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Por que é tão difícil prever o próximo destino da pandemia de Covid-19

O comportamento humano mudou junto com o vírus e as medidas de saúde pública para contê-lo. Para modeladores, é uma bola curva.


Fonte: Wired Magazine

Sinal: Forte

Tendência: Saúde e Medicina

ENTRE OS PROFISSIONAIS Os riscos enfrentados por Carl Bergstrom, professor de biologia da Universidade de Washington, é que ele é frequentemente questionado sobre para onde está se dirigindo a pandemia de Covid-19 . A pergunta vem em muitas variações - como será a próxima semana, ou o próximo ano escolar , ou o próximo inverno - e tem assim desde que o vírus está conosco. Mas recentemente ganhou certo fervor. Bergstrom trabalha na interseção de dois assuntos relevantes: como seres sencientes como nós agem sobre a informação e como fenômenos biológicos, como vírus, se propagam . Então, se alguém é o cara da sua resposta, é ele.


Ultimamente, ele tem respondido com uma abordagem direta: “Não sei”.


É uma resposta curta que esconde muitas nuances. Desde o início da pandemia, o trabalho dos modeladores de doenças não tem sido nos dizer exatamente para onde estamos indo, mas nos preparar para muitos futuros possíveis. Este é um negócio tenso. Oferecer múltiplas opções em uma crise convida as pessoas a fugir com uma conclusão ou outra como lhes convém, levando a muito sacrifício ou muito desejo. (Lembra-se de quando a administração Trump aproveitou as previsões mais otimistas para declarar que a pandemia terminaria no verão - isto é, no verão passado ?) Modelos podem ajudar os formuladores de políticas a decidir onde colocar recursos e também podem ajudar pessoas como você e eu, encontre alguma amarração em um mundo incerto . Oráculos, entretanto, eles não são.


A razão é que a qualquer momento de um surto de doença, uma projeção pode aumentar ou diminuir exponencialmente, dependendo de suas premissas iniciais. Essas suposições são difíceis de fazer. No início, os epidemiologistas estavam lutando para entender os fundamentos de um novo patógeno: como o vírus se espalha entre as pessoas, quão rápido ele incuba, o papel dos super-disseminadores e infecções assintomáticas na propagação da chamada "pandemia invisível". Com o tempo, eles conseguiram um controle melhor, com a ajuda de uma imprensa científica de tribunal completa - mais dados virológicos e imunológicos sobre como o vírus infecta e mais dados epidemiológicos sobre o que acontece a seguir. Depois que os pesquisadores entenderam como o vírus se movia, era mais fácil determinar como devolvê-lo com coisas como máscaras e distanciamento social .


Mas mesmo com respostas, essa incerteza nunca vai embora. Considere o presente: a própria Delta, é claro, também trouxe seu próprio conjunto de incógnitas relacionadas à sua replicação mais rápida e capacidade de infectar . O mesmo aconteceu com a vacinação, incluindo até que ponto as pessoas vacinadas transmitem o vírus e como a imunidade se mantém ao longo do tempo. Todos eles afetam a intensidade da onda Delta em qualquer momento e lugar específicos. E, à medida que resolvemos essas questões, sempre há o potencial para uma nova variante atrapalhar quaisquer cálculos de longo prazo. “Definitivamente, temos mais informações, mas não diria que o número de incógnitas realmente diminuiu”, diz Emmanuela Gakidou, professora de ciências métricas de saúde da Universidade de Washington. “Eu não diria que nunca nos contentamos em ter um modelo que será usado por mais de uma semana consecutiva.”


Bergstrom sugere pensar da seguinte maneira: Em março de 2020, como um modelador de doenças teria previsto os altos e baixos que estavam por vir? Diz-se que a pandemia está em sua quarta onda, mas o termo desmente uma topografia muito mais complexa de planaltos teimosos, suaves colinas e picos impressionantes. Mesmo em retrospecto, os padrões são difíceis de explicar (e não apenas porque o tempo agora é um borrão e não tem mais significado). Algumas mudanças foram devido ao vírus e outras devido à forma como respondemos. Durante a primeira onda, a vida pública foi paralisada após ordens nacionais de permanência em casa. Estes foram substituídos por mandatos de máscara e reaberturas parciais, às vezes hesitantes.


