Pesquisadores vinculados ao CeMEAI (Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria) desenvolveram 1 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 pares). 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 ICMC-USP (Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo), campus de São Carlos, o CeMEAI é 1 dos Cepids (Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão) financiados pela 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”, disse Tiago Pereira, professor do ICMC-USP e 1 dos autores do projeto.
De acordo com o pesquisador, que estuda a dispersão de doenças a partir de modelos matemáticos, se todo 1 Estado, como São Paulo, seguir 1 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 [3ª 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 1 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 1 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
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 2 meses completos –do início de junho ao começo de agosto.
“A doença acabaria 1 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 6 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 3 cidades seguiriam em quarentena até o fim 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 suas atividades econômicas, 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 1 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 aqui.
Este texto foi produzido por Elton Alisson e originalmente publicado por Agência Fapesp de acordo com a licença Creative Commons CC-BY-NC-ND. Leia o original aqui.