Minas pode ter 16 vezes mais infectados do que registram os dados oficiais, diz estudo da UFMG

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Estudo foi realizado por pesquisadores da UFMG e da UFOP (Banco de Imagens/Shutterstock)

Da UFMG

Minas Gerais pode ter nesta terça-feira (12) cerca de 56 mil pessoas infectadas com o novo coronavírus. Estudo realizado pelo professores Leonardo Costa Ribeiro, da Faculdade de Ciências Econômicas da UFMG, e Américo Tristão Bernardes, do Departamento de Física da Universidade Federal de Ouro Preto, demonstra que há 16,5 casos da Covid-19 para cada um confirmado oficialmente.

A subnotificação em Minas supera em mais de quatro vezes a do Brasil – de acordo com o trabalho, publicado nesta terça-feira, 12, em nota técnica, a proporção no país é de 3,8 pessoas com a Covid-19 para cada caso registrado. Há cerca de um mês, quando os pesquisadores divulgaram a primeira edição do estudo, o cálculo indicava subnotificação de 7,7 vezes no plano nacional. 

No período de 12 de abril a 10 de maio, houve elevação significativa da testagem para a Covid-19 no Brasil. Há um mês, eram realizados 296 testes por milhão de habitantes, e, há dois dias, foram feitos 1.597 testes por milhão.

“Isso explica, em parte, a redução da subnotificação no país. Enquanto isso, Minas Gerais testa muito pouco: com 476 testes por milhão de habitantes, está muito atrás, por exemplo, do Amazonas e do Distrito Federal, com 1.600 testes”, comenta Leonardo Ribeiro.

Ribeiro ressalta que o Brasil ainda enfrenta muitas dificuldades para testagem, relacionadas a infraestrutura laboratorial, mão de obra, aquisição dos testes e logística. Oitavo país com maior número de contaminados, o Brasil ocupa apenas a 27ª posição em testagem por milhão de habitantes entre os 30 mais afetados pela Covid-19.

Internações e testes

Um dos fatores que pesam nos cálculos de Ribeiro e Bernardes é a quantidade de hospitalizações por Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG). Minas Gerais tem, entre os estados brasileiros, o terceiro maior número de internações por SRAG, mas aparece apenas na 11ª posição na lista dos casos confirmados de Covid-19. “Consideramos que a combinação de alto número de hospitalizações pela síndrome com números baixos de testes e casos confirmados seja indício de que há grande subnotificação nos registros oficiais”, afirma o pesquisador, vinculado ao Centro de Estudos de Desenvolvimento e Planejamento Regional (Cedeplar), da UFMG.    

Os autores lançaram mão de estatísticas sobre hospitalizações feitas pela Fiocruz e fizeram análise matemática da evolução temporal (2012 a 2019) de internações. Essa análise identificou, por meio da técnica de regressão, uma função que replica, com grau de confiabilidade acima de 90%, o comportamento típico dos casos de hospitalização por SRAG. Esse comportamento foi extrapolado para 2020, obtendo-se a expectativa de casos sem o surto provocado pelo novo coronavírus. A diferença entre a curva matemática que representa os números esperados e o volume real de internações dá a medida da subnotificação.

A nota técnica ressalta que os índices de subnotificação foram obtidos com base nos casos mais graves, que chegam aos hospitais. “Então, é de se esperar que, considerando também os casos que não geram hospitalização, esses índices sejam ainda maiores”, escrevem os pesquisadores.

Representação da análise mostra coincidência entre os dados reais no tempo e a função matemática correspondente, usada para as projeções do estudo (Divulgação/UFMG)

Testagem em grupo

Uma alternativa para ampliar a escala de testagem em Minas Gerais foi proposta por outro grupo de pesquisadores da UFMG. Sob a coordenação do professor Ricardo Takahashi, a força-tarefa adaptou uma  técnica matemática de testagem em grupo (group testing) para o vírus Sars-CoV-2, que possibilita promover uma grande expansão da atual capacidade de exames, com base na taxa estimada de prevalência de infecção. No caso de Belo Horizonte, menos de sete testes seriam suficientes para testar 100 pessoas. Considerando-se apenas o grupo de indivíduos já com suspeita de infecção, o gasto seria de menos de 20 testes para 100 pessoas.