Algumas reflexões sobre um artigo viral – Cepticemia

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Aviso Legal: Este post reflete minha opinião pessoal e não representa nenhuma opinião ou cargo do meu empregador (ICMR, GoI) ou de qualquer agência à qual eu seja afiliado.

Sim, perdoe o trocadilho no título do post … e outro aviso adicional: eu não sou um modelador matemático. As discussões neste post são baseadas no meu trabalho de apoio à equipe de modelagem e no meu entendimento epidemiológico da epidemia COVID-19.

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Há um artigo que está circulando no WhatsApp, intitulado “Impacto estruturado por idade do distanciamento social na epidemia COVID-19 na Índia”, que é um artigo de modelagem escrito por Singh e Adhikari. Se você não leu o artigo, estou anexando-o aqui para sua leitura.

Uma das imagens deste artigo está circulando no WhatsApp. A Figura 4 deste artigo prevê a epidemia de COVID-19 na Índia, com e sem distanciamento social mitigatório. Se você ainda não teve a chance de ver os gráficos, aqui está:

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Previsão da epidemia COVID-19 na Índia com distanciamento social mitigatório. Cada um dos quatro painéis mostra a variação no número de infecciosos com bloqueios de várias durações. O bloqueio de três semanas a partir de 25 de março não impede o ressurgimento após a suspensão, conforme mostrado no painel (a). Nem um bloqueio adicional de 28 dias espaçado por uma suspensão de 5 dias, mostrado no painel (b). Os protocolos nos painéis (c) e (d), compostos por três bloqueios com relaxamentos de 5 dias e um único bloqueio de 49 dias, reduzem o número de casos abaixo de 10. Essa previsão é baseada em todos os casos sendo sintomáticos, portanto = 1. O parâmetro de ajuste é = 0: 0155 e definimos = 1 = 7.

Antes de chegar a este gráfico, e com meus pensamentos sobre por que ele não funciona, quero falar sobre alguns outros aspectos do artigo que atraíram minha atenção. Este artigo foi escrito tendo em mente especificamente o bloqueio de três semanas iniciado na Índia. O modelo leva em consideração a idade e o contato social, um fator essencial da epidemia do COVID-19. Isso se torna mais importante, considerando que, embora as infecções sejam mais comuns em pessoas de 20 a 50 anos, a maioria das mortes ocorre em pessoas com mais de 50 anos. A análise semanal do China CDC de 72.314 registros de pacientes (dos quais 44.672 foram confirmados casos de COVID-19) identificou claramente essa tendência:

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Pacientes, mortes e taxas de mortalidade de casos, bem como tempo e mortalidade observados para n = 44.672 casos confirmados de COVID-19 na China continental a partir de 11 de fevereiro de 2020.

Esse modelo estruturado por idade fornece uma boa visão da realidade das interações e do distanciamento social. Esta é a figura 1 do artigo e é apresentada abaixo:

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Idade e estruturas de contato das populações da Índia, China e Itália. A primeira coluna mostra pirâmides populacionais por idade e sexo. A segunda e a terceira colunas mostram as estruturas de contato em residências e locais de trabalho com cores mais escuras representando maiores contatos. A dominância diagonal dessas matrizes mostra forte mistura assortativa em
todos os três países. Diferenças significativas aparecem nas diagonais externas. Na Índia, o caráter pentadiagonal dos contatos das famílias reflete a prevalência de famílias de três gerações, que são menores na China e desprezíveis na Itália.

Só para esclarecer, os quadrados mais escuros indicam uma maior extensão do contato. A dominância diagonal do contato é clara nos três países. A tendência imediata que chega ao nosso conhecimento são as múltiplas diagonais de interação que ocorrem na Índia, versus a intensidade predominantemente unimodal das interações nas populações chinesa e italiana. O que isso sugere é que existem vários locais de interação entre pessoas de diferentes faixas etárias. Há também um menor número de interações entre os grupos de 30 a 40 anos e <20 anos na China - representando as interações intrafamiliares. No caso da Índia, onde famílias multigeracionais não são incomuns, existem vários pontos de interação. Destacamos isso como a interação da “caixa de risco” na Índia, entre pessoas de 20 a 40 anos e pessoas com mais de 50 anos de idade.

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A caixa de risco

O que faz com que essa área valha a pena examinar é que ela representa uma zona de alto risco, porque, de todos os infectados, cerca da metade (44%) está na faixa etária de 20 a 40 anos, enquanto mais de 90% das mortes ocorrem em pessoas com mais de 50 anos. Esta caixa de risco destaca a necessidade de medidas de proteção melhores para idosos e outras pessoas com fatores de risco associados ao COVID-19 grave ou à morte (como diabetes tipo 2, hipertensão, doença renal, tuberculose ou outras doenças pulmonares, cânceres, outras condições que causam imunossupressão, etc.).

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Isso leva a uma conclusão especialmente preocupante, que não foi destacada neste artigo: o caso da transmissão intrafamiliar do COVID-19. De acordo com o Relatório Conjunto OMS-China sobre COVID-19, a transmissão homem-a-homem ocorreu em grande parte nas famílias. O relatório menciona explicitamente:

A Missão Conjunta recebeu informações detalhadas da investigação de grupos e alguns estudos de transmissão de famílias, que estão em andamento em várias Províncias. Entre 344 clusters envolvendo 1308 casos (de um total de 1836 casos relatados) na província de Guangdong e na província de Sichuan, a maioria dos clusters (78% -85%) ocorreu em famílias. Atualmente, estudos de transmissão de famílias estão em andamento, mas estudos preliminares em andamento em Guangdong estimam que a taxa de ataques secundários em residências varie de 3 a 10%.

