No último post falamos sobre como analisar e obter muitas informações de um gráfico. Agora vamos dar mais um passo para entender de vez o que é essa curva que a gente tem que achatar e o que resulta disso.
Para começar, vamos observar o que podemos entender de um gráfico que mostra o curso de uma doença levando em conta o número de casos e o tempo.
Observe que o gráfico abaixo começa em uma curva que sobe até um nível máximo (que é o pico) e depois começa a diminuir. O pico está representado pelo ponto amarelo no topo do gráfico, achou!? Mas, se observamos mais atentamente, observamos que a inclinação dessa curva varia ao longo do tempo. Vemos isso analisando as retas que traçamos ao longo da curva! Quanto mais inclinada (mais vertical) mais rápido o curso da doença. Quando menos inclinada (mais horizontal), mais lento o curso da doença.
Sabendo disso, fica mais fácil entender a variável R. Ela indica quantas pessoas são contaminadas a partir de cada indivíduo contaminado.
Temos estimado para o Brasil (em 01/05/20) um R entre 2 e 3. Isso significa que, para cada caso confirmado, espera-se que ocorram mais 2-3 novos casos. Podemos falar que quanto menor o R, mais suave (menos inclinada) é a curva de crescimento de casos. Quando o R=1, a curva fica plana, uma linha horizontal, porque não há aumento ou diminuição de casos (é a linha amarela). E, para que a curva comece a diminuir, o valor de R deve ser negativo.
É a partir dessa ideia do valor que R que vem a expressão “VAMOS ACHATAR A CURVA!”. Vamos falar disso aqui embaixo, usando como base o gráfico que ilustra a nossa série– e que parece o morro do Pão de Açúcar no Rio de Janeiro!
Em ROSA temos uma curva qualitativa de número de casos por tempo. Como você deve ter visto, a COVID tem muitos sintomas graves que podem levar os infectados a dependerem de hospitalização. Em alguns casos, inclusive, os pacientes precisam ser internados em UTIs. A quantidade de leitos é limitada e mal distribuída pelo país. Mesmo dentro dos estados, esses leitos podem estar concentrados em uma determinada cidade ou região. Esse limite imposto pelo número de leitos é o que estou chamando aqui de “capacidade máxima do sistema de saúde”. A partir do momento em que essa capacidade é atingida, pessoas deixam de ser atendidas e a chance de morte aumenta muito (lembra o que aconteceu na Itália?). Olhe no gráfico acima como uma parte dos casos fica acima dessa capacidade limite… esses casos representam as pessoas que não terão nem mesmo a chance de tentarem um leito, já que não haverá nenhum disponível.
Agora podemos falar da curva AZUL. Nela vemos uma situação em que medidas de contenção da contaminação foram tomadas, reduzindo o valor de R. Observe como o aumento de casos foi menor e espalhado por um período de tempo maior. Com isso, observamos que o número de novos casos foi suportado pelo sistema de saúde até iniciar seu declínio. Veja que o ponto máximo do gráfico (o pico) ficou bem mais embaixo.
Você provavelmente deve ter ouvido que o pico seria em março, depois no início de abril, aí falaram que seria no final de abril, em maio, em junho… Por que isso acontece? Vamos entender, agora, por que o pico da COVID está sendo estimado cada vez mais para frente…
Como falamos ali em cima, R é uma variável e ela é impactada diretamente pelas medidas de prevenção que estão sendo tomadas (quarentena, lock down, uso de máscaras….). Quanto mais efetivas as medidas de proteção e maior a adesão pela população, menor o R. Quanto menor o R, mais a curva é achatada. Quanto mais achatada a curva, mais o pico é postergado (deslocado para frente no tempo). Ficou complicado? Olha essa figura aqui embaixo que vai ficar mais claro!
Isso mostra que, quanto mais afastada a nova data do pico, mais as medidas de distanciamento social estão funcionando e menos sobrecarregado fica o sistema de saúde.
Então, só para falar mais uma vez: O objetivo dessa estratégia (achatar a curva) é permitir que as pessoas sintomáticas de COVID que necessitem ser internadas tenham leitos hospitalares disponíveis.
No site especial sobre a COVID no Our World in Data temos acesso a vários gráficos interativos, nos quais podemos selecionar os países que queremos comparar.
Separei dois gráficos que relacionam mortalidade por COVID e tempo, ambos atualizados até o dia 01/05/2020. A seleção dos países foi feita com o objetivo de obter diferentes padrões de curva para que possamos aplicar os conceitos que trabalhamos nesses dois posts. Vamos trabalhar agora com uma análise quantitativa – e com dados reais!
O primeiro gráfico nos mostra dados que permitem avaliar se estamos atingindo o pico da curva com base no número de mortes por dia em cada país. Selecionei o Brasil e o Equador porque eles apresentam comportamentos bem interessantes. Comentários de interpretação estão nas bordas dos gráficos.
Este segundo gráfico nos mostra o número total de mortes por país. Ou seja, diariamente são acrescentadas, ao montante anterior, as novas mortes ocorridas naquele dia. Para esse gráfico selecionei os Estados Unidos, a Espanha, o Brasil e a China – todos com comportamentos bem distintos. Como no outro gráfico, os comentários estão nas laterais. Mas quero chamar atenção para as letrinhas de A a E que coloquei nos gráficos. Se observarem com atenção, bem clarinho no fundo, conseguimos observar o desenho das curvas de acordo com a velocidade de aumento no número de mortes (as letrinhas indicam essas curvas) – é bem interessante!
Espero que você tenha gostado dessa postagem e que eu tenha conseguido mostrar como analisar esses gráficos pode não ser tão difícil como pode parecer, além de ser bem interessante e nos fornecer muita informação!
Se você ainda ficou com alguma dúvida ou tem algum gráfico que quer que a gente dê uma olhadinha, entre em contato em alguma rede social!
Até a próxima! =)
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Para mais informações, além das dicas passadas, dê uma olhadinha nesses sites também!
*Site especial sobre a COVID-19, no Our World in Data
