adicional a Figura 1 de como pessoas abaixo de 60 anos contribuem para o esgotamento de leitos.
Com a chegada do novo coronavírus ao Brasil, a situação de crise econômica atingiu uma parte ainda maior da população. Uma vez que encontramos comércios fechados, serviços suspensos, e a necessidade do isolamento social, a população desempregada ou que realizava atividades no mercado informal necessitou recorrer à Renda Básica Emergencial (RBE), liberada pelo Governo Federal no início de abril deste ano. Cerca de 50 milhões de brasileiros já foram beneficiados com a RBE. De acordo com um levantamento feito pelo jornal O Globo, a proporção de beneficiários de transferência de renda no Brasil praticamente dobrou em relação aos até então apenas beneficiários do Programa Bolsa Família (PBF). Segundo nossas estimativas, o número de beneficiados para cada UF segue na Figura 1.
Número absoluto de beneficiários da Renda Básica Emergencial por Unidade Federativa no país
A Figura 2 mostra o percentual da população vulnerável à pobreza, onde a cor azul indica maiores proporções de população vulnerável à pobreza em relação a população municipal total. No mapa é possível observar que há maior prevalência de pessoas nessas condições nas regiões Nordeste (NE) e Norte (N). Já a Figura 3 apresenta a fração da população municipal beneficiada pela RBE. Tons mais escuros indicam uma fração maior de beneficiários. Na comparação das Figuras 2 e 3, portanto, destaca-se que a política de distribuição da renda emergencial está bem focalizada no Norte e Nordeste, que são os territórios de maior vulnerabilidade à pobreza.
Razão da população do município vunerável à pobreza.
Razão entre o número de beneficiários da RBE e população por município.
O gráfico da Figura 4 relaciona a fração da população vulnerável à pobreza com a fração de munícipes que receberam a RBE - no gráfico, cada ponto corresponde à um município. Interessante notar que, mesmo em cidades onde a população vunerável à pobreza abrange cerca de 80% dos munícipes, a cobertura da RBE raramente ultrapassou metade deles.
Ressaltamos que tanto o mapa da Figura 3 quanto o gráfico da Figura 4 incluem os beneficiários do Programa Bolsa Família (PBF), uma vez que quase a totalidade deles passaram a receber o valor referente à RBE. Como o PBF é um programa que faz uso do CadÚnico para promover a busca ativa da população em situação de pobreza e oferecê-la benefícios, espera-se observar maior cobertura da RBE onde já havia uma maior proporção beneficiários do PBF antes da pandemia (N e NE) - a cobertura predominante nessas regiões fica clara na Figura 5 que traz os estados do Norte e Nordeste em vermelho e laranja, respectivamente, acima da média nacional (azul matrinho).
Relação entre população vulnerável à pobreza e proporção da população com acesso à RBE, nos municípios.
Proporção de beneficiários por Unidade Federativa.
Entretanto, a RBE não foi implementada via busca ativa – isto é, o cidadão que deve fazer a busca e o cadastro por conta própria para conseguir o benefício. Dito isso, o mapa da Figura 6 apresenta a proporção de beneficiários da RBE que não estão inseridos no Cadastro Único - tons verdes indicam cidades em que a maioria dos beneficiários não participa do CadÚnico. Como é possível ver, São Paulo, Santa Catarina, o Centro-Sul mineiro e a Serra Gaúcha são as regiões onde há maior concentração de beneficiários do auxílio emergencial que não fazem parte do CadÚnico.
Essa situação pode apontar uma maior vulnerabilidade dos beneficiários que não estão no Cadastro Único tanto quanto à continuidade do benefício ou quanto à inclusão em outras futuras políticas de distribuição de renda. É importante destacar que nos próximos meses há a chance de crescimento do número de desempregados em todo o país, podendo alcançar uma taxa de 17,8% segundo estudo da Fundação Getúlio Vargas [8].
O último mapa, na Figura 7, mostra a razão entre o acesso à RBE e a vulnerabilidade à pobreza. Nela, municípios nos três tons mais escuros mostram entre 10 e 300% mais beneficiários da RBE do que vulneráveis à pobreza. No Centro-Sul brasileiro, mais pessoas que não se encontravam em situação vulnerável foram beneficiadas que em relação às regiões Norte e Nordeste. Esta informação pode apontar para um novo cenário de vulnerabilidade no Centro-Sul, não outrora registrado nessa proporção. Contudo, vale também analisar se os elegíveis à RBE nas regiões N e NE conseguiram ou não acessar o benefício.
Municípios onde pessoas cadastradas no CadÚnico são maioria ou não dos beneficiários RBE.
Locais onde a proporção de beneficiários é maior ou menor que a proporção de vulneráveis à pobreza.
Aconselha-se que o Estado realize a busca ativa e o cadastro dos cidadãos que não estão no CadÚnico, e que amplie o rastreio da pobreza nessas regiões. Assim, esta população pode ser acolhida sob o “guarda-chuva” da assistência social frente à atual instabilidade econômica. Recomenda-se também a extensão da distribuição da RBE aos cidadãos nos próximos meses, para possibilitar maior consumo e aquecimento das economias (sobretudo locais), além mais tributos arrecadados pelo Estado. Um estudo feito pelo CEDEPLAR/UFMG mostrou que, caso a RBE seja estendida até dezembro de 2020, o PIB do país seria beneficiado em 0,55% e não em 0,44%, caso dure apenas até junho [7].
Os dados utilizados na produção dos gráficos foram retirados dos Relatórios de Informações Sociais da SAGI, do Relatório Sintético de beneficiários da RBE (Portal da Transparência da CGU) e do Censo Demográfico do IBGE de 2010. Como não foi divulgado o número de beneficiários do PBF com acesso à RBE, ele foi estimado por metodologia própria, detalhada abaixa, onde multiplicou-se o número de famílias com o PBF por 1 + a fração de domicílios que contém pelo menos dois adultos na UF correspondente, baseando-se na PNADC Anual de 2019. Algumas observações:
Para realizar a estimativa de famílias cadastradas no Programa Bolsa Familia que fizeram uso do benefício, partiu-se do pressuposto que cada uma das cadastradas no CadÚnico e no PBF recebeu o teto permitido (2 benefício), de acordo com a proporção de famílias com outro adulto além do chefe de domicílio.
Em alguns poucos municípios, o número de cadastrados no CADÚnico excede o da população projetada pelo IBGE, e publicada no TCU em 2019. O tratamento a cada um deles é especificado abaixo:
Devido à imprecisão na estimativa da população municipal calculada pelo IBGE em 2019, 33 municípios tinham mais pessoas cadastradas no CADÚnico do que habitantes (estimativa IBGE). Passou-se a considerar o número de cadastrados + beneficiários sem cadastro no CadÚnico como a população destes municípios.
Outros 32 municípios tiveram cobertura do benefício na população não cadastrada no CADÚnico superior a 1, pois o número de não cadastrados excedeu o da população projetada em 2019. Passou-se a considerar o número de cadastrados + beneficiários sem cadastro no CadÚnico como a população destes municípios.
Foi considerada a % de pessoas vulneráveis à pobreza como definida pelo Atlas do Desenvolvimento Humano, usando dados do Censo do IBGE de 2010. Vulneráveis são aqueles que moram em domicílios cuja renda per capita é igual ou inferior a meio salário mínimo.
Para estimar o total de beneficiários, apropriamo-nos dos dados disponibilizados pelo Ministério da Cidadania com o total de beneficiários com e sem cadastros no CadÚnico, excluindo-se as famílias e indivíduos beneficiários do Programa Bolsa Família (PBF). A população beneficiária total é composta de três grandes grupos: beneficiários CadÚnico não PBF, beneficiários não CadÚnico e beneficiários Bolsa Família estimados.
O número de beneficiários da RBE em cada município é dado por
,
onde
é o número de famílias beneficiárias do PBF no município
,
é o peso multiplicador dos beneficiários do PBF na UF
do município
,
é o número de beneficiários do CadÚnico não beneficiários do PBF no município
,
e, por fim,
representa os demais beneficiários no município
.
A estimativa de benefícios entregues para pessoas no Programa Bolsa Família
é feita multiplicando-se a quantidade de famílias no programa por um peso
que considera os potenciais adicionais benefícios conforme a proporção de
núcleos familiares com outro adulto além do chefe do domicílio, definida por
, onde
é o número de famílias na UF
beneficiárias do PBF com
adultos no domicílio.
In: IBGE.
Sidra: sistema IBGE de recuperação automática. Rio de Janeiro, 2011.
Acesso em: 11 jun. 2020., 2020.
Acesso em: 12 jun. 2020. In: IBGE. Sidra: sistema IBGE de recuperação automática.
Rio de Janeiro, 2010. Acesso em: 11 jun. 2020..
Belo Horizonte: NEMEA- Núcleo de Estudos em Modelagem Econômica e Ambiental Aplicada do Cedeplar-UFMG,
20 maio 2020. Acesso em: 12 jun. 2020.. Brasília, 2020.
Acesso em: 11 jun. 2020..
In: IBGE. Sidra: sistema IBGE de recuperação automática. Rio de Janeiro, 2010.
Acesso em: 12 jun. 2020..
Belo Horizonte: Universidade Federal de Minas Gerais, 25 maio 2020. Atualizado
em segunda-feira, 25 de maio 2020, às 10h03. Acesso em: 11 jun. 2020..
UOL Economia, São Paulo, 24 abr. 2020. Acesso em: 11 jun. 2020.
Plataforma interativa com os dados da distribuição de RBE no Brasil. Explore o mapa e pesquise por cidades!
