Há algo estranho nessa pandemia de coronavírus. Mesmo após vários meses de extensas pesquisas realizadas pela comunidade científica mundial, muitas questões permanecem abertas. Por que, por exemplo, no norte da Itália houve muito mais mortes do que em outras partes do país? 25.000 mortes (de 36.000) ocorreram em apenas três regiões contíguas no norte da Itália. Na Lombardia, cerca de 17.000 pessoas morreram. Quase todas essas mortes ocorreram nos primeiros meses após o surto. O que aconteceu em abril em Guayaquil, Equador, quando um grande número de pessoas morreu tão rapidamente que seus corpos foram jogados nas calçadas e nas ruas? Por que um número tão pequeno de cidades foi responsável por uma proporção significativa das mortes globais na primavera de 2020, enquanto muitas outras cidades com densidade, clima, distribuição de idade e padrões de viagem semelhantes escaparam desse destino? O que podemos realmente aprender com a Suécia, que é simultaneamente considerada um grande sucesso (devido ao baixo número de casos e mortes) e um fracasso (devido à elevada mortalidade no início da pandemia), apesar de já estar a começar uma segunda vaga na Europa? Por que as previsões amplamente discutidas das autoridades japonesas não se concretizaram? Existem cada vez mais exemplos estranhos.
Nos últimos nove meses, ouvi muitas explicações para as diferenças nas vias - clima, populações idosas, vitamina D, imunidade anterior, imunidade de rebanho - nenhuma delas explica o período ou a escala dessas flutuações.
No entanto, pode haver uma chave esquecida para a compreensão da pandemia que ajudaria a responder a essas perguntas, reconsiderar os argumentos atuais e, o mais importante, controlar a disseminação do COVID-19.
A essa altura, muitos já ouviram falar do R0 - o número reprodutivo básico de um patógeno, que permite avaliar sua infectividade. Mas se você ainda não leu revistas científicas, provavelmente você não encontrou k - a medida de sua variância. Determinar k parece complicado, mas é basicamente apenas uma maneira de descobrir como um vírus se espalha - uniformemente ou em grandes surtos, nos quais uma pessoa infecta muitas outras ao mesmo tempo. Após nove meses de coleta de dados epidemiológicos, sabemos que estamos lidando com um patógeno extremamente disperso, o que significa que tende a se espalhar em grupos. Esse conhecimento ainda não entrou totalmente em nossa compreensão da pandemia (e em nossa prática preventiva).
O conhecido coeficiente R0 (pronuncia-se "er-zero") é a infectividade médiapatógeno, ou seja, o número médio de pessoas que podem ser infectadas após o contato com uma pessoa infectada. Se uma pessoa doente infecta, em média, outras três, então R0 é três. Este parâmetro foi considerado um dos fatores-chave para a compreensão de como funciona a pandemia. A mídia tem produzido muitas explicações e visualizações deste parâmetro. Os filmes, elogiados por sua credibilidade científica no que diz respeito à pandemia, merecem elogios por seus personagens que explicam o "extremamente importante" R0. Apareceu online mesarastrear o valor de R e Rt em tempo real de acordo com nossas ações (Se as pessoas usam máscaras e se isolam, ou se tornam imunes, a doença não pode mais se espalhar na mesma taxa, daí a diferença entre R0 e R).
Infelizmente, as médias nem sempre ajudam a avaliar toda a distribuição, especialmente se seus elementos podem diferir significativamente uns dos outros. Se o CEO da Amazon, Jeff Bezos, entrar em um bar com 100 clientes, o bem-estar médio do bar subitamente ultrapassará US $ 1 bilhão. Se eu entrar nesta barra também, pouca coisa mudará. Obviamente, a média não é muito útil para entender a distribuição de riqueza nesta barra ou como alterá-la. Às vezes, a média não diz nada. Ao mesmo tempo, se houver uma pessoa infectada com COVID-19 em um bar e houver pouca ventilação e ruído na sala (por isso as pessoas terão que falar alto a curtas distâncias), quase todos os hóspedes podem estar infectados - um padrão semelhante foi observado muitas vezes desde então o início de uma pandemia,e simplesmente não é levado em consideração pelo indicador R. Aqui chegamos ao conceito de variância.
