A “Rede CoVida – Ciência, Informação e Solidariedade” é um projeto de colaboração científica e multidisciplinar focado na pandemia de Covid-19. A rede visa ao monitoramento da pandemia no Brasil, com previsões de sua possível evolução. Visa também a produção de sínteses de evidências científicas tanto para apoiar a tomada de decisões pelas autoridades sanitárias quanto para informar o público em geral. É uma iniciativa conjunta do Cidacs/Fiocruz Bahia e da Universidade Federal da Bahia (Ufba), com apoio de colaboradores de outras instituições de pesquisa nacionais e internacionais.

Um painel para monitoramento da doença no país, com atualização em tempo real, foi a primeira ação lançada pela rede. A plataforma permite que o usuário visualize os dados atuais, a evolução dos casos, os óbitos, a concentração da doença e a previsão da situação nos próximos dias em todos os estados e municípios no Brasil, com casos confirmados.

Toda a plataforma de monitoramento foi desenvolvida por quatro profissionais, em colaboração com dezenas de pesquisadores, que atuaram remotamente ao longo de 10 dias, seguindo recomendações do Ministério da Saúde. O CoVida produz boletins quinzenais que podem ser acessados no site do projeto.

De acordo com Gabriela Borges, estatística do Cidacs e uma das responsáveis pelo painel de monitoramento, uma das preocupações era oferecer uma visualização de dados compreensível para todos os públicos. “Utilizamos bibliotecas de web para desenvolver um painel que apresentasse os dados e predições de forma fácil de ser interpretada”, relata. 

Previsões rigorosamente calculadas podem ajudar na tomada de decisões

O modelo matemático implementado pelo grupo traz dados que ajudam os gestores públicos a tomarem decisões baseadas em evidências científicas. “O gestor que observa um modelo pode se antecipar na quantidade de leitos, nos tipos de leitos, nos materiais necessários e recursos humanos a serem recrutados no preparo dos sistemas e assistência à saúde”, explica Oliveira.

Além dos recursos físicos e humanos, estes cálculos também contribuem para avaliar os efeitos de medidas sociais, como restrições de circulação de pessoas e fechamento de estabelecimentos comerciais não-essenciais. “Comparamos experiências anteriores e observamos padrões de comportamento humano. Assim, fazemos a previsão de uma situação com uma margem de incerteza associada”, conta Oliveira.

Diversos modelos matemáticos estão sendo aplicados para compreender a atual pandemia de Covid-19. O Grupo de Trabalho de Modelagem da Rede CoVida adotou o modelo SIR; uma estratégia analítica produzida a partir de grupos de indivíduos classificados como Suscetíveis, Infectados e Recuperados. Uma das vantagens do modelo é a simplicidade e efetividade na modelagem de epidemias. “Estamos contribuindo para o fornecimento de uma visualização para população em tempo rápido daquilo que está acontecendo neste início da pandemia de coronavírus no Brasil”, defende Borges.

O integrantes do projeto já realizaram reuniões com gestores do Estado e dos municípios de Salvador e Camaçari para apresentar os cálculos realizados pela Rede CoVida. Além disso, a equipe participou de instâncias, como o Comitê Científico do Consórcio Nordeste, visando apoio na tomada de decisão a partir de evidências científicas.

Grupo de Epidemiologia & Informação da Rede CoVida

É responsável por organizar e garantir o fluxo regular de dados úteis e disponíveis sobre os diferentes aspectos da pandemia. Esse trabalho, em breve, resultará na construção de uma grande plataforma integrada de dados sobre a Covid-19, que permitirá cruzar diferentes informações e assim responder às mais diversas questões de pesquisa sobre a pandemia. Desse modo, esse grupo temático apoia as análises que se fizerem necessárias, contribui com os demais grupos temáticos em análises para responder questões de investigação específicas, além de apoiar a construção de relatórios e boletins.

Consulte o funcionagrama disponível em: https://covid19br.org/sobre/

Confira o vídeo do pesquisador Pablo Ramos sobre curva de contágio:

[print-me]