Na discussão pública sobre o curso da epidemia de Covid-19 alguns conceitos têm sido muito comentados. Nos últimos dias, em especial, fala-se da imunidade “de rebanho” ou imunidade coletiva. Há, porém, uma grande confusão sobre o fenômeno e as implicações ao se atingir este limiar.
Uma das interpretações equivocadas é a de que o vírus para de circular quando se atinge a chamada imunidade de rebanho. Porém esse conceito está definido apenas para uma população inteiramente suscetível, ou seja, de pessoas capazes de serem infectadas. Podemos aproveitá-lo para discutir algo que recebeu pouca atenção até agora: overshooting de casos, que é o número de casos que continuam se acumulando mesmo depois de se ter alcançado o limiar de imunidade coletiva.
Já o conceito de imunidade coletiva surgiu da resposta à seguinte questão:
Chamamos de R0 o número de pessoas para as quais uma pessoa infectada transmite a doença, em média, quando todos são ainda suscetíveis. A resposta é que em uma população homogênea a epidemia não progride se a proporção de pessoas inicialmente imunes for ao menos 1- 1/R0.
Na figura que segue, o gráfico mostra o número de pessoas infecciosas ao longo do tempo em uma epidemia. No momento do pico dessa curva, marcado com uma linha tracejada, o número de pessoas já atingidas pela infecção (infecciosos, recuperados e mortos) chega ao valor 1- 1/R0; o mesmo valor que define o limiar de imunidade coletiva. A partir desse momento o número de infecciosos cai gradativamente até que a epidemia acabe. Mas até o momento em que a epidemia se extinguir, haverá ainda muitos casos novos. Esse número de casos acima do limiar de imunidade coletiva é o overshooting de casos. No segundo gráfico, mostramos o conceito.
Visualização do conceito de overshooting.
A resposta não é simples, porque depende de muitas particularidades da epidemia. Para avaliarmos o efeito de overshooting é suficiente uma estimativa com um modelo matemático muito usado para descrever epidemias, o modelo SEIR (Suscetíveis-Expostos- Infectados-Resistentes). Por este modelo, se o R0 para a Covid-19 for 2,5 e, portanto, se o limiar da imunidade coletiva for atingido quando 60% da população estiver imune, o overshooting será de 20% a 30%. Ou seja, ao fim da epidemia teríamos 80% a 90% da população infectada. Mesmo num cenário otimista de limiar de imunidade coletiva de 40% (correspondente a R0 de cerca de 1,7), o tamanho final da epidemia se aproximaria de 70% da população. Todos estes cenários levariam a várias vezes mais hospitalizações e mortes do que as que já presenciamos.
É possível que se atinja a imunidade coletiva antes do esperado por estes cálculos (ao redor de 60%) e que o overshooting seja menor? Sim, é possível. Há uma série de fatores que podem ser importantes na diminuição do valor do limiar de imunidade coletiva, como, por exemplo, imunidade cruzada ou heterogeneidades de suscetibilidade. Tais fatores são objeto atual de pesquisa por vários grupos de cientistas no mundo. Existe muito por se descobrir e os resultados até agora estão no terreno das possibilidades. É importante levar isso em consideração ao se tomar decisões que afetam a vida da população.
Quando tivermos uma vacina, saberemos em qual proporção da população ela deve ser aplicada para nos mantermos acima do limiar de imunidade coletiva. Até então, teremos que buscar outros meios de reduzir a transmissão. Nessa situação, aguardar o limiar de imunidade coletiva é uma declaração de fracasso de uma sociedade. É encarregar a natureza de concluir a epidemia, às custas do adoecimento e morte desnecessários de muitas pessoas.
Primeiramente, é importante ressaltar que o rastreamento de contatos não substitui outras intervenções não-farmacológicas para o controle da pandemia, como distanciamento físico e uso de máscara, e deve ser enxergado como complemento a outras medidas.
Num cenário ideal em que o número de novos casos não esteja fora de controle e com alta disponibilidade de testes RT-PCR o rastreamento de contatos seria bastante facilitado, uma vez que seria possível detectar com rapidez os infectados mesmo que assintomáticos ou pré sintomáticos. Porém, infelizmente, essa é uma realidade distante da maioria dos municípios brasileiros.
É importante entender a dinâmica da doença. Em média, o início dos sintomas acontece 5 dias após a exposição ao vírus e em 60-80% dos casos o período infeccioso se inicia por volta de 2 a 3 dias antes do início dos sintomas [Ref 1]. Para simplificar a explicação, vamos considerar que o início do período infeccioso ocorre 2 dias antes do início de sintomas. Na Figura 1 temos a Linha do tempo da Covid-19.
Linha do tempo da Covid-19 considerando 5 dias entre a exposição e sintomas e 2 dias entre infeciosidade e sintomas.
Por exemplo, um indivíduo que apresentou sintomas dia 04/08 possivelmente foi exposto ao vírus no dia 30/07 e desde o dia 02/08 está infectando outras pessoas mesmo sem apresentar sintomas. A chave para um rastreamento de contatos bem sucedido é justamente essa janela de 3 dias, entre os dias 30/07 e 01/08 onde a pessoa foi exposta mas ainda não transmite o vírus.
Calendário exemplifiativo para rastreamento de casos de Covid-19.
Uma vez conhecida a dinâmica da doença, vamos ao rastreamento de contatos propriamente dito. Utilizaremos nas próximas imagens as seguintes representações traduzidas de What Happens Next? por Marcel Salathé e Nicky Case.
Na Figura 3 temos uma legenda para esta representação, e na Figura 4 temos uma suposição em que só isolamos as pessoas quando estas apresentam sintomas.
Suposição em que só isolamos as pessoas quando estas apresentam sintomas.
Na situação da Figura 4, o paciente 1 infectou o paciente 2 no quarto dia após a exposição e um dia antes do início dos sintomas. Seguindo a mesma dinâmica o paciente 2 infectou o paciente 3 e a doença continua se espalhando.
Vamos pegar o caso em que isolamos não só quem apresenta sintomas como também os contatos dos indivíduos que apresentaram sintomas na Figura 5.
Caso em que isolamos não só quem apresenta sintomas como também os contatos dos indivíduos que apresentaram sintomas.
Apesar do paciente 1 transmitir o vírus para o paciente 2, o paciente 2 foi quarentenado antes de entrar no período infeccioso. Dessa forma, o paciente 2 não transmitiu o vírus para mais ninguém e a cadeia de transmissão foi cortada. Para isso é fundamental que o rastreamento e o isolamento dos contatos sejam feitos de forma pró-ativa e o mais rápido possível.
Se com o rastreio de contatos cada infectado passar a infectar somente uma outra pessoa em vez de duas, o resultado é que em 3 ciclos de transmissão teremos apenas 4 infectados em vez de 17 [Ref 2], como ilustra a Figura 6.
Com rastreio de contatos cada infectado passar a infectar um número contido de pessoas, o resultado é que em poucos ciclos de transmissão teremos uma redução significativa de casos.
Sem testes do tipo RT-PCR, capazes de detectar a presença do vírus no indivíduo, a única forma de fazer o rastreamento de contatos é a partir dos sintomas. Sugere-se que qualquer pessoa que apresente qualquer um dos sintomas da Covid se isole em um local protegido e arejado, evitando a infecção de outros moradores da residência. Atenção especial deve ser dada a pessoas que apresentarem perda de olfato e paladar (sintomas altamente específicos da Covid) e pessoas que apresentarem sintomas de gripe mesmo tendo sido vacinadas para a gripe.
Com relação aos assintomáticos, sem uma quantidade suficiente de testes do tipo RT-PCR fica impossível detectá-los. Porém, com um sistema eficiente de vigilância, podemos isolar casos assintomáticos futuros originários de uma pessoa sintomática.
A profundidade do rastreamento depende da capacidade do município em buscar os contatos de casos suspeitos. Familiares que dividem a mesma residência de um caso suspeito têm alta probabilidade de se infectar, ao mesmo tempo que a proximidade também facilita o rastreamento. Por outro lado, é difícil identificar pessoas que frequentaram o mesmo supermercado na mesma hora que o caso suspeito. Dessa forma, é importante uma avaliação de como detectar o maior número de casos possível levando em conta as limitações de recursos.
Apesar de adventos tecnológicos como aplicativos para rastreamento de contatos serem muito bem-vindos e terem um potencial enorme de facilitar esse processo, ferramentas como o WhatsApp, o telefone e, principalmente, os agentes comunitários de saúde são suficientes para a implementação do rastreamento de contatos. Diversas cidades brasileiras possuem uma rede ampla e capilarizada de UBS com ACS que já mantêm um forte vínculo com as comunidades. Da mesma forma, acompanhamentos por telefone e WhastApp podem ajudar a identificar casos suspeitos e seus respectivos contatos.
Em resumo, o rastreamento de contatos é relativamente simples no conceito mas requer uma mobilização de diversos níveis do poder público e organização por parte dos gestores. Países como Singapura e Coréia do Sul, que são exemplos de sucesso no controle da pandemia, têm no rastreio de contatos uma das suas principais armas. Mesmo sem testes RT-PCR, realizar o rastreio a partir de sintomas ainda é possível; podemos avançar muito com uma população bem informada e agentes de saúde bem apoiados. E a partir de um sistema bem estruturado e organizado, a chegada de mais testes pode ser facilmente adicionada à estrutura pré-existente de rastreio. O Observatório Covid-19 Brasil fica à disposição para conversar com secretarias municipais que tenham alguma dúvida e precisem de ajuda na implementação do rastreamento de contatos.
