O Jornal a Ciência, da Sociedade Brasileira para o Progresso da Ciência, divulgou em português o resumo do estudo “Padrão espaço-temporal de propagação de covid-19 no Brasil”, um estudo assinado por dez cientistas do Brasil e dos EUA, liderado pela demógrafa Márcia Castro, professora da Universidade Harvard, publicado na revista Science.
A pesquisa usou dados diários sobre casos notificados e óbitos para compreender, medir e comparar o padrão espaço-temporal da distribuição entre os municípios do Brasil, severamente atingido pela covid-19, com rápida disseminação espacial de casos e óbitos. E chegou aos seguintes resultados:
“Indicadores de agrupamento, trajetórias, velocidade e intensidade do movimento de covid-19 para áreas interiores, combinados com índices de medidas políticas mostram que, embora nenhuma narrativa única explique a diversidade na disseminação, uma falha geral de implementação imediata, coordenada e respostas equitativas em um contexto de fortes desigualdades locais alimentaram a propagação de doenças. Isso resultou em taxas de infecção e mortalidade altas e desiguais. Com o aumento atual de casos e mortes e várias variantes preocupantes em circulação, a falha em mitigar a propagação pode agravar ainda mais o fardo.
“O Brasil é o único país que, com população superior a 100 milhões, possui um sistema de saúde universal, integral e gratuito. Ao longo de três décadas, esse sistema contribuiu para reduzir as desigualdades no acesso aos cuidados de saúde e resultados (1). Também facilitou o gerenciamento de emergências de saúde pública anteriores, como a pandemia de HIV / AIDS (2). Apesar dos cortes recentes no orçamento da saúde (3), esperava-se que o sistema de saúde do Brasil colocaria o país em uma boa posição para mitigar a pandemia covid-19. Com a coordenação nacional e por meio de uma vasta rede de agentes comunitários de saúde, ações adaptadas às desigualdades locais existentes (ou seja, distribuição regional de médicos e leitos hospitalares) poderiam ter sido implementadas (4). No entanto, o Brasil é um dos países mais atingidos pela COVID-19. Em 11 de março de 2021, 11.277.717 casos e 272.889 mortes foram relatados. Esses representam 9,5% e 10,4% dos casos e óbitos mundiais, respectivamente; no entanto, o Brasil compartilha apenas 2,7% da população mundial. No final de maio de 2020, a América Latina foi declarada o epicentro da pandemia COVID-19, principalmente por causa do Brasil. Desde 7 de junho de 2020, o Brasil ocupa o 2º lugar em mortes no mundo.
“No Brasil, a resposta federal tem sido uma combinação perigosa de inação e irregularidades, incluindo a promoção da cloroquina como tratamento, apesar da falta de evidências (5, 6). Sem uma estratégia nacional coordenada, as respostas locais variaram em forma, intensidade, duração e horários de início e fim, até certo ponto associadas a alinhamentos políticos (7, 8). O país tem visto taxas de ataque muito altas (9) e carga desproporcionalmente maior entre os mais vulneráveis (10, 11), iluminando as desigualdades locais (12). Após múltiplas introduções do SARS-CoV-2, o Brasil teve uma fase epidêmica inicial (15 de fevereiro a 18 de março de 2020) com circulação restrita (13), precedida por circulação viral não detectada (14). Embora a propagação inicial tenha sido determinada pelas desigualdades socioeconômicas existentes, a falta de uma resposta coordenada, eficaz e equitativa provavelmente alimentou a propagação espacial generalizada do SARS-CoV-2 (12). O objetivo deste estudo foi compreender, medir e comparar o padrão de disseminação de casos e óbitos de COVID-19 no Brasil em finas escalas espaciais e temporais. Usamos dados diários dos Escritórios de Saúde do Estado cobrindo o período da semana epidemiológica 9 (23 a 29 de fevereiro) à semana 41 (4 a 10 de outubro).
