Las proyecciones realizadas con un modelo matemático desarrollado en la Universidad Estatal de Campinas (Unicamp) indican que la adopción de cierre de emergencia obligatorio en el Estado de São Paulo contener el coronavirus Será inevitable si el nivel de aislamiento social no aumenta significativamente en las próximas semanas, a partir del martes (12/05).
Entre el 8 y el 10 de mayo, en promedio, se registraron 1,839 nuevos casos diarios de Covid-19 en todo el estado, con 1 033 solo en la capital. También hubo 93 muertes en la capital y 168 en el estado (también en promedio de los tres días).
Si la tasa de contagio (R0 0), que es el número de personas a las que una persona infectada transmite el virus, en promedio, observado en los 30 días anteriores al 10 de mayo, a fines de junio São Paulo representará 53.5 mil nuevas infecciones por día, siendo 20.8 mil casos diarios solo en la ciudad de São Paulo. El número de muertes diarias llegará a 2.500 en el estado, de las cuales 1.100 ocurrirán en la ciudad de São Paulo.
Durante este período, se estima que el número de casos nuevos se duplicó cada 11.5 días para el estado y cada 12.9 días para la capital. Para las muertes, el número se duplicaba cada 13.5 días en el estado y cada 14.7 días en la ciudad.
El cálculo se realizó considerando los datos reales de crecimiento en el número de casos durante el último mes, que indican una tasa de contagio de 1.49 para el estado y 1.44 para la ciudad de São Paulo. Es decir, a fines de abril, cada 100 paulistas infectados transmitieron el nuevo coronavirus a casi 150 personas, en promedio (durante un período de aproximadamente 7,5 días después de la infección, según el modelo utilizado).
“Estas proyecciones tienen una gran posibilidad de ser subestimadas, porque el nivel de aislamiento ha estado disminuyendo desde principios de abril y, entre el 5 y el 9 de mayo, no superó el 50%, lo que causará un aumento en la tasa de contagio. Esto se reflejará en 15 o 20 días en la cantidad de casos nuevos y luego en la cantidad de muertes ”, dice el matemático Renato Pedrosa, profesor del Instituto de Geociencias de la Unicamp y coordinador del Programa Especial de Indicadores de Ciencia, Tecnología e Innovación de Fapesp. . «Pero incluso si el nivel de contagio estimado se mantiene hasta el 10 de mayo, los valores proyectados indican que este mes el sistema de salud pública en la Región Metropolitana de São Paulo alcanzará el límite, ya que el nivel de ocupación de camas en la UCI ya está por encima del 80%. Si el aislamiento no se expande con urgencia, el estado tendrá que adoptar medidas de contención más drásticas, como ocurrió en Italia, o la situación se volverá insostenible ”, agrega.
Las estimaciones se realizaron con un modelo desarrollado por Pedrosa y descrito en un artículo disponible en la plataforma. medRxiv en versión preimpresión (aún no revisado por los científicos). El cálculo permite estimar la dinámica de transmisión de Covid-19 en diferentes ubicaciones, teniendo en cuenta las variables climáticas (temperatura y humedad absoluta), la densidad de población y la línea de tiempo del inicio de la enfermedad (fecha en que el país o región alcanzó la marca de 100 casos).
Para desarrollar el modelo, Pedrosa utilizó datos de 50 estados de EE. UU. Y otros 110 países, incluido Brasil. Se seleccionaron países para los cuales había suficiente información disponible para calcular la tasa de crecimiento exponencial en el período en que se registró el centésimo caso de la enfermedad. La información meteorológica se obtuvo de una base de datos de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA), una institución que forma parte del Departamento de Comercio de los Estados Unidos.
Los datos para la expansión de Covid-19 hasta el 10 de abril provienen de dos fuentes: el Centro de Ciencia e Ingeniería de Sistemas de la Universidad Johns Hopkins (Estados Unidos) y el Centro Europeo para el Control y la Prevención de Enfermedades, con sede en en Suecia.
“Los estudios iniciales sugirieron que al nuevo coronavirus le resultaría más difícil propagarse en países cálidos y húmedos. Sin embargo, según este modelo, el efecto de las variables climáticas sobre la tasa inicial de expansión de la enfermedad no fue significativo cuando se incluyeron las variables de densidad de población y / o la fecha de inicio de la enfermedad. [100º caso]. Esto confirmó la experiencia de Brasil y otros países que estuvieron en el período de verano, con clima cálido y húmedo, y sufrieron una severa expansión de Covid-19 ”, dice Pedrosa.
“La fecha del caso número 100 surgió de manera interesante. Cuanto más tarde ocurra este evento en un lugar determinado, menor será la tasa inicial de expansión del coronavirus. Una posible explicación para este hallazgo es que, en lugares donde el virus tardó en llegar, la población gradualmente se dio cuenta de la necesidad de adoptar medidas de protección, como lavarse las manos, usar alcohol en gel, evitar apretones de manos y aglomeraciones. Y esto redujo la velocidad de transmisión incluso en las primeras etapas ”, dice.
Según Pedrosa, una vez que se descarta este efecto, la densidad de población de las diferentes regiones analizadas, medida por el número de habitantes por kilómetro cuadrado, se convirtió en la variable más relevante para estimar Tasa de expansión gratuita de Covid-19 (es decir, la velocidad con la que se propagaría si no hubiera medidas de mitigación). Cuanto más densamente poblada está la región, mayor es la tasa de contagio libre.
Contagio atenuado de coronavirus
Con base en estos resultados, Pedrosa decidió estimar la tasa de atenuación de contagio que sería necesaria para controlar la enfermedad en todas las capitales brasileñas y en el Distrito Federal, dependiendo de la densidad de población de cada ciudad.
En la parte superior de la lista de las más densamente pobladas del país se encuentran Fortaleza (7 786 hab./km2), São Paulo (7 398 hab./km2), Belo Horizonte (7 167 hab./km2), Recife (7 040 hab. / km2) y Río de Janeiro (5 267 hab./km2). Si no se hubiera adoptado ninguna medida de distancia social para contener el avance del nuevo coronavirus en estos municipios, calcula el investigador, todos tendrían una tasa de contagio superior a 5.8 y el número de infecciones se duplicaría en menos de dos días.
«Para controlar la enfermedad en las cuatro ciudades más densamente pobladas del país, es necesario reducir la tasa de contagio libre en un 84%, lo que sería posible con al menos un 60% de aislamiento social combinado con el uso obligatorio de máscaras de buena calidad, por ejemplo «, Estima Pedrosa.
Según él, el efecto de las medidas recientes llevará algún tiempo para ser evaluado, lo que retrasará las medidas a adoptar, que son urgentes y tendrán un impacto, asimismo, solo en dos o tres semanas.
Este contenido fue producido por Agência Fapesp.