Perguntas Comuns
Última revisão em 27 de abril, 2020 (08:02, Horário de Brasília)Respostas da nossa equipe para algumas das principais perguntas sobre COVID-19.
Respostas da nossa equipe para algumas das principais perguntas sobre COVID-19.
Entenda um pouco mais sobre os termos ao tratar sobre o coronavírus
Uma epidemia é um aumento repentino de uma doença que acomete um grande número de pessoas em um curto período de tempo, ou seja, apresenta uma rápida disseminação - em contraste com as endemias, que se estendem por longos períodos, são típicas e frequentes em alguma região específica, e podem até ser sazonais, como a malária na Amazônia. Surtos epidêmicos são os momentos de aumento dentro de uma região delimitada.
Uma epidemia ganha o status de pandemia, quando a região afetada passa a englobar grandes extensões, com diferentes países e continentes. Um exemplo de pandemia é a Gripe Suína (H1N1, em 2009), que era uma pandemia que eventualmente se transformou em endemia.
Em geral, as epidemias são causadas pela chegada de novos agentes etiológicos (os causadores de doenças, como alguns vírus e bactérias) em um local. Nestas situações, toda a população é suscetível a se contaminar porque não teve contato com a doença antes. Exemplos de epidemias conhecidas aos brasileiros são Zika e Chikungunya.
O crescimento exponencial é um crescimento muito rápido, cujo lema é “quanto mais se tem, mais se cresce”. No caso de epidemias, isso significa: quanto mais pessoas infectadas, mais pessoas se infectam. Outro exemplo clássico de crescimento exponencial é o crescimento das populações de seres vivos, pela reprodução. Por exemplo, para seres que se reproduzem assexuadamente, como as bactérias, cada célula se divide e gera duas novas bactérias. Dessa forma, o número de bactérias duplica a cada reprodução e, portanto, quanto mais bactérias existem, mais bactérias são geradas.
Em epidemias, a fase de crescimento exponencial tem um limite, pois as pessoas já infectadas ganham imunidade e então as pessoas que o vírus consegue infectar, chamadas de infectáveis, começam a ficar escassas. Assim, conforme a população de infectáveis diminui, ocorre a redução do contato entre infectantes e infectáveis e a epidemia começa a frear, atingindo o pico quando o número de novos infectados for igual ao número de pessoas imunizadas (também chamadas de “recuperadas”) no mesmo dia.
Achatar a curva significa diminuir a velocidade de crescimento da curva exponencial de infectados. Apesar do comportamento da curva epidêmica ser sempre semelhante, o quão rápido ela cresce pode ser controlado. O número de contatos que uma pessoa infectada tem com suscetível é determinante para o quão rápido cresce a curva. Por isso o isolamento social é importante - pois reduz o número de contatos físicos entre um possível infectado e um suscetível. A diminuição do número de novos casos por dia pode ocorrer de duas formas:
Para parar uma epidemia através do caso 2, o número de pessoas que já tiveram a doença deve ser o mesmo até o pico, independente do tempo que leva para atingi-lo. Agora, ao frear a epidemia com o caso 1, podemos reduzir sim o número total de pessoas que já tiveram a doença. Em qualquer das opções, o achatamento da curva resulta na redução do número de doentes simultâneos, ocorrendo de forma novas infecções sejam mais diluídas ao longo do tempo, garantindo que o sistema médico tenha capacidade suficiente para atender à todos com qualidade e rapidez.
O isolamento horizontal é quando reduzimos o contato entre todas as pessoas, ao passo que o isolamento vertical é quando reduzimos o contato entre pessoas do grupo de risco e a grande massa da população - permitindo então que o vírus se espalhe fora do grupo de risco.
Os dados de países como Itália, Espanha e China já mostraram a eficácia do isolamento horizontal para frear a epidemia, sendo que quanto mais cedo ele é adotado, mais eficaz é. Já o isolamento vertical nunca foi colocado em prática. No Brasil, por exemplo, segundo o IBGE, 60% dos idosos brasileiros moram com até duas pessoas e 25% com três ou mais pessoas, sendo portanto difícil isolá-los do restante da população. Ressaltando, ainda, que mesmo fora do grupo de risco, há casos graves, necessidade de hospitalização e mortes.
Quais são os fatores que influenciam o comportamento da epidemia em diferente lugares?
Todas as epidemias seguem um padrão, chamado “curva epidêmica”. Na caso de uma pandemia, esse padrão se repete em cada novo foco. Do ponto de vista matemático, uma pandemia é o conjunto de várias epidemias ocorrendo ao mesmo tempo em diferentes lugares. A curva epidêmica mostra um aumento exponencial de casos no início, o que é muito rápido. Após algum tempo, a curva satura (gerando o “pico”), e, finalmente, decresce.
Previsões epidemiológicas de curto prazo, como as que esboçamos na nossa página inicial, assumem que esse comportamento vai se manter pelos próximos cinco dias com as características dos últimos cinco dias observados.
Leia mais em nossa entrevista para o G1 sobre o comportamento das curvas epidêmicas para a população em geral.
Não há indícios que o clima altere a velocidade de contágio e disseminação da doença de forma relevante. Nosso acompanhamento do início da epidemia no Brasil mostra que as velocidades iniciais da doença aqui foram semelhantes às da Espanha e Itália, sendo que os climas são opostos nos hemisférios.
