Diariamente, pesquisadores da Universidade Federal do Vale do São Francisco (Univasf) se debruçam sobre os números oficiais da disseminação do novo coronavírus em Petrolina (PE) e Juazeiro (BA) para abastecer modelos matemáticos epidemiológicos que ajudam a compreender o comportamento da pandemia nestas duas cidades. Sempre no final da tarde da sexta-feira, o Grupo Modelos Matemáticos para Covid-19 (GMC-Vasf) divulga um boletim com uma análise semanal sobre a doença e estimativas para a semana seguinte. O último boletim (Nº 6/2020), divulgado na sexta-feira (17), mostra que permanece uma tendência de aumento do número de casos de pessoas infectadas pelo novo coronavírus e também do número de óbitos nos municípios.

No cenário estimado para a próxima sexta-feira (24), o número de infectados pela doença deverá variar entre 4.622 e 4.995 pessoas. Já o número de óbitos previsto para a mesma data irá variar em torno de 99 a 109 casos. De acordo com os dados do estudo, cerca de 60% da população da região estaria infectada pela Covid-19 na primeira semana de setembro. O boletim mais recente também confirmou as estimativas que haviam sido apontadas para a semana passada, período em que foram confirmados 3.602 casos de pessoas infectadas e 90 óbitos na região.

Um dos integrantes do GMC-Vasf, professor Paulo de Carvalho, do Colegiado de Engenharia Agrícola e Ambiental, explica que as estimativas que constam nos boletins, disponíveis no site do grupo de pesquisa, refletem a situação da região e são obtidas por meio de modelos matemáticos ajustados aos dados disponibilizados pela Faculdade de Ciências Aplicadas e Sociais de Petrolina (Facape) e Secretarias de Saúde das duas cidades. Ele esclarece que as medidas adotadas para o controle da doença não são sentidas de forma imediata. “Em média, as medidas adotadas levam 15 dias para surtir efeito. Portanto, os números mostram o impacto de ações que foram tomadas duas semanas antes, a exemplo de um afrouxamento no isolamento social ou de uma maior rigidez nestas ações”, observa.

O grupo utiliza um conjunto de modelos matemáticos distintos e faz o cruzamento das informações para chegar à variação média divulgada a cada semana. “São equações já consolidadas e utilizadas no mundo inteiro para estudos epidemiológicos”, frisa. O pesquisador destaca também que esta é a primeira semana que o grupo utiliza a média móvel, que é a média aritmética dos sete dias anteriores, para fazer as estimativas, o que possibilita uma maior confiabilidade dos números, por diminuir a influência da variação dos dias.

Além do boletim semanal, o GMC-Vasf elabora um relatório mensal com uma análise mais abrangente e aprofundada sobre a situação da pandemia nas duas cidades, incluindo a disseminação da doença pelos bairros. O estudo visa subsidiar o poder público com informações que podem contribuir para a elaboração de políticas públicas e estratégias de enfrentamento e combate ao novo coronavírus. “Os modelos apontam, com uma dada margem de segurança, as curvas características da disseminação da Covid-19, que têm um comportamento padrão já identificado no mundo inteiro. Dessa forma, é possível prever o período de ascensão, de estabilização e de decréscimo da doença”, diz Carvalho. A expectativa, segundo indicam os dados, é que o período de queda nos números da Covid-19 na região seja alcançado a partir do início de agosto.

Grupo multidisciplinar de pesquisadores que reúne docentes e estudantes de pós-graduação da Univasf, o GMC-Vasf deu início ao trabalho de análise dos dados em maio e a divulgação do primeiro boletim ocorreu em meados de junho. Os pesquisadores utilizam os números do “Report sobre o avanço do Covid-19 no Brasil e no mundo”, da Faculdade de Ciências Aplicadas e Sociais de Petrolina (Facape), da Secretaria de Saúde de Juazeiro e do Grupo de Pesquisa em Doenças Infecciosas e Negligenciadas do Vale do São Francisco (GPDIN) da Univasf para analisar a evolução da pandemia de Covid-19 na região. Os dados da pesquisa são divulgados no site e nas redes sociais (Instagram,  YouTube e Twitter) do GMC-Vasf.