Existem situações em que uma pessoa pode infectar 80% ou mais das pessoas na sala em apenas algumas horas. Ao mesmo tempo, em outros casos, COVID-19 pode ser surpreendentemente menos contagioso . A superdispersão e superdispersão desse vírus foram observadas em estudos em todo o mundo. Um número crescente de pesquisas estima que a maioria das pessoas infectadas não pode infectar nenhuma outra pessoa. Em trabalho recenteem Hong Kong, onde foram realizados testes extensivos e rastreamento de contato, verificou-se que cerca de 19% das infecções foram responsáveis por 80% das transmissões, enquanto 69% dos casos não foram transmitidos a qualquer pessoa. E essa descoberta não é anômala: muitos pesquisadores presumiram desde o início que apenas 10 a 20 por cento das pessoas infectadas poderiam ser responsáveis por 80 a 90 por cento da transmissão, e que muitas pessoas não transmitem a doença de forma alguma .
Esta distribuição altamente enviesada e desigual sugere que uma série de eventos malsucedidos no início da propagação pode levar à super propagação da infecção e ao surgimento de aglomerados - e é por isso que eventos até mesmo em países semelhantes podem ser radicalmente diferentes. Os cientistas analisaram os primeiros eventos de uma perspectiva global , quando as pessoas infectadas viajaram para diferentes países, e descobriram que em alguns países isso não levou à morte ou à disseminação da infecção, enquanto em outros houve surtos significativos. Usando análise genômica, pesquisadores na Nova Zelândia analisaram mais da metade dos casos confirmados do país e encontraram um número impressionante de 277 infecções nos primeiros meses, e apenas 19% delas resultaram ema pelo menos uma infecção adicional. Uma análise recente sugere que um efeito semelhante pode ocorrer mesmo em áreas lotadas (como lares de idosos) e que é possível que vários spreads generalizados sejam necessários para que um surto ocorra . Enquanto isso, em Daegu, Coreia do Sul, apenas uma mulher, chamada “Paciente 31” , causou mais de 5.000 infecções conhecidas em um único grupo - a megaigreja.
Não é novidade que o SARS-CoV, a geração anterior do vírus SARS-CoV-2 que causou o surto de SARS em 2003, também foi super espalhado dessa forma.: A maioria das pessoas infectadas não o transmitiu, mas a maioria dos surtos foi desencadeada por vários eventos que levaram à super propagação. MERS, outro primo do coronavírus SARS, também parece ser supercomum , mas felizmente não se transmite muito bem em humanos.
O indicador k leva em consideração exatamente um padrão semelhante de alternância de níveis de infecciosidade - o que escapa do olho do indicador R... Samuel Scarpino, Professor Associado do Departamento de Epidemiologia e Sistemas Complexos da Região Nordeste, me disse que esse era um grande problema, principalmente para as autoridades de saúde dos países ocidentais, onde as diretrizes da pandemia focalizavam a influenza - e fazia sentido, por causa da pandemia de influenza pode ser incrivelmente perigoso. No entanto , a gripe não tem essa distribuição de agrupamento .
Podemos considerar o quadro da doença como determinístico ou estocástico: no primeiro caso, a propagação do surto é mais linear e previsível, no segundo, o acaso desempenha um papel muito maior, sendo difícil (senão impossível) fazer previsões. Em trajetórias determinísticas, esperamos que o que aconteceu ontem nos dê uma boa ideia do que esperar amanhã. Os fenômenos estocásticos, no entanto, não funcionam dessa maneira: as mesmas entradas nem sempre fornecem as mesmas saídas, e os fenômenos podem transitar rapidamente de um estado para outro. Como Scarpino me disse, "Doenças como a gripe são bem próximas do determinísticas, e R0 (embora imperfeito) pinta o quadro certo (é quase impossível parar a propagação até que uma vacina esteja disponível)." Esta afirmação não é necessariamente verdadeira para doenças supercomuns.
Natureza e sociedade estão repletas de fenômenos desequilibrados, alguns dos quais operam no princípio de Pareto, em homenagem ao sociólogo Wilfredo Pareto. A ideia de Pareto é às vezes chamada de princípio 80/20 - 80% dos resultados de interesse são devidos a 20% das contribuições - embora os números não precisem ser tão rígidos. Em vez disso, o princípio de Pareto significa que um pequeno número de eventos ou pessoas é responsável pela maioria das consequências. Isso não deve ser surpresa para aqueles que trabalharam, por exemplo, no setor de serviços, onde um pequeno grupo de clientes problemáticos pode causar toda a carga de trabalho adicional. Nesses casos, excluir esses clientes do negócio ou dar-lhes um grande desconto pode resolver o problema, mas se as reclamações forem distribuídas de maneira uniforme, uma variedade de estratégias será necessária. O mesmo caminho,focar na pontuação R ou aproveitar a experiência de uma pandemia de influenza não funcionará necessariamente bem em uma pandemia excessivamente difusa.
