Covid-19 – Como entramos e como iremos sair da crise. IV. Sobre a heterogeneidade estadual e o afrouxamento, por Felipe A. P. L. Costa

Levando em conta o valor e o comportamento de duas variáveis (β e a taxa de letalidade), sustento a ideia de que algumas unidades estão se saindo melhores do que outras.

Covid-19 – Como entramos e como iremos sair da crise. IV. Sobre a heterogeneidade estadual e o afrouxamento.

por Felipe A. P. L. Costa [*]

RESUMO. Este artigo atualiza e estende as análises feitas em dois artigos anteriores (aqui e aqui). A média semanal na taxa de crescimento diário (β) no número de novos casos da Covid-19 caiu de 5,1% (25-31/5) para 4,3% (1-7/6) e agora para 3,3% (8-14/6). Mas a média nacional é uma colcha de retalhos. E por baixo dela há uma significativa variação regional no ritmo de expansão da doença. Foi o que revelou um exame de 12 unidades federativas (AM, BA, CE, DF, GO, MA, PA, PE, RJ, RS, SC e SP). Levando em conta o valor e o comportamento de duas variáveis (β e a taxa de letalidade), sustento a ideia de que algumas unidades estão se saindo melhores do que outras. Nenhuma delas, porém, reúne uma combinação minimamente segura a ponto de se afrouxar as medidas de mitigação.

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  1. Breve contextualização.

Em 1/6, em artigo publicado neste GGN (‘Como entramos e como iremos sair da crise. III. Acorda, ó gigante entorpecido’), registrei que a média semanal na taxa de crescimento diário no número de novos casos da Covid-19 estava em 5,1%. Era o valor mais baixo para a média nacional desde o início da pandemia.

Dias depois, em meio a uma tentativa explícita de fraude, o painel do Ministério da Saúde saiu do ar. Por um instante, imaginei que havíamos perdido o guia a nos conduzir para fora da casa mal-assombrada em que estamos… Mas a reação foi ampla e ágil. Dentro e fora do país. E painéis alternativos não demoraram a surgir (e.g., aqui).

Em 9/6, o painel do MS (aqui), que havia saído do ar na noite de 5/6, passando desde então a exibir estatísticas parciais, foi restaurado. E, por suposto, tornou a funcionar como antes – i.e., o painel estaria a divulgar estatísticas não adulteradas e minimamente confiáveis.

  1. Monitorando a pandemia.

Para avaliar a disseminação da Covid-19 (em qualquer escala geográfica), sigo calculando uma taxa de crescimento diário no número de novos casos (i.e., no número de indivíduos infectados com o SARS-CoV-2) [1].

Esta taxa (simbolizada aqui pela letra grega minúscula β) tem sido definida como β = ln {Y(f) / Y(i)} / {t(f) – t(i)}, onde Y(f) é o número de casos no dia (f), Y(i) é o número de casos no dia (i), {t(f) – t(i)} é o intervalo transcorrido entre os dias (i) e (f), e ln indica logaritmo natural [2].

  1. A taxa de crescimento segue declinando.

Os valores de β assim obtidos estão a seguir uma trajetória declinante, tanto em âmbito mundial como nacional (Fig. 1).

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FIGURA 1. O comportamento da taxa de crescimento no número de casos da Covid-19 (eixo vertical; β expresso em porcentagem), tanto em âmbito nacional (pontos em rosa claro) como mundial (pontos em vermelho escuro), entre 21/3 e 14/6. Em âmbito nacional, há muita oscilação nos valores diários (refletindo inércia e desarranjos metodológicos). Para reduzir os ruídos de tal oscilação, calculei uma média semanal na taxa de crescimento (pontos em azul escuro). E comparei os resultados dessa análise (linha tracejada em azul escuro) com os resultados da análise das estatísticas mundiais (linha tracejada em vermelho escuro). Os dois conjuntos de pontos estão distribuídos de modo claramente declinante, embora a taxa brasileira esteja a variar em um patamar nitidamente superior. Em âmbito mundial, o valor de β está abaixo de 3,3% desde 25/4. Em âmbito nacional, estamos com um atraso de 50 dias – acabamos de chegar a 3,3%, o menor valor desde o início da série.

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Em âmbito nacional, especificamente, a média semanal caiu de 5,1% (25-31/5) para 4,3% (1-7/6) e agora para 3,3% (8-14/6).