Neste sábado, sete de agosto de 2020, o Brasil se tornou oficialmente o segundo país do mundo a romper a triste marca de 100.000 vidas perdidas para a COVID-19. Nunca tantas pessoas morreram pela mesma causa num intervalo de tempo tão curto neste país. Gostaríamos de prestar nossa solidariedade a todas e todos que perderam entes queridos nessa que é uma das maiores tragédias de nossa história. Mais do que números, perdemos vidas, com seus sonhos, paixões e histórias. Este marco nos obriga a uma reflexão sobre os erros cometidos que nos levaram a alcançar esse número e quais ações estão ao nosso alcance para que não percamos ainda mais vidas de forma desnecessária.
Desde muito cedo já estava claro para a comunidade científica que a chegada no novo coronavírus não era uma questão de “se”, mas de “quando”. Causa-nos enorme frustração olhar para o passado e ver a quantidade de oportunidades que perdemos nesses mais de cinco meses desde a declaração de pandemia por parte da OMS. Estávamos há algumas semanas de locais fortemente atingidos pelo vírus, como o norte da Itália, a Espanha e Nova Iorque. Sabíamos o que iríamos enfrentar e quais eram as ferramentas necessárias. Mais importante, contávamos com uma vantagem que só nós temos: o nosso SUS. Por meio dele, o Brasil deu exemplos ao mundo no enfrentamento de muitas emergências epidemiológicas como a AIDS e o Zika. O SUS é público, universal e gratuito com um programa comunitário de atenção primária capilarizado, com conhecimento do território e proximidade das comunidades por meio das equipes de saúde da família e principalmente dos Agentes Comunitários de Saúde (ACS). Tudo isso foi desconsiderado, entre tantas ações desastradas e descoordenadas que nos colocaram em um cenário crítico.
Ressaltamos também a falta de coordenação por parte do governo na aquisição de materiais para o combate à pandemia como equipamentos de proteção individual, ventiladores mecânicos e insumos para a realização do testes para identificação de pacientes em fase aguda da doença ou de assintomáticos, como do tipo qRT-PCR. Gastou-se muito dinheiro na aquisição de testes rápidos de qualidade questionável e de pouca utilidade no controle a transmissão. Mesmo com a aprovação da PEC do Orçamento de Guerra para o combate à pandemia, até o final de julho menos de 30% desses recursos haviam sido utilizado.
Logo no início da pandemia falhamos em monitorar a entrada de pessoas vindas de regiões com alta incidência de COVID-19. Esse controle precoce das fronteiras foi uma das muitas medidas que países que controlaram a pandemia, como Vietnã e Nova Zelândia, tomaram. Perdemos muito tempo e energia debatendo o falso dilema entre saúde e economia. Hoje fica cada vez mais evidente que o forte golpe na economia é consequência da pandemia e não da restrição da circulação. Países que implementaram um lockdown rigoroso seguindo um discurso uníssono entre os diversos níveis de governo e alinhado com a ciência já estão conseguindo retomar as atividades gradativamente e com segurança.
As medidas de distanciamento físico foram implementadas cedo no Brasil, porém de forma descoordenada, com discursos contraditórios por parte das autoridades, sem a fiscalização ou orientação necessárias, sem um plano de saída e sem ações adjuvantes indispensáveis, como o rastreamento e isolamento de contatos e a testagem em massa. A polarização política fez o distanciamento físico parecer um fim, quando é apenas um meio, uma etapa de uma estratégia nacional, que deveria ter sido coordenada pelo Ministério da Saúde e que nunca existiu. O auxílio emergencial para milhões de brasileiros que vivem sem trabalho ou na informalidade, medida essencial para permitir que se protegessem, demorou a ser implementado e sua execução foi problemática, muitas vezes causando aglomerações em agências bancárias e, deste modo, expondo as pessoas ao risco de se infectar. Os erros na implementação do auxílio emergencial expõem a dura realidade da desigualdade social no Brasil. É impossível exigir que se fique em casa quando o jantar depende do trabalho do dia. O teletrabalho é um privilégio para uma pequena parcela da população. A parcela mais pobre do país é justamente o grupo que mais sofre com comorbidades e com menor acesso à infraestrutura de saúde. Não por acaso, a COVID-19 chegou ao Brasil pelos mais ricos que viajaram ao exterior, mas tem sido brutal para os pretos, as pessoas mais pobres e as de menor escolaridade, que apresentam maior incidência de casos e maiores taxas de mortalidade. No atual cenário, quando já se observa um esgotamento de boa parte da população que levou o distanciamento físico a sério desde o início, é importante que, além dos erros passados, apontemos possíveis caminhos para a mitigação da pandemia daqui para frente.
No nível individual, há medidas de prevenção simples de serem apoiadas por políticas públicas. Os últimos estudos mostram o papel fundamental das máscaras faciais. Além de diminuir a emissão de aerossóis e perdigotos contaminados pelas pessoas infectadas, elas também reduzem a carga viral a qual um indivíduo não infectado é exposto. As evidências indicam que a severidade da doença pode estar relacionada à carga inicialmente exposta. Além disso, a confirmação de transmissão do vírus pelo ar reforça a importância se evitar ao máximo aglomerações em ambientes fechados e de mantermos distanciamento entre as pessoas em ambientes como supermercados e feiras, dentre outros.
No entanto, o ponto mais importante que gostaríamos de levantar é a importância das ações que diminuem as possibilidades de espalhamento do vírus na comunidade. Em especial, a testagem e identificação dos sintomáticos, acompanhada do rastreamento de contatos, utilizando a rede de atenção primária e os agentes comunitários de saúde como espinha dorsal da resposta. Explicamos brevemente o conceito por trás do rastreamento de contato nesse texto. Em linhas gerais, a busca ativa de casos garante que isolemos indivíduos expostos ao vírus antes que eles possam infectar outras pessoas. A identificação rápida de pessoas que tiveram contato com um infectado é fundamental, pois elas podem estar transmitindo o vírus sem terem conhecimento. A transmissão começa, em média, dois dias antes que apareçam os sintomas, ainda que eles sejam leves ou não notados. Por isso, para encontrar rapidamente uma cadeia de transmissão e interrompê-la, é necessário, além de uma grande quantidade de testes que detectam o vírus ativo nos pacientes (qRT-PCR), uma equipe bem capacitada e munida dos devidos equipamentos de proteção individual. A rede do SUS é altamente capilarizada com a capacidade de atingir a população mais vulnerável, particularmente por meio dos agentes comunitários da saúde devido ao amplo conhecimento do território e à relação de confiança mútua com a população. De fato, muitos desses profissionais são parte da comunidade. Tais profissionais teriam condição não só de identificar casos ativos e contatos, como também acompanhar o quadro de saúde dos infectados, encaminhando-os para hospitais e postos de saúde, nos primeiros sintomas que exigirem este atendimento. Além disso, poderiam identificar famílias em vulnerabilidade social que necessitam ajuda imediata.
A situação angustiante na qual estamos envolvidos é terreno fértil para soluções mágicas e fáceis, mas sem comprovação científica. Desperdiçamos muito tempo e energia discutindo medicamentos sem eficiência comprovada no combate a COVID-19, enquanto as soluções óbvias não foram implementadas. Mais do que isso, a discussão sobre o protocolo da cloroquina derrubou dois ministros da saúde durante a maior crise sanitária em um século e hoje estamos há quase três meses sem um titular na pasta. Mesmo com o esforço hercúleo da comunidade científica na busca por uma vacina e tratamentos eficazes, precisamos encarar a dura realidade de que a pandemia ainda está muito longe do fim e, hoje, temos apenas medidas não farmacêuticas para controlar a COVID-19, como distanciamento físico, o uso de máscara e o rastreamento de contatos, utilizando-se da estrutura do SUS disponível.
Estamos há semanas observando uma média de mais de 1000 óbitos notificados por dia pela COVID-19 e, infelizmente, o sentimento é que a morte foi normalizada. Não podemos continuar perdendo oportunidades de enfrentar essa crise de forma séria. Não há mais espaço para negacionismo da ciência, desinformação e politização da saúde pública. As vidas perdidas não voltam, mas a história que contaremos daqui para frente depende da seriedade com a qual vamos encarar o combate a pandemia nos próximos meses.
É inquestionável a importância da educação presencial para a saúde das crianças e para a rotina das famílias. Todos queremos a melhor educação possível para nossas crianças, o quanto antes. Porém, é inquestionável que estamos passando por uma crise complexa e que a retomada das aulas deve ser feita com cautela. Um retorno precipitado pode não só ter consequências graves para a saúde dos envolvidos diretamente (professores, funcionários, alunos e seus familiares), como também prolongar nossa situação de descontrole da pandemia atual com consequências sanitárias e econômicas para toda a sociedade.
Retomar as aulas ignorando diferentes aspectos que compõem uma escola, como a importância das interações sociais, os aspectos pedagógicos, entre muitos outros, pode tornar mais traumático esse retorno. Para nortear a discussão, é fundamental pensar nas especificidades de cada segmento (infantil, fundamental e médio) bem como considerar a enorme diversidade de situações no Brasil e no mundo. Deve-se também fazer um trabalho de escuta bem embasado de toda a comunidade escolar, analisando cada situação. Generalizações, nesse momento, apenas atrapalham a visão do todo.
Apesar de muitas experiências internacionais serem bem sucedidas, as especificidades do Brasil não nos permitem dizer de forma categórica que os riscos na retomada das aulas são mínimos. A maior parte dos países que retomaram as atividades presenciais têm sistemas escolares muito bem estruturados, com altos níveis de bem estar social e cooperação intersetorial. O quanto disso pode ser transposto para o Brasil, um país marcado por profundas desigualdades sociais, é uma questão em aberto. Os próprios censos escolares e matérias jornalísticas mostram a profunda desigualdade presente, como pode ser visto aqui, aqui Para o contexto de São Paulo, estas questões são destacadas neste infográfico produzido pelo IAB que pode ser acessado em pdf aqui.