Hitoshi Oshitani, membro do Grupo Nacional de Pesquisa de Clusters COVID-19 do Ministério da Saúde, Trabalho e Bem-Estar do Japão e professor da Universidade Tohoku, disse-me que o Japão inicialmente se concentrava na proliferação excessiva, compara a abordagem de seu país para observar florestas e tenta encontrar clusters , não árvores... Ele acredita que o mundo ocidental está olhando para as árvores e está perdido entre elas. Para enfrentar com eficácia a super propagação da doença, os políticos devem entender por que está acontecendo e como isso afeta tudo - incluindo nossos métodos de rastreamento de contato e políticas de teste.
A propagação excessiva de um patógeno pode ter várias razões . A febre amarela se espalha principalmente pelo mosquito Aedes aegypti, mas até que o papel do inseto fosse descoberto, sua transmissão enlouqueceu muitos cientistas. A tuberculose foi pensada para se espalhar com gotículas até que foi comprovada por meio de experimentos inteligentesque é transmitido pelo ar. Muito ainda se desconhece sobre a super propagação do SARS-CoV-2. É possível que algumas pessoas sejam superdistribuidoras do vírus - ou seja, elas o espalham muito mais do que outras. Como acontece com outras doenças, os padrões de contato certamente desempenham um papel: um político em campanha ou um estudante em um dormitório difere significativamente no número de contatos com outras pessoas em comparação com, por exemplo, uma pessoa idosa que mora em uma casa pequena. No entanto, por meio da análise de dados epidemiológicos acumulados ao longo de nove meses, temos informações importantes sobre uma série de fatores.
Muitos estudos mostram que, na grande maioria dos casos, os aglomerados da propagação do COVID-19 ocorrem em áreas mal ventiladas onde grande número de pessoas se reúne: casamentos, igrejas, coros, ginásios, funerais, restaurantes, ou seja, locais onde as pessoas falam alto ou cantam sem máscaras. Para que ocorra a superproliferação, uma série de outros aspectos precisam se manifestar, e os riscos de sua ocorrência podem variar de um lugar para outro e de uma atividade para outra, de acordo com Müge Cevik, instrutor de cursos em doenças infecciosas e virologia médica na Universidade de St Andrews e co-autor do recente extensa pesquisa sobre as condições de transmissão do COVID-19 .
Cevik argumenta que "exposição prolongada, ventilação insuficiente [e] multidões" são fatores-chave para a super propagação. A superproliferação também pode ocorrer em salas fora da diretriz de um metro e meio, pois o SARS-CoV-2, o patógeno que causa a COVID-19, pode viajar pelo ar e se acumular, principalmente se a sala for mal ventilada. Visto que algumas pessoas infectam outras antes do desenvolvimento dos sintomas (e às vezes os sintomas são muito leves ou ausentes), não podemos nem saber se somos contagiosos. Nem sabemos se existem outros fatores que contribuem para a super propagação. No entanto, não precisamos conhecer todos esses fatores para evitar a condição de superespalhamento necessária: multidões, especialmente em uma sala mal ventilada, e (ainda mais especialmente) não usar máscaras.Como Natalie Dean, uma bioestatista da Universidade da Flórida, me disse, devido ao grande número associado a esses aglomerados, almejá-los para erradicá-los poderia reduzir significativamente as taxas de infecção.
A dispersão excessiva deve ser considerada ao trabalhar no rastreamento de contato. Podemos precisar fazer o oposto. Muitos estados estão fazendo o que é chamado de rastreamento de contato direto (ou prospectivo). Assim que uma pessoa infectada é identificada, tentamos descobrir com quem ela interagiu depois disso para que possamos alertar, verificar, isolar e colocar em quarentena as pessoas envolvidas nessa interação. Mas essa não é a única maneira de rastrear contatos. Devido à variação excessiva, essa técnica nem sempre é benéfica. Em vez disso, em muitos casos, devemos tentar trabalhar na direção oposta para ver quem infectou primeiro o assunto.
