Professores do Instituto de Matemática, Estatística e Física (Imef) da FURG e do Instituto Federal do Rio Grande do Sul (IFRS) divulgam novo boletim informativo sobre a evolução da Covid-19 em Rio Grande e Pelotas, indicando previsões no aumento de casos nos municípios. Segundo os docentes responsáveis, Sebastião Gomes e Igor Monteiro (Imef) e Carlos Rocha (IFRS), com relação à curva do número acumulado de casos, em 16 de julho, Rio Grande apresentava crescimento com pequena desaceleração, e Pelotas apresentava também crescimento com pequena desaceleração.
Os dados reais das cidades de Pelotas e Rio Grande (coletados até sexta-feira, 16 de julho) possibilitaram identificações paramétricas e posteriores previsões para os próximos 20 dias, resumidas nas figuras. 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 43.328 casos confirmados em 16 de julho para 44.751 em 05 de agosto, enquanto Rio Grande passará de 17.853 casos confirmados em 16 de julho para 18.459 em 05/08/2021. Estas previsões poderão se confirmar se não houver mudanças nas situações atuais dos municípios, principalmente relacionadas ao isolamento social.
Índice de Reprodução Basal
O parâmetro mais significativo de uma epidemia é o Índice de Reprodução Basal (R0). No dia 16 de julho, Rio Grande estava com R0=0,96 (significa que 100 novos infectados infectam 96 outros indivíduos, caracterizando crescimento com uma pequena desaceleração), enquanto Pelotas estava com R0=0,94 (significa que 100 novos infectados infectam 94 outros indivíduos, caracterizando crescimento também com pequena desaceleração). 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 as principais a vacinação da população e 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.
Uma média ponderada (com relação à população) do índice R0 das doze cidades pesquisadas (Bagé, Canoas, Caxias do Sul, Passo Fundo, Pelotas, Porto Alegre, Rio Grande, Santa Maria, Santa Rosa, Santana do Livramento, São Borja, Uruguaiana) permitiu identificar uma aproximação para esse índice no RS, equivalente a 0,90 (identificação em 16 de julho). A evolução desse índice (gráfico em barras e tabela) mostra uma diminuição do mesmo, nos últimos 30 dias. A principal razão para essa diminuição é o avanço da vacinação no RS. Com relação à população vacinável (adultos acima de 18 anos), em 18 de julho estávamos com 65,5% com uma dose e 28,4% com as duas doses. Porém, é fundamental que os cuidados de prevenção sejam mantidos, pelo menos até que a vacinação atinja 70% da população com as duas doses.
SimCovid
O aplicativo desenvolvido pelos pesquisadores da FURG e do IFRS 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.
Boletins sobre as situações de Pelotas e Rio Grande são disponibilizados periodicamente no espaço COVID-19, da página do Imef. Neste espaço encontra-se um livro e dois artigos científicos já publicados sobre a modelagem matemática que dá origem aos resultados apresentados no referido aplicativo e boletins informativos.
O professor Sebastião ressalta a colaboração de Paulo Victor de Araújo Brito Lisbôa, oceanólogo, que atua nas atualizações do site. E salienta também 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.