Da Folhapress
SÃO PAULO – A partir da demanda do movimento de comunicação comunitária “Favelas Contra o Coronavírus” do Rio de Janeiro, pesquisadores e consultores brasileiros da área de dinâmica de sistemas desenvolveram uma ferramenta para analisar o impacto de diferentes medidas no combate ao novo coronavírus.
O simulador estima os potenciais efeitos na disponibilidade hospitalar e no número de vidas salvas em populações de baixa renda das favelas brasileiras. O objetivo é contribuir com o debate público sobre o combate à pandemia.
A iniciativa é voluntária e desenvolvida por uma equipe multidisciplinar, que realizou desde o levantamento de dados até a modelagem e a construção do simulador.
São sete medidas levantadas junto às favelas e incluídas no simulador: transferência temporária de moradores de favela para espaços públicos; transferência temporária de moradores de favela para hotelaria; subsídio a insumos de higiene; renda básica para compra de produtos de higiene; estruturas emergenciais de saneamento; expansão da disponibilidade de UTI (leitos/dia) e uso de máscaras de proteção facial.
A última tem um dos maiores efeitos isoladamente e é potencializada quando combinada com as demais.
Por meio dessas medidas, os usuários podem simular a quantidade de vidas que poderiam ser salvas e de leitos de UTI disponíveis -em cenários epidemiológicos otimista e pessimista-, de acordo com os as estratégias que podem ser adotadas, em maior ou menor grau.
A ferramenta demonstra a importância de combinar diferentes medidas que, ao mesmo tempo, diminuam o número de contatos e aumentem a capacidade do sistema de saúde.
Os modelos epidemiológicos para Covid-19 da empresa americana Isee Systems foram usados como base da modelagem e adaptados pelos pesquisadores para a realidade do Brasil.
Dados sobre a capacidade do SUS (Sistema Único de Saúde) do Rio de Janeiro e estudos sobre os principais mecanismos envolvendo adensamento urbano e padrões de higiene foram também utilizados para construir a ferramenta. A perspectiva é que o projeto se expanda com dados também de outras cidades.