São resultados auspiciosos, sem dúvida. No entanto, β = 3,3% ainda é um valor relativamente alto. A média mundial, por exemplo, está abaixo de 2%. E nenhum país europeu iniciou o afrouxamento das medidas de mitigação ostentando percentuais superiores a 1% [3]. Diria então que este não é o momento mais oportuno para se revogar ou sequer relaxar as medidas de mitigação, como muitos governantes (governadores e prefeitos) já estão a fazer [4].

A média nacional é uma colcha de retalhos. Por baixo dela há uma significativa variação regional no ritmo de expansão da doença. No que segue, apresento e discuto os resultados de um estudo que conduzi a respeito da crise no plano estadual.

  1. Examinando o país por dentro.

Para examinar a expansão da pandemia nas cinco regiões geográficas do país (Norte, Nordeste, Sudeste, Sul e Centro-Oeste), analisei as estatísticas de 12 unidades da federação. As estatísticas se referem ao intervalo entre 19/4 e 14/6.

As unidades escolhidas foram as seguintes: Amazonas (AM) e Pará (PA); Bahia (BA), Ceará (CE), Maranhão (MA) e Pernambuco (PE); Rio de Janeiro (RJ) e São Paulo (SP); Rio Grande do Sul (RS) e Santa Catarina (SC); Distrito Federal (DF) e Goiás (GO).

A lista não abriga as 12 unidades mais afetadas pela Covid-19. Em vez disso, abriga as oito mais afetadas (os oito estados citados das regiões Norte, Nordeste e Sudeste) e mais as duas unidades mais afetadas nas outras duas regiões (Sul e Centro-Oeste) [5].

Em 14/6, estas 12 unidades respondiam por 76% do total de casos (660.555 de 867.624) e 86% do total de mortes (37.397 de 43.332) registrados no país.

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FIGURA 2. Variação nas médias semanais de β em 12 unidades federativas (eixo vertical; expresso em porcentagem), ao longo das sete semanas compreendidas entre 26/4 e 14/6. As cinco unidades federativas que chegam ao final da série acima da média nacional (3,3%; linha tracejada em preto) estão indicados por linhas tracejadas (DF, GO, BA) ou pontilhadas (PA, MA); as sete que chegam ao final abaixo da média estão indicadas por linhas contínuas (SP, RS, CE, RJ, SC, AM, PE). Levando em conta o comportamento e o baixo valor de β (ver texto), os destaques positivos seriam PE e AM. (A média do PA em 26/4, 15,4%, foi omitida.)

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  1. Escolhendo uma amostra.

Em 11/6, quando selecionei a amostra, os oito estados mais afetados pela pandemia eram os seguintes (entre parêntesis, o número de casos naquela data e em 14/6): SP (162.520, 178.202), RJ (75.775, 79.572), CE (73.879, 76.748), PA (64.126, 66.328), MA (55.680, 59.850), AM (53.989, 56.506), PE (42.994, 45.261) e BA (33.891, 36.401).

As quatro unidades restantes ocupavam as seguintes posições no ranking nacional (entre parêntesis, o número de casos em 11 e 14/6): DF (20.507, 22.871), 11º colocado; RS (14.168, 14.661), 15º; SC (12.953, 13.360), 17º; e GO (7.657, 7.944), 23º [6].

No que segue, chamo a atenção para certos padrões numéricos que detectei durante a realização do trabalho, alguns dos quais poderiam ser úteis na hora de se pensar em afrouxar (ou não) as medidas de mitigação.

  1. Padrões numéricos e conjecturas.

Os principais padrões numéricos que detectei foram os seguintes.

(1) As unidades federativas com o maior número de casos não são necessariamente aquelas que ostentam hoje os valores mais altos de β. Isso porque nem todas as regiões do país foram tomadas pela pandemia ao mesmo tempo ou com a mesma intensidade. Em alguns casos, notadamente AM e PA, o número de casos – e o de hospitalizações requeridas – teria extrapolado a capacidade de suporte dos respectivos sistemas de saúde. Nas últimas semanas, porém, o ritmo de expansão da pandemia arrefeceu, tanto no PA como, sobretudo, no AM. O número de novos casos vem caindo e os sistemas de saúde estão tendo a chance de se recompor.

