Modelo estatístico avalia quais cidades podem ser “super espalhadoras” de doenças
O método não aponta cidades específicas, mas pode ser aplicado em municípios visando conter futuras epidemias. Ele vale para infecções transmitidas diretamente, como a Covid-19, ou por vetores, como a dengue.
Durante a pandemia de covid-19, você já deve ter ouvido falar dos super espalhadores: aqueles indivíduos que transmitem o vírus para 15, às vezes 30 pessoas. Os eventos super espalhadores podem ser as as baladas, bares e festas, em que um grande número de pessoas se contamina de uma vez só. Agora, pesquisadores da Universidade do Maine, nos Estados Unidos, apresentam quais seriam as características de uma cidade super espalhadora.
Uma doença pode até começar com casos isolados, mas quanto mais ela é transmitida, maiores as chances de virar uma epidemia – e chegar até o nível de uma pandemia, como ocorreu com o novo coronavírus. Uma nova ferramenta pode ajudar a minimizar esses riscos, ao avisar as cidades “super espalhadoras” que elas precisam tomar medidas com antecedência. O estudo foi publicado no periódico Plos Computational Biology.
Mas o que seria uma cidade “super espalhadora”, afinal? O modelo estatístico avaliou duas condições: a conectividade e os fatores ambientais. Esse primeiro termo se refere, basicamente, às fronteiras da cidade. Quanto mais vias de acesso, maior o risco de espalhamento rápido. Os fatores ambientais, por outro lado, são as características como clima, saneamento básico e densidade populacional.
A ferramenta pode ser aplicada tanto para doenças transmitidas diretamente, como a gripe ou a Covid-19, quanto em doenças transmitidas por vetores, como a dengue ou zika. Enquanto os fatores ambientais influenciam mais na disseminação de doenças como a dengue, a conectividade é o que mais pesa no espalhamento da doenças respiratórias.
Brandon Lieberthal, professor do departamento de matemática da Universidade do Maine e co-autor do estudo, explica o motivo: “Quanto mais rotas aéreas ou rodovias conectadas a uma cidade, mais oportunidades ela terá de espalhar a doença para seus vizinhos. As taxas de mobilidade humana aumentam muito o risco de propagação da epidemia, o que será perigoso à medida que a população humana aumenta e o mundo se torna mais conectado.”
O modelo foi validado a partir de simulações de epidemias. Basicamente, os cientistas geraram centenas de redes populacionais humanas aleatórias e simularam vários surtos epidêmicos nelas. A partir disso, eles observaram quais módulos teriam maiores chances de se tornarem super espalhadores.
Os pesquisadores não apontaram quais cidades em específico têm mais risco de se tornarem super espalhadoras – eles pretendem levantar essa informação nos próximos estudos. Mesmo assim, não é difícil deduzir: São Paulo tem muito mais chances de disseminar um Sars-CoV-3 do que Cravinhos.
O objetivo da ferramenta é ajudar cidades a avaliarem o próprio risco. De acordo com Lieberthal, o modelo pode ser aplicado por outros pesquisadores em qualquer estudo de caso, desde que tenha uma rede municipal e um mapa de risco de infecção que abranja toda a área considerada.
Quanto à Covid-19, o autor explica que “o modelo tem como objetivo informar sobre os riscos antes que a doença se torne uma epidemia. Neste ponto [da pandemia de coronavírus], a melhor maneira de prevenir surtos de Covid-19 é distribuir as vacinas da forma mais rápida e eficiente possível”.
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