São Paulo: as escolas e a pandemia
O material a seguir mostra outros dados interessantes que evidenciam as diferenças entre o Brasil e os países que já começaram a retomada das atividades presenciais. Podemos comparar o contexto desses países usando dados de um projeto da Universidade de Oxford que acompanha indicadores de políticas públicas dos países, incluindo questões de educação.
A figura abaixo mostra alguns países que relaxaram as restrições de aulas presenciais de acordo com o acompanhamento de Oxford. Os períodos em vermelho escuro representam restrições máximas, com todos os níveis escolares sem aulas presenciais. Os períodos em laranja representam um nível mais baixo de restrição, permitindo aulas presenciais para alguns níveis escolares. Veja que diversos países já passaram para o nível laranja e até para o nível amarelo (sem exigência de fechamento das escolas, apenas recomendação). Alguns países, como Alemanha e Coréia do Sul, voltaram a níveis mais altos de restrição, enquanto os demais mantiveram a tendência de flexibilização.
Restrições em instituições de ensino por país
É importante analisar o estágio da pandemia no qual esses países se encontravam no momento em que começaram a diminuir as restrições. O gráfico abaixo mostra a evolução do número de casos por milhão de habitantes para estes países nos 60 dias anteriores à data de de flexibilização. Adicionamos o Brasil e a cidade de São Paulo (com dados de casos dos últimos 60 dias) para comparar. Claramente temos um número de casos muitas vezes maior do que os países citados (para comparar outros países e cidades, acesse o dashboard completo aqui).
Novos casos nos 60 dias anteriores à flexibilização das escolas.
Para a retomada das atividades escolares, é importante que o país esteja com a epidemia controlada e que seja capaz de identificar novos focos de transmissão rapidamente. Na prática, isto quer dizer que a retomada das atividades presenciais só poderia ser feita com um número baixo de novos casos diários por milhão de habitantes. Percebe-se que a maioria dos países que conseguiram retomar as atividades presenciais sem percalços manteve uma queda sustentada nesse índice, com níveis abaixo de 50 novos casos por milhão por ao menos 14 dias. De fato, o CDC americano recomenda que o risco de transmissão do vírus numa escola é considerado muito baixo apenas quando a transmissão comunitária atinge um patamar abaixo de 50 casos novos por dia por milhão de habitantes. Vale ressaltar que o Brasil é muito grande e heterogêneo e a tomada de decisão por parte dos gestores públicos não deve ser guiada por dados nacionais mas sim por informações o mais granulares possível.
Para tal, é fundamental uma boa capacidade de testagem com testes capazes de medir a presença do vírus no corpo como RT-PCR, RT-LAMP ou testes de antígenos. Apesar de amplamente utilizados, testes rápidos e sorológicos não nos permitem avaliar a situação atual da pandemia.
No gráfico abaixo analisamos a capacidade de testagem (sem diferenciação de tipo de teste) para todos os países acima e adicionamos o Brasil para comparar. Claramente o Brasil tem muito mais casos diários e menor capacidade de teste do que os outros países tinham quando começaram a retomar as aulas presenciais.
A linha tracejada no gráfico mostra a proporção de testes por casos recomendada pela OMS, que é de 5% de resultados positivos [1]. Veja que os países estavam abaixo ou muito próximos dessa linha no momento da flexibilização. Já o Brasil está muito distante.
Novos casos e testagem no momento de flexibilização das escolas.
O protocolo lançado pela OMS essa semana [2, 3], tratando da retomada das aulas, leva em conta as diferenças locais da pandemia para reabrir as escolas, com análise criteriosa da situação epidemiológica. Para que essa análise seja feita, é imprescindível que ela ocorra com testagem pré-abertura e testes periódicos de monitoramento pós abertura. Uma retomada agora, com um número alto de casos e sem capacidade adequada de testes, seria um experimento inédito, com alto risco de aumento na transmissão comunitária. Os problemas do Brasil em controlar e acompanhar a epidemia implicam que a retomada deve ser mais cautelosa que em países mais bem sucedidos. O retorno às aulas deve ser avaliado de acordo com a realidade das cidades e escolas, após o controle do número de casos e da implantação de estratégias eficientes de testagem. Protocolos de distanciamento, ventilação dos espaços, uso de máscara e higiene devem ser seguidos com seriedade. Precisamos todos nos envolver, contribuir e exigir medidas responsáveis das autoridades.
Integrantes do Observatório Covid-19 BR apontam a urgência de uma ação coordenada e transparente para a vacinação contra COVID-19, com livre acesso aos dados para a comunidade científica e para o público geral.
O plano do Ministério da Saúde apresentado até agora não incluiu detalhes fundamentais quanto à produção, distribuição, aplicação e monitoramento dos efeitos e efetividade das vacinas.
Qualquer plano de vacinação deve ser pensado considerando ações coordenadas entre todos os níveis de governo (nacional, estadual e municipal) para que os brasileiros tenham acesso o mais rápido possível a uma vacina segura e eficaz.
Nas últimas semanas o mundo voltou suas atenções para os primeiros resultados da fase 3 no desenvolvimento de novas vacinas contra o SARS-CoV-2. A fase 3 de um ensaio clínico é o momento em que é testada a eficácia da vacina, ou seja, sua capacidade de proteger as pessoas vacinadas.
Até agora, foram relatados resultados muito promissores de três vacinas: Pfizer/BioNTech , Moderna e Oxford/AstraZeneca. Durante os meses de observação dos participantes dos testes na fase 3, a eficácia observada para as vacinas baseadas em mRNA (Pfizer/BioNTech e Moderna) foi de cerca de 95%, enquanto a da vacina Oxford/AstraZeneca (vetor viral + proteína do Cov-2) variou entre 62% e 90%. Espera-se para os próximos dias o anúncio da taxa de eficácia observada no ensaio clínico da vacina CoronaVac (vírus SARS-CoV-2 inativado, produzida pela empresa Sinovac e, para um futuro próximo, resultados de outras vacinas. É o caso da Janssen, que já se encontra também na fase 3, e da vacina Sputnik V, produzida pelo governo russo, cujos resultados finais ainda não foram apresentados à comunidade internacional. Além das iniciativas de empresas privadas e de centros de pesquisa, cabe mencionar o consórcio promovido pela Organização Mundial de Saúde (OMS), o COVAX Facility, que visa a distribuição de vacinas para os países participantes.
Vários países anunciaram seus planos de vacinação. Um ponto comum entre eles foi a adoção de contratos com mais de uma empresa produtora de vacina, dada a necessidade de amplo suprimento para a alta cobertura populacional, no menor tempo possível. O Reino Unido licenciou a vacina da Pfizer/BioNTech e já iniciou a vacinação. Espera-se que EUA e União Europeia sigam os mesmos passos. A Alemanha, por exemplo, se comprometeu a ter centenas de centros de vacinação prontos já para meados de dezembro. Quase todos os países da América Latina participam do consórcio COVAX, e pelo menos Chile e Argentina já possuem acordos de compra com várias das companhias produtoras de vacinas.
Até o momento, o Brasil possui acordos firmados com a Oxford/AstraZeneca, através do Ministério da Saúde com a Fiocruz, e com a Sinovac, responsável pela vacina CoronaVac, por meio do Instituto Butantan, do estado de São Paulo. Embora o Brasil integre o consórcio COVAX Facility, ainda não há previsão para um cronograma de vacinação oriunda dessa fonte.
No dia primeiro de dezembro, o Ministério da Saúde anunciou, publicamente, um plano para a vacinação contra a Covid-19 no Brasil. O plano proposto se baseou exclusivamente na vacina Oxford/AstraZeneca, que tem parceria firmada com o Ministério da Saúde e acordo com a Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz) para compartilhamento de tecnologia. O documento apresentado informa quais grupos populacionais seriam priorizados na vacinação e estabelece um cronograma de execução em 4 fases, considerando a produção de doses da vacina prevista para o próximo ano.
A primeira fase teria início em março de 2021 e previsão de ser concluída em 5 semanas. Nesta fase, seriam vacinados profissionais de saúde, pessoas acima de 75 anos, maiores de 60 anos institucionalizados e população indígena. Na segunda fase, prevista para ser realizada a partir de abril de 2021, seriam vacinadas as demais pessoas maiores de 60 anos de idade. Na terceira fase seriam vacinadas as pessoas com comorbidades que as enquadram em grupos de risco para Covid-19. E na quarta fase seriam vacinados professores, forças de segurança ou salvamento, trabalhadores do sistema prisional e população privada de liberdade. A vacinação nas primeiras quatro fases corresponderia a 25% da população brasileira e necessitaria de aproximadamente 109 milhões de doses. Considerando-se apenas o contrato Oxford/AstraZeneca e Fiocruz/MS, estima-se que esse número de doses seja atingido no segundo semestre de 2021. A vacinação do restante da população, que soma mais de 150 milhões de brasileiros, se daria depois destas fases, mas não foram divulgados detalhes a respeito. Declarações recentes do ministro da saúde informam que o país comprará também a vacina da Pfizer/BioNTch, mas que apenas 8,5 milhões de doses são esperadas para o primeiro semestre.
Por outro lado, o governo do estado de São Paulo anunciou um plano próprio de vacinação com a vacina CoronaVac, a ser iniciado em 25 de janeiro, apesar dos resultados para a fase 3 de testes ainda não estarem disponíveis. Este plano existe publicamente apenas na forma de uma apresentação PowerPoint, e como o plano federal, não se fez acompanhar de documento público que permita uma avaliação criteriosa da sua adequação.