(2) Sete unidades federativas (SC, CE, RJ, GO, RS, BA, DF) chamam a atenção pelo sobe e desce nas médias semanais (Fig. 2). Oscilações bruscas podem refletir a pronta resposta das autoridades sanitárias a uma ocasional aceleração da epidemia. Ou podem refletir as hesitações e o faz de conta das medidas tomadas pelos governantes [7]. A julgar tão somente pelo comportamento oscilante de β, três estados seriam particularmente ágeis ou volúveis: SC, CE e RJ.

(3) Em termos de trajetória descendente, três estados se destacam pela consistência (= i.e., a média semanal declinou em ao menos seis das últimas sete semanas). São eles: AM e PA (em 6 das 7) e PE (em todas as 7). No PA, a média caiu de inacreditáveis 15,4% (20-26/4) para 3,5% (8-14/6); no AM, no mesmo intervalo, a média caiu de 9,4% para 1,98% e, em PE, de 10,3% para 1,7%. A julgar pelo comportamento e pelo valor de β, PE e AM seriam hoje os dois principais destaques positivos.

(4) Em termos de trajetória ascendente, três unidades federativas chamam a atenção: DF, GO e BA. Embora tenha um atenuante importante (o menor número de casos), GO foi a mais consistente das três unidades: em 4 das 7 últimas semanas, a tendência no estado foi de alta. (Quaisquer que sejam as causas a promover uma ascensão da média, elas teriam sido particularmente influentes em GO.) Assim, a julgar pelo comportamento e pelo valor de β, DF (4,7%), GO (4,6%) e BA (3,7%) seriam hoje os maiores destaques negativos [8].

(5) A taxa de letalidade (TL) – definida aqui como a relação entre o número de mortes e o número de casos – pode ser usada como um indicador para fins comparativos. Em condições ideais, a taxa de letalidade estaria a refletir a proporção de indivíduos infectados que morrem em decorrência da doença. Mas não vivemos em um mundo ideal [9] e, nas atuais circunstâncias, as estatísticas usadas para calcular a taxa de letalidade estariam a ser afetadas por ao menos outros três fatores (ou por uma combinação entre eles): o nível de testagem, a definição do que vem a ser óbito por Covid-19 e a qualidade do sistema de saúde.

Adotando a premissa de que, no cômputo final, a taxa de letalidade pode ser usada como um indicador da mobilização do sistema (visando, em última análise, proteger a população), eu calculei três valores para cada uma das 12 unidades federativas: no início (19/4), no meio (17/5) e no fim (14/6) da série examinada. Os resultados são mostrados na figura 3.

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FIGURA 3. Variação na taxa de letalidade (eixo vertical; em porcentagem) em 12 unidades federativas, em três datas: no início (19/4), no meio (17/5) e no fim (14/6) da série. A situação piorou (i.e., valor final > v. inicial) em três estados: PA, CE e RJ. Em 14/6, por exemplo, a letalidade no RJ era o dobro da letalidade no AM; esta, por sua vez, era o triplo da letalidade no DF ou em SC. A situação melhorou (i.e., valor final foi o menor dos três) no RS, MA, SP e PE. E a situação melhorou sucessivamente (i.e., valor inicial > v. intermediário > v. final) no DF, SC, GO, BA e AM.

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Cinco das 12 unidades se destacam pela consistência na queda sucessiva da letalidade: DF, SC, GO, BA e AM. No DF, a letalidade sempre esteve abaixo de 2%. No AM, a letalidade caiu de 8,9% (19/4) para 4,4% (14/6). Este último ainda é um valor relativamente alto, mas já está abaixo da média nacional (5%, em 14/6).

A julgar tão somente pelo valor da TL, os sistemas que estão a proteger melhor as suas populações seriam os seguintes: DF (TL = 1,3%, em 14/6), SC (1,6%), RS (2,39%) e MA (2,45%). Em contraposição, os destaques negativos seriam RJ (TL = 9,6%, em 14/6), PE (8,5%), CE (6,3%), PA (6,1%) e SP (6%).

  1. Balanço final.

Levando em conta o valor e o comportamento das duas variáveis (taxa de crescimento e letalidade), eu chamaria a atenção para quatro estados.

