Uma breve análise da epidemia

Após mais de um mês de CORONAdiário, é hora de fazer uma análise ainda que breve, da pandemia. Os números de casos e óbitos acumulados ocupam a maior parte das notícias, mas após o pico, os dados diários ganharam importância. A avaliação dos números de cada dia permite uma visão mais adequada da evolução e estágio da epidemia. Para ilustrar a análise, a Itália foi escolhida como exemplo.
No conjunto de gráficos à direita estão os testes efetuados, os casos registrados e os óbitos de cada dia. Os dados reais estão representados pelos pontos e as linhas são as médias móveis de sete dias, para tornar mais nítida a trajetória, amenizando as oscilações diárias.
À medida que a epidemia evoluía foram realizados cada vez mais testes. No início de março não chegavam a cinco mil por dia. Abril começou com mais de 40 mil testes diários e terminou com 60 mil. Ao todo, a quantidade de testes realizada na Itália equivale a 3,6% da população. Foram, até o começo de maio, 2,2 milhões de testes para 60 milhões de habitantes. Uma ressalva importante: o número de testes não representa a população testada, pois um indivíduo pode ser testado vários vezes, mas é um indicativo. Não é explícito também se os testes foram para identificar a presença do vírus no organismo (que indica se está infectado, em um caso ativo) ou de anticorpos (que pode identificar se a pessoa já esteve infectada e se recuperou). Há também as outras questões já mencionadas sobre falsos negativos.

Fonte: ECDC, elaboração própria
Notas:
* pontos: dados originais
* linhas: médias móveis de sete dias

Com os testes foram sendo identificados cada vez mais casos, até o pico em meados de março. A curva de óbitos subiu com um ligeiro atraso, em função do lapso de tempo entre contaminação, identificação da doença e falecimento. O pico de mortes foi no final do mês. Após o pico, as duas curvas começaram a declinar.
No período de ascensão da curva de registros, os testes eram aplicados basicamente em pessoas com suspeita de infecção, em função da restrição de recursos. Com isso, houve dias em que a taxa de positivos beirou os 40%. No pico, os resultados positivos equivaliam a mais de 20% do total (ver linha cinza no gráfico ao lado, que representa o resultado acumulado dos testes). O número de testes, porém, não foi reduzido. Continuou crescendo e, como resultado, o número de testes positivo despencou. Outro efeito é que com mais testes aumentou o número de casos de pessoas com sintomas leves ou assintomáticas identificadas. (O número de casos registrados em qualquer lugar é função da quantidade de testes realizados. Resumindo, se testar vai achar.) No início de maio, cerca de 3% dos testes dão resultados positivos e o acumulado beira 10%.

Fonte: Oxford COVID-19 Government Response Tracker, ECDC

Nota: Stringency Index - indicador de restrições adotadas

A queda observada, porém, não se deu pelo esgotamento natural do crescimento da epidemia. As medidas restritivas implementadas tiveram sua participação. No entanto, apenas quando elas se tornaram mais severas que foi observado um resultado efetivo. O gráfico ao lado mostra o grau de restrições de acordo com o Stringency Index, um indicador de medidas calculado pelo projeto Government Response Tracker da Universidade de Oxford. As primeiras iniciativas não foram capazes de evitar a subida do número de óbitos. Apenas quando foram adotadas medidas mais drásticas que houve impacto. Há um intervalo entre a adoção das medidas e a queda na curva. O afundamento da curva após o pico é um indício de uma queda não-natural.

