Um modelo matemático desenvolvido por pesquisadores do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), da USP, utiliza dados preliminares sobre o avanço da covid-19 para estimar ações que possam contribuir para o controle da pandemia - com simulações inclusive sobre as taxas de transmissão da doença em diferentes faixas etárias. Mas, como isso é possível?
Em entrevista exclusiva à CRESCER, Paulo Silva, professor da Unicamp e pesquisador do CeMEAI, explicou que o sistema utiliza dados regionais e logísticos para fazer as simulações. É possível, por exemplo, estimar o prazo ideal de aplicação entre a primeira e segunda dose da vacina para cada grupo etário, em circunstânias diversas, além de projetar o nível de transmissão da doença por idade da população.
Para isso, algumas das informações que precisam ser inseridas no sistema são: histórico e número de casos da região que será estudada, eficácia da vacina (tanto com uma dose, quanto com duas), janela de intervalo permitida entre a primeira e segunda dose, estimativa de disponibilidade de vacina (quantas doses em média serão disponibilizadas para a população por dia) e quantos leitos de UTI estão disponíveis (uma das funções do algoritmo é tentar “manter controle” da pandemia, para que o número de doentes não gere uma demanda muito alta de leitos de UTI). Além disso, são utilizadas informações sobre a doença em si: período estimado de hospitalização dos pacientes e tempo médio em que a pessoa continua transmitindo o vírus.
Graças ao modelo matermático, segundo explica o professor, é possível determinar, por exemplo, se crianças e adolescentes precisam ser priorizados nas estratégias de vacinação contra a covid-19 no Brasil. “Já fizemos uma simulação considerando a informação de que o comportamento do adolescente é mais arriscado do que de outras faixas etárias, porque muitas vezes eles são mais inconsequentes. Para a simulação, imaginamos que eles tinham de 30% a 60% mais chance de se infectar, para saber se o sistema decidiria vacinar primeiro esse público. Mas o sistema não tomou essa decisão”, explicou Paulo.
O pesquisador esclarece que isso aconteceu porque a demanda de leitos de UTI, que é o recurso mais importante do algoritmo, é muito maior para outras faixas etárias. “O programa é capaz de lidar com estimativas diferentes de transmissão para essa faixa etária, mas precisamos ter mais informações para sermos mais assertivos”, ressalta. Paulo explicou também que, utilizando dados históricos de hospitalizações, é possível estimar as chances de uma pessoa mais velha ou mais nova precisar de UTI.
A ferramenta sugeriu, por exemplo, como noticiado nos últimso dias, que o intervalo entre as doses da vacina contra covid-19 precisa ser menor do que aplicado atualmente, para garantir a eficiência da proteção contra a variante delta. De acordo com cálculos, vacinas com menos de 50% de eficácia na primeira dose precisam de um intervalo menor de aplicação do que vacinas com taxas de eficácia maiores. No caso da variante delta, ainda faltam dados sobre a coronavac, mas as informações disponíveis sobre Pfizer e AstraZeneca mostram que a primeira dose tem apresentado baixa eficácia, em torno de 30%.
O programa já está disponível para utilização, de forma gratuita, e foi criado justamente para ajudar órgãos de saúde na definição de estratégias que permitam acelerar o combate à pandemia.
“Ele está disponível para qualquer pessoa e é procurado principalmente pesquisadores, governos e organizações de saúde. Porém, não é muito simples de utilizar e os interessados precisam de ajuda”, contou o pesquisador, acrescentando que ele e seu grupo de pesquisa estão atualmente trabalhando em simulações junto ao governo do Rio Grande do Sul.
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from Crescer https://revistacrescer.globo.com/Saude/noticia/2021/08/entenda-como-funciona-o-algoritmo-brasileiro-capaz-de-estimar-transmissao-da-covid-19-em-diferentes-faixas-etarias.html
