Avaliação rotineira de infecções, prevenção e controle de SARS-COV-2 em populações desiguais

O ICODA (International COVID-19 Data Alliance) e os Grand Challenges lançaram a nova iniciativa piloto do Grand Challenges ICODA COVID-19 Data Science, com o objetivo de abordar as principais questões sobre como reduzir os danos da doença e de futuras pandemias. Dentro desse contexto, este projeto tem como objetivo fornecer resultados front-end, que possam ser atualizados em tempo real e aplicados para avaliar intervenções não farmacêuticas e de vacinação, a fim de minimizar a propagação viral e mitigar seus efeitos sobre a crise econômica.

A Covid-19 trouxe um desafio sanitário e representa um problema particularmente mais difícil em países emergentes que não podem recorrer a estratégias de resgate que dependem de gastos públicos para reativar as economias. Além disso, o esforço para controlar a SARS-COV-2 é afetado por grandes desigualdades sociais, baixo nível de recursos, instabilidades políticas, descrença na ciência e desinformação que afetam as medidas de mitigação. Uma avaliação em tempo real da propagação dinâmica da doença tornou-se uma ponte para orientar as partes interessadas a melhorar o desenho de intervenções e reduzir a morbidade e mortalidade neste contexto.

A abordagem de modelagem para este trabalho espera fornecer proporções da população sob diferentes níveis de risco, destacando suas vulnerabilidades, que devem ser consideradas na intervenção prática. Este mapa de risco da população pode parametrizar um sistema diferencial de equações, que pode reproduzir a dinâmica de propagação da doença fortemente dependente da taxa de transmissão. A exibição dos resultados em uma plataforma de vigilância, com recursos disponíveis para a compreensão do público não científico irá viabilizar a aceitação local e a adoção de resultados.

Serão integrados dados não identificados de determinantes sociais e econômicos de saúde disponíveis para cada uma das 5.570 cidades brasileiras, além de informações sobre as intervenções implementadas e os padrões de mobilidade sociais, que serão avaliados em conjunto. Os dados harmonizados funcionarão como um recurso fundamental para a aplicação e desenvolvimento de análises estatísticas e modelação matemática não linear, através de sistemas diferenciais de equações e modelos lineares generalizados.

A modelagem não linear será usada para prever cenários de morbidade e mortalidade, devido a infecções por Covid-19, de acordo com vários esquemas de vacinação e implementações de intervenções não farmacêuticas, levando em consideração a heterogeneidade das condições socioeconômicas da população que influenciam as taxas de transmissão. Esta modelagem linear generalizada permitirá estimar a proporção da população sob diferentes níveis de risco e como ela evolui ao longo do tempo.

Objetivos

• Integração e visualização do fluxo de trabalho de dados: Esta etapa consiste em projetar uma expansão da plataforma de modelagem em andamento (https://modelacovid19.rondonia.fiocruz.br/shiny/covidApp/) para integrar e harmonizar os dados disponíveis propostos neste projeto e projetar como incorporar o risco espaço-temporal da transmissão do SARS-COV-2 e estratégias de modelagem para mitigar a propagação da doença;
• Desenvolver um formalismo matemático para a previsão de cenários de casos e mortalidade por infecções por Covid-19 que priorizem esquemas de vacinação concomitante a intervenções não farmacêuticas, levando em consideração a heterogeneidade de disponibilidade de recursos e condições socioeconômicas da população;
• Estimar o risco espaço-temporal da doença por meio de modelos lineares espaciais generalizados sob a abordagem bayesiana;
• Pretende-se incorporar na plataforma analítica (que é um trabalho em andamento https://modelacovid19.rondonia.fiocruz.br/shiny/covidApp/) um esquema que possa ser atualizado instantaneamente para demonstrar áreas de risco e cenários simulados afetados pela heterogeneidade na disponibilidade de recursos e nas condições socioeconômicas. O produto permitirá que pesquisadores, legisladores e a ampla população acompanhem as mudanças dinâmicas da doença e entendam de forma interativa o impacto das intervenções direcionadas.