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Relatório da Missão Conjunta OMS-China sobre Doença de Coronavírus 2019 (COVID-19)

Considerando o fato de que as estruturas familiares na Índia são semelhantes às da China e, como sugere a matriz de contatos acima, há interações significativas entre os membros da família na Índia. De fato, comparadas à China, as interações entre pessoas com mais de 50 anos e pessoas com menos de 30 anos são visivelmente mais intensas na Índia. Dada essa condição e a probabilidade de transmissão intrafamiliar do COVID-19, um bloqueio ou quarentena geral, é improvável que pare o acúmulo de casos a curto prazo.

Isso me traz de volta à figura muito discutida 4: e uma questão importante que tenho com isso. O modelo pressupõe que o período de defasagem entre a instituição do bloqueio e uma mudança visível na curva epidêmica ocorra dentro de um dia – quase instantaneamente. Veja os gráficos:

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No entanto, como indica a dinâmica de transmissão do COVID-19, é improvável que isso ocorra. Existem duas razões principais pelas quais isso realmente não aconteceria. Em primeiro lugar, os casos continuariam a aumentar por alguns dias após o início do bloqueio, porque as pessoas infectadas antes do início do bloqueio começariam a manifestar sintomas nos primeiros dias, imediatamente após o bloqueio. Considerando que 14 dias é a margem externa do período de incubação (tempo necessário para as pessoas infectadas se tornarem sintomáticas), poderíamos argumentar que, pelo menos na primeira semana, veríamos uma tendência crescente de casos mais novos chegando. Em segundo lugar, dada a trava Em situações de baixa, as pessoas infectadas que não estão em quarentena em instalações centralizadas ou não mantêm o distanciamento social, continuariam a transmitir infecções por COVID-19 em suas famílias, causando um aumento lento, mas seguro, dos números. Embora não tenhamos tido tempo suficiente após o bloqueio na Índia para poder calcular o cenário indiano, podemos dar uma olhada nos números de alguns outros países para ver como a epidemia evoluiu lá após a imposição do bloqueio.

O bloqueio foi iniciado na Itália em 9 de março de 2020, e é apenas nos últimos dois dias que a detecção de novos casos começa a ocorrer por lá.

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Novos casos ao longo do tempo na Itália

Da mesma forma, na China, o bloqueio começou na cidade de Wuhan, em 23 de janeiro de 2020, mas o pico de novos casos foi atingido em 14 de fevereiro de 2020. Estou ignorando o mega pico em 13 de fevereiro, quando mais de 13.800 casos suspeitos foram incluídos em o acerto de contas, pois houve uma mudança na definição de caso.

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Novos casos ao longo do tempo na China

Uma tendência semelhante foi observada para a França, que sofreu um bloqueio rigoroso por 15 dias, a partir de 17 de março de 2020. Os casos continuaram subindo a partir daí, até que o pico foi atingido em 29 de março de 2020 e apenas nos últimos dois dias eles viram menos casos novos chegando.

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Novos casos ao longo do tempo na França

Existem pequenas quedas nas conseqüências imediatas dos bloqueios, talvez causadas por dificuldades no acesso aos testes no ambiente de mobilidade restrita. Isso, no entanto, logo é corrigido e os casos começam a aumentar. Dadas essas experiências, é provável que o modelo seja otimista demais ao esperar uma redução imediata no número de novos casos vistos após o bloqueio.

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Além disso, nos gráficos (b) e (c) acima, onde existem lacunas entre dois períodos de bloqueio, há uma pequena tendência ascendente no número de casos acumulados. Isso é esperado, mas o que não está claro para mim é se as mesmas métricas de contato foram usadas para chegar a esse gradiente. Se for, então é um modelo irreal, porque haverá “hiperatividade compensatória” nas pessoas assim que o primeiro bloqueio for aberto. Os mercados serão inundados por pessoas, os escritórios estarão repletos de atividades, o transporte público estourará, todos os índios presos no exterior pela trava voltarão a entrar … e tudo isso provavelmente acelerará a exposição das pessoas, e aumentar a transmissão de infecções. Na minha opinião, o período de abertura entre travas veria realmente um aumento maior nos casos. A propósito, falando sobre cargas de casos, esse modelo sugere que, na ausência de esforços mitigatórios, a infecção afetaria 900 milhões de indianos – várias vezes maiores do que as projeções assustadoras da modelagem do CDDEP.

Enfim, estou assumindo que li o artigo corretamente e entendi o que isso significa. Quando eles dizem indivíduos infectados nos gráficos, presumo que sejam novos casos relatados todos os dias. Se estiver errado em alguma interpretação, deixe um comentário abaixo e sugira como devo alterar minha análise. De qualquer forma, concordo com os autores que um bloqueio de três semanas, isoladamente, não será uma intervenção eficaz o suficiente para impedir o dilúvio de casos do COVID-19. O período de bloqueio é uma intervenção importante, pois atrasa o pico da epidemia, retarda o crescimento da curva epi e fornece aos sistemas sociais e de saúde o tempo para montar uma resposta. Mas será necessária uma abordagem de intervenção de toda a sociedade para realmente reduzir os números e alcançar uma redução significativa na transmissão COVID-19.

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