PrEpidemia – Observatório de predição e acompanhamento da epidemia COVID-19

Nome dos Integrantes da UnB

Dra. Ana Carla Bittencourt Reis, Dr. Ari Melo Mariano, Dr. Edilson de Souza Bias, Dr. Fábio Macedo Mendes, Felipe Pereira De Lima, Maíra Rocha Santos, Dr. Manuel Nascimento Dias Barcelos Júnior, Dr. Ricardo Seixas Brites, Dr. Rômulo Ribeiro, Dr. Rudi Henri Van Els, Dr. Renato Coral Sampaio, Dr. Sergio Henrique da Silva Carneiro, Dra Simone Borges Simão Monteiro, Dr. Valdir Steinke. Pesquisadores externos: Dr. Abimael Cereda Junior, Dra. Ana Paula Melo, Dr. Leonardo Lazarte, Dra. Mara Lúcia Castilho, Dr. Paulo Angelo Alves Resende, Dr. Pedro Costa Campos Filho.

Análise do Contexto

Embora o número de informações sobre o COVID-19 aumente significantemente, todos os dias, ainda é cedo para ter certeza sobre todos os aspectos dessa Pandemia[1], porém a medida que o surto acelera, mais se aprende e maiores os esforços para buscar uma solução.
A evolução do vírus foi progressiva, desde os primeiros sintomas de uma pneumonia desconhecida em dezembro de 2019, passando pelo primeiro caso no Brasil, confirmado em 26 de Fevereiro de 2020, e o atual cenário marcado por mais de meio milhão de infectados, 24.000 mortos no mundo, sendo 2988 infectados no Brasil e 77 mortos, até 27 de março de 2020[2, 3].
Apesar de existirem diferentes perspectivas a respeito do SARS-CoV-2, sabe-se que seu poder de transmissão é superior a outros vírus anteriores, como o SARS-CoV 2002/2003 e o 2012-2014 MERS-CoV. Segundo Boulos & Geraghty [4], enquanto o MERS levou cerca de dois anos e meio para infectar 1000 pessoas, e a SARS levou aproximadamente 4 meses, o novo SARS-CoV-2 alcançou esse valor em apenas 48 dias.
O alto grau de disseminação e a falta de uma vacina impulsionaram os países, por meio de seus Governos, a suspender eventos internacionais, como as olimpíadas, apresentações artísticas, entre outros, a recomendar distanciamento social e, em alguns casos, isolamento, a fim de evitar o contágio massivo e o colapso do sistema de saúde.
No Brasil, os Governadores de cada estado estabeleceram ações específicas para este fim. No Distrito Federal foi estabelecido, inicialmente, a suspensão das atividades consideradas não essenciais por 5 dias, por meio do Decreto Nº 40509, em 11 de março de 2020. Posteriormente, foram editados novos decretos a fim de preservar o cidadão, estendendo o isolamento até a presente data (27 de março de 2020), mas com avaliações periódicas a fim de reestabelecer as atividades assim que se possa assegurar a sua segurança.
Essas ações foram necessárias a fim de conter o contágio massivo nos ambientes onde as pessoas desenvolvem suas tarefas e no trajeto realizado diariamente para cumprir suas atividades. Segundo Boulos & Geraghty [4], a mobilidade humana coloca os cientistas em séria desvantagem na redução de potenciais epidemias, pois uma pessoa pode se infectar com o vírus em um lugar e disseminá-lo em outro local em curto espaço de tempo.
Segundo Xie, He, Mercer, Wang, et al. [5], as crises globais de saúde também são crises de informação. Este é um importante ponto de vista, dado que a experiência e o conhecimento sobre formas de atuação perante os problemas de saúde podem contribuir para evitar seu agravamento. Desse modo, ofertar informação confiável, no menor tempo possível, contribui para tomada de decisão acertada e mais efetiva.
Garantir uma tomada de decisão mais precisa é muito importante, uma vez que os efeitos de uma epidemia/pandemia estão além daqueles relacionados à saúde.
A dimensão espacial, neste contexto, é fundamental, indo além da criação de mapas informativos e dashboards dos sistemas de Business Inteligence (BIs), uma vez que a problemática em questão tem relação intrínseca com a distribuição espacial não somente no que se refere à propagação, mas também em suas dimensões pré e pós epidemias e nos apropriamos de referenciais teórico-metodológicos da ciência Geográfica, em especial, do ferramental técnico e do uso de algoritmos presentes nos Sistemas de Informações Geográficas (SIGs).
Não se pode descartar os efeitos em todos os grupos vulneráveis socialmente que não possuem meios para garantir a prevenção da doença, sendo, portanto, um grupo a ser foco de políticas públicas imediatas, para salvá-los e garantir que não sejam alvo de discriminações relacionadas ao contágio. As políticas públicas são essenciais, pois o problema deve ser resolvido na coletividade. Um grupo desatendido pode comprometer todos os esforços realizados.
Kim, Ku e Oh [11] explicam que especificações insuficientes e resultados insatisfatórios gerados nas previsões de doenças infecciosas emergentes (por exemplo, SARS, H1N1, Ebola, Zika e MERS) são os motivos de uma coordenação da saúde pública deficiente. Isso ocorre, pois muitos modelos preditivos criados e informações disponibilizadas possuem erros, ocasionando decisões equivocadas.
Porém, este é um processo que ocorre em diversas áreas, não apenas na saúde, pois com o advento da tecnologia muitas pessoas tiveram acesso a ferramentas amigáveis, facilitando a geração de resultados visualmente atrativos, porém incorretos.
Assim, a Inteligência Geográfica – que une conteúdo e metodologias geográficas por meio de análises espaciais, técnicas e conceitos e tecnologias, como Plataformas Tecnológicas de Espacialização e Modelagem, permite que se obtenham resultados baseados no Ciclo da Inteligência Competitiva, processo pelo qual a inteligência é obtida, produzida e disponibilizada para os usuários.
Neste contexto, o papel das Universidades, como centro de pesquisa, apoio científico e disseminação do conhecimento, passa a ser primordial, pois apenas por meio de uma equipe de especialistas multidisciplinares será possível conseguir construir um panorama amplo a respeito do problema, e, assim, minimizar os erros referentes aos modelos de tomada de decisão.
Desta forma, diante de um problema como o COVID-19, é necessário todo um procedimento metodológico, analisando, testando e garantindo a melhor ferramenta, com os princípios científicos corretos e uma equipe experiente, com histórico de resolução de problemas similares.

