Estatísticos desenvolvem gráficos que ajudam a compreender o comportamento dos casos de Covid-19 nas regiões de origem dos estudantes da UNIFAL-MG; monitoramento contribui para tomada de decisões

Desde o início da pandemia do novo coronavírus, pesquisadores da UNIFAL-MG têm aplicado a sua área de conhecimento na realização de estudos e projetos para ajudar a população e autoridades a entenderem a gravidade da doença. Entre as diversas iniciativas, que ajudam a tomar medidas preventivas, o desenvolvimento de mapas e gráficos tem sido importante para identificar a disseminação da doença e monitorar os casos confirmados, taxa de infectados e óbitos.

Na UNIFAL-MG, além do monitoramento de casos de Covid-19 na região sul de Minas, trabalho coordenado pelo professor Rodrigo Pisani, do curso de Geografia; e dos estudos estatísticos que possibilitam acompanhar a progressão da doença em Minas Gerais, desenvolvidos pelo professor Deive Ciro de Oliveira, da área de Estatística do campus Varginha; também tem sido desenvolvido um estudo com os indicadores de incidência, mortalidade e letalidade dos casos de Covid-19, para as regiões de origem dos alunos da Universidade. O trabalho é liderado pelo professor Denismar Nogueira, do Departamento de Estatística, em parceria com o professor Marcos Bissoli, epidemiologista da Faculdade de Nutrição.

Conforme Prof. Denismar, o estudo faz parte de um plano de gestão de risco de contágio, elaborado por uma comissão constituída pela Reitoria, para monitorar os impactos da pandemia por Covid-19 e as condições de retomada das atividades presenciais na UNIFAL-MG, em momento oportuno.

“Duas recomendações justificam o trabalho: o declínio do número de casos novos em municípios que alocam campi da UNIFAL-MG e mesorregiões dos estados de Minas Gerais e São Paulo, onde residem mais de dez estudantes por 14 dias consecutivos; e a implementação de medidas para diminuir os riscos de importação de casos”, explica o coordenador do trabalho.

A comissão ficou responsável por estudar modelos estatísticos capazes de apontar predições de curvas de evolução da pandemia. Os indicadores eleitos para monitoramento foram a incidência, a mortalidade e a letalidade, que segundo o professor Denismar, são de uso universal na área da Epidemiologia, e representam, respectivamente, a frequência da doença, do óbito por sua causa, e de sua capacidade de causar óbitos.

O monitoramento é feito a partir de dados da base mantida por pesquisadores do Departamento de Física, da Universidade Federal de Viçosa, utilizada e recomendada pela Escola Nacional de Saúde Pública (Ensp) e Associação Brasileira de Saúde Coletiva (Abrasco). “Nossas amostras de dados contemplam três dimensões geográficas: unidades federativas (UF), mesorregiões e municípios. As unidades federativas monitoradas na íntegra são as de Minas Gerais e São Paulo. Os municípios são aqueles em que a UNIFAL-MG aloca campi: Alfenas, Poços de Caldas e Varginha. As mesorregiões que contêm municípios com pelo menos dez estudantes residentes encerram a base”, diz, ressaltando que apenas os municípios com pelo menos dez estudantes residentes compõem a amostra e não a população de cada mesorregião como um todo. Veja a lista de mesorregiões com seus respectivos municípios monitorados

A possibilidade de modelar o comportamento dos casos de Covid-19 nos locais de origem dos estudantes da UNIFAL-MG contribui para a tomada de decisões no âmbito da Universidade, visto que apresenta um cenário sobre a evolução da pandemia. “Embora exista um complexo debate epistemológico sobre tal afirmação, é possível admitir que um estudante ‘carrega’ o risco de sua mesorregião de residência ao se deslocar para Alfenas, Poços de Caldas ou Varginha”, comenta.

Prof. Denismar afirma que é necessário ter certeza que o número de casos diminuiu nos municípios monitorados para que a Universidade possa retomar as atividades presenciais, sem provocar novos surtos. “Por mais que ocorra, em um futuro hipotético, um declínio da epidemia nos municípios que alocam campi da UNIFAL-MG, precisamos ter a certeza de que este declínio também já terá ocorrido nos 115 municípios monitorados. Do contrário, a retomada de atividades presenciais pela UNIFAL-MG pode ser responsável por um novo surto ou retomada de curvas ascendentes nos três municípios onde mantém seus campi.”

Como deve ser feita a leitura dos gráficos

Para ter acesso aos gráficos desenvolvidos, é preciso acessar a página https://estatisticaunifal.shinyapps.io/covid19/ e no menu superior, definir o(s) espaço(s) geográfico(s) a ser consultado(s). Em seguida, o visitante deve optar por um dos três indicadores monitorados: incidência, mortalidade por causa específica ou letalidade. Por fim, o visitante deve optar por visualizar os dados observados, sem qualquer tratamento estatístico; ou a tendência, estimada pelo método de médias móveis, que tem sido a mais utilizada pela equipe de análise e modelagem estatística.

Segundo Prof. Denismar, o gráfico de tendência facilita a visualização do comportamento por apresentar um gráfico “mais comportado”.

Fruto de um trabalho coletivo

De acordo com Prof. Denismar, a comissão designada para monitorar as condições para retomada das atividades presenciais da UNIFAL-MG é constituída por três equipes:

• Equipe de banco de dados: responsável por buscar dados sobre a doença, diariamente, em bases oficiais governamentais, processar banco de dados e disponibilizar em nuvem. Esta equipe é liderada pelo estudante Danilo Nascimento, estagiário da Pró-Reitoria de Assuntos Comunitários e Estudantis (Prace) e conta com a participação de estudantes e colaboradores terceirizados.
• Equipe geografia da saúde: coordenada pelo Prof. Rodrigo Pisani, conta com a participação de graduandos e pós-graduandos na elaboração semanal de mapas com distribuição da doença nas mesorregiões.
• Equipe de análise e modelagem estatística: liderada pelo Prof. Denismar, a equipe é formada por estudantes de pós-graduação que elaboram semanalmente curvas com descrição para os indicadores da doença nos estados de Minas Gerais e São Paulo, mesorregiões de interesse, e municípios de Alfenas, Poços de Caldas e Varginha, e desenvolve estudos sobre modelos de predição, disponibilizando os gráficos em uma página web para acompanhamento das “variáveis e das suavizações por médias móveis”.

Vale mencionar que outros trabalhos de modelagem sobre a Covid-19 estão em desenvolvimento na UNIFAL-MG, tais como modelagem em séries temporais com acompanhamento da tendência e também na seleção de modelos para previsão de valor futuro como o tal pico da doença. “Esta prática é importante para a formação dos alunos do Programa de Pós-Graduação em Estatística Aplicada e Biometria”, diz.

Outra pesquisa que vem sendo desenvolvida envolve os modelos SIRD (Susceptibles-Infectious-Recovered-Dead) para acompanhar o comportamento da pandemia levando em consideração outras informações como o número de infectados e recuperados. “Esta modelagem permite avaliar como está o número efetivo de reprodução, que se refere a quantos novos infectados uma pessoa infecciosa pode gerar no período em que permanece infectada”, conta Prof. Denismar. Segundo ele, este valor é importante para o acompanhamento da pandemia, fornecendo informações valiosas sobre a evolução da doença e os efeitos das medidas de contenção implementadas.