Vemos luz no fim do túnel COVID-19?

Quem conversou comigo recentemente ou me acompanha pelo Linkedin sabe que estou otimista com a crise do COVID-19. Acredito que o número de mortes, apesar de relevante (afinal, cada vida importa), será menor que o inicialmente projetado, e que sairemos dessa crise mais rápido do que imaginamos.

Mas em conversas com muita gente, percebo que faço parte de uma pequena minoria na minha leitura da situação.

Neste post, gostaria de compartilhar alguns dados e análises que me fazem pensar de forma mais otimista no que diz respeito à crise e, principalmente, no que diz respeito ao Brasil. Com isso, espero gerar uma discussão saudável e ouvir as opiniões — contrárias e semelhantes — de vocês, para que juntos cheguemos a conclusões mais ricas sobre a situação.

Por que estou otimista?

1) A taxa de ocupação dos hospitais aparenta estar sob controle

Como visto nos vários “hotspots” da crise do Coronavírus ao redor do mundo, ocupações de hospitais são um leading indicator da crise. Ou seja, para entender como a crise se comporta, observamos primeiro suspeitas (sintomas), depois internações (geral e em seguida, UTI), confirmações de infecção e, por fim, óbitos.

Desde o começo da crise tenho tentado coletar dados de hospitalizações, principalmente em São Paulo, e fora o relatório esporádico e informal via Whatsapp (obrigado à minha fonte!), não tive acessos a esses dados de forma estruturada. Isso mudou essa semana, com várias fontes compartilhando as informações de forma granular e em tempo real.

  • Dados da rede Hapvida, a maior operadora de saúde do país com 39 hospitais em 14 Estados, mostrando a utilização de leitos de UTI bem abaixo da capacidade de 555, e com pouco crescimento. Além dos 555 leitos de UTI que eles possuem, anunciaram a construção de mais 200 para o COVID:
  • Dados do Hospital Albert Einsten consolidando dados informais que circularam no Whatsapp do boletim médico COVID-19, mostrando internações estáveis na UTI e tendência de queda em casos confirmados:

Uma crítica comum ou preocupação com esses dados é que eles cobrem somente a rede privada, cobrindo uma população mais privilegiada que, em tese, já está verticalmente isolada desde o início da crise.

Com isso, podemos olhar alguns datasets de hospitais públicos.

  • A Prefeitura de São Paulo divulga os dados de utilização dos hospitaios de que foram construídos no Pacaembu e no Anhembi. A ocupação está sob controle, principalmente considerando a ocupação de leitos de baixa complexidade vs. grave:
  • Outras fontes de dado da rede pública demonstram um desenho parecido. Esse artigo da Folha fala de uma ocupação de 70% dos leitos de UTI, mas com certa variação por hospital e com mais casos de COVID-19 em enfermaria do que em leitos de UTI, segundo os gráficos abaixo:
  • Os dados das hospitalizações da rede pública ainda são uma incógnita (não achei os dados para internações do SUS — se alguém tiver, me mande por favor!). Porém, olhado para o Estado de São Paulo, temos aproximadamente 2.500 internações em UTI, entre casos suspeitos e confirmados, por causa do COVID-19, segundo o gráfico abaixo:
  • O Estado de São Paulo aparenta ter entre 7 mil e 10 mil leitos de UTI, dos quais 40% na rede pública, ou 3.500 leitos. Assumindo que temos hoje 2.5 mil casos internados por COVID-19 no Estado e um total de 7–10 mil leitos, me encoraja ver que temos o número de leitos suficiente para atender à demanda vinda desse epidemia. Mesmo se 100% dos casos fossem na rede pública, hoje teríamos a capacidade para atender todos os casos.
  • Fico animado em ver que o poder público continua adicionando novos leitos de UTI na rede pública (artigo) e que estamos pensando ativamente em parcerias público-privadas (artigo) para conseguir lidar com uma potencial superlotação. Isso para já estar acontecendo no Ceará, por exemplo (artigo).

Vale lembrar que a distribuição de leitos de UTI, a nível estadual, mas também municipal, continua sendo um grande ponto de atenção. Se o sistema público continuar sendo pressionado, a mobilização de recursos para atender a população mais vulnerável vai ser absolutamente crucial.

