Tuesday, October 13, 2020

COVID-19-: número efetivo de reprodução

 

Covid-19: Número efetivo de reprodução

covid-19:-número-efetivo-de-reprodução

número básico de reprodução, erradamente referido como taxa básica de contágio, que se indica por R(lê-se R-zero), é o número médio de pessoas infectadas por um único indivíduo infectado introduzido em uma população completamente suscetível. O cálculo de Ré feito por meio de modelos matemáticos.

A primeira estimativa do número básico de reprodução Rpara a Covid-19 foi feita com os dados de 425 casos ocorridos no início do surto na cidade de Wuhan, China, em janeiro de 2020.1 Os cálculos indicaram que um indivíduo infectado introduzido em uma população completamente suscetível é capaz de infectar, em média, 2,2 pessoas (IC 95%: 1,4-3,7). Já um relatório do Imperial College de Londres, publicado em 25 de janeiro de 2020,2 mostrou dados da China para informar que R0 é, em média, 2,6, com uma amplitude de incerteza entre 1,5 a 3,5. Por sua vez, um trabalho publicado pelos Centros de Controle e Prevenção de Doenças (CDC) dos Estados Unidos da América,3 com dados de 140 casos confirmados de Covid-19 ocorridos em janeiro de 2020 na China, quase todos fora da província de Hubei onde se localiza a cidade de Wuhan, em que se iniciou o surto, trouxe uma estimativa de 5,7 (IC: 3,8-8,9) para a mediana de R0.

De qualquer forma, a leitura exaustiva de muitos trabalhos indica ser razoável considerar, por ora, que para a Covid-19, Rvaria entre 2 e 3, ou seja, estima-se que um indivíduo infectado introduzido em uma população completamente suscetível, mesmo que assintomático, é capaz de contagiar de 2 a 3 pessoas. Mas é importante entender que Ré apenas um indicador da capacidade de transmissão de uma doença – não mede a severidade nem a velocidade com que o patógeno se espalha. No entanto, o valor de Ré muito útil porque permite avaliação rápida da situação:

 

  • Se R0< 1: cada infecção existente causa menos do que uma nova infecção. A doença diminuirá e eventualmente desaparecerá
  • Se R0= 1: cada infecção existente causa uma nova infecção. A doença permanecerá viva e estável, mas não haverá um surto ou uma epidemia
  • Se R0> 1: cada infecção existente causa mais de uma nova infecção. A doença será transmitida entre as pessoas e pode haver um surto ou epidemia. 

 

Embora o número básico de reprodução seja referência no início de uma epidemia – e os dados obtidos na China em janeiro de 2020 já apontassem para uma epidemia –, é necessário substituí-lo por outro indicador que avalie o potencial de transmissão da doença ao longo do tempo. Afinal, uma pessoa que tenha a doença e se recupere deve adquirir alguma imunidade; logo, a população deixa de ser composta apenas por suscetíveis. Deve-se então estimar o número efetivo de reprodução.

Por definição, número efetivo de reprodução, erradamente referido como taxa de contágio, que se indica por ou R(lê-se R-t), é o número médio de pessoas infectadas em determinado momento por um indivíduo infectado introduzido em uma população parcialmente imune.

É claro que R0 e Rt estão relacionados. Fazendo s indicar a proporção da população suscetível de contrair a doença no instante t, tem-se que:

Veja um exemplo. Vamos tomar R0 = 2. Se em certo instante t, a proporção de suscetíveis for 70%, então = 0,7. Nesse instante t

 

  A interpretação do valor calculado de Rt é fácil:

  • R> 1: o número de casos da doença está aumentando. Epidemia 
  • Rt  = 1: cada infectado causa uma nova infecção. Endemia
  • R< 1: de um caso. A doença diminuirá e eventualmente acabará.

 

Em relação à Covid-19, qual é o Rt para o Brasil? Fatores biológicos, sociocomportamentais e ambientais, ou seja, tanto o tempo quanto o espaço afetam a disseminação do SARS-CoV-2, o que explica, em parte, a grande variação das estimativas de Rt. No entanto, a variação entre as estimativas também se explica pelos diferentes modelos matemáticos utilizados e pelas pressuposições feitas, as quais, até certo ponto, são subjetivas – e dependem da exatidão dos dados. Ainda sobre o Brasil, as causas de divergência entre os dados referentes à Covid-19 se devem à baixa testagem da população, à subnotificação, à dificuldade de obter informação de sistemas de saúde sobrecarregados, às divergências de critérios e à dubiedade das políticas de saúde.

Mesmo assim, no início de maio de 2020, o Imperial College de Londres, que levanta estatísticas da disseminação da Covid-19 para muitos países, considerou o Brasil epicentro da Covid-19 no mundo.4 Estimou o número efetivo de reprodução da doença para os estados do Brasil e encontrou valores abaixo das estimativas iniciais, isto é, menores do que 2, mas maiores do que 1, indicando que o número de casos da doença continuaria aumentando. No entanto, estimativas de Rt para os diferentes estados do Brasil feitas a 25 de julho5 indicam maior variação: há valores muito altos (1,95) para alguns estados, por exemplo Goiás, mas menores (0,73) em outros, como no Amapá. De qualquer modo, o interesse de empresas farmacêuticas em fazer testes de vacinas no Brasil evidencia o feeling dos pesquisadores de que nosso país, tal como África do Sul, Índia e Estados Unidos da América, tem grande incidência da Covid-19.

De fato, o Brasil enfrenta uma epidemia que continua a se espalhar e a crescer. Há uma busca intensa de tratamentos, mas nada ainda se revelou realmente eficiente. Diversas vacinas já estão em fase III de teste, mas dificilmente estarão disponíveis para a vacinação em massa da população antes de meados de 2021. A contenção da comunidade está sendo feita de forma muito hesitante, o que explica a baixa adesão da população – principalmente a mais pobre, que precisa trabalhar para “ganhar o pão de cada dia” e não tem a percepção do risco da doença. Ninguém sabe o que acontecerá no futuro, mas há uma certeza: tudo isso será debatido por anos. 

 

Referências

  1. Qun, Li et alii. Early transmission dynamics in Wuhan, China, of novel coronavirus-infected pneumonia. New Eng. J. Med. 382:1199-1207. 2020. doi: 10.1056.

  2. Imai, N. et alii.  Report 3: Transmissibility of 2019-nCoV. Imperial College London.COVID-19 Response Team.5th January 2020 DOI: https://doi.org/10.25561/77148

  3. Sanche, S. et alii. High contagiousness and rapid spread of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2. Emerg Infect Dis. 26: 7.July 2020 https://doi.org/10.3201/eid2607.200282

  4. Mellan, T. et alii.  Report 21: Estimating COVID-19 cases and reproduction number in Brazil Imperial College COVID-19 Response Team. 8thMay 2020 DOI: https://doi.org/10.25561/78872.

  5. Perone, C.S. COVID-19: Time varying reproduction numbers estimation for Brazil. 25/July. https://perone.github.io/covid19analysis/brazil_r0.html

1 comment:

Fernanda Mattos said...

Gostei bastante do artigo, muito bom mesmo! Estou amando ler seus artigos e compartilhar com os amigos!


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