Cientistas baianos estão entre os desenvolvedores de um algoritmo que permite guiar gestores municipais e estaduais em relação ao controle da pandemia calculando as melhores medidas de contenção para cada fase de contaminação pelo coronavírus. Os resultados do estudo e as informações sobre o modelo matemático foram publicados em um artigo na renomada revista científica internacional Nature.
Durante o trabalho os pesquisadores fizeram uma análise profunda e detalhada da pandemia na Bahia e chegaram a identificar que, em um dos cenários simulados, aquele mais otimista, o número de infecções, internações e óbitos no estado poderia ter sido evitado em cerca de 64% e a um custo menor, com períodos mais prolongados de relaxamento das medidas de distanciamento social.
O grupo que conduziu o estudo é formado pelo professor Marcus Americano da Costa, da Universidade Federal da Bahia (Ufba); Igor Pataro da Universidade de Almería na Espanha; Marcelo Menezes Morato, da Universidade Federal de Santa Catarina; Juliane Oliveira da Universidade do Porto (CMUP) em Portugal; Alan Amad Swansea University, no País de Gales; Pablo Ramos, do Centro de Integração de Dados e Conhecimento em Saúde (Cidacs) e Fiocruz de Salvador; Felipe Pereira do Instituto de Física da USP; Mateus S. Silva e Daniel Jorge do Instituto de Física da Ufba; Roberto Andrade também do Cidacs e Fiocruz-BA; e Mauricio Barreto do Instituto de Saúde Coletiva (ISC) da Ufba.
O objetivo principal do modelo matemático é apresentar meios para minimizar os efeitos da Covid19 tanto na saúde quanto na economia, explica o professor Marcus Americano.
“Aplicamos um conceito denominado ‘controle preditivo’, que é um ramo da Engenharia que compreende uma classe de estratégias que calculam e definem ações antecipatórias ótimas baseadas em predições dentro de um determinado horizonte futuro”, diz.
Segundo o pesquisador as técnicas permitem aplicar as melhores tomadas de decisão com base em previsões calculadas pelo modelo matemático. Durante a pesquisa, além do algoritmo de controle, o grupo também desenvolveu um modelo epidemiológico com parâmetros e variáveis que representam de maneira realística as características biológicas e evolução epidêmica do coronavírus. E assim o algoritmo possibilita definir políticas públicas de restrição ou flexibilização que minimizam as infecções e casos letais, garantam o não colapso dos sistemas de saúde e não comprometam desnecessariamente as atividades econômicas.
“O sistema analisa e avalia o comportamento ao longo do tempo dos indivíduos susceptíveis, expostos, infectados sintomáticos e assintomáticos, ocupação dos leitos clínicos e UTI, recuperados e dos casos letais”, explica Marcus ao acrescentar que o grupo identificou que em diversos cenários realísticos, medidas menos rigorosas alcançariam resultados melhores em relação ao número de infectados e casos letais. “Ou seja, são estratégias que permitem balancear da melhor forma possível os impactos na saúde e economia”, completa.
Para incorporar ao modelo matemático uma variável de comportamento social, já que as pessoas são parte importante do processo, índices e dinâmicas foram mapeados de acordo com os decretos de gestores públicos, assim como as respostas da população. “Foi um extenso trabalho do grupo científico da Rede CoVida, que estudou as medidas restritivas e os dados de todos os estados e várias cidades do Brasil”, afirmou Marcus Americano ao ressaltar que isso permitiu que a reprodução de tendências reais de adesão da população.
O grupo comemorou a publicação dos resultados do estudo na Nature, que é o 7º periódico mais citado no mundo. Ainda assim, destacam que, para além da publicação, o conteúdo e o alcance dos resultados também são de grande importância.
“Ainda que tenhamos um plano de imunização corrente, a estratégia proposta continua sendo útil, sobretudo para localidades sem disponibilidade suficiente de vacinas e, ademais, pode ser adaptada para qualquer epidemia”, concluiu o cientista da Ufba.
