
Um ponto que e está sendo bastante polêmico nesses dias da pandemia de COVID-19 é o real motivo do isolamento social e os seus efeitos no combate da epidemia. Por tanto o objetivo dessa análise é avaliar alguns pontos com dados disponíveis em diversos conjuntos de dados oficiais do Brasil e do mundo. O SARS-COV-2 é o vírus responsável pela pandemia de COVID-19. Uma das novas características desse vírus é sua fácil transmissão. Artigos científicos já mostram que uma única pessoa infectada consegue infectar entre 2 e 4 novas pessoas [1].

Desta forma temos uma curva de casos com um modelo exponencial, que precisa ser achatada. Mas afinal o que é achatar essa curva? A curva de casos é um gráfico bidimencional entre o tempo e a quantidade de casos da COVID-19. Se a curva não for achatada, o sistema saúde não terá capacidade de atender todos os pacientes e teremos o que podemos chamar de colapso do sistema de saúde.

Para ocorrer o tão necessário achatamento de uma curva exponencial é preciso reduzir a velocidade de transmissão do COVID-19. Quanto menor a exposição da população a ambientes infectados e pessoas que sejam possíveis transmissores, menor a chance de infecção e menor a quantidade de novas infecções [2]. Ao longo do mundo diversas medidas foram adotadas para o combate da pandemia, dentre elas:

caso não tomemos medidas para o achatamento da curva, o que pode acontecer ?
Realizamos uma análise do pior cenário, o que pode acontecer caso não se tome nenhum tipo de medida para freiar a escalada da curva? Teremos o colapso do sistema de saúde e consequentemente muitos pacientes sem atendimento por falta de recursos, aumentando então a nossa curva de mortes por corona vírus nacional que já chega ao número de 61 mortes no Brasil em 26 de Março de 2020 às 12:18 segundo a Johns Hopkins (https://coronavirus.jhu.edu/map.html). Qual a nossa atual capacidade de leitos no Brasil ?

Atualmente possuímos a seguinte quantidade de leitos de UTI disponíveis por estado, segundo conjunto de dados oficiais divulgados pelo Intercept (https://theintercept.com/document/2020/03/24/abin-2303/).
Estado | Número de leitos de internação | Números de leitos de UTI |
AP | 1.098 | 170 |
RR | 1.133 | 100 |
AC | 1.484 | 194 |
TO | 3.072 | 365 |
SE | 3.212 | 503 |
RO | 4.286 | 446 |
MS | 5.596 | 668 |
AM | 5.700 | 919 |
AL | 5.891 | 723 |
DF | 6.705 | 1.668 |
MT | 7.156 | 1.148 |
RN | 7.272 | 774 |
PI | 7.460 | 590 |
ES | 7.929 | 1.391 |
PB | 8.171 | 948 |
PA | 13.584 | 1.574 |
MA | 13.778 | 1.240 |
SC | 15.322 | 1.582 |
GO | 17.445 | 1.866 |
CE | 18.510 | 1.944 |
PE | 20.961 | 2.472 |
PR | 27.502 | 3.603 |
BA | 28.960 | 3.045 |
RS | 30.123 | 3.252 |
RJ | 32.736 | 7.424 |
MG | 40.699 | 5.333 |
SP | 90.603 | 15.753 |
Seguindo a velocidade atual de expansão da COVID-19 no Brasil, que é o dobro de casos a cada 3 dias, teremos o seguinte cenário ao longo do tempo nos estados brasileiros.



Seguindo a predição acima, caso não seja tomado medidas drásticas para o freio da velocidade de escalada da curva nessa fase da epidemia, teremos o colapso dos sistemas de saúde brasileiro na semana próxima do dia 14 de Abril de 2020. Vale ressaltar que alguns estados como o Pará, Amapá, e a Paraíba não terão o colapso do sistema de saúde nesse cenário. Logo, precisamos nos previnir e tomar realmente medidas efetivas contra o COVID-19 como as estratégias adotadas por todo mundo.
REFERÊNCIAS
[1] Palacios Cruz M, Santos E, Velázquez Cervantes MA, León Juárez M. COVID-19, una emergencia de salud pública mundial. Rev Clínica Española [Internet]. 2020 Mar 20 [cited 2020 Mar 26]; Available from: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0014256520300928?via%3Dihub
[2] Control EC for DP and. Considerations relating to social distancing measures in response to COVID-19 – second update [Internet]. 2020 [cited 2020 Mar 26]. Available from: https://www.ecdc.europa.eu/sites/default/files/documents/covid-19-social-distancing-measuresg-guide-second-update.pdf
[3] Huh K, Shin HS, Peck KR. Emergent Strategies for the Next Phase of COVID-19. Infect Chemother. 2020 Jan;52:e6. https://www.icjournal.org/DOIx.php?id=10.3947/ic.2020.52.e6
[…] Retirado de “Por que ficar em casa?” do DataSciBR. […]
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[…] Por que ficar em casa? at DataSciBR. […]
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