Mas também é uma paisagem de frustrações e fadiga inconstantes, alternâncias selvagens entre pessimismo e otimismo, como no outono passado, quando os americanos voltaram às viagens de férias em meio ao que era então o pior surto da pandemia. E agora, apesar do pico do verão que nunca foi tão ruim, em muitas partes do país a sociedade voltou aos negócios normalmente. “As pessoas mudam dramaticamente seu comportamento durante uma pandemia em andamento”, diz Bergstrom. “Atualizamos constantemente nossas crenças sobre a seriedade disso.”


De certa forma, isso significa que mais experiência com a pandemia pode criar mais incerteza para os modeladores, não menos. Crenças e comportamentos são agora cada vez mais heterogêneos, variando de estado para estado e, em alguns casos, de cidade para cidade. A Delta chegou em um momento em que as pessoas estão se tornando mais polarizadas após as vacinações e confusas sobre o que isso significa e como devem se comportar.


“Mandatos de máscara de um mês estão OK, e no mês seguinte são protestos. É realmente difícil prever com antecedência ”, diz Gakidou.

“O tema predominante que continua a dificultar as coisas agora é a interação entre o estado da doença, como as pessoas reagem e como as pessoas reagem ao longo do tempo”, diz Joshua Weitz, professor que estuda sistemas biológicos complexos no Instituto de Tecnologia da Geórgia. É uma ideia perfeitamente intuitiva, 18 meses após o início da pandemia, que nossa percepção individual de risco e os comportamentos que dela decorrem devem ter um impacto coletivo na trajetória do vírus. Mas esse não era o entendimento universal no início, observa Weitz, quando alguns acreditavam que a pandemia passaria rapidamente. Na linguagem dos modelos, o termo para isso (uma relíquia da teoria da epidemia do século 19) é a lei de Farr: as infecções devem atingir o pico e depois diminuir em taxas relativamente iguais, produzindo uma curva em sino. Esta curva não iria obedecer. Na primavera passada, Weitz e outros puderam ver que ele voltaria para a segunda rodada. A primeira onda não foi completamente esmagada e muitas pessoas permaneceram suscetíveis. Os casos atingiram o pico, depois ficaram presos nos “ombros” da curva, diminuindo a uma taxa mais lenta do que muitas projeções sugeriam e, em seguida, estagnaram em taxas teimosamente altas de infecção. O comportamento, supôs Weitz, não estava em sincronia com a forma como os modelos previam intervenções como pedidos para ficar em casa. Ao estudar relatórios de mobilidade extraídos de dados de telefones celulares, um indicador do quanto as pessoas de contato social estão experimentando, ele pôde ver que o comportamento de risco diminuiu conforme o número de fatalidades aumentava, mas começou a se recuperar antes que a esquina fosse virada. “As pessoas olham ao redor, veem a situação local e mudam seu comportamento”, diz Weitz.


Uma consequência desses comportamentos reativos é que pode ser difícil analisar o quão úteis são as políticas como máscara e vacinas. Há uma confusão entre causa e efeito - e entre as ações do governo e o que o público já está fazendo enquanto ambos reagem ao aumento e queda das taxas de transmissão.

Por exemplo, diz ele, se você olhar para o momento do mandato da máscara instituído no ano passado na Geórgia e comparar as taxas de casos antes e depois, poderá determinar que teve pouco efeito. Mas e se isso fosse porque as pessoas perceberam que as taxas de casos estavam aumentando e, preventivamente, vestiram suas máscaras mais cedo? E se eles simplesmente começassem a ficar mais em casa? Ou se fosse o contrário: o requisito entrou em vigor e poucas pessoas seguiram as regras, de modo que as máscaras nunca tiveram a chance de fazer seu trabalho? “Há claramente uma relação lá”, diz ele.


