Estudo indica aceleração no crescimento de novos casos de Covid-19 em Rio Grande e em Pelotas
O parâmetro mais significativo de uma epidemia é o Índice de Reprodução Basal (R0). No dia 19 de maio de 2022, Rio Grande estava com R0=1,2 (significa que 100 novos infectados infectam 120 outros indivíduos, caracterizando crescimento acelerado). Na mesma data, Pelotas estava com R0=1,19 (significa que 100 novos infectados infectam 119 outros indivíduos, caracterizando também crescimento acelerado). O ideal é que o índice R0 esteja inferior a 1, provocando assim desaceleração no crescimento do número de casos e, para que isso ocorra, são necessárias medidas de prevenção, sendo as principais a vacinação da população e a ampliação do isolamento social. O distanciamento social em lugares públicos, o uso obrigatório de máscaras e atitudes frequentes de higienização das mãos também contribuem para a diminuição do índice R0.
Uma média ponderada (com relação à população) do índice R0 das doze cidades pesquisadas (Bagé, Canoas, Caxias do Sul, Passo Fundo, Pelotas, Porto Alegre, Rio Grande, Santa Maria, Santa Rosa, Santana do Livramento, São Borja, Uruguaiana) permitiu identificar em 19 de maio uma aproximação para esse índice no RS, equivalente a 1,06. A equipe ressalta que a causa provável desse aumento na aceleração da contaminação pode estar associada à existência de uma nova subvariante da Ômicron, bem como à flexibilização do uso obrigatório de máscara em ambientes fechados.
Boletins sobre as situações de Pelotas e Rio Grande são disponibilizados periodicamente no espaço Covid-19, da página do Imef. Neste espaço encontram-se um livro e dois artigos científicos já publicados sobre a modelagem matemática que dá origem aos resultados apresentados nos referidos aplicativo e boletins informativos. O professor Sebastião agradece a colaboração do Dr. Paulo Victor Lisbôa e da Dra. Joice Chaves Marques que atuam nas atualizações do site www.exactum.furg.br. Ressalta também o trabalho dos alunos da FURG: Marina Zanotta Rocha (Engenharia de Automação), Ana Luíza Arcanjo (Matemática Aplicada) e Lucas Rosa (Engenharia Mecânica). Estes alunos auxiliam na obtenção e organização dos dados reais utilizados na pesquisa.