• Félix Rodrigues

COVID19 - Procurar entender e procurar estratégias – Análise Criteriosa 2- Resumo

Pedro de Sousa Rodrigues*


No artigo anterior referi que o número de casos positivos detetados pode ser uma má representação do número real de infetados. E como tal uma má representação do real grau de dispersão do vírus pela comunidade. Que é o tema que exige a nossa maior atenção. Se queremos realmente entender e conter a dispersão. Para o verdadeiro bem de todos, incluindo o económico.

Como consequência, referi, ainda anteriormente, que os casos positivos detetados por 100.000 habitantes podem ter distinta qualidade informativa em distintos Países. E como tal têm o potencial de ser um péssimo critério único comparativo da dispersão do vírus em distintas Populações.

Em particular dadas as circunstâncias em que o critério foi e está a ser aplicado (distinta estratégia de testagem, distinta eficácia do “contact-tracing”). E até tudo indica distinta forma de reportar a causa das mortes – ver próximo artigo.

Aqui irei terminar este argumento quer com a apresentação de exemplos teóricos explicativos quer de exemplos concretos. Preparando o leitor para entender o racional por detrás da minha proposta do artigo seguinte: que um cálculo aproximado da taxa de mortalidade, semana a semana, pode funcionar como um índice. Que permite levantar questões quer pontuais, quer mais abrangentes. E dar-nos pistas de possível relevo a variados níveis. Incluindo no ajuste de estratégias de testagem.

Apresento, neste artigo, em conclusão de que o relatório dia do número de casos, positivos pode ser bem mais esclarecedor e de relevo se incluir a estrutura dos dados.

No próximo artigo irei ainda apresentar em conclusão opiniões de conceituados especialistas nas doenças infecto-contagiosas sobre temas que tenho visto a ser muito discutidos. E que têm impacto na opção estratégica a seguir para contenção do vírus.

Introdução


Em várias fontes encontramos a taxa de mortalidade baseada em casos positivos reportados expressa como CFR (“case fatality rate”).

Que antes anunciei como um estimador natural da taxa de mortalidade dos infetados totais. Mas, um estimador que tem um elevado potencial de ser inflacionado, desde logo se o número de assintomáticos não for captado.

Neste texto utilizarei a expressão TMC (taxa de mortalidade baseada nos casos positivos detetados) em vez de CFR. Sem perda de rigor. Recorde-se então que a fórmula é: (Numero de mortes/Numero de casos positivos detetados) x 100.

Por outro lado, a taxa de mortalidade de todos os infetados (que antes apresentei como taxa de mortalidade real) será aqui denominada como TMI (Taxa de mortalidade dos infetados efetivos).

Sendo a formula: (Numero de mortes/Numero total de infetados)/100. Noutras fontes, designada de IFR (“Infection fatality rate”).

É importante recordar que o número total de infetados é sempre difícil de capturar. Em particular num vírus que estabelece um elevado número de assintomáticos. Que se pensa poder variar entre os 40% e os 50% (para Populações com menos percentagem de jovens e maior percentagem de jovens). Se o vírus estiver a fluir por toda a População.

Se o vírus estiver a fluir acima de tudo nos mais jovens, não encontro razão para não considerar que o valor percentual dos assintomáticos pode ainda ser maior. Infeção mais estratificada.

O grande problema dos assintomáticos é que eles não apresentam sinais visíveis do que queremos medir. E são por esse motivo os maiores potenciais elementos de contágio. E seguramente que testar todas as pessoas todos os dias não é exequível.

Temos então de confiar em estratégias de testagem. Distintas estratégias designam diferente qualidade informativa dos números de casos detetados.

Por outro lado, um vírus tão contagioso tende a criar uma dinâmica que merece sérios cuidados.

Não é por acaso que Países como o Taiwan, a Coreia do Sul, a Islândia e a Nova Zelândia tiveram estratégias amplas de testagem. Em conjugação com um controle rigoroso de quem entrava no País. A ideia não é perguntar se a pessoa traz um teste negativo mas, testá-lo efetivamente. A entrada de pequenos novos focos de contágio pode alterar dum dia para o outro a dinâmica encontrada no dia anterior.

Por isso também a estratégia conjunta e estruturada de ação pelo menos de alguns Países da Europa considero que teria sido (e permanece) como crítica. Também para a Economia. E antes de termos terapias mais válidas.

A pessoa do País A poderia, após entrar sendo testado, circular no País B sabendo que o grau de dispersão nos dois Países era aproximativamente igual. E claro está, baixo. Nulo de preferência. Porque os critérios de abordagem eram muito aproximados. E isto tende a ser ainda mais decisivo, num Continente em que a não existência de fronteiras tem inegável valor económico. E que a Indústria do Turismo (a Indústria da mobilidade) tem significativo relevo. Para muitos Países. E que quem não depende tanto do Turismo depende também daqueles que têm a sua base económica no Turismo.

