Estudo mostra a vantagem de quarentenas alternadas em cidades paulistas

Para proteger sistema de saúde e economia, modelo ajuda a planejar isolamento intermitente, indicando momentos em que cada cidade poderia ter mais ou menos restrições

 19/05/2020 - Publicado há 4 anos     Atualizado: 04/06/2020 as 15:39

 

 

Sistema desenvolvido por pesquisadores do CeMEAI aponta que a adoção dessa estratégia permitiria manter a atividade econômica do Estado e, ao mesmo tempo, proteger o sistema de saúde – Imagem: Portal do Governo do Estado de São Paulo

 

Elton Alisson/Agência Fapesp

Pesquisadores vinculados ao Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) desenvolveram um sistema que indica melhores estratégias de quarentena para as cidades controlarem o contágio da covid-19.

De acordo com essas simulações, os municípios paulistas, por exemplo, poderiam entrar em isolamento em períodos diferentes, com o intuito de manter as atividades econômicas do Estado e, ao mesmo tempo, proteger o sistema de saúde.

O sistema foi descrito em artigo publicado na plataforma medRxiv, ainda em versão preprint (sem revisão por outros cientistas externos ao grupo de autores). Os códigos-fonte foram disponibilizados na plataforma GitHub, com o objetivo de possibilitar o acesso aos tomadores de decisão de cidades interessados em utilizá-los.

Sediado no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, campus de São Carlos, o CeMEAI é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (Cepids) financiados pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp).

“Pretendemos assessorar prefeituras interessadas em aplicar o sistema, que permite simular cenários nos quais as cidades não precisariam entrar em períodos de quarentena ao mesmo tempo”, diz à Agência Fapesp Tiago Pereira, professor do ICMC e um dos autores do projeto.

De acordo com o pesquisador, que estuda a dispersão de doenças a partir de modelos matemáticos, se todo um estado, como São Paulo, seguir um protocolo de quarentena unificado para controlar a covid-19 e entrar em isolamento de forma sincronizada isso acaba gerando longos períodos de quarentena.

Isso acontece porque a evolução da doença nas cidades não ocorre em uma mesma velocidade e os municípios têm dinâmicas populacionais, necessidades econômicas e estruturas de saúde muito diferentes.

“O protocolo de quarentena de Ribeirão Preto [terceira cidade mais populosa do interior de São Paulo] não pode ser o mesmo que o de São Pedro [com menos de 50 mil habitantes]”, compara o pesquisador.

Para possibilitar que as cidades implementem protocolos de quarentena descentralizados, o sistema leva em consideração a população de cada município, a mobilidade entre eles – estimada a partir de dados anônimos obtidos de telefones celulares –, a infraestrutura de saúde, em termos de número de leitos de UTI disponíveis, e a evolução da doença na região ao longo do tempo.

A partir desses parâmetros, o sistema sugere o nível e a duração ideais da quarentena e quais medidas devem ser implementadas para garantir que o número de pessoas infectadas esteja dentro de um nível desejado em uma cidade, evitando o colapso do sistema de saúde.

Dessa forma, o protocolo permite orquestrar estratégias de quarentena entre as cidades a fim de evitar que todas tenham um mesmo nível e período de quarentena.

“O modelo permite alternar períodos de quarentena mais rigorosos e de vida mais normal nas cidades”, afirma Pereira.

Simulações para São Paulo

Para validar o modelo, os pesquisadores fizeram projeções baseadas em dados das principais cidades do Estado de São Paulo, como estimativas de mobilidade entre esses municípios, a capacidade de seus sistemas de saúde e a evolução do número de pessoas infectadas.

Partindo da premissa de que a cada caso confirmado da doença no País existam mais 12 não notificados, foram simulados, para efeito de comparação, cenários de quarentena levando em consideração tanto o número de casos oficiais registrados pelo Ministério da Saúde como a subnotificação.

