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UFFS desenvolve modelo matemático para estimar subnotificação de Covid-19

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A falta de mecanismos que possibilitam realizar uma testagem em massa para confirmar casos de Covid-19 foi um dos motivos que levaram a Universidade Federal da Fronteira Sul (UFFS) - Campus Realeza a desenvolver um modelo matemático capaz de estimar o número de subnotificação. A equação elaborada é mais uma contribuição do Projeto de Extensão "Máscaras Caseiras Descartáveis para a Prevenção da Covid-19". 

O modelo matemático teve como base um estudo realizado nos Estados Unidos, sendo empregados na equação dados como informações demográficas, taxa de letalidade (óbitos) por faixa etária e tempo. Foi proposto um método para corrigir os casos relatados de COVID-19 no Brasil e no Paraná usando dados da Coréia do Sul como referência. Isso porque, até o momento, é o país com uma das mais amplas capacidades de testar indivíduos per capita, realizando mais de 20 mil testes por dia.

"Importante dizer que alguns outros pesquisadores no Brasil e ao redor do mundo também tiveram essa iniciativa de buscar respostas quanto aos casos de COVID-19 subnotificados. A grande questão é que nosso modelo matemático tentou superar algumas limitações anteriormente apontadas na literatura no estabelecimento dessas estimativas e fomos bem-sucedidos", afirmou a pesquisadora que coordena a atividade, professora Carla Zanelatto.

Um dos resultados alcançados pela equação mostra que a cada caso positivo confirmado para Covid-19 no Paraná existem nove casos subnotificados. A estimativa tem como base o número de casos e óbitos registrados no estado no dia 26 de maio que, de acordo com o Boletim Epidemiológico na referida data, chegou a 159 óbitos, sendo notificados 3.512 casos da doença. Isso quer dizer que poderiam haver outros 28 mil casos de Covid-19, além dos 3.512 registrados para a data. Referente ao mesmo período, para o Brasil, a cada caso positivo confirmado dez foram subnotificados. "Importante dizer que trata-se de uma tentativa de modelar e reportar a realidade a partir da consideração de determinados fatores relevantes para observação e análise da doença", salientou Zanelatto.

O acadêmico do curso de Física, Robison José Santos da Silva, que também contribuiu no estudo, afirma que conforme mais dados são coletados com o passar do tempo, mais os resultados se aproximam da realidade. "É importante deixar claro, estudos que usam taxas que variam com o tempo, como taxa de letalidade, que é o nosso caso, geram resultados que também variam com o passar do tempo, ou seja, os resultados apresentados hoje podem não ser os mesmos que teremos daqui 10 dias", salientou.

A subnotificação de casos de Covid-19 é preocupante, já que não é possível fazer uma testagem em massa, conforme pontua Zanelatto: "a estimativa da contagem real de casos é relevante porque pode contribuir para tomada de decisões de governos e população, no que diz respeito ao estabelecimento de medidas para impedir a propagação da doença, incluindo o isolamento social e, em casos mais severos, o lockdown. Além disso, pode ser empregada para prever as necessidades esperadas de hospitalização e possível abertura de hospital de campanha, sendo importante para sistemas de saúde em todo o mundo", alertou.

Os pesquisadores ainda devem testar a inclusão de outras variáveis no modelo matemático, por exemplo, a taxa de ocupação hospitalar, antes de uma publicação em revista científica na área de epidemiologia e/ou saúde pública. "Empregar modelos matemáticos e estatísticos na área de saúde não nos torna isentos de apresentar margens de erro. Contudo, nosso modelo pode ser considerado adequado, pois é capaz de prever com razoável precisão o número de casos, sendo uma importante ferramenta no planejamento de sistemas de saúde. Uma das limitações do modelo é que se baseia no pressuposto de que as mortes por COVID-19 na Coréia do Sul, utilizadas nas análises, foram detectadas e notificadas de forma confiável", detalhou Zanelatto.

 


 
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