Bolhas de proteção locais e os números da pandemia

José Paulo Guedes Pinto e Patrícia Camargo Magalhães

Paper

Bolhas de proteção local: uma interpretação da diminuição da velocidade de espraiamento do novo coronavírus em São Paulo

Local Protection Bubbles: An Interpretation of the Decrease in the Velocity of Coronavirus’s Spread in the City of São Paulo

autores

José Paulo Guedes Pinto, Patrícia Camargo Magalhães, Gerusa Maria Figueiredo, Diana Maritza Segura Angel e Domingos Alves

Área e sub-área

Interdisciplinar, Saúde pública

Publicado em

Medrxiv em 14/08/2020

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A partir dos dados da pandemia do novo coronavírus na cidade de São Paulo, pesquisadores conseguiram explicar a aparente contradição entre o relaxamento das medidas de isolamento social e o recuo dos óbitos e ocupação de leitos hospitalares em meados de julho de 2020.

Publicado na MedRxiv, o estudo concebe essa ocorrência como o resultado de "bolhas de proteção locais" que reduzem a velocidade de propagação do vírus e causam reduções temporárias na curva epidêmica.

Tal como ocorreu nos meses seguintes, os pesquisadores alertam que essas bolhas locais podem estourar a qualquer momento, levando ao aumento no número de casos, internações e óbitos pela doença.

A qual pergunta a pesquisa responde?

Por que mesmo com a queda nos índices de isolamento social na cidade de São Paulo (por conta da reabertura da economia) no pior momento da primeira onda da pandemia, os casos de covid-19 recuaram na cidade a partir de meados de julho de 2020 (e subiram posteriormente)?

Por que isso é relevante?

Com o objetivo de alertar para uma possível irresponsabilidade do poder público em reabrir a economia na cidade de São Paulo a partir de junho de 2020, tentávamos verificar o que aconteceria se os índices de isolamento social caíssem na cidade. Ao rodar nosso simulador nos deparamos com resultados aparentemente contraditórios das simulações, pois o modelo mostrava que no curto prazo (até quatro meses) os casos seguiriam caindo, com a possiblidade de subirem no médio prazo (seis meses para mais). Uma vez que o município estaria longe de atingir a chamada imunidade coletiva (ou de rebanho), por ainda não haver vacinas, este resultado era contra-intuitivo: esperava-se que a abertura da economia, somada a uma leve queda do índice de distanciamento social, levasse ao aumento da curva de infecção.

Na época todo o tipo de especulação surgiu - foi dito que a cidade havia chegado à imunidade coletiva ou que havia heterogeneidades nas taxas de transmissão da população (populações mais pobres transmitiram mais o vírus que populações mais ricas). Nosso modelo não se valeu de hipóteses ad hoc e conseguiu explicar de forma simples uma situação complexa, contraditória e cujo equilíbrio seria temporário e instável.

A relevância do estudo, que viralizou na grande mídia e nas redes sociais, foi alertar para a necessidade de se continuar com as políticas de saúde pública e de intervenções não farmacêuticas - tais como as práticas de distanciamento social - e reforçar a necessidade e urgência de políticas de testagem em massa da população nos diferentes distritos do município. O objetivo foi obter uma melhor previsão de possíveis “estouros” das bolhas, o que infelizmente acabou por ocorrer em todo o país de forma trágica e aguda na continuidade da pandemia.

Resumo da pesquisa

Após quatro meses lidando com a pandemia, a cidade de São Paulo entrou em uma fase de relaxamento das medidas de distanciamento social em julho de 2020, e viu seu índice de isolamento social cair ao mesmo tempo que o número de casos, óbitos e ocupação de leitos hospitalares recuaram. A partir do modelo multiagente MD Corona, tentamos levantar hipóteses para compreender esse fenômeno aparentemente contraditório. No artigo em questão afirmamos que este fenômeno pode ser entendido como o resultado de "bolhas de proteção locais" que são formadas nos subambientes da cidade ao mesmo tempo em que ocorre o esgotamento das redes de contágio. Ambos reduzem a velocidade de propagação do vírus, causando reduções temporárias na curva epidêmica, embora isto aconteça numa trajetória de equilíbrio instável. Essas bolhas locais podem estourar a qualquer hora e em qualquer lugar devido à reintrodução de alguns poucos indivíduos infectados se isto acontecer de forma concomitante à redução nas intervenções não farmacêuticas - tais como as práticas de distanciamento social.