Devido à dispersão excessiva, a maioria das pessoas será infectada por uma pessoa que também infectou outras pessoas - estatisticamente, apenas uma pequena porcentagem das pessoas infectadas infecta um grande número de pessoas ao mesmo tempo. A maioria infecta uma pessoa ou ninguém. Como Adam Kucharski, epidemiologista e autor de Infection Rules , me explicou , se pudermos usar o rastreamento de contato retrospectivo para localizar a pessoa que infectou nosso paciente e, em seguida, rastrear diretamente os contatos do infectado, então, como regra, encontraremos muitos mais casosem comparação com a simples aplicação da análise de contato direto - ela simplesmente indicará uma série de infecções potenciais, muitas das quais permanecerão potenciais porque muitas cadeias de distribuição não funcionam.
A razão da importância de retroceder é semelhante ao que o sociólogo Scott L. Feld chamou de paradoxo da amizade: Seus amigos terão, em média, mais amigos do que você. (Desculpe!) Isso é óbvio quando você olha para a visualização da web. As amizades são distribuídas de forma desigual; Algumas pessoas têm muitos amigos, e seu círculo de amigos provavelmente inclui essas borboletas sociais, porque não poderia ser de outra forma. Eles fizeram amizade com você e com outras pessoas. E estes aumentam o número médio de amigos que seus amigos têm em comparação com você, a pessoa média. (Claro, isso não se aplica às próprias borboletas sociais, mas a dispersão excessiva significa que há muito menos delas.) Da mesma forma, uma pessoa infecciosa que transmite doenças é como uma borboleta social pandêmica: em média, eles infectam muito mais pessoas do que a pessoa média, que transmitirá a infecção com muito menos frequência. Na verdade, comoKukharsky e seus co-autores argumentam matematicamente que a sobre-variância significa "que o rastreamento direto por si só pode revelar no máximo um número médio de infecções subsequentes (isto é, R)." Por sua vez,
"o retrocesso aumenta este número máximo de pessoas rastreadas em 2-3 vezes, uma vez que os casos em consideração são mais prováveis de vir de clusters existentes do que de criar novos"
Mesmo em uma pandemia excessivamente difusa, faz sentido fazer um rastreamento direto para alertar e validar as pessoas - se houver recursos adicionais e capacidades de teste. Mas não faz sentido fazer o rastreamento direto sem comprometer recursos suficientes para rastrear e localizar os clusters que estão causando tantos danos.
Outra consequência significativa do espalhamento excessivo é que ele enfatiza a importância de realizar certos tipos de testes rápidos e baratos. Considere o modelo de teste e rastreamento dominante atual. Em muitos países, as autoridades de saúde estão tentando rastrear e localizar contatos diretos de uma pessoa infectada: todas as pessoas com quem ela esteve em contato desde o momento da infecção. Eles então tentam testá-los todos com testes de PCR (reação em cadeia da polimerase) caros, lentos, mas altamente precisos. Em uma situação em que os agrupamentos afetam a disseminação da infecção de forma tão forte, essa pode não ser a melhor estratégia.
Os testes de PCR identificam segmentos de RNA de coronavírus em amostras de swab nasal - como se procurasse sua assinatura. Esses testes de diagnóstico são avaliados em duas coisas: eles fazem um bom trabalho na detecção de não infectados (especificidade) e eles fazem um bom trabalho na detecção de pessoas infectadas (sensibilidade)? Os testes de PCR são muito precisos em ambos os parâmetros. No entanto, os testes de PCR também são lentos e caros e requerem um esfregaço profundo e desconfortável realizado em um centro médico. Além disso, devido ao longo tempo de processamento, as pessoas às vezes não recebem informações quando precisam delas. Pior, os testes de PCR são tão responsivos que podem encontrar pequenos restos de assinaturas de coronavírus muito depois de alguém não estar mais infectado , o que pode levar a quarentenas desnecessárias.
Enquanto isso,Os pesquisadores demonstraram que os testes rápidos (que são muito precisos para identificar pessoas sem a doença, mas não tão bons para identificar indivíduos infectados) podem nos ajudar a conter essa pandemia. Como me disse Dylan Morris, PhD em ecologia e biologia evolutiva em Princeton, testes baratos e de baixa sensibilidade podem ajudar a conter uma pandemia, mesmo que não seja excessivamente difusa - mas são especialmente valiosos para identificar grupos dentro de uma pandemia excessivamente variada. Isso é especialmente útil porque alguns desses testes podem ser realizados com saliva e outros métodos menos invasivos, e também podem ser distribuídos fora dos ambientes de saúde.