Consideramos necessário e importante apontar diversas questões problemáticas no plano apresentado pelo Ministério da Saúde, tanto conceituais como estratégicas. Com esse posicionamento, o Observatório Covid-19 BR pretende contribuir para o debate público a respeito do que está em curso e suas potenciais implicações para a pandemia no Brasil. Pretende também, somando forças com as secretarias de saúde e outras instâncias competentes da sociedade civil, construir estratégias para que haja rigor técnico e transparência na condução da vacinação contra a Covid-19 no Brasil.
I - Populações vulneráveis que devem ser priorizadas
Um dos poucos pontos claros do plano são os grupos atendidos em cada fase da vacinação. No entanto, a definição dos grupos priorizados pelo MS, levando em conta critérios apontados nas diretrizes da OMS, excluiu algumas populações vulneráveis, como por exemplo a população em situação de rua, população privada de liberdade, populações ribeirinhas e quilombolas. O plano não justifica essas exclusões.
II - Planejamento nacional em articulação com estados e municípios
O plano apresentado considera o uso de uma única vacina, a Oxford/AstraZeneca, além das doses a serem obtidas por meio da participação do país no consórcio COVAX. No entanto, não há previsão de cronograma de entrega pelo consórcio. Destaca-se que quatro vacinas realizaram sua fase 3 em território nacional (Oxford/AstraZeneca, CoronaVac, Pfizer/BioNTech e Janssen), e que uma delas (CoronaVac) terá cerca de 46 milhões de doses disponíveis no Brasil até fevereiro de 2021, a princípio destinadas a atender a população do estado de São Paulo. Esta vacina passaria a ser produzida no segundo semestre do ano no Instituto Butantan, para atender à demanda nacional. Quando o MS apresenta um cronograma que desconsidera 46 milhões de doses com possibilidade de oferta no Estado de São Paulo no primeiro trimestre de 2021, demonstra de antemão que o cronograma e planejamento logístico não dialogam com os estados e municípios.
Um plano nacional de imunização precisa ser amplamente discutido com a sociedade brasileira e pactuado com os gestores nos 3 níveis de governo (federal, estadual e municipal). A omissão de um nível pode levar, como já se tem observado, a que diversas ações isoladas passem a ser executadas, o que acarretaria um processo descoordenado e potencialmente arriscado e ineficiente. Esse cenário é indesejável e incompatível com o histórico de imunizações no país, que possui cerca de 60 anos o Programa Nacional de Imunização (PNI), extremamente bem-sucedido. Além de consequências na saúde, a falta de coordenação entre os gestores poderá causar ainda confusão na população, aumento dos gastos públicos e ampliação dos desafios logísticos.
III - Diversidade de opções de vacina
É importante não descartar outras opções de vacina para a população brasileira.
Além de desconsiderar as vacinas a serem importadas e produzidas pelo Instituto Butantan, o plano proposto também ignora as demais vacinas em produção no mundo, limitando e retardando o acesso da população brasileira a essas opções de vacinação. Neste sentido, destaca-se a afirmação do Ministério da Saúde de que não fará compras de vacinas que demandem redes de frio com exigência de temperaturas mais baixas, como é o caso da vacina da Pfizer/BioNTech (< -70ºC), cujos resultados de eficácia foram melhores até o momento. A Moderna, companhia que também divulgou resultados de eficácia semelhantes, informa que a vacina pode ser conservada em temperatura de geladeira por 30 dias e à temperatura de 20°C negativos, por 6 meses. O plano federal é, inexplicavelmente, pouco ambicioso neste quesito.
IV - Logística de insumos e distribuição
Além da produção da vacina para duas doses por indivíduo, a operacionalização da vacinação demanda outras questões logísticas fundamentais, como a aquisição de insumos diretamente ligados à aplicação da vacina (seringas e agulhas, por exemplo), o transporte e a conservação da vacina. Faz parte da ação de conservação, por exemplo, assegurar a cadeia de frio, ou seja, a garantia de que as vacinas serão mantidas em temperatura adequada em todo o processo que vai da produção até sua aplicação na população. Estes insumos devem ser disponibilizados em tempo hábil para que não haja comprometimento do cronograma de vacinação.
Para que toda essa operação aconteça, é fundamental fortalecer a capacidade de estados e municípios a fim de que estejam devidamente preparados no momento de receber o quantitativo de doses de vacinas e de insumos previstos. Os municípios precisam contar com o devido apoio das Secretarias Estaduais para se organizar e para ter plenas condições de montar as diferentes estratégias de vacinação, sejam em postos fixos ou volantes, em pessoas acamadas, área rural, nas instituições de longa permanência, esquema drive-thru, etc.
Estas e muitas outras questões relativas à aquisição dos insumos para aplicação, transporte e conservação das duas doses da vacinas, assim como as relativas à logística para distribuição e aplicação das vacinas, não foram contempladas no plano de vacinação apresentado pelo Ministério da Saúde.
V - Comunicação com a comunidade científica e com a população
O planejamento da vacinação e a sua posterior implementação deve se basear nas melhores práticas de participação social, garantindo o acesso dos pesquisadores, jornalistas e da população em geral à análise dos resultados da investigação de qualquer vacina a ser licenciada no país. Isso inclui, além do acesso às principais informações de estratégias e práticas, o monitoramento cuidadoso durante e após o processo de vacinação. O acesso e a transparência são fundamentais para uma avaliação científica dos dados da eficácia e efetividade de cada vacina, de forma a garantir sua maior qualidade e segurança.
O governo brasileiro não tem apresentado publicamente documentos que justifiquem claramente as decisões tomadas. Entre esses, destacamos como fundamentais: os estudos que embasaram esse plano, a disponibilidade de diferentes vacinas, a escolha dos grupos populacionais, o número de doses disponíveis e como se dará a distribuição no país e a aplicação pelos serviços de saúde do sistema público. Também é preciso que haja uma estratégia bem construída para lidar com as mensagens falsas e a desinformação que podem ocorrer antes e durante a vacinação, arriscando comprometer a cobertura vacinal no país.
Tampouco foi apresentado um plano de capacitação e orientação teórica e técnica para as equipes de saúde estaduais e municipais, que seja específico para esta campanha, incluindo a vigilância de possíveis eventos adversos e seu devido registro no sistema de informação, no sentido de instrumentalizar uma vigilância ativa e competente para observar, detectar e investigar potenciais eventos adversos às vacinas, bem como sua eficácia, a médio e longo prazo. Esse tipo de vigilância já existe no Brasil para outras doenças, mas no caso da COVID-19 torna-se ainda mais relevante, visto o pouco tempo de acompanhamento dos participantes nos atuais estudos vacinais de fase 3.
O plano de vacinação apresentado pelo governo federal brasileiro trata superficialmente ou ignora os pontos fundamentais descritos acima. É um esboço rudimentar, com tantas fragilidades e lacunas que dificilmente poderá ser seguido. São marcantes a falta de ambição, de senso de urgência e de comprometimento em oferecer à população brasileira um plano de vacinação competente, factível, que contemple as diversas vacinas em teste no Brasil, com transparência e em articulação com estados e municípios. Além das várias fragilidades que apontamos, a absoluta falta de detalhes deste esboço - críticos para a sua execução - e a desarticulação com outros níveis federativos, provoca imensa apreensão sobre sua adequação para o momento atual. Apesar do início da vacinação estar próximo, vivemos um tempo de pandemia ainda repleto de incertezas e sofrimento que exige ações enérgicas com base em evidências científicas, lançando mão dos diversos saberes e competências de nossa sociedade. O propósito, afinal, é a preservação de vidas e de qualidade de vida. O plano de vacinação do governo federal não demonstra tal compromisso, por atos e omissões.
Há uma clara e forte tendência de crescimento de casos, internações e óbitos por COVID-19 em quase todo o país, especialmente nos estados do Sul e Sudeste
A retomada de muitas atividades e as reuniões e festas de fim de ano preocupam muito porque podem piorar uma situação que já é grave.
O Observatório Covid-19 BR pede urgência na tomada de atitudes de todos - governo e indivíduos - a fim de evitar maior sofrimento e mortes nas pŕoximas semanas.
Os sinais de retorno do crescimento do número de casos e óbitos por Covid-19 no Brasil já estão presentes em todas as fontes de informação. Neste momento, já não há mais dúvidas sobre a intensificação da epidemia em vários estados do país, especialmente nas regiões sul e sudeste. Tanto as análises do Observatório Covid-19 BR como do projeto Infogripe, assim como os dados do Painel Coronavírus do próprio Ministério da Saúde, mostram que a tendência de queda no número de casos e óbitos, verificada há pouco tempo atrás, já se reverteu completamente.
Desde meados de maio o número de casos por 100.000 habitantes por semana no país está acima de 50, valor que serve de referência em alguns países europeus como indicativo de transmissão elevada. Mesmo sem levar em conta o fato de que no Brasil se testa muito pouco, nossa taxa vem crescendo, e estamos atualmente em 143 casos por 100.000 habitantes por semana. Em perspectiva com outros países, o Brasil já é, de novo, um dos países com a maior taxa de crescimento diário de novos infectados e novos óbitos.
O crescimento de casos de Covid-19 se reflete no aumento de internações e consequente aumento de óbitos. Tais tendências não são homogêneas no país, havendo estados e cidades em situação gravíssima, enquanto em outros a situação é mais estável. No entanto, se olharmos para o país como um todo, o aumento de casos é indiscutível. Em apenas seis semanas, os casos mais do que duplicaram, muito devido ao recrudescimento da pandemia em estados muito populosos, como Rio de Janeiro e São Paulo.