Para modeladores, essa incerteza representa um desafio. Para avaliar quando a onda Delta pode terminar, pode-se olhar para lugares onde ela já aumentou e atingiu o pico, como o Reino Unido. Mas ele morrerá rapidamente, ou diminuirá mais lentamente, ou talvez se estabilizará em uma taxa constante de infecção? Esses cenários, argumenta Weitz, dependerão principalmente de como as pessoas percebem o risco e se comportam. Seria de se esperar que a variante Delta atingisse e eventualmente retrocedesse de forma diferente em Vermont com alta vacinação do que no Alabama com baixa vacinação . Diferentes políticas para escolas e empresas determinarão quantas pessoas de diferentes grupos se misturarão e serão ampliadas ou prejudicadas pela forma como as pessoas respondem de forma independente.


“Um grande problema que estamos enfrentando agora é que as pessoas estão insensíveis aos números”, diz Allie Sinclair, estudante de doutorado em psicologia na Duke University. Em um estudo publicado recentemente no Proceedings of the National Academy of Sciences, ela perguntou aos participantes sobre como eles percebem o risco local de infecção e descobriu que era difícil para a maioria identificar a probabilidade, por exemplo, de exposição potencial se eles se reunissem um grupo de 10 pessoas contra 100, ou os riscos de jantar dentro de casa. O erro de calibração ocorre em ambas as direções, ela observa. Os vacinados estão agindo com mais cautela, apesar de sua maior proteção. Os não vacinados são, em geral, não. “Essa desconexão entre as crenças sobre o risco e o risco real provavelmente vai piorar”, diz Sinclair.

Seu estudo tinha um lado positivo, ela acrescenta, que é que a desconexão pode ser superada. Quando as pessoas viam dados que transmitiam claramente informações de risco locais, elas tendiam a agir de maneira mais equilibrada (geralmente, assumindo menos riscos). Isso indica que os modelos ainda têm alguma função, diz Sinclair, desde que sejam apresentados de uma forma que seja relevante para a vida real das pessoas - mostrando como a pandemia pode se desenvolver localmente e em breve.


Vale a pena perguntar o que realmente queremos saber dessas previsões, diz Bergstrom. No curto prazo, é útil para cada pessoa ter um modelo de como a onda Delta progredirá em sua área, com base nos comportamentos e políticas locais, porque isso pode sintonizá-los com os riscos e oferecer algum senso de como se comportar. No caso de Bergstrom, isso significava descobrir como ele se sentia ao dar palestras para algumas centenas de alunos quando suas aulas na faculdade voltassem a se reunir no final deste mês. Observando os dados, a mistura de riscos e precauções e avaliando a necessidade de estar fisicamente no campus, ele se sentiu preparado. Mas ele estava pronto para se reinstalar em seu bar favorito, como havia feito no início do verão, antes de Delta chegar? Ainda não, mas ele ficaria de olho nos dados.


O conselho para pensar em curto prazo pode não ser fácil de engolir, especialmente depois de um verão, quando os números de casos inicialmente caíram e muitos dos vacinados recentemente ousaram pensar em longo prazo .

Agora, um único cenário otimista foi substituído por uma série de outros, alguns deles sombrios. Os modeladores esperam dar uma visão confiável de cada um deles: o que poderia acontecer se todos nós usarmos máscaras, ou se o mandato da vacina federal do presidente Biden prosseguir conforme planejado, como as escolas influenciarão as questões e o que as autoridades de saúde pública devem se preparar se a gripe e o Covid-19 aumentam ao mesmo tempo. Haverá uma série de opções para responder às incógnitas, e nenhuma pode nos dar a resposta à pergunta que todos estamos realmente fazendo: quando voltaremos a algum tipo de normalidade?


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