É importante ressaltar que essa hipótese se alinha com a dinâmica de disseminação do vírus observada até o momento, sem a necessidade de suposições fortes ad hoc, tais como a imunidade coletiva (ou de rebanho) ou heterogeneidades nas taxas de transmissão da população. Essas hipóteses ad hoc correm o risco de trazer previsões equivocadas e podem levar à perda de muitas vidas. A maneira segura de combater a pandemia ainda é continuar fazendo todo o possível para evitar novas infecções, manter o isolamento social até que a grande maioria da população seja imunizada, criando-se um contexto de imunidade coletiva de maneira adequada e segura.

Quais foram as conclusões?

O modelo indica que existem “bolhas de proteção” ao contágio do coronavírus - ou seja, apesar de existirem pessoas suscetíveis ao contágio pelo vírus, elas estariam isoladas por uma barreira de pessoas imunes. Outra forma de explicar este fenômeno seria a ideia de um esgotamento das redes de contágio do vírus mesmo após uma agudização inicial do surto pandêmico, porque o distanciamento social somado a práticas de prevenção do contágio (agora generalizadas na sociedade) garantiriam uma diminuição da velocidade de contágio ou mesmo a supressão do vírus no ambiente. Mas dado o baixo número de pessoas imunes no sistema e a falta de vacinas, essa redução configura um equilíbrio instável.

Estas bolhas de proteção podem vir a estourar ou as redes podem ser reiniciadas, ou seja, novas ondas de contaminação podem ocorrer caso o isolamento social caia muito ou haja uma reintrodução do vírus em regiões da cidade onde poucos agentes foram infectados e, portanto, não se tornaram imunes à doença. A previsão destes “estouros” é extremamente difícil sem uma política de testagem em massa da população nos diferentes distritos dos municípios. Na prática, o que pode vir a acontecer é uma espécie de dinâmica de interiorização urbana do vírus, ou seja, dinâmicas locais num mesmo território gerando novos surtos de contaminação (e imunização) numa mesma cidade. O vírus estaria sendo passado de locais e populações que já tiveram um certo contato com o vírus para outros agentes e locais onde isto ainda não ocorreu.

Na época foram feitos testes no modelo com o cenário em que se adotasse o lockdown na cidade com duração entre 15 e 20 dias. Os resultados apontaram para uma redução do número de infectados em até 14% e de óbitos em até 46% (ou 3778 vidas salvas) na cidade de São Paulo.

Quem deveria conhecer os seus resultados?

Pesquisadores de diversas áreas do conhecimento, desde áreas da saúde pública, passando por áreas de modelagem complexa, até políticas públicas e outras ciências sociais. Associações comunitárias, organizações não governamentais, sindicatos, partidos e outras organizações da sociedade civil. Diferentes instâncias do poder público que podem incidir diretamente em ações de mitigação do vírus nos grandes centros urbanos.

Referências

Ação Covid-19. Índice de proteção ao coronavírus. São Paulo: Ação Covid-19, 2020. Disponível aqui.

Alves, D, Haas, V.& Caliri, A. “The Predictive Power of R0 in an Epidemic Probabilistic System.” Journal of Biological Physics 2003; 29, (63–75). Disponível aqui.

Governo do estado de São Paulo a. “Plano São Paulo.” [Accessed on 8/2/2020]. Disponível aqui.

Patrícia Camargo Magalhães, José Paulo Guedes Pinto and Diana Maritza Segura-Angel. A multiagent coronavirus model with territorial vulnerability parameters. Disponível aqui.

Wilensky U & Rand W. (2009). An introduction to agent-based modeling: Modeling natural, social and engineered complex systems with NetLogo. Cambridge, MA: MIT.

José Paulo Guedes Pinto é doutor em economia pela USP. Atualmente é professor da UFABC (Universidade Federal do ABC) e vice-coordenador da pós-graduação em Economia Política Mundial da UFABC. Possui pós-doutorado pela London School of Economics and Political Science tendo tido bolsa da Fapesp. Tem experiência na área de economia política, sistemas complexos adaptativos e tecnologias sociais. É coordenador do coletivo Ação Covid-19.

Patrícia Camargo Magalhães é doutora em física pela USP. Atualmente atua como pesquisadora Capes-Print no ITA (Instituto de Tecnologia Aeronáutica) e pesquisadora visitante na Universidade de Bristol, membro da colaboração LHCb no Cern. Possui pós-doutorado com bolsa Marie Curie na Universidade de Bristol (Inglaterra), CNPq pelo CBPF (Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas) e na Universidade Técnica de Munique (Alemanha), com bolsa da instituição para fomento da participação de mulheres na ciência. Tem experiência na área de fenomenologia de física de partículas. É coordenadora do coletivo Ação Covid-19.

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