PE e AM são destaques positivos e, a depender da continuidade do que foi feito até aqui pelos governantes e pelas autoridades sanitárias, a pandemia deve continuar arrefecendo nos dois estados. PE precisa baixar a taxa de letalidade, a exemplo do que fez o AM. Para isso, precisaria reforçar o sistema de saúde ou elevar o nível de testagem da população, o que por ora parece ser mais factível [10].

SC é outro destaque positivo. A rigor, talvez seja o estado que melhor combina valores simultaneamente baixos das duas variáveis, com β = 2,1% (o 3º mais baixo, atrás apenas de PE e AM) e TL = 1,6% (o 2º mais baixo, atrás apenas do DF).

Na outra ponta do espectro temos o RJ, cuja situação é alarmante. O estado é um dos que estão a afrouxar as frouxas medidas de mitigação. No âmbito deste artigo, o desempenho do RJ não sustenta o afrouxamento. Em primeiro lugar, embora o valor de β (3,5%, 8-14/6) esteja abaixo da média nacional (4,3%), ainda se trata de um percentual relativamente alto. E mais: ao longo das últimas sete semanas, o comportamento de β tem sido algo oscilante, o que sugere a presença de um número expressivo de casos escondidos no armário [11]. Esta suspeita só é reforçada pelo elevado valor da TL. Em vez de afrouxar, o certo seria o estado conseguir mais uma ou duas semanas de queda nos valores de β e na TL [12].

PA e SP não estão em situação muito melhor que o RJ. De modo que os cuidados sugeridos acima se aplicariam igualmente aos dois.

  1. Coda.

Antes de afrouxar as medidas de mitigação, todo e qualquer governante que esteja de fato preocupado com o bem-estar da população deveria se perguntar: “Se houver necessidade, eu terei força e cacife político que me permitam recuar?”

Recuar de um afrouxamento é mais difícil e pode ser muito pior (em vários sentidos) do que estender e sustentar as medidas de mitigação por mais algum tempo.

Quando e como suspender o confinamento? A OMS já divulgou algumas diretrizes gerais (ver, por exemplo, aqui). Visam uma saída exitosa, minimizando as perdas humanas e os custos materiais. Mas não há uma resposta pronta e acabada. Em certo sentido, estamos todos (ou quase todos) tateando no escuro, tentando achar uma saída. Todavia, mesmo cercados de tantas incertezas, é possível dizer o que os governantes não deveriam fazer.

No âmbito estritamente técnico, sou de opinião que as medidas de mitigação não deveriam ser afrouxadas sem que antes fossem alcançadas ao menos duas metas: (1) conseguir semanas sucessivas de queda no valor de β (ao menos até que valor caía para algo abaixo de 1%, como PE parece estar a caminho de conseguir); e (2) promover baixas sucessivas no valor da taxa de letalidade (ao menos até que o valor caia para algo próximo a 1%, como o DF e SC estão a caminho de conseguir).

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Notas.

[*] Para detalhes e informações sobre o livro mais recente do autor, O que é darwinismo (2019), inclusive sobre o modo de aquisição por via postal, faça contato pelo endereço [email protected]. Para conhecer outros livros e artigos, ver aqui.

[1] Estou a acompanhar as estatísticas mundiais em dois painéis, ‘Mapping 2019-nCov’ (Johns Hopkins University, EUA) e ‘Worldometer: Coronavirus’ (Dadax, EUA). E continuo a extrair as estatísticas nacionais do painel do Ministério da Saúde (aqui).

[2] A taxa de crescimento não é constante, de sorte que o valor de β pode oscilar de um dia para o outro. Se a oscilação é de cima para baixo, dizemos que o parâmetro declinou; se é de baixo para cima, dizemos que o parâmetro escalou. Caso não haja oscilação ou caso a oscilação seja inexpressiva, rotulamos momentaneamente o valor de estacionário. Para exemplos de como calcular o valor de β, ver a compilação A pandemia e a longa agonia de um país desgovernado.

[3] Os países europeus que estão a afrouxar as medidas de mitigação ostentam valores de β bem inferiores a 1%. Em 28/5, por exemplo, a média semanal de países como Espanha, Itália, França, Alemanha e Bélgica estava entre 0,1 e 0,4%. A média do Reino Unido girava em torno de 1% e o assunto por lá ainda estava na ordem do dia. (Na Suécia, o patinho feio do norte da Europa, o valor era de 1,5%.)