No estado do Rio de Janeiro, o número de internações por Síndrome Respiratória Aguda (SRAG) tem aumentado desde o início da segunda quinzena de outubro, com reflexo nas taxas de ocupação de leitos ambulatoriais e de UTI, superando 90% de ocupação de leitos UTI Covid-19 e 100% de leitos de suporte a vida da REDE SUS desde o início de dezembro na capital. Em São Paulo a situação é semelhante, com os índices indicando um retorno à situação que se vivia no início de setembro, com a importante diferença de que, naquela época, estávamos em fase de decréscimo de casos e agora estamos em fase de subida. Outros exemplos também impressionam. Em Santa Catarina o número de óbitos aumentou em 300% desde o início de novembro; na cidade de Salvador, a taxa de ocupação de UTIs está em 75%.
Compreender o aumento de casos e óbitos é relativamente simples se observarmos o contexto: na vigência de uma doença de transmissão respiratória em que se recomenda o distanciamento físico e uso de máscaras faciais, as medidas de relaxamento promovidas permitiram um aumento do número de contatos, sobretudo em locais fechados, em que o ar circula pouco, propiciando um aumento de infecções. Junta-se a isto a falta, praticamente absoluta, de políticas de testagens, rastreio e isolamento das pessoas infectadas que visem interromper a cadeia de transmissão da doença, aliadas à inação de governos municipais, estaduais e, principalmente, federal e tem-se assim uma situação alarmante que exige uma resposta rápida.
A catástrofe que se anuncia não vai se reverter de forma natural. A lógica de multiplicação de casos é simples e incomplacente: novos casos geram outros novos casos. Apenas a ação coordenada dos governos e da população como um todo pode mudar o curso da epidemia, com ampliação de medidas de controle da transmissão, principalmente relativas ao distanciamento físico e à testagem em massa associada ao rastreamento de contatos e ao isolamento de casos confirmados e suspeitos. Tais medidas têm efetividade comprovada na redução de casos, internações e óbitos.
Os planos estaduais e municipais de flexibilização, a gradativa mudança na rigidez das medidas vigentes, representados por painéis de diferentes estágios e muitas vezes caracterizados por cores, não conseguem orientar as ações de resposta com a rapidez necessária. Esses planos de mitigação foram formulados tendo em mente reaberturas graduais e orientadas principalmente pela disponibilidade de leitos hospitalares. No momento de um recrudescimento da epidemia, as autoridades precisam adotar medidas que sinalizem agilidade na conduta da sociedade para reverter o crescimento de casos, especialmente porque o ritmo de aumento é muito mais acelerado do que a queda.
Alertamos que políticas de aumento de número de leitos de UTI, apesar de necessárias para doentes graves, não evitam a disseminação do vírus. Tais medidas apenas respondem às piores consequências da disseminação do vírus, que são o adoecimento na forma grave e a morte. O Brasil tem se destacado por apresentar elevada letalidade hospitalar em comparação com países europeus, como Alemanha, e latinoamericanos, como o Uruguai. É de altíssima importância ressaltar novamente que, em vez de esperar que as vítimas da Covid-19 cheguem aos hospitais, mais vidas serão salvas ou poupadas do sofrimento por meio do impedimento da infecção.
O Observatório COVID-19 BR reconhece a exaustão da população e dos profissionais de saúde em relação à pandemia, seus impactos sobre o cotidiano e a saúde mental de todos, além dos custos econômicos que têm prejudicado diversos setores no país . Mas não podemos colocar a perder todo o esforço feito até agora. Com o aumento de casos e a saturação do sistema de saúde em vários estados, somados às festas de final de ano que se aproximam, é imperativo que medidas sejam tomadas com a urgência necessária, de modo que possamos reduzir o número de vidas perdidas.
Neste sentido, o Observatório COVID-19 BR propõe que as cidades e estados com aumento sustentado de casos, que representam níveis elevados de risco, tomem ações imediatas que diminuam o número de contatos potencialmente contagiosos. Tais ações devem ocorrer rapidamente e de tal forma que uma tendência clara de decrescimento se estabeleça, com pelo menos duas semanas sucessivas de queda substanciais nos novos casos, internações e óbitos.
A diretriz básica seria o fechamento do comércio e serviços não essenciais. Em particular, o funcionamento de bares, restaurantes e academias deveria ser proibido, assim como festas e shows, em espaços públicos ou privados. Reuniões com mais de seis pessoas devem ser fortemente desencorajadas. É necessária uma ação rápida, começando no meio desta semana e se prolongando até meados de janeiro, quando teríamos uma reavaliação.
Eventualmente e localizadamente, pode ser necessária a decretação de toque-de-recolher noturno. Viagens também devem ser restritas. A convivência em ambientes sem ventilação deve ser evitada. Enfatizamos que toda medida deve ser adaptada às realidades locais, de modo que possa haver soluções com mais ou com menos restrições.
Devemos lembrar também que ações como as mencionadas acima devem vir acompanhadas de uma estratégia de reabertura segura, envolvendo testagem e rastreio de contatos, que utilize os recursos das equipes de saúde da família, que permitiriam ampla capilaridade das ações. Ademais, consideramos fundamental que exista transparência dos governos, tanto em relação aos critérios para as medidas de controle da pandemia, assim como em relação ao acesso aos dados epidemiológicos de casos e óbitos. Aliado a essas medidas urgentes e necessárias para conter o aumento de casos e de mortes, seria fundamental que o governo federal mantivesse o auxílio emergencial, como medida humanitária, de apoio concreto às pessoas com menores condições de se proteger.
No entanto, ainda há muitos esforços pela frente - a maior parte das vacinas encontram-se ainda na sua fase de testes, não há previsão de quando haverá vacinas em número suficiente para proteger toda a população. Dadas as várias etapas previstas de campanhas de vacinação, o processo de imunização pode durar até meados de 2022. É fundamental que iniciemos a vacinação em um cenário de redução de casos e óbitos. Precisamos levar em conta que o sistema de saúde que vai coordenar as ações de imunização é o mesmo que cuida de casos de doença. Além disso, apesar de ótimas taxas de eficácia das vacinas que estão começando a ser usadas na população em outros países, ainda não se sabe sobre qual é a duração da proteção conferida pelas vacinas.Desse modo, até que uma parcela grande da população esteja imunizada, precisamos manter o distanciamento físico e o uso de máscaras, para evitar novas infecções.
A epidemia de Covid-19 no Brasil já leva mais de nove meses. Ao longo deste tempo o temor inicial do desconhecido e as incertezas sobre a gravidade da doença, assim como a percepção de se encontrar sob risco de contrair a infecção foram se dissipando. É compreensível o cansaço que a situação produz. Ao se aproximarem as festas de fim de ano, o desejo de muitos é se confraternizar e voltar a se encontrar presencialmente com amigos e familiares. Queremos ficar mais perto das pessoas queridas, depois de um ano duro com tantas dores, restrições e incertezas. No entanto, precisamos nos perguntar: estamos seguros? Temos o direito de provocar mais adoecimento e mortes quando podemos ajudar a salvar vidas?
A necessidade de manter por mais algum tempo, agora com horizontes mais tangíveis, restrições como as descritas acima vem da inexorável lógica de combate ao vírus enquanto não tivermos a população vacinada. Nossa posição no Observatório Covid-19 BR é que somar forças para controlar a pandemia é absolutamente necessário. É necessário porque a nossa prioridade é preservar vidas. Acreditamos que este grande esforço precisa ser vivido coletivamente, de forma solidária. Fiquemos em casa nesta época que se aproxima. Podemos estabelecer um novo calendário para nossas festas. Fazendo isso teremos reencontros seguros e felizes em breve, e cada um de nós poderá dizer, às gerações futuras, que fez sua parte na luta contra esta epidemia que tanto nos ameaça.
A variante do vírus Sars-Cov-2 encontrada em Manaus possui duas mutações com o potencial de aumento na capacidade de transmissão. As mesmas mutações ocorreram em outros locais, sugerindo uma adaptação do vírus às nossas defesas imunológicas.
A falta de controle no mapeamento e difusão da nova variante preocupa pelos danos que pode causar à população, com uma possível onda de casos de reinfecção e maior carga viral por indivíduo.
Os vírus se espalham com o fluxo de pessoas, por rotas aeroviárias, rodoviárias e fluviais, portanto são esses os pontos de atenção especial para uma estratégia de contenção da nova variante, que é mais transmissível e com potencial de reinfecção.
Para que se evite o espalhamento no Amazonas e em todo Brasil, é urgente que haja vigilância de casos suspeitos de reinfecção com as ferramentas que temos às mãos.
O espalhamento rápido de novas variantes do coronavírus SARS-Cov-2 exige que ações sejam tomadas pelos governos subnacionais e pelo governo federal, antes de que seja tarde demais do ponto de vista epidemiológico. A nova linhagem encontrada em Manaus apresenta duas mutações importantes, chamadas N501Y e E484K. Apesar de atuarem de forma distinta, ambas fazem com que a entrada do vírus na célula na célula seja facilitada. Essa facilitação tem como consequência o aumento da carga viral dos indivíduos portadores, e, dessa forma, da capacidade de transmitir a outra pessoa (transmissibilidade).