Os resultados das simulações indicaram que, se a política de quarentena vigente no Estado de São Paulo for mantida até o final de junho com a atual taxa de contágio, o pico do número de pessoas infectadas na capital será atingido no início de julho, enquanto as cidades da Região Metropolitana enfrentarão o pico da epidemia em agosto.

Nesse cenário, a cidade de São Paulo teria mais de 2% de sua população infectada ao final de dois meses completos – entre o início de junho e o começo de agosto.

“A doença acabaria um pouco mais rápido em São Paulo, mas o sistema de saúde da cidade entraria em colapso”, aponta Pereira.

Uma estimativa otimista indica que o sistema de saúde de São Paulo tem uma capacidade máxima de atender 1,5% da população infectada, já incluindo os hospitais de campanha.

Com base nessa estimativa, foram feitas simulações levando em conta as porcentagens máximas do número de infectados de 1,5% para a cidade de São Paulo e de 0,7% para o interior e a prorrogação da quarentena na capital por seis meses – até setembro –, de modo a proteger o sistema de saúde da cidade.

Os resultados indicaram que, nesse cenário, São Paulo teria que entrar em isolamento social total agora e a doença acabaria na cidade no final de agosto, enquanto outras cidades do interior paulista teriam que implementar protocolos de quarentena intermitentes até o final do ano.

Cidades como Araçatuba, Ribeirão Preto e São José do Rio Preto poderiam iniciar a quarentena duas semanas após os municípios da Região Metropolitana de São Paulo, indicaram as simulações. Essas três cidades seguiriam em quarentena até o final de setembro, alternando duas semanas de isolamento com outras duas sem distanciamento social.

A maioria das cidades da Região Metropolitana de São Paulo poderia iniciar o distanciamento intermitente quinzenalmente, em meados de agosto. Dessa forma, durante o período de isolamento intermitente, principalmente cidades onde estão concentradas atividades agrícolas no Estado não precisariam interromper sua atividade econômica, apontaram as projeções.

“Constatamos que, mesmo ao multiplicar por 12 o número de casos da doença, levando em conta a subnotificação, é possível proteger o sistema de saúde das cidades por meio do controle ótimo da quarentena, de acordo com as simulações feitas pelo sistema”, afirma Pereira.

Segundo o pesquisador, o sistema também permite simular mudanças de situações, como o impacto no controle da doença em cidades do interior em função do aumento da disponibilidade de leitos de UTI na capital de um estado.

“Hoje, a cidade de São Paulo, por exemplo, tem enviado pacientes com covid-19 para cidades do interior em razão da falta de leitos de UTI. Mas, a partir do momento em que a doença estiver controlada na capital e ainda estiver avançando no interior, o fluxo será inverso. O sistema é capaz de medir o impacto dessa mudança”, afirma.

O artigo Robot dance: a city-wise automatic control of COVID-19 mitigation levels, de Paulo J. S. Silva, Tiago Pereira e Luis Gustavo Nonato, pode ser lido neste link.

Pesquisadores do grupo ModCovid19 desenvolveram sistema que permite avaliar quando e com qual intensidade o protocolo de distanciamento deve ser implantado em cada cidade individualmente – Foto: Rovena Rosa/Agência Brasil

ModCovid19

Por Raquel Vieira – Comunicação CeMEAI

O grupo denominado ModCovid19, formado por uma parceria entre pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, do Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (Imecc) da Universidade de Campinas (Unicamp), do Instituto de Matemática Pura e Aplicada do Rio de Janeiro (Impa) e da Universidade Federal de Alagoas (Ufal), foi atrás das respostas e chegou a modelos matemáticos capazes de simular diversos fenômenos e comportamentos ligados à pandemia.

Apoiados pelo CeMEAI e com financiamento do Instituto Serrapilheira, os professores Paulo José da Silva e Silva, do Imecc/Unicamp, Tiago Pereira e Luís Gustavo Nonato, do ICMC, desenvolveram um sistema que permite avaliar quando e com qual intensidade o protocolo de distanciamento deve ser implantado em cada cidade individualmente a fim de evitar o colapso do sistema de saúde. “O modelo leva em consideração fatores importantes na transmissão da infecção, como a proporção de pessoas que comutam diariamente entre cidades, a disponibilidade de leitos, além, é claro, do número de casos de covid-19 registrados em cada cidade”, comenta Luís Gustavo Nonato.