Breve Fundamentação Teórica

Constatou-se, na revisão da literatura em 2014 sobre SIG em saúde, a existência de 248 artigos (28,7%), de 865, focados em doenças infecciosas o uso dos dez principais softwares utilizados para mapear doenças, e a plataforma ArcGIS da ESRI indicou que sete deles eram sobre Coronavírus, acumulando mais de 160 milhões de visualizações em meados de fevereiro [8].
O uso de modelos matemáticos e ferramentas computacionais são importantes para área de saúde para inferir 'quem infectou quem' em um surto de doença infecciosa a partir de dados de casos densamente amostrados [12].
Estudos [13–15] explicam o papel da mobilidade como fator importante na difusão de uma doença, principalmente aquelas que possuem alta taxa de contágio, como o COVID-19. De fato, os profissionais de saúde, há muito tempo, consideram o mapeamento convencional e, mais recentemente, os sistemas de informação geográfica (SIG), como ferramentas importantes no rastreamento e combate ao contágio[4].

Objetivos e Metas

Objetivo: Criar um observatório para a pandemia COVID-19, abordando aspectos de saúde, economia, transporte público, geoespacial, com contribuições de equipe multidisciplinar composta por pesquisadores das áreas de geociências, saúde, engenharia de produção e matemática com ênfase no Distrito Federal e na Região Integrada de Desenvolvimento Econômico (RIDE).
O observatório visa prover informações para a tomada de decisões dos gestores públicos de forma proativa, por exemplo, com a identificação de áreas de menor risco que podem ter controles sanitários reduzidos e áreas de maior risco que necessitam de controles mais rigorosos, por meio de predição de cenário futuros, usando modelagem matemática. Para a população, o observatório visa prover informações estratificadas e orientadas às preocupações das diversas comunidades.
Para atingir o objetivo proposto, são detalhas a seguir as metas necessárias (dentre outras). A duração prevista para o projeto é de 6 meses.
• Meta 1. Demonstração da atual situação do COVID-19 no Brasil, tendo por base a distribuição baseada na Densidade Demográfica;
◦ Produto: Dashboard nacional
▪ Entrega: Mês 1

