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Detecção dos pontos de mudança na propagação da COVID-19 releva a efetividade das medidas de isolamento
Em síntese, o estudo demonstrou que a cada momento de mudança a taxa de propagação diminuiu em aproximadamente 40%. As duas primeiras medidas reduziram a propagação do vírus, mas esse decréscimo não foi suficiente para parar o crescimento exponencial da doença.
Imagem de Markus Distelrath por Pixabay
Título original: Inferring change points in the spread of COVID-19 reveals the effectiveness of interventions
Título traduzido: Detecção dos pontos de mudança na propagação da COVID-19 releva a efetividade das medidas de isolamento
Autores:
Jonas Dehning – Instituto Max Planck para Dinâmica e Auto-Organização, Göttingen, Alemanha
Johannes Zierenberg – Instituto Max Planck para Dinâmica e Auto-Organização, Göttingen, Alemanha
F. Paul Spitzner – Instituto Max Planck para Dinâmica e Auto-Organização, Göttingen, Alemanha
Michael Wibral – Instituto para Dinâmica de Redes Biológicas, Universidade de Göttingen, Alemanha
João Pinheiro Neto – Instituto Max Planck para Dinâmica e Auto-Organização, Göttingen, Alemanha
Michael Wilczek – Pesquisador do Instituto Max Planck para Dinâmica e Auto-Organização e do Instituto para a Dinâmica de Sistemas Complexos, da Universidade de Göttingen, Alemanha
Viola Priesemann – Pesquisadora do Instituto Max Planck para Dinâmica e Auto-Organização, do Instituto para a Dinâmica de Sistemas Complexos e do Centro Bernstein para Neurociência Computacional, Göttingen, Alemanha
Projeto Covid-19 e a Matemática das Epidemias - Fazendo a Ponte entre Ciência e a Sociedade
Tradução: Danillo Barros de Souza e Jonatas Teodomiro
Síntese: Camila Sousa e Júlia Lyra
Coordenação: Felipe Wergete Cruz
Introdução
Quando nos deparamos com o surto de uma nova epidemia, como a do novo coronavírus, são necessárias respostas rápidas tanto pelas pessoas, quanto por demais setores da sociedade civil, com o objetivo de desacelerar a propagação do vírus. Durante esse período crítico inicial, na tentativa de conter a disseminação da doença, nem os principais parâmetros epidemiológicos, nem a efetividade de medidas tais como o cancelamento de eventos público, fechamento de escolas e distanciamento social são conhecidos.
Foi o que mostrou o resultado de um estudo feito pelo grupo de pesquisa para Dinâmica e Auto-Organização do Instituto Max Planck, em parceria com a Universidade de Göttingen, na Alemanha. Os pesquisadores realizaram diferentes simulações depois da fase inicial da propagação da COVID-19 para mostrar que tanto as medidas de contenção contra o vírus, quanto o momento de aplicação dessas medidas são determinantes para projetar o futuro da doença.
Destrinchando
Por ser um dos parâmetros epidemiológicos chave, os cientistas mediram a taxa de propagação de casos confirmados de SARS-CoV-2, utilizando a Alemanha como exemplo. O estudo aplicou um método estatístico de avaliação, baseado em tipos específicos de amostragem, à uma classe de modelos.
A análise caracteriza a mudança temporal da taxa de propagação e permite identificar potenciais momentos de mudança no andamento da doença. Sendo assim, é possível prever cenários, a curto prazo, da efetividade do distanciamento social. Apesar do modelo ter sido aplicado na Alemanha, a abordagem pode ser adaptada para qualquer outro país ou região.
Na Alemanha, medidas para conter o surto da COVID-19 foram implementadas em três semanas desde o início do surto da doença. Na primeira, por volta de 9 de março de 2020, eventos com grande público foram cancelados. Em seguida, no dia 16 deste mesmo mês, escolas, creches e diversos estabelecimentos comerciais foram fechadas. Por último, em 23 de março, uma proibição de contato de longo alcance foi imposta pelas autoridades, o que incluiu a proibição de todos os tipos de eventos, fechamento de restaurantes e estabelecimentos não-essenciais.
Notas explicativas + gráficos
A partir da observação do número de casos de COVID-19, a pesquisa pôde quantificar o impacto que essas medidas tiveram na propagação da doença se utilizando da análise desses momentos de mudança.
Em síntese, o estudo demonstrou que a cada momento de mudança a taxa de propagação diminuiu em aproximadamente 40%. As duas primeiras medidas reduziram a propagação do vírus, mas esse decréscimo não foi suficiente para parar o crescimento exponencial da doença. Para conter o aumento da COVID-19, a taxa de propagação tem que ser menor do que a taxa de recuperação, o que foi alcançado apenas quando se adotou medidas mais restritivas.