“Em todos os estados, demorou menos de um mês entre o primeiro caso e a primeira morte; apenas 11 dias no Amazonas e 21 em São Paulo (tabela S1). As curvas epidemiológicas para o Brasil (fig. S1) ocultam padrões distintos de notificação inicial, propagação e contenção do SARS-CoV-2 nas unidades administrativas. À medida que estados e municípios impuseram e amenizaram medidas restritivas em diferentes momentos, a mobilidade populacional facilitou a circulação do vírus e atuou como desencadeador da disseminação da doença (15). As Figuras 1, A e B, mostram que os casos e óbitos cumulativos, respectivamente, por 100.000 pessoas não foram uniformemente distribuídos entre os municípios. Usamos a estatística de varredura espaço-temporal (16) para identificar áreas que registraram significativamente um alto número de casos (Fig. 1C e tabela S2) ou mortes (Fig. 1D e tabela S3) durante um período definido.
“As mortes se agruparam cerca de um mês antes dos casos. Isso provavelmente reflete problemas de vigilância, relatórios de dados e baixa capacidade de teste. O primeiro grupo significativo de mortes por COVID-19 teve início em 18 de maio (Fig. 1D, # 5), centralizado na região de Recife (capital de Pernambuco). Cinco outros grupos de mortes ocorreram antes que o primeiro grupo de casos fosse observado em 16 de junho (Fig. 1C, nº 7). Entre eles estão os clusters em torno de Fortaleza e Rio de Janeiro (capitais do Ceará e Rio de Janeiro, respectivamente), e em uma grande área incluindo Amazonas, Pará e Amapá, estados que têm uma capacidade hospitalar desproporcionalmente menor. O Amazonas (cuja capital é Manaus) tem a maior mortalidade por 100.000 habitantes no país, mais do que o dobro da taxa do Brasil. Em outubro, estimava-se que cerca de 76% de sua população estava infectada (9, 17). Exceto por um cluster em agosto (Fig. 1D, # 1), a duração dos clusters de morte não reduziu ao longo do tempo, variando de 10 a 13 dias. Isso é diferente do que foi observado na Coreia do Sul, onde a contenção bem-sucedida reduziu a duração e a extensão geográfica dos clusters ao longo do tempo (18). Um padrão semelhante foi observado para os casos COVID-19 (Fig. 1C). Nas áreas centro e sul, os aglomerados ocorreram posteriormente (agosto e setembro), corroborando um padrão regional de propagação do SARS-CoV-2 (19).
“Para entender e comparar como os casos e óbitos do COVID-19 se espalharam pelo Brasil, calculamos o centro geográfico da epidemia. Trajetórias do centro por semana epidemiológica mostram que após a introdução em São Paulo, tanto os casos (Fig. 2A e filme S1) e óbitos (Fig. 2B e filme S2) deslocaram-se progressivamente para o norte até a semana 20 (a partir de 10 de maio), quando o a epidemia começou a recuar no Amazonas e Ceará, mas ganhou força no Rio de Janeiro e em São Paulo. Comparando as trajetórias em cada estado (fig. S2), calculamos uma razão entre a distância percorrida pelo centro a cada semana e a distância entre a capital e o município mais distante (tabelas S4 e S5). Em oito estados, a proporção média semanal de óbitos foi maior do que os casos (fig. 2C), sugerindo um movimento mais rápido do foco das mortes.
“Em média, demorou 17,3 e 32,3 dias para chegar a 50 casos e óbitos, respectivamente. No entanto, em quatro estados as mortes acumularam-se primeiro na contagem de 50 (Figura 2D), e no Amazonas, Ceará e Rio de Janeiro a diferença entre o tempo que os casos e as mortes levaram para chegar à contagem de 50 foi 6, 1 e 3 dias, respectivamente (tabela S1). Este curto intervalo sugere introdução não detectada (e, portanto, não mitigada) e propagação do vírus por algum tempo. Isso foi confirmado no Ceará (20), onde investigação epidemiológica retrospectiva revelou que o vírus já circulava em janeiro. Além disso, se os casos iniciais ocorreram em áreas de alta renda, é possível que as consultas em consultórios particulares não fossem notificadas nos sistemas nacionais do Ministério da Saúde (20) e permanecessem silenciosas para o sistema de vigilância. Além disso, a capacidade de testes no Brasil era limitada, e os primeiros kits de testes diagnósticos de RT-PCR começaram a ser produzidos no país apenas em março. Embora os esforços de investigação retrospectiva não tenham sido intensificados no país, uma comparação de taxas padronizadas de casos e mortes por 100.000 pessoas (Fig. 2E) mostra que em 11 estados o número de mortos foi maior do que a incidência, incluindo Amazonas, Ceará e Rio de Janeiro.
