Humanidades

Mapeando o que há de bom e de ruim nas restrições relacionadas à pandemia
Um novo modelo de computador desenvolvido por pesquisadores de Stanford poderia ajudar os formuladores de políticas a escolher a estratégia de reabertura certa.
Por Alexander Gelfand - 03/09/2020


A equipe de pesquisa mapeou os contatos entre os indivíduos enquanto faziam tarefas como ir para o trabalho, ir à escola e fazer compras. | Domínio público

Pandemias trazem dor. Mas o mesmo acontece com as prescrições para contê-los: desde o fechamento de escolas até o bloqueio total, todas as abordagens impostas pelo governo para atenuar o impacto do COVID-19 envolvem uma troca entre vidas salvas e empregos perdidos. Infelizmente, é difícil prever os efeitos econômicos e de saúde de cano duplo de tais políticas. Até agora.

Os economistas da Stanford Graduate School of Business Mohammad Akbarpour e Shoshana Vasserman, junto com Cody Cook, um candidato a PhD na Stanford GSB, e colegas em várias outras universidades (veja a barra lateral), desenvolveram um modelo de computador que pode pela primeira vez estimar a saúde combinada e resultados de riqueza de diferentes respostas políticas à pandemia de coronavírus.

Ao computar os efeitos de diferentes políticas em diferentes estágios, os pesquisadores foram capazes de prever o impacto de várias estratégias de reabertura nas vidas e nos meios de subsistência.

De preços de congestionamento para COVID-19

Antes do surgimento do COVID-19, Akbarpour e Vasserman estavam cogitando o uso de dados de localização de telefones celulares para estudar preços de congestionamento. Quando a pandemia estourou, Akbarpour e Vasserman suspeitaram que os mesmos dados, que permitem aos pesquisadores criar populações baseadas em computador de pessoas virtuais que se movem e interagem como pessoas reais, poderiam ser usados ​​para modelar sua disseminação.

Eles estavam certos.

Usando uma combinação de celulares e dados demográficos fornecidos pela startup de planejamento de transporte Replica, a equipe construiu versões virtuais da cidade de Nova York, Sacramento e Chicago e mapeou os contatos entre os indivíduos enquanto eles faziam coisas como ir para o trabalho, frequentar a escola, e compras de mantimentos.

Ao adicionar dados de saúde, demográficos e ocupacionais extraídos de registros médicos eletrônicos e pesquisas ocupacionais, os pesquisadores conseguiram dividir os indivíduos em suas cidades virtuais em centenas de tipos diferentes, como homens de 40 anos com diabetes que trabalham na indústria , ou mulheres de 50 anos que trabalham com tecnologia e sofrem de obesidade, e assim por diante.

Em seguida, calcularam todos os contatos que cada tipo de indivíduo teria com os outros em um dia normal e inseriram essas informações em um modelo epidemiológico. O modelo previu quantas pessoas ficariam doentes, colocadas em quarentena e mortas com a propagação do coronavírus.

Ao impor políticas diferentes (por exemplo, ter todos, exceto os trabalhadores essenciais, ficar em casa, exigir que as pessoas trabalhem remotamente, se possível), os pesquisadores poderiam alterar os resultados para cada população. Devido à combinação única de dados de saúde e ocupacionais que empregaram, eles foram capazes de estimar tudo, desde o número total de hospitalizações e mortes até o número total de dias de trabalho perdidos em cada cenário.

Chicago não é Sacramento

Na tentativa de reabrir suas cidades, as autoridades têm se esforçado para responder a duas perguntas básicas: Como se comparam os resultados de saúde e econômicos de diferentes estratégias de reabertura? E esses resultados variam de um lugar para outro?

“Queríamos uma maneira baseada em dados para resolver isso”, diz Vasserman.

"Há uma enorme diferença entre o que a mesma política pode fazer em Sacramento e o que pode fazer em Chicago".

Mohammad Akbarpour

O modelo revelou que uma chamada reabertura cautelosa sem restrições formais aos locais de trabalho levaria ao maior número de mortes, mas não às menores perdas de empregos - presumivelmente porque mesmo as pessoas totalmente livres para trabalhar não podem fazê-lo se estiverem doentes, em quarentena ou morto.

Exigir que as pessoas trabalhem em casa quando possível, no entanto, reduziria muito o número de mortes e aumentaria apenas marginalmente o número de dias de trabalho perdidos. O mesmo aconteceria com a exigência de que alunos e trabalhadores viessem à escola ou trabalhassem em turnos ou dias alternados.

Mas o impacto de tais políticas variou amplamente de uma cidade para outra.

“Há uma enorme diferença entre o que a mesma política pode fazer em Sacramento e o que pode fazer em Chicago”, diz Akbarpour.

Por exemplo, o modelo previu que ter pessoas trabalhando remotamente em Chicago reduziria as mortes em 40% em relação a um cenário de retorno ao normal. Mas isso só os reduziria em 20 por cento na cidade de Nova York, e quase nada em Sacramento.

Até mesmo o impacto de práticas voluntárias pessoais, como mascaramento e distanciamento social, difere de cidade para cidade.

No geral, o modelo mostrou que o mascaramento foi mais eficaz na redução de mortes do que qualquer política única determinada pelo governo. Mas enquanto as máscaras precisavam reduzir as infecções em apenas 10% para salvar mais vidas do que uma política de trabalho em casa na cidade de Nova York ou em Sacramento, elas precisavam reduzir as infecções em pelo menos 50% para obter o mesmo resultado em Chicago.

A equipe rastreou essas disparidades a uma série de fatores, com tudo, desde o número total de contatos entre os indivíduos até o momento da pandemia em si (ou seja, se uma cidade foi atingida duramente no início ou se foi poupada até mais tarde) afetando os resultados locais.

Como resultado, diz Akbarpour, embora as recomendações gerais permaneçam praticamente as mesmas, as prescrições locais variam.
Akbarpour
  
Próximos passos

A equipe está atualmente adicionando dados sobre raça e renda ao seu modelo para explorar o impacto desigual que as políticas podem ter em diferentes grupos demográficos.

Eles também planejam comparar as consequências do fechamento de tipos específicos de negócios (por exemplo, restaurantes versus salões de manicure) e avaliar o efeito de contágio da supressão de setores inteiros da economia (ou seja, o que acontece com os baristas de cafeterias se todos os funcionários de escritório trabalharem casa?).

E eles lançaram recentemente um site que permite aos usuários comparar os potenciais impactos econômicos e de saúde de várias combinações de políticas em uma lista crescente de cidades simuladas. (Eles agora têm dados do Replica para Kansas City e esperam expandir ainda mais.)

“A esperança é que os legisladores usem isso para explorar o que pode acontecer”, disse Vasserman. “Mas se eles realmente querem tomar decisões, devem investir tempo e recursos para conseguir algo feito sob medida para sua situação.”

 

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