Uma equipa de investigadores criou uma ferramenta para ajudar a prever aumentos de casos de covid-19 em países africanos.
Um dos obstáculos se estiver a tentar orientar as políticas e proteger as pessoas da covid-19 é a quantidade espantosa de dados disponíveis todos os dias. Estamos inundados de informação, mas todos desejam extrair ideias que façam sentido a partir disso.
Os legisladores precisam de entender os dados para prever e gerir o que está acontecer. Para atender a esta necessidade, uma equipa de cientistas desenvolveu uma estrutura de vigilância de doenças baseada em dados para rastrear e prever casos de covid-19 num determinado país.
Os cientistas estão interessados em melhorar o tratamento quando o agente infeccioso é desconhecido. Mas para a covid-19, os métodos são valiosos para entender e prever a infeção a nível populacional.
O foco dos investigadores tem sido as infeções infantis na África Oriental e no Sudeste Asiático. Por mais de 15 anos, trabalharam com hospitais, provedores de saúde, planeadores, economistas, engenheiros e legisladores de Uganda no mapeamento preditivo de infeções infantis e defeitos congénitos.
No início de 2020, começaram a discutir maneiras de usar as suas habilidades para contribuir na luta contra o SARS-CoV-2, o vírus causador da covid-19. Contaram com uma ampla rede de especialistas, organizações e autoridades locais. Eles ajudaram a adaptar a abordagem para gerar previsões para os números de casos de covid-19 da semana seguinte.
Os autores criaram um conjunto de ferramentas de visualização e gráficos muito fáceis de interpretar. Basearam-se num método comprovado que já era utilizado no Reino Unido e em vários países europeus, adaptando-o a todo o continente africano.
Os cientistas usaram um modelo relativamente simples para basear o código. Incorporaram os casos diários de cada país, bem como a caracterização do Índice de Desenvolvimento Humano para cada nação, população, o rigor das medidas sociais para controlar a infeção e dados meteorológicos. Tiveram em consideração os casos em países vizinhos, bem como se o país não tem litoral.
O modelo usou os números de casos relatados até e incluindo a semana anterior, para prever os números de casos na semana seguinte.
O modelo incluiu observações meteorológicas anteriores de temperatura, precipitação e humidade. Alguns desses fatores ambientais foram implicados na transmissão de covid-19 fora da África.
Os investigadores tiveram em consideração o fluxo transfronteiriço de bens e comércio, uma vez que para os países africanos sem litoral, esta é a sua salvação para bens e serviços.
É difícil obter dados de mobilidade da população para África, por isso foram usados os casos em todos os outros países para testar se esses casos estavam associados ao número de infeções da próxima semana em países próximos. Isto provou ser muito eficaz.
Além disso, consideraram a economia de diferentes países, bem como a evolução das políticas de restrição governamental em tempo real, como confinamentos e encerramentos de fronteiras.
As previsões foram muito mais precisas do que o esperado. Os autores empregaram uma forma rigorosa de marcar as previsões para cada país. Apenas para alguns países essas previsões eram imprecisas (Burundi, Camarões, Somália e Botsuana).
É possível consultar as previsões para cada país, aqui.
ZAP // The Conversation
