O número de infectados e de internações hospitalares em números absolutos, em Caxias do Sul, ficaram bem abaixo do prospectado pela prefeitura em março deste ano em um cenário pessimista para agosto. A taxa de pessoas que entre as que ficaram doentes precisaram de cuidados intensivos também foi menor do que apontaram estudos com base no que ocorreu em outros países.
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O cálculo do município, em março, foi feito sobre a expectativa de que 10% da população, até então considerada de 510 mil habitantes, ou seja 51 mil caxienses, se infectariam com ou sem sintomas. Desse suposto total de infectados, 15% precisariam de internação hospitalar, o que daria um número de 7.650 internados. A prefeitura considerou que dos hospitalizados, 4,5% necessitariam de cuidados em Unidades de Terapia Intensiva (UTI). Porém, segundo os estudos, esse percentual tem de ser aplicado sobre o número total e infectados, o que daria, conforme a projeção, 2.295 pessoas precisando de UTI em Caxias.
O que aconteceu na realidade, chegado quase o final de agosto, foi que apenas em torno de 1,05% dos caxienses foram confirmados com a covid-19 até o momento, o que não significa o total de casos, já que as pesquisas apontam subnotificação por falta de testagem. Essa subnotificação aparece quando consideramos que, no Estado, de cada 82 pessoas uma teve contato com o vírus, detectada ou não. Ou seja, pela prevalência indicada pela pesquisa, em Caxias, haveriam 6,2 mil infectados. No entanto, até a quinta-feira tinham 5.360.
Mas como só se pode trabalhar com os dados existentes que são os notificados, dos 5.360 confirmados, cerca de 12,5% (668) precisaram ser internados em hospitais. O índice é até próximo ao que foi prospectado inicialmente (15%), mas o número absoluto é muito menor. Já a taxa entre os infectados que necessitaram de leitos em UTI ficou em torno de 3,8% (204 pacientes), abaixo da média apontada pelos estudos. O número absoluto é cerca de 40% menor do que os 345 estimados em março pela prefeitura e seria ainda menor se o município tivesse baseado a projeção sobre o total de infectados, como ocorreu em outros países. Aliás, por esse motivo que os sistemas de saúde de muitas nações entraram em colapso.
Distanciamento controlado ajudou, diz cientista de dados
De acordo com o cientista de dados, Isaac Schrarstzhaupt, a projeção feita pela prefeitura de Caxias do Sul considerou uma taxa média de crescimento diário de 6,6%. Em vez disso, o percentual no período ficou em 5,1% ao dia.
– Ao baixar 1,5% na média da taxa de crescimento conseguimos reduzir de 51 mil casos (projetados) para 5.360 – explica.
O especialista pondera ainda que é muito arriscado trabalhar com projeções tão longas por alguns fatores característicos da pandemia de covid-19. Um deles é o que se chama de processo estocástico, a quantidade grande de variáveis que podem influenciar no resultado, como surtos, não uso de máscara, aglomerações que repercutem diretamente no aumento de casos por exemplo. O outro fator é o que se chama de processo não determinístico, ou seja, a disseminação do mesmo vírus em uma mesma cidade que ainda não o conhecesse teria resultado diferente. Qualquer um desses comportamentos interferem na projeção, o que torna muito difícil o acerto para longos períodos.
– Eu nunca projetei muito para frente justamente pelo fator não determinístico da pandemia, uma mudança muda tudo (inclusive o passado). E aí as projeções de março para agosto, todas, sem exceção, erraram bastante. Porque também é loucura projetar cinco meses de processo estocástico. O Imperial College projetou 1 milhão de mortos e temos 10% disso. A prefeitura projetou 50 mil infectados e temos 10% disso – ponderou o cientista de dados.
Para o cientista de dados, foi o Modelo de Distanciamento Controlado que segurou a pandemia em Caxias:
– A projeção seria no pior de todos os casos. Todas as fases do distanciamento controlado e fechamento de comércio são as causas prováveis disso ter ocorrido (menos casos), porque a única correlação que temos certeza que existe mesmo é entre a mobilidade e o número de casos, ou seja reduz a mobilidade, reduz o número de casos.