[4] A rigor, o que tivemos até agora no país foi um falso confinamento. Na prática, portanto, relaxar agora as medidas de mitigação significará suspendê-las. A expansão da doença, em vez de continuar cedendo, deverá recrudescer nos próximos dias. E os governantes, ao contrário do que estão a anunciar, terão muita dificuldade para recuar. A experiência indica que a resistência a uma retomada das medidas de mitigação é sempre maior que na primeira vez (exceto, talvez, em casos de calamidade pública).

[5] A respeito dos 15 estados que ficaram de fora (AC, AP, RO, RR e TO; AL, PB, PI, RN e SE; ES e MG; PR; MS e MT), cabem aqui os seguintes comentários: (1) na região Sul, com 9.716 casos e 334 mortes (15/6), o PR já é o segundo estado em número de mortes (atrás apenas do RS), embora continue em terceiro lugar (atrás do RS e de SC) em número de casos; e (2) na região Centro-Oeste, as estatísticas do MT (6.185 casos e 216 mortes, em 15/6) estão a escalar rapidamente, de sorte que, hoje (16) ou amanhã, o estado deverá se tornar o segundo em número de mortes, ficando atrás apenas do DF.

[6] Atrás de GO, em números absolutos de casos, estavam – e ainda estão – quatro estados (entre parêntesis, o número de casos em 11 e 15/6): RR (6.594, 6881), TO (6.529, 7.137), MT (5.092, 6.185) e MS (2.853, 3.551).

[7] Não é por falta de assessoria técnica qualificada que os governantes (governadores e prefeitos) estão a tomar medidas equivocadas. Sei de governantes que estão muito bem-assessorados e, ainda assim, optam pelo caminho mais tortuoso.

[8] No caso específico do DF, vale atentar para duas variáveis relevantes, uma técnica e outra política. A variável técnica: Brasília abriga o terceiro mais movimentado aeroporto do país (atrás apenas de Guarulhos e Congonhas, em SP) (ver aqui). Em escala planetária, há uma relação direta entre a movimentação (e.g., fluxo de passageiros) e a intensidade dos surtos epidêmicos. A variável política: Brasília abriga aquele que é tido hoje como o pior presidente do mundo (ver aqui). Abriga também algumas seitas de extrema direita. Essa turma reúne funcionários públicos, empresários sonegadores e militantes profissionais. Um pessoal que quer se fazer passar por ‘gente comum’. A preocupação deles, no entanto, é tão somente defender a manutenção de benesses e privilégios, para si e para os seus. Não são militantes políticos no sentido usual da palavra. Fato é que, nas últimas semanas, pequenos bandos a vagar por logradouros públicos (contrariando assim determinações do governador do DF – ver aqui) não se limitaram a bradar contra a decência, o bem comum e a razão. Pois esse pessoal também está a distribuir perdigotos. E em quantidade suficiente a ponto de provocar vários episódios de superdisseminação (ver aqui).

[9] Nas condições atuais do país, a letalidade tem sido muito afetada por outras variáveis, como o baixo nível de testagem e a adoção de critérios restritos para calcular as mortes por Covid-19. (Há quem insista em esconder as mortes.) Sem falar nas limitações inerentes ao nosso sistema hospitalar, como as precárias condições de trabalho para os profissionais de saúde (ver aqui). Não tive como analisar separadamente cada um desses fatores. Portanto, os resultados apresentados aqui devem ser vistos com uma dose extra de cautela.

[10] O CE é (ou já foi) líder em testagem da população (ver aqui), mas ainda tem uma letalidade de 6,3%, um valor relativamente alto (o estado ficou em 10º lugar entre as 12 unidades investigadas – ver Fig. 3). O que sugere que o sistema de saúde precisaria ser reforçado.

[11] Abrir e fechar sucessivas vezes, sem monitorar a população, eleva as chances de guardar no armário (i.e., confinar) indivíduos já infectados. De acordo com as circunstâncias, esses indivíduos poderão vir a contagiar a família ou mesmo a vizinhança. Assim, quando as medidas de confinamento são novamente suspensas, um número crescente de infectados entra em contato com o restante da população, acelerando a disseminação da doença.

[12] Cabe frisar que o RJ é (ou já foi) o derradeiro em testagem da população, logo atrás de MG (ver aqui).

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