Claro está que a questão hoje é antes de mais: como conter os surtos que se espalham por toda a Europa. E tentar também entender como a não testagem dos assintomáticos (que esteve tão presente) conjugado com a abertura das Escolas, podem ter tido um efeito de bola de neve. Razão que justifica seguramente uma estratégia de testagem ampla muito associada às Escolas. Gastar e testar, onde gastar e testar é mais efetivo. E mais pertinente.

Como referi já em Julho: nunca vi vencer “inimigo comum” algum de destaque sem cooperação de fundo. Desde logo na forma como procurarmos identificar, isolar e anular o “inimigo”.

Procurar compreender desde logo um pouco melhor o que se está a passar e como podemos entender o que fazer e como fazer, é seguramente o primeiro passo.

Testagem e “contact tracing”


O grau informativo dos casos detetados pode também variar dentro do mesmo País, em distintos períodos de tempo. Basta para isso que a estratégia de testagem nesse País seja distinta em distintos períodos.

Note-se que um bom “contact-tracing” (rastreio de quem contactou com infetados) permite desde logo isolar pessoas que contactaram com pessoas infetadas. Ou seja, potenciais contaminados. Este isolamento (no fundo um confinamento parcial de vários grupos), por si próprio, já é de extrema importância. Porque impede novas cadeias de contágio. Portugal aqui esteve bem.

Se realizarmos depois testes a estas pessoas isoladas a probabilidade de com poucos testes encontrarmos muito positivos é mais elevada. E a probabilidade de melhor entendermos a real dispersão do vírus também. Investir na testagem dos isolados é, portanto menos dispendiosa (porque mais focalizada) e pode dar relevante informação. Portugal aqui esteve bem menos bem.

Por outro lado, um número muito elevado de testes (acima dos 1% por dia segundo o Dr. Fauci, a Johns Hopkins e outros especialistas) pode ser a solução para permitir detetar e isolar o maior número de infetados possível. Para uma visão mais profunda do problema. E para a contenção da dispersão.

Esta é uma estratégia alternativa ao confinamento total. Uma estratégia que toma seguramente relevo quando o contágio se torna mais alargado. Mas, que pode ser opção em qualquer dos casos. Porque no fundo busca: a procura do confinamento de ação do próprio vírus. Esta estratégia tende a exigir repetição de testes em variados momentos. Mesmo que em sectores ou regiões mais específicas. Parece ter sido essa a estratégia da Coreia do Sul.

Note-se, porém, que existiu uma estratégia generalizada em muitos Países Europeus da não testar em larga escala e até de não testar pessoas sem sintomas, isoladas por “contact-tracing”. Ficando por determinar quem sem sintomas não tinha o vírus ou quem era assintomático (tinha o vírus, mas, não tinha sintomas).

Será que isso se deveu, muitas vezes, a um simples fator: apresentar um maior número de positivos significaria má cotação para o País?

Terá um paupérrimo critério comparativo de casos positivos por 100.000 habitantes, favorecido más opções de Saúde Pública? Para a “proteção da Economia”? Porque “eu testar assintomáticos e tu não” não significava “fiabilidade dos meus dados” (como deveria) mas, sim ficar fora do corredor aéreo?

São seguramente respostas que gostaríamos de ver respondidas.

Por final, o argumento de que “os assintomáticos estavam a ser isolados e logo não existia necessidade de os testar” tem uma séria lacuna. Não nos permitiu ter a ideia se a quantidade de assintomáticos isolados era baixa ou elevada.

Ou seja, calculemos que apenas 20% dos casos detetados era de assintomáticos. Plausivelmente muitos assintomáticos não estavam a cair na rede do “contact tracing”. Uma informação de relevo.

Sem esta fineza de análise é plausível esperar novos surtos. Ou pelo menos, uma não contenção da dispersão. Seguramente uma mais difícil contenção da dispersão. Desde logo por uma má perceção da realidade.

Efeito de duas distintas estratégias de testagem

sobre o TMC (Taxa de Mortalidade dos Casos positivos detetados)

Uma estratégia muito utilizada, pelo menos em certo período, foi testar acima de tudo pessoas hospitalizadas e casos moderados de maior seriedade.

No nosso exemplo simulado, consideramos 1000 pessoas infetadas numa População. E destas, 10% serão hospitalizados. E dos hospitalizados a taxa de mortalidade é de 10%. Exemplos práticos irão confirmar esta simulação como plausível e explicativa. Atentemos então aos seguintes resultados:

Cem detetados (10%) não foram hospitalizados. 100 (10%) foram hospitalizadas. E como resultado de 10% de mortalidade dos 100 hospitalizados temos 10 mortes previstas.