“Para medir quantitativamente a intensidade da propagação de casos e mortes de COVID-19 ao longo do tempo, usamos o índice de Hoover locacional (HI) (21, 22). Valores próximos a 100 indicam concentração em poucos municípios, enquanto valores próximos a zero sugerem distribuição mais homogênea. Se as medidas de contenção fossem eficazes, esperaríamos que o índice diminuísse lentamente, permanecendo relativamente alto ao longo do tempo. Além disso, se as medidas fossem eficazes para evitar o colapso do sistema hospitalar, esperaríamos um índice mais alto de óbitos, em comparação com os casos. A Figura 3A mostra o HI para o Brasil, e uma tendência clara de disseminação extensa para casos e mortes até cerca da semana 30 (19 a 25 de julho). O padrão, no entanto, variou entre os estados. Na primeira semana com eventos notificados, Amazonas, Roraima e Amapá tiveram IH abaixo de 50 para casos e óbitos. Isso sugere a circulação não detectada do vírus antes dos relatórios iniciais (e, portanto, quando o relatório começou, já havia uma grande fração da população que havia sido infectada), ou introduções rápidas e múltiplas do vírus imediatamente seguidas por rápida propagação espacial (tabelas S6 e S7).
“No geral, a disseminação do COVID-19 foi rápida. Nas semanas 24 (7 a 13 de junho) e 32 (2 a 8 de agosto), todos os estados apresentavam IH para casos e óbitos, respectivamente, inferior a 50. Em nove estados, incluindo Amazonas, Amapá, Ceará e Rio de Janeiro, o a propagação das mortes foi mais rápida do que os casos ao longo de várias semanas (Fig. 3B), com alguma sobreposição com o tempo em que os agrupamentos foram observados nessas áreas (Fig. 1, C e D). As Figuras 3, C e D, mostram o primeiro e o último HI semanal para casos e óbitos por estados e há contrastes marcantes na trajetória de HI (tabelas S6 e S7). Na semana 41 (4 a 10 de outubro), as mortes por COVID-19 no Amapá (HI = 31,3) mudaram para o interior mais rápido do que os casos (HI = 42,9). O Rio de Janeiro teve a interiorização mais intensa tanto dos casos (HI = 14,9) e óbitos (HI = 21,9), seguido pelo Amazonas (casos HI = 20,2, HI óbitos = 30,4). Ambos experimentaram escassez de leitos de UTI, mas o Amazonas tem menor disponibilidade (cerca de 11 leitos de UTI por 100.000 pessoas vs 23 no Rio de Janeiro), todos concentrados na capital, Manaus. À medida que o vírus se deslocava para o interior, intensificou-se a demanda maior por recursos escassos e distantes, nem todos atendidos a tempo de prevenir fatalidades (23). No Rio de Janeiro, o caos político comprometeu uma resposta rápida e eficaz. As lideranças foram imersas em denúncias de corrupção, o governador foi destituído do cargo e enfrentou um processo de impeachment, e o secretário da Saúde foi trocado por três entre maio e setembro, um dos quais foi preso (24). Em contrapartida, embora o Ceará também tenha experimentado um quase colapso do sistema hospitalar do final de abril a meados de maio, e tenha tido a circulação silenciosa do vírus mais de um mês antes de o primeiro caso ser oficialmente notificado (20), ele ficou em 6º lugar em movimento de casos (HI = 31,3), mas foi o antepenúltimo em óbitos (HI = 64,5). Isso sugere que, mesmo com a disseminação contínua do vírus, as ações locais foram bem-sucedidas na prevenção de fatalidades. Nenhum estado apresentou HI para casos superiores a 50 na semana 41, revelando um extenso padrão de disseminação da doença para o interior.
