Tuíte de Bolsonaro que foi apagado por violar as regras da rede social a respeito de informações sobre saúde pública — Foto: Reprodução/Twitter

O Twitter decidiu enfim tomar ontem uma atitude em relação à propaganda nociva e mentirosa feita pelo presidente Jair Bolsonaro contra as medidas de prevenção da Covid-19. Em nome da defesa da saúde pública, apagou tuítes em que ele saía às ruas proclamando novas barbaridades sobre o novo coronavírus.

Bolsonaro não é o único político a tentar tirar proveito político da pandemia. O governador paulista, João Doria, tuitou um gráfico que afirmava demonstrar queda no crescimento dos casos em São Paulo. Doria tem razão em dizer que as medidas de isolamento terão efeito nos números e faz bem em conclamar o paulista a ficar em casa. Mas o gráfico que divulgou não demonstra isso. Revela apenas que os números do estado são inferiores aos casos no resto do país – o que nem surpreende, nem quer dizer muita coisa.

Um gráfico que permite avaliar o crescimento de modo cientificamente mais preciso e visualmente mais claro, construído em escala logarítimica a partir do centésimo caso (disponível no meu Twitter), revela que houve, sim, ligeira inflexão na curva paulista nos últimos dias. Mesmo assim, ela continua acima da linha que aponta a média nos estados mais atingidos do Brasil. Ainda é cedo para avaliar se a tendência se manterá.

Mais cedo ainda, para dizer se as medidas do governo já surtiram o efeito desejado por Doria. A Covid-19 tem um período longo de incubação. Alterações na curva só são sentidas pelo menos duas semanas depois da implementação de quarentenas ou do distanciamento social. Em São Paulo, não se passou nem mesmo uma.

É preciso reconhecer, contudo, que Doria – assim como o governador fluminense, Wilson Witzel – ao menos não tem negado a ciência. Esperemos que os paulistas sigam mesmo suas orientações e permaneçam em casa, para que em breve possamos verificar nos números se a curva da Covid-19 tem mesmo o perfil mais brando que tantos parecem enxergar tanto em São Paulo quanto no Brasil.

Tal análise não é apenas prematura. Também depende de números ao que tudo indica subestimados. Ninguém sabe ao certo a extensão real da ameaça do novo coronavírus no país. Os dados do governo padecem, essencialmente, de duas deficiências:

Primeiro, não há uma estrutura de testes implementada. Como a maioria das infecções resulta em quadros leves da doença, a quantidade de brasileiros contaminados é presumivelmente bem superior à divulgada nos boletins oficiais. Em Wuhan, epicentro da pandemia, pesquisadores estimaram que 86% dos casos não foram notificados, de acordo com estudo recente na revista Science.

Segundo, diversas mortes que podem ter sido provocadas pela Covid-19 são registradas como pneumonia ou outra causa respiratória. No Reino Unido e na Alemanha, todos os pacientes são testados depois de mortos, e a presença do vírus obriga a classificação do caso como vítima da doença, ainda que tenha havido outras intercorrências. No Brasil, não há como garantir que tal norma seja respeitada.

Será, então possível, saber quantos contaminados existem de verdade no Brasil? As subnotificações do segundo tipo ainda são difíceis de avaliar. Exigem um mergulho nos números regulares de mortes por doenças respiratórias, para verificar se há algum aumento inesperado nos registros de pneumonias que possa ser atribuído à Covid-19. Já há pesquisadores trabalhando nisso.

É possível, enquanto isso, estimar as subnotificações do primeiro tipo. O método usado em Wuhan pode ser repetido aqui e acompanhado ao longo do tempo, à medida que os números oficiais forem divulgados. Ele consiste num procedimento de dois passos, descritos num estudo do Centro de Modelagem Matemática para Doenças Infecciosas (CMMID) da Escola de Higiene e Medicina Tropical de Londres (LSHTM):

Com base no total de mortes divulgado hoje e na letalidade registrada para a doença – número ainda longe de consensual –, é possível inferir quantos doentes foram contaminados nas últimas semanas. Estudos estimam em perto de 13 dias o tempo médio entre a hospitalização e a morte. Um cálculo estatístico distribui essas hospitalizações entre as últimas semanas e permite deduzir a quantidade real de infectados diariamente (desde que se assuma que um paciente só é testado se chega doente ao hospital, como vem sendo feito no Brasil); Comparando o número obtido no item 1) ao divulgado oficialmente, é possível então estimar o percentual médio de subnotificação e deduzir, com base nele, uma faixa para o número real de contaminados.

Os pesquisadores londrinos publicaram um programa que permite realizar todas essas simulações. Para obter os resultados para o Brasil, alimentei o software com os números atualizados até ontem (4256 casos e 136 mortos) e supus quatro cenários:

Com a letalidade padrão que usaram no estudo: 1,38%. Com letalidade pouco inferior à verificada na Coreia do Sul, onde o rastreamento dos casos permitiu poupar o sistema de saúde: 0,5%; Letalidade de 2%, ainda aquém da verificada em países onde o sistema de saúde chegou perto do colapso; Finalmente, para tentar avaliar a influência do segundo fator acima, supus que há uma morte não notificada para cada quatro registradas (subnotificação de 20%).

Os resultados estão na tabela abaixo:

Estimativa da contaminação por Covid-19 no Brasil Casos detectados Casos presumidos Cenário 1 (letalidade=1,38%) 12% (9,1%-15,7%) 35.478 Cenário 2 (letalidade=0,5%) 4,3% (1,9%-10,3%) 97.920 Cenário 3 (letalidade = 2%) 17,4% (11,1%-27,7%) 24.480 Cenário 4 (morte subest. 20%) 9,5% (7,4%-12,2%) 44.608

Levando em conta o limite inferior e o superior em todas as hipóteses, pode haver hoje algo entre 15 mil e 230 mil contaminados pelo novo coronavírus no Brasil. É uma faixa bastante ampla. Nem tanto pela subnotificação das mortes, mas sobretudo em virtude da principal incógnita que ainda desafia os cientistas: a letalidade da Covid-19. Quanto menor ela for, mais infectados haverá, pois mais gente terá o vírus sem apresentar sintomas. Mas, quanto mais infectados houver, mais sobrecarregados ficarão os hospitais, e mais gente morrerá.