TMC (Taxa de mortalidade de positivos detetados) = (10/200 detetados) x 100 = 5%

No fundo o TMC produz aqui uma estimativa da taxa de mortalidade dos hospitalizados e casos moderados mais preocupantes. Do período em questão.

E não mais do que isto!!

A TMI (taxa de mortalidade dos infetados) é: (10/1000 infectados) x100 = 1%.

Ou numa fórmula mais geral: TMI = [(50x0) + (30x0) + (10x0) + (10x10)]/100 = 1%

Note-se que aquilo que o leitor tende a ouvir em canais televisivos como taxa de mortalidade dos infetados é na realidade a taxa de mortalidade dos casos detetados.

Repare agora o leitor se o mesmo País tivesse tido outra estratégia de testagem.


Aqui tudo se mantém como acima, com exceção de que o número de positivos detetados (50%=500) é agora superior.

A TMC (Taxa de mortalidade dos positivos detetados) irá captar esse aspeto.

TMC= (10/500) x 100 = 2%

A (TMI) permanece naturalmente a mesma: (10/1000 infectados) x100 = 1%.

A TMI pode ser considerada como a sempre desconhecida e real taxa de mortalidade. Porque sem acesso a todos os dados (como é costume ocorrer) tudo o que podemos ter acesso é a uma aproximação.

Conclusões preliminares


· Uma pobre deteção das infeções efetivas, origina TMC’s particularmente inflacionados (altos).

· À medida que captamos melhor o número de infetados, o TMC converge para o TMI.

· Em virtude do elevado número de assintomáticos, a TMI (taxa de mortalidade dos realmente infetados) tende a estabelecer valores percentuais baixos.

Considera-se hoje expectável que a TMI se situe entre os 0.5% e os 1%. Se o vírus circular livremente pela População. Porque embora certos sectores da População sejam particularmente afetados e apresentam taxas de mortalidade elevadas, desde logo os assintomáticos introduzem uma grande percentagem de pessoas que irão sobreviver.

De realce é que se nos exemplos de cima estivéssemos a falar de dois Países A e B distintos mas com Populações de dimensão aproximada, uma análise com base exclusiva no número de positivos reportados daria a ideia de que o País A (200 positivos detetados) encontraria muito menor dispersão da doença que o País B (500 positivos). O País B ficaria mal cotado. Quando na realidade os Países (no caso) tinham precisamente o mesmo grau de dispersão do vírus (1000 infectados).

Mas, uma análise do TMC (5% num caso e 2% no outro) indicaria que o País A tinha uma taxa de mortalidade 2.5 vezes superior à do País B. E isso devia obrigar-nos a ter de levantar sérias questões. Como iremos desenvolver no próximo Artigo.

Em todo o caso, comparar dados que derivam de distintas estratégias de testagem introduzem imediato ruído. E dificultam entender desde logo o que estamos sequer a comparar.

Notando que nós entendemos o que entendemos porque simulámos os dados.

· Este é um dos exemplos claros da necessidade de estratégias mais similares entre distintos Países quando queremos realmente não apenas entender o que está a ocorrer, mas, comparar.

· Um exemplo que explica ainda que a taxa de mortalidade com base nos casos ser mais elevada num País do que noutro não tem de advir de no primeiro País existirem mais pessoas de risco. Como já vi anunciado regular e erradamente!!

Pode advir. Mas, isso não é o mesmo que advém. (Ver Artigo II- Disparidades são possíveis).

Análise serológica e exemplos práticos reais

Os testes serológicos para a COVID19 têm como base a identificação da presença de anti-corpos para o vírus. Que indica anterior exposição ao vírus.

Estudo em Nova York

Num estudo realizado pela CDC (Centro de Controle de doenças nos Estados Unidos) e pelo Estado de Nova York, encontravam-se reportadas 18.282 mortes (dezoito mil e duzentas e oitenta e duas mortes) com base no Certificado de óbito. Utilizo aqui este valor.

(23.430 mortes por COVID19 foram consideradas nesse estudo. Pela adição de 5143 mortes com base numa análise do excesso de mortes verificado nesse ano em relação a anos transatos. Algo que merece uma discussão importante que aqui não efetuarei.)

O número de casos positivos reportados era de 166.883.

Com base numa amostragem de testes de anti-corpos (testes serológicos) de razoável dimensão determinaram nesse estudo que o número de infetados reais seria plausivelmente 1.649.781 em vez dos 166.883. Note-se a profunda discrepância entre casos positivos detetados relatados nos boletins diários e o número real de infeções. Mais detalhes do estudo podem ser encontrados em: https://www.worldometers.info/coronavirus/coronavirus-death-rate/

Então TMC com base na certidão de Óbito: (18.282/166.883) x 100 = 11%.

O plausível TMI (infetados “efetivos”): (18.282/1.649.781) x 100= 1.1% (Ver gráfico)

Mesmo que alguém argumente que a extrapolação realizada no estudo foi exagerada e que o número de infetados era na realidade apenas metade: 824.891. Teríamos um plausível TMI de: (18.282/824.891) x 100= 2.2%.

Com um dado de realce:

Em Nova York o surto foi de grandes dimensões. E terá afetado muitos idosos. E mesmo assim a taxa de mortalidade real de todos os infetados (tendo o estudo como válido) apontou para TMI próximo do 1%. Ou um pouco acima dos 2%, quando questionando seriamente a inferência realizada. E em condições de stress hospitalar.


Não é por a estratégia da Suécia ter sido diferente que se deve concluir por este gráfico que é melhor.

De notar, que o período de tempo em análise em Nova York (até 1 de Maio) é bem menor. E que ocorreu numa fase de surto onde o número de testes realizados foram mais focalizados.

Se tivéssemos apenas utilizado os dados da Suécia até 1 de Maio, as suas taxas de mortalidade também seriam muito superiores. Até porque no início do plano Sueco a contenção da dispersão junto dos mais idosos não teve o sucesso planeado.

O que aqui se pretende também introduzir é que uma média de um maior número de observações (mais tempo em análise) como é o caso da Suécia (até 22 de Setembro) pode incluir momentos de menor testagem e momentos de maior testagem. Ou seja, é uma média de possíveis e distintas TMC ao longo de tempo. Num mês um TMC de 8% (pouca testagem e surto em lares). Noutro mês 4% (mais testagem, menor surto). Etc. Dando globalmente uma informação de interpretação mais difícil. Daí que um índice semanal aproximativo da TMC tenha também relevo (Ver Artigo seguinte).

Suécia

Na Suécia com uma População muito idêntica à de Portugal, o número de casos positivos reportados a 22 de Setembro era de 88.237.

E, no entanto, estudos serológicos parecem apontar para que até 20% da População (isto é, aproximadamente 2 milhões de habitantes) já tenha sido infetada. Embora aqui tenha apenas encontrado uma suposição de que esta é na realidade o caso.

Recordando que os Suecos apostaram no não confinamento e na “imunidade de rebanho”. Com o máximo isolamento possível dos mais idosos. E aproveitando a boa condição de Saúde geral da População (um País com uma muito reduzida taxa de diabéticos e de obesos, como exemplo). E uma demografia de exceção (um País com um muito reduzido número de habitantes por metro quadrado). Assim como condições económicas e sociais de exceção. Que seguramente também permitem um mais efetivo isolamento das pessoas de maior risco. Raro em termos Mundiais.

O número de mortes na Suécia era até ao dia 22 de Setembro de 5865. O triplo da então existente em Portugal.

A TMC era de: (5865/88237) x100 = 6.6%

O plausível TMI (infetados efetivos) era: (5865/2.000.000) x 100 =0.3% (Ver gráfico)


Resumo conclusivo


Uma questão de fundo permanece por responder nos testes serológicos: quando é que as pessoas terão sido infetadas? Por exemplo, se quisermos analisar um período de Julho e Agosto, realizar em Agosto testes serológicos não serve para determinar quantos pessoas foram infetados em Julho e Agosto.

Os testes serológicos permitiram revelar a profunda e possível discrepância entre casos positivos (que vemos anunciados em boletins diários) e casos efetivos. Isto é uma potencial discrepância entre positivos e real dispersão do vírus.

A discrepância pode seguramente ser distinta em distintos Países.

O critério de comparação da dispersão do Vírus por via dos casos detetados por 100.000 habitantes toca a meu ver a demagogia. Soluções simplistas para problemas complexos. Demagogia que tem frequentemente péssimos resultados pelo menos para muitos. No caso, acho bem que ficámos todos a perder.

Uma forma de dar aos casos positivos um valor informativo de maior destaque e de maior relevo, é, a meu ver, associando ao relatório a sua estrutura:


Estrutura etária dos positivos; se os positivos reportam a hospitalizados e a quantos; se reportam a casos moderados e a que fatores de risco; e se contêm assintomáticos e quantos. Desde logo porque pouco assintomáticos tende a significar que parte da dispersão ficou por captar.

Mas, mesmo aqui a introdução do número de mortes na equação não deixa de poder ser esclarecedora.


E é aqui qua a busca de critérios combinados se torna aconselhável.


*Biólogo com pós graduação em Estatística

Experiência como Professor Assistente de Métodos Quantitativos

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