Indicadores de poluição e de mobilidade podem também ser usados para prever o aumento no número de casos e de mortes por covid-19, sugere um estudo realizado por pesquisadores das universidades de São Paulo (USP), de Leeds (Reino Unido) e Harvard (Estados Unidos).
Em artigo*publicado com apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp), os autores relatam que até mesmo reduções discretas nos índices de mobilidade e de poluição observadas na cidade de São Paulo se refletiram em queda considerável no número de novas infecções e de óbitos nos dias seguintes.
Ao correlacionar os padrões de distanciamento social, dados epidemiológicos, de poluição e meteorológicos, os autores calcularam que uma taxa de isolamento de 45,28% na capital está associada a 1.212 novos casos de covid-19 e 44 novas mortes. Porém, quando se reduz a movimentação das pessoas, ou seja, o índice de isolamento aumenta para 50%, é possível reduzir o número de casos da doença para 438 e ainda evitar quase a metade dos óbitos.
“Mas é importante ressaltar que se trata de um estudo puramente matemático”, diz Edmilson Dias de Freitas, professor do Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas (IAG-USP) e um dos autores do estudo.
Indicadores
O índice de isolamento social do Sistema de Monitoramento Inteligente (Simi-SP), foi acompanhado ao longo da pandemia por meio de dados não personalizados, fornecidos pelas operadoras de telefonia móvel. Além desse indicador, foi avaliado o índice de mobilidade residencial do Google, indicou a análise, realizada por pesquisadores de ciências atmosféricas integrantes de projetos de pesquisa apoiados pela Fapesp.
A taxa de isolamento Simi-SP de 45,28%, média considerada para São Paulo, foi a que no estudo melhor se associou aos dados epidemiológicos da covid-19 na cidade. No dia 16 de março de 2021, quando a capital paulista entrou na fase mais restritiva e bateu o recorde de mortes por coronavírus, a taxa de isolamento foi de 42%.
“Além de encontrarmos associações estatísticas entre covid-19 e índice de isolamento, observamos também padrões de tempo bem demarcados. Isso quer dizer que, quando ocorreu aumento de mobilidade, pôde-se observar de quatro até nove dias depois um aumento de casos. E, a partir de 18 dias, um aumento no número de mortes”, relata Sergio Ibarra-Espinosa, pesquisador do IAG-USP e autor principal do estudo.
Políticas públicas
Embora a análise não tenha levado em conta fatores específicos da doença, os dados estão de acordo com o desenvolvimento da covid-19. De modo geral, uma pessoa infectada pelo SARS-CoV-2 demora de quatro até nove dias para desenvolver os sintomas.
“Observam-se padrões muito claros, o que faz esse indicador importante para a formulação de políticas públicas. Da mesma forma que ele mostra que mais distanciamento social pode evitar mortes, o contrário também é verdadeiro. Quanto maior a movimentação na cidade, maiores serão os números de casos e de mortes por covid-19, que foi o observado com o aumento da circulação de pessoas nas festas de fim de ano e outros feriados”, comenta Amanda Rehbein, bolsista da Fapesp no IAG-USP e coautora do estudo.
Poluição
Os pesquisadores utilizaram dados coletados entre 27 de março de 2020 e 12 de março de 2021 (antes do pico da pandemia) e, portanto, o estudo não considera a possibilidade de saturação do sistema de saúde nem de qualquer medida em relação ao uso de máscaras, procedimentos de higiene ou auxílio financeiro para que a população permaneça em casa.
Os pesquisadores também observaram que um incremento de material particulado e ozônio na atmosfera esteve associado ao aumento de casos e mortes por covid-19. “Não sabemos ainda o motivo dessa associação. Como se trata de uma doença respiratória pode ser que a poluição interfira no agravamento. Outra possibilidade é os índices de poluição serem indicadores de mobilidade, já que material particulado e ozônio estão associados à queima de combustível fóssil”, diz Freitas.
*Artigo "Association between COVID-19, mobility and environment in São Paulo, Brazil", divulgado na plataforma medRxiv, pode ser lido em: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.02.08.21250113v1
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