Em um regime excessivamente disperso, identificar infecções é mais importante do que identificar indivíduos infectados. Considere uma pessoa infectada e 20 contatos diretos - pessoas que ele conheceu após a infecção. Digamos que testemos 10 deles com um teste rápido barato e obtenhamos os resultados em uma ou duas horas. Esta não é a melhor maneira de determinar qual dos 10 está doente, porque nosso teste perderá alguns dos resultados positivos, mas para nossos propósitos isso é bom. Se todos forem negativos, podemos agir como se ninguém estivesse infectado, porque o teste encontra resultados negativos muito bem.
No entanto, no momento em que encontramos vários casos de infecção, sabemos que talvez estejamos lidando com uma super propagação, e podemos dizer a todas as 20 pessoas que elas provavelmente estão infectadas e devem se isolar. Se encontrarmos uma ou duas infecções, o problema é mais provável na distribuição do cluster. Dependendo da idade e de outros fatores, podemos testar essas pessoas individualmente usando testes de PCR que podem identificar quem está infectado - ou pedir a todos que esperem.
Scarpino me disse que a superdispersão também aumenta a utilidade de outros métodos - como testar águas residuais (especialmente em lugares lotados como dormitórios ou casas de repouso), permitindo-nos detectar clusters sem testar absolutamente todos. A pesquisa de águas residuais também tembaixa sensibilidade , pode perder resultados positivos se poucas pessoas estiverem infectadas, mas isso é normal para o rastreamento. Se o teste de águas residuais sinalizar que provavelmente não há infecção, não precisamos testar todos para identificar todos os casos potenciais de infecção. No entanto, assim que detectarmos os sinais de um cluster, podemos isolar rapidamente todos - novamente, enquanto se aguarda mais testes individualizados usando testes de PCR , dependendo da situação.
Infelizmente, até recentemente, muitos desses testes baratos estavam confinados a agências regulatórias nos Estados Unidos. Em parte porque eles estavam preocupados com sua relativa imprecisão na detecção de casos positivos em comparação com os testes de PCR - essa preocupação negligenciou sua utilidade em nível de população para este patógeno superdifundido específico.
Voltando aos mistérios desta pandemia, por que essas trajetórias de propagação diferentes apareceram nos estágios iniciais em países semelhantes? Por que as ferramentas analíticas usuais (estudos de caso, comparações de países) não nos deram respostas mais precisas? Intelectualmente, isso não é satisfatório, mas devido à variação excessiva e aleatoriedade, pode não haver explicação - exceto que nas regiões mais afetadas, ocorreram vários surtos de super propagação no estágio inicial. Não é apenas sorte: a densidade populacional, as populações idosas e as multidões, por exemplo, tornam as cidades em todo o mundo mais suscetíveis a surtos em comparação com as áreas rurais, locais com baixa densidade populacional e cidades com populações mais jovens e com menos populações. transporte de massa ou cidadãos mais saudáveis.Mas por que em fevereiro o surto ocorreu em Daegu e não em Seul - apesar de as duas cidades estarem no mesmo país, sob o mesmo governo, têm pessoas semelhantes, têm quase o mesmo clima e muito mais? Por mais angustiante que seja, às vezes a resposta só pode ser onde o 31º paciente foi parar e a mega igreja que ela frequentou.
A variação excessiva torna-nos difícil aprender as lições que o mundo nos ensina, porque deixamos de pensar sobre causa e efeito. Por exemplo, isso sugere que os eventos que levam à propagação e não propagação do vírus são assimétricos em termos do que podemos aprender. Dê uma olhada no caso replicadoem Springfield, Missouri, onde dois cabeleireiros infectados (ambos usando máscaras) continuaram a trabalhar com clientes com sintomas de infecção. Descobriu-se que não havia casos claros de infecção entre 139 clientes (67 foram examinados diretamente; o restante não relatou que estavam doentes). Embora haja ampla evidência de que as máscaras são essenciais para atenuar a transmissão, esse evento por si só não nos diz se as máscaras estão funcionando. Em contraste, estudar a transmissão, um evento mais raro, pode ser altamente informativo. Se esses dois cabeleireiros transmitissem o vírus a um grande número de pessoas, apesar de todos usarem máscaras, seria uma evidência importante de que as máscaras podem não ajudar a prevenir a super propagação.