• Meta 2. Construção e demonstração da atual situação do COVID-19 no Distrito Federal, tendo por base a distribuição baseada na Densidade Demográfica, especializada a nível de Regiões Administrativas e dos municípios da RIDE (análise intraurbana) tendo por base os setores censitários do IBGE, demonstrando a vulnerabilidade setorial estratificada por faixas etárias e aglomerados populacionais;
◦ Produto: Dashboard do DF e RIDE, e Mapas interativos em Webgis
• Entrega: Mês 1

• Meta 3. Elaboração dos modelos computacionais e geração de cenários espaço/temporais da propagação da epidemia por meio estratégias colaborativas de programação e simulação, utilizando coleta de dados que serão capilarizadas por meio de mídias sociais, órgãos de comunicação de massa;
◦ Produto: Cenários preditivos analisados
• Entrega: Mês 2 - 6

• Meta 4. Análises e construções de cenários de possíveis liberações setoriais em função dos quadros espaciais de disseminação e do acompanhamento do aumento de infecções, com base em dados amostrais, fornecidos por instituições oficiais e laboratórios, bem como pela coleta e amostras sistemáticas da população e analisadas pelos modelos matemáticos propostos;
◦ Produto: Padrões de disseminação e acompanhamento da epidemia na área de estudo
• Entrega: Mês 2 - 6

• Meta 5. Elaboração de Nota Técnica sobre as informações geradas pelo sistemas geoespaciais e pelos modelos matemáticos, atestados pelos grupos de pesquisadores que compõem a equipe de suporte;
◦ Produto: Nota técnica 1 e Artigos científico submetido
▪ Entrega: Mês 1 - 6


• Meta 6. Elaboração de Nota Técnica sobre o apontamento dos principais efeitos e impactos ocasionados pela pandemia do COVID-19 no Distrito Federal e na RIDE.
◦ Produto: Nota técnica 2 e Artigos científico submetido
▪ Entrega: Mês 1 - 6

Metodologia

Esta pesquisa é aplicada, exploratória-descritiva e quantitativa, e multidisciplinar, pois envolve pesquisadores das áreas de geociências, engenharias, ciências da informação, estatística e saúde. Será realizada no Distrito Federal e na RIDE, tem como parceiros para fornecimento de dados/consumo dos resultados o governo local e instituições de saúde (públicas e privadas).
O presente projeto de pesquisa está estruturado nas seguintes etapas: a. Coleta e Análise de dados, b. Confecção de dashboards e mapas interativos, c. Construção dos modelos preditivos, d, Calibração dos modelos preditivos, e. Apresentação de cenários preditivos, f. Entrega das notas técnicas e submissão de artigos.

Resultados Esperados

Espera-se por meio desta proposta, entregar um observatório a sociedade para informará em tempo real a evolução do COVID-19 no Distrito Federal e na RIDE. A partir do mapa da situação atual sobre a disseminação, será possível apresentar cenários preditivos sobre o avanço geográfico da doença, tais como prever situações de contaminação, identificar áreas de risco, e a partir dessas informações compreender os locais mais vulneráveis, e que necessitam de esforços e recursos para reduzir a letalidade do COVID-19. Com base nos resultados, sugerir ações por meio de notas técnicas para guiar as decisões dos gestores.

Valor da previsão de financiamento da unidade

Cronograma da Execução

O tempo estimado para o desenvolvimento do projeto é de 6 meses, visando subsidiar gestores durante o surto da pandemia do COVID-19.
A seguir, são descritas as atividades para execução da pesquisa.
Organização das equipes e processos de trabalho – Mês 1
Organização das bases de dados – Mês 1-2
Alimentação das bases de dados – Mês 1-3
Sistematização e aplicação nas diversas áreas de estudo do projeto dos modelos de análise de dados – Mês 1-3
Análise e consolidação de dados – Mês 2-4
Disponibilização de interfaces de visualização de dados – Mês 2-4
Criação de modelos preditivos – Mês 2-6
Captação de dados em campo – Mês 2-4
Elaboração de notas técnicas – Mês 1-6
Divulgação de resultados (artigos e conferências) – Mês 2-6