Gráfico simula, em situação hipotética, o pico de pessoas infectadas pela covid-19 em São Paulo, São José do Rio Preto e Osasco – Foto: Reprodução

Ele utiliza o gráfico acima para explicar: “Considere, hipoteticamente, que o número de leitos em São Paulo é capaz de atender até 1,5% da população infectada, enquanto que a disponibilidade de leitos em São José do Rio Preto e em Osasco é a metade da de São Paulo, logo, tais cidades poderiam suportar até 0,75% de sua população infectada em um dado momento. De acordo com o exemplo hipotético, que assume um nível de distanciamento social semelhante ao implantado atualmente no Estado, o sistema de saúde de São Paulo iria colapsar a partir do início de junho, superando esta situação apenas em meados de agosto  (linhas verde pontilhadas). São José do Rio Preto e Osasco entrariam em colapso no final de junho, permanecendo nesta condição até a primeira quinzena de setembro (linhas cinzas pontilhadas).”

Utilizando o modelo matemático para estimar quando e com que rigor o distanciamento deve ser aplicado em cada cidade, obtém-se como resultado os períodos e intensidade de distanciamento representados nesta outra figura, que mostra a simulação do exemplo hipotético para algumas das principais cidades de São Paulo.

A linha preta representa a previsão de pessoas infectadas e as cores, os níveis de controle classificados como abertura total (azul claro), baixo (verde), moderado (azul), elevado (amarelo), alto (laranja) e severo (vermelho) – Foto: Reprodução

A simulação mostra que São Paulo deveria impor um período de distanciamento de alto a severo até a segunda semana de julho, passando a moderado por 30 dias, finalizando então o protocolo de distanciamento a partir da metade de agosto. Note que com o controle adequado do distanciamento, o sistema de saúde não colapsaria e a abertura total se daria apenas 15 dias depois do final do colapso previsto no exemplo inicial. Osasco deveria impor um período de distanciamento alto até início de agosto, iniciando então períodos quinzenais intercalados de distanciamento severo seguidos de abertura total. Já São José do Rio Preto demandaria um período longo de distanciamento severo e alto, que vai do final de maio até meados de outubro. Ou seja, a cidade de São Paulo poderia relaxar o período de distanciamento bem antes de Osasco e Rio Preto, sendo que Osasco poderia iniciar o distanciamento intermitente meses antes que Rio Preto.

Os cenários são bem distintos em cada cidade e trazem parâmetros para que medidas de restrição sejam adotadas de acordo com cada município. No entanto, um dos autores desta pesquisa, Paulo Silva, observa que tais medidas devem ser orquestradas. “O estudo sugere que, de posse de dados confiáveis, é possível desenhar protocolos eficientes para a mitigação da covid-19 nas cidades que consideram o que está ocorrendo em outras localidades com objetivo de evitar que toda a economia do Estado fique paralisada ao mesmo tempo. Acreditamos que esse modelo matemático é capaz de ajudar os governos e tomadores de decisão a balancear qual seria o melhor protocolo a ser adotado a fim de controlar a propagação da epidemia, levando também em conta os interesses econômicos e a ocupação dos leitos hospitalares. É preciso observar que a eficácia depende de decisões planejadas e as ações precisam ser vistas como um todo, levando em consideração o conjunto de todas as cidades, ou regiões”, diz.

O grupo ModCovid19 trabalha em outras frentes de pesquisas que auxiliam no controle do novo coronavírus no Brasil. Este e outros trabalhos estão sendo reunidos em um website de apoio a gestores, população e comunidade científica.

Este texto foi originalmente publicado por Agência Fapesp de acordo com a licença Creative Commons CC-BY-NC-ND. Leia o original aqui.

Atualizado em 04/06/2020


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