Assinado por Ramon Martinez, Peter Lloyd-Sherlock, Luis Eugenio de Souza e Karla Giacomin, este artigo está ancorado à iniciativa Corona-Older, consórcio de pesquisadores capitaneado pela University of East Anglia, London School of Hygiene and Tropical Medicine e Samson Institute For Ageing Research, contando com uma rede de pesquisadores espalhados em outras instituições. O objetivo do concórsio científico é canalizar recursos e informações sobre o novo coronavírus com um olhar para o segmento dos idosos, com foco especial nos países em desenvolvimento, bem como diferentes projeções potenciais da mortalidade humana com base nas estimativas atuais das taxas de mortalidade.
As estimativas do artigo são baseadas em modelo aprovado pela HelpAge International, outra rede internacional com 54 membros em 85 países que tem como missão propor ações e políticas públicas para um mundo mais justo para os idosos, para que possam viver vidas seguras, saudáveis e dignas.
Estimativas do impacto da Covid-19 na mortalidade no Brasil
Introdução
Não poderia ser mais profundo o impacto global da Covid-19. Trata-se da mais grave ameaça à saúde pública provocada por um vírus respiratório desde a pandemia de influenza H1N1 de 1918. Até 24 de março de 2020, o Covid-19 teve mais de 398.000 casos confirmados e causou a morte de 17.454 pessoas em 169 países de todas as regiões do mundo. É essencial avaliar a magnitude do desafio que os sistemas nacionais de saúde e as sociedades estão a enfrentar e avaliar os efeitos das medidas de prevenção e tratamento da Covid-19 sobre as suas taxas de mortalidade.
Desenvolvemos um novo conjunto de ferramentas metodológicas que chamamos de Impacto Potencial da Covid-19 na Mortalidade Humana (PICHM, em inglês) – saiba mais – para estimar o número de mortes esperadas por Covid-19 por idade, nos planos nacional e estaduais, com base em taxas variáveis de infecção e letalidade de casos. Os dados estão disponíveis para todos os países no site principal do PICHM1, bem como dados subnacionais para um número crescente de países, incluindo Brasil, Indonésia, México, Japão, Peru, África do Sul, Suécia, Reino Unido e Estados Unidos.
Este artigo aplica a ferramenta PICHM à situação do Brasil de modo a demonstrar sua utilidade como instrumento de apoio a políticas públicas e respostas sociais nos níveis estadual e nacional.
Os leitores são convidados a acessar o recurso interativo online, que contém uma versão continuamente atualizada e aprimorada do PICHM. O recurso interativo permite análises mais sofisticadas do que as apresentadas neste artigo.
Nossa mensagem principal é que as estimativas brutas geradas pelo PICHM para o Brasil mostram os enormes efeitos potenciais de redução da mortalidade por Covid-19 se forem reduzidas a taxa geral de infecção e/ou a taxa de letalidade da doença. Acreditamos que ainda existem oportunidades para o governo, outras organizações e o público em geral contribuírem para o alcance desse objetivo duplo de diminuir o número de pessoas infectadas e o número de mortes de pessoas com a doença. Essas ações podem salvar milhões de vidas nos próximos meses.
Método
O PICHM aplica taxas de mortalidade observadas na China e na Itália (em breve incluirão outros países) a dados demográficos nacionais e estaduais de acordo com a composição etária e em diferentes cenários da taxa geral de infecção, para estimar o número esperado de óbitos por idade devido ao Covid-19.
Utilizamos dados sobre casos confirmados de Covid-19 e taxas de letalidade por idade, disponíveis em publicações sobre China,2,3 Itália4 e Coréia do Sul5 . As estimativas do número esperado de mortes em cada unidade geográfica são baseadas no pressuposto de que as taxas de letalidade por idade observadas na China, Itália ou Coréia do Sul (país selecionado pelo usuário) repetir-se-ão em outros lugares. Estimamos o número de mortes esperadas por idade, usando estimativas populacionais a nível nacional fornecidas pelo World Population Prospects (revisão de 2019)6 e a nível subnacional da base de dados populacionais do Estudo da Carga Global de Doenças de 20177 e outras fontes nacionais de acesso público. Os usuários podem elecionar uma ampla gama de taxas de infecção em potencial8 , de 0,1% a 80%, e calcular o número esperado de mortes por idade, multiplicando três parâmetros: população por idade, taxa geral de infecção e a taxa de letalidade por idade.
A ferramenta PICHM interativa inclui uma tabela mostrando a distribuição da população, taxas estimadas de letalidade e número esperado de mortes por idade em cenários fixos em que 50%, 25% e 10% da população estão infectados pelo Covid-19. Um gráfico de barras mostra o tamanho da população, as taxas de letalidade e o número estimado de mortes por idade para o nível de infecção selecionado pelo usuário. A ferramenta PICHM permite aos usuários selecionar a unidade geográfica e estimar parâmetros sob diferentes cenários. A ferramenta permite ao usuário interagir com um grande volume de dados por meio de uma interface simples e fácil de usar. Usando o seletor de localização, pode explorar estimativas do número esperado de mortes por idade para países e estados diversos.
Resultados
A tabela 1 mostra que, no Brasil como um todo, as mortes totais estimadas pela Covid-19 variam de 240.281 com uma taxa de infecção total de 10% e aplicando as taxas de letalidade de casos chineses a 2.010.405 com base em uma taxa geral de infecção de 50% e com a aplicação de taxas de letalidade italianas. Note-se que, para todos os cenários, a maioria das mortes ocorre entre os mais velhos.
Várias precauções devem ser aplicadas ao interpretar essas estimativas. Primeiro, 50% pode não ser a taxa máxima de infecção a ocorrer no Brasil. É teoricamente possível que atinja 100% da população, o que levaria a mais de 4 milhões de mortes caso se repitam as taxas de letalidade registradas na Itália.
Segundo, é muito cedo para saber até que ponto as taxas de letalidade de casos chineses ou italianos se aplicarão ao Brasil. Isso dependerá de uma ampla gama de características específicas do Brasil, incluindo:
a) Menor idade média da população no Brasil que na Itália e na China. Potencialmente, isso pode reduzir as taxas de letalidade no Brasil.
b) Serviços de saúde menos estruturados no Brasil, o que reduzirá o tratamento eficaz de casos graves de COVID-19 e, portanto, poderá aumentar as taxas de letalidade no Brasil
em relação à Itália e à China.
c) Outras diferenças socioeconômicas e culturais entre os três países que não foram consideradas neste artigo.
As tabelas 2, 3, 4 e 5 apresentam a mesma análise para cada um dos 26 estados e do Distrito Federal. As mesmas observações e precauções se aplicam. O estado de São Paulo tem o maior número de mortes esperadas, seguido por Minas Gerais e pelo Rio de Janeiro. Isso reflete o maior número de habitantes e a maior proporção de idosos nas populações desses estados. Algumas advertências adicionais devem ser consideradas ao interpretar dados no nível dos estados. Por exemplo, é possível que haja uma variação significativa nas taxas de letalidade
entre os estados, refletindo, entre outras coisas, as diferentes capacidades de seus sistemas de saúde, sobretudo, na atenção aos casos graves.
Discussão e conclusões
O PICHM não é uma ferramenta precisa, pois assume uma série de pressupostos que podem se revelar equivocados, especialmente sobre repetição no Brasil das taxas de letalidade da China e da Itália. A ferramenta está sendo constantemente aprimorada e estará atualizada no site1. Apesar de suas limitações, o PICHM pode ser valioso para os formuladores de políticas e planejadores de saúde. Entre outras coisas, permite que se comparem estimativas locais baseadas em diferentes taxas de infecção. Com dados regionais disponíveis, por exemplo, os planejadores poderão fazer estimativas de óbitos esperados de uma região do país para outra.
Acreditamos que a ferramenta do PICHM será de particular valor em países de renda baixa e média, onde a capacidade analítica pode ser limitada, o que não é o caso do Brasil. A interpretação dos resultados e sua comunicação devem ser feitas com cuidado e responsabilidade: o objetivo desta ferramenta é informar e não assustar.
As estimativas brutas geradas pelo PICHM para o Brasil mostram os enormes efeitos potenciais da redução da mortalidade em consequência da redução das taxas gerais de infecção e/ou das taxas de letalidade. Cabe aos governos federal, estaduais e municipais, aos poderes legislativo e judiciário, as empresas e as organizações da sociedade em geral atuarem decisivamente para reduzir as taxas de infecção, com medidas que viabilizem o distanciamento social, e para reduzir as taxas de letalidade, provendo a atenção oportuna e adequada aos casos graves. Acrescente-se que as medidas destinadas à diminuição da velocidade da propagação da epidemia também visam a evitar uma situação de colapso no sistema de saúde, com graves repercussões para cidadãos de todas as idades. São essas ações que poderão salvar milhões de vidas nos próximos meses.
Referências
- Ramon Martinez, Eng, Shah Ebrahim, Lucas Sempe and Martin McKee. Potential impact of COVID-19 on human mortality tool https://www.corona-older.com/
- The Novel Coronavirus Pneumonia Emergency Response Epidemiology Team. Vital Surveillance: The Epidemiological Characteristics of an Outbreak of 2019 Novel Coronavirus Diseases (COVID-19) — China, 2020. China CDC Weekly, 2020;2(8):113-122. http://weekly.chinacdc.cn/en/article/id/e53946e2-c6c4-41e9-9a9b-fea8db1a8f51 (accessed 14 March 2020)
- Report of the WHO-China Joint Mission on Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) [Pdf] -World Health Organization, Feb. 28, 2020. https://www.who.int/docs/defaultsourcecoronaviruse/who-china-joint-mission-on-covid-19-final-report.pdf (accessed 14 March 2020)
- Epidemia COVID-19. Aggiornamento nazionale 12 marzo 2020. Istituto Superiore di Sanità, Roma. https://www.epicentro.iss.it/coronavirus/bollettino/Bollettino-sorveglianzaintegrata-COVID-19_12-marzo-2020.pdf (accessed 15 march 2020)
- Eunha Shim, Amna Tariq, Wongyeong Choi, Yiseul Lee, Gerardo Chowell. Transmission potential and severity of COVID-19 in South Korea. International Journal of Infectious Diseases. 2020 doi: https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.03.031
- UN. World Population Prospects, 2019 Revision. Population Division, Department of Economics and Social Affairs, United Nations. 2019.
- Global Burden of Disease Collaborative Network. Global Burden of Disease Study 2017 (GBD 2017) Population Estimates 1950-2017. Seattle, United States: Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME), 2018.
- UK Government. Scientific Pandemic Influenza Modelling. 2018