“Por uma série de razões históricas, muitos países com menos recursos e piores condições sócio-econômicas (que por sua vez levam a más condições sanitárias e piores condições nutricionais das pessoas), estão nas regiões tropicais do planeta. Esses problemas facilmente neutralizariam qualquer efeito climático e de sazonalidade potencial em escalas mais locais, como menores taxas de sobrevivência do vírus exposto ao sol e alta temperatura.”
Quanto à vinda do inverno, é necessário se atentar que este é o período típico de outras doenças, como dengue, gripe sazonal, asma e bronquite que também demandam atenção hospitalar e, por isso, podem sobrecarregar ainda mais o sistema de saúde nacional.
O número de habitantes de um região influencia o momento de saturação da curva, isto é, determina quando atingiremos o pico. Porém, no começo da epidemia, durante a fase exponencial, esse não é um fator relevante. Isso porque o número de contatos que um infectante tem no seu dia-a-dia depende das relações dele, e não da densidade de habitantes no local. Alguns fatores, como tamanho médio das famílias (ou seja, características da estrutura da sociedade), impactam na velocidade de contágio.
Portanto, há preocupação sobre a dinâmica da epidemia em comunidades e favelas de grandes metrópoles, pois é onde um grande número de pessoas moram juntas e próximas a outras famílias. Outras fatores, como a distribuição etária da população, impactam no cálculo de pessoas no grupo de risco e em projeções sobre a possível utilização de hospitais.
O Observatório atua fornecendo curadoria científica para todos os gabinetes de crise que nos procuram, e procuramos ajudar ao máximo para que as decisões políticas e estratégicas sejam tomadas com fundamentos científicos. A ciência da epidemiologia é um campo extremamente interdisciplinar, que une médicos, biólogos, matemáticos, físicos, entre outros cientistas. O espírito colaborativo do Observatório agrega pessoas de diferentes áreas que trabalham com assuntos ou técnicas semelhantes nas suas pesquisas. Algumas informações podem ser sensíveis e por isso optamos por não divulgá-las abertamente no site. Porém estamos diariamente aprimorando e realizando diferentes análises para auxiliar as autoridades.
Como é feita a pesquisa sobre a epidemia do coronavírus?
Notificações, dentro do sistema oficial de vigilância de saúde de um país, são os avisos realizados de casos de uma determinada doença. A esses casos positivos para a doença estudada chamamos de “casos notificados”, em oposição aos casos de enfermos que acabam não descobertos ou registrados.
A notificação é obrigatória por lei para muitas doenças. Esses dados são recolhidos em hospitais e por agentes de saúde pública nos municípios e então passados para os órgãos e secretarias responsáveis no estado, para enfim serem compilados pela ANVISA (Agência Nacional de Vigilância Sanitária) e Ministério da Saúde , em âmbito nacional. Esse sistema de recolhimento de números de casos notificados é importante em qualquer cidade ou país para agir na prevenção e controle das diferentes doenças.
No caso da atual pandemia, os casos notificados de COVID-19 são as pessoas que fizeram o exame para detectar o vírus ou o seu anticorpo no seu organismo e obtiveram um resultado positivo, e portanto são casos confirmados de COVID-19. O número de casos reais é maior do que o número de casos notificados, devido a dois conceitos:
Tudo isso faz com que o número de confirmados hoje seja um retrato do passado, do número de pessoas que foram contaminados há vários dias.
Nós usamos dados do Ministério da Saúde para o Brasil e seus estados, que estão disponíveis no Painel Coronavírus. Para comparar com outros países do mundo, nós usamos os dados do Repositório John Hopkins University. Ambos os dados são abertos ao público, assim como todas as nossas análises têm código acessível e podem ser replicadas por qualquer pesquisador que deseje estudá-las. Esse é o espírito de ciência colaborativa e aberta à verificação que defendemos!
Previsões de médio e longo prazo necessitam de um modelo epidemiológico, o qual deve assumir hipóteses que ainda não são claras para uma doença recente como a COVID-19. Um modelo epidemiológico matemático é um conjunto de equações que descreve os elementos-chave da epidemia. Muitos desses elementos nós ainda não conhecemos por se tratar de uma doença recente, como por exemplo se as pessoas adquirem imunidade permanente ou temporária, como na gripe comum. Alguns outros, por exemplo, dependem da resposta da população e do governo, e são difíceis de prever.
Portanto, prever o pico e o término da epidemia é algo que pode ser influenciado por diversos fatores que impactam na dinâmica da doença. Estes fatores podem ter um efeito, por menor que seja, ampliado exponencialmente. Levando isso em consideração, não julgamos pertinente tentar fazer estimativas de longo e médio prazo para uma doença cujos conhecimentos estão sendo aprendidos a cada dia.
A escala logarítmica relativiza a quantidade de novos casos. Neste tipo de escala, podemos ver que um aumento de 10 novos casos numa população que tem 10 casos (ou seja, quando número de casos aumenta 100%) é muito mais grave do que se ter 10 novos casos numa população que já tem 1000 casos (ou seja, um aumento de 0,1%). Desta forma, a inclinação em um gráfico em escala logarítmica está relacionada com o aumento relativo no número de casos. Por este motivo, utiliza-se essa escala para ver o comportamento das curvas epidêmicas.
Além disso, uma curva exponencial em escala logarítmica é uma reta, o que facilita a visualização. No caso de uma epidemia de curva exponencial representada em escala logarítmica podemos olhar para a inclinação dessa curva para entender a velocidade com que a doença se espalha, e quanto mais íngreme essa reta, maior a velocidade de crescimento do número de casos.