A mutação do tipo N501Y, que também está presente nas variantes identificadas no Reino Unido e na África do Sul, altera a conformação estrutural da proteína da espícula do coronavírus, fazendo com que o vírus tenha maior afinidade pela proteína ACE2, principal alvo de ligação do vírus nas células humanas. Ou seja, quaisquer variantes que possuam a mutação N501Y têm maiores chances de entrar em nossas células, resultando em infecção. O surgimento de variantes com a mutação N501Y em linhagens não-relacionadas aponta para um processo conhecido como convergência evolutiva. É esperado que mutações no material genético de vírus ocorram frequentemente, no entanto, o fato de uma mesma mutação ter aparecido e estar se expandindo em diferentes locais do mundo, pode ser explicado por variantes com maior sucesso de replicação ou de transmissão de uma pessoa para outra. A possibilidade da maior afinidade às nossas células resultar em maior transmissibilidade é bastante alarmante. A mutação N501Y deveria ser rastreada com cuidado para que medidas possam ser tomadas na prevenção de que se torne predominante no país todo antes da vacinação em massa.
A outra mutação, a E484K, possui ainda a provável característica preocupante de permitir a reinfecção em indivíduos que já tiveram contato com o vírus antes. Previamente identificada no Rio de Janeiro e na África do Sul, e agora presente na linhagem de Manaus, esta mutação altera a região da espícula onde ocorre o acoplamento de imunoglobulinas neutralizantes, ou seja, atua contra o trabalho de anticorpos que dificultam o acesso do vírus à célula, através do acoplamento da espícula viral ao receptor ACE2. Portanto, a mutação E484K possui, teoricamente, potencial de evasão de uma resposta imune prévia, e, consequentemente, de aumento dos casos de reinfecção. Isso significa que toda uma população infectada anteriormente com variantes sem as novas mutações em uma primeira infecção se tornaria novamente suscetível.
A combinação das mutações N501Y e E484K pode ser, portanto, o combustível para um aumento acelerado de novas infecções. E de forma ainda mais drástica do que já vimos até agora, com maior transmissibilidade e maior carga viral por indivíduo. Desta forma, entendemos que os gestores devem adotar uma resposta à altura dos riscos que representa a evidência da variante de Manaus (nomeada de linhagem P.1) ser a dominante nas amostras da população dessa cidade estudada até o momento. Estudos iniciais apontam a nova variante com as mutações N501Y e E484K com uma frequência de 42% em uma amostra pequena de dezembro de 2020 (Faria et al. 2021). É ainda mais preocupante que esta variante tenha sido detectada em um momento de alta vulnerabilidade no país: aumento de aglomerações por ocasião de festas de final de ano, colapso do sistema de saúde em Manaus e a proximidade do retorno às aulas e do carnaval. Somente o estabelecimento imediato de uma rede de mapeamento genético do vírus nas pessoas infectadas, o que chamamos de vigilância genômica, nos permitiria dizer qual é a linhagem do vírus predominante atualmente na capital amazonense. A gravidade da situação e a urgência por medidas preventivas precisam ser levadas a sério.
No Brasil, o primeiro passo da vigilância genômica é a identificação de casos suspeitos de reinfecção. O Ministério da Saúde define como caso suspeito toda pessoa que tiver dois resultados positivos do teste RT-PCR para o vírus SARS-CoV-2, em um intervalo de dois meses ou mais. A suspeita só pode ser confirmada se as amostras biológicas das duas rodadas de exame tiverem sido bem preservadas. Sabemos que nem sempre isso é possível, ainda mais em situações de emergência de saúde. Mas mesmo não havendo a investigação laboratorial de parte dos casos suspeitos de reinfecção, a notificação, monitoramento e divulgação desses casos já são importantíssimos para a vigilância da reinfecção.
Compreender como a nova variante se espalha, ou seja, por quais rotas de contato entre as cidades e os estados, é essencial para orientar a ação do poder público. O estado do Amazonas está primariamente ligado às demais regiões do país por meio de rotas aéreas. O transporte aéreo é o principal meio de contato da população com o restante do país e também com outras localidades na América como Panamá e Estados Unidos. Apresentamos aqui uma análise da vulnerabilidade dos aeroportos brasileiros a partir dos aeroportos do estado do Amazonas. Neste caso, a vulnerabilidade é uma medida do potencial de contágio pela nova variante de outras regiões a partir do estado do Amazonas. Para isso usamos o fluxo de passageiros entre aeroportos nacionais ao longo do ano de 2019. O fluxo de passageiros entre aeroportos foi obtido a partir dos dados de registro de voos da Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC). Apontamos que os aeroportos de São Paulo, Guarulhos, Brasília, Rio de Janeiro (Santos Dumont), Confins, Porto Alegre, Rio de Janeiro (Galeão), Salvador, Curitiba, Recife, Fortaleza, Campinas, Florianópolis e Vitória são os 10 aeroportos com maior vulnerabilidade (medida por meio da centralidade de Katz de entrada, T_in na tabela abaixo). Esses aeroportos são, portanto, os com maior probabilidade de já terem recebido visitantes portadores das novas mutações durante as festas de final de ano. De forma preocupante, são aeroportos que também apresentam potencial para espalhar rapidamente novas variantes para outras regiões (alta centralidade de Katz de saída, T_out, veja tabela abaixo). Nesse sentido, recomendamos máxima atenção aos estados receptores de grande número de viajantes da região de Manaus e às autoridades de vigilância sanitária no governo federal. Lembramos também que há uma extensa rede de comunicação fluvial entre as populações ribeirinhas ao longo dos rios Negro, Solimões e Amazonas, que inclui capitais na Colômbia e no Peru. A atenção dada aos estados receptores de viajantes de Manaus se estende, com maior preocupação, a essas comunidades, principalmente àquelas de difícil acesso.
As fichas de investigação epidemiológica (SG e SRAG) dos casos suspeitos de Covid19 dos sistemas brasileiros para a Covid19 (como eSUS-VE e SIVEP-Gripe) e que servem para acompanhamento dos casos suspeitos e confirmados da doença têm espaço para controle de informações sobre idas e vindas do exterior. No entanto, não contemplam situações de viagem e contato entre diferentes regiões ou entre diferentes estados do Brasil. Entendemos que a inclusão desta informação nas fichas pode ser tão útil quanto a informação de viagem ao exterior, principalmente em um país de proporções continentais como o Brasil, em que doenças, mutações e variantes podem surgir em uma região específica e rapidamente espalhar para todo o país. A inclusão de informações como estas nos sistemas de informação utilizados pela vigilância epidemiológica podem ajudar a conhecer e conter casos que podem provocar espalhamento de novas variantes enquanto não temos um sistema de investigação genômica extensivo. Recentemente, dada a crise sanitária causada pela falta de oxigênio, vários estados do Brasil estão recebendo pacientes transferidos de Manaus. Esses pacientes são, por vezes, acompanhados de familiares, sem que nenhum protocolo especial tenha sido implementado para documentar os casos e monitorar possíveis transmissões ocorridas com a nova variante entre estados.
Portanto, alertamos para que maiores esforços das autoridades brasileiras sejam feitos para evitar que esta variante se torne predominante no país. Enquanto os estudos do potencial da variante de Manaus em evadir a resposta imune provocada pelas vacinas que estão sendo aplicadas no Brasil ainda não estão prontos, podemos apenas agir de forma preventiva, acelerando o processo de imunização no país e contendo o espalhamento desta variante com urgência. É hora de estarmos vigilantes e acompanharmos de perto a situação.
Representação da vulnerabilidade dos aeroportos brasileiros a partir do número de passageiros saindo dos aeroportos do Amazonas. Maiores valores de vulnerabilidade dos aeroportos e seus links com aeroportos do Amazonas estão representados por tonalidades em vermelho. Menores vulnerabilidades estão representadas em tonalidades de verde.
