Modelo computacional prevê incidência da Covid-19

Vitor Hugo Silva - 23-04-2020
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A pandemia provocada pelo novo coronavírus mudou drasticamente a rotina das pessoas. Por se tratar de um novo vírus, muitos aspectos sobre ele e a Covid-19 ainda estão sendo estudados. Além disso, sem um protocolo conhecido, autoridades, nacionais e internacionais, têm implementado diversas formas para lidar com a doença. 

Pensando nisso, um estudo desenvolvido pelo doutorando em física pela Universidade Federal de Viçosa (UFV), Wesley Cota, junto a um grupo de pesquisadores da Espanha, utiliza modelo matemático para presumir a incidência da Covid-19. O projeto, coordenado pelos professores Alex Arenas, da Universidad Rovira i Virgili (URV) e Jesus Gómez-Gardeñes da Universidad de Zaragoza (UZ), objetivou pesquisar a influência do período assintomático na disseminação do novo coronavírus em nível municipal.

Desenvolvido na URV e na UZ, ambas localizadas na Espanha, o modelo matemático permite que as autoridades tomem medidas no combate a pandemia. “Com esse modelo, é possível prever as cidades que podem ser mais afetadas pela Covid-19, de modo que as autoridades públicas possam agir e distribuir recursos, além disso permite que eles estudem diferentes cenários de ação. Esse tipo de modelagem, previsão e estudos de cenários, é necessário para que as autoridades de saúde tomem as atitudes corretas para o enfrentamento a Covid-19”, explica Cota.

Como funciona?

O modelo computacional considera que as pessoas podem estar em pelo menos cinco estados diferentes em relação ao coronavírus. São eles: 

- Suscetível: indivíduo que não contraiu a doença, mas pode contraí-la.

- Exposto (latente): indivíduo que está infectado, mas ainda não é infeccioso nem apresenta sintomas. Está no início da fase de incubação.

- Assintomático (ou com sintomas leves): indivíduo que já está infectado e infeccioso, mas não apresenta sintomas facilmente identificáveis.

- Infectado: indivíduo que tem sintomas e é capaz de transmitir o agente etiológico da doença a outros indivíduos.

- Recuperado: indivíduo que não tem mais sintomas e não é mais infeccioso. Assume-se que não pode voltar a contrair o vírus, porque se recuperou da infecção e desenvolveu imunidade ou porque faleceu.

Foto: Arquivo pessoal do pesquisador

Modelo computacional desenvolvido por pesquisadores faz previsão dos casos de coronavírus


O mapeamento é modelado através de uma função que contabiliza o número de contatos feitos entre os indivíduos dentro de um determinado município. O modelo também considera que as pessoas podem se locomover entre as cidades, utilizando dados reais de mobilidade. No Brasil, através dos dados coletados manualmente por Wesley a partir do microdados do Censo Demográfico do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), foi possível obter uma matriz, em que os elementos contam o fluxo entre diferentes cidades. 

Segundo o pesquisador, dados como 'quantas pessoas vivem em um determinado município e se deslocam  para Belo Horizonte' são de extrema importância para estimar como a doença se espalha territorialmente. Uma vez que o contato social é um dos  principais fatores responsáveis por propagar o vírus.  “A partir dos dados reportados por município, utilizamos aqueles casos ditos importados como sementes do modelo, iniciando o processo de contágio. O modelo é capaz de prever, a nível municipal, e com escala temporal, o número de casos esperado em cada cidade”, esclarece Cota.

Mapa de risco

O primeiro país a utilizar o recurso foi a Espanha, contudo, já estão disponíveis os mapas de risco do Brasil e Portugal.  De acordo com o pesquisador, este tipo de modelo foi projetado a partir de uma classe maior de modelos comportamentais já utilizados na área da epidemiologia, que anteriormente foram adaptados para outras doenças como H1N1, ebola, dengue. Indo mais além, também é possível configurar este modelo para estimar a provável sobrecarga de Unidades de Terapia Intensiva (UTIs).

Para Cota, é crucial que órgãos de saúde pública cooperem para ser desenvolvido o mapa de risco de cada cidade. “Uma coisa muito importante que eu gostaria de ressaltar é a importância das secretárias de saúde disponibilizar, de forma fácil, o número de casos por município e, pelo menos uma, estimativa de quantos deles foram por contágios comunitários ou importados”, pontua.

O mapa de risco do Brasil pode ser conferido neste link