Prof. Dr. Thiago F. Rangel
Professor Titular-Livre
Departamento de Ecologia, ICB, Universidade Federal de Goiás
Pesquisador CNPq 1D
Biólogo, mestre e doutor em Ecologia e Evolução

Prof. Dr. José Alexandre F. Diniz-Filho
Professor Titular-Livre
Departamento de Ecologia, ICB, Universidade Federal de Goiás
Pesquisador CNPq 1A
Academia Brasileira de Ciências
Biólogo, mestre e doutor em Zoologia

Profa. Dra. Cristiana M. Toscano
Professora Associada
Chefe do Departamento de Saúde Coletiva, IPTSP, Universidade Federal de Goiás
Pesquisadora CNPq 2
Médica, mestre em Doenças Infecciosas e Parasitárias, doutora em Epidemiologia

Em janeiro de 2020, a Organização Mundial de Saúde (OMS) declarou situação de emergência global em saúde pública após a confirmação da ocorrência e transmissão disseminada de infecção pelo novo coronavirus (SARS-CoV-2) causando a doença denominada COVID-19. O Centro de Operações Estratégicas de Saúde Pública (COE) do Estado de Goiás foi instituído em 18 de fevereiro de 2020, por meio da Portaria 416/2020. Com a rápida transmissão da doença em todo o mundo, no final de fevereiro foi declarada a pandemia. Em 13 de março de 2020 foi decretada situação de emergência na saúde pública do Estado de Goiás em razão da disseminação do SARS-CoV-2.

No contexto atual da pandemia da COVID-19, diversos estudos de modelagem têm sido realizados a fim de estimar o impacto da doença, considerando estimativas do número de casos, hospitalizações e óbitos ao longo do tempo e sob diferentes cenários de isolamento e distanciamento social. Por se tratar de uma nova doença infecciosa sobre a qual ainda há muitas incertezas e para a qual medidas de saúde pública para a prevenção e controle são essenciais, as modelagens passam a ser ferramentas fundamentais para orientar as tomadas de decisão em políticas públicas.

Atendendo a uma demanda do poder público, no final do mês de março de 2020, foi conformado um grupo de modelagem para a COVID-19 incluindo profissionais com experiência em modelagem, incluindo médicos epidemiologistas e biólogos especialistas em modelagem, para, por meio de modelagem epidemiológica e se valendo de métodos matemáticos e computacionais, gerar evidências que possam subsidiar a tomada de decisão em saúde considerando o atual cenário da pandemia da COVID-19 no Estado de Goiás (portaria da reitoria da UFG constituindo este grupo de trabalho). A estrutura e metodologia dos modelos desenvolvidos, assim como parâmetros e premissas consideradas nas modelagens e os resultados das estimativas apresentadas nesta nota técnica, foram apresentados, discutidas e validadas pelo Comitê de Operações de Emergência em Saúde Pública do Estado de Goiás (COE-COVID-19).

Nesse contexto, construímos um modelo baseado em agente (ABM) para a implementação de modelos epidemiológicos da classe SIR, com o objetivo de subsidiar a tomada de decisão em relação à epidemia da COVID-19 no estado de Goiás. O novo modelo incorpora explicitamente parâmetros para diferentes classes etárias e permite uma análise da expansão geográfica da epidemia, a partir de um modelo de dinâmica metapopulacional. Uma descrição detalhada do modelo atualmente em uso (ABM COVID-GO III), suas premissas, estrutura, metodologia de parameterização, ajuste e validação estão disponíveis na Nota Técnica 01.

Utilizando este modelo ABM-COVID-GO-III, é possível simular diversos cenários para responder à diferentes perguntas relacionadas às políticas públicas relevantes no contexto da pandemia de COVID-19. É possível, por exemplo, avaliar alternativas da flexibilização de medidas de restrição impostas, ao longo do tempo, por setores, ao longo do tempo, por grupos de idade, entre outros, considerando condições locais como estrutura etária, matriz de contato social da população e densidade populacional associado a cada segmento e setor econômico-produtivo. Estamos neste momento incorporando ao modelo informações sobre a oferta de leitos hospitalares e de UTI para o Estado e cada uma de suas macro-regiões de saúde. Também, estamos realizando análises para estimar o número de indivíduos com COVID-19 que serão hospitalizados e que necessitarão de UTI, ao longo do tempo, para o Estado como um todo e cada uma de suas macro-regiões. Ainda, estão sendo construídos cenários de avaliação do impacto de possíveis medidas e momentos de flexibilização das estratégias de distanciamento social no Estado. Estes resultados serão apresentados em futuras Notas Técnicas deste grupo, complementares e subsequentes à esta.

É importante lembrar que dados locais de boa qualidade e evidências científicas são fundamentais para a parametrização e calibração do modelo em sua versão atual, impactando diretamente a qualidade e precisão das estimativas. Nesse sentido, é fundamental ampliar as estratégias de monitoramento da expansão da epidemia em Goiás, permitindo realizar, de forma iterativa, uma recalibração e reavaliação de pressupostos importantes do modelo. Vale ressaltar que, como em qualquer modelo preditivo, as estimativas tornam-se imprecisas em longo prazo, e, portanto, os números de eventos gerados nesta perspectiva temporal devem ser considerados com cautela e interpretados principalmente comparando-se a magnitude de eventos nos cenários alternativos. De qualquer modo, até o momento, entende-se que as estimativas e projeções geradas têm sido úteis no apoio à tomada de decisão e tem sido corroboradas com os dados epidemiológicos locais disponíveis e monitorados continuamente.