Foto: Adriano Machado/Reuters

A disseminação da covid-19 no Brasil e a vulnerabilidade social


Modelos estatísticos identificam as principais áreas do país mais vulneráveis em relação à probabilidade de propagação da doença

O primeiro caso de covid-19 no Brasil foi confirmado no dia 26 de fevereiro de 2020, na cidade de São Paulo, dois meses após o alerta feito pela China sobre a emergência do novo coronavírus. Inicialmente, era uma doença de viajantes e de seus contatos, mas rapidamente alcançou transmissão comunitária, quando já não é mais possível identificar a fonte de infecção. As cidades de São Paulo e Rio de Janeiro foram as primeiras a declarar transmissão comunitária. Sendo áreas metropolitanas populosas e importantes centros econômicos do país, era mesmo previsto. A questão que surgiu naquele momento era o caminho pelo qual a doença percorreria o país.

Na epidemiologia, é bem conhecido que as redes de mobilidade entre cidades formam os caminhos para a propagação das doenças. Essas redes distorcem as distâncias geográficas, tornando mais próximas cidades como São Paulo e Manaus, ou Nova York e Londres. Para compreender esses caminhos, é necessário conhecer as redes e fluxos de transporte, seja aéreo ou rodoviário, e elaborar modelos matemáticos e computacionais para associar esse fluxo ao risco de introdução dos patógenos por viajantes. O nosso grupo de pesquisa tem trabalhado com essas metodologias há alguns anos, tendo investigado o processo de interiorização da dengue no Acre, a disseminação do ebola na África, e da influenza H1N1 no Paraná durante a pandemia de 2009.

Mediante o estabelecimento do Sars-CoV-2 nas duas maiores cidades brasileiras, utilizamos o know how (conhecimento) adquirido para construir rapidamente mapas de áreas mais vulneráveis para introdução do vírus.Esse estudo, agora publicado na revista acadêmica PloS One, propõe a classificação dos municípios do Brasil de acordo com três tipos de vulnerabilidade: geográfica, socioeconômica e de assistência hospitalar. Essas três dimensões sinalizam a iminência do problema, resiliência e capacidade de resposta do município.

Na ausência de fortes restrições de mobilidade, a disseminação da covid-19 para as grandes áreas urbanas do país teria sido muito mais rápida

A vulnerabilidade geográfica foi calculada pela combinação entre dados de mobilidade humana — partindo da malha aérea nacional e dos deslocamentos intermunicipais para trabalho e estudo — e parâmetros epidemiológicos como a taxa de reprodução da covid-19. Essa combinação permite definir a distância entre regiões do país com base na probabilidade de introdução do vírus e, com isso, estimar em quais locais ele deve chegar primeiro.

A vulnerabilidade socioeconômica foi calculada por meio de um método de agrupamento de partição, usando como variáveis a expectativa de vida, o índice de Gini (coeficiente matemático que calcula a concentração de renda), o componente educacional do IDH (Índice de Desenvolvimento Humano), a proporção de pessoas vivendo abaixo do limiar de extrema pobreza, a porcentagem da população urbana, o percentual de pessoas em domicílios com água encanada, a porcentagem da população com insuficiência no abastecimento de água e esgotamento sanitário precário e o percentual de pessoas sem acesso à eletricidade. A vulnerabilidade da assistência hospitalar foi calculada a partir de indicadores de leitos hospitalares e leitos de UTI (Unidade de Terapia Intensiva) disponíveis no início da epidemia.

Com essa abordagem, foi possível definir as áreas prioritárias para a vigilância e ações de saúde, como aquelas vulneráveis em todos os quesitos. Os mapas produzidos foram enviados às autoridades de saúde para auxiliar nos esforços e priorizar ações como a alocação de recursos para mitigar os efeitos da pandemia nas localidades.

Ficou claro a partir da análise desses dados que, na ausência de fortes restrições de mobilidade, a disseminação da covid-19 para as grandes áreas urbanas do país teria sido muito mais rápida do que o ocorrido. Tanto a restrição das viagens como o distanciamento social contribuíram para retardar a transmissão. Algumas capitais estaduais das regiões Norte e Nordeste, como Manaus e Fortaleza, foram classificadas como prioritárias, o que se confirmou ao longo dos meses. Em um segundo momento, esperava-se o estabelecimento da transmissão da covid-19 ao longo do litoral, de Porto Alegre (Sul) até Salvador (Nordeste), além das áreas vizinhas de Recife e Fortaleza (Nordeste), de Foz do Iguaçu (Sul), e as áreas vizinhas de Cuiabá, Brasília e Goiânia (Centro-Oeste).

Também ficou evidente a grande heterogeneidade na capacidade hospitalar em todo o país. A média do número de leitos hospitalares era de 19 por 10 mil habitantes, mas 5% das microrregiões possuíam apenas seis leitos por 10 mil habitantes. Essa disparidade gerou um desafio importante para a alocação de recursos, especialmente nos municípios que combinaram alta probabilidade de disseminação precoce, porcentagem relativamente alta de indivíduos acima de 60 anos e número limitado de leitos hospitalares por 10 mil pessoas.

No momento em que esse texto é escrito, ocorre um recrudescimento dos casos em todo o país, em grande parte explicado pela interrupção das medidas de distanciamento social. A situação da covid-19 em 2021 estará profundamente condicionada à implementação oportuna e abrangente da estratégia de vacinação do Programa Nacional de Imunização.

Flávio Coelho é doutor em quantitative biology pela University of Texas at Arlington e professor e pesquisador da Escola de Matemática Aplicada da FGV (Fundação Getulio Vargas).

Raquel Lana é pós-doutoranda do Programa de Computação Científica da Fiocruz-RJ (Fundação Oswaldo Cruz) e doutora em epidemiologia e saúde pública pela mesma instituição.

Oswaldo Cruz é doutor em engenharia biomédica pela UFRJ (Universidade Federal do Rio de Janeiro). Na Fiocruz-RJ, é pesquisador titular do Programa de Computação Científica e professor do Programa de Epidemiologia e Saúde Pública.

Daniel Antunes Maciel Villela é pesquisador e coordenador do Programa de Computação Científica da Fiocruz. É mestre pela UFRJ e Ph.D. pela Columbia University.

Claudia Codeço é pesquisadora titular do Programa de Computação Científica da Fiocruz-RJ e atua como docente na pós-graduação de epidemiologia em saúde pública e de medicina tropical da instituição. Tem doutorado em quantitative biology pela University of Texas at Arlington e pós-doutorado em epidemiologia teórica pelo Instituto Gulbenkian de Ciência.

Marcelo Gomes é doutor em física pela UFRGS (Universidade Federal do Rio Grande do Sul) e pesquisador do Programa de Computação Científica da Fiocruz-RJ.

Leonardo Bastos é doutor em estatística e pesquisador do Programa de Computação Científica da Fiocruz-RJ. Na instituição, também é professor dos programas de pós-graduação em epidemiologia em saúde pública e biologia computacional e sistemas.

Ana Pastore y Piontti é pesquisadora da Northeastern University, em Boston.

Alessandro Vespignani é pesquisador da Northeastern University, em Boston.

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