As comparações também nos fornecem menos informações do que os fenômenos nos quais a entrada e a saída estão mais intimamente relacionadas. Podemos verificar se há um fator (digamos, luz solar ou vitamina D) e ver se ele se correlaciona com os efeitos (grau de infecção). Mas tudo é muito mais complicado se as consequências podem variar muito dependendo de vários eventos aleatórios - em meados de fevereiro na Coreia do Sul, a pessoa errada estava no lugar errado . Esse é um dos motivos pelos quais, ao comparar vários países, é difícil identificar dinâmicas que expliquem a diferença entre as trajetórias em locais diferentes .
Assim que reconhecermos que a superproliferação é um fator importante, os países que parecem muito relaxados em alguns aspectos parecerão muito diferentes, e nossos debates polares usuais sobre a pandemia também serão descartados. Veja a Suécia, por exemplo, que, dependendo de para quem você pergunta, teve grande sucesso ou falhou terrivelmente com a imunidade coletiva sem um bloqueio. Na verdade, embora a Suécia tenha se tornado um dos muitos países que não conseguiu proteger os idosos onde eles vivem juntos, suas medidas anti-proliferação têm sido mais rigorosas do que muitos outros países europeus. Apesar do fato de que a Suécia não foi totalmente bloqueada, como Kuharsky me disse,em março, a Suécia impôs uma restrição às reuniões em massa - não mais do que 50 pessoas. Esta restrição ainda não foi levantada, apesar de muitos países europeusenfraqueceram suas medidas após o fim da primeira onda (muitos voltam às medidas de aperto devido ao agravamento da situação). Além disso, em comparação com a maioria dos países europeus, a Suécia tem menos casas com várias gerações, o que limita ainda mais a transmissão e as oportunidades de agrupamento. As escolas na Suécia permaneceram completamente abertas, sem distanciamento social e mascaramento, mas apenas para crianças menores de 16 anos, que provavelmente não propagarão a doença. Tanto o risco de transmissão quanto o risco de doenças aumentam com a idade, e a Suécia colocou os alunos do ensino médio e universitários online - o oposto do que fizeram nos Estados Unidos. Também na Suécia, o distanciamento social foi incentivado e instituições que não seguiam as regrasfechado . Em termos de sobre-variância e superproliferação, a Suécia não está entre os países mais brandos (em termos de medidas), mas também não é o mais rigoroso. Você simplesmente não precisa se referir a ele com tanta frequência em discussões e avaliações de várias estratégias.
Embora a variação excessiva torne difícil a aplicação de métodos convencionais de estudo de causalidade, é possível estudar erros na compreensão de quais condições transformam a má sorte em desastre. Também podemos estudar o sucesso duradouro, porque o azar acabará atingindo a todos e a resposta a ele é importante.
Os exemplos mais informativos podem muito bem ser aqueles que inicialmente, como a Coreia do Sul, foram terrivelmente azarados, mas conseguiram alcançar uma contenção significativa. Em contraste, a Europa, por outro lado, foi elogiada por abrir mais cedo, embora isso fosse prematuro; muitos países estão experimentando aumentos generalizados de casos e, em alguns aspectos, esses países são semelhantes aos Estados Unidos. Na verdade, o sucesso da Europa neste verão e relaxamento (incluindo a permissão de eventos privados em grande escala) é instrutivo sobre outro aspecto importante do gerenciamento de um patógeno excessivamente disperso: em comparação com um sistema mais resiliente, o sucesso em um cenário estocástico pode ser mais frágil do que parece.
Uma vez que há muitos surtos em um país, a pandemia parece entrar em um “modo de gripe”, como disse Scarpino, o que significa um nível alto e contínuo de infecção no nível da comunidade - embora a maioria das pessoas infectadas possa não transmitir a infecção. mais longe. Scarpino explicou que se não forem tomadas medidas realmente drásticas, depois que o COVID-19 entrar neste regime, ele poderá continuar a se espalhar devido ao grande número de cadeias existentes. Além disso, números enormes podem levar ao surgimento de novos clusters, agravando ainda mais a situação.
O período relativamente silencioso pode esconder a rapidez com que as coisas podem se transformar em grandes surtos e como vários eventos de amplificação relacionados podem rapidamente transformar uma situação aparentemente incontrolável em um desastre, disse Kukharsky. Freqüentemente, somos informados de que se Rt, a medida da propagação média em tempo real, estiver acima de um, a pandemia aumentará e, se estiver abaixo de um, diminuirá. Isso pode ser verdade para uma epidemia que não seja excessivamente difusa, e se Rt for menor que um (o que certamente é uma coisa boa), não relaxe muito, pois uma cadeia de eventos aleatórios pode novamente levar a números enormes. Nenhum país deve esquecer o paciente sul-coreano 31.
