Inicialmente o lockdown foi adotado com o objetivo de achatar a curva. No entanto, esta medida tem sido prorrogada até o momento e inevitavelmente trazido impacto relevante para sociedade em vários aspectos: saúde, econômico e social.
Aqui vamos fazer uma análise exploratória dos dados para investigar o comportamento da mortalidade por COVID-19, considerando os países que adotaram e os que não adotaram lockdown.
Análise dos dados
Primeiramente vamos avaliar a evolução do número de óbitos acumulados para cada milhão de pessoas (taxa de mortalidade).
Este indicador epidemiológico foi utilizado porque possibilita que países com diferentes números de habitantes sejam comparados entre si.
Para avaliar o comportamento da mortalidade ao longo do tempo, foi investigado a tendência da taxa de mortalidade no período de 20/03/2020 a 11/02/2021.
A estimativa de tendência foi obtida através do coeficiente angular (β) do modelo de regressão e calculado o intervalo de confiança, utilizando o método de bootstrap.
E para processar os dados e os modelos foram utilizados a plataforma KNIME Analytics com R integrado.
O Modelo de Regressão Linear é uma técnica estatística utilizada para analisar o relacionamento linear entre duas ou mais variáveis.
O método bootstrap se baseia em processos de amostragens seguindo uma distribuição de probabilidade para estimar um determinado parâmetro, no caso em questão, estimar uma amostra de coeficientes que será utilizado para obter o intervalo de confiança.
O intervalo de confiança nessa análise refere-se à probabilidade de que o verdadeiro valor do coeficiente de tendência esteja entre o limite inferior e superior deste intervalo, com 99% de confiança.
Os coeficientes de tendência medem a inclinação da reta. Quanto maior for este coeficiente, mais íngreme é a reta indicando em nossa análise uma maior tendência de crescimento da taxa de mortalidade.
Por exemplo: A estimativa da tendência na França (adotou lockdown) e na Suécia (não adotou lockdown) são respectivamente:
A estimativa de aumento dos casos de óbitos por milhão de habitantes na França foi de 3.27 por dia, semelhante à taxa da Suécia que foi de 3.21 por dia.
Após obter a tendência para cada país foi calculado o intervalo de confiança deste coeficiente considerando 99% de confiança.
P-value< 0,001, todos os coeficientes foram significativosLockdown: Quem adotou vs quem não adotou
O Japão e a Coreia do Sul foram países que não adotaram o lockdown e apresentaram as menores tendências de crescimento da mortalidade quando comparados com todos os países analisados, respectivamente, 0.08 (IC 99%: 0.077 – 0.09) e 0.55(IC 99%: 0.50 – 0.06).
Dentre os países que adotaram medidas de lockdown, a Noruega e Finlândia foram os que apresentaram as menores tendências, 0.292 (IC 99%: 0.283 – 0.300) e 0.354(IC 99%: 0.341 – 0.365) respectivamente.
A Suécia é um dos três países analisados que não adotou o lockdown e apresentou uma tendência na taxa de mortalidade de 3.21 (IC 99%: 3.09 – 3.33), valor muito próximo ao Brasil e França que adotaram o lockdown.
Este país nórdico também apresentou uma tendência de mortalidade inferior à Itália ( 3.973), Espanha ( 3.957) e Inglaterra ( 3.904), países que adotaram o lockdown.
Com isso, esta análise encontrou indícios de que os países que não adotaram o lockdown não apresentaram aumento na tendência da taxa de mortalidade por COVID-19, quando comparado aos países que adotaram tal medida.
Algumas considerações
No contexto da COVID-19, lockdown refere-se à implementação de restrições rigorosas dentro de uma comunidade, como impossibilitar o acesso a espaços públicos, restringir viagens, interações sociais e o funcionamento irrestrito de atividades econômicas consideradas não essenciais.
O lockdown não foi adotado de forma homogênea entre os países, uma vez que a intensidade e o período das medidas restritivas variavam amplamente.
Esta heterogeneidade somada às características socioculturais, ambientais e econômicas podem ter influenciado a mortalidade (tais características não foram consideradas nestas análises).
Vale deixar claro que estes métodos não seguem o rigor de um artigo científico, ou seja, nesta investigação não foram controlados possíveis fatores que poderiam influenciar a taxa de mortalidade.
Por isso é fundamental que investigações mais rigorosas sejam desenvolvidas pela comunidade científica, pois o lockdown tem impacto importante tanto na saúde quanto na economia.
Esse impacto tem sido evidenciado em diversas pesquisas científicas como os artigos:
- Suicide Mortality and Coronavirus Disease – publicado no JAMA Psychiatry e a
- Counterfactual Economic Analysis of Covid-19 Using a Threshold Augmented Multi-Country Model – publicado no National Bureau of Economic Research.
Com base nestas pesquisas concluo com esta indagação:
“A adoção do lockdown deveria mesmo ser implementada convictamente pelos gestores públicos de forma compulsória para a toda uma população?“
Referências Bibliográficas
- Primeiros passos com o KNIME
- Como construir um processo de Análise de dados
- Base de dados: Our World in Data, Johns Hopkins University
- A. C. Davison,D. V. Hinkley – Bootstrap Methods And Their Application
- Regerm A., Stanley I, Joiner E. Suicide Mortality and Coronavirus Disease 2019—A Perfect Storm.. JAMA Psychiatry. 2020;77(11):1093-109
- Chudik A., Mohaddes K, Hashem M., Raissi M., A Counterfactual Economic Analysis of Covid-19 Using a Threshold Augmented Multi-Country Model. National Bureau Of Economic Research. Working Paper 27855
