SIMCOVID

Novo boletim sobre a Covid-19 em Rio Grande e Pelotas indica que é importante reforçar os cuidados preventivos

Previsões de aumentos de casos poderão se confirmar se não houver mudanças nas situações correlatas ao isolamento social

Professores do  Instituto de Matemática, Estatística e Física (Imef), da FURG, e do  Instituto Federal do Rio Grande do Sul (IFRS) estão divulgando mais um boletim informativo sobre a evolução da epidemia por Covid-19, especificamente para as cidades de Pelotas e Rio Grande, incluindo previsões para o crescimento do número de casos. Segundo os professores responsáveis, Sebastião Gomes e Igor Monteiro, do Imef/FURG, e Carlos Rocha, do IFRS, com relação à curva do número acumulado de casos, Rio Grande e Pelotas apresentavam no último dia 11 de fevereiro crescimentos com pequenas acelerações negativas.


Os dados reais das cidades de Pelotas e Rio Grande (coletados até o dia 11/02) possibilitaram identificações paramétricas e posteriores previsões para os próximos 20 dias, resumidas nas figuras a seguir:

 

Os pontos em vermelho correspondem ao número acumulado de casos reais, enquanto a curva em azul é a simulação com o modelo. A continuação da curva em azul para além dos pontos em vermelho corresponde à previsão para os próximos 20 dias. O modelo prevê que Pelotas passará de 20.368 casos confirmados em 11/02/2021 para 21.913 em 03/03/2021, enquanto Rio Grande passará de 10.601 casos confirmados em 11/02/2021 para 11.307 em 03/03/2021.


Estas previsões poderão se confirmar se não houver mudanças nas situações atuais dos municípios, principalmente correlatas ao isolamento social. O parâmetro mais significativo de uma epidemia é o Índice de Reprodução Basal (R0). No dia 11/02 Pelotas estava com R0=0,99 (significa que 100 novos infectados infectam 99 outros indivíduos, ou seja, a contaminação estava com uma muito pequena aceleração negativa). No dia 11/02 Rio Grande estava com R0=0,95 (significa que 100 novos infectados infectam 95 outros indivíduos, ou seja, a contaminação estava com uma pequena aceleração negativa).


O ideal é que o índice R0 esteja inferior a 1, provocando assim desaceleração no crescimento do número de casos e, para que isso ocorra, são necessárias medidas de prevenção, sendo a principal delas a ampliação do isolamento social. O distanciamento social em lugares públicos, o uso obrigatório de máscaras e atitudes frequentes de higienização das mãos também contribuem para a diminuição do índice R0.


Os professores informam que outras regiões do Brasil estão com crescimento acelerado do número de casos (R0 maior do que 1) e, no caso da região norte, com a circulação de uma nova variante do vírus, com indícios de ser mais agressiva com relação à contaminação. Portanto, o momento é de ampliarmos os cuidados para que essa nova onda não atinja a nossa região com muita intensidade: “Nosso time está ganhando com o placar mínimo e o nosso principal jogador que é a vacina está fora do jogo, enquanto não começa a vacinação em massa, de forma que o momento é de reforçarmos a defesa para não tomarmos a virada do jogo, pois o adversário é forte e agressivo”, destacam os professores.


Um aplicativo desenvolvido pelos pesquisadores das duas instituições está disponível gratuitamente para download, o Simcovid (atualizado recentemente e está na versão 2.1), com o qual o usuário não precisa ser especialista em matemática ou computação para realizar suas próprias simulações e análises de cenários. Este aplicativo pode ser baixado aqui.


Os professores informam ainda que os boletins sobre as situações de Pelotas e Rio Grande são disponibilizados no espaço Covid-19, da página do Imef. Neste espaço encontram-se um livro e dois artigos científicos já publicados sobre a modelagem matemática que dá origem aos resultados apresentados nos referidos aplicativo e boletins informativos. O professor Sebastião também ressalta o trabalho dos alunos da FURG: Marina Zanotta Rocha (Engenharia de Automação), Ana Luíza Arcanjo (Matemática Aplicada) e Lucas Rosa (Engenharia Mecânica). Estes alunos auxiliam na obtenção e organização dos dados reais utilizados no Simcovid 2.1.