Desde o início da crise, um dos grandes riscos relativos ao nosso sistema hospitalar era a questão da distribuição dos leitos de UTI por estado e por sistemas de saúde privado e público:

Já o Rio de Janeiro publicou o dado de ocupação de 88,45%, ou seja, 548 leitos de UTI ocupados de um total de 619 no SUS da cidade. Porém, como publicado no próprio relatório, apenas 203 desses casos de UTI estão diretamente relacionados ao COVID-19. Além disso, estão sendo cpmtruídos vários hospitais de campanha para aliviar essas ocupações.

Minha leitura é que, salvo algumas exceções (AM, CE — estados que tiveram taxa de crescimento de contágio mais elevada no início da crise), a situação hospitalar está sob relativo controle no Brasil. Espero que essa realidade não mude para pior nos próximos dias.

2) A taxa de mortalidade aparenta estar abaixo da expectativa inicial

No início da crise, o que assustou muita gente na questão do COVID-19, inclusive eu, foi a taxa de mortalidade estimada em 3%+, o que colocava o COVID-19 bem acima de uma gripe comum, com um número de reprodução também bem maior, parecida com a do SARS:

Fala-se muito de subnotificação e ausência de testes e como isso pode nos ajudar a desvendar o “mistério” do Coronavírus. Na minha opinião, o melhor report até agora sobre o assunto é do JP Morgan, dos mesmos autores que modelaram as taxas de infecção em NY e no Brasil:

O argumento básico dos autores é que a taxa de mortalidade só pode ser calculada com precisão uma vez que grande parte da população seja testada. E os resultados da análise deles, usando dados de países que já testaram grande parte das suas populações, resumidas no gráfico abaixo, são surpreendentes:

Em resumo, a taxa de mortalidade do COVID-19 aparenta estar muito mais próxima de 0.4–0.5% do que dos valores de 6–13% reportados em lugares com presença forte do vírus como NY, Itália e Espanha.

Obviamente, temos que tomar muito cuidado com essa conclusão, já que ela se baseia em estudos ainda pequenos e testar população maiores e maiores deve ser o caminho. Recomendo a leitura desse estudo em uma pequena cidade “hotspot” da Alemanha, que pode nos dar o caminho das pedras, assim como os outros programas mencionados no artigo na Islândia, Ilhas Faroe, Emirados Árabes Unidos, além da China.

UPDATE 19/04

  • Tive acesso a um artigo muito interessante sobre um estudo da Universidade de Stanford, parecido com os estudos que foram feitos em Gangelt. No estudo (link), os pesquisadores testaram 3.300 pessoas para COVID-19 de forma aleatória, recrutadas via Facebook, em Santa Barbara na Califórnia.
  • Os achados são consistentes com outros estudos parecidos: a prevalência do COVID-19 no grupo foi de 1.5% (ou 2.81% se levado em consideração fatores populacionais), levando à conclusão que a região de Santa Barbara deve ter algo entre 2.49% a 4.16% de taxa de infecção real pelo COVID-19, o que é entre 50 a 85 vezes os casos oficiais reportados.
  • Com isso, a taxa de mortalidade estimada seria de 0.12–0.20% assumindo os óbitos na região. Isso adiciona mais um estudo à lista de populações (segregadas) amplamente testadas e que discuti anteriormente:
  • Novamente esse estudo reforça a necessidade de se fazer testes generalizados na população para termos um panorama mais claro da mortalidade desse vírus. O governo de SP informa que conseguirá ampliar significativamente os testes a curto prazo, principalmente para pessoas em hospitais. Isso vai reduzir o risco de subnotificações e nos dar muito mais informação nos próximos dias.

Se for verdade, o Coronavírus é uma infecção que se compara de forma muito favorável a outras infecções, algumas delas inclusive bem mais comuns em mercados emergentes como o Brasil. No gráfico abaixo, o COVID-19 estaria em R0 de 1–3 e taxa de mortalidade de 0.4–0.5%, no mesmo quadrante de risco da gripe suína (H1N1) e a Zika, e menos perigoso que dengue e e.coli:

Recomendo muito acessar o gráfico interativo que esse site montou, inclusive abrindo a fonte de dados de todas as diferentes infecções, permitindo várias análises e cortes dos dados.

3) O isolamento social achatou a curva no Brasil

Acho válido lembrar que a grande preocupação no início da crise do Corona era conseguirmos “achatar a curva” para não sobrecarregar o nosso sistema de saúde e colocar as vidas de mais pessoas em risco. Minha leitura, baseado principalmente nos dados que apresentei no primeiro ponto, é que o Brasil conseguiu fazer isso com sucesso.

