Estudo Da Federal Do Rio Grande Do Sul Mostra Que A Política De Ficar Em Casa é Amplamente Ineficaz Estudo Da Federal Do Rio Grande Do Sul Mostra Que A Política De Ficar Em Casa é Amplamente Ineficaz

Estudo da Federal do Rio Grande do Sul mostra que a política de “ficar em casa” é amplamente ineficaz

A maioria dos governos apela à população para que fique em casa durante a crise do Corona. Mas as comparações dos países agora mostram que em 98 por cento dos casos não há conexão estatisticamente significativa entre a mobilidade e as mortes por COVID-19.

No contexto da crise do Corona, muitos governos ao redor do mundo tomaram medidas como a obrigação de usar máscara, restrições à vida pública, testes em massa e “distanciamento social”. Em muitos países, o governo também apelou à população para que ficasse em casa. Um grupo de pesquisa liderado por Ricardo Francalacci Savaris, da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, em Porto Alegre, investigou pela primeira vez a eficácia dessa política de “ficar em casa”. O resultado: em quase 98 por cento dos casos examinados, eles não puderam determinar que ficar em casa reduziria a mortalidade por COVID-19.

Para avaliar em que medida as pessoas seguiram os apelos e realmente ficaram em casa, eles usam os dados de mobilidade publicados pelo Google em diferentes países. Dessa forma, registros de dados dinâmicos anônimos podem ser coletados em nível de país para usuários que ativaram as configurações do histórico de localização em seus telefones celulares. De acordo com os cientistas, esses dados fornecerão tendências de informações para locais como supermercados, farmácias, pontos de transporte público e resorts. Em comparação com os conjuntos de dados anteriores à crise Corona, eles refletem mudanças reais no comportamento social.

Em seu estudo, que foi publicado na revista Scientific Reports by Nature Research, eles compararam isso com o número de pessoas que, segundo as autoridades locais, morreram com ou de COVID-19. Segundo Savaris, esse é um parâmetro mais confiável do que o número de pessoas com teste positivo para Sars-CoV-2 ou com suspeita de novas infecções, que também depende da dinâmica do vírus e está sujeito a flutuações sazonais. Savaris declarou a este respeito:

“Não é sensato tentar explicar uma doença complexa e multifatorial, com suas constantes mudanças inerentes, usando uma única variável.”

Em sua análise, eles examinaram 87 países, regiões e cidades diferentes em todo o mundo, incluindo 27 estados brasileiros, diferentes países ao redor do mundo (incluindo Alemanha, Suécia, Rússia e Coréia do Sul) e cidades como Berlim, Tóquio e Nova York. Os critérios para a seleção dos países foram mais de 100 óbitos relacionados ao COVID-19 e um índice médico (Índice de Acesso e Qualidade à Saúde) de mais de 67 para garantir a comparabilidade das capacidades de saúde dos países.

Usando a regressão linear e levando em consideração a análise residual, os pesquisadores que trabalharam com Savaris examinaram agora em que medida havia uma conexão entre a diferença na mortalidade e a diferença na mobilidade entre os diferentes países entre as semanas 9 e 34 do calendário de 2020. Resultado: dos 3.741 pares de comparação, havia apenas 63 pares ou 1,6% nos quais havia uma relação estatisticamente significativa. Mesmo com pares de países que eram comparáveis ​​em pelo menos três das quatro categorias de densidade populacional, grau de urbanização, índice de desenvolvimento (Índice de Desenvolvimento Humano) e área da região, nenhuma correlação estatisticamente significativa pôde ser determinada na maioria dos casos:

“Em resumo, com esta metodologia e os dados atuais, não encontramos nenhuma evidência em cerca de 98 por cento das comparações de 87 regiões diferentes do mundo de que ficar em casa reduziria o número de mortes para um milhão de pessoas.”

No entanto, os pesquisadores também apontam que os dados utilizados em seu estudo estão sujeitos a algumas limitações, pois não se trata de um estudo clínico randomizado, mas de um estudo denominado ecológico. Além disso, os dados de mobilidade não representam cem por cento da população e possivelmente estão subestimados, pois se o usuário deixar o smartphone desligado em casa, é claro que nenhum dado é transmitido. De acordo com os pesquisadores, os dados de mobilidade são significativos, pois já foram usados ​​em outros estudos para explicar o aparente declínio de curto prazo nas suspeitas de “novas infecções” causadas por bloqueios.

Em seu trabalho, os cientistas também apontaram que há alguns estudos que supostamente comprovam uma suposta diminuição do número de pessoas com sorologia positiva para SARS-COV-2 ou da taxa de mortalidade por bloqueio. Nos estudos correspondentes, no entanto, modelos epidemiológicos complexos foram usados, os pressupostos básicos dos quais Savaris descreve como parcialmente irrealistas:

“Além disso, os efeitos sobre as taxas de mortalidade sem um grupo de controle foram derivados diretamente das consequências de uma intervenção específica.”


ESTUDO: https://www.nature.com/articles/s41598-021-84092-1


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