Fonte: ECDC

As curvas de letalidade mostradas ao lado são outro indicador da evolução. Conforme mencionado em outras edições, há diversas formas de estimar a taxa de letalidade. A forma simples é a mera divisão do número de óbitos pelo número de casos (representada na linha cinza). essa fórmula funciona no final da epidemia, mas durante sua evolução não é um bom indicador, pois não considera o intervalo de tempo entre a identificação de um caso e o falecimento. Por isso, uma alternativa é calcular tomando como divisor o número de casos de alguns dias antes. Para o cálculo foi adotado sete dias de intervalo (representado pela linha vermelha).
No início a taxa de letalidade com retardo de tempo chegou a apresentar taxas superiores a 100%, o que significa que em um dia o número de óbitos era superior ao total de casos identificados sete dias antes. Com o aumento da identificação de casos (resultado do incremento do número de testes), essa taxa despencou, oscilou ao redor de 25%, até assumir uma lenta trajetória de queda. Enquanto isso, a taxa de letalidade "convencional" foi subindo lentamente. Como o número de novos casos subia em ritmo exponencial (de fato e não figura de linguagem), apresentava valores relativamente baixos. Com a epidemia caminhando para o seu final, as duas curvas convergem, conforme esperado (esse é outro bom indicador de sua fase terminal), com 210 mil casos registrados e 29 mil mortes.

Porém, é factível essa taxa de letalidade? Essa é uma das perguntas que surgem. Outras são: qual será a contagem final de óbitos? Qual o real número de contaminados? Deixamos aqui a parte descritiva e passamos à especulação.

Das perguntas acima, a mais fácil de responder é do número esperado de mortos: entre 33 e 36 mil no total, ou seja, algo entre mais três e seis mil vítimas, com 90% delas nos próximos trinta dias e o restante em mais trinta dias, sem contar eventuais revisões de falecimentos passados. Após esse período deverá haver alguns casos (e falecimentos residuais). Fonte: cálculos próprios (a serem apresentados em uma edição futura). Em outras palavras, a Itália, já na fase final de epidemia, deve ter tantas mortes quanto o Brasil teve até agora. A curva de descida é lenta e mais gorda do que na subida, pois há um acúmulo de casos dependente de resolução, em função do período que as pessoas ficam infectadas. Grosso modo, o número de mortes até o pico é de apenas um terço do total; dois terços falecem na fase descendente.
Se esses números assustam, deve-se considerar que são quase 100 mil casos ainda ativos, dos quais 1,5 mil críticos. Olhando de outra forma, isso significa uma mortalidade remanescente entre 3% e 6% dos casos, considerando que novos infectados ainda serão identificados. Essa taxa é inferior à verificada até o momento.
Isso nos leva às outras duas questões - se a taxa de letalidade observada é factível e o número real de contaminados - que estão interligadas. A taxa de letalidade, afinal, é o número de falecidos dividido pelo total de contaminados. Minha opinião, curta e grossa: não, a taxa real de letalidade é muito inferior e, por consequência lógica, o número de contaminados é muito superior.
É fácil justificar a afirmação. Como visto, foram testados até o momento algo como 3,6% da população, o que resultou na identificação dos 210 mil casos. Caso se testasse a população inteira, quantos seriam? Supor nenhum caso a mais não é realista. Seria mantida a proporção acumulada de 9,7% de testes positivos? Ou algo mais próximo das taxas recentes de 3%?
Com a primeira hipótese haveria algo como 5,8 milhões de contaminados e uma taxa de letalidade de 0,6%; na segunda, seriam 2,0 milhões com uma taxa de 1,7%. A se confirmar qualquer uma dessas taxas (ou algum valor entre elas), ainda assim será um número elevado. Estimativas similares feitas para outros países em fase final da epidemia e com elevado número de testes (3% ou mais da população)  indicaram uma taxa de letalidade com valores entre 0,1% e 0,8%. Esses resultado são compatíveis com a pesquisa de campo conduzida pela Universidade Federal de Pelotas (Ufpel) que estima uma taxa de 0,33% no Rio Grande do Sul (e um caso identificado para cada 26).

O número de casos registrados pouco significa em uma epidemia a qual, por definição, todos estão suscetíveis. Se são testados apenas as pessoas com sintomas ou suspeitas, apenas uma parcela será identificada. Com elevado número de infectados assintomáticos, a maior parte passa abaixo do radar das estatísticas. Para evitar essa distorção, pesquisas por amostragem (como o caso da Ufpel) são boas ferramentas. Ou então usar os números de testes em massa e fazer alguns cálculos. Só não serve usar o número de casos de forma cega.