Vinte dias após a emissão da primeira nota técnica, o grupo de modelagem epidemiológica da Covid-19, formado por pesquisadores da Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), publica segundo estudo a respeito da disseminação e controle do vírus na cidade. Nesta segunda nota técnica foram analisados dados de notificações de casos suspeitos, confirmados, internações e óbitos desde o primeiro caso suspeito no município em 26 de fevereiro até a atualidade.
O coordenador do Programa de Pós-graduação em Saúde e professor da Faculdade de Medicina da UFJF, Fernando Colugnati, um dos autores do documento, explica que a segunda nota técnica contou com uma estratégia diferente de modelagem. “Agora que temos informações e dados mais consistentes de Juiz de Fora, é possível traçar uma modelagem mais acurada sem ser puramente baseado em modelos teóricos e matemáticos. Estamos usando um modelo que nos permite prever cenários mais curtos, como quinze dias, além de oferecer um maior detalhamento. Outra novidade é que estamos monitorando também as mudanças de regime na curva, ou seja, as mudanças nas taxas de crescimento.”
As possíveis mudanças nos índices de avanço da Covid-19 são explicadas, entre outros motivos, pelo nível de adesão da população ao isolamento social. O documento traça uma previsão de aproximadamente 500 casos confirmados até o dia 17 de maio (confira tabela acima), não havendo sinais de queda, uma vez que novos casos diários aumentariam a uma taxa de 5%. Colugnati explica que previsões mais curtas estão menos sujeitas a erros. “As previsões a longo prazo que estamos acompanhando de outros países, com equipes de grandes universidades, não têm sido muito precisas. Estamos restringindo a nossa modelagem a um horizonte mais curto, e passaremos a emitir boletins semanais de acordo com as análises da curva.”
A segunda nota técnica exibe, ainda, mapas com indicadores de quais regiões e bairros de Juiz de Fora apresentaram maior ou menor índice de contaminação do vírus. A ferramenta utilizada para isso foi o georreferenciamento, como explica o também autor e professor de Medicina da UFJF, Mário Nogueira: “Os dados de notificações e internações foram georreferenciados em relação ao bairro de residência do paciente, o que permitiu identificar as regiões da cidade com maior incidência da doença. Também foram georreferenciados os locais de atendimento dos pacientes, possibilitando identificar fluxos assistenciais predominantes no município.”
A evolução dos casos e óbitos por COVID-19 pode ser acompanhada em gráficos na plataforma virtual “JF Salvando Todos”, coordenado pelo terceiro autor, pesquisador do Departamento de Estatística da UFJF, Marcel Vieira. Para confirmar estas hipóteses levantadas na nota, o grupo precisa de indicadores de isolamento, como os dados de mobilidade de celulares e demandas de transporte público.
Fonte: Assessoria