| Código do aeroporto | Nome do aeroporto | T_in | T_out |
| SBSP | SÃO PAULO | 251554.7 | 1186692.9 |
| SBGR | GUARULHOS | 244516.7 | 1153491.3 |
| SBBR | BRASÍLIA | 188615.9 | 889783.3 |
| SBRJ | RIO DE JANEIRO | 176637.7 | 833276.6 |
| SBCF | CONFINS | 153895.4 | 725991.4 |
| SBPA | PORTO ALEGRE | 147057.6 | 693734.5 |
| SBGL | RIO DE JANEIRO | 123660.2 | 583358.8 |
| SBSV | SALVADOR | 116985.8 | 551872.8 |
| SBCT | CURITIBA | 115591.9 | 545297.2 |
| SBRF | RECIFE | 112710.4 | 531703.8 |
| SBFZ | FORTALEZA | 92512.5 | 436421.7 |
| SBKP | CAMPINAS | 82856.4 | 390869.7 |
| SBFL | FLORIANÓPOLIS | 71565.9 | 337607.5 |
| SBVT | VITÓRIA | 62902.8 | 296739.7 |
| SBGO | GOIÂNIA | 59805.9 | 282130.3 |
| SBCY | VÁRZEA GRANDE | 43161.5 | 203611.4 |
| SBFI | FOZ DO IGUAÇU | 41925.1 | 197779.0 |
| SBMO | MACEIÓ | 40394.0 | 190556.1 |
| SBNF | NAVEGANTES | 40016.6 | 188775.9 |
| SBSG | SÃO GONÇALO DO AMARANTE | 38754.8 | 182823.3 |
| SBBE | BELÉM | 36633.7 | 172817.1 |
| SBEG | MANAUS | 36038.9 | 170010.9 |
| SBPS | PORTO SEGURO | 33608.3 | 158545.1 |
| SBCG | CAMPO GRANDE | 29243.6 | 137954.9 |
| SBJP | JOÃO PESSOA | 25055.6 | 118198.0 |
| SBUL | UBERLÂNDIA | 23704.1 | 111822.3 |
| SBSL | SÃO LUÍS | 23022.1 | 108605.1 |
| SBAR | ARACAJU | 21346.6 | 100701.0 |
| SBLO | LONDRINA | 19988.4 | 94294.0 |
| SBTE | TERESINA | 17884.3 | 84367.9 |
| SBRP | RIBEIRÃO PRETO | 15430.2 | 72791.1 |
| SBSR | SÃO JOSÉ DO RIO PRETO | 15372.8 | 72520.3 |
| SBMG | MARINGÁ | 14022.0 | 66147.7 |
| SBJV | JOINVILLE | 12246.4 | 57771.8 |
| SBIL | ILHÉUS | 10442.2 | 49260.5 |
| SBPJ | PALMAS | 9988.3 | 47119.1 |
| SBPV | PORTO VELHO | 9730.4 | 45902.6 |
| SBJU | JUAZEIRO DO NORTE | 8454.4 | 39883.2 |
| SBCH | CHAPECÓ | 7083.6 | 33416.6 |
| SBDN | PRESIDENTE PRUDENTE | 6123.1 | 28885.2 |
| SBRB | RIO BRANCO | 5643.9 | 26624.7 |
| SBPL | PETROLINA | 5626.4 | 26542.4 |
| SBMQ | MACAPÁ | 4788.2 | 22588.2 |
| SBIZ | IMPERATRIZ | 4640.3 | 21890.2 |
| SBBV | BOA VISTA | 4639.4 | 21886.2 |
| SBCX | CAXIAS DO SUL | 4347.0 | 20506.9 |
| SBMK | MONTES CLAROS | 3909.7 | 18443.7 |
| SBMA | MARABÁ | 3622.8 | 17090.4 |
| SBFN | FERNANDO DE NORONHA | 3390.6 | 15994.8 |
| SBSN | SANTARÉM | 3332.3 | 15719.8 |
| SBVC | VITÓRIA DA CONQUISTA | 3268.8 | 15420.2 |
| SBCA | CASCAVEL | 3094.6 | 14598.8 |
| SBCN | CALDAS NOVAS | 2902.6 | 13692.8 |
| SBZM | GOIANÁ | 2696.7 | 12721.5 |
| SBKG | CAMPINA GRANDE | 2611.8 | 12320.9 |
| SBJA | JAGUARUNA | 2310.0 | 10897.1 |
| SBJE | CRUZ | 2158.5 | 10182.4 |
| SBAE | AREALVA | 1941.0 | 9156.5 |
| SBPF | PASSO FUNDO | 1915.8 | 9037.8 |
| SBIP | SANTANA DO PARAÍSO | 1737.2 | 8195.0 |
| SBCJ | PARAUAPEBAS | 1616.6 | 7626.4 |
| SBQV | VITÓRIA DA CONQUISTA | 1615.7 | 7621.9 |
| SBUR | UBERABA | 1204.8 | 5683.5 |
| SNBR | BARREIRAS | 1148.0 | 5415.5 |
| SBAU | ARAÇATUBA | 1089.2 | 5138.3 |
| SBGV | GOVERNADOR VALADARES | 838.7 | 3956.8 |
| SBDO | DOURADOS | 818.0 | 3859.1 |
| SWSI | SINOP | 749.4 | 3535.5 |
| SBCB | CABO FRIO | 676.8 | 3192.9 |
| SBSJ | SÃO JOSÉ DOS CAMPOS | 635.7 | 2998.8 |
| SBML | MARÍLIA | 613.5 | 2894.0 |
| SBTC | UNA | 560.0 | 2641.8 |
| SBCZ | CRUZEIRO DO SUL | 545.1 | 2571.7 |
| SBSM | SANTA MARIA | 490.4 | 2313.4 |
| SNTF | TEIXEIRA DE FREITAS | 490.1 | 2311.9 |
| SBPK | PELOTAS | 461.8 | 2178.4 |
| SBRD | RONDONÓPOLIS | 413.6 | 1951.1 |
| SBMS | MOSSORÓ | 370.4 | 1747.1 |
| SBNM | SANTO ÂNGELO | 346.0 | 1632.3 |
| SWGN | ARAGUAÍNA | 344.2 | 1623.6 |
| SBHT | ALTAMIRA | 342.3 | 1614.6 |
| SBUG | URUGUAIANA | 303.5 | 1431.5 |
| SBJI | JI-PARANÁ | 301.5 | 1422.4 |
| SBSI | SINOP | 294.1 | 1387.4 |
| SBTD | TOLEDO | 271.7 | 1281.8 |
| SWLC | RIO VERDE | 264.8 | 1249.3 |
| SBAT | ALTA FLORESTA | 264.4 | 1247.1 |
| SBLJ | LAGES | 263.6 | 1243.5 |
| SSKW | CACOAL | 259.6 | 1224.9 |
| SBTG | TRÊS LAGOAS | 248.8 | 1173.9 |
| SBCP | CAMPOS DOS GOYTACAZES | 227.5 | 1073.1 |
| SBTT | TABATINGA | 225.2 | 1062.0 |
| SBCR | CORUMBÁ | 225.1 | 1061.9 |
| SBUY | COARI | 179.4 | 846.4 |
| SBPO | PATO BRANCO | 174.0 | 820.9 |
| SNVB | VALENÇA | 169.2 | 798.1 |
| SBVH | VILHENA | 167.3 | 789.0 |
| SBVG | VARGINHA | 142.6 | 672.8 |
| SBPG | PONTA GROSSA | 137.6 | 649.1 |
| SBDB | BONITO | 133.9 | 631.6 |
| SBUF | PAULO AFONSO | 127.3 | 600.4 |
| SWPI | PARINTINS | 126.4 | 596.0 |
| SBSO | SORRISO | 122.7 | 578.9 |
| SBTF | TEFÉ | 113.6 | 535.6 |
| SBLE | LENÇÓIS | 113.0 | 533.1 |
| SJTC | AREALVA | 109.0 | 514.3 |
| SBME | MACAÉ | 89.3 | 421.2 |
| SBFE | FEIRA DE SANTANA | 74.2 | 350.0 |
| SBBW | BARRA DO GARÇAS | 65.2 | 307.7 |
| SBPB | PARNAÍBA | 62.7 | 295.6 |
| SBIH | ITAITUBA | 58.0 | 273.5 |
| SNAT | ARACATI | 40.9 | 193.1 |
| SBUA | SÃO GABRIEL DA CACHOEIRA | 38.0 | 179.1 |
| SBTB | ORIXIMINÁ | 28.6 | 135.1 |
| SWEI | EIRUNEPÉ | 28.5 | 134.1 |
| SBAX | ARAXÁ | 26.4 | 124.5 |
| SWCA | CARAUARI | 20.4 | 96.0 |
| SNBA | BARRETOS | 19.3 | 91.1 |
| SSZW | PONTA GROSSA | 15.7 | 74.2 |
| SWKO | COARI | 14.7 | 68.9 |
| SBJR | RIO DE JANEIRO | 13.4 | 63.1 |
| SIMK | FRANCA | 12.3 | 58.0 |
| SWBC | BARCELOS | 9.7 | 45.4 |
| SBBG | BAGÉ | 9.3 | 43.7 |
| SBAQ | ARARAQUARA | 8.0 | 37.6 |
| SWLB | LÁBREA | 7.8 | 36.3 |
| SSZR | SANTA ROSA | 5.9 | 27.9 |
| SJRG | RIO GRANDE | 4.8 | 22.7 |
| SSSB | SÃO BORJA | 3.6 | 17.0 |
| SSUV | UNIÃO DA VITÓRIA | 3.6 | 16.8 |
| SBGU | GUARAPUAVA | 3.0 | 14.2 |
| SSGY | GUAÍRA | 2.9 | 13.8 |
| SSKM | CAMPO MOURÃO | 2.7 | 12.8 |
| SSVL | TELÊMACO BORBA | 2.2 | 10.2 |
| SWMW | MAUÉS | 2.1 | 9.6 |
| SNVS | BREVES | 1.9 | 9.0 |
| SSPI | PARANAVAÍ | 1.6 | 7.6 |
| SBBH | BELO HORIZONTE | 1.6 | 7.3 |
| SSCT | CIANORTE | 1.5 | 7.1 |
| SWTS | TANGARÁ DA SERRA | 1.1 | 5.3 |
| SWHP | ÁGUA BOA | 1.0 | 4.9 |
| SSOG | ARAPONGAS | 0.8 | 4.0 |
| SSPG | PARANAGUÁ | 0.8 | 3.8 |
| SNPD | PATOS DE MINAS | 0.6 | 3.0 |
| SBMD | ALMEIRIM | 0.6 | 3.0 |
| SSFB | FRANCISCO BELTRÃO | 0.3 | 1.4 |
| SBJD | JUNDIAÍ | 0.1 | 0.6 |
| SWRD | RONDONÓPOLIS | 0.1 | 0.5 |
| SWJN | JUÍNA | 0.1 | 0.3 |
Faria, N. et al. (2021) ‘Genomic characterisation of an emergent SARS-CoV-2 lineage in Manaus: preliminary findings’, virological.org. Preprint available at: https://virological.org/t/genomic-characterisation-of-an-emergent-sars-cov-2-lineage-in-manaus-preliminary-findings/586 (Accessed: 20 January 2021).
Naveca, F. et al. (2021) ‘SARS-CoV-2 reinfection by the new Variant of Concern (VOC) P.1 in Amazonas, Brazil’, virological.org. Preprint available at: https://virological.org/t/sars-cov-2-reinfection-by-the-new-variant-of-concern-voc-p-1-in-amazonas-brazil/596 (Accessed: 20 January 2021)