“No geral, uma maior porcentagem de casos e mortes de COVID-19 foram observados fora das capitais nas semanas 20 (10 a 16 de maio) e 22 (24 a 30 de maio), respectivamente (Fig. 4A), com padrões variados entre os estados (tabela S1) Rio Grande do Sul, Santa Catarina e Paraná, todos na região Sul, tiveram deslocamentos anteriores e concomitantes de casos e óbitos (em março), sendo esta a última região a apresentar grande surto de COVID-19. No Rio de Janeiro e no Amazonas, o deslocamento dos óbitos foi muito posterior aos casos, 10 e 8 semanas, respectivamente.
“Para melhor captar as políticas adotadas nos níveis nacional e local e suas associações com a movimentação do COVID-19 em direção ao interior dos estados, utilizamos três indicadores, o Índice de Rigor (STR), o Índice de Contenção (CTN – todas as políticas no STR exceto para uso de máscaras) e Índice de Distanciamento Social (SD – baseado em dispositivos móveis). Como os estados introduziram medidas em momentos diferentes com durações variadas, os índices nacionais escondem muitas variações (Fig. 4B). Observamos correlações esperadas (tabela S8) entre indicadores de política e HI para casos e óbitos (Fig. 4C), mas uma correlação positiva entre HI e a distância pela qual o centro geográfico nacional de casos mudou semanalmente. Isso sugere um padrão de concentração progressiva de casos e mortes em poucas áreas, mas amplamente distribuídas. Considerando cada estado (fig. S3), Amapá mostrou uma correlação negativa entre STR e HI para mortes, indicando que as medidas políticas falharam em evitar a movimentação de mortes (este foi o único estado onde as mortes foram para o interior mais rápido do que os casos na semana 41; Fig. 3D).
“Usamos a análise de agrupamento hierárquico (25) em uma tentativa de agrupar os estados em categorias com base em medidas que capturaram a carga de mortalidade geral do COVID-19, intensidade de transmissão, velocidade das mortes do COVID-19 em direção ao interior dos estados e adoção de medidas de distanciamento (Fig. 4D). As categorias 3 e 4 incluem os 10 principais estados em mortes / 100.000 pessoas, bem como aqueles que observaram o primeiro agrupamento espaço-temporal de mortes e rápida notificação e movimentação de mortes. A categoria 2 tem o maior número de estados contíguos e a menor carga de mortalidade na semana 41. No entanto, todas as categorias combinam estados com diferentes níveis de desigualdade e alinhamento político distinto.
“Em resumo, nossos resultados destacam a rápida disseminação de casos e óbitos de COVID-19 no Brasil, com padrões e carga distintos por estado. Eles demonstram que nenhuma narrativa única explica a propagação do vírus nos estados brasileiros. Em vez disso, camadas de cenários complexos se entrelaçam, resultando em epidemias COVID-19 variadas e simultâneas em todo o país. Em primeiro lugar, o Brasil é grande e desigual, com disparidades em quantidade e qualidade de recursos de saúde (por exemplo, leitos hospitalares, médicos) e de renda (por exemplo, um programa de transferência de renda de emergência começou apenas em junho de 2020, e em novembro de 41% das famílias estavam recebendo). Em segundo lugar, uma densa rede urbana que conecta e influencia os municípios por meio de transporte, serviços e negócios (26) não foi totalmente interrompida durante os picos de casos ou mortes. Terceiro, o alinhamento político entre governadores e presidente teve um papel no momento e na intensidade das medidas de distanciamento (7), e a polarização politizou a pandemia com consequências para a adesão às ações de controle (27). Quarto, o SARS-CoV-2 estava circulando sem detecção no Brasil por mais de um mês (20), resultado da falta de vigilância genômica bem estruturada (28). Quinto, as cidades impuseram e relaxaram medidas em diferentes momentos, com base em critérios distintos, facilitando a propagação (15). Nossos resultados falam dessas questões, mas também mostram que alguns estados foram resilientes, como o Ceará, enquanto outros que comparativamente tinham mais recursos não conseguiram conter a propagação do COVID-19, como o Rio de Janeiro.”
Resumo feito pela SBPC-Jornal da Ciência