no per\u00edodico cient\u00edfico Plos One<\/a>, um novo estudo com participa\u00e7\u00e3o do IDOR utilizou informa\u00e7\u00f5es coletadas pelo aplicativo Dados do Bem para indicar \u00e1reas e popula\u00e7\u00f5es com maior risco de cont\u00e1gio por Sars-CoV-2, otimizando uma poss\u00edvel aplica\u00e7\u00e3o de pol\u00edticas p\u00fablicas na cidade do Rio de Janeiro.<\/p>\nH\u00e1 exatamente um ano, quando a Organiza\u00e7\u00e3o Mundial da Sa\u00fade (OMS) declarou que a covid-19 alcan\u00e7ava o status de pandemia global, uma das principais mensagens do diretor-geral da ag\u00eancia, Tedros Adhanom\u00a0Ghebreyesus,\u00a0para os l\u00edderes de Estado foi “Testem, testem, testem!”, visto que, frente \u00e0 tamanha incompreens\u00e3o acerca do v\u00edrus e da doen\u00e7a, nosso \u00fanico recurso era isolar os casos suspeitos de infec\u00e7\u00e3o para evitar o cont\u00e1gio em massa.<\/p>\n
<\/b>Doze meses depois, embora tenhamos evolu\u00eddo gra\u00e7as \u00e0s medidas de conten\u00e7\u00e3o e ao in\u00edcio da vacina\u00e7\u00e3o a n\u00edvel global, a pandemia ainda atinge severamente os pa\u00edses subdesenvolvidos, entre eles o Brasil, devido \u00e0 falta de recursos e dificuldades administrativas na sa\u00fade p\u00fablica do pa\u00eds.<\/p>\n
Reconhecendo que a testagem ainda se mostra um ponto-chave para o mapeamento epidemiol\u00f3gico e gest\u00e3o de insumos limitados no pa\u00eds, o projeto Dados do Bem, criado pelo Instituto D’Or de Pesquisa e Ensino (IDOR) junto \u00e0 Zoox Smart Data, realizou um estudo com o objetivo de encontrar padr\u00f5es que fossem \u00fateis \u00e0 otimiza\u00e7\u00e3o de pol\u00edticas p\u00fablicas contra a covid-19, combinando o mapeamento de sintomas e resultados de testes (PCR e Sorol\u00f3gicos) a t\u00e9cnicas de machine learning<\/i>\u00a0para desenvolver um modelo preditivo que identifica pessoas e \u00e1reas com maior risco de infec\u00e7\u00e3o por Sars-CoV-2. Para isso, entre 28 de abril a 16 de julho de 2020, foram coletados por meio do aplicativo de mesmo nome os dados de 337.435 pessoas situadas na capital do Rio de Janeiro, um dos epicentros da epidemia no Brasil.<\/p>\n
Com uso do aplicativo, que permite \u00e0s pessoas registrarem seus sintomas e oferece aos casos suspeitos de infec\u00e7\u00e3o uma testagem gratuita, foram testados cerca de 50 mil participantes, sendo 5.888 (11,8%) positivos. Com base nessas informa\u00e7\u00f5es, para prever os resultados positivos, partindo exclusivamente da an\u00e1lise dos sintomas, entre os participantes n\u00e3o testados foram utilizadas 25 combina\u00e7\u00f5es diferentes de t\u00e9cnicas de machine learning e estrat\u00e9gias de amostragem, chegando \u00e0 impressionante margem de apenas 7% de erro para a possibilidade de usu\u00e1rios falsos-negativos.<\/p>\n
Dos 287.714 indiv\u00edduos que se cadastraram no aplicativo e ainda n\u00e3o haviam sido testados at\u00e9 a data de coleta dos dados, o estudo previu que 99.431 (34,5%) desses participantes seriam classificados como positivos. Al\u00e9m disso, havia clara discrimina\u00e7\u00e3o de renda nesses resultados, visto que as \u00e1reas mais ricas do Rio de Janeiro, localizadas ao sul, apresentaram propor\u00e7\u00f5es menores de potenciais participantes positivos quando comparada \u00e0s \u00e1reas mais pobres ao norte da capital, como \u00e9 mostrado na imagem desta mat\u00e9ria.<\/p>\n
Visto ser praticamente imposs\u00edvel testar todos os indiv\u00edduos em uma na\u00e7\u00e3o continental como a brasileira, os resultados da pesquisa mostram que o mapeamento de sintomas \u00e9 \u00fatil para o planejamento de pol\u00edticas p\u00fablicas e para prevenir a propaga\u00e7\u00e3o da pandemia atrav\u00e9s de interven\u00e7\u00f5es e testagens em locais com maior probabilidade de infec\u00e7\u00e3o por Sars-CoV-2. Com o uso do mapeamento epidemiol\u00f3gico, o estudo reduziu em mais de 70% a necessidade de testes extensivos, melhor administrando os recursos sanit\u00e1rios e mostrando ainda a distribui\u00e7\u00e3o geogr\u00e1fica dos focos de cont\u00e1gio.<\/p>\n
Esses resultados j\u00e1 est\u00e3o sendo aplicados pelo app Dados do Bem, que utiliza esses dados para categorizar \u00e1reas de risco e apoiar os tomadores de decis\u00e3o no refinamento de estrat\u00e9gias para controle da doen\u00e7a no Rio de Janeiro.<\/p>\n
<\/p>\n
Escrito por Maria Eduarda Ledo de Abreu.<\/p>\n
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