O report do JP Morgan citado anteriormente faz uma análise muito interessante sobre a real taxa de infecção assumindo uma mortalidade de ~0.4%, ajustando esse fator pela idade já que esse fator de 0.4% seria válido para uma população de idade média de 36 anos. Ou seja, em uma população como o da Itália, de 45.5 anos de idade média, a fatalidade seria maior.

O resultado dessa análise está na tabela abaixo:

Os resultados são bem interessantes:

  • Existem três grandes “hotspots” no mundo hoje: Lombardia (Itália), Madrid (Espanha) e Nova Iorque (EUA), com casos COVID implícitos de ~20% da população
  • Esse número de ~20% é relativamente consistente com o estudo em Gangelt, na Alemanha, onde 14% da população testou positivo para anticorpos (apresentou imunidade) e 2% apresentou infecções agudas
  • Dado que a epidemia já está desacelerando nas regiões de maior incidência, a combinação de distanciamento social +“imunidade de rebanho” parecem estar colocando um “cap” na taxa de contágio do vírus
  • Com isso, muitos dos “worst case scenarios” que foram desenhados para vários países (Neil Ferguson no UK, CDC nos EUA ou as manchetes que se criaram a partir das divulgações do Atila Iamarino no Brasil) tem boa chance de não se materializarem

Por fim, países com população mais novas assim como o Brasil, por exemplo, reduziria ainda mais a fatalidade por COVID-19.

Nosso time de data science fez a mesma análise que o JP Morgan, estimando a taxa de infecção de COVID-19 no Brasil, por estado, usando o fator de 0.4% ajustado pela idade média da população, que nos leva a 0.214%, chegando no resultado abaixo:

Olhando os números acima, parece que realmente tivemos sucesso em achatar a curva no Brasil e estamos ao redor da média global de 0.7% e abaixo dos EUA, de 1.8%. Lembrando que óbitos são um “lagging indicator” e que isso pode ainda aumentar os índices. Mais sobre isso na última parte do texto.

4) Os remédios parecem funcionar

Disclaimer que vou dar de antemão: não sou médico, não sou especialista e não tenho nenhuma vontade de entrar no Fla-Flu político sobre a cloroquina. Também prefiro não endossar a auto-medicação. Dito isso, vamos usar dados e fatos sobre os remédios usados na luta contra o COVID-19.

  • A despeito da briga política que vem acontecendo, muitos hospitais vem aplicando a hidroxicloroquina de forma regular nos pacientes infectados com COVID-19. A rede Prevent Sênior, que foi uma das mais afetadas no início da crise no Brasil, tem sido muito vocal a respeito (vale assistir o >Youtube do webinar com o presidente).
Acham que acharam um protocolo muito eficiente. Já deram mais de 400 altas. No começo estavam entrando com hidroxicloroquina no dia 7 e paciente continuava entubado por 14 dias. Agora estão entrando com hidroxicloroquina no dia 2 e o número de pacientes internados e entubados caiu drasticamente. Média dos dias de entubação caiu de 14 dias para 7 dias. E já trabalham com um protocolo onde não existe entubação.— Resumo de webinar com Presidente da Prevent Sênior.
  • Dei uma pesquisada na internet e consegui achar o protocolo de manejo clínico da Prevent Sênior na internet e eles efetivamente estão administrando a hidroxicloroquina + azitromicina:
  • O que é animador com essa combinação é que a cloroquina é barata, fácil de produzir e, no limite, fácil de distribuir, principalmente se os casos graves vierem a aumentar
  • Quem eu conheço pessoalmente que foi infectado pelo COVID-19, ou que teve um amigo ou familiar infectado, foi curado sem ser entubado. Quem terminou na UTI foi medicado com uma combinação de cloroquina + antibiótico (geralmente azitromicina) + antivirais (Tamiflu). Se você ainda não viu, vale a leitura do depoimento do Joel Rennó, CFO da OLX, que segue abaixo:
Rio de Janeiro, March 23 2019
I tested positive for #COVID19. A lot of caring & special friends have been asking me to share my learnings more broadly. After one week of intense rehabilitation, I’m now able to reason, recollect the details, and write down this summary to everyone’s benefit :
- I’m young, athletic, very healthy lifestyle, no respiratory or pulmonary diseases, and no chronic/pre existing illnesses
- I got #COVID19 asymptomatic. For some unknown reason, the virus quietly skipped my nostrils and throat and went straight to my right lung
- I rushed into intensive care after having a sudden super high-fever and a severe migraine to the point of clouding my vision. Also a burning heat in my chest. Altogether. Simultaneously.
- Doctors had two options: (x) tube me immediately or (y) medicate me w all the available anti - #COVID19 drugs and wait up for a couple of hours to see how my body would react. Tough call.
- I took a combination of two different intra-venal antibiotics [clavulin / clavulanic acid and azitromicina / azithromycin] plus chloroquine and tamiflu.
- I do believe this cocktail is available to everyone that can afford private healthcare and should definitively be made available to the public system IN EARNEST !
- The reason? Simple. It works. And it saved my life.
From a chronic pulmonary infection to a stable situation w normalized blood oxygen levels in less than five hours.
- It was a misfortune to become part of a sad statistical dispersion. Inter-individual variability.

