Saúde

Como está minha cidade? Uma visão local das taxas de reprodução COVID-19
COVID-19 pediu muito a todos. Em nível nacional, foram tomadas decisões que afetam desde a movimentação de pessoas até a gestão de negócios.
Por Oxford - 25/01/2021


O Oxford Science Blog oferece informações internas sobre a ciência na Oxford University: os projetos, as pessoas e o que está acontecendo nos bastidores. Curadoria de Ruth Abrahams, Gerente de Relações com a Mídia (Pesquisa e Inovação).
Contato: Ruth Abrahams, ruth.abrahams@admin.ox.ac.uk

COVID-19 pediu muito a todos. Em nível nacional, foram tomadas decisões que afetam desde a movimentação de pessoas até a gestão de negócios. Para muitos, também existem decisões individuais nas quais os riscos pessoais são avaliados: Devo aventurar-me no supermercado local ou devo comprar online? Posso comer no restaurante ou devo comprar comida para viagem?

Em muitos lares, as reflexões na hora do jantar costumavam derivar para algo como o seguinte: 'Não vejo ninguém pessoalmente há muitas semanas. Eu sei que meus vizinhos também não. Meu parque favorito está muito mais vazio do que o normal e a comunidade ao meu redor fez muitos sacrifícios. Isso significa que o COVID-19 está realmente diminuindo na minha área? '

Embora a maioria das pessoas tenha uma visão de todo o Reino Unido e os jornais relatem estatísticas nacionais, as decisões que as pessoas tomam para ajudar a conter a pandemia são individuais e pessoais. O comportamento das pessoas em Oxford não tem efeito considerável no crescimento ou declínio do COVID-19 na distante Escócia, e essas decisões precisam de informações locais em tempo real, um recurso atualizado que todos podem acessar para ver como está sua cidade ou condado fazendo.

Usando contagens de casos COVID-19 históricas, o mapa em  localcovid.info  mostra uma estimativa para o número R em cada área local, junto com projeções de como a epidemia pode se desenvolver nas próximas duas semanas


O número de reprodução ou “número R” nos fala sobre o crescimento e declínio do COVID-19. É uma estimativa do número de pessoas para as quais alguém com COVID-19 transmitirá o vírus. Um número de reprodução R = 2 significa que uma pessoa infectada provavelmente transmite o vírus a outras duas pessoas, cada uma das quais o passa para mais duas pessoas, e a epidemia cresce rapidamente. Por outro lado, se R = 1, então, em média, cada pessoa infectada infecta apenas uma outra pessoa e o tamanho da epidemia permanece aproximadamente constante. Um número de reprodução de R <1 é uma boa notícia: o número de novas infecções está reduzindo e com o tempo a epidemia diminuirá.

Yee Whye Teh , Professor de Aprendizado de Máquina Estatística do Departamento de Estatística da Universidade de Oxford, explica como o “número R” nacional é composto de muitas partes locais: 'O número R nacional descreve uma taxa de transmissão média em todo o país. É uma estatística agregada composta por muitas contribuições menores e desmente variações significativas nas taxas de transmissão do COVID-19, tanto geograficamente quanto entre diferentes setores da sociedade. Para informar as decisões individuais, são necessárias informações locais relevantes para o indivíduo. '

Liderada pelo Professor Teh, uma equipe do grupo de pesquisa Estatística Computacional e Aprendizado de Máquina do Departamento de Estatística de Oxford construiu um modelo que monitora a disseminação diária do vírus localmente. Seus resultados podem ser acessados ​​online por qualquer pessoa em localcovid.info , que fornece uma visão informativa da taxa de transmissão de COVID-19 em áreas como Oxford, Cherwell, West Oxfordshire, Swindon e mais de 300 outras autoridades locais no Reino Unido.

Usando contagens de casos COVID-19 históricas, o mapa em localcovid.info mostra uma estimativa para o número R em cada área local, juntamente com projeções de como a epidemia pode se desenvolver nas próximas duas semanas. As estimativas de R no mapa contêm o que os estatísticos chamam de “barras de erro” ou “intervalos confiáveis”. Eles estão aí para dizer que ninguém sabe o verdadeiro número R em uma área, mas temos certeza de que podemos localizá-lo dentro de uma faixa estreita. Por exemplo, no instantâneo do mapa de 14 de dezembro, temos 95% de certeza de que R está atualmente entre 0,7 e 1,4 em Oxford, com uma mediana de 1,0, dado o modelo estatístico da equipe e os dados disponíveis. 

A verdadeira dinâmica de trabalho das epidemias é incrivelmente complicada. 


Michael Hutchinson, um estudante de doutorado no grupo do professor Teh, explica como o “número R” é estimado a partir dos dados: 'Esta é uma tarefa difícil. A verdadeira dinâmica de trabalho das epidemias é incrivelmente complicada. Para começar a estimar o número R, começamos propondo um modelo estatístico simplificado do mundo real que captura os aspectos mais importantes da epidemia. Nunca observamos o número R diretamente, apenas observamos casos COVID-19 positivos. Sabemos que o número R leva a novas infecções, no entanto, usando o modelo e as observações do número de casos, podemos inferir o que R provavelmente será. Essencialmente, usando o que vemos no mundo, fazemos engenharia reversa do que é o R não observável. '

O modelo estatístico subjacente a essas estimativas de R baseia-se em contagens diárias do Pilar 1 + 2 publicamente disponíveis de testes de esfregaços PCR positivos por data da amostra, para 312 autoridades locais de nível inferior na Inglaterra, os 14 conselhos de saúde do NHS na Escócia e as 22 autoridades locais unitárias no País de Gales. O modelo faz uso adicional de dados de fluxo de passageiros do Censo do Reino Unido de 2011 e estimativas populacionais, uma vez que COVID-19 se espalha não apenas entre a população de áreas individuais, mas também entre áreas. Tal como acontece com muitos aspectos da epidemiologia estatística, essas estimativas de R precisam ser lidas com cuidado e no contexto de outras partes de dados que fornecem informações relevantes, por exemplo, dados do rastreador de sintomas ZOE, estudos de seroprevalência, taxas de positividade de teste, também como taxas de hospitalização e mortalidade.

O Dr. Ulrich Paquet, um cientista pesquisador destacado para o grupo, observou: 'Estamos agradavelmente surpresos ao ver como as estimativas para R caíram abaixo de um por um tempo em muitas áreas, especialmente no Norte, onde as regras do Nível 3 se aplicam desde outubro. Achamos que não deveríamos nos surpreender ao ver o resultado do comportamento público e da ação nacional aparecer tão claramente em um modelo, mas ainda estamos! Como estatísticos, adoramos quando os dados falam por si. '

O Prof. Teh concluiu com uma nota mais sombria: 'Estamos preocupados que desde que o bloqueio foi suspenso em dezembro, muitas áreas, particularmente no Sudeste e em Londres, têm visto os casos continuarem a aumentar. Esperamos que a ferramenta que construímos em localcovid.info seja útil para você, na tomada de decisões para permanecer seguro e para ajudar a proteger seus entes queridos. '

Rastreie sua área local no mapa local da Covid do Reino Unido aqui:  https://localcovid.info/ .

 

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