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A modelagem de surto COVID-19 bem-sucedida da Alemanha pode ajudar outros países

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Enquanto a crise do COVID-19 se espalhava pelo mundo, modelos meticulosos previam o estado futuro de curto prazo do surto e forneciam inteligência crítica para os tomadores de decisão sobre as formas de mitigar e conter a doença.

Mas esses dados mudaram conforme as intervenções públicas - como o distanciamento social - começaram a fazer efeito, e um novo estudo foi publicado emCiência mostra como as mudanças na taxa de crescimento do coronavírus combinaram bem com as medidas de intervenção anunciadas publicamente, na Alemanha.

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Modelagem de intervenções de surto COVID-19 na Alemanha

Nos primeiros dias do surto de COVID-19, previsões contínuas e confiáveis ​​de curto prazo eram materiais cruciais para as autoridades de saúde estimarem quais necessidades médicas e esforços logísticos eram necessários. Isso também ajudou as autoridades a aconselhar e informar o público em geral em meio à crise em expansão, de acordo com oCiência estude.

A fase inicial estipulou três tarefas principais para maximizar a inteligência para mitigação de crises. O primeiro objetivo era estabelecer parâmetros epidemiológicos centrais como o número de reprodução - que representa quantas pessoas mais um vírus em uma pessoa infectada pode infectar por transmissão. Isso foi usado para previsões de curto prazo.

O segundo foi um esforço em massa para simular os efeitos de várias estratégias de intervenção - como planos de batalha comparativos - para minimizar um surto. O terceiro envolve a estimativa dos efeitos no mundo real das medidas tomadas para fazer ajustes rápidos e adaptar as projeções de curto prazo.

Em outras palavras, os três pilares da mitigação de surto COVID-19 estão entrelaçados, como um ciclo de feedback de emergência médica.

A magnitude e o momento das intervenções do COVID-19 são importantes

É importante notar que a magnitude de um surto na comunidade é proporcional ao atraso da implementação da intervenção.

No entanto, realizar tudo isso é difícil devido às grandes margens de erros estatísticos e sistemáticos que acontecem durante os estágios iniciais de uma epidemia - quando o número de casos é baixo e difícil de projetar no futuro com simulações.

Como acontece com qualquer fenômeno do mundo real, quanto mais dados disponíveis, mais precisas se tornam as projeções para o futuro. Mas, no caso da crise do coronavírus, isso significa que as etapas intermediárias podem não ocorrer até um atraso - devido às margens de erro do mundo real.

O modelo de efetividade de distanciamento social da Alemanha melhorou

Para contornar essas complicações, todo o conhecimento prévio disponível deve ser integrado aos esforços coletivos de modelagem para minimizar os fatores de incerteza. Estes envolvem mecanismos básicos de como a doença é transmitida e o conhecimento sobre como e quando ocorre a recuperação dos pacientes infectados.

Os modelos que retratam a efetividade das intervenções de mitigação, como esforços de distanciamento social em surtos de COVID-19, tornam-se melhores com o tempo, pois os relatórios diários de novos casos correspondem ou não aos modelos de surto projetados.

E quando não o fazem, os modelos precisam ser alterados - são chamados de "pontos de mudança" - para melhorar a precisão do modelo e representam os momentos em que os efeitos projetados sobre o surto são "atualizados" para refletir dados cada vez mais novos sobre a eficácia das medidas como cancelar eventos, fechar escolas e outras etapas conforme o tempo passa. E de acordo com o estudo, os modelos com dois ou três pontos de mudança exibiram eficácia preditiva ideal.

Embora não exista uma resposta perfeita a uma pandemia global como o surto de COVID-19, talvez seja reconfortante saber que alguns países aplicaram todas as suas capacidades científicas - e aprenderam a gerenciar a crise do coronavírus com base em informações verificadas.

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Assista o vídeo: Avanço do surto de coronavírus na Itália preocupa outros países. SBT Brasil 280220 (Novembro 2022).