  • É claro que esta amostra está enviesada (cada caso é diferente do outro) e seria muito bom se pudessem compartilhar outros relatos para enriquecer a discussão
  • Além da cloroquina, há vários outros medicamentos que parecem promissores e que podem ajudar no combato ao COVID-19, a maioria deles efetivos contra outras infecções, fora o desenvolvimento de uma vacina, que provavelmente ainda tardará:

UPDATE 19/04

  • Sobre a cloroquina: tive acesso ao estudo da Prevent Senior (link aqui), que é alvo de intensas críticas por parte da comunidade médica, principalmente por falta de uma metodologia mais apropriada para os pesquisadores saberem se os pacientes estavam, de fato, infectados com COVID-19. Esse artigo da Folha fala sobre isso e inclui uma conversa com o responsável pelo estudo, e este artigo consolida algumas das críticas.
  • Sigo acompanhando com esperança os já mais de 100 medicamentos e vacinas que se encontram em fase de testes clínicos segundo a Biocentury, entre antivirais, boosters de imunidade, anti-malárias, anti-inflamatórios e outros. O gráfico abaixo consolida várias das moléculas em estudo:

Parece que estamos próximos do pico

O problema de usar óbitos para mensurar a situação

O número de novos óbitos (ou mortes) diárias é uma constante nas nossas vidas durante a crise do COVID-19, quando estamos expostos diariamente a esses “headline numbers”.

O problema com esse indicador é que ele é lagging, já que a sequência que observamos é suspeitas > internações > confirmações de infecção > óbitos.

Além disso, vale ressaltar que o número de novos óbitos reportados pelos índices oficiais não representa o dia que o óbito, de fato, ocorreu. O número reportado geralmente é um acúmulo de óbitos esperando confirmação. Se olharmos para os números de óbitos reportados pelo dia do falecimento conforme abaixo…

… e cruzarmos isso com o número de óbitos totais reportado, chegamos no seguinte gráfico, que mesmo faltando ainda 18% de óbitos suspeitos, o pico de óbitos no país aparenta ter sido dia 05/04 com 90 óbitos:

Vale ressaltar que pode haver um efeito de delay por conta de testes atrasados. Dito isso, mesmo que o pico de óbitos ainda não tenha ocorrido, outros indicadores também apontam para uma desaceleração da epidemia.

As projeções do nosso time de data science

Relembrando: no nosso Base Case, que divulgamos no dia 25 de março, tínhamos previsto o pico da epidemia para meados de abril. Desde então, vemos compartilhando nossas análises com a comunidade de tech do Brasil.

Base Case Loft (25 de Março de 2019)

Desde então, os casos confirmados estão vindo abaixo até do nosso caso mais otimista (e do JP Morgan também, vide slide 6). O pico está mais afastado que inicialmente previsto porque a curva está mais achatada (ainda bem!).

Nossos modelos mais otimistas foram superados e o modelo mais atualizado que estamos rodando tem apresentado um ótimo fit com os dados de infecções que vem sendo reportados:

Por mais que nosso modelo não seja perfeito e que sabemos do seu principal gap, que é a subnotificação por pouca disponibilidade de testes, gostamos do argumento de que isso é um problema de escala que não afeta a taxa relativa de crescimento, assim não mudando nossa conclusão de que conseguimos achatar a curva de crescimento do COVID-19.

Por sinal, olhando as taxas de crescimento de infecções confirmadas em São Paulo, estamos chegando próximo à nossa previsão de ~7% por dia, que é o ponto de equilíbrio onde o R0 = 1, considerando que o tempo de recuperação de alguém infectado por COVID-19 é de 14 dias (R = (taxa de crescimento) / (taxa de recuperação), onde taxa de recuperação = 1/14 dias, pelo modelo SIR).

Ou seja, estamos em um ponto onde as infecções já não crescem mais a um nível descontrolado. Ontem, 16/04, observamos um crescimento de 5% com um pico de infecções previsto em SP no dia 21/04.

Outros dados públicos interessantes

Nas minhas pesquisas, encontrei algumas outras fontes de informação bem interessantes (obrigado, Juliano!).

  • Hospitalizações por SRAG (síndromes respiratórias agudas, que podem incluir aquelas causadas pelo COVID-19) estão caindo semana a semana:
  • Entre 01/01 e 16/04, mais pessoas faleceram de insuficiência respiratória no Brasil em 2019 do que em 2020:

UPDATE 19/04

  • Construí um gráfico a partir do Infogripe que também acredito ser interessante para nossa reflexão, fazendo um overlay entre as curvas de incidência de SRAG (síndrome respiratória aguda grave) de 2009, quando tivemos a pandemia da gripe suína, e de 2020 com o COVID-19:

Gostaria de fazer duas observações a partir desse gráfico:

  1. Por mais que tenhamos problemas de subnotificação de casos de COVID-19, me parece que o Brasil está muito bem preparado do ponto de vista de infra-estrutura, pelo menos desde 2009, para lidar com a questão de SRAG. E dada a alta associação de SRAG com o COVID-19, é bem improvável os dados de SRAG não estarem incluindo também os casos de Corona.
  2. É realmente surpreendente a comparação da crise da gripe suína (H1N1) com a crise do COVID-19. Já tivemos um pico parecido de ~6 incidências / 100 mil habitantes, há mais de 10 anos atrás. E vale ressaltar que a estimativa da Infogripe aponta para uma queda, mesmo que com muita incerteza, o que é consistente com os dados de hospitalização por SRAG que são reportados pelo Ministério da Saúde (link, aba SRAG).
Com certeza todas essas informações, principalmente individualmente, não representam a situação de forma holística ou fidedigna. Mas quando junto todas elas, consigo enxergar a luz no fim do túnel.

O que fazer com essas análises?

Cuidado com decisões prematuras

Mesmo que do lado médico / epidemiológico a situação esteja relativamente otimista, isso não quer dizer que podemos baixar a guarda. Se o isolamento social realmente foi efetivo para achatar a curva, e com isso, não sobrecarregar nosso sistema de saúde, não podemos relaxar as medidas de isolamento social, mesmo que de forma potencialmente mais amena, por exemplo com serviços ou indústrias voltando com as suas operações.

Os dados continuam muito escassos e pouco tempo se passou durante essa crise (<6 meses, até na China) e as conclusões continuam se aproximando mais de interpretações e por isso tem que ser tomados com muito cuidado.

Com isso, a decisão de como vamos sair da quarentena é tão importante quanto a decisão que foi feita sobre entrar ou não em lockdown no início da crise. Continua sendo prioridade #1 não colocar centenas de milhares vidas em risco desnecessariamente e evitar uma segunda onda de infecções.

Próximos passos

Infelizmente, ainda não sabemos a magnitude dos impactos dessa crise, especialmente do impacto da quarentena, sobre a economia. A China começou a divulgar os primeiros balanços econômicos que vão nos oferecer um primeiro relance.

É inegável que já sentimos estes impactos na pele, especialmente em renda, desemprego, etc. — basta olhar os dados do desemprego nos Estados Unidos. Cabe a nossos líderes políticos tomar as decisões difíceis em relação à duração da quarentena, que tomam, a cada dia, proporções maiores.

Como empreendedor, minha sugestão para o momento é:

  • Preparar para testar todo mundo na sua empresa. Se o setor privado fizer testes em grande escala, teremos como confirmar muitas das hipóteses que temos sobre o COVID-19, além de conseguir proteger as nossas populações de forma mais efetiva. Estamos comprando os nossos testes na Hilab, startup de Curitiba (link aqui).
  • Começar a planejar o momento da volta, com cuidado, e observando todas as decisões e diretrizes do poder publico. Sugiro pensar em duas fases pelo menos também, uma mais restrita (máscaras para todo mundo, checks de temperatura no escritório, restrições para reuniões, uso de salas e transporte público, entre outras) e uma segunda fase mais “frouxa” uma vez que se tenha mais dados positivos sobre a situação epidemiológica.

Espero que esse material ajude a bastante gente. E confesso que estou ansioso para receber os comentários de todos vocês.

(Texto de Florian Hagenbuch, no site: Medium).

da Redação

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