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Universidade Federal de Goiás
modelagem covid

Pesquisadores auxiliam Sec. Estadual de Saúde de Goiás no acompanhamento da pandemia

Em 19/02/21 15:52. Atualizada em 19/02/21 16:05.

Ferramenta auxilia no cálculo da taxa de transmissão por municípios, já com correções da subnotificação

Kharen Stecca

Pesquisadores da Universidade Federal de Goiás têm continuamente auxiliado a Secretaria Estadual de Saúde de Goiás (SES-GO) no entendimento do mapa epidemiológico do Estado desde o início da pandemia de Covid-19. O Grupo de Modelagem de Expansão Espaço-Temporal tem auxiliado no cálculo do R efetivo (Re, que pode ser interpretado como uma “taxa” de crescimento da pandemia ou como número médio de transmissões em um dado momento) nos municípios goianos, já com correções com relação ao atraso das notificações dos casos, o que subsidiou a Nota Técnica da SES (n. 1 de 2021), com indicações de medidas para tentar diminuir o avanço da pandemia, criando um mapa de risco para os municípios e regiões, definindo uma situação de alerta (amarelo), crítico (laranja) e calamidade (vermelha). Na última semana, o modelo desenvolvido pela UFG para estimativa do Re, que havia sido apresentado nas notas técnicas 9 e 10 do grupo (ver www.covid.bio.br) em Goiás foi repassado à técnicos da SES-GO, que terão a partir de agora mais independência na geração destas estimativas de parâmetros epidemiológicos podendo atualizar mais facilmente o mapa de risco para o Estado. 

A ferramenta foi desenvolvida pelo professor José Alexandre Felizola Diniz Filho e pelo pós-doutorando  Lucas Jardim, do Depto. de Ecologia do ICB e associado ao INCT em Ecologia, Evolução e Conservação da Biodiversidade. O professor José Alexandre explica que as estimativas de Re são importantes como uma das variáveis que podem compor um quadro que, por sua vez, permite entender os diferentes níveis de risco de problemas em função da pandemia. Enquanto o Re indica uma maior chance dos casos aumentarem rapidamente em um município ou região, as outras variáveis usadas pela SES para a confecção do mapa apresentado nesta última quarta-feira (17/2) permitem avaliar a capacidade do município ou região de lidar com o problema do aumento potencial nas hospitalizações e nos óbitos. Esses são os dois componentes que devem ser considerados quando se trata de tentar minimizar os impactos da pandemia.

 

mapa de calor SES-GO
Painel com a situação dos municípios com relação à Covid-19 será divulgado às sextas-feiras pela SES-GO 

 

Para o professor José Alexandre Felizola a transferência da tecnologia para que a SES possa gerar o modelo do R vai facilitar o trabalho dos técnicos do governo: “Temos cooperado continuamente com a SES, mas a vantagem é que eles têm acesso direto aos dados (atualmente os pesquisadores da UFG precisam processar os dados do portal da SES antes das análises), então eles podem ter a informação necessária mais rapidamente e no momento em que eles acharem mais oportuno”. Para ele, o mais importante nesse tipo de processo é a cooperação: “Estamos contribuindo com a nossa expertise em termos de modelagem e análise de dados e, ao mesmo tempo, aumentando a interação com a SES e capacitando os técnicos a usarem a ferramenta e, mais importante, a entenderem como são feitas essas estimativas de parâmetros epidemiológicos”.

O professor reitera que a universidade continuará apoiando a SES e as secretarias municipais, principalmente agora, com um novo crescimento rápido da pandemia em Goiás e no Brasil. Por outro lado, com as novas variantes que potencialmente estão circulando no Estado, que têm parâmetros epidemiológicos diferentes para transmissão, reinfecção e talvez letalidade, será preciso repensar uma série de aspectos dos modelos e análises para que novas notas técnicas sejam lançadas. “A partir do momento que mais dados se consolidam sobre as novas características da pandemia nessa “segunda onda”, seremos capazes de entender melhor o comportamento da doença e poder auxiliar de forma mais consistente a tomada de decisões”, avalia o professor.




Fonte: Secom UFG

Categorias: covid Ciências Naturais ICB