No entanto, a superdispersão também é motivo de esperança, como mostrado pela resposta agressiva e bem-sucedida da Coréia do Sul a este surto - com testes em massa, rastreamento de contato e isolamento. Desde então, a Coreia do Sul também tem mostrado vigilância contínua e demonstra a importância do retrocesso . Quando uma série de grupos relacionados a boates eclodiram em Seul recentemente, as autoridades de saúde rastrearam e testaram agressivamente dezenas de milhares de pessoas associadas a esses lugares - independentemente de suas interações e distanciamento social. Esta é uma medida razoável, visto que sabemos que o patógeno é transmitido por gotículas aéreas.
Provavelmente um dos casos mais interessantes foi o Japão, um país com sorte mediana que foi atingido cedo e tomou medidas que pareciam fora do comum - não conduziu testes em massa, não foi para um bloqueio total. No final de março, economistas influentes estavam emitindo relatórios de alerta , prevendo congestionamento de hospitais e enormes picos de mortes . No entanto, o desastre previsto nunca se materializou e, embora o país tenha enfrentado várias ondas, não teve grandes picos de mortalidade, apesar do envelhecimento da população, do uso contínuo do transporte público, da densidade urbana e da falta de um bloqueio formal.
Não é que no início a situação no Japão fosse melhor do que nos Estados Unidos. Oshitani disse que o Japão, assim como os Estados Unidos e a Europa, não têm a capacidade de realizar testes de PCR em massa. As autoridades também não podiam impor um bloqueio total ou regular a ordem de permanência em casa, mesmo que fosse desejável - no Japão, isso não é legalmente possível.
Oshitani me disse que o Japão notou uma superdispersão na disseminação do COVID-19 em fevereiro e, portanto, desenvolveu uma estratégia focada principalmente na destruição de aglomerados, que tenta evitar que um aglomerado seja “incendiado” por outro. Oshitani disse que, em sua opinião, “a cadeia de distribuição não pode ser sustentável sem uma cadeia de clusters ou megaclusters”. Assim, o Japão implementou uma abordagem que aplicou rastreamento agressivo para detectar clusters... O Japão também se concentrou na ventilação, aconselhando sua população a ficar fora de espaços confinados onde as multidões se reúnem e interagem intimamente, especialmente se estiverem conversando ou cantando. Assim, no Japão, o conhecimento científico da superdispersão foi combinado com informações sobre a transmissão aerotransportada, bem como sobre a transmissão pré-sintomática e assintomática.
Oshitani opõe-se à estratégia japonesa (na qual todas as características importantes da pandemia em seus estágios iniciais foram trabalhadas) com a ocidental, em que procuram eliminar os casos de infecção um por um- embora este possa não ser o principal método de distribuição. Na verdade, os casos no Japão caíram, mas a vigilância não foi reduzida: quando o governo começou a notar um aumento nos casos da comunidade, declarou estado de emergência em abril e lutou para fechar negócios que poderiam estar relacionados. com casos super spread. Estamos falando de teatros, salas de música, estádios. Agora as escolas estão voltando aos estudos presenciais e até estádios estão abertos - mas o canto é proibido .
Nem sempre se trata da severidade das regras e restrições, mas se elas visam a fonte certa de perigo. Como disse Morris, "o compromisso do Japão com a destruição do cluster permitiu-lhe alcançar resultados impressionantes com restrições escolhidas criteriosamente." Os países que ignoraram a superproliferação arriscaram o pior dos dois mundos: restrições pesadas que não se traduziram em mitigação significativa. A recente decisão do Reino Unido de restringir as reuniões ao ar livre a seis pessoas e permitir que os pubs e bares permaneçam abertos é apenas um exemplo de muitos. ”
Podemos voltar ao normal, concentrando-nos em limitar as condições para eventos de super-propagação queimando aglomerados agressivamente eimplantar testes em massa baratos e rápidos (uma vez que nossos números sejam baixos o suficiente para realizar tal estratégia)? Muitos países com baixas taxas de transmissão de patógenos podem começar agora. Depois de espiar e